Cri-du-chat syndrome is a rare genetic disorder in which the patient presents with a characteristic high-pitched monotonous cry and recurrent aspiration pneumonia, attributed to abnormalities in the larynx, epiglottis, and nervous system. The most prominent brain MRI findings are the presence of pontine and cerebellar hypoplasia, which primarily involve posterior cranial fossa structures. Although atrophy of supratentorial structures were also a common radiological finding, it was considered to be a secondary change due to pontine hypoplasia. Here, we present the case of a three-month-old patient presenting with cri-du-chat at our institution. The patient also showed the presence of prominent pontine hypoplasia similar to previously reported cases; however, contrary to other cases, there was a general delayed myelination of brain instead of decreased myelination of anterior limb of internal capsule. Since the larynx, pons, and cerebellum all originated from similar notochord level, which suggests anomaly in early stage of development, laryngeal, and brain anomaly characteristically observed in the cridu-chat syndrome.
The human body becomes vulnerable to various diseases due to deterioration in structure and function as it ages. In particular, changes in brain structure weaken the immune system against diseases such as vascular and metabolic neuropsychiatric diseases. In this study, we used a magnetic resonance imaging technique that allows non-invasive observation of brain structures and measurement of how the volumes of the brain, gray matter, white matter, and subcortical regions changes with aging in women aged 65 to 85 years. As a result of our investigation, we observed a significant linear decrease in subcortical regions with age. These results suggest that the changes due to aging in the brain structure area are closely related to neuropsychiatric diseases in old age, and can provide information in understanding the vulnerability of the brain in old age.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.377-378
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2011
본 논문은 뇌기능 연구에 크게 기여하는 기능적 자기공명영상을 효과적으로 분석하기 위한 유효 연결성(Effective Connectivity, EC)을 이용한 대규모 네트워크(Large-Scale Network, LSN) 분석(LSN-EC)을 제안한다. 유효 연결성은 뇌영역간의 시공간적 인과관계를 표현한 연결성이며, 뇌의 기능적 연결성 및 구조탐색 사용된다. LSN-EC는 뇌영역간의 EC를 표현하고 그룹간의 차이분석을 통하여 뇌질환 분석 및 진단 연구로의 응용이 가능하다. 실험결과에서 알츠하이머병과 관련이 높다고 알려진 후대상피질(Posterior Cingulate Cortex)과 해마(Hippocampus)가 포함된 변연엽(Limbic Lobe), 기저핵 및 시상(Basal Ganglion and Thalamus) 주변 영역에서 감소된 EC를 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2002.05a
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pp.208-210
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2002
신경과 의사들은 실제 임상에서 환자들에게 대뇌피질감각의 이상 여부를 알기 위해 손바닥에 숫자나 문자를 쓰게 하여 알아 맞추게 하는 검사를 시행한다. 손바닥에 쓰여진 문자나 숫자를 인식하기 위해서는 몇 가지 단계의 인지과정이 필요할 것으로 생각된다. 첫번째로 손바닥에 닿는 감각을 인지해야 하고, 다음 단계로 이 감각들을 시공간적으로 통합하는 과정이 필요할 것이고, 이러한 정보들을 유지하면서 마지막 단계로 우리 머리 속에 있는 문자와 일치시키는 과정이 필요할 것이다. 본 연구에서는 위와 같은 가설 아래 각각에 해당할 수 있는 뇌영역을 밝히기 위해 기능적 뇌자기공명영상을 이용하였다. 손바닥의 일차적 감각을 인지하는 데는 일차감각영역이 활성화 되었고, 이차감각영역의 활성은 감각들의 시공간적 통합과 관련될 것으로 생각되었으며, 이것들을 유지하는 것은 작업기억의 하부구조인 시공간 그림판과 관련되는 영역이며, 문자를 일치시키는 과정은 브로카영역 부근의 활성과 관련되는 것으로 생각되었다. 위의 가설에 대한 추가검증 및 실제로 일어나는 인지과정에 대한 추가적인 연구가 필요할 것이다.
The medical information system is an effective medical diagnosis assistance system which offers an environment in which medial images and diagnosis information can be shared. However, this system can only stored and transmitted information without other functions. To resolve this problem and to enhance the efficiency of diagnostic activities, a medical image classification and retrieval system is necessary. The medical image classification and retrieval system can improve efficiency in a medical diagnosis by providing disease-related images and can be useful in various medical practices by checking diverse cases. However, it is difficult to understand the meanings contained in images because the existing image classification and retrieval system has handled superficial information only. Therefore, a medical image classification system which can classify medical images by analyzing the relation among the elements of the image as well as the superficial information has been required. In this paper, we propose the method for learning and classification of brain MRI, in which the superficial information as well as the spatial information extracted from images are used. The superficial information of images, which is color, shape, etc., is called low-level image information and the logical information of the image is called high-level image information. In extracting both low-level and high-level image information in this paper, the anatomical names and structure of the brain have been used. The low-level information is used to give an anatomical name in brain images and the high-level image information is extracted by analyzing the relation among the anatomical parts. Each information is used in learning and classification. In an experiment, the MRI of the brain including disease have been used.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2008.11a
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pp.45-49
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2008
본 연구는 TV광고음향의 사운드디자인에 대한 수용자 감성반응에 관한 연구이다. 연구방법으로 영상구조에서 음향이 없는 상태와, 음악설계사운드디자인을 제시 하였을 때 수용자가 받아들이는 음향감성반응을 뇌파측정을 통한 뇌 지수(BQT) 비교 방법으로 분석하였다. 본 연구를 통하여 영상에 있어 사운드의 시청각적 감성효과가 사운드디자인설계에 의하여 달라질 수 있음을 정량적 방법으로 확인할 수 있었다.
Advancements in segmentation methodology has made automatic segmentation of brain structures using structural images accurate and consistent. One method of automatic segmentation, which involves registering atlas information from template space to subject space, requires a high quality atlas with accurate boundaries for consistent segmentation. The Allen Mouse Brain Atlas, which has been widely accepted as a high quality reference of the mouse brain, has been used in various segmentations and can provide accurate coordinates and boundaries of mouse brain structures for tractography. Through probabilistic tractography, diffusion tensor images can be used to map comprehensive neuronal network of white matter pathways of the brain. Comparisons between neural networks of mouse and human brains showed that various clinical tests on mouse models were able to simulate disease pathology of human brains, increasing the importance of clinical mouse brain studies. However, differences between brain size of human and mouse brain has made it difficult to achieve the necessary image quality for analysis and the conditions for sufficient image quality such as a long scan time makes using live samples unrealistic. In order to secure a mouse brain image with a sufficient scan time, an Ex-vivo experiment of a mouse brain was conducted for this study. Using FSL, a tool for analyzing tensor images, we proposed a semi-automated segmentation and tractography analysis pipeline of the mouse brain and applied it to various mouse models. Also, in order to determine the useful signal-to-noise ratio of the diffusion tensor image acquired for the tractography analysis, images with various excitation numbers were compared.
Functional neuro-connectivity is one of the main issues in brain science in the sense that it is closely related to neurodynamics in the brain. In the paper, we choose fMRI as a main form of response data to brain activity due to its high resolution. We review methods for analyzing functional neuro-connectivity assuming that measurements are made on physiological responses to neuron activation. This means that we deal with a state-space and measurement model, where the state-space model is assumed to represent neurodynamics. Analysis methods and their interpretation should vary subject to what was measured. We included analysis results of real fMRI data by applying a high-dimensional autoregressive model, which indicated that different neurodynamics were required for solving different types of geometric problems.
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2004.11a
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pp.91-95
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2004
Several MRI studies have reported reductions in temporal lobe volumes in Alzheimer's disease (AD). Measures have been usually obtained with regions-of-interest (ROI) drawn manually on selected medial and lateral portions of the temporal lobes, with variable choices of anatomical borders across different studies. We used the automated voxel-based morphometry (VBM) approach to investigate gray matter abnormalities over the entire extension of the temporal lobe in 10AD patients (MM5E 22)and 22 healthy controls. Foci of significantly reduced gray matter volume in AD patients were detected in both medial and lateral temporal regions, most significantly in the right and left posterior parahippocarmpal gyri. At a more flexible statistical threshold (P<0.01, uncorrected for multiple comparisons), circumscribed foci of significant gray matter reduction were also detected in the right amygdala/enthorinal cortex, the anterior and posterior borders of the superior temporal gyrus bilaterally, and the anterior portion of the left middle temporal gyrus. These VBM results confirm previous findings of temporal lobe atrophic changes in AD, and suggest that these abnormalities may be confined to specific sites within that lobe, rather than showing a widespread distribution.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.8
no.1
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pp.113-122
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1997
The purpose of this study was to examine brain structural abnormalities in autistic children. Magnetic resonance imaging(MRI) findings in 22 male children with a DSM-Ⅲ-R diagnosis of autistic disorder and 17 non-autistic male control children were investigated. The ratio measures by lineometry was used to examine the cerebrum, midbrain, cerebellum, brain stem and ventricular system. The left to right ratio of the lateral ventricle was larger in autistic children than in controls. The pons was significantly larger in autistic children than in controls, and the cerebellum was smaller in autistic children. There were no significant differences between autistic children and controls in the symmetricity of the fontral lobe, parietal lobe, occipital lobe and temporal lobe, and in the size of the midbrain and 4th ventricle. These findings suggest that autistic disorder may be related to structural impairment of the brain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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