3.0 T 자기공명영상기기에서 확산텐서영상을 이용하여 청소년을 대상으로 정상인과 인터넷 중독자의 뇌량과 내섬유막 구조의 변화에 대하여 정량적으로 알아보고자 하였다. 10명의 인터넷 중독자와 정상인 12명을 대상으로 검사를 하였고, 정량적 분석을 위하여 뇌량의 5부위와 내섬유막의 2부위를 View Forum 프로그램을 이용하여 두 그룹에 대한 신경섬유의 손상 정도를 FA, ADC($10^{-3}mm^2/s$), Length(mm)값으로 측정하였다. 그룹 간 통계적 유의성은 Independent t-test와 pearson 상관관계로 하였다(p<0.05). 정상인과 인터넷 중 독자에 관하여 신경섬유 손상정도는 7부위에 대하여 FA, ADC($10^{-3}mm^2/s$), Length(mm)값에 대하여 의미 있는 차이를 보였다(p<0.05). 또한 두 그룹에서 IAD scale 과 뇌량의 FA값은 음의 적으로 강하게 상관관계가 있었다(p<0.000). 결론적으로, 확산텐서영상은 FA, ADC($10^{-3}mm^2/s$), Length(mm)값에 대하여 유의성 있는 차이를 보여고, 이 결과는 뇌 백질에 대한 손상정도에 관하여 정량적으로 임상적 정보를 제공하였다.
혈관주위공간(perivascular space; 이하 PVS)는 뇌 실질을 관통하는 세동맥 둘러싸고 있는 공간으로, 최근에는 별아교세포의 종족(astrocyte endfoot)에 의해 가장 바깥쪽이 경계지워지는, 체액, 세포, 결합조직으로 구성된 혈관벽내, 혈관벽 주위의 구획을 모두 아우르는 개념으로 이해하고 있다. 정상적으로는 현미경적 해부학 구조물이지만 이 구조물이 늘어나게 되면 MRI T1 혹은 T2 이미지에서 확인할 수 있게 된다. PVS의 명확한 실체나 임상적인 의의에 대해서는 아직 분명치 않은 부분이 많이 있지만 PVS의 확장(enlarged PVS; 이하 EPVS)은 다양한 퇴행성 뇌질환 뿐만 아니라 뇌출혈 및 외상성 뇌손상, 당뇨성 신질환 같은 다양한 질병과의 연관성이 있다는 연구 결과들이 발표되고 있다. 이번 종설에서는 PVS와 EPVS가 가지는 임상적 의의와 병태 생리에 대한 최근 문헌을 고찰하고, MRI를 이용한 정성적 평가 및 최적화에 대해 논의해 보고자 한다.
방사성 의약품 또는 방사성 동위원소를 이용하여 동적 상태의 변화를 측정하고 핵자기 공명 영상에서 해부학적 기준 정보를 얻어 영상을 융합, 등록하고 같은 대상에서 비슷한 검사를 계속해서 비교하게 되며 해부학적 기준 정보나 다른 검사 기기 종류에서 반복되는 검사의 비교를 위해 영상 합성 연구가 유효하며 기능적 특성 때문에 단일 광자 방출 전산화 단층 촬영과 양전자 방출 단층 촬영은 해부학적 기준 정보가 필요하게 되고 같은 대상에서 이러한 해부학적 기준 정보를 얻고 기능적인 이상과 상관관계를 찾아내고 반복되는 진단에 대한 비교를 위해서 영상등록과 융합을 시행하였다. 해부학적 구조가 같은 특성을 갖는 여러 영상 시스템들을 이용하여 해부학적기준과 동적 정보를 함께 얻고 등록하기 위해 짝을 이루는 점올 이용하여 2 가지 영상 데이터에서 4 점 쌍 이상을 선택하여 등록하였다. 기준 영상과 짝을 이루는 점과 대응한 영상은 다른 색을 선택하여 영상을 구분하였으며 핵자기 공명영상을 기준영상으로 하고 단일 광자 방출 컴퓨터 단층 촬영 영상, 양전자 방출 전산화 단층 촬영 영상을 기준영상에 1:1 대응하여 영상을 등록하기 위해서 변환한다. 핵자기 공명 영상이 기준 영상으로 사용되지만 인터폴레이션 에러는 주어진 영상의 공간 주파수에 따라 달라지므로 낮은 해상도를 갖는 양전자 방출 전산화 단층 촬영 영상과 단일 광자 방출 컴퓨터 단층 촬영 영상의 인터폴레이션 에러는 적다. 따라서 방사성 동위원소를 이용하여 질병의 진단 및 질환의 병태 생리 생화학적 연구를 통한 신체의 동역학적 상태의 변화를 측정할 수 있는 이런 정량적이고 기능적인 정보를 해부학적 기준 정보를 주는 핵자기 공명 영상이나 컴퓨터 단층 촬영에서 반복 시행하여 검사와 진단에 용이하게 이용하고, 비교를 위해서 영상을 등록하고 융합하여 진단에 보다 좋은 결과를 얻을 수 있도록 하였다.
엔터테인먼트 산업은 투자 위험성으로 인해 경쟁력 확보를 통한 리스크 관리가 중요한 산업이다. 콘텐츠의 경쟁력은 산업 환경과 같은 외적 요인과 함께 몰입 기제를 중심으로 하는 내적 요소가 동시에 갖추어졌을 때 강화된다. 몰입 기제는 관람자의 인지 반응의 한 형태로 영상 콘텐츠 관람 시 뇌의 신호처리 과정을 통해 발생한다. 콘텐츠 시청과 관련된 뇌의 신호처리는 주로 작업기억(working memory) 영역에서 이루어지며 몰입도가 높은 콘텐츠의 경우 관람자에게 전달되는 콘텐츠 이외의 정보를 차단함으로써 일시적인 해리 상태를 발생시킨다. 최면이나 기억상실과 같은 증세와 유사한 해리상태는 관람객의 몰입도가 높은 수준에 도달했을 때 발생한다. 반면 관람자가 주의를 집중하고 있는 콘텐츠 정보는 외부정보 유입이 상대적으로 차단 또는 지연된 상태에서 일화 완충기(episodic buffer)를 통한 미래 사고(future thinking)의 구성을 위해 집중적으로 사용된다. 관람자의 미래사고 구성은 가설구성 행위(hypothesis forming activity)의 형태로 진행되며 뇌의 예측성(predictability)에 기반을 둔다. 이와 같은 가설 구성 행위가 뇌의 본질적 기능인 예측성과 스토리의 진화적 기능인 문제 해결 시뮬레이션과 조응할 때 관람자의 뇌는 콘텐츠에 높은 수준으로 몰입하게 된다. 가설 구성 행위가 효과적으로 이루어지기 위해서는 가설 구성의 배경, 가설구성의 주체, 인물의 내적 정보, 가설 발생 정보의 종류와 위치 및 규모, 정보의 가설 연관성과 유형 같은 요소들이 중요하다. 이와 같은 요소를 기준으로 김은숙 드라마<도깨비>를 분석한 결과 위의 요소들이 유기적이고도 효과적으로 작동하고 있음을 관찰할 수 있었다.
잔류 원시 후각동맥은 1979년에 처음 보고된 매우 드문 전대뇌동맥의 변이로, 급격하게 꺾이는 머리핀 회전의 구조적 특성에 의하여 혈역학적 스트레스가 유발되고, 이로 인하여 동맥류의 발생과 높은 연관성을 가지는 것으로 보고되고 있다. 우리는 간헐적 두통을 주소로한 46세 여성에서 우연히 발견된 머리핀 회전에서 동맥류를 동반한 제4형 잔류 원시 후각 동맥의 증례에 대하여 보고하고자 한다. 뇌 MRA와 유체속도강조 자기공명혈관조영술(time-offlight MR angiography)에서 왼쪽 전대뇌동맥의 A1 분절에서 시작되어 머리핀 회전을 형성한 후 부 중대뇌동맥으로 이어지는 비정상적인 주행을 보이는 동맥이 확인되었다. 또한 머리핀 회전 분절에서 방추형 동맥류도 확인이 되었다. 이러한 변이들은 극히 드물긴 하지만, 동맥류가 동반될 수 있음을 인지하고 진단하는 것이 중요하다.
11살의 암컷 말티즈견이 1주일간의 군집성 발작을 주증상으로 내원하였다. 뇌 컴퓨터 단층영상 결과를 기초로 뇌종양이 강하게 의심되었다. 보호자의 요청에 따라 환자의 안락사를 실시하고 부검이 진행되었다. 부검 상 뇌의 가로단면의 육안적인 소견은, 붉은색의 종양덩어리가 비교적 잘 구분되어있었고 왼쪽 외측 뇌실에 위치해 있었으며 주변 조직들이 압박되어 있었다. 종양덩어리는 2가지의 독특한 조직병리학적인 소견을 보였다: 혈관주위 거짓로제트 양상의 구조와 원섬유 세포의 소용돌이 구조. 면역조직화학적 검사에서 GFAP에 대한 강한 양성, S-100에 대한 중등도의 양성, Ki-67에 대한 드문드문한 점상 염색성이 확인되었다. 조직병리학적 및 면역조직화학적 소견을 기초로 이 환자는 뇌실막종으로 진단되었다.
목적: 본 연구에서는 숙달된 택시운전기사들을 대상으로 내비게이션 시스템을 이용하여 운전하는 한국인 대조군에 비교하여 해마의 부피와 모양 그리고 기능적 변화를 알아보고자 하였다. 대상과 방법: 총 8명의 대상군(4명의 숙달된 택시운전기사들과 4명의 같은 나이대 일반인 대조군)에 대해 삼차원 T1강조영상과 혈류산소 수준에 따른 기능성 자기공명영상을 촬영하였다. 해마의 용적과 모양, 기능성 자기공명영상 자료를 분석하여 두 군간에 신경 활성도 차이를 비교하였다. 결과: 해마의 용적은 두 군간에 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다(p > 0.05). 해마의 모양을 보면, 택시운전기사군의 왼쪽 해마가 대조군에 비해 전체 길이가 약간 길고 머리와 꼬리부분이 약간 더 컸다(p < 0.05, uncorrected). 기능성 자기공명영상에서는 택시운전기사군에서 대조군에 비해 방추상회가 특히 활성화되어 있었다. 결론: 택시운전기사군의 해마가 보이는 이러한 구조적, 기능적 변화는 그들의 직업과 관련하여 공간적 탐색능력을 지속적으로 사용하면서 해마와 관련 뇌영역이 기능적으로 분화했음을 나타내는 소견으로 추측할 수 있겠다.
AUDIT(Alcohol Use Disorders Identification Test)에서 정상 음주자, 위험 음주자 및 알코올 사용 장애자로 분류하여 뇌 백질 영역의 ROI(Region Of Interest)에 대한 FA 측정값을 분석하였다. TBSS(Tract-Based Spatial Statics) 도구를 사용하여 ROI의 FA 값을 추출하였다. TBSS라는 도구는 뇌 회백질보다는 백질에 대한 FA값과 MD 값의 민감도가 더 높고 뇌 신경섬유의 비등방도를 정량적으로 도출해 낼 수 있는 장점이 있고 백질에 더 특화된 프로그램이라 할 수 있다. 특히 양쪽 맥락총 평균 차이가 높았고 정상 음주자에서는 FA의 평균값이 0.2831과 0.2872로 나타났으며, 알코올 사용 장애자의 경우 0.1972와 0.1936로 나타났다. 즉, AUDIT 척도에서 점수가 높을수록 뇌 백질의 계측한 모든 ROI 영역에서 FA 값이 더 낮게 측정되는 것을 알 수 있었으며 뇌 백질에 신경 섬유로의 손상에 대한 미세구조 변화를 확인할 수 있었다. AUDIT 척도를 사용하여 DTI의 FA 값에 대한 지침을 제시할 수 있으며 혈액학적 인자의 가이드인 처럼 FA 값을 산정한다면 알코올 사용 장애자의 선별 및 진단에 유용한 검사법이라 사료 된다.
변형 모델은 볼륨영상으로부터 관심 대상 객체의 3차원적 경계면 구조 추출을 위해 효과적인 접근 방법을 제공한다. 그러나, 기존 변형 모델은 초기 조건에 민감하고, 심한 함몰 및 돌출 부위를 가지는 복잡한 경계면을 잘 표현하지 못하면, 모델 내 구성 요소들 간에 자기교차를 일으킬 수 있는 세가지 주요 제한점이 있다. 본 논문에서는 기존 변형 모델이 갖는 이러한 제한점을 개선함으로써 복잡한 기하학적 표면 형태를 가지는 객체의 경계면 추출에 효과적인 변형 모델을 제안한다. 첫째, 제안 변형 모델은 다해상도 볼륨영상 피라미드를 기반으로 모델구성 요소들을 계층적으로 리샘플링한다. 이 접근은 객체의 경계면을 멀티스케일 방식으로 추출함으로써 초기화에의 의존성을 극복할 뿐 아니라, 모델 구성 요소들의 크기를 복셀 크기에 따라 항상 균일하게 유지함으로써 모델이 영상의 복잡한 특성 정보에 따라 유동적으로 변형될 수 있게 한다. 둘째, 제안 변형 모델은 기존 모델에서 가지는 내력과 외력 외에 자기교차방지력을 포함한다. 자기교차방지력은 제한 거리 이내로 근접한 비인접 모델구성 요소들간에 척력을 적용함으로써 자기교차를 사전에 방지한 수 있게 한다. 본 논문에서는 다양한 합성 볼륨영상 및 뇌 MR 볼륨영상에 대한 실험을 통해서 제안 모델이 초기화 위치에 의존하지 않고 자기교차 없이 복잡한 함몰 및 돌출 경계면 구조를 성공적으로 추출한 결과를 보인다.
본 논문에서는 SVM (Support Vector Machine)을 기반으로 하여 인체의 뇌 하부구조인 해마에 대한 지능적 형상분석 방법을 제공한다. 일반적으로 의료 영상으로부터 해마의 형상 분석을 하기 위해서는 충분한 임상 데이터를 필요로 한다. 하지만 현실적으로 많은 양의 표본들을 얻는 것이 쉽지 않기 때문에 전문가의 지식을 기반으로 한 작업이 수반되어야 한다. 결국 이러한 요소들이 분석 작업을 어렵게 한다. 의학 기술이 복잡해 지면서 최근의 형상 분석 연구는 점차 통계적 모델을 기반으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 해마로부터 고해상도의 매개변수형 모델을 만들어 형상 표현으로 이용하고, 집단간 분류 작업에 SVM 알고리즘을 적용하는 지능적 분석 방법을 구현한다. 우선 메쉬 데이터로부터 물리변형모델 기반의 매개변수 모델을 구축하고, PDM (point distribution model) 방법을 적용하여 두 집단을 대표하는 평균 모델을 생성한다. 마지막으로 SVM 기반의 이진 분류기를 구축하여 집단간 분류 작업을 수행한다. 구현한 모델링 방법과 분류기의 성능을 평가하기 위하여 본 연구에서는 네 가지 커널 함수 (linear, radial basis function, polynomial, sigmoid)들을 적용한다. 본 논문에서 제시한 매개변수형 모델은 다양한 형태의 의료 데이터로부터 보편적인 3차원 모델을 생성하고, 또한 모델의 전역적, 국부적인 특징들을 복합적으로 표현할 수 있기 때문에 통계적 형상분석에 적합하다. 그리고 SVM 기반의 분류기는 적은 수의 학습 데이터로부터 정상인 해마 집단과 간질 환자 집단간의 정확한 분류를 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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