치매를 비롯한 퇴행성 신경 질환의 초기 진단에 자기공명영상을 이용한 뇌 위축 평가와 정량적 용적 분석이 중요하다. 뇌 위축의 시각적 평가는 주관적으로 평가자에 따라 다른 결과를 보여주기 때문에, 객관적인 결과를 제공하면서 임상 적용도 가능한 소프트웨어의 수요와 개발이 늘어나고 있다. 이러한 임상용 소프트웨어의 실제 임상 적용은 영상 검사의 표준화가 선행되어야 하고, 개발된 소프트웨어의 검증이 반드시 필요하다. 따라서 대한신경두경부영상의학회는 뇌용적 분석 임상용 소프트웨어의 임상적 활용에 대한 의견을 제시하기 위해 전문위원회를 구성하고 현재까지 발표된 연구를 정리하였다. 그리고, 정량화 분석을 위한 영상 검사의 표준화 및 소프트웨어의 임상 적용에 대한 전문가 의견을 제시하기 위하여 공동 작업을 수행하였다. 본 종설에서는 뇌 자기공명영상의 정량화 분석의 필요성 및 배경, 정량화 분석을 위한 임상용 소프트웨어의 소개 및 기존의 표준품(reference standard)과의 진단능 비교, 영상 획득의 표준화, 분석 및 평가의 표준화, 소프트웨어의 임상 적용에 대한 전문가 의견, 제한점 및 대처 방법 등 대한신경두경부영상의학회의 전문가 권고안을 소개하는 것이 목적이다.
목적: 기능적 자기공명영상을 이용하여 숫자 연산과 연관된 뇌영역을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 정상 성인 자원자 6명을 대상으로 연산과제를 이용하여 연산과제와 관계된 대뇌영역 꼭 활성화를 유도하였다. 실험은 실험 I과 실험II로 나누어 진행하였다. 실험 I에서 연산과제는 스크린을 통해 보여주고 계산식이 맞는지를 판단하여 신호하도록 하였고[예:(4+5)$\times$8=72], 대조과제는 십자모양을 집중하여 보도록 하였다. 실험II에서 연산과제는 실험 I과 동일하였고, 대조과제는 화면에 제시되는 세 개의 수가 모두 홀수 또는 짝수일 때 신호하도록 하였다. 기능적 자기공명영상은 1.5T 초전도 자기공명영상장치에서 EPI BOLD 기법을 이용하여 얻었으며 6명에서 얻은 영상을 정상화(normalize)한 후 SPM 프로그램을 이용하여 통계분석을 하였다. 활성화된 뇌 영역은 모형뇌에 지도화하여 두 과제에서 활성화된 뇌 영역을 비교 분석하였다.
본 연구는 의료영상 중에 가장 많이 사용하는 의료 영상인 MR영상 중에서 머리 부위의 질병인 뇌종양에 대한 진단을 돕기 위한 연구이다. 뇌 MR영상의 T2강조 영상을 살펴보면, 종양 영역은 명암이 밝게 나타나고 종양 영역의 주변은 어둡게 나타나는 특성을 볼 수 있다. 따라서 제안된 방법은 뇌종양 특성인 명암의 밝기 정보를 기반으로 비정상 영역 내에서 명암 정보가 유사한 영역끼리 그룹화하고 그 중에 가장 밝은 영역을 종양 후보 영역으로 추출한 후 각 후보 영역들 중에서 MBR이 가장 큰 것을 종양으로 검출한다.
목 적 : 본 연구는 전 수면 주기 동안 수면단계에 따른 전체 뇌 영역과 수면 관련 뇌 영역들의 뇌기능 연결망의 변화를 살펴보기 위해 동기화된 뇌파(EEG)-자기기능공명영상(fMRI)를 전 수면 주기 동안 측정하고 신호처리 기법을 사용함으로 수면 단계에 따른 뇌 연결망의 탐구가 가능함을 살펴 보기 위해 수행되었다. 방 법 : 정상 성인 피험자 5인을 대상으로 6~7시간의 수면동안 MRI 기계 안에서 안전도, 심전도, 근전도와 EEG-fMRI를 측정하였고 EEG에 발생한 MRI 자장 변화 잡음과 심박관련 잡음을 제거하였다. fMRI에서는 피험자의 움직임에 의해 발생하는 영상 왜곡을 보정하는 부분볼륨활용기법을 제안하여 사용하였다. 잡음이 제거된 수면중 fMRI에 독립성분분석기법을 적용하여 뇌 전체를 68 영역으로 구획하여 수면 연구에 적합한 뇌 구획 지도를 만들고 이를 바탕으로 각 구획들간의 연결성을 계산하였다. 수면관련 뇌심부 영역을 선택하여 연결망 분석을 수행하였다. 결 과 : 뇌파를 비롯한 수면 생리적 신호들은 잡음 제거의 방법을 이용하게 되면 수면단계설정에 문제가 없으며 수면 단계별 뇌 연결망 연구가 가능함을 보여 주었다. 뇌연결망 분석에서 수면 관련 뇌심부 연결망은 렘과 비렘수면에 따라 다른 특성이 나타나는데 비렘수면에서 전반적으로 높은 연결성을 보였다. 대뇌를 포함한 전체 뇌 연결망의 경우 각성에 비해서 수면 중에 뇌 연결성이 떨어지는 양상을 보였다(Kolmogorov-Smirnov 검정 ; p < 0.05, Bonferroni corrected). 결 론 : 본 연구를 통해서 장시간 수면 EEG-fMRI 측정과 수면단계설정이 가능하고 신호처리 기법을 통해서 보정하게 되면 뇌기능 연결망을 이용한 전체 수면 뇌 연구가 가능함을 시사한다.
음식물 섭취는 영양상태의 유지와 생존을 위해 필요하며, 미각은 가장 기본적인 감각 중의 하나이다. 맛을 느끼는 미각세포는 다섯 가지 기본 맛(단맛, 쓴맛, 짠맛, 신맛, 감칠맛)에 대해 반응한다. 그러나 뇌에서 맛감각의 처리과정과 미각피질의 조직화된 원리에 대한 이해는 여전히 부족한 실정이다. 최근 기능적 자기공명영상(fMRI), 뇌자도(MEG), 광영상(optical imaging)을 이용하여 미각 자극에 대한 뇌의 반응들을 영상화하는 연구들이 진행되고 있다. 뇌 활성 변화를 관찰할 수 있는 이들 뇌 영상 기법들은 서로 직접적인 비교 데이터를 제공하지는 못하지만, 이러한 기법들은 상호 보완적이다. 따라서 이러한 기법들을 이용한 데이터들의 상호비교는 미각 자극에 대해 반응하는 뇌의 시간-공간적인 활성 패턴 변화를 이해하는데 많은 도움을 준다. 본 연구는 감각 및 감성적 측면에서의 미각 자극에 따른 뇌의 정보처리에 있어서 미각영역의 활성화에 관한 영상매핑에 대해 최근까지 밝혀진 결과들과 연구동향을 소개하고자 한다. 미각 자극에 따른 뇌의 영상 변화를 관찰하여 구조해부학적 지도를 만드는 것은 매우 복잡한 미각의 신경회로망을 이해하는데 도움이 될 것으로 사료된다.
현재 뇌 질환의 진단은 전문의의 주관극인 판단에 의하기 때문에 보다 정량화되고 객관화된 근거를 제시할 수 있는 의료 영상 정보 분석 시스템이 필요하다. 본 시스템은 MR 영상에 대해 영상 처리 및 정보 관리를 통한 뇌 질만의 진단 및 계획이나 방법의 결정을 하는데 도움을 주기 위한 지식기반 의료 영상 처리 및 관리 시스템으로 의료 영상의 처리와 진단, 영상처리시스템 이용의 극대화, 시스템간의 유기적 연결 및 운용상의 문제점 등 의학영상에 관한 제반 연구를 수행함으로써 국내의 의료영상 기술을 선도하며, 의학영상분야 및 의과학 발전에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
최근 대용량 의료영상 데이터로부터 인체 기관 또는 질환 부위 추출을 위한 영상 분할 기법이 매우 다양하게 제안되고 있으나, 뇌와 같이 다중 구조를 가지면서 구조간 경계 구분이 어려운 영상의 구조적 분할에는 한계를 가진다. 이를 위해 주로 복셀을 유한 개의 군집으로 분류하는 군집화 (clustering) 기법이 이용되나 이는 개별 복셀 단위의 연산을 수행함으로 인해 잡음의 영향을 받는 제한점이 있다. 그러므로 잡음의 영상을 최소화하고 영상 경계를 강화시키는 향상기법을 적용함으로써 보다 견고한 구조적 분할을 수행할 수 있다. 본 연구에스는 뇌 자기공명영상에 대하여 백질(white matter), 회백질(gray matter), 뇌척수액(cerebrospinal fluid)의 내부 구조를 효율적으로 추출하기 위한 필터링 기반 군집화에 의한 구조적 분할 기법을 제안한다. 우선 구조간 경계를 강화하고 구조 내 잡음을 약화시키기 위해 응집성 향상 확산 필터링(coherence enhancing diffusiion filtering)을 적용한다. 또한 이 과정을 통해 강화된 영상에 퍼지 c-means 군집화 기법을 적용하여 각 복셀이 속하는 구조에 해당하는 군집의 인덱스를 할당함으로써 구조적 분할을 수행한다. 제안된 구조적 분할기법은 기존의 가우시안 또는 일반적인 비등방성 확산 필터링과 군집화 기법을 적용한 기법에 비해 전문가의 수동분할 결과와의 일치 비율에 의한 분할 정확도를 향상시킴을 보였다. 또한 경계 부분에 있어서의 세밀한 분할을 통해 재생산 가긍하고 사용자 수동후 처리를 최소화할 수 있는 결과를 제시함으로써 형태적 뇌 이상 진단을 위한 효율적인 보조 수단을 제공한다.
목적: 기저상태와 아세타졸아미드 부하 Tc-99m HMPAO 뇌 SPECT 영상과 Lassen의 비선형성 보정 알고리즘을 이용하여 뇌혈류와 뇌혈관 예비능을 정량적으로 산출하였고 이들 값들의 매개변수 영상을 만들었다. 대상 및 방법: 정상인 9명(나이:$72{\pm}4$세)에 대해 기저상태와 아세타졸아미드 주사 후에 각각 Tc-99m HMPAO를 555 MBq과 1,110 MBq 주사하였고 일일 연속 두 번 주사 촬영방법을 이용하여 뇌 SPECT 영상을 얻었다. 기저상태의 SPECT 영상에서 소뇌가 가장 잘 나타난 횡단면에서 최대 화소값의 70%를 역치로 정하여 자동적으로 추출한 소뇌영역을 Lassen 알고리즘의 기준영역으로 설정하여 55 ml/100g/min으로 가정하였다. 기저상태에서 각 화소값으로부터 Lassen 알고리즘을 이용하여 화소단위로 뇌혈류를 계산하여 뇌혈류 매개변수 영상을 만들었다. 아세타졸아미드 부하 영상에서도 같은 소뇌 기준영역과 계산 방법을 이용하여 뇌혈류 매개변수 영상을 만들었다. 두 상태의 뇌혈류 매개변수 영상들을 이용하여 각 화소단위로 뇌혈관 예비능을 계산하였고 예비 뇌혈류를 기저상태의 뇌혈류로 나누어 백분율 뇌혈관 예비능 매개변수 영상을 구성하였다. 결과: 자동으로 추출한 소뇌 영역을 이용하여 기저상태와 아세타졸아미드 부하상태의 뇌혈류 매개변수 영상을 얻을 수 있었다. 기저상태와 아세타졸아미드 부하상태의 평균 뇌혈류는 각각 $49.6{\pm}5.5ml/100g/min$과 $64.4{\pm}10.2ml/100g/min$이었고, 평균 뇌혈관 예비능은 $14.7{\pm}9.6ml/100g/min$이었다. 그리고 두 상태의 뇌혈류 매개변수 영상을 이용한 평균 백분율 뇌혈관 예비능은 30.7%로 원래의 뇌섭취 계수영상을 이용한 백분율 예비능(13.8%)보다 높았다. 결론: 기저상태와 아세타졸아미드 부하 Tc-99m HMPAO 뇌영상과 Lassen의 섭취 비선형성 보정 알고리즘을 이용하여 기저 및 아세타졸아미드 부하 상태의 뇌혈류를 준정량적으로 평가할 수 있었고 뇌혈관 예비능을 정량화 하였다. 그리고 산출된 뇌혈류와 뇌혈관 예비능을 이용하여 매개변수 영상을 구성하였다.
최근 우리나라 사회가 고령화로 진행함에 따라 노인성 질환인 치매 환자가 증가하고 있는 추세이다. 치매를 진단하기 위한 방법으로는 뇌 MR 영상을 사용하여 치매에 의해 영향을 받는 특정 뇌 영역인 해마의 위축률을 기반으로 진단 할 수 있다는 보고가 있다. 본 연구에서는 치매 환자 위한 보조적 판별 시스템 개발의 예비 연구로써 뇌 MR 영상 데이터를 3차원으로 가시화하는 것이 목적이며, 최근 대용량으로 획득되는 MR 영상을 고속으로 처리하기 위하여 CUDA를 사용한 병렬 컴퓨팅 구축을 하고 FPS(Frame Per Second)를 측정하여 유용성을 평가하고자 한다.
Tailored RF 경사자계 영상법을 이용하여 혈류효과를 배제한 자화율 효과만의 뇌기능 영상을 얻을수 있었다. 일반적인 RF를 이용한 경사자계 뇌기능 영상법은 빠른 경사자계 영상법으로 인해 정맥뿐만 아니라 동맥에서의 혈류효과와 $T2^{*}$ 효과가 합쳐진 영상을 얻게되는 반면, tailored RF를 이용한 경사자계 영상법은 산소소모와 관계된 자화율 변화에 의한 뇌기능 영상을 얻을 수 있었다. 본 논문에서 tailored RF를 이용하여 뇌기능 영상에서 자화율효과와 혈류효과를 명확히 구분할 수 있음을 보였다. 그리고 실험결과로 얻은 신호는 충분히 크고 산소 소모의 변화를 보다 더 정확히 표현하므로 지금까지 다른 경사자계 영상법으로는 어려웠던 뇌기능 영상에서 정량화된 산소 신진대사 연구의 가능성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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