The purpose of this study was to explore the potentials of a clinical 3T MRI in mouse brains and technical adaptation and optimization. T1-weighted images (T1WI), T2-weighted images (T2WI), FLAIR (Fluid Attenuated Inversion Recovery) images, Gadolinium enhanced T1-weighted images (Gd-T1WI), Diffusion weighted images (DWI) were acquired in brain of 2 mice (weight 20~25 g) with cerebral infarction by occlusion of right middle cerebral artery, 1 hour, 24 hours, 72 hours after infarction and 1 normal mouse brain using clinical 3T MRI scanner. We analyzed differentiation of striatum, ventricle, cerebral cortex, and possibility of detection of acute cerebral infarction. We could differentiate the striatum, ventricle, cerebral cortex on T2WI and on DWI, FLAIR, T1WI, the differentiation of each anatomy of brain was not definite, but acute cerebral infarction was detected on DWI of 1 hour, 24 hours, 72 hours after infarction and on T2WI, FLAIR of 24 hours, 72 hours after infarction. Clinical 3T MRI can be used in differentiation of anatomy of mouse brains and DWI can be helpul in detection of acute cerebral infarction in acute phase. With technical adaptation and optimization clinical 3T MRI can be useful tool for provide preclinical and clinical small animal studies.
Functional imaging based on the susceptibility only is achieved by separation of the susceptibility effect from the mixture of flow effect by use of a tailored RF pulse in conjunction with gradient echo sequence. Using the tailored RF pulse the susceptibility enhanced functional imaging appears to be explicitly related to the deoxygenation processes, while in the conventional gradient echo technique functional contrast on $T2^{*}$ effect images appear to be mixed with a significant fraction of blood flow (in- flow) signals of both arterial as well as venous bloods due to the nature of the fast sequence employed with the gradient echo technique. In this paper, using the tailored RF pulses, one can unambiguously separate the susceptibility and flow effects in functional imaging. Since the signal obtained can be made sufficiently high and represents oxygenation process more accurately, it seems possible to study quantitative oxygen metabolisms in brain function hitherto difficult to do with other gradient echo techniques.
Jung Hyun, Kim;Jong-Min, Lee;Uicheul, Yoon;Hyun-Pil, Kim;Bang Bon, Koo;In Young, Kim;Dong Soo, Lee;Jun Soo, Kwon;Sun I., Kim
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.25
no.5
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pp.323-328
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2004
The development of group-specific tissue probability maps (TPM) provides a priori knowledge for better result of cerebral tissue classification with regard to the inter-ethnic differences of inter-subject variability. We present sequential procedures of group-specific TPM and evaluate the age effects in the structural differences of TPM. We investigated 100 healthy volunteers with high resolution MRI scalming. The subjects were classified into young (60, 25.92+4.58) and old groups (40, 58.83${\pm}$8.10) according to the age. To avoid any bias from random selected single subject and improve registration robustness, average atlas as target for TPM was constructed from skull-stripped whole data using linear and nonlinear registration of AIR. Each subject was segmented into binary images of gray matter, white matter, and cerebrospinal fluid using fuzzy clustering and normalized into the space of average atlas. The probability images were the means of these binary images, and contained values in the range of zero to one. A TPM of a given tissue is a spatial probability distribution representing a certain subject population. In the spatial distribution of tissue probability according to the threshold of probability, the old group exhibited enlarged ventricles and overall GM atrophy as age-specific changes, compared to the young group. Our results are generally consistent with the few published studies on age differences in the brain morphology. The more similar the morphology of the subject is to the average of the population represented by the TPM, the better the entire classification procedure should work. Therefore, we suggest that group-specific TPM should be used as a priori information for the cerebral tissue classification.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.41
no.1
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pp.55-62
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2004
A semi-automatic registration process of determining specified points is presented, which is required to register brain MR images based on Talairach atlas. Generally, ten specified points that define Talairach coordinates are anterior commissure(AC), posterior commissure (PC), anterior feint (AP), posterior point (PP), superior point (SP), inferior point (IP), left point (LP), right point (RP) and two points for the midline of the brain. The suggested method reduces user interaction for S points, and finds the necessary points for registration in a more stable manner by finding AC and PC using two-level shape matching of the corpus callosum (CC) in an edge-enhanced brain M image. Remaining points are found using the intensity information of cutview.
본 논문에서는 후취자극 제어장치를 이용하여 후각자극에 대한 인간의 뇌의 활성화 영역을 뇌기능자기공명영상(functional magnetic resonance imaging : fMRI)장치로 측정 또는 가시화하고 이의 임상적용에 대한 기초자료를 마련하고자 하였다. 우선 후각에 이상이 없고 코 수술 경험이 없는 오른손잡이 피험자 4명을 대상으로 5번에 걸쳐 Echo Plannar Imaging(EPI)에 의한 혈액산소농도의존(blood oxygen level dependent : BOLD)법을 이용하여 후각자극에 의한 뇌기능자기공명영상 실험을 수행하였다. 후각자극은 MRI 장치에서 사용할 수 있도록 제작된 후취제어장치를 사용하였으며, 제시된 향은 천연 향의 일종인 lavender-like fragrance를 사용하였다. 향의 제시는 후각의 피로도를 감안하여 3회의 휴식기관과 2회의 자극기간을 각 30초씩 번갈아 시행하였으며, 동시에 5초 간격으로 각 절편 당 30 영상을 연속적으로 획득하였다. Correlation법으로 0.4∼0.7의 문턱치(threshold)범위에서 통계 처리된 뇌의 활성화 영상은 EPI영상과 같은 부위의 T1 강조영상에 overlapping 시켰다. 호흡에 의한 artifact를 제거하기 위해 실험실에 만든 장치로 호흡을 측정하여 post-processing 할 때 반영하였다. 이렇게 얻어진 fMRI 영상의 신호변화를 관찰하여 활성 영역의 위치를 분석하였다. 그 결과 후각자극에 의해 뇌의 전두엽 피질(frontal cortex), 소뇌(cerebellum), 그리고 뇌교(pons)에서 활성화된 신호를 발견할 수 있었다. 또한, 측두엽(temporal lobe)과 뇌섬(insula)에서도 의미 있는 신호가 관찰되었다. 그러나, 일차 후각영역인 piriform cortex와 entorhinal cortex, amygdaloid complex, 그리고 이차후각영역인 orbitofrontal cotex에서는 그다지 많은 빈도로 신호가 발견되지 않았다. 결론적으로 BOLD법을 이용한 fMRI에 의하여 후각자극에 대한 뇌의 활성화영역을 관찰할 수 있었으며, 후각자극에 대한 뇌의 기능을 연구하는데 있어서 중요한 정량적 자료를 제공할 수 있다는 점을 확인할 수 있었다.
Medical tomography images like CT, MRI, PET, SPECT, fMRI, ett have been widely used for diagnosis and treatment of a patient and for clinical study in hospital. In many cases, tomography images are scanned in several different modalities or with time intervals for a single subject for extracting complementary information and comparing one another. 3D image registration is mapping two sets of images for comparison onto common 3D coordinate space, and may be categorized to marker -based matching and feature-based matching. 3D registration of brain images has an important role for visual and quantitative analysis in localization of treatment area of a brain, brain functional research, brain mapping research, and so on. In this article, marker-based and feature-based matching methods which are often used are introduced.
Kim, Joong Il;Park, Bumhee;Youn, Tak;Park, Hae-Jeong
Sleep Medicine and Psychophysiology
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v.25
no.2
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pp.82-91
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2018
Objectives: Synchronous electroencephalogram (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI) has been used to explore sleep stage dependent functional brain networks. Despite a growing number of sleep studies using EEG-fMRI, few studies have conducted network analysis on whole night sleep due to difficulty in data acquisition, artifacts, and sleep management within the MRI scanner. Methods: In order to perform network analysis for whole night sleep, we proposed experimental procedures and data processing techniques for EEG-fMRI. We acquired 6-7 hours of EEG-fMRI data per participant and conducted signal processing to reduce artifacts in both EEG and fMRI. We then generated a functional brain atlas with 68 brain regions using independent component analysis of sleep fMRI data. Using this functional atlas, we constructed sleep level dependent functional brain networks. Results: When we evaluated functional connectivity distribution, sleep showed significantly reduced functional connectivity for the whole brain compared to that during wakefulness. REM sleep showed statistically different connectivity patterns compared to non-REM sleep in sleep-related subcortical brain circuits. Conclusion: This study suggests the feasibility of exploring functional brain networks using sleep EEG-fMRI for whole night sleep via appropriate experimental procedures and signal processing techniques for fMRI and EEG.
Sunhyang Lee;Dae Yoon Kim;Mi Kyung Kim;Hyun Jin Kim
Journal of the Korean Society of Radiology
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v.83
no.1
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pp.199-205
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2022
Developmental venous anomalies (DVAs) are common intracranial vascular malformations and they are generally do not cause clinical complications. In cases showing DVA and hemorrhage, the hemorrhage is usually associated with adjacent cavernous malformations. Very few cases of intracerebral hemorrhage (ICH) caused by thrombosis in DVA have been reported in the literature. In this case report, we present an interesting case of a large ICH caused by thrombosis within a DVA with an unusual structure that may have potentiated the thrombosis.
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 Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.431-433
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1999
본 논문에서는 뇌의 자기공명(이하 MR로 줄임) 영상에서 양측 대뇌반구의 뇌백질과 뇌회백질의 추출에 관하여 연구하였다. MR 영상은 특정 장기에서 일정한 gray level 값을 유지하는 전산화단층촬영(이하 CT로 줄임) 영상과는 달리 사람마다 gray level 값이 다르며 한 사람에 대해서도 각 슬라이스에 따라 gray level 값이 다르므로 각 슬라이스별로 조직의 특성을 파악하여 백질과 회백질의 추출에 이용하였다. 먼저 뇌를 둘러싸고 있는 두피, 근육, 두개골과 함께 안구를 제거한 후 두 개강 내에 위치한 뇌간과 소뇌의 특성을 차례로 인식하여 대뇌반구로부터 분리한 후 제거하였다. 또한 추출된 대뇌의 영상으로부터 백질과 회백질의 체적을 구하고, 뇌신경게 진단방사선과 전문의의 manual 작업과 비교하여 본 논문에서 제시한 방법의 정확도를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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