선천성 대사 이상은 다양한 뇌질환으로 나타낸다. 일반적으로 이 질환들은 하나 또는 둘이상의 대사경로에 대한 생화학적 이상에 원인이 있다. 정상적 생화학적 산물의 결핍이나 비정상적 산물의 축적에 의한 뇌기능 이상에 의해 임상증상이 나타내게 되는데 그 증상은 대개 경기, 경직성, 발육지연 등으로 비특이적이고 영상소견도 마찬가지로 비특이적이다. 대사 이상에 있어서의 신경병변은 일부 뇌백질을 주로 침범하는 경우를 제외하면 대부분 뇌백질을 침범하고 따라서 일반적으로 일차성 뇌백질 질환이 대사성 뇌질환을 일컫는다고 할 수가 있다. 뇌백질 질환은 뇌백질의 구성원중 가장 큰 부분을 차지하는 수초(myelin)를 침범하는 질환을 일컫는다. 중추신경계의 백질은 수초로 싸여있는 축삭(axon)과 선경교세포 (neuroglial cell) 및 혈관 등으로 구성되어 있으며, 이중 대부분을 수초가 차지하고 이 수초로 인하여 정상 뇌백질이 흰색을 나타낸다. 백질내의 신경교세포로는 성상세포 (astrocyte) 와 핍지세포 (oligodendrocyte)가 있으며 신 경교세포의 가장 중요한 기능은 핍지세포에 의한 축삭의 외피화 (ensheathment) 즉, 수초이다. 수초는 핍지세포의 세포질 돌기 (cytoplasmic process)의 일부이며 따라서 수초의 생존과 대사는 핍지세포와 운명을 같이한다. 일반적으로 세포의 생존, 대사와 가장 관련있는 기능은 세포질내에 함유되어 있는 구조물인 소기관(organelle)에 의하여 수행된다. 따라서, 비록 모든 소기관들이 백질 질환을 이르키는데 직접 연관되어 있지는 않더라도 수초의 생존과 대사에는 핍지세포의 소기관들이 매우 중요한 역할을 하게 된다. 세포질내 중요한 소기관으로는 세포 막, 미토콘드리아 (mitochondria), endoplasmic reticulum, Golgi 체, lysosome, peroxisome 그리고 세포질등이 있으며, 이들중에서 lysosomes, peroxisomes, 그리고 미토콘드리아가 특정한 유전성 백질질환에 중요한 역할을 하는 것이 밝혀졌다. 이러한 질환들은 최소한 각 소기관에 의한 질환군으로 분류될 수 있다.
알쯔즈하이머형 치매 환자의 뇌자기공명영상(腦磁氣共鳴影像)에 나타난 뇌위축(腦萎縮) 및 백질병변(白質病變)과 치매 발병연령(發病年齡)과의 상관관계(相關關係)를 밝히기 위해, NINCDS-ADRDA 진단기준(診斷基準)에 의한 조발성(早發性)(n=9) 및 만발성(慢發性)(n=18) 알쯔하이머형 치매군과 각각의 정상대조군(n=10 : n=11)에서 뇌위축(腦萎縮)은 대뇌피질위축(大腦皮質萎縮)과 뇌실확장(腦室擴張)의 체적(體積)을 계측(計測)하고 백질병변(白質病變)은 뇌실주변, 심부백질, 기저핵 및 천막하영역의 백질(白質) 신호(信號) 고강도(高剛度)의 반정량적(半定量的) 평가척도(評價尺度)로 측정하였다. 조발성(早發性) 환자군의 뇌위축(腦萎縮)은 대조군보다 유의하게 컸고(p<0.05) 백질병변(白質病變)에서는 모든 영역에서 차이가 없었으며, 만발성(慢發性) 환자군은 뇌위축(腦萎縮) 정도에서는 대조군과 차이가 없었으나 백질병변(白質病變)은 심부백질 및 시상에서 유의한 차이(p<0.05)를 보였고 나머지 모든 영역에서도 대조군보다 심한 경향을 보였다. 알쯔하이머형 치매가 (1) 뇌위축(腦萎縮)을 주로 보이고 백질병변(白質病變)은 심하지 않은 조기발병군(早期發病郡)과, (2) 백질병변(白質病變)이 두드러지고 뇌위축(腦萎縮)은 심하지 않은 만기발병군(晩期發病郡)으로 나누어질 가능성과 양군의 병태생리(病態生理)가 상이(相異)할 가능성이 시사되었다.
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.
연구목적 뇌 자기공명영상에서 발견된 백질변성의 소견은 인지기능 저하와 관련이 있다고 알려져 있지만 이의 중요성은 명확하게 밝혀진 바 없다. 본 연구는 뇌 자기공명영상에서 관찰되는 백질변성이 섬망의 심각도나 경과에 미치는 영향을 규명하기 위해 시행되었다. 방 법 섬망 삽화 전후에 뇌 자기공명영상이 촬영된 42명의 섬망 환자에 대하여 반정량적인 시각평가척도를 이용하여 뇌실주위 백질 고강도신호와 심부백질 고강도신호를 평가하였다. 이 고강도신호의 등급과 섬망평가척도 점수 간의 상관 관계를 분석하였고, 등급이 높은 군과 낮은 군으로 나누어 군에 따른 섬망평가척도 점수의 변화 차이를 추가로 분석하였다. 결 과 후두엽의 심부백질 고강도신호 등급과 섬망평가척도의 총점, 심각도 항목, 인지 항목 및 비인지 항목의 합과 양의 상관관계를 보였다. 또한 첫 평가와 추적 평가를 비교하였을 때 뇌실주위 백질 고강도신호의 등급이 낮은 군이 높은 군보다 섬망평가척도의 인지 항목 점수가 유의미한 경사로 가파르게 감소하였다. 결 론 뇌 백질 고강도신호 등급에 따라 섬망의 심각도와 호전 속도에 차이를 보이는 것은 뇌 백질변성이 대뇌 기능 연결성의 단절을 초래하여 유발한 결과로 볼 수 있다. 본 연구는 뇌 자기공명영상에서 발견된 고강도신호의 등급의 평가를 통해 섬망의 심각도와 경과를 예측해 볼 가능성이 있다는 점에서 임상적으로 유용할 수 있다.
비흡연자와 한국형 알코올 선별 검사법 (AUDIT-K)설문지 척도점수에 따라 적정음주군(10점 이하)을 연구대상으로 하여 뇌 백질의 손상 유무를 파악 할 수 있는 확산텐서영상을 검사하고 영상을 획득 한 후 Tract-Based Spatial Statics(TBSS)방법으로 뇌 백질 부위의 신경섬유로의 비등방도 FA(fractional anisotropy)값을 측정 분석한 결과 연령과 체질량지수(BMI)의 변인에 따른 뇌 백질 모든 영역에서 FA값은 통계적으로 유의하지 않았으며 본 연구의 결과 값으로 추측하자면 즉, 연령과 체질량지수(BMI)는 뇌 백질의 미세구조성 변화에 크게 영향을 미치지는 않는다고 할 수 있다.
목 적 : 극소 저체중 출생아에서 교정 주수 만삭(40주) 근처에 시행한 뇌 MRI 소견에서 뇌백질 이상 소견을 관찰하고 측뇌실 부위 백질연화증 발생과 관련 있는 임상 위험 인자를 관찰하고자 하였다. 방 법 : 교정 주수 만삭(40주) 근처에 뇌 MRI를 시행한 극소 저체중 출생아 98명을 대상으로 뇌 MRI의 뇌백질 이상 소견을 관찰하였다. 뇌백질 이상 소견 중 낭성 또는 비낭성 측뇌실 부위 백질 연화증 환아들의 임상 소견을 관찰하여 측뇌실 부위 백질연화증의 발생과 관련된 임상 위험 인자를 관찰하고자 하였다. 결 과 : 1) 98명의 환아 중 DEHSI가 74명(75.5%), 뇌실 확장은 17명(17.3%), 국소 백질 음영 증가는 5명(5.1%), 측뇌실 부위 낭성 소견은 11명(11.2%), 종자층 출혈 또는 상의 하 낭종이 9명(9.1%), 뇌실 내 출혈이 3명(3.1%), 출혈 후 뇌수종이 2명(2.0 %), 측뇌실 부위 출혈성 경색이 2명(2.0%) 관찰되었다. 2) 측뇌실 부위 백질연화증 발생과 관련된 임상 위험 인자로는 낭성 측뇌실 부위 백질연화증에서는 재태 기간, 1분 Apgar 점수, CRIB-II 점수, 혈압 상승제 투여가, 비낭성 측뇌실 부위 백질연화증에서는 재태 기간, CRIB-II 점수, 출생 후 스테로이드 투여, 혈압 상승제 투여, 출생 시 비정상적인 백혈구 수치 등이 통계적으로 의미 있었다(P<0.05). 로지스틱 회귀분석에서는 낭성 측뇌실 부위 백질연화증에서는 CRIB-II 점수(odd ratio, 1.63, 95% confidence interval, 1.15, 2.30, P=0.006)가 비낭성 측뇌실 부위 백질연화증에서는 재태 기간(odd ratio 0.90, 95% confidence interval, 0.82, 0.99, P=0.036)이 독립적인 위험 인자였다. 결 론 : 교정 주수 만삭 근처에 시행한 극소 저체중 출생아의 뇌 MRI는 다양한 뇌백질 이상 소견을 보였고, 측뇌실 부위 백질연화증 발생과 연관된 임상 위험 인자로는 CRIB-II 점수와 재태 기간이 의미 있었다.
본 논문은 뇌의 수직단면에 대하여 촬영된 자기공명영상에서 뇌 영역을 분리한 후 백질과 회백질 및 뇌척수액을 분리하고 각각의 체적을 산출하기 위한 것이다. 본 연구는 먼저 뇌의 자기공명영상에서 영상의 배경 및 뇌 내부를 둘러싸고 있는 외피 및 지방층으로부터 뇌 영역 전체를 분리하였으며, 부분체적의 문제(partial volume artifact)에 의해 명암값의 번짐 현상을 보이는 뇌의내부 영역에서 각 성분의 부분체적을 산출하여 각 조직을 분리하기 위한 명암 값을 결정한 후 백질과 회백질 및 뇌척수액의 영역을 분리하였다. 본 연구는 뇌의 위축을 보이지 않은 정상인의 자기공명영상을 대상으로 하였으며, 향후, 이러한 연구 결과는 알쯔하이머 병이나 뇌성마비 등과 같은 퇴행성 뇌질환 환자의 뇌 위축정도를 객관적으로 진단하는 방법으로 사용될 수 있도록 하는데 있다.
흡연 유무의 남성을 대상으로 뇌 백질의 손상 유무를 파악 할 수 있는 확산텐서영상을 검사하여 영상을 획득 한 후 Tract-Based Spatial Statics(TBSS)방법으로 뇌 백질 부위의 신경섬유로의 비등방도 FA(fractional anisotropy)값을 측정 분석한 결과 모든 영역에서 흡연자가 비흡연자보다 비등방성 측정값이 낮게 나타났지만 FA값은 통계적으로 유의하지 않았으며 오른쪽 맥락총 부위에 대한 FA값에서만 통계적으로 유의하였다. 본 연구의 결과 값으로 추측하자면 즉 흡연이 뇌 백질의 미세구조성 변화에 크게 영향을 미치지는 않지만 맥락총 부위에는 영향을 미친다고 할 수 있다.
목적 : 뇌백질 신호억제를 위한 중간시간 반전회복(Medium Tau Inversion Recovery, MTIR)영상에서 뇌회질과 뇌배질의 대조도를 다른 기법의 MR영상과 비교해 보고 뇌피질에 이상이 있는 환자에서 MTIR영상의 유용성을 평가하고자 하였다. 대상 및 방법 : 2명의 정상 지원자와 뇌피질 이형성증을 포함한 뇌피질 질환이 있는 21명을 대상으로 뇌회질과 뇌백질의 신호의 차이를 관심영역에서 대조도 백분율과 대조도 잡음비로 츠정하여 MTIR영상과 여러 가지 다른 MR영상을 비교하였다. 또한 시각적으로 병변이 뚜렷함, 새로운 병변의 발견여부를 시각적으로 비교 평가하였다. 결과 : MTIR영상은 다른 MR영상에 비해 대조도 백분율, 대조도 잡음비가 높아 뇌회질과 뇌백질의 신호의 차이가 가장 뚜렷하였다. 신경이주이상을 포함한 21명의 뇌피질 환자에서는 MTIR영상에서 다른 영상보다 병변이 뚜려사고 병변의 묘사(delineation)을 증가 시켰으나 새로운 병변은 발견하지 못해다. 결론 : MTIR영상은 뇌회질과 뇌백질의 대조도를 증가시키는 영상 기법이며 뇌피질을 침범한 질환을 특히 뇌피질 이형성증의 병변을 매우 잘 나타냈다. 기존의 T1강조영상 또는 3D-MPRAG에서 뇌피질-백질의 구별이 어려운 경우에는 보완적으로 이용가치가 있는 영상기법으로 생각된다.
본 연구는 사람의 뇌에 대한 자기공명영상에서 백질과 회백질을 분리하고 각각의 체적을 산출하기 위한 것이다. 일반적으로 치매나 다운증후군 같은 정신질환의 경우 백질 또는 회백질의 위축으로 인해 체적이 감소하게 되므로, 사람의 뇌에 대하여 백질과 회백질의 체적 산출을 통한 크기의 변화를 추적함으로서 여러 정신질환의 진단 및 조기 발견에 유용하게 이용될 수 있다. 그러나 일정한 두께의 단면을 촬영하여 단일의 명암 값으로 표현하는 자기공명영상기기의 특성상 번짐 현상을 보이는 자기공명영상으로부터 원래의 두께 안에 존재하는 각 성분의 부분체적을 산출할 수 없음으로 인해 백질과 회백질의 체적산출이 현재까지 불가능하였다. 따라서 본 논문에서는 번짐(blurred)을 보이는 자기공명영상에서 번진 명암 값을 해석하는 새로운 알고리즘에 의해 백질과 회백질의 부분체적을 산출하고, 이를 근거로 자기공명영상에서 백질과 회백질을 분리하기 위한 판별값을 결정하였으며, 결정된 판별값에 의해 분리된 영상에서 백질과 회백질의 체적을 산출하였다. 또한 제안된 알고리즘의 검증을 위해 인위적으로 생성된 모델에 알고리즘을 적용하여 산출된 결과를 원래의 모델과 비교하여 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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