장기추적 뇌영상 연구에서 자기공명영상장치의 노후 또는 기술 발전에 따른 업그레이드로 인해 연구기간 내 동일한 촬영 조건을 유지하기 어렵다. 특히, 자장 세기가 1.5T에서 3T로 증가한 경우가 많아, 기존 1.5T 영상을 새로운 3T 영상과 통합해서 분석에 사용하는 것이 가능한지 확인할 필요가 있다. 본 논문에서는 자장 세기와 스캔 방향이 다른 자기공명영상에서 측정한 해마 체적의 재현성을 연구 분석하였다. 실험참가자 296명의 3차원 T1 영상을 1.5와 3T 자기공명영상장치 각각에서 스캔 방향을 달리하여 획득하고 뇌영상 연구에 널리 사용되는 Freesurfer를 이용하여 실험참가자의 해마 체적을 측정하였다. 해마 체적의 영상종류 간 차이를 확인하기 위해 대응표본t-검정을 수행한 결과, 자기공명영상장치의 자장 세기와 스캔 방향에 따라 해마체적이 유의하게 차이가 있음을 확인하였다. 이런 결과는 촬영조건에 따라 측정된 해마체적이 달라질 수 있음을 의미하므로, 촬영 조건이 다른 영상을 통합 분석할 수 있는 기법의 개발이 필요하다고 판단된다.
의료정보 시스템은 의료영상과 진단정보를 공유할 수 있는 환경을 제공해주는 효과적인 진단 보조 도구이지만 단순히 정보의 저장과 전송만을 제공한다. 이러한 단점을 해결하고 진단활동의 효율성을 높이기 위해서는 의료영상 분류 및 검색 시스템이 필요하다. 의료영상 분류 및 검색 시스템은 질환 영상과 유사한 영상을 제공함으로써 진단활동의 효율성을 높이고, 다양한 사례 확인을 통하여 보다 전문적인 의료활동을 제공할 수 있다. 그러나 기존의 영상 분류 및 검색 시스템은 영상의 표면적인 정보만을 이용하므로 영상이 내포하는 의미를 파악하기 어렵다. 그러므로 영상의 표면적인 정보뿐만 아니라 영상을 구성하는 요소들의 관계를 파악하여 영상을 분류할 수 있는 의료영상 분류 시스템이 필요하다. 본 논문에서 제안한 기법은 뇌 자기공명영상에서 영상의 표면적인 정보와 공간정보를 추출하여 뇌 자기공명영상을 학습하고 분류한다. 영상의 표면적인 정보는 영상 자체가 갖는 색상, 모양 등의 정보로 하위 영상정보라 하고, 영상의 논리정보를 상위 영상정보라 한다. 본 논문에서는 하위 영상정보와 상위 영상정보를 추출할 때 뇌의 해부학적 명칭과 구조를 활용하였다. 하위 영상정보는 뇌 영상의 부분 영역들에 대한 해부학적 명칭을 부여하기 위해 활용되고, 상위 영상정보는 명칭이 부여된 부분 영역들의 관계를 활용하여 정보를 추출한다. 각 정보는 학습과 분류에 사용된다. 실험에서는 질환을 갖는 뇌 자기공명영상을 활용하였다.
목적: 모형실험을 통하여 자기공명영상의 공간왜곡의 정도를 영상획득방향과 펄스연쇄별로 알아보고 실험 조건에서 공간왜곡이 가장 적은 영상 획득 방향과 펄스 연쇄를 찾고자 하였다. 실험 상 얻어진 가장 공간적 왜곡이 적은 영상법은 뇌정위 방서선수술의 적용시에도 실험한 조건중 가장 공간적 왜곡이 적은 영상법으로 인체적용에 도움이 될 것으로 가정하였다. 대상 및 방법: 아클리로 만든 직육면체에 일정한 간격 (2cm)의 아크릴 원형 막대 지름 4mm)를 배치하여 자기공명영상을 위한 모형을 제작하였다. 모형의 내부를 증류수로 채운 후 Leksell 상업용 감마나이프 G-프레임을 씌우고 모형을 자기공명 영상의 중심에 놓고 축상과 관상면의 T1 SE, T2 SE, T2 FSE, MPRAGE영상을 얻은 뒤 영상분석 프로그램(Lleksell Gamma Plan, Version = 5.10)을 이용하여 공간적 왜곡의 거의 없을 것이라고 가정한 CT 영상에서 측정된 막대간의 거리의 차이를 구하고 이것이 각 영상획득 방법과 펄스 연쇄별로 차이가 나는지 또 영상의 가장자리와 중심부에서 차이가 나는지 paired student t-test를 통하여 분석하였다. MR의 각 단면 영상을 영상분석 프로그램에 인식시키는 과정에서도 프로그램에 내장되어 있는 외부 표식자의 좌표의 위치를 통해서 외부표식자의 좌표의 위치를 통해서 외부표식자를 기준으로한 영상의 공간적 왜곡의 정도가 자동으로 측정된다. 결과: 자기공명영상의 공간적 왜곡은 횡단면 영상에서는 감마나이트의 G-프레임의 외부표식자에 의하여 측정된 결과와 모형실험을 통하여 얻어진 결과에서 모두 뇌정위방서선수술에 이용하기에 허용할 만한 1.5mm 이하의 적은 수준의 왜곡 값을 지니고 있었다. 관상면의 자기공명영상은 외부표식자에 의해 왜곡을 측정했을 때, 감마나이프에 적용하기에는 1.5mm 이상의 공간 왜곡값을 보였으나 왜부표식자에 의한 좌표를 통해 구해진 모형실험의 결과에서는 1.5mm 이하로 공간적 왜곡이 오히려 보정되는 결과를 보였다. 결론: 이 실험을 통하여 임상적으로 주로 사용되는 펄스연쇄와 영상획득방향에서 축상 3D MPRAGE기법이 가장 공간적 왜곡이 적은 영상법 임을 알 수 있었다. 현재 사용되는 MR기기의 공간왜곡의 정도는 모형실험의 결과, 1.5mm 이하 수준으로 매우 적어서 다른 영상법에 비해 매우 우수한 MR의 공간 해상력을 고려하면, 실제 인체에 적용하여 뇌정위 방사선수술시 사용항기에도 타영상기법에 비해 손색없는 영상법이 될 것으로 판단된다.
목적: 수소 자기 공명 분광기법은 자기공명 영상으로는 얻을 수 없는 화학적 성분에 대한 정보를 제공하여 암을 포함한 여러 질환의 진단과 예측에 사용된다. 이 기법으로는 어떤 특정한 작은 체적을 선택하여 그 부위에만 자기공명 분광신호를 획득하는 단일 체적기법과 체적 전체를 위상변화를 주면서 여기시킨 후, 데이터 후처리 과정에서 체적별로 분리해내는 다중체적기법이 있다. 다중체적기법은 더 긴 영상 획득시간에도 불구하고 단일 체적기법에 비하여 분광상을 대조군과 비교할 수 있는 잇점이 있다. 뇌를 진단하는데 사용하기 위한 수소분광선을 얻기 위하여 다중체적 화학적 영상기법을 개발하여 모형과 자원자에 대하여 적용하여 그 유용성 확인하였다.
목적: 수소 핵 자기 공명 분광기법은 자기공명 영상으로는 얻을 수 없는 화학적 성분에 대한 정보를 제공하여 암을 포함한 여러 질환의 진단과 예측에 사용된다. 이 기법으로는 어떤 특정한 작은 체적을 선택하여 그 부위에만 자기공명 분광신호를 획득하는 단일 체적기법과 체적 전체를 위상변화를 주면서 여기 시킨 후, 데이터 후처리 과정에서 체적별로 분리해내는 다중체적기법이 있다. 다중체적기법은 더 긴 영상 획득시간에도 불구하고 단일 체적기법에 비하여 분광상을 대조군과 비교할 수 있는 잇점이 있다. 뇌를 진단하는데 사용하기 위한 수소분광선을 얻기 위하여 다중체적 화학적 영상기법을 개발하여 모형과 자원자에 대하여 적용하여 그 유용성 확인하였다.
목적: 기능적 자기공명영상과 확산텐서영상기법을 이용하여 전음성 난청과 감각신경성 난청에서의 뇌활성화 양상 그리고 청신경경로상의 차이점을 비교 연구하고자 하였다. 대상 및 방법: 전음성 난청군 (n=4)과 감각신경성 난청군(n=5) 그리고 정상군(n=5)에서의 기능적 자기 공명영상과 확산텐서영상을 획득하였다. 기능적 자기공명영상의 경우 1.5T Siemens MR scanner에서 BOLD 기법을 이용하여 500 Hz 순음 청각자극에 대한 뇌활성화 영역을 검출하였고 영상촬영시 발생하는 기계적 소음을 차폐하기 위한 청각자극기를 특별히 제작하여 사용하였다. 뇌백질신경로를 영상화하는 확산텐서영상은 3.0T GE whole body MR scanner를 사용하였으며 미세한 확산운동을 검출하기 위해 초고속 영상기법인 EPI 기법을 사용하였다. 영상의 화질을 높이기 위해 공간적으로 25개의 다른 방향으로 확산경사자장을 가하였다. 청신경로의 비등방성 영상, 신경로 방향 영상등을 구현하기 위해 획득한 확산영상들에 대한 영상 후처리과정을 시행하였다.
허혈성 뇌졸중은 뇌혈관의 혈전이나 색전에 의해 뇌 혈류가 감소하게 되어 뇌 조직이 기능을 못하는 질환으로, 질환의 특성상 뇌혈관의 폐색 여부를 확인하는 것이 중요하기 때문에 질환의 진단에 있어서 의료 영상이 필수적으로 활용된다. 그 중에서도 뇌 자기공명영상은 뇌의 구조적인 정보들을 얻을 수 있어 질환을 진단하는데 그 지표로 널리 활용되고 있다. 하지만 허혈성 뇌졸중과 같은 응급 질환의 경우 빠른 진단과 처치에 도움이 될 수 있는 지능적인 시스템이 요구됨에 비해, 기존의 의료 영상 저장 시스템으로는 신속하고 직관적인 영상 정보 제공이 어렵다. 즉, 기존의 시스템은 피상적인 메타 데이터를 이용하여 의료 영상을 관리하고 있어 의료 영상에 내재된 주요 의미적 정보를 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 뇌 자기공명영상이 내포하고 있는 주요 의미적인 정보인 뇌의 해부학적 구조와 같은 영상 정보를 제공할 수 있도록 하는 템플릿 중심의 영상 매핑 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 방대한 양의 영상을 대표할 수 있는 대표 영상(템플릿)을 선정하여 의미적 특징과 대표 영상(템플릿) 사이의 대응성을 정립하고, 전문가(의사)에 의해서만 분석될 수 있는 영상 사이의 의미적 연관성을 표면화 시켜 의미 기반의 영상 관리를 가능케 한다.
목적 뇌량 미세출혈이 저산소 뇌 손상과 상관관계가 있는지 알아보고자 하였다. 대상과 방법 임상적으로 진단된 27명의 저산소 뇌 손상 환자군을 대상으로 후향적으로 연구를 진행하였다. 나이와 성별을 매칭한 대조군과 Fisher's exact test로 동반 질환, 뇌 미세출혈 유무를 비교하였다. 환자군은 뇌량 미세출혈의 유무로 나누어 비교하였다. Fisher's exact test로 두 그룹 간의 저산소 뇌 손상의 전형적인 자기공명영상 특징 유무, 심폐소생술 유무, 예후 정도를 비교하였고, Mann-Whitney U test로 저산소 뇌 손상 사건 발생 후 자기공명영상 획득까지의 시간 간격을 비교하였다. 결과 환자군에서 뇌 미세출혈은 29.6%에서 보였으며, 이는 대조군의 3.7%보다 통계적으로 유의하게 높았다(p = 0.012). 환자군에서의 모든 뇌 미세출혈은 뇌량에 국한됐다. 비뇌량 미세출혈군과 비교하여, 뇌량 미세출혈군은 좋은 예후를 보이는 경우가 많았고(6/8 vs. 11/19), 저산소 뇌 손상의 전형적인 자기공명영상 특징을 작은 비율에서 보이며(2/8 vs. 10/19), 심폐소생술이 많은 비율에서 시행됐으나(6/8 vs. 12/19) 통계적 유의성을 보이진 못하였다(p = 0.35, p = 0.19, p = 0.45, respectively). 결론 뇌량 미세출혈은 저산소 뇌 손상을 시사하는 부수적인 자기공명영상 특징이 될 수 있겠다.
목적 : 순차적인 뇌초음파 검사 후 신생아 중환자실을 퇴원하는 고위험 환아에서 시행한 자기 공명 영상의 유용성을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 총 121명의 신생아에서 시행한 412 초음파와 121 자기공명 영상을 후향적으로 분석하여 초음파 검사에서 발견된 뇌병변과 자기 공명영상에서 발견된 병변을 비교하였다. 뇌병변은 배아기질 출혈 및 뇌실 내 출혈, 그 밖의 여러 출혈과 뇌실질 손상을 중심으로 비교 분석하였다. 결과 : 총 242개의 측뇌실 중 30뇌실의 배아기질 출혈 (GMH)을 초음파로 진단하였고 자기공명영상으로 7개의 GMH를 추가로 진단할 수 있었으며 46개 뇌실의 출혈 (IVH)을 추가로 진단하였다. 출혈의 1/2/3/4 등급은 초음파에서 각각 24/8/13/0 뇌실에서 진단하였고 자기공명영상에서 3/49/10/2 뇌실에서 진단하였다. 그 외에 자기공명영상에서 대뇌 출혈 (4예), 소뇌 출혈(4예), 경막하 및 지주막하 출혈 (8예), 미만성 백질 신호강도 변화 (72예), 조직손실이 없는 작은 실질 병변 (4예), 뇌연화증 (2예), 그리고 뇌실확장 (5예)이 추가로 발견되었다. 결론 : 자기공명영상은 초음파 검사 후 두개강내 출혈과 뇌실질 손상을 추가적으로 진단하는 유용한 검사였으며 특히 뇌실 출혈과 백질 손상의 진단에 우수한 반면 배아기질 출혈은 초음파 추적검사가 더 유용할 것으로 생각한다.
이 논문은 뇌 자기 공명 영상을 Talairach 좌표계에 맞추어 반자동적으로 정합시키기 위한 방법을 제시한다. 뇌영상을 Talairach 좌표계로 변환시키기 위해서는 anterior commissure (AC), posterior commissure (PC), 최 전방점 (AP), 최 후방점 (PP), 최고점 (SP), 최저점(IP), 좌측점 (LP), 우측점 (RP)을 정해주고, 뇌의 회전각을 구하기 위해서 좌뇌와 우뇌의 가운데를 지나는 선을 지정해 준다. 이때 제안한 방법을 쓰면 뇌를 좀더 쉽고 안정된 방법으로 정합할 수 있게 된다. 이 논문에서는 일단 뇌의 midsagittal plane을 추출해 내기 위해 사용자가 axial, coronal 방향에서 각각 두 개씩의 점을 지정해준다. 이후 원형정합을 이용하여 Corpus Callosum의 대강의 위치를 찾아내고 다음 단계에서 그 주변의 영역에 대한 원형정합을 통하여 정확한 AC와 PC의 위치를 찾아낸다. 마지막으로 단면의 밝기 정보를 이용하여 뇌의 경계를 이루는 나머지 점들을 찾을 수 있는데 이렇게 찾아낸 점들로 뇌자기공명영상을 정합하면 좀더 편리하고 안정적인 정합 결과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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