자기공명영상에서는 체내 금속물에 의한 강자성 인공물(Ferromagnetic artifact)이 발생하여 많은 영상의 왜곡을 초래 한다. 본 연구는 T1 강조영상의 자장 세기와 시퀀스에 따른 수술시 인체 내에 사용되는 금속물의 왜곡을 분석하여 영상 왜곡을 최소화 할 수 있는 시퀀스와 금속물의 종류를 알아보았다. SIEMENS사의 1.5T와 3.0T를 이용하였고, Ti+Al, Stainless, Nitinol 금속물을 팬텀 내에 각각 위치시켜 시퀀스별 SE(Spin Echo), TSE(Turbo Spin Echo), VIBE, Flash T1 강조영상을 획득하였다. 획득된 영상을 통해서 금속물질 주변에서 발생하는 영상의 왜곡 정도를 비교 및 분석하였다. 실험결과 임상에서 사용되는 모든 금속물에서 강자성 허상이 발생 하였는데, 그 중 TSE 시퀀스와 Nitinol 금속물에서 가장 작은 아티팩트가 발생하였다. TSE 시퀀스와 Nitinol이 사용된 1.5T 영상에서 면적 0.97 cm2, 장축 0.76 cm, 단축0.72 cm로 왜곡 정도가 가장 작게 나타났다. 그러므로 금속을 체내에 삽입한 환자의 검사를 위해서 3.0T 보다 1.5T 자기공명영상 장비를 사용하고, TSE 시퀀스를 사용하는 것이 T1 강조영상을 얻는데 가장 적합하다고 사료된다.
임상적용 전 단계에서 마우스와 같은 작은 설치류를 이용한 신경학적 실험의 필요성이 높아지면서 임상용 3T MRI를 이용한 마우스 뇌 영상의 요구가 높아지고 있다. 본 연구에서는 임상용 3T MRI를 이용한 마우스 뇌 영상의 가능성과 기술적인 적용과 최적화에 대해 알아보고자 하였다. 20~25g 체중 마우스 3마리에서 임상용 3T MRI를 이용하여 T1 강조영상(T1WI), T2 강조영상(T2WI), FLAIR (Fluid Attenuated Inversion Recovery) 영상, 가돌리늄 조영 T1 강조영상(Gd-T1WI), 확산 강조영상(DWI)을 시행하였다. 대상이 되었던 마우스 1마리는 뇌 경색을 유발시키지 않았으며 2마리는 우측 중대뇌동맥을 결찰하여 일측 뇌경색을 유발하고 1시간, 24시간, 72시간에 각각의 MRI 영상을 시행하였으며 각 영상에서 마우스 뇌의 striatum, 뇌실, 대뇌 피질의 해부학적 구별, 뇌 경색 부위의 진단 가능성 등을 분석하였다. T2WI에서 마우스 뇌의 striatum, 뇌실, 대뇌 피질의 해부학적 구별이 모두 가능하였고 T1WI, FLAIR, DWI 영상에서는 위의 해부학적 경계부위의 해상도는 감소하였다. 뇌경색 부위는 경색 후 1시간, 24시간, 72시간 영상 모두에서 발견되었고 T2WI, FLAIR에서는 24시간, 72시간에서만 구분되었다. 임상용 3T MRI를 이용한 마우스 뇌 영상에서 해부학적 부위의 구별이 가능하였고 특히 DWI를 이용하여 급성기 뇌 경색의 진단이 가능하였다. 앞으로 기술적인 적용과 최적화를 위한 노력이 계속 진행된다면 임상 실험에 큰 도움을 줄 수 있을 것이라 생각된다.
고소 뇌부종은 높은 지대를 여행하는 사람들에게서 발병하는, 잠재적 치명성을 갖는 신경학적 증후군이다. 본 증례는 높은 지대를 여행한 후 수 시간의 의식불명이 있었던 49세 남자에서 나타난 고소 뇌부종의 비전형적 영상 소견에 대한 보고이다. 환자의 자기공명영상 자기화율강조영상에서 미세한 점상의 다수의 미세출혈이 양쪽 뇌량을 따라 분포하고 있었고 몇 개의 미세출혈이 전두엽과 두정엽의 피질하 백질에서 관찰되었으나 T2 강조영상에서는 이에 상응하는 부위에 신호강도의 증가가 관찰되지 않았다. 확산강조영상에서는 양쪽 기저핵에서 작은 결절형의 고신호강도가 관찰되었다. 본 증례는 T2 강조영상에서 비정상적인 신호강도 없이 양쪽 뇌량에서 다수의 미세출혈을 보였던, 비전형적인 사례로서의 고소 뇌부종의 증례에 대해 문헌 고찰과 함께 보고하고자 한다.
유방암중 관상피내암으로 진단 받은 환자를 대상으로 기존의 지방 억제 기법인 CHESS와 새로운 기법인 IDEAL을 정량적으로 비교 분석하여 IDEAL기법의 효과와 유용성을 고찰 해보고자 한다. 조직학적으로 관상피 내암으로 진단 받은 환자 20명을 대상으로 3.0T MR scanner를 이용하여 CHESS 기법과 IDEAL 기법을 이용하여 지방 억제한 횡이완 강조 영상과 조영 증강 전후의 종이완 강조 영상을 획득하였다. 분석 결과 횡이완 강조 영상과 조영 증강 전, 후의 종이완 강조 영상에서 신호대 잡음비는 병변 부위에서는 차이를 보이지 않는 반면 유관조직과 지방조직에서는 IDEAL 기법을 이용한 그룹에서 높은 신호대 잡음비를 보였으며 두 그룹에서의 대조도대 잡음비는 IDEAL 기법을 이용한 그룹에서 높은 대조도대 잡음비를 보였다.
해마는 뇌에서 가장 대사가 활발한 부위 중 하나이다. 그러므로 해마는 다양한 급성기 질환으로부터 영향을 받을 수 있다. 이 연구의 목적은 해마와 관련된 다양한 질환들을 소개 및 분류하며 특히 확산강조영상을 중심으로 자기공명영상 소견에 대해 설명하는 것이다. 급성기 해마 질환은 감염, 염증, 대사성, 허혈성, 외상성 그리고 기타 총 6가지로 분류하였다. 환자들은 임상적 소견 그리고 확산강조영상 중심의 자기공명영상을 토대로 후향적으로 검토되었다. 모든 질환들은 임상적 또는 병리학적으로 진단되었다. 급성기 해마 질환들은 임상 양상이 겹치는 경우가 많다. 그러므로 감별 진단을 위해서 급성기 해마 질환들을 분류하고 각각의 특징적인 영상 소견을 이해하는 것이 중요하다.
목적: 확산텐서영상 획득시 확산경사자장의 방향수와 FA값, 그리고 FA값의 표준편차와의 상관관계를 조사해 보고자 하였다. 대상 및 방법: 3T MR scanner에서 정상성인 10명(남자 5명, 여자 5명)을 대상으로 걸어주는 확산강조 경사자장의 수(N = 6, 11, 23, 35, 47)를 증가시키며 확산텐서영상을 획득하였다. 획득된 영상들로부터 FA map을 만들고 주요 뇌구조물(frontal GM, putamen, posterior limb of internal capsule, thalamus 등)에 관심영역을 설정하여 FA값을 측정하였으며 그 FA값의 표준편차(sd) 를 계산하였다. 이때 사용한 펄스열은 Stejskal-Tanner type의 확산강조 경사자장이 포함된 single-shot SE EPI를 사용하였으며 영상획득시 사용한 피라미터는 다음과 같다. TR/TE=8000ms/71ms, Thickness/spacing=5/2mm, FOV=240mm, Matrix=$128{\times}128$, NEX= 1, b value=1000s/$\textrm{mm}^2$.
목적: Gamma-Variate Function을 이용하여 뇌 관류에 관련하는 새로운 재구성 영상 (CBV, CBF, MTT, TTP, BAT)을 산출할 수 있는 프로그램을 개발 및 평가 대상 및 방법: 뇌 관류와 관련한 정량적인 재구성 영상(CBV, CBF, MTT, TTP, BAT)을 얻기 위하여 Gamma-Variate Function을 이용한 Post-processing 프로그램을 개발하였다. 자기공명영상은 1.5T & 3.0T Magnum (Medinus Co., Ltd.)을 사용하였으면, 개발된 프로그램 평가를 위해 스핀에코 -EPI 펄스시퀀스(TR 2000 ms, TE 80 ms, FOV 260 mm, matrix 92$\times$128)를 사용하여 관류강조영상을 획득하였다.
기대효과란 행동이 시작하기 전에 반대반향으로 일어나는 행동을 위한 준비단계로 주로 이차원 애니메이션에서 행동을 강조하기 위해 사용되어 왔다. 본 논문은 영상을 매개로 하여 인식기반의 기대효과를 자동 생성함으로써 시청자의 주의를 임의의 정보에 집중시키는 방법을 제안한다. 이미지 기반의 집중점을 찾는 문제와 영상 속의 움직임을 찾는 방법을 바탕으로 집중성 강화 알고리즘을 역으로 풀어 기대효과를 생성하는 방법을 제시한다. 주요점에 정보를 반대로 약화시키는 기대효과를 통해 주요점을 더욱 역동적으로 강조 할 수 있다. 본 논문의 알고리즘을 통해 광고 등의 전보전달을 위한 영상 또는 역동적 표현이 필요한 영상의 보정이 가능해진다.
일반적으로 TFT-LCD영상은 휘도 분포가 불균일하며, 전체적으로 크게 변화하는 배경신호, 노이즈 신호, 그리고 결함 영역에서만 급격하게 변하는 결함 신호로 이루어져 있다. 본 논문에서는 HVS(human visual system)의 가장 큰 특징인 주파수에 따라 차이를 인지하는 정도가 다르다는 것을 나타내는 MTF(modulation transfer function)를 변형하여 TFT-LCD영상의 결함을 상대적으로 강조하는 알고리즘을 제안하였다. 이상적인 1차원 신호를 생성하여 제안한 방법의 유효성을 살펴보고 실제 TFT-LCD영상에 적용하여 제안한 알고리즘이 영상 결함 강조에 우수한 효과를 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 T1 강조 영상, T2 강조 영상 그리고 PD 영상의 히스토그램 특징을 상호 보완적으로 이용한 영상 분할 방법을 제안한다. 제안한 분할 알고리듬은 3단계로 이루어지는데, 첫 번째 단계에서는 T1과 T2, PD 영상으로부터 각각의 대뇌 영상을 추출하고, 두 번째 단계에서는 대뇌 영상의 히스토그램에서 봉우리 범위를 추출하고, 마지막 단계에서는 클러스터링을 이용하여 대뇌 영상을 분할한다. 본 논문에서는 봉우리 범위에 따른 분할결과와 수행 시간을 비교하고 기존의 분할 방법에 의한 실험 결과와 수행시간을 비교하여 보이는데 제안한 방법의 분할결과가 기존의 방법에 의한 결과보다 더 나은 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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