For identifying the pathological findings in magnetic resonance images (MRIs), normal anatomical structures in MRIs should be identified in advance. For studying the anatomical structures in MRIs, a learning tool that includes the followings is necessary. First, MRIs of the entire body; second, horizontal, coronal, and sagittal MRIs; third, segmented images corresponding to the MRIs; fourth, three dimensional (3D) images of the anatomical structures in the MRIs; fifth, software incorporating the MRIs, segmented images, and 3D images. Such a learning tool, however, is hard to obtain. Therefore, in this research, such a learning tool which helps medical students and doctors study the normal anatomical structures in MRIs was made as follows. A healthy young Korean male adult with standard body shape was selected. Six hundred thirteen MRIs of the entire body were scanned (slice thickness 3 mm, interslice gap 0 mm, field of view 480 mm${\times}$480 mm, resolution 512${\times}$512, T1 weighted), and transferred to the personal computer. Sixty anatomical structures in the MRIs were segmented to make segmented images. Coronal, sagittal MRIs and coronal, sagittal segmented images were made. On the basis of the segmented images, forty-seven anatomical structures 3D images were made by manual surface reconstruction method. Software incorporating the MRIs, segmented images, and 3D images was composed. This learning tool that includes horizontal, coronal, sagittal MRIs of the entire body, corresponding segmented images, 3D images of the anatomical structures in the MRIs, and software is expected to help medical students and doctors study the normal anatomical structures in MRIs. This learning tool will be presented worldwide through Internet or CD titles.
목적: 고자장 자기공명영상 시스템 등으로 신호대잡음비가 향상됨에 따라 데이터 측정에서 analog-to-digital converter (ADC)의 quantization noise 가 중요한 시스템 사양으로 부각되고 있다. 특히 자기공명영상은 공간주파수 영역에서 데이터를 측정하기 때문에 dc와 ac간의 신호 차이가 매우 크며, 이러한 dynmic range는 3-D 영상에서 더욱 커진다. 본 연구에서는 다양한 자기총명 영상기법 및 실험 파라미터에 따른 신호의 dynamic range와 ADC의 bit 수에 따른 quantization noise를 살펴봄으로써, 주어진 시스템에 적합한 ADC의 bit 수를 분석하고자 한다. 대상 및 방법: 펄스 시퀀스의 종류, 파라미터, 2D/3D 등에 따른 각 신호의 크기를 수학적으로 모델링하여 신호의 크기를 예측하였다. 또한 whole body MRI 시스템에서 실험을 통하여 신호의 크기를 비교하였다. ADC의 quantization noise를 실험과 시뮬레이션을 통하여 살펴보았다. 시뮬레이션은 test 영상을 Inverse FFT 하여 spatial frequency domain data를 만든 후, 다양한 bit 수의 ADC로 quantization을 한 후 다시 영상을 재구성하였다. 재구성된 영상과 원영상 간의 error가 quantization noise가 된다. 또한 이러한 error가 주파수 영역에서의 error 값과 일치하는지를 확인하였다.
Kim, Hyun-Sung;Kang, Bong-Joo;Kim, Sung-Hun;Choi, Jae-Jeong;Lee, Ji-Hye
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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v.13
no.2
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pp.183-189
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2009
Purpose : To evaluate the usefulness of three-dimensional (3D) maximal intensity projection (MIP) reconstruction method in breast MRI. Materials and Methods : Total 54 breasts of consecutive 27 patients were examined by breast MRI. Breast MRI was performed using GE Signa Excite Twin speed (GE medical system, Wisconsin, USA) 1.5T. We obtained routine breast MR images including axial T2WI, T1WI, sagittal T1FS, dynamic contrast-enhanced T1FS, and subtraction images. 3D MIP reconstruction images were obtained as follows; subtraction images were obtained using TIPS and early stage of contrast-enhanced TIPS images. And then 3D MIP images were obtained using the subtraction images through advantage workstation (GE Medical system). We detected and analyzed the lesions in the 3D MIP and routine MRI images according to ACR $BIRADS^{(R)}$ MRI lexicon. And then we compared the findings of 3D MIP and those of routine breast MR images and evaluated whether 3D MIP had additional information comparing to routine MR images. Results : 3D MIP images detect the 43 of 56 masses found on routine MR images (76.8%). In non-mass like enhancement, 3D MIP detected 17 of 20 lesions (85 %). And there were one hundred sixty nine foci at 3D MIP images and one hundred nine foci at routine MR images. 3D MIP images detected 14 of 23 category 3 lesions (60.9%), 11 of 16 category 4 lesions (68.87%), 28 of 28 Category 5 lesions (100%). In analyzing the enhancing lesions at 3D MIP images, assessment categories of the lesions were correlated as the results at routine MR images (p-value < 0.0001). 3D MIP detected additional two daughter nodules that were descriped foci at routine MR images and additional one nodule that was not detected at routine MR images. Conclusion : 3D MIP image has some limitations but is useful as additional image of routine breast MR Images.
Purpose : Susceptibility-weighted magnetic resonance (MR) sequence is three-dimensional (3D), spoiled gradient-echo pulse sequences that provide a high sensitivity for the detection of blood degradation products, calcifications, and iron deposits. This pictorial review is aimed at illustrating and discussing its main clinical applications. Materials and Methods: SWI is based on high-resolution, 3D, fully velocity-compensated gradient-echo sequences using both magnitude and phase images. To enhance the visibility of the venous structures, the magnitude images are multiplied with a phase mask generated from the filtered phase data, which are displayed at best after post-processing of the 3D dataset with the minimal intensity projection algorithm. A total of 200 patients underwent MR examinations that included SWI on a 3 tesla MR imager were enrolled. Results: SWI is very useful in detecting multiple brain disorders. Among the 200 patients, 80 showed developmental venous anomaly, 22 showed cavernous malformation, 12 showed calcifications in various conditions, 21 showed cerebrovascular accident with susceptibility vessel sign or microbleeds, 52 showed brain tumors, 2 showed diffuse axonal injury, 3 showed arteriovenous malformation, 5 showed dural arteriovenous fistula, 1 showed moyamoya disease, and 2 showed Parkinson's disease. Conclusion: SWI is useful in detecting occult low flow vascular lesions, calcification and microbleed and characterising diverse brain disorders.
Hun, S.;Sohn, K. H.;Choe, Y. S.;Kang, M. G.;Lee, C. H.
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.21
no.2
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pp.145-156
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2000
본 논문에서는 중앙시상 두뇌 자기공명영상 분할결과를 이용한 3차원 시상 두뇌 자기공명영상의 자동분할기법을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 먼저 3차원 시상 두뇌 자기공명영상의 중앙영상을 분할하고, 분할된 중앙두뇌 자기공명영상을 인접하는 영상에 마스크로 적용한다. 이 때 마스크 적용으로 인하여 인접하는 영상이 절단되는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 절단 영역의 경계점을 검출한 후, 절단 영역에 대한 경로 재설정을 통해 절단 영역을 복원한다. 이러한 경로 재설정을 위해 connectivity-based threshold segmentation algorithm을 사용하였다. 실험결과 제안된 알고리즘의 유용성을 확인할 수 있었다.
Purpose : By using the micro-imaging unit modified from NMR spectrometer, the high resolution MRI protocols of finer than 100 micron in 5 minutes, is sought for mouse, which plays a central role in animal studies Materials and Methods : C57BL/6 mouse, lighter than 50 gram, is used for the experiments. The superconducting magnet is vertical type with 89 mm inner diameter at 4.9 Tesla. The diameter of rf-coil is 30 mm. Mostly used techniques are the fast spin echo and the gradient echo pulse sequence. Results : For 2D images, proton density and T2 weighted images are obtained and their optimum experimental variables were sought. Minute structure of mouse brain can be recognized and 3D brain image is also obtained additionally. 3D image will be useful particularly for the dynamic contrast study using various contrast agents. Conclusion : Like the case of human and other small animals, the high resolution of mouse brain is enough to recognize the minute structure of it. Recently, similar studies are reported domestically, but it seems only a beginning stage. Due to easiness of breeding/control, mouse MRI study will soon play a vital part in brain study.
In this paper, an algorithm based on Snakes is proposed to detect the boundary of 3D images. From the first-slice MR image, the boundary of an object is detected manually. The detected boundary points are used as initial control points for detecting the boundary of the next MR image. To detect the boundary from the rest of MR images automatically, an energy term using spatial correlation between adjacent images is added to the Greedy Snakes energy formulation. A measure of shape similarity called BMD was used to evaluate the accuracy of the proposed algorithm. The average BMD value for the proposed algorithm's result is higher than Greedy algorithm's showing the utility of the proposed method.
목적: 자기 공명 혈관 영상(MR Angiography)법으로 혈관 촬영시, 혈관 협착으로 인하여 난류 현상이 발생되는 곳에서는 영상 자체가 얻어지지 않는다. 기존에 TE를 줄이거나 또는 projection reconstruction 방법은 2차원 TOF(Time of Flight)에 적용이 되어서 좋은 결과를 얻었다. 그런데, 2차원 TOF보다는 3차원 TOF으로 보다 좋은 혈관 영상을 얻을 수가 있다. 하지만, 3차원 TOF 방법에 projection reconstruction 방법을 적용하는 데는 여러 가지 문제점이 있어서 개발되어 있는 것이 거의 없다. 본 연구에서는 3차원 TOF 방법에 projection reconstruction 방법을 적용하여서 혈관내의 난류 현상에 의한 영상의 왜곡을 극복하는 방법을 개발한다. 대상 및 방법: 3차원 projection reconstruction을 위한 pulse sequence를 실제 진단에 사용하는 GE사의 자기공명영상장치(1.5T)에 맞게 독자적으로 개발한다. GE사의 장비에서 자료를 얻어서 일반 컴퓨터에서 영상을 재구성하는 알고리즘을 자체 개발한다. 혈관에서와 비슷한 형태의 난류를 발생시킬 수 있는 기구를 만들어서 실제 혈관영상에 사용하는 방법과 개발한 방법으로 영상을 비교한다.
Purpose: To simulate and measure the signal intensity of various tissues near bone interface in 2D and 3D neurological MR images. Materials and Methods: In neurological proton density (PD) weighted images, every component in the head including cerebrospinal fluid (CSF), muscle and scalp, with the exception of bone, are visualised. It is possible to acquire images in 2D or 3D. A 2D fast spin-echo (FSE) sequence is chosen for the 2D acquisition and a 3D gradient-echo (GE) sequence is chosen for the 3D acquisition. To find out the signal intensities of CSF, muscle and fat (or scalp) for the 2D spin-echo(SE) and 3D gradient-echo (GE) imaging sequences, the theoretical signal intensities for 2D SE and 3D GE were calculated. For the 2D fast spin-echo (FSE) sequence, to produce the PD weighted image, long TR (4000 ms) and short TE$_{eff}$ (22 ms) were employed. For the 3D GE sequence, low flip angle (8$^{\circ}$) with short TR (35 ms) and short TE (3 ms) was used to produce the PD weighted contrast. Results: The 2D FSE sequence has CSF, muscle and scalp with superior image contrast and SNR of 39 - 57 while the 3D GE sequence has CSF, muscle and scalp with broadly similar image contrast and SNR of 26 - 33. SNR in the FSE image were better than those in the GE image and the skull edges appeared very clearly in the FSE image due to the edge enhancement effect in the FSE sequence. Furthermore, the contrast between CSF, muscle and scalp in the 2D FSE image was significantly better than in the 3D GE image, due to the strong signal intensities (or SNR) from CSF, muscle and scalp and enhanced edges of CSF. Conclusion: The signal intensity of various tissues near bone interface in neurological MR images has been simulated and measured. Both the simulation and imaging of the 2D SE and 3D GE sequences have CSF, fat and muscle with broadly similar image intensity and SNR's and have succeeded in getting all tissues about the same signal. However, in the 2D FSE sequence, image contrast between CSF, muscle and scalp was good and SNR was relatively high, imaging time was relatively short.
목적: 최근 들어 컴퓨터 그래픽의 발전과 함께 가상 현실 등에 연구 및 응용이 급증하고 있다. 본 연구의 목적은 fMRI를 이용하여 이차원 및 삼차원 시각자극에 대한 뇌의 기능을 살펴보는 것이다. 같은 영상에 대한 2D와 3D영상을 보여 주면서, fMRI 영상 데이터를 얻었다. 사람에게 미치는 자극 중에 하나인 시각 자극에서 2D와 3D에 대해 반응하는 차이를 규명하고자 하였다. 대상 및 방법: Gradient echo를 기반으로 한 EPI 영상기법을 이용하여, 가톨릭 의대의 3.0 Tesla whole body MRI system에서 실험하였다. 해부학적 영상을 얻기 위해서는 spin echo를 이용하였다. 4명의 volunteer에 대해 같은 영상에 대한 2D와 3D영상을 보여주면서 실험을 수행하였다. 시각자극의 paradigm은 5단계 (rest, active, rest, active, rest)로 하였고, 3번의 rest와 2번의 active구간을 사이에 두었다. 각각의 구간은 10번의 iteration으로 이루어져 있고, 첫 번째 구간은 15번으로 하여 처음 5개의 결과를 버리고, 데이터를 얻었다. 결과는 spm99를 이용하여 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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