This study is for the segmentation and volume calculation of the white matter and gray matter from brain MRI. In general, the volume of white and gray matter is reduced by contraction of each components in the case of mental retardation which are Alzheimer's disease and Down's syndrome. As results, it is useful for diagnostic and early detection for various mental retardation through the tracing of variation for its volume from the brain MRI. But, until now, it was very difficult to calculate the partial volume of each components existing in some thickness, because MR image was represented by single gray value after scanning by MR scanner. Accordingly, new segmentation algorithm proposed in this paper is to calculate the partial volume of the white and gray matter existing in some thickness through the analysis of the blurred gray value, and is to determine the threshold for segmentation of white and gray matter, and is to calculate the volume of each segmented component. And finally, proposed algorithm was applied the models which was created manually, and then acquired results was compared with that of original model.
This paper is for the segmentation and volume calculation of the white matter and gray matter from brain MRI. We segment white matter, gray matter and CSF from the Brain image in the normal and abnormal person, and calculate the volume of segmented tissue. In this paper, we present a new method of extracting white matter, gray matter and CSF and calculation its volume from MR images for brain. And we have developed the determining method of threshold that can extract white matter and gray matter from MR image for brain through the analysis of gray values represented by ratio of each component. We proposed the calculation method of volume for white matter and gray matter by using number of extracted pixels in each slice. This algorithm input CSF/Head volume ratio and age of patient and calculates discriminant value through discriminant expression, classifies normal and abnormal using calculated discriminant value. As a result, we could blow that white matter and gray matter volume decrease and CSF volume increase as we grow gold.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.466-468
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2001
의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있으며 의료 영상 시스템과 같은 활용 분야에서는 질병이 있는 환자의 자동 진단을 위한 연구도 활발하게 이루어지고 있다. 여기서는 뇌 MR영상에서의 질병을 자동 진단할 수 있는 방법에 관한 연구를 한다. 뇌 MR영상에서의 질병 진단을 위한 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 비정상 영역의 추출 단계이다. 이 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 전처리 단계로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역 추출 방법을 제안한다. 일반적으로 비정상적인 영역의 명암간 분포는 회백질 영역의 분포와 유사하나 두께 차이로서 구분이 가능하다. 여기서는 이 정보를 활용하여 정상인의 뇌영상에 대해서 회백질의 평균 두께 분포를 구하여 테스트로 입력되어지는 영상에서 회백질의 평균 두께 이상의 영역만을 남김으로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역을 추출할 수 있음을 보인다. 또한 추출되어진 비정상 영역에 대해서 진단에 필요한 인자를 자동으로 측정하였고 뇌경색, 뇌종양 환자를 포함한 63명의 뇌 MR 영상 시리즈에 대해서 실험하여 비교적 정확한 추출결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.
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.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.06a
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pp.185-188
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2001
의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있다. 뇌 MR 영상에서의 질병 진단을 위한 전처리 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 영상 분할 단계이다. 본 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 뇌 영상 분할 방법을 제시한다. T2 강조 영상의 반전된 영상에서 원본 영상을 뺀 차이 영상의 결과로 회백질·뇌척수액·비정상 영역이 두드러지게 나타나는 점을 이용해 회백질 뇌척수액·비정상 영역과 백질 영역을 분리하는 방법을 제안한다. 또한 뇌척수액 영역의 위치 정보와 몇 가지 특징들을 정의하여 분할되어진 회백질·뇌척수액· 비정상 영역에서 뇌척수액 영역만을 분할하는 방법을 제시한다. 600 여 개의 T2 강조 영상에 대해서 실험을 행하러 비교적 정확한 분할 결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.
목적:천수근은 염증성 관절염과 염증성 장 질환 등에 사용되어왔다. 천수근이 중심회백질 신경세포에서 하행성 진통작용에 미치는 영향을 연구하였다. 방법: 중심회백질 신경세포를 분리하여 전위고정하에서 nystatin-perforated patch-clamp technique을 시행하였다. 결과: 천수근에 의하여 유발되는 이온전류는 GABA, glycine, 그리고 glutamate 수용체를 모두 활성화시켰다.
PET (positron emission tomography) permits the investigation of physiological and biochemical processes in vivo. The accuracy of quantifying PET data is affected by its finite spatial resolution, which causes partial volume effects. In this study, we developed a method for partial volume correction using Hoffman phantom PET and MR data, and applied various FWHM (full width at half maximum) levels. We also applied this method to PET images of normal controls and tested for the possibility of clinical application. $^{18}$ F-PET Hoffman phantom images were co-registered to MR slices. The gray matter and white matter regions were then segmented into binary images. Each binary image was convolved by 4, 8, 12, 16 mm FWHM levels. These convolved images of gray and white matter were merged corresponding to the same level of FWHM. The original PET images were then divided by the convolved binary images voxel-by-voxel. These corrected PET images were multiplied by binary images. The corrected PET images were evaluated by analyzing regions of interests, which were drawn on the gray and white matter regions of the original MR image slices. We calculated the ratio of white to gray matter. We also applied this method to the PET images of normal controls. On analyzing the corrected PET images of Hoffman phantom, the ratios of the corrected images increased more than that of the uncorrected images. With the normal controls, the ratio of the corrected images increased more than that of the uncorrected images. The ratio increase of the corrected PET images was lower than that of the corrected phantom PET images. In conclusion, the method developed for partial volume correction in PET data may be clinically applied, although further study may be required for optimal correction.
Diffusion tensor images were obtained for middle-aged men according to the AUDIT-K scale. As a result of the fractional anisotropy (FA) value of the gyrus nerve fibers in the brain region measured and analyzed by the Tract-Based Spatial Statics, FA values of general drinkers were measured lower than those of estimated alcohol use disabled people. This was statistically significant. In other words, the use of alcohol significantly affects the anatomic microstructural changes measured in the Gyrus of the brain region, and it may damage the nerve fiber tract and affect the functional abnormalities associated with it.
The fractional anisotropy value of the basal ganglia fibers in the brain gray matter region was analyzed by Tract-Based Spatial Statics(TBSS) method after acquiring the diffusion tensor image to identify the presence or absence of brain white matter damage to smoking in male. As a result of measurement analysis, the fractional anisotropy measurement value was lower in smokers than non-smokers in all areas, and the FA value was statistically significant. smoking significantly affects all the anatomic micro structural changes in the brain gray matter and damages the nerve fiber tract. As a result, it can affects functional abnormalities related to the minute changes of the brain due to smoking.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.517-519
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2000
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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