Estimation of accurate blood volume flow in ultrasound Doppler blood flow spectrograms is extremely important for clinical diagnostic purposes. Blood volume flow measurements require the assessment of both the velocity distribution and the cross-sectional area of the vessel. Unfortunately, the existing volume flow estimation algorithms by ultrasound lack the velocity space distribution information in cross-sections of a vessel and have the problems of low accuracy and poor stability. In this paper, a new robust ultrasound volume flow estimation method based on multigate (RMG) is proposed and the multigate technology provides detail information on the local velocity distribution. In this method, an accurate double iterative flow velocity estimation algorithm (DIV) is used to estimate the mean velocity and it has been tested on in vivo data from carotid. The results from experiments indicate a mean standard deviation of less than 6% in flow velocities when estimated for a range of SNR levels. The RMG method is validated in a custom-designed experimental setup, Doppler phantom and imitation blood flow control system. In vitro experimental results show that the mean error of the RMG algorithm is 4.81%. Low errors in blood volume flow estimation make the prospect of using the RMG algorithm for real-time blood volume flow estimation possible.
The methodology to visualize the shape of blood vessel and its blood flow have been attracting as a very interesting problem to forecast and examinate a disease in thrombus precursor protein. May previous visualization researches have been appeared for designing the blood vessel and also modeling the blood flow using a doppler imaging technique which is one of nondestructive testing techniques. General visualization methods are to depict the blood flow obtained from doppler effects with fragmentary stream lines and also visualize the blood flow model using volume rendering. However, these visualizeation techniques have the disadvantage which a set of small line segments does not give the overall observation of blood flows. Therefore, we propose a visualization system which reconstruct the continuity of the blood flow obtained from doppler effects and also visualize the blood flow with the vector field of blood particles. This system will use doppler phase difference from medical equipments such as OCT with low penetration and reconstruct the blood flow by the curvature estimation from vector field of each blood particle.
Rb-82 dynamic PET과 이중적분법에 의한 국소 심근 혈류측정 연구를 시행하고자 실험 개를 이용한 심근 경색 모델과 허혈성 심근질환에서 좌심실 입력함수에 의한 정상 및 관류결손 심근에서의 혈류를 측정하였다. 이중적분법이 선형회귀모델에 의한 혈류측정방법에 비하여 안정도가 높고 심근내혈류가 선형적인 가정을 배제할 수 있어 사용 가능한 방법이 될 수 있음을 확인하였다.
Ultrasonic Doppler systems for the purpose of estimating blood flow velocity, blood flow volume, and flow imaging are commonly used due to advantages of non-invasive and real time observation. Specially, the technical developments of color flow mapping (2-D Doppler) systems have made a relatively rapid progress. However, the 2-D Doppler systems have several problems, such as the range ambiguity, low signal to noise ratio, and slow frame rate. The slow frame rate problem is resolved by using the spatial average which is a method to acquire more data samples for mean frequency estimation. In this paper, spatial average method using the 2nd order sampling instead of quadrature sampling is proposed. The experimental results show that the proposed methods have good performance and easy application to the color flow mapping system.
Rb-82 dynamic PET과 이중적분법에 의한 국소 심근 혈류측정 연구를 시행하고자 실험 개를 이용한 심근 혈전증 모델에서 좌심실 입력함수에 의한 정상 및 관류결손 심근에서의 혈류를 측정하였다. 이중적분법이 선형회귀모델에 의한 혈류측정방법에 비하여 실현이 간단하고 심근내 혈류가 선형적인 가정을 배제할 수 있어 더욱 정확한 방법이 될 수 있음을 확인하였다.
Cerebral vasoreactivity is an index of autoregulation of cerebral perfusion, and can be measured using functional images such as Xe CT, SPECT and PET in reponse to hypercapneic stimulus. In order to measure cerebral $CO_2$ vasoreactivity in routine TCD study conveniently and reliably, we devised a method of rebreathing into closed volume of reservoir bag as a hypercapneic stimulus, and applied it to 44 healthy volunteers. As a hypercapneic stimulus, we applied fitting mask connected with closed reservoir bag for about 90 seconds, and mean blood flow velocity(MBFV) and pulsatility index(PI) were evaluated at proximal middle cerebral arteries(MCA) of 50-55 mm depth, before and after the hypercapneic stimulus. Age affected the MFV and PI value showed significant and the MFV was 56.45(SD=9.75)cm/sec, while PI was 0.406(SD=0.089). As age increases the flow velocity decreased significantly whereas PI value increased(P<0.05). The vasoreactvity significantly decreased with age(P<0.05). The decrease of cerebral blood flow quantity and cerebral blood flow velocity is not only because of increase of diameter of cerebrovascular resulting from aging, but the resistance increase of small blood vessel resulting from the increase of PI & RI value is regarded. We suppose that the rebreathing method is a reliable and convenient technique as a hypercapneic stimulus in determining cerebral $CO_2$ vasoreactivity. The rebreathing method could be non-invasive and useful methods in estimation of the cerebrovascular reactivity and could be applied to the basal and follow-up evaluation of the cerebrovascular reserve of the ischemic stroke patients.
뇌혈류 SPECT영상을 사용하여 뇌혈류를 간접적으로 평가하는 방법으로 횡단면 또는 관상면의 단층상을 이용하여 관류 결손 부위의 계수 분포를 평면적으로 조사하는 방법이 주로 사용되어 왔으나, 일반적으로 관류결손 부위의 크기는 다양하며 특히 임의의 형태를 갖는 관류 결손을 포함하는 영상에서는 평면 분석에 의한 결과는 많은 오차를 나타낼 수 있다. 따라서 본 연구는 체적 분석에 의한 평가 방법을 제안하고자 하였으며, 기초연구로서 동일한 뇌혈류 SPECT 영상에 대하여 평면 분석과 체적 분석 방법을 적용하여 비교하므로서 체적 분석 방법의 안정도와 정확도를 검토하였다. 평면 분석 방법에서는 관류 결손 부위의 크기와 형상에 따라 뇌혈류평가 지표인 계수 분포의 변화가 관찰되었으며, 합산에 사용된 단층상의 수에 따라 체적 분석과 상이한 결과를 보였다. 또한 평면 분석은 횡단면을 사용하는 경우와 관상면을 사용하는 경우 각각에서도 상이한 결과를 보여 체적 분석 방법이 뇌혈류 평가지표로서 신뢰도 높은 결과를 산출할 수 있음을 알았다.
딥러닝의 발전은 의료 분야에서도 다양한 응용을 가능하게 하고 있으며 이러한 애플리케이션 중에 심박수 측정은 개인의 건강을 관리하기 위한 필수적인 아이템이라 할 수 있다. 광혈류 측정을 이용한 기존 방법의 경우 스마트워치 같은 장비의 착용이 필수적이다. 그러나 최근 딥러닝 기술의 발전은 비침습식으로 원격에서 사용자의 얼굴 이미지를 분석하여 심박수를 높은 성능으로 측정가능하게 한다. 본 연구에서는 모바일 환경에서 사용 가능한 경량화된 심박수 추정 방법론을 제안한다. 이 방법론은 2D 컨볼루션에 기반한 특화된 2채널 네트워크 구조를 사용하여, 혈류와 근육 수축으로 인한 얼굴의 미세한 움직임과 색상 변화를 고려한다. 제안하는 네트워크 구조는 이미지 특성을 분석하는 인코더와 혈류량 파동을 예측하는 회귀 레이어로 구성되어있다. 이러한 복합적인 특성을 동시에 분석함으로써, 제한된 컴퓨팅 리소스를 가진 환경에서도 심박수를 정확하게 추정할 수 있다. 이 연구의 접근 방식은 침습적인 기술 없이도 심박수를 효과적으로 모니터링 할 수 있는 새로운 경로를 제공할 것으로 예상한다.
O-15 표지 물 동적 PET을 이용하여 비균일 심근조직의 혈류를 정확히 추정하기 위하여 일차구획 모델을 변형한 두 개의 혈류 모델을 고안하였다. 첫 모델에서는 혈류, PTI, 조직회수 분획($F_{MM}$)을 추정하였고, 두 번째 모델에서는 혈류, PTI, 그리고 분배계수를 추정하였다. 비균일 심근조직의 비균일성을 나타낼 지표를 도입하여 여러 종류의 비균일 조직을 모사하고 이 지표로 비균일성을 표현하였다. 우리 모델을 적용하여 PTI가 혈류분포의 비균일성과 상관이 적음을 확인하고 분배계수를 변수로 취급한 두 번째 모델에서 추정한 분배계수가 비균일성을 나타냄을 알았다. 분배계수는 비균일성에 따라 굽은 선형(curvilinear)으로 감소하였다. 분배계수와 함께 추정된 혈류도 비균일성이 커지면 참값보다 작게 추정되었다. 추정된 분배계수로 혈류 추정값의 과소평가플 보정하여 추정값의 바이어스를 바로잡을 수 있었다. O-15 표지 물 동적 PET으로 심근혈류를 측정할 때 분배계수를 변수로서 혈류와 함께 추정하여 비균일성을 나타내는 지표로 쓰고 동시에 혈류 추정값을 참값에 가까운 값을 얻는데 쓸 수 있다고 본다. 혈류분포의 비균일성 정도를 수치적으로 표시할 수 있는 지표를 임상에 적용하면 허혈성 심근 질환의 혈류 비균일성을 해석할 수 있을 것으로 생각한다.
심실보조장치는 심장질환자에게 심장이식까지의 가교로서 사용된다. 공압식 박동형 심실보조장치를 체내에 이식했을 때, 심실보조장치를 통과하는 혈류가 느려질 경우 혈전이 발생할 수 있기 때문에 박출량을 측정하는 것이 중요하다. 심실보조장치의 박출량을 측정하기 위해 각종 센서를 함께 이식할 경우, 감염의 위험성이 커지기 때문에 본 연구에서는 체외에서 측정할 수 있는 공압관 내 압력을 통해 심실보조장치의 상태를 추정하고자 한다. 체외실험을 통해 공압식 박동형 심실보조장치의 공압관 내 차동압력과 심실보조장치 박출량의 상관관계를 계산하였다. Pearson correlation coefficient r=0.623 으로 두 값의 상관관계가 높으며, 박출량 추정값과 측정값에서 오차가 있었지만 공기 분자의 이동에 따른 식을 개발하여 박출량 추정의 정확성을 높일 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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