• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제14권1호
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• pp.56-63
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• 2010

목적 : 본 논문에서는 DIR 영상을 이용하여 두뇌의 피질두께측정 연구를 수행하는 한편 평행 영상기법 중 하나인 GRAPPA (generalized autocalibrating partially parallel acquisitions)를 이용하여 GRAPPA 인자 (reduction factor, R)가 2일 때와 평행 영상기법을 이용하지 않았을 때의 결과 비교를 통해 3D DIR 영상의 획득시간 단축 가능성을 제시하고자 한다. 대상 및 방법 : 3.0T 자기공명영상장치 (Siemens Tim Trio MRI scanner)의 3D DIR 펄스열을 이용하여 6명(남자 3명, 여자 3명, $25.33{\pm}2.25$살)의 정상인 뇌에 대한 3차원 영상을 얻었다. GRAPPA 시뮬레이션은 R=2 일 때를 가정하여 수행되었고 두뇌 피질두께측정을 위해 Analyze 9.0과 Freesurfer v.4.3.0 프로그램을 사용하였다. 결과로 얻은 데이터를 T-검증을 이용하여 비교분석 하였다. 결과 : GRAPPA 기법을 통하여 복원한 영상이 잡음이 증가하는 경향을 보였으나 두뇌 피질두께 측정에는 별다른 영향을 미치지 않았다. 통계분석을 통해 비교한 결과 대부분의 두뇌 영역에서 참조영상과 GRAPPA 기법을 이용한 영상의 차이가 유의하지 않았다. 결론 : 피질두께측정 연구에 있어서 3D DIR영상의 문제점 중 하나는 긴 영상획득시간이다. 따라서 평행영상 기법 중 하나인 GRAPPA 영상기법을 적용하면 피질두께측정 연구결과의 큰 차이없이 영상 획득 시간을 단축시킬 수 있다.

• 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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• 대한자기공명의과학회 2003년도 제8차 학술대회 초록집
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• pp.71-71
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• 2003

For fast MRI, the number of phase encoding steps has to be reduced. However, the reconstructed image is aliased if the phase encoding steps don't satisfy Nyquist sampling theory. SENSE is used in order to eliminate the aliasing effect as well as to reduce imaging time. SENSE is a linear algebraic technique applied to the multiple receiver data. In this study, we implement a tool to reconstruct the original image (SENSE image) with Sensitivity Encoding (SENSE)

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제14권1호
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• pp.31-40
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• 2010

목적: 간의 국소병변에 대한 3T 자기공명영상에서 초상자성산화철 조영증강영상을 얻기 위한 여러 급속호흡정지대열들의 상대적 가치를 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: 간의 자기공명영상을 시행하였던 환자들 중 한 개 이상의 악성 고형병소를 가진 102명의 연속으로 모은 환자들을 대상으로 초상자성산화철 조영제의 정맥주사 후 촬영한 3종류의 각각 다른 에코시간(2.4 msec [GRE_2.4], 5.8 msec [GRE_5.8], and 10 msec [GRE_10])을 갖는 $T2^*$ 강조 경사에코영상들과 하나의 T2 강조 고속스핀에코영상(TSE)을 비교하였다. 두 명의 관찰자가 독립적으로 간의 윤곽, 혈관지표, 인공물, 병변의 명확도에 대해 각각 4점 스케일로 질적분석을 시행하였다. 양적분석을 위해 1 cm 이상의 크기를 갖는 170개의 병변들(간세포암 107개, 담도암 9개, 간전이암 54개)에 대하여 대조도잡음비를 측정하였다. 결과: GRE_5.8은 간윤곽, 혈관지표, 인공물에 대해 질적으로 가장 높은 점수를 받았으며(p<.001) 간 병변의 명확도는 GRE_5.8과 GRE_10간에 유의한 차이가 없었다(p=.414). 전체적으로 평균 대조도잡음비는 GRE_10($24.4{\pm}14.5$), GRE_5.8($14.8{\pm}9.4$), FSE($9.7{\pm}6.3$), GRE_2.4($7.9{\pm}6.4$)의 순으로 높았으며(p<.001), 영상기법에 상관없이 담관암과 전이암의 평균 대조도잡음비가 간세포암에 비해 높았다(p<0.05). 결론: 3T 기기에서 악성 고형 간 병변의 진단을 위한 초상자성산화철 조영증강 급속 호흡정지기법들 중 5.8 msec의 중등도의 에코시간을 갖는 경사에코영상은 10 msec의 에코시간에 비해 대조도잡음비가 낮지만 전체적인 양적 및 질적 평가를 종합하여 볼 때 가장 우수한 영상을 제공할 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권1호
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• pp.53-58
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• 1999

자기공명영상시스템에서 경사자계코일에 전류 펄스를 인가할 때 코일 주변의 도전성 구조물에 유도되는 와전류는 경사자계의 선형성을 열화 시킬 뿐만 아니라 경사자계의 파형을 왜곡시킨다. 특히 경사자계 파형의 왜곡 정도가 공간 위치에 따라 다를 경우 고속촬영법과 같은 고성능의 자기공명영상법을 실현하는 것이 어려워 진다. 본 연구에서는 촬영 공간 내 임의의 지점에서 와전류에 의해 경사자계 파형이 변형되는 정도를 알 수 있는 방법을 유한요소법을 이용해 구하였다. 경사자계코일에 정현파를 인가했을 때 임의의 지점에서 자계의 진폭 및 위상 특성이 주파수에 따라 어떻게 변하는지를 나타내는 와전류 영향 전달함수를 구하였고, 이 전달함수를 이용해 임의의 입력 전류 파형에 대한 출력 경사자계 파형을 예측하였다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위해 실제로 측정한 경사자계 파형을 예측한 파형과 비교하여 제시하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제12권2호
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• pp.123-130
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• 2008

목적 : 본 논문에서는 자기공명영상 데이터 획득 시 객체의 움직임이 병렬 자기공명영상에 미치는 영향에 대하여 연구하였다. 일반적으로 병렬 자기공명영상 방법의 경우 데이터 획득 시간이 일반 자기공명영상 방법보다 짧기 때문에 움직임에 강인하다고 알려져 있다. 그러나 생체내의 비자발적인 장기 운동 등과 같은 불가피한 움직임이 포함된 경우 병렬 영상의 움직임 아티펙트는 일반적인 영상에 비하여 더 심각할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 실제 환경에서 나타날 수 있는 다양한 움직임 종류를 정의하고, 이러한 움직임이 발생하였을 때 병렬 자기공명영상에 나타나는 영향을 일반적인 영상방법과 비교하여 살펴보았다. 대상 및 방법 : 병렬 자기공명영상 데이터를 획득할 때 발생하는 움직임에 의한 영향을 확인하기 위하여 실제 환경에서 발생할 수 있는 5가지 움직임 종류를 정의하였다. 즉 움직임-1과 2는 서로 다른 크기와 주기를 갖는 주기적인 움직임이고, 움직임-3과 4는 일정 시간 (segment) 단위로 운동하는 선형적인 움직임이다. 마지막으로 움직임-5는 비 주기 랜덤 운동이다. 사용된 영상 방법은 직각 좌표 기반 영상과 나선 주사 (비 직각 좌표) 영상으로 각각에 대해 병렬 영상법과 일반적인 영상법을 적용하여 움직임 효과를 살펴 보았다. 결과 : 본 논문에서 정의한 움직임 종류에 대한 병렬 자기공명영상에서의 움직임 효과를 알아보았다. 움직임-3과 4와 같이 병렬 자기공명영상에 의하여 움직임이 감소하는 경우 움직임 아티팩트는 일반 자기공명영상에 비하여 줄어들었다. 그러나 움직임-1과 2와 같이 주기적으로 진동할 경우 병렬 영상의 왜곡이 일반 자기공명영상에 비하여 더 크게 나타났다. 움직임-5와 같이 랜덤 한 경우 일반 자기공명영상과 병렬 자기공명영상이 서로 유사하게 나타났다. 결론 : 본 논문에서는 자기공명영상 데이터 획득 시 객체의 움직임이 병렬 자기공명영상에 미치는 영향에 대하여 연구하였다. 그 결과 병렬 자기공명영상을 통해 움직임이 줄어드는 경우를 제외한 다른 움직임 종류에 대해서는 병렬 자기공명영상보다 일반 자기공명영상이 더 좋은 화질을 나타내었다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제30권9호
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• pp.1120-1126
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• 2001

Objective : The development of magnetic resonance neurography(MRN) has made it possible to produce highresolution images of peripheral nerves themselves, as well as associated intraneural and extraneural lesions. We evaluated the clinical application and utility of high-resolution MRN techniques for the diagnosis and treatment of a variety of peripheral nerve disorder(PND)s. Material and Method : MRN images were obtained using T1-weighted spin echo, T2-weighted fast spin echo with fat suppression, and short tau inversion recovery(STIR) fast spin-echo pulse sequences. Fifteen patients were studied, three with brachial plexus tumors, five with chronic entrapment syndromes, and seven with traumatic peripheral lesions. Ten patients underwent surgery. Results : In MRN with STIR sequences of axial and coronal imagings, signals of the peripheral nerves with various lesions were detected as fairly bright signals and were discerned from signals of the uninvolved nerves. Increased signal with proximal swelling and distal flattening of the median nerve were seen in all patients of carpal tunnel syndrome. Among the eight patients with brachial plexus injury or tumors, T2-weighted MRN showed increased signal intensity in involved roots in five, enhanced mass lesions in three, and traumatic pseudomeningocele in three. Other associated MRI findings were adjacent bony signal change, neuroma, root adhesion and denervated muscle atophy with signal change. Conclusion : MRN with high-resolution imaging can be useful in the preoperative evaluation and surgical planning in patients with peripheral nerve lesions.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권4호
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• pp.259-270
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• 2022

Artificial intelligence (AI) has been studied in various fields of medical imaging. Currently, top-notch deep learning (DL) techniques have led to high diagnostic accuracy and fast computation. However, they are rarely used in real clinical practices because of a lack of reliability concerning their results. Most DL models can achieve high performance by extracting features from large volumes of data. However, increasing model complexity and nonlinearity turn such models into black boxes that are seldom accessible, interpretable, and transparent. As a result, scientific interest in the field of explainable artificial intelligence (XAI) is gradually emerging. This study aims to review diverse XAI approaches currently exploited in medical imaging. We identify the concepts of the methods, introduce studies applying them to imaging modalities such as computational tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), and endoscopy, and lastly discuss limitations and challenges faced by XAI for future studies.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제4권1호
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• pp.42-51
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• 2000

목적: Projection-type Fast Spin Echo (PFSE) 영상 기법은 일반적인 Fast Spin Echo (FSE) 기법과 비교하여 환자의 움직임과 혈류에 강한 장점이 있는 반면. $T_2$ 대조도(contrast)를 조절하기가 어려운 단점이 있다. 본 연구에서는 PFSE의 대조도를 이론적으로 분석하였고 컴퓨터 모의실험을 통하여 다양한 effective echo time (TE) 을 갖는 일반적인 FSE와 비교, 분석하였다. 또한 인체 실험을 통하여 제안한 PFSE 영상기법으로 움직 임과 혈류에 강인한 $T_2$ 강조 영상을 얻을 수 있음을 보였다. 대상 및 방법: 본 연구에서는 1.OT 전신 MRI 시스템에서 새로운 k-space의 배치를 갖는 PFSE 펠스 시권스를 구현하여, PFSE와 FSE 방식의 $T_2$ 대조도를 컴퓨터 모의설험과 인체 실험을 통하여 비교, 분석하였다. 컴퓨터 모의실험에서는 서로 다른 $T_2$ 값을 갖는 팬텀을 구현하여 다양한 effective TE에 대한 FSE 영상과 PFSE 영상을 재구성하여 대조도를 비교하였다. 인체 설험에서는 multi-slice $T_2$ 강조 두부 영상을 PFSE와 FSE로 얻어 영상기법간의 $T_2$ 대조도를 비교하였다. 결과: 이론적인 분석에서 PFSE의 $T_2$ 대조도는 effective TE가 80-l00ms 정도의 FSE 영상과 등가하게 나타나 $T_2$ 강조 영상을 얻을 수 있을 것으로 판단되었다. 컴퓨터 모의실험에서 PFSE 재구성 영상은 effective TE가 96ms인 FSE 영상과 대조도가 비슷하게 나타났다. 인체 실험에 서도 PFSE 영상은 effective TE가 96ms인 FSE 영상과 비슷하게 나타났으며. PFSE 방법이 FSE 방법에 비하여 움직 엄과 혈류와 관련한 artifact에 강인함을 확인 할 수 었었다. 결론: PFSE 기법은 k-space의 극좌표계에서 서로 다른 각도를 갖는 여러 line틀을 다중 스핀 에코 기법으로 측정하는 방식이다. PFSE기법은 FSE와 비교하여 환자의 움직임과 혈류에 강한 장점이 있는 반면, $T_2$ 대조도를 조절하기가 어려운 단점이 있다. 본 연구에서는 PFSE 방식으로 FSE와 대등한 $T_2$ 대조도 ($T_2$ 강조 영상)를 얻을 수 있음을 이론과 컴퓨터 모의실험 밝히고, 인체 실험을 통하여 확인하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제6권2호
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• pp.137-146
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• 2002

목적: 본 논문에서는 신경망을 이용한 자기공명영상의 분류에 있어 결정론적 이완 방법(deterministic relaxation)과 응집 군집화(agglomerative clustering) 방법에 의한 개선된 영상 분류방법을 제시한다. 제안된 방법은 신경망을 이용한 영상의 분류시 지역적 최소치로의 수렴문제와 입력 패턴의 증대로 인하여 수렴 속가 늦어지는 문제를 해결한다. 대상 및 방법: 신경망을 이용한 영상의 분류는 지역적 계산과 병렬 계산이 가능한 특성을 갖고 있어 기존의 통계적 방법을 대신하는 방법으로 주목을 받고 있다. 그러나 일반적으로 신경망에 의한 분류알고리즘이 지닌 문제점의 하나는 에너지함수가 항상 전역적 최소치로 수렴하지 않고 지역적 최소치로도 수렴할 수 있다는 점이고, 또 다른 문제점은 반복수렴을 수행하는 에너지함수의 수렴속도가 너무 늦다는 점이다. 따라서 지역적 최소치로의 수렴을 방지하고 전역적 최소치로의 수렴속도를 가속화시키기 위하여 본 논문에서는 결정적 이완 알고리즘의 하나인 MFA(Mean Field Annealing) 방법을 적용하여 지역적 최소치로의 수렴문제를 해결하는 방법을 제시한다. MFA는 모의 애닐링의 통계적 성질을 변수의 평균값에 적용하는 결정론적인 수정 법칙들로 대신하고, 이러한 평균값을 최소화함으로서 수렴속도를 개선한 방법이다 아울러 신경망이 갖고 있는 문제점인 과다한 클래스 패턴의 생성에 따른 처리속도 지연의 문제점을 해결하기 위하여 응집 군집화 알고리즘을 이용하여 영상을 구성하는 군집을 결정하여 신경망에 입력되는 값을 초기화하여 영상패턴이 증가되는 것을 제한하였다. 결과: 본 논문에서 제시된 응집 군집화 방법 및 결정론적 이완 방법은 신경망에 의한 자기공명영상의 분류 시 발생할 수 있는 지역적 최적 치로의 수렴 문제를 해결하여 전역적 최적화로 신속히 수렴함을 알 수 있었다. 결론: 본 논문에서는 클러스터의 분석과 결정론적 이완 방법에 의하여 신경망에 의한 자기공명영상의 분류결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였으며 실험결과를 통하여 그러한 사실을 확인할 수 있었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제5권2호
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• pp.116-122
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• 2001

목적 : 고식적 스핀에코, 위상 대조 경사에코, 고속 GRASS, 중T-2강조 고속스핀에코 연쇄를 각각 유동모형에 적용시켜, 저속유동에 대한 자기공명영상의 민감도를 찾아내고자 한다. 대상 및 방법 뇌실-복강 단락 도관과 GE 모형으로 이루어진 유동모형으로 싸이폰 효과에 의한 지속적인 가변 유속의 흐름을 내보내고, 각각의 유속에 위의 네 가지 자기공명영상연쇄를 적용시켰다. 0.08 ml/min 에서 1.7 ml/min 범위의 유량의 흐르는 액체와 정지된 액체에서 획득된 자기공명영상의 신호강도를 비교한 결과를 요약하면 다음과 같다. 결과 0.17 ml/min 이상의 느린 흐름에서는 고식적 스핀에코영상이 가장 우수한 정지-유동 액체사이의 겉보기대조를 보이나, 그 이하의 매우 느린 흐름에서는 GRASS 영상이 더 높은 민감도를 보였다. 결론 : 4가지 자기공명펄스연쇄는 0.08 ml/min에서 1.7 ml/min 범위의 유량의 흐름에서 서로 다른 민감도를 보였다. 이 결과는 임상적으로, 단락수술후의 뇌척수액의 흐름이나 혈관내의 혈전에 의한 흐름의 변이 등의 인체내의 저속유동을 검출하는 비침습적방법으로 유용하게 적용될 수 있을 것이다.