• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.21 no.2
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• pp.157-163
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• 2000

최근 MR영상을 허혈성 뇌졸중의 초급성기에 뇌조직의 관류 이상을 조기에 진단하려는 연구들이 진행되고 있으나 아직 일반적인 진단용 소프트웨어만 있을 뿐 영상 자료를 후처리하여 뇌조직의 구조 및 기능적인 정보를 제공하는 mapping 영상을 특수 소프트웨어는 실용화되어 있지 않다. 본 논문에서는 Gamma-variate 곡선 정합을 이용한 뇌관류 파라미터 영상 mapping의 알고리즘 구현에 관해 연구하였다. 관류 MR영상의 각 화소마다 측정된 시간에 따른 신호강도의 변화 곡선은 비선형적이어서 뇌관류에 관한 여러 가지 혈역학적 변수들을 보다 정확하게 계산할 수 없었다. 그래서 수렴속도가 빠르고 안정성이 높은 비선형 최적화 알고리즘인 Levenberg-Marquardt 알고리즘(LMA)을 활용하였다. 즉 시간에 따른 신호강도의 변화 곡선을 Gamma-variate 함수를 이용하여 곡선 정합한 후, CBV, MTT, CBF, TTP, BAT, MS의 여러 가지 혈역학적 변수를 LMA에 의해 계산하였다. 그 결과로 관류 MR영상으로부터 얻은 mapping 영상은 초급성 허혈성 뇌졸중에서 관류에 관한 혈역학적 변화를 평가함으로써 나중에 생길 뇌경색의 범위를 예견하는 데에 유용하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.4 no.1
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• pp.131-138
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• 2000

This paper works on development of an algorithm for mapping of cerebral perfusion parameters using the gamma-variate curve fitting. The signal intensity variate curve according to time measured in each pixel of perfusion MRI is nonlinear, and various hemodynamic parameters are not computed accurately. Levenberg-Marquardt algorithm(LMA), nonlinear optimum algorithm with high convergent speed and stability, is used to compute them. That is, the signal intensity variate curve is fitted by the gamma-variate function. Various hemodynamic parameters - Cerebral Blood Volume(C.B.V), Mean Transit Time(M.T.T), Cerebral Blood Flow(C.B.F), Time-to-Peak(T.T.P), Bolus Arrival Time(B.A.T), Maximum Slope(M.S) - are computed using LMA.

• Korean Journal of Radiology
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• v.2 no.1
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• pp.1-7
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• 2001

Objective: To determine the usefulness of perfusion MR imaging in assessing the histologic grade of cerebral gliomas. Materials and Methods: In order to determine relative cerebral blood volume (rCBV), 22 patients with pathologically proven gliomas (9 glioblastomas, 9 anaplastic gliomas and 4 low-grade gliomas) underwent dynamic contrast-enhanced T2^*-weighted and conventional T1- and T2-weighted imaging. rCBV maps were obtained by fitting a gamma-variate function to the contrast material concentration versus time curve. rCBV ratios between tumor and normal white matter (maximum rCBV of tumor / rCBV of contralateral white matter) were calculated and compared between glioblastomas, anaplastic gliomas and low-grade gliomas. Results: Mean rCBV ratios were 4.90°±1.01 for glioblastomas, 3.97°±0.56 for anaplastic gliomas and 1.75°±1.51 for low-grade gliomas, and were thus significantly different; p < .05 between glioblastomas and anaplastic gliomas, p < .05 between anaplastic gliomas and low-grade gliomas, p < .01 between glioblastomas and low-grade gliomas. The rCBV ratio cutoff value which permitted discrimination between high-grade (glioblastomas and anaplastic gliomas) and low-grade gliomas was 2.60, and the sensitivity and specificity of this value were 100% and 75%, respectively. Conclusion: Perfusion MR imaging is a useful and reliable technique for estimating the histologic grade of gliomas.