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.
Lee, Junghyun H.;Jeon, Yujin;Bae, Sujin;Jeong, Jee Hyang;Namgung, Eun;Kim, Bori R.;Ban, Soonhyun;Jeon, Saerom;Kang, Ilhyang;Lim, Soo Mee
Korean Journal of Biological Psychiatry
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v.22
no.1
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pp.20-27
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2015
Objectives It is increasingly thought that the human cerebellum plays an important role in emotion and cognition. Although recent evidence suggests that the cerebellum may also be implicated in fear learning, only a limited number of studies have investigated the cerebellar abnormalities in panic disorder. The aim of this study was to evaluate the cerebellar gray matter deficits and their clinical correlations among patients with panic disorder. Methods Using a voxel-based morphometry approach with a high-resolution spatially unbiased infratentorial template, regional cerebellar gray matter density was compared between 23 patients with panic disorder and 33 healthy individuals. Results The gray matter density in the right posterior-superior (lobule Crus I) and left posterior-inferior (lobules Crus II, VIIb, VIIIa) cerebellum was significantly reduced in the panic disorder group compared to healthy individuals (p < 0.05, false discovery rate corrected, extent threshold = 100 voxels). Additionally, the gray matter reduction in the left posterior-inferior cerebellum (lobule VIIIa) was significantly associated with greater panic symptom severity (r = -0.55, p = 0.007). Conclusions Our findings suggest that the gray matter deficits in the posterior cerebellum may be involved in the pathogenesis of panic disorder. Further studies are needed to provide a comprehensive understanding of the cerebro-cerebellar network in panic disorder.
This study is to segment white matter, gray matter, and cerebrospinal fluid(CSF) on a brain MR image of coronal section and to calculate the volume of each. First, we segmented the whole region of a brain from a black colored background, a skull and a fat layer. Then, we calculated the partial volume of each component, which was present in scanning finite thickness, with the arithmetical analysis of gray value from the internal region of a brain showing the blurring effects on the basis of the MR image forming principle. Calculated partial volumes of white matter, gray matter and CSF were used to determine the threshold for the segmentation of each component on a brain MR image showing the blurring effects. Finally, the volumes of segmented white matter, gray matter, and CSF were calculated. The result of this study can be used as the objective diagnostic method to determine the degree of brain atrophy of patients who have neurodegenertive diseases such as Alzheimer’s disease and cerebral palsy.
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.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.7A
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pp.1006-1016
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2000
This study is to segment white matter, gray matter, and cerebrospinal fluid(CSF) on a brain MR image and to calculate the volume of each. First, after removing the background on a brain MR image, we segmented the whole region of a brain from a skull and a fat layer. Then, we calculated the partial volume of each component, which was present in scanning finite thickness, with the arithmetical analysis of gray value from the internal region of a brain showing the blurring effects on the basis of the MR image forming principle. Calculated partial volumes of white matter, gray matter and CSF were used to determine the threshold for the segmentation of each component on a brain MR image showing the blurring effects. Finally, the volumes of segmented white matter, gray matter, and CSF were calculated. The result of this study can be used as the objective diagnostic method to determine the degree of brain atrophy of patients who have neurodegenerative diseases such as Alzheimer's disease and cerebral palsy.
Background and Purpose: The association between the low emotional regulation and the brain structural change of major depressive disorder (MDD) has been proposed, but the voxel-based morphometry (VBM) studies on female MDD are rare. The purpose of the present study was to show the regional volume changes of gray matter (GM) in female patients with MDD by optimized VBM. Methods: To control subjects homogeneity, twenty female MDD patients and age, sex matched 21 normal controls were included for the VBM analysis. To identify the change of regional gray matter volume (GMV), the optimized VBM was performed with T1 MRIs. The amounts of gray/white matter and intracranial cavity volumes (ICV) were measured. The analysis of covariance (ANCOVA) and partial correlation analyses covariate with age and ICV were applied for VBM. Results: The age and ICV distributions were similar between the two groups. In the ANCOVA, the total GMV of MDD was smaller than that of normal controls. In the VBM, regional GMV was relatively decreased in the limbic system (amygdalae, ambient gyri, hippocampi heads, subiculum, posterior parahippocampal gyri, pulvinar nuclei, dorsal posterior cingulate gyri, and left pregenual cingulate gyrus). The lingual gyri, short insular gyri, right fusiform gyrus, and right inferior frontal gyrus were also showed decreased regional GMV. Conclusion: The results of this study indicate that the female MDD is mainly associated with the structural deficits of the limbic system and limbic system related cortices, which were known to the center of emotions.
Extant research has proposed that the Object-Spatial-Verbal cognitive style can elucidate individual differences in the preference for modality-specific information. However, no studies have yet ascertained whether this type of information processing evinces structural correlations in the brain. Therefore, the current study used voxel-based morphometry (VBM) analyses to investigate individual differences in gray matter volumes based on the Object-Spatial-Verbal cognitive style. For this purpose, ninety healthy young adults were recruited to participate in the study. They were administered the Korean version of the Object-Spatial-Verbal cognitive style questionnaire, and their anatomical brain images were scanned. The VBM results demonstrated that the participants' verbal scores were positively correlated with regional gray matter volumes (rGMVs) in the right superior temporal sulcus/superior temporal gyrus, the bilateral parahippocampal gyrus/fusiform gyrus, and the left inferior temporal gyrus. In addition, the rGMVs in these regions were negatively correlated with the relative spatial preference scores obtained by individual participants. The findings of the investigation provide anatomical evidence that the verbal cognitive style could be decidedly relevant to higher-level language processing, but not to basic language processing.
Objectives : The purpose of this study was to find brain regions in which gray matter volume was reduced and to show the capability of voxel-based morphpmetry(VBM) analysis for lateralizing clinically significant brain regions in dementia of Alzheimer's type patients compared to healthy group. Methods : MR T1-weighted images of the 20 dementia of Alzheimer's type patients were compared with those of the 20 normal controls. Images were transformed to standard MNI space. In order to observe gray matter volume change. Gray matter was smoothed with a Gaussian kernel. After these preprocessing, statistical analysis was performed using statistical parametric mapping software(SPM2). Results : Gray matter volume was significantly reduced in the bilateral parahippocampal gyri, Lt. anterior cingulate gyrus, Lt. posterior cingulate gyrus, bilateral superior temporal gyri Lt. middle temporal gyrus, Lt. superior, bilateral middle, Rt. anterior frontal gyri and Rt. precuneus in dementia of Alzheimer's type patient group. Conclusions : These VBM results confirm previous findings of temporal lobe and limbic lobe atrophic changes in dementia of Alzheimer's type, and suggest that these abnormalities may be confined to specific sites within that lobe, rather than showing a widespread distribution.
Objectives : Obsessive-compulsive(OC) symptoms have yet to be directly studied in neurodegenerative conditions involving behavioral changes. To examine regional abnormalities in the brains of dementia patients with OC symptoms, we assessed the gray matter density using voxel-based morphometry(VBM). Methods : We performed brain magnetic resonance imaging(MRI) with VBM analysis in 106 dementia patients with OC behaviors. In this study, OC behaviors were investigated in patients with neurodegenerative disease using the modified Manchester Behavior Questionnaire. Results : The OC behavior scores were correlated with structural brain volume using VBM. The total OC symptom score correlated negatively with the volume of both putamens, the right middle orbitofrontal gyrus, both anterior cingulate cortices, and the left insula(p<0.001, uncorrected). No gray matter reductions were associated specifically with the OC symptom sub-categories. Conclusions : Our results suggest that abnormalities in these brain regions may play an important role in the pathophysiology of OCD in neurodegenerative disease. This is the first lesion study to investigate the neural basis of OCD behaviors in neurodegenerative disease.
Acute Japanese encephalitis (JE) is an endemic viral infectious disease in various parts of Far East and Southeast Asian countries including Korea. Bilateral thalami are the most common involving sites in JE. Other areas including the basal ganglia, substantia nigra, red nucleus, pons, cerebral cortex and cerebellum may be also involved. We report an extremely unusual brain diffusion-weighted MR imaging (DWI) findings in a 53-year-old man with serologically proven JE involving unilateral deep gray matter and temporal lobe, which shows multifocal high signal intensities in left thalamus, left substantia nigra, left caudate nucleus and left medial temporal cortex on T2-weighted image and DWI with iso-intensity on apparent diffusion coefficient (ADC) map.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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