• 대한핵의학회지
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• 제34권4호
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• pp.322-335
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• 2000

목적: 기저상태와 아세타졸아미드 부하 Tc-99m HMPAO 뇌 SPECT 영상과 Lassen의 비선형성 보정 알고리즘을 이용하여 뇌혈류와 뇌혈관 예비능을 정량적으로 산출하였고 이들 값들의 매개변수 영상을 만들었다. 대상 및 방법: 정상인 9명(나이:$72{\pm}4$세)에 대해 기저상태와 아세타졸아미드 주사 후에 각각 Tc-99m HMPAO를 555 MBq과 1,110 MBq 주사하였고 일일 연속 두 번 주사 촬영방법을 이용하여 뇌 SPECT 영상을 얻었다. 기저상태의 SPECT 영상에서 소뇌가 가장 잘 나타난 횡단면에서 최대 화소값의 70%를 역치로 정하여 자동적으로 추출한 소뇌영역을 Lassen 알고리즘의 기준영역으로 설정하여 55 ml/100g/min으로 가정하였다. 기저상태에서 각 화소값으로부터 Lassen 알고리즘을 이용하여 화소단위로 뇌혈류를 계산하여 뇌혈류 매개변수 영상을 만들었다. 아세타졸아미드 부하 영상에서도 같은 소뇌 기준영역과 계산 방법을 이용하여 뇌혈류 매개변수 영상을 만들었다. 두 상태의 뇌혈류 매개변수 영상들을 이용하여 각 화소단위로 뇌혈관 예비능을 계산하였고 예비 뇌혈류를 기저상태의 뇌혈류로 나누어 백분율 뇌혈관 예비능 매개변수 영상을 구성하였다. 결과: 자동으로 추출한 소뇌 영역을 이용하여 기저상태와 아세타졸아미드 부하상태의 뇌혈류 매개변수 영상을 얻을 수 있었다. 기저상태와 아세타졸아미드 부하상태의 평균 뇌혈류는 각각 $49.6{\pm}5.5ml/100g/min$과 $64.4{\pm}10.2ml/100g/min$이었고, 평균 뇌혈관 예비능은 $14.7{\pm}9.6ml/100g/min$이었다. 그리고 두 상태의 뇌혈류 매개변수 영상을 이용한 평균 백분율 뇌혈관 예비능은 30.7%로 원래의 뇌섭취 계수영상을 이용한 백분율 예비능(13.8%)보다 높았다. 결론: 기저상태와 아세타졸아미드 부하 Tc-99m HMPAO 뇌영상과 Lassen의 섭취 비선형성 보정 알고리즘을 이용하여 기저 및 아세타졸아미드 부하 상태의 뇌혈류를 준정량적으로 평가할 수 있었고 뇌혈관 예비능을 정량화 하였다. 그리고 산출된 뇌혈류와 뇌혈관 예비능을 이용하여 매개변수 영상을 구성하였다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제16권2호
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• pp.237-243
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• 1999

연구목적: 연구목적: $^{99m}Tc$ d,l-hexamethylpropyleneamine oxime(HMPAO)와 $^{99m}Tc$ ethyl cysteinate dimer(ECD)의 뇌세포에 의한 섭취는 뇌혈류량에 비례를 한다. 그러나 뇌혈류량이 아주 높은 경우에는 뇌세포에 의한 섭취가 그 만큼 증가를 하지 않기 때문에 뇌혈류량이 과소평가 될 수 있다. 이를 보안하기 위하여 Lassen이 linearization algorithm을 만들었다. 그러나 이 방정식은 뇌의 상태에 따라 사용되는 알파값으로 표현되는 변수가 변할 수 있다. 저자들은 뇌경색이 있는 10명의 환자를 대상으로 가장 적절한 ${\alpha}$값을 구하고자 하였다. 재료 및 방법: 10명의 환자들은 모두 0.1에서 10까지의 알파값을 이용하여 교정한 $^{99m}Tc$-HMPAO와 $^{99m}Tc$-ECD 뇌관류 단일광자방출 단층촬영(single photon emission computed tomography: SPECT) 영상을 구하고, 양전자방출단층촬영술로 뇌혈류영상을 구하였다. 그리고 상호정보의 최대화에 의한 multi-modal volume registration을 이용하는 컴퓨터프로그램으로 양전자방출단층촬영술로 구한 뇌혈류와 SPECT 영상에서 다양한 알파값을 대입하여 Lassen의 linearization algorithm으로 구한 뇌혈류값을 픽셀단위로 서로 비교하였다. 결과: Lassen의 linearization algorithm을 이용하여 구한 $^{99m}Tc$-HMPAO와 $^{99m}Tc$-ECD 뇌관류 SPECT의 국소 뇌혈류량은 알파값이 각각 1.4와 2.1일때 양전자방출전산화단층촬영술로 구한 뇌혈류량과의 상관관계가 가장 높았다. 결론: Lassen의 linearization algorithm을 이용하여 뇌혈류량을 정량화하는 경우에는 $^{99m}Tc$-HMPAO의 경우는 1.4, $^{99m}Tc$-ECD의 경우는 2.1을 사용할 때 뇌혈류량을 가장 잘 반영할 것으로 생각된다.