본 연구는 급성 허혈성 뇌경색 환자에서 동맥스핀표지 관류자기공명영상의 임상적 유용성을 평가하고자 하였다. 급성 허혈성 뇌경색 증상으로 응급실로 내원한 환자 중 확산강조영상(DWI)의 병변의 크기가 3 cm 이상이고 역동적 자화율대조 조영증강 관류자기공명(DSC)영상, 동맥스핀표지 관류자기공명(ASL)영상을 모두 시행한 22명과 정량적 분석을 위한 정상대조군 36명을 대상으로 하였다. 사용된 장비로는 Siemens Magnetom Verio 3.0 T이고 12 Chanel Head Coil을 사용하였다. 정성적 평가는 rMTT, TTP, rCBF, rCBV, ASL지도의 병변 인지도평가와 확산강조영상과 병변의 크기 비교평가를 하였고 정량적 평가는 각 관류영상의 평균 상대값을 Mann-Whitney U test를 사용하여 병변 그룹과 정상군 그룹의 유의성을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 병변의 인지도평가에서 TTP(95.5%), rCBF(95.5%), 지도가 가장 높았고, 둘째, 최종 뇌경색부위 연관성은 rCBV와 rCBF지도가 높게 나타났다. 셋째, 정량적 분석에서는 병변그룹의 평균 상대값은 유의하게 나타났다(p<0.05). 동맥스핀표지 관류자기공명(ASL)영상은 높은 병변의 인지율을 보여 임상에서 적용가능하다 생각되며, 정량적 상대값은 제시하기 어렵지만 참고적 자료로 사용될 수 있을 것이며 향후 지속적 연구를 한다면 뇌경색의 조기진단, 허혈성 반영부의 존재여부와 범위, 혈류역동학적평가가 가능함으로써 치료방침을 정하고 예후를 파악하는데 ASL영상이 유용할 것으로 사료된다.
Parallel imaging technique can provide several advantages for a multitude of MRI applications. Especially, in SENSE technique, sensitivity maps were always required in order to determine the reconstruction matrix, therefore, a number of difference approaches using sensitivity information from coils have been demonstrated to improve of image quality. Moreover, many filtering methods were proposed such as adaptive matched filter and nonlinear diffusion technique to optimize the suppression of background noise and to improve of image quality. In this study, we performed SENSE reconstruction using computer simulations to confirm the most suitable method for the feasibility of filtering effect and according to changing order of polynomial fit that were applied on variation of spatial resolution of sensitivity map. The image was obtained at 0.32T(Magfinder II, Genpia, Korea) MRI system using spin-echo pulse sequence(TR/TE = 500/20 ms, FOV = 300 mm, matrix = $128{\times}128$, thickness = 8 mm). For the simulation, obtained image was multiplied with four linear-array coil sensitivities which were formed of 2D-gaussian distribution and the image was complex white gaussian noise was added. Image processing was separated to apply two methods which were polynomial fitting and filtering according to spatial resolution of sensitivity map and each coil image was subsampled corresponding to reduction factor(r-factor) of 2 and 4. The results were compared to mean value of geomety factor(g-factor) and artifact power(AP) according to r-factor 2 and 4. Our results were represented while changing of spatial resolution of sensitivity map and r-factor, polynomial fit methods were represented the better results compared with general filtering methods. Although our result had limitation of computer simulation study instead of applying to experiment and coil geometric array such as linear, our method may be useful for determination of optimal sensitivity map in a linear coil array.
본 논문에서는 기존 NTSS 알고리즘을 다중해상도(MR : Multiple Resolution)기법을 이용하여 NTSS-3 레벨 알고리즘으로 제안하였다. 고속 블록정합 알고리즘은 패턴 방식에 따라 속도에 많은 영향을 미치는데 본 논문에서는 기존 NTSS의 패턴 방식과 다른 다중해상도 기법을 이용한 레벨에 따른 블록정합 알고리즘을 제안하였다. 블록 정합알고리즘에서 국부최소화 문제(Local minima problem)로 발생하는 화질 저하를 개선하기 위해 MC(Multiple Candidate)라는 다중후보를 이용하였다. 실험 결과 제안한 기법을 FS와 비교하면 16배의 탐색 속도론 나타내었고 기존 고속 블록 정합 알고리즘인 NTSS 방식에 비교 할 때 PSNR값에 있어서는 0.11-0.12(dB) 화질이 개선되었으며 속도 면에서도 0.1배 향상되었고 탐색점 대비 화질개선이 우수함을 나타내었다.
디지털 정보처리기술과 컴퓨터 기기의 발전으로 최근 많은 병원에 도입된 PACS 시스템은 의료영상의 디지털화로 의료영상 관리의 효율성과 편리성을 획기적으로 증가시켰다. 이렇게 생성된 의료영상 중에서 여러 가지 사례를 비교하고 특정 질병의 검사 방법 및 영상을 판독의사의 소견과 함께 병원 홈페이지를 통하여 역동적으로 표현한다면 질환 및 검사에 관심이 있는 홈페이지 방문객에게 간접 체험의 기회가 제공되어 그 병원에서 검사할 수 있는 영역과 질환을 치료할 수는 범위를 보여주는 역할을 수행하게 된다. 본 논문에서는 부위별, 질환별에 따른 비정상 사례의 MR, CT영상과 같은 동영상과 이미지, 판독의사의 소견과 같은 음성, 설명의 텍스트 등의 여러 가지 멀티미디어 요소를 동기화 하여 시각적으로 표현하기 위하여 SMIL을 사용, 웹 서비스가 제공되는 어느 곳에서든지 다양한 질병에 관한 의료영상과 검사방법에 관한 정보를 프레젠테이션 하도록 한다.
기술의 발달로 의료장비의 현대화가 이루어지고 PACS와 같은 시스템이 보편화되면서 디지털 의료영상처리 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 영역분할 기술은 디지털의료영상처리에서 첫 번째 단계로 필요한 전처리기술이다. 영역분할을 통하여 특정 부위가 종양, 부종, 파손 및 괴사세포와 같은 이상 현상을 나타내는 것을 조기에 발견할 수 있도록 해주고, 의사들이 적절한 처방을 내려줄 수 있도록 도와줄 수 있다. 특히 두뇌영상에서 백질, 회백질 및 CSF(cerebral spinal fluid)의 영역분할은 두뇌연구의 핵심기술이다. 이들 의료영상에서 기존의 윤곽선이나 영역 확장법은 애매한 경계선과 장기내의 물리적 특성이 비균질하여 영역분할의 실패율을 높게 한다. 퍼지기반의 영역분할 알고리듬은 불분명한 경계를 이루는 장기의 영역분할에 강하다고 알려져 있다. 본 연구에서는 자기공명영상이 강하게 나타내는 잡음에도 안정적인 퍼지기반의 영역분할 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 이웃화소들을 군집시킬 때에 평균과 분산의 정보를 이용하여 최소한의 계산을 추가함으로써, 기존의 퍼지기반 영역분할 방법에 비하여 실패율이 대략 30% 이하로 낮은 것을 확인하였다.
의료영상으로 생성된 데이터의 양은 전문적인 시각적 분석 한계를 점점 초과하여, 자동화된 의료영상 분석의 필요성이 증가되고 있는 실정이다. 이러한 이유 등으로 인하여 본 논문에서는 정상소견과 종양소견을 보이는 각각의 뇌 실질 MRI 의료영상을 이용하여 Inception V3 딥러닝 모델을 이용한 종양 유무에 따른 분류 및 정확도를 평가하였다. 연구 결과, 딥러닝 모델의 정확도 평가는 학습 데이터 세트의 경우 90%, 검증 데이터 세트의 경우 86%의 정확도를 나타내었다. 손실률 평가에서는 학습 데이터 세트의 경우 0.56, 검증 데이터 세트의 경우 1.28의 손실률을 나타내었다. 향 후 연구에서는 딥러닝 모델의 성능 향상 및 평가의 신뢰성 확보를 위하여 공개된 의료영상의 데이터를 충분히 확보하고, 라벨링 분류 작업을 통한 라벨링의 정확도를 개선하여 모델링을 구현해 볼 필요가 있다고 사료된다.
목적: 다양한 간외담도질환에서 3차원적 자기공명췌담도조영술(MR cholangiopancreatography, MRCP)의 진단적 가치를 내시경적 역생성 췌담도조영술(ENDOSCOPIC RETROGRADE CHOLANGIOPANCREATOGRAPHY, ERCP)와 비교하여 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 간외담도질환이 의심되는 46명의 환자에 대하여 MRCP와 ERCP를 각각 시행하였다. MRCP는 reverse fast imaging with a steady-state free precession(reverse FISP:PSIF) 기법을 이용하여 얻어낸 후 MIP algorithm을 이용하여 재구성하였다. 담도확장여부와 폐쇄부위 진단에 대한 MRCP의 정확성을 ERCP를 최적기준으로 하여 평가하였다. 또한 악성 및 양성병변의 감별과 종합적인 진단정확도를 MRCP와 ERCP간에 비교하였다. 결과: MRCP의 담도확장여부 예측은 민감도 94.6%, 특이도 75.0%, 정확도 91.1%였다. 폐쇄부위 예측의 정확도는 87.0%였다. 악성과 양성병변의 감별에 있어 MRCP와 ERCP의 민감도, 특이도, 정확도는 각각 76.2%, 87.5%, 82.2%와 71.4%, 83.3%, 77.8%였다. 각각의 지롼에 대한 전체적 진단의 정확도는 MRCP가 60.0%, ERCP가 55.6%였다. 결론: 3D MRCP는 간외담도질환에 있어 ERCP와 비교하여 손색없는 진단적 가치를 가지며, 앞으로 ERCP를 대체할 수 있는 좋은 검사방법이라고 생각된다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제14권1호
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pp.35-42
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2010
A goal of Magnetic Resonance Imaging is reproducing a spatial map of the effective spin density from the measured Fourier coefficients of a specimen. The imaging procedure can be done by inverse Fourier transformation or backward fast Fourier transformation if the data are sampled on a regular grid in frequency space; however, it is still a challenging question how to reconstruct an image from a finite set of Fourier data on irregular points in k-space. In this paper, we describe some mathematical and numerical properties of imaging techniques from non-uniform MR data using the pseudo-inverse or the diagonal-inverse weight matrix. This note is written as an easy guide to readers interested in the non-uniform MRI techniques and it basically follows the ideas given in the paper by Greengard-Lee-Inati [10, 11].
The main purpose of this study is to investigate the atomizing characteristics of a two phase spray by using a liquid column type coaxial nozzle. The experiments have been carried out to analyze the atomization behavior, the droplet size distributions, and the statistical properties of droplet size distributions. Immersion sampling method and the image processing technique were adapted for the measurements of particles, and the distributions of the droplet sizes were statistically analyzed. In the experiments, the mass ratio defined as Mr= $M_{\sigma}$/ $M_{1}$ has been changed from 1.0 to 3.4 and the measurements have been performed along the axis of the spray. As a result of this experimental study, the distributions of droplet size were satisfied with the Log-Normal distributions and arithmetic mean diameter and deviation of mass ratio. Droplet volume-surface mean diameter was denoted by a exponential function of mass-ratio and the exponent was denoted by linear relation according to the central axis from the nozzle. Dispersions, skewness factors and flatness factors had comparatively constant values regardless of mass ratio and location.
현재 뇌 질환의 진단은 전문의의 주관극인 판단에 의하기 때문에 보다 정량화되고 객관화된 근거를 제시할 수 있는 의료 영상 정보 분석 시스템이 필요하다. 본 시스템은 MR 영상에 대해 영상 처리 및 정보 관리를 통한 뇌 질만의 진단 및 계획이나 방법의 결정을 하는데 도움을 주기 위한 지식기반 의료 영상 처리 및 관리 시스템으로 의료 영상의 처리와 진단, 영상처리시스템 이용의 극대화, 시스템간의 유기적 연결 및 운용상의 문제점 등 의학영상에 관한 제반 연구를 수행함으로써 국내의 의료영상 기술을 선도하며, 의학영상분야 및 의과학 발전에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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