유방조직확장기의 Magnetic Valve는 MRI 검사 시 영상 인공물이 발생하여 MRI 검사가 제한적이다. MRI 검사가 필요한 유방조직확장기 삽입 환자에 대해 영상 인공물이 진단영역에 미치는 영향을 평가한다. 자체 제작한 팬텀과 실제 임상 조건을 이용하여 영상 인공물 측정을 실시하였다. 영상 인공물은 1.5 Tesla와 3.0 Tesla 환경에 따라 상이하게 측정되었으며, C-spine, L-spine 검사 시 영상 인공물의 영향이 T-spine에 비해 상대적으로 적었다. 유방암 전이로 인한 MRI 검사가 꼭 필요한 경우 주로 1.5 Tesla에서 Head & Neck 검사와 L-spine 아래 부위를 검사 할 수 있으나 일부 시퀀스에서는 영상 인공물로 인한 왜곡이 발생할 수 있다. 유방조직확장기 삽입 환자의 MRI 검사는 안전성 측면에서는 3.0T는 피하고 1.5T에서 조건부로 가능하다.
MRI에서 펄스 시퀀스(pulse sequence)란 고주파 RF(radiofrequency) 펄스 및 경사자장(gradient) 펄스를 가하고 MR 신호를 획득하는 순서를 시간대별로 도식화 한 pulse diagram을 이야기한다. 이러한 pulse sequence는 실제로 영상을 획득하기 위한 RF amplifier, gradient amplifier 등의 하드웨어를 순차적(sequential)으로 구동하는 역할을 한다. 따라서 이러한 pulse sequence는 현재 임상적으로 사용되는 다양한 영상기법들을 이해하는데 필수적이다.
목적: 금속전극은 MRI 안에서 자기장의 왜곡을 일으켜 영상에 인공물이 나타난다. 본 논문에서는 전극이 B0와 수직으로 놓였을때 자기장 패턴의 특성을 이용하여 oblique-view angle imaging 방식을 통해 전극의 정확한 위치를 결정하는 방법을 제시하고자 한다. 대상 및 방법: 다양한 직경과 자화율을 가진 금속 전극모델의 시뮬레이션을 통하여 전극으로 인해 왜곡되는 field map의 양상을 파악하고 해상도에 따른 turbo spin-echo (TSE) 영상의 왜곡패턴을 분석하여 일반적인 영상기 법($90^{\circ}$ view)과 $45^{\circ}$ oblique-view에서의 위치 추정 기준을 마련하였으며 3.0T 임상용 장비에서 실제 전극의 TSE영상을 획득하여 시뮬레이션과 대조 검증하였다. 상대적으로 자기장의 왜곡에 민감한 gradient-refocused echo (GRE)시퀀스에서는 위상 영상을 이용해 위치를 추정하였다. 결과: 금속전극이 B0와 수직일 때 전극을 통과하는 $45^{\circ}$ 선상에서는 자기장 패턴의 변화가 매우 적었다. TSE 시퀀스의 경우 $45^{\circ}$ oblique-view 영상에서는 자화율의 크기에 관계없이 위치 추정기준이 잘 들어 맞았으며 자기장 왜곡에 의한 픽셀이 동양상이 양방향 대칭적으로 일어나므로 해상도가 낮은 경우에도 정확한 위치 추정이 가능하였다. 또한 GRE 시퀀스를 사용하였을때 $45^{\circ}$ oblique-view에서는 위상의 극성이 변화하는 선이 직교좌표계와 일치하기 때문에 일반적 방법보다 위치추정이 용이하였다. 결론: 시뮬레이션과 실제영상을 이용하여 일반적인 $90^{\circ}$ view에서보다 $45^{\circ}$ oblique-view에서 금속전극의 위치추정이 용이함을 확인하였다. 이는 전기 생리학적인 뇌연구 및 뇌수술 등을 MRI로 모니터링 하는데 적용 가능할 것으로 기대된다.
자기공명 영상 시스템에서 영상을 얻고자 하는 물체내의 자화율 차이는 복셀내의 스핀들의 위상을 변화시킨다. 또한 스핀들 상호간의 위상변화로 인하여 영상 신호는 감쇄된다. 이러한 신호 세기의 감쇄는 자기공명 영상분야에서 자화율 효과라 알려져 왔고 이런 효과를 억제시키거나 또는 이용하는 연구가 심도있게 논의되어왔다. 본 논문에서 자화율 효과로 인한 신호의 변화를 분석할 수 있는 새로운 스펙트럼 분해법과 영상법을 제안하였다. 그리고 자화율 스펙트럼 분해법을 위한 펄스시퀀스를 개발하였고, 이것을 상자성(paramagnetic) 성질 때문에 자화율 효과가 생기는 정맥영상에 적용하였다. 컴퓨터 모의 실험과 팬텀(phantom)을 대상으로 한 실험 결과로 스펙트럼 분해법의 타당성을 보였다.
자기공명영상(이하 MRI)은 복부 영상에서 국소 병변의 감지와 특성을 찾을 수 있는 것 때문에 중요한 역할을 한다. 그러나 MRI 검사에 상대적으로 긴 검사 시간과 호흡 유지 기법에서 움직임 관리와 같은 몇 가지 힘든 요인이 있다. 최근에는 검사 시간을 줄이면서 적절한 이미지 품질을 유지하는 기법인 평행 이미징, 압축 감지(compressed sensing) 및 최첨단 딥 러닝(deep learning) 기술이 등장하여 문제 해결 전략을 가능하게 하고 있다. 또한, 역동적 조영증강 영상에서 자유 호흡 기법은, 추가 차원(extra-dimensional)-부피 보간 호흡 유지 검사(volumetric interpolated breath-hold examination) 및 황금 각도 방사형 희소 병렬(golden-angle radial sparse parallel), 간 가속 볼륨 획득(liver acceleration volume acquisition) 스타와 같은, 심한 호흡곤란이나 마취 중인 환자에게서 복부 MRI를 시행하는 것을 돕는다. 이 임상화보에서는 시간을 줄이면서도 이미지 품질을 유지하기 위한 다양한 고급 복부 MRI 기술과 역동적 영상을 위한 자유 호흡 기술을 제시하고 또한 이를 통한 예시들을 보여주고자 한다. 이러한 첨단 기법들의 고찰은 적용된 시퀀스의 적절한 해석에 도움을 줄 것이다.
본 연구의 목적은 1.0 mol 고농도 가돌리늄 조영제가 기존의 0.5 mol MR 조영제에 비해 얼마나 높은 신호강도를 보이는지를 정량적으로 비교 분석하는 것이다. 실험을 위하여 1.0 mol Gadobutrol과 0.5 mol Gadoteridol을 사용하여 희석비율을 달리한 각각의 MR팬텀을 제작하였다. 이를 1.5T MR장비의 조영증강 T1 검사인 2D SE 와 Head-Neck Angio의 3D FLASH 두 가지 방법으로 스캔하였다. 이후 영상에서 희석비율별 신호 강도를 측정하여 이를 비교 분석하였다. 두 개의 시퀀스(2D SE, 3D FLASH)에서의 조영증강 반응시작 지점인 RSP(Reaction Starting Point)는 0.5 mol에서는 두 시퀀스 각각 6.0%, 60.0%, 1.0mol에서는 2.0%, 20.0%로 0.5 mol 조영제서의 조영증강반응이 빨리 일어났다. 최대 신호강도인 MPSI(Max Peak Signal Intensity)는 0.5 mol에서 두 시퀀스 각각 1358.8[a.u], 1573.0[a.u], 1.0mol 에서는 1374.9[a.u], 1642.4[a.u]로 최대신호강도는 두 조영제 모두 비슷하였다. 더불어 최대신호강도를 보이는 희석비율 지점인 MPP(Max Peak Point)는 0.5 mol 에서는 두 시퀀스에서 각각 0.4%, 10.0%, 1.0mol 에서는 0.16%, 1,8%로 0.5 mol 조영제의 최대신호강도가 더 빨리 형성되었다. 각 희석비율에서의 조영증강 반응면적 RA(Reaction Area)는 0.5 mol 에서는 두 시퀀스 각각 20747.4[a.u], 23204.6[a.u], 1.0 mol 에서는 12691.9[a.u], 20747.4[a.u]로 0.5 mol 조영제가 두 시퀀스에서 각각 27.4%, 11.8% 더 높았다. 본 연구를 통하여 조영증강 T1과 Head-Neck Angio 검사에서 1.0 mol 고농도 가돌리늄 조영제가 0.5 mol MR조영제에 비하여 신호반응이 느리다는 사실을 확인하였으며, 최대 신호강도인 MPSI는 1.0 mol 조영제와 0.5 mol 조영제 둘 다 비슷하여 1.0 mol 고농도 가돌리늄 조영제가 MR영상에서 반드시 높은 신호강도를 보여주지 않는다는 것을 확인 할 수 있었다.
최근 인공지능기술은 자기공명영상(이하 MRI)의 폭넓은 분야에서 임상적 활용가치를 보여주고 있다. 특히, MRI에서 영상획득과정의 효율성 및 복원된 영상의 품질을 향상시키기 위한 목적으로 인공지능모델의 개발이 활발하다. 임상에서 활용되는 다양한 MRI 프로토콜에서 인공지능은 병렬영상기법과 같은 기존 가속화 방법 대비 추가적인 영상획득시간을 가능하게 해줄 수 것으로 기대된다. 또한, 펄스시퀀스 디자인, 영상의 인공물 감소, 자동화된 품질평가와 같은 영역에서도 인공지능모델은 도움을 줄 수 있는 연구 결과들이 소개되고 있다. 또한, 영상분석 과정에서 중요한 장비 및 프로토콜의 영향을 줄여줄 수 있는 방법으로도 인공지능 기반의 접근이 이루어지고 있다. 본 종설에서는 MRI 영상의 획득 과정에서 최근 인공지능기술들이 적용되고 있는 분야 및 해당 분야에서의 인공지능기술의 개발 및 적용과 관련된 현안들을 소개하고자 한다.
고령화 사회로 인한 관절 질환 환자의 증가로 TKRA(Total Knee Replacement Arthroplasty)가 증가하고 있다. 이에 따라 TKRA에 사용되는 인공관절에 의해 MRI영상에서 금속인공물이 발생하게 되는데 이는 진단에 영향을 미치게 된다. 그러므로 본 논문에서는 Co-Cr, Ni-Ti 소재의 인공관절과 시퀀스 변화를 주어 영상에서의 영향을 최소화시켜 진단의 효과를 높이고자 한다. 1.5T AVANTO장비와 플라스틱 통, 각각의 인공관절(Normal, Co-Cr, Ni-Ti)을 사용하였으며 종이컵 안에 인공관절을 고정시킨 후 원통 모양의 플라스틱 통 안에 넣어 신호강도를 측정하였다. 균일하고 강한 신호강도를 획득하기 위하여 플라스틱 통은 물로 채웠다. 시퀀스는 T1 TSE, T2 TSE, PD TSE로 변화하면서 실험하였고 Axial영상을 획득하였다. 신호강도는 동일한 크기의 관심영역을 설정하여 최대값, 최소값을 제외한 후 평균을 구해 SNR, CNR을 측정하고 Image J를 이용해 PSNR을 측정하였다. 결과적으로 PD TSE가 T1 TSE, T2 TSE에 비하여 SNR과 CNR 값이 크게 나타나왔고 Co-Cr이 Ni-Ti에 비하여 PSNR의 수치도 크게 나타나고 Normal의 SNR 값과 유사하게 나타난 것으로 보아 PD TSE의 시퀀스와 Co-Cr의 합금을 사용하는 것이 진단 및 판독을 하는데 있어서 유용할 것으로 사료된다.
MR은 우수한 연조직 대비와 기능 정보를 보여줄 수 있지만, 방사선치료에서 정확한 선량 계산을 위해서는 CT영상의 전자밀도 정보가 필요하다. 방사선치료(Radiotherapy) 계획 워크플로우에서 MR영상과 CT영상을 융합하기 위해 환자는 일반적으로 MR과 CT영상 방식 모두에서 스캔된다. 최근에 딥러닝기술 덕분에 MR영상에서 딥러닝 기반의 CT영상 생성이 가능해졌다. 이로 인해 CT 스캔 작업을 할 필요가 없게 된다. 본 연구에서는 MR영상으로부터 CycleGan 딥러닝 기반 CT영상생성을 구현했다. T1가중이나 T2가중 중에 한 가지 또는 그 둘다의 MR영상을 가지고 합습한 3가지의 인공지능 CT생성기를 만들었다. 결과에서 우리는 T1가중 MR 영상 기반으로 학습한 생성기가 T1가중 MR영상이 입력될 때 다른 CT생성기보다 더 나은 결과를 생성할 수 있음을 발견했다. 반면, T2가중 MR영상 기반 CT생성기는 T2가중 MR영상을 입력 받을 때, 다른 시퀀스기반 CT생성기보다 더 나은 결과를 생성할 수 있습니다. MR영상을 기반으로 한 CT생성기는 곧 임상현장에 적용될 수 있는 기술이다. 특정 시퀀스 MR영상으로 학습한 머신러닝 CT생성기는 다른 시퀀스 MR영상으로 학습한 생성기보다 더 그 특정 시퀀스와 같은 MR영상을 입력받을 때 더 나은 CT영상을 생성할 수 있음을 보여주었다.
본 연구는 MRI 검사로 인하여 방사선사가 노출되는 소음의 양을 평가하여 소음저감 시설의 필요성과 제도 마련을 제안하고자 하였다. 소음측정은 대전광역시 S 종합병원의 1.5 Tesla MRI 장비(7개 검사)와 3.0 Tesla MRI 장비(16개 검사)를 대상으로 하였고, 소음측정기는 SC-804를 사용하였다. 소음측정 거리는 MRI 검사실 방음문에서 검사자의 업무 위치까지 100cm 이며, 측정 높이는 업무 시 검사자의 귀 높이 100cm 이다. 검사별 소음측정은 각 검사의 시퀀스(Sequence)마다 발생되는 소음 수치를 관측하여 20초마다 기록하였고 검사별 3회씩 측정하여 평균값을 제시하였다. 연구결과 방사선사가 노출되는 소음의 최댓값은 73.3 dB(A)로 3.0 Tesla 장비에서 시행한 MRCP 검사, 검사별 평균소음의 최댓값은 66.9(3.1) dB(A)로 역시 3.0 Tesla 장비에서 시행한 Myelogram 검사이다. 장비별 평균소음은 3.0 Tesla 장비가 61.9(4.1) dB(A), 1.5 Tesla 장비가 52.0(3.1) dB(A)로 3.0 Tesla MRI 장비가 약 10 dB(A) 정도 높았다(p<0.001). 방사선사가 노출되는 소음의 양은 청력에 영향을 미치는 수준은 아니지만 비청력적영향이 발생할 수 있는 수준이다. 소음을 저감하기 위해 MRI 조정실 후면에 커튼을 설치하여 반사음을 제거할 수 있지만, 제도 마련이 선행되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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