• Clinics in Shoulder and Elbow
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• 제12권2호
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• pp.173-179
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• 2009

목적: 견봉의 형태가 부위별로 변화한다는 가설하에 자기공명영상에서 사 시상면을 통해 부위별 견봉의 형태를 분석한 뒤 회전근 개 질환과 견봉의 형태가 연관이 있는 사 시상면을 찾고, 단순방사선 사진과 자기공명영상간의 견봉의 형태를 비교 분석해 보았다. 대상 및 방법: 견관절 자기공명영상 검사를 하고 회전근 개 질환으로 관절경 수술을 받은 71명을 대상군으로 하고 자기공명영상 검사상 회전근개 질환이 없는 16명을 대조군으로 하였다. 사 시상면 영상에서 견봉의 외측단부터 4 mm까지 단면을 S1, 그 내측 8 mm, 12 mm 부분을 S2, S3로 정하고, 각 사 시상면에서 견봉의 형태를 제1형:편평형, 제2형:만곡형, 3형:갈고리형으로 형태를 파악하고 변화여부를 확인하였다. 회전근 개 질환을 점액낭염, 부분층 파열, 전층 파열로 경중도를 나누고, 견봉의 형태가 이러한 경중도를 반영하는 사 시상면을 찾아보았고, 각 사 시상면의 견봉의 형태와 단순방사선 사진에서의 견봉의 형태를 비교하였다. 결과: 54명 (76.1%)에서 견봉 형태 변화를 보였으며 (p<0.001), S1, S2에서 같고 S3에서 달라지는 경우가 22건 (31%)으로 가장 많았다. S1영상에서는 제1형 (49.3%), S2에서는 제2형 (53.5%), S3에서는 제3형 (49.3%)이 가장 많았다. S1, S2영상에서 견봉 형태와 질환의 경중도 사이에 유의한 연관성이 있었다 (p=0.001, 0.022). 단순방사선과 자기공명영상간의 결과는 통계적으로 유의하게 일치하지 않았다 (p>0.05). 결론: 견봉의 형태는 사 시상면마다 변하였고, 자기공명영상의 사 시상면 영상 중 외측(S1, S2) 단면에서의 형태가 회전근 개 질환의 임상 증상과 관련성이 많음을 확인하였다. 단순 방사선 영상과 자기공명영상에서 통계적인 일치성은 없었다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제56권6호
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• pp.571-584
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• 2004

Magnetic Resonance Imaging (MRI) is one of the most advanced imaging techniques in clinical and research medicine. However, clinical application of MRI to the lung or thorax has been limited due to various drawbacks. Low signal intensity of the lung and cardiac and respiratory movements are the most serious problems with MRI in thorax. Nevertheless, MRI is superior to CT in some selected patients with thoracic diseases. The role of clinical MRI in thoracic disease has been widened with improvement of MR equipments and development of new pulse sequences. Otherwise, functional assessment of lung by MRI has been studied for the last decade. These include perfusion MRI with or without contrast enhancement and ventilation MRI with oxygen-enhancement or hyperpolarized noble gas, $^3He$ and $^{129}Xe$.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권1호
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• pp.9-22
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• 2021

Diffusion-weighted (DW) magnetic resonance imaging (MRI) is a rapid, unenhanced imaging technique that measures the motion of water molecules within tissues and provides information regarding the cell density and tissue microstructure. DW MRI has demonstrated the potential to improve the specificity of breast MRI, facilitate the evaluation of tumor response to neoadjuvant chemotherapy and can be employed in unenhanced MRI screening. However, standardization of the acquisition and interpretation of DW MRI is challenging. Recently, the European Society of Breast Radiology issued a consensus statement, which described the acquisition parameters and interpretation of DW MRI. The current article describes the basic principles, standardized acquisition protocols and interpretation guidelines, and the clinical applications of DW MRI in breast imaging.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2003년도 제27회 추계학술대회
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• pp.77-77
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• 2003

CT와 MRI의 단면 영상을 대상으로 영상분할 (Image segmentation)과 Image registration방법을 이용하여 인체 모델을 개발 하고자 한다. 우선 인체의 Head와 Neck부분의 CT와 MR 영상을 얻어 뼈, 근육, 인대, 그리고 그 밖의 장기의 해부학적 영상 특징을 분석하였다. 인체의 Head와 Neck 부분에 대한 CT와 MR 영상에 대해 각 부위별로 ROI(region-of-interrest)를 설정하였고, 각 volxel 마다 3차원 좌표를 계산할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 특히 각 해부학적 영상에서 부위별로 CT 번호를 분석하고, pulse sequence에 따른 MRI 영상의 부위별 특정을 분석하였다. 이 분석한 자료를 바탕으로 영상 분할을 하였다. 영상 분할전에 각종 잡음(noise) 제거 및 영상 분할을 효과적으로 처리하기 위해 기본적인 영상처리 (filtering)를 구현하였고, 대조도(contrast) 및 밝기(brightness)를 조절할 수 있게 프로그램을 구현하였다. 영상 분할 방법 중 선(line) 및 에지(edge) 의 검출 방법, 문턱치화(threshold) 방법, 영역확대(region growing) 방법으로 영상 분할을 해봄으로써 우리의 인체 모델링 개발에 가장 적합한 영상 분할 알고리듬 방법을 찾도록 시도하였다. 결과적으로 말하면, 한가지 방법의 알고리듬을 쓰는 것보다는 인체의 부위에 따라 두 가지 이상의 알고리듬 방법을 쓰는 것이 원하고자 하는 부위를 영상 분할하는데 더 효과적이다는 것을 알게 되었다. 우리의 연구 과제에서는 영역확대(region growing) 방법과 문턱치화 방법, 모드법(피크니스, 밸리)의 알고리듬을 이용하여 영상 분할을 한 결과 우리가 얻고자 하는 인체 부위별 중 근육과 뼈를 구별하는데는 별 무리가 없었으나, 인대 및 기타 장기를 구별하는데는 어려움을 겪게 되었다. 이후에 좀더 알고리듬을 연구하여 이번 연구에서 구별하기 어려운 장기 부분도 구별 할 수 있도록 노력하겠다.

• 응용통계연구
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• 제29권6호
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• pp.1129-1145
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• 2016

뇌기능 연결성 문제는 뇌의 신경역학적 현상과 밀접한 관련이 있다는 의미에서 뇌과학에서 주요 연구주제이다. 본 논문에서는 기능적 자기공명영상(fMRI)자료를 뇌활동에 대한 반응 자료의 주요 형태로써 선택하였는데, 이 fMRI자료는 높은 해상도 때문에 뇌과학 연구에서 선호되는 자료 형태이다. 뇌활동에 대한 생리학적 반응을 측정해서 자료로 사용한다는 전제하에서 뇌의 기능적 연결성을 분석하는 방법들을 고찰하였다. 여기서의 전제란 상태공간 및 측정 모형을 다룬다는것을 의미하는데, 여기서 상태공간 모형은 뇌신경역학을 표현한다고 가정한다. 뇌기능 영상자료의 분석은 무엇을 측정하였느냐에 따라서 분석방법과 그 해석이 조금씩 달라진다. 실제 fMRI자료를 고차원 자기회귀모형을 적용해서 분석한 결과를 논문에 포함하였는데, 이 결과를 통해서 서로 다른 도형문제를 푸는데 서로 다른 뇌신경 역학관계가 요구된다는 것을 엿볼 수 있었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제15권1호
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• pp.57-66
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• 2011

목적 : 0.35 Teslas의 저자장 자기공명영상 시스템에서 인체 조직의 물 성분 또는 지방 성분의 영상을 얻는데 있어서 주자장의 불균일도를 two-point Dixon 방법을 기반으로 보정하는 새로운 방법을 모색하였다. 대상 및 방법 : Two-point Dixon 방법을 사용하여 물과 지방의 위상이 동상일 때와 역상일 때의 영상들을 얻은 후 그 영상들로부터 위상과 크기의 위상 크기 결합 밀도 함수를 계산하고, 이를 통해 물과 지방의 영역을 분리하여 3차원 볼륨의 물 영역에서의 주자장의 불균일도 패턴을 분석하고 이를 반복적으로 보정하여 주자장의 불균일도를 개선하였다. 결과 : 제안한 영상 기법으로 인체의 여러 부위에서 주자장의 불균일도를 보정한 물과 지방 영상을 얻을 수 있었다. 삼차원 보정을 통하여 멀티 슬라이스 전체 영상에서 균일하게 물 또는 지방만의 영상을 얻을 수 있었다. 결론 : 위상-크기 결합 밀도 함수를 통하여 물과 지방의 영역을 분리할 수 있었고, 이를 이용하여 자장의 불균일도를 분석하고 보정할 수 있었다. 제안한 방법을 통해 주자장의 불균일도가 월등히 개선된 물 또는 지방 영상을 얻을 수 있었다.

• 대한영상의학회지
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• 제82권5호
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• pp.1103-1123
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• 2021

자궁은 크게 자궁체부와 자궁경부로 나뉜다. 이 중 자궁내막과 자궁근층으로 이루어진 자궁체부에는 양성에서 악성 종양까지 다양한 질환이 발생한다. 비침습적인 일차적 평가로 초음파와 컴퓨터단층촬영이 있으나 비특이적인 영상 소견으로 감별이 어려운 경우가 있다. 반면 높은 해상도와 병리학적 특성 파악이 가능한 자기공명영상은 병변의 위치 확인뿐만 아니라 조직학적 특징, 그리고 악성 종양의 병기 설정에도 도움을 준다. 이 종설에서는 영상의학과 의사들이 알아야 할 자궁체부에서 볼 수 있는 다양한 양성과 악성 종양들의 특징적인 자기공명영상 소견들과 이들의 감별점에 대해 정리했다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제35권4호
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• pp.321-326
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• 2012

병원에서 정형보철용 재료로 사용하는 스테인리스와 티타늄 금속을 같은 크기로 제작하여 자기공명영상에 미치는 영상학적 진단가치를 비교하였다. 영상의중심(Center), 영상이외부분(Background), 고 신호부분(High band)에 대한 신호강도 값을 가중치로 변환하여 금속시험편 없는(Norma)영상과 비교하였다. 또한 시상면영상과 횡단면영상의 왜곡범위를 정량적으로 수치화하여 금속시험편 없는 영상면적과 비교하였다. 그 결과 고 신호영상의 신호강도 값은 스테인리스의 경우 팬텀(Phantom) 2, 돼지 뼈(Bone) 1.8, 티타늄의 경우 팬텀 1.7, 돼지 뼈 1.3 만큼 금속시험편 없는 신호강도가중치 값보다 높은 것을 알 수 있었다. 또한 자기공명영상의 왜곡형태와 왜곡 범위는 금속시험편이 없는 영상의 단면적대비 스테인리스의 경우 팬텀 65.8 %, 돼지 뼈 61.5 %, 티타늄은 팬텀 23.1 %, 돼지 뼈 38.5 % 의 왜곡범위를 나타냈다. 결론적으로 본 실험에서는 신호강도가중치값과 왜곡범위가 낮게 변화를 보인 티타늄이 스테인리스 시험편보다 더 진단적 가치가 높은 자기공명영상임을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.145-146
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• 2017

본 논문에서는 남성의 하반신을 촬영한 MRI 영상으로부터 전립선을 분할하는 알고리즘을 제안한다. 우선 3 차원 입체 영상을 학습하기 위해 3D 컨볼루션 계층(convolutional layer) 및 3D 풀링 계층(pooling layer)에 기반한 네트워크를 제안한다. 다음으로 네트워크의 최후단에 해당하는 전연결 계층(fully connected layer)의 강인한 학습을 돕는 잡음 계층을 제안한다. 잡음 계층은 네트워크의 학습 파라미터 혹은 출력 영상에 가우시안 잡음를 더함으로써 드롭 아웃과 같이 훈련 영상에 대한 과적합(overfitting)을 막고 테스트 영상에 강인한 네트워크의 학습을 돕는다. 마지막으로 실험을 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 우수한 분할 성능을 보임을 확인한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.147-148
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• 2015

MRI검사 시 다양한 환자를 고려한 변화에 적절한 coil의 선택과 조건에 따른 SNR의 차이를 조사하여 우수한 SNR의 영상을 획득하고자 한다. MR영상 획득실험은 Bottle Phantom를 이용하여 Philips achieva 1.5T와 SIMENS 1.0T을 이용하여 sequence별, surface coil별로 MR영상을 획득하여 SNR를 구하였다. 주자장이 1.0T에서 가장 높은 SNR은 TSE와 FLAIR에서 knee coil, GE에서 head coil로 측정되었고, 주자장이 1.5에서 가장 높은 SNR은 TSE에서 head coil, FLAIR와 GE에서 knee coil로 측정되었다. 본 연구에서 획득한 결과를 중심으로 다양한 환자를 고려한 변화에 따른 적절한 coil의 선택과 조건에 따라 SNR의 차이를 조사하여 우수한 SNR의 영상을 제시하여야 한다.