• 한국방사선학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.9-14
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• 2021

방사선에 의한 피폭 없이 대조도가 우수한 영상의 획득이 가능한 자기공명영상은 진단에 필수적이지만 영상에서의 노이즈 발생은 불가피한 요소이기 때문에 이를 보완하기 위해 자기공명영상장치의 변수들을 조절하여 우수한 특성을 가진 영상을 획득할 수 있다. 이 중, 여기횟수 (NEX; number of excitation)는 추가적인 영상 특성의 저하 없이 우수한 특성의 영상을 획득할 수 있지만 scan time이 증가하여 motion artifact를 발생시킬 수 있고, scan time의 증가에 비례하여 영상의 특성이 향상되지 않기 때문에 적절한 NEX의 설정이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 MRiLab simulation program을 통해 자기공명영상의 모든 변수들을 고정시킨 후, NEX만을 조절하여 획득한 뇌 T2 강조 영상의 정량적 평가를 통해 NEX 변화에 따른 영상 특성의 경향성을 평가하고자 하였다. 획득한 영상의 노이즈 레벨 및 유사도 평가를 하기 위해 신호 대 잡음비 (SNR; signal to noise ratio), 대조도 대 잡음비 (CNR; contrast to noise ratio), 평균 제곱근 오차 (RMSE; root mean square error) 그리고 최대 신호 대 잡음비 (PSNR; peak signal to noise ratio)를 계산하였다. 결과적으로, 노이즈 레벨 및 유사도 평가 인자 모두 NEX가 증가함에 따라 개선된 값을 보였으나, 점차 증가폭이 감소함을 보였다. 따라서, 과도하게 큰 NEX는 장시간의 scan에 따른 motion artifact를 발생시켜 영상 특성을 저하시킬 수 있으므로, 적절한 NEX의 설정이 중요함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.37-44
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• 2021

뇌 MRI 영상의 자동 분류는 뇌종양의 조기 진단을 하는 데 있어 중요한 역할을 한다. 본 연구에서 우리는 심층 특징 앙상블을 사용한 MRI 영상에서의 딥 러닝 기반 뇌종양 분류 모델을 제안한다. 우선 사전 학습된 3개의 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 MRI 영상에 대한 심층 특징들을 추출한다. 그 이후 추출된 심층 특징들은 완전 연결 계층들로 구성된 분류 모듈의 입력 값으로 들어간다. 분류 모듈에서는 우선 3개의 서로 다른 심층 특징들 각각에 대해 먼저 완전 연결 계층을 거쳐 특징 차원을 줄인다. 그 이후 3개의 차원이 준 특징들을 결합하여 하나의 특징 벡터를 생성한 뒤 다시 완전 연결 계층의 입력값으로 들어가서 최종적인 분류 결과를 예측한다. 우리가 제안한 모델을 평가하기 위해 웹상에 공개된 뇌 MRI 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 모델이 다른 기계학습 기반 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.940-952
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• 2020

The Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disease commonly found in the elderly individuals. It is one of the most common forms of dementia; patients with AD suffer from a degradation of cognitive abilities over time. To correctly diagnose AD, compuated-aided system equipped with automatic classification algorithm is of great importance. In this paper, we propose a novel deep learning based classification algorithm that takes advantage of MRI biomarker images including brain areas of hippocampus and cerebrospinal fluid for the purpose of improving the AD classification performance. In particular, we develop a new approach that effectively applies MRI biomarker patch images as input to 3D Deep Convolution Neural Network. To integrate multiple classification results from multiple biomarker patch images, we proposed the effective confidence score fusion that combine classification scores generated from soft-max layer. Experimental results show that AD classification performance can be considerably enhanced by using our proposed approach. Compared to the conventional AD classification approach relying on entire MRI input, our proposed method can improve AD classification performance of up to 10.57% thanks to using biomarker patch images. Moreover, the proposed method can attain better or comparable AD classification performances, compared to state-of-the-art methods.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.85-97
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• 2003

MRI, CT, MRI, PET, SPECT, fMRI 등과 같은 단층의료영상은 병원에서 환자의 진단 및 치료 임상적 연구에서 폭넓게 사용되고 있다. 동일한 대상에 대하여 서로 다른 정보를 얻거나 비교를 하기 위하여 서로 다른 영상양식으로 촬영하거나 시간적 간격을 두고 단층영상을 획득하는 경우가 많다. 3차원 영상정합은 비교하고자 하는 두 영상을 하나의 3차원 좌표 공간으로 지도화하는 것이며, 크게 마커기반 정합과 특징기반 정합으로 분류된다. 뇌 영상의 3차원 정합은 뇌 수술부위 선정, 뇌 기능 연구, 뇌 지도화 연구 등에서 시각적 분석과 정량적 분석에서 중요한 위치를 차지한다. 본 논문에서는 뇌의 단층영상에 대하여 흔히 사용되고 있는 3차원 정합인 마커기반 정합법과 특징기반 정합법에 대하여 소개하고 이에 대한 비교 고찰을 행하고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권1호
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• pp.44-48
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• 2016

장기추적 뇌영상 연구에서 자기공명영상장치의 노후 또는 기술 발전에 따른 업그레이드로 인해 연구기간 내 동일한 촬영 조건을 유지하기 어렵다. 특히, 자장 세기가 1.5T에서 3T로 증가한 경우가 많아, 기존 1.5T 영상을 새로운 3T 영상과 통합해서 분석에 사용하는 것이 가능한지 확인할 필요가 있다. 본 논문에서는 자장 세기와 스캔 방향이 다른 자기공명영상에서 측정한 해마 체적의 재현성을 연구 분석하였다. 실험참가자 296명의 3차원 T1 영상을 1.5와 3T 자기공명영상장치 각각에서 스캔 방향을 달리하여 획득하고 뇌영상 연구에 널리 사용되는 Freesurfer를 이용하여 실험참가자의 해마 체적을 측정하였다. 해마 체적의 영상종류 간 차이를 확인하기 위해 대응표본t-검정을 수행한 결과, 자기공명영상장치의 자장 세기와 스캔 방향에 따라 해마체적이 유의하게 차이가 있음을 확인하였다. 이런 결과는 촬영조건에 따라 측정된 해마체적이 달라질 수 있음을 의미하므로, 촬영 조건이 다른 영상을 통합 분석할 수 있는 기법의 개발이 필요하다고 판단된다.

• 감성과학
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• 제14권3호
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• pp.403-414
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• 2011

본 연구에서는 객관적인 아름다움에 대한 주관적인 미적 경험으로서의 인지적, 감정적 경험에 관여하는 뇌 활성화 과정을 기능적 자기공명영상을 이용하여 검토해 보았다. 우선, 프랙탈 이미지에 대한 미적평가 행동과 제로 보편적인 아름다움의 준거를 확인하였다. 평정 결과에 기초하여, 전체 270개 이미지 중 가장 점수가 높은 50개를 아름다운 이미지로, 점수가 낮은 50개를 아름답지 않은 이미지로 선정하였다. 두 가지 조건을 블록으로 제시한 신경영상 연구 결과, 아름답다고 평가한 이미지에 대해서는 미적 경험에 관여하는 인지적, 정서적 처리에 관여된 부위인 전두엽과 대상회와 뇌섬엽이 활성화되었으며, 아름답지 않다고 평가한 이미지에 대해서는 부정적인 정서와 관련된 중후두회와 전설소엽의 활성화가 관찰되었다. 아름다움 평가에 대한 조건별 접속분석의 결과, 미적평가가 긍정적인 이미지에 대해서는 측두엽의 활성화가, 부정적인 이미지에 대해서는 두정엽의 활성화가 특징적으로 나타났다. 이에 대해 의미론적 해석과 추상화 과정과 연결하여 논의하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제13권2호
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• pp.183-189
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• 2009

목적 : 유방자기공명영상에서 3 차원 최대 강도 투사 (3D MIP) 재건 영상의 유용성을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 유방암으로 진단받고 유방자기공명영상을 시행한 27명의 환자의 54개의 유방을 대상으로 하였다. GE Signa Excite Twin speed (GE medical system, Wisconsin, USA) 1.5 T 기기를 이용하여 기본 영상으로 축면 T2 강조 T1 강조 영상과 시상면 T1 강조 지방 억제 영상, 역동적 조영 증강 영상과 감산 영상을 얻었다. 이후 초기 역동적 조영증강 영상의 감산영상으로 워크스테이견 (GE Medical system)을 이용하여 3D MIP 영상을 얻었다. 3D MIP 영상과 기본 유방자기공명영상에서 발견된 병변을 ACR BI-$RADS^{(R)}$ MRI lexicon에 따라 분석하였다. 각각의 영상에서 발견된 병변의 소견들을 비교하고 3D MIP에서 기본자기공명영상에서 보다 추가적인 정보를 얻을 수 있는지 알아보았다. 결과 : 종괴의 경우 기본 유방자기공명영상에서 보이는 56개 중 43개가 3D MIP 영상에서 발견되었다 (76.8%). 비종괴성 조영 증강의 경우 20개 중 17개가 발견되었다 (85%). 169개의 초점성 조영증강 병변이 3D MIP 영상에서, 109개가 기본 유방자기공명영상에서 확인되었다. 3D MIP 영상에서 60.9%의 category 3병변이 발견되었고(14/23), 68.87%의 category 4 병변 (11/16), 100%의 category 5병변 (28/28)이 발견되었다. 3D MIP 영상에서 분석된 조영증강 병변들의 category가 기본 유방 자기공명 영상의 결과들과 통계적으로 일치하였다(p-value < 0.0001). 기본 유방 자기공명 영상에서 초점으로 분석된 2개의 병변들이 3D MIP 영상에서는 다초점성의 악성 병변으로 발견되었고, 1개의 추가적 병변이 3D MIP 영상에서만 발견되었다. 결론 : 3D MIP 영상은 한계점들을 갖고 있으나, 기본 유방자기공명영상의 분석에 있어 추가적으로 이용 시 유용하다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제12권2호
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• pp.157-164
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• 2011

유방암중 관상피내암으로 진단 받은 환자를 대상으로 조영제 주입전, 후의 감산된 영상과 3차원 재구성된 영상을 정량적으로 비교 분석하여 재구성된 영상의 효과와 유용성을 고찰 해보고자 한다. 조직학적으로 관상피 내암으로 진단 받은 환자 20명을 대상으로 3.0T MR scanner를 이용하여 감산된 영상과 3차원 재구성한 영상을 획득하였다. 분석 결과 감산 영상과 재구성한 영상에서 신호대 잡음비는 병변, 유관조직, 지방조직에서 재구성한 영상에서 높은 신호대 잡음비를 보였으며 두 영상에서의 대조 도대 잡음비는 차이를 보이지 않았다.

• 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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• 대한자기공명의과학회 2001년도 제6차 학술대회 초록집
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• pp.109-109
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• 2001

Purpose： To assess the feasibility of sequential administration of ferumoxides and mangafodi trisodium in the same imaging protocols. Method： Thirty patients underwent double-contrast enhanced MR imaging of liver usi ferumoxides (Fe-MRI) and mangafodipir trisodium (Mn-MRI) on 1.5T GE Horizon system. In twenty patients, Mn-MRI was immediately followed by Fe-MRI. In ten patients, Fe-MR was performed first, then Mn-MRI was performed immediately, In all cases, precontras T1-weighted in-phase and opposed-phase spoiled gradient echo (GRE) images an T2-weighted fast spin-echo images (TR 4000ms, TE 102ms, ETL 8-12) were obtained Fe-MRI was performed with FSE and steady state GRE (TE 10 msec, flip angle 30 sequences. Mn-MRI was performed with in-phase and opposed-phase spoiled GR sequences. The SNR changes after the use of each contrast agents were calculated.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권2호
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• pp.69-78
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• 2016

허혈성 뇌졸중은 뇌혈관의 혈전이나 색전에 의해 뇌 혈류가 감소하게 되어 뇌 조직이 기능을 못하는 질환으로, 질환의 특성상 뇌혈관의 폐색 여부를 확인하는 것이 중요하기 때문에 질환의 진단에 있어서 의료 영상이 필수적으로 활용된다. 그 중에서도 뇌 자기공명영상은 뇌의 구조적인 정보들을 얻을 수 있어 질환을 진단하는데 그 지표로 널리 활용되고 있다. 하지만 허혈성 뇌졸중과 같은 응급 질환의 경우 빠른 진단과 처치에 도움이 될 수 있는 지능적인 시스템이 요구됨에 비해, 기존의 의료 영상 저장 시스템으로는 신속하고 직관적인 영상 정보 제공이 어렵다. 즉, 기존의 시스템은 피상적인 메타 데이터를 이용하여 의료 영상을 관리하고 있어 의료 영상에 내재된 주요 의미적 정보를 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 뇌 자기공명영상이 내포하고 있는 주요 의미적인 정보인 뇌의 해부학적 구조와 같은 영상 정보를 제공할 수 있도록 하는 템플릿 중심의 영상 매핑 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 방대한 양의 영상을 대표할 수 있는 대표 영상(템플릿)을 선정하여 의미적 특징과 대표 영상(템플릿) 사이의 대응성을 정립하고, 전문가(의사)에 의해서만 분석될 수 있는 영상 사이의 의미적 연관성을 표면화 시켜 의미 기반의 영상 관리를 가능케 한다.