MRI System은 각종 여러 가지 Parameter들로 구성되어 있다. 그중 MRI 영상의 화질을 빼놓고 MRI를 논한다는 것은 어려운 일이다. 각종 Parameter들이 개발되고 발전되어오면서 MRI영상에서도 예전 System에서 보여지는 영상과는 비교 할 수 없을 정도의 고화질을 출력하고 있다. 그리고 방사선 영상 System이 고식적인 Film방식에서 digital방식으로 전환되어가고 있고 그에 따른 병원의 모든 시스템이 전산화가 되어가고 있다. 방사선 영상의 관리에 있어서 저장 이라는 부분이 아주 중요한 ��을 차지하고 있다. 그 방대한 자료를 Server에 저장하는 방법으로는 압축을 이용 하여 저장하는 방법을 사용하게 된다. 이 때 발생한 문제점은 원본 영상에 비해 압축시 영상의 화질 저하가 발생한다는 것이다. 의료 영상에서는 조그마한 화질저하도 오진의 우려가 있으므로 각별히 주의해야할 사항이다. 본 논문에서는 병원에서 진료중인 영상을 대상으로 각각의 파일 변환과 원본과의 비교, 원본 영상과 진료에 사용되어지는 모니터에서의 MRI 영상의 화질을 PSNR을 이용한 평가와 영상 평가방법에 의한 평가를 하였다. 실험결과 원본과 각종 영상 압축방법을 이용하여 압축한 영상을 비교 분석 하였는데 화질저하가 거의 나타나지 않았다. 하지만 원본영상을 display하는 모니터의 화질 에서 상당한 문제점이 드러났다. 판독용 모니터 와 의료용 모니터에서는 손색없는 고해상도의 영상을 출력해 냈는가 반면 일반 CRT, LCD 모니터에서는 각종 노이즈, 영상왜곡등 많은 문제점들이 나타났다.
고해상도 경동맥 자기공명영상(MRI)을 이용하여 경화판 특성을 파악할 수 있다. MRI는 경화판의 활동성 염증이나 경화판내 출혈을 비침습적으로 진단할 수 있는 능력이 있다. 3T MRI는 1.5T MRI에 비해 신호 대 잡음비와 대조도 대 잡음비가 높다. 동맥벽의 면적이나 표준화된 동맥벽 면적을 MRI로 측정하면 약물 치료 후 반응을 평가할 수 있다. 결론적으로 고행상도 MRI는 일과성 허혈이나 뇌졸중을 발생하기 쉬운 경화판의 진단과 치료 후 평가에 유용하다.
In recent years, medical image diagnosis has growing significant momentous in the medicinal field. Brain and lung image of patient are distorted with salt and pepper noise is caused by moving the head and chest during scanning process of patients. Reconstruction of these images is a most significant field of diagnostic evaluation and is produced clearly through techniques such as linear or non-linear filtering. However, restored images are produced with smaller amount of noise reduction in the presence of huge magnitude of salt and pepper noises. To eliminate the high density of salt and pepper noises from the reproduction of images, a new efficient fuzzy based median filtering algorithm with a moderate elapsed time is proposed in this paper. Reproduction image results show enhanced performance for the proposed algorithm over other available noise reduction filtering techniques in terms of peak signal -to -noise ratio (PSNR), mean square error (MSE), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), image enhancement factor (IMF) and structural similarity (SSIM) value when tested on different medical images like magnetic resonance imaging (MRI) and computer tomography (CT) scan brain image and CT scan lung image. The introduced algorithm is switching filter that recognize the noise pixels and then corrects them by using median filter with fuzzy two-sided π- membership function for extracting the local information.
Tractography using Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging (DT-MRI) is a method to determine the architecture of axonal fibers in the central nervous system by computing the direction of the principal eigenvector in the white matter of the brain. However, the fiber tracking methods suffer from the noise included in the diffusion tensor images that affects the determination of the principal eigenvector. As the fiber tracking progresses, the accumulated error creates a large deviation between the calculated fiber and the real fiber. This problem of the DT-MRI tractography is known mathematically as the ill-posed problem which means that tractography is very sensitive to perturbations by noise. To reduce the noise in DT-MRI measurements, a tensor-valued median filter which is reported to be denoising and structure-preserving in fiber tracking, is applied in the tractography. In this paper, we proposed the modified gradient descent method which converges fast and accurately to the optimal tensor-valued median filter by changing the step size. In addition, the performance of the modified gradient descent method is compared with others. We used the synthetic image which consists of 45 degree principal eigenvectors and the corticospinal tract. For the synthetic image, the proposed method achieved 4.66%, 16.66% and 15.08% less error than the conventional gradient descent method for error measures AE, AAE, AFA respectively. For the corticospinal tract, at iteration number ten the proposed method achieved 3.78%, 25.71 % and 11.54% less error than the conventional gradient descent method for error measures AE, AAE, AFA respectively.
본 연구는 뇌 자기공명영상에서 질환관심영역(ROI)을 설정하여 신호대잡음비(SNR)를 펄스 시퀀스 별로 분석하여 MRI CAD 개발에 필요한 기초자료를 활용하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 연구대상은 2005년 1월부터 2015년 12월까지 서울소재 대학병원에서 뇌 조영자기공명영상(Brain MRI Contrast Enhancement)을 검사한 환자 117명이다. 측정이 용이한 질환 2종류 수막종(Meningioma), 낭종(Cyst)을 측정대상으로 하였고, 측정방법은 Image J 프로그램을 사용하였다. 뇌질환의 SNR값을 측정하여 SPSS Statistics21 통계프로그램으로 ANOVA 분석을 하였으며 p < 0.05에서 유의한 것으로 판단하였다. 표본의 인구사회학적 특성, 시퀀스별 SNR의 평균값, 95% 신뢰 구간 값, SNR 평균차이 값 등을 분석하였다. 각 질환의 시퀀스별 분석결과는 Meningioma: T1CE > T2 > T1, FLAIR (p<0.05); Cyst: T2 > T1, T1CE > FLAIR (p < 0.05)였다. SNR 수치로 시퀀스들의 특징을 조합하여 질환의 특성을 파악할 수 있어 향후 자기공명영상검사의 정확성과 편의성을 제공하고, 판독보조진단 프로그램 개발의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
MRI 시스템이 수집하는 인체신호는 매우 미약하기 때문에 영상화 과정을 거치면서 외부 잡음이나 시스템 불안정성에 의한 영향을 쉽게 받을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 저 자장 MRI시스템에서 RF 수신코일의 디자인적 요소에 의해 발생되는 불균일성을 분석하여 영상의 균일도 향상 기법을 제안한다. 본 논문에서는 MRI영상의 신호강도 불균일성을 보정하기 위한 방법 중에서 팬텀 데이터를 이용하여 확장된 크기를 갖는 3차원 bias 볼륨 데이터를 획득하기 위한 방법을 제안함으로써 다양한 크기를 갖는 영상의 보정이 가능하도록 하였다. 제안된 bias 데이터의 최적화 기법을 적용하여 실험을 수행한 결과 단일 bias 데이터의 사용으로 다양한 영상법에 의한 영상을 효과적으로 보정할 수 있음을 확인 하였다.
뇌 자기공명영상(Magnetic Resornance Imaging; MRI)에서 검사 중 발생되는 소음을 줄이기 위한 기법으로 경사 파형을 변경한 Quiet $T_2$-weighted Turbo Spin-Echo(이하 Q-$T_2$)와 일반적으로 사용되는 $T_2$-weighted Turbo Spin-Echo(이하 $T_2$) 영상의 소음수준 및 영상의 질을 비교하여 그 유용성을 알아보고자 하였다. 3.0T MR 기기로 뇌 MR 검사를 받은 60명(남자 29명, 여자 31명, 평균 연령 60.1세)의 환자를 대상으로 하였다. Q-$T_2$와 $T_2$ 각각의 영상에서 소음 및 심박동수를 측정하였다. 정량적 분석은 Q-$T_2$와 $T_2$의 SNR, CNR, SIR 값을 측정한 뒤 독립표본 T검정을 이용하여 통계적 분석을 하였다. 정성적 분석은 Q-$T_2$와 $T_2$의 전체적인 영상의 질에 대하여 육안으로 평가하였다. 평가는 5점 척도로서 우수(excellent) 5점, 양호(good) 4점, 보통(fair) 3점, 불량(poor) 2점, 평가불가(unacceptable) 1점으로 평가하였다. Q-$T_2$와 $T_2$ 검사 중 평균소음과 peak소음은 Q-$T_2$가 기존 $T_2$에 비해 각각 $15dB_A$, $10dB_A$ 감소하였다. 또한 각각의 검사 중 120초 동안 심박동수의 평균값은 Q-$T_2$에서 더 낮은 값으로 나타났지만 통계적인 유의성은 없었다. 정량적 분석의 결과 CNR과 SIR은 유의한 차이가 없었으며, SNR은 Q-$T_2$가 더 낮은 평균값을 보임으로서 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 정성적 분석은 59개의 Q-$T_2$와 $T_2$ 영상의 질이 동일하게 우수(excellent) 5점으로 평가되었으며, 1개의 영상에서 모션 아티팩트로 인해 양호(good) 4점으로 평가되었다. Q-$T_2$는 기존의 $T_2$와 같이 검사시간 및 진단의 정확도는 동일하지만 소음을 효과적으로 감소시킬 수 있으며, 이로인하여 환자 편의를 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.
기능적 자기 공명영상(functional magnetic resonance imaging;fMRI)의 발전은 뇌 기능의 매핑, 휴식 상태에서 뇌 네트워크의 이해에 상당한 기여를 하였다. 본 논문은 알츠하이머의 진행상태를 분류하기 위해 CNN-LSTM 기반의 분류 모델을 제안한다. 첫 번째로 특징 추출 이전 fMRI 데이터에서 잡음을 제거하기 위해 4단계의 전처리를 수행한다. 두 번째, 전처리가 끝나면 U-Net 구조를 활용하여 공간적 특징을 추출한다. 세 번째, 추출된 공간적 특징은 LSTM을 활용하여 시간적 특징을 추출하여 최종적으로 분류하는 과정을 거친다. 실험은 데이터의 시간차원을 조절하여 진행하였다. 5-fold 교차 검증을 사용하여 평균 96.4%의 정확도를 달성하였고 이러한 결과는 제안된 방법이 fMRI 데이터를 분석하여 알츠하이머의 진행을 식별하는데 높은 잠재력을 가지고 있음을 보여준다.
MRI로부터 얻어지는 영상신호는 주파수 영역 데이터에 주파수 필터를 적용한 후 이를 역 퓨리에 변환하여 영상을 재구성하는 방법을 적용하고 있다. 의료 영상들을 임상에서 효율적으로 활용할 수 있도록 하기 위해 다양한 영상처리 기법들이 사용되고 있다. 즉 영상 진단 장비로 획득한 영상을 전처리과정(Preprocessing)을 수행하는 영상처리 기법과 이차원 영상을 삼차원으로 나타내는 영상 재구성 방법, 영상을 효율적으로 저장하고 전송하기 위한 영상 압축 기법과 복원 기법 등이 있다. 그리고 다양한 영상기기들로부터 획득한 영상을 조합하여 진단에 활용하는 기법, 영상기기 또는 주위 환경으로부터 발생한 로이즈 및 이물질의 제거, 영상의 신호강도와 신호대잡음비 (SNR, Signal to Noise Ratio)를 증가시키고 대조도를 향상시켜 영상의 화질을 개선하는 기법 등이 있다. 본 논문에서는 MRI로부터 획득한 k-space 데이터의 주파수 및 위상 성분을 변화시킬 수 있는 필터들을 설계한 후 각각의 특성을 비교 분석하여 임상에서 질환의 진단에 적용 가능한 최적의 필터, 즉 변형된 Fermi-Dirac 필터를 고안하였고 이 필터는 기존 MR 영상보다 영상의 화질을 개선시키는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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