• 전자공학회논문지SC
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• 제47권4호
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• pp.30-39
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• 2010

자기공명확산텐서영상(diffusion tensor magnetic resonance image, DT-MRI)으로부터 얻어진 확산텐서는 잡음에 민감하므로 주 고유벡터(principle eigenvector, PEV)의 필드에도 잡음이 포함되기 쉽다. 신경다발영상은 잡음에 매우 민감한 PEV로부터 얻어지기 때문에 실제 신경다발의 방향과 다를 수 있다. 따라서 잡음을 제거하기 위한 정규화(regularization) 과정이 필요하다. 본 연구에서는 고유값과 고유벡터를 정규화 하기 위한 방법으로 Dyadic Sorting(DS) 방법을 사용하였고 이를 구현하기 위한 알고리듬을 제시하였다. DS 방법은 $3\times3$ 화소에서의 고유값-고유벡터 쌍의 오버랩 정도를 측정할 수 있는 Intervoxel overlap function을 이용하여 고유값, 고유벡터를 재배열하는 방법이다. 본 연구에서는 이 방법을 3차원으로 적용하여 주 고유 벡터가 $45^{\circ}$인 합성영상과 임상데이터에 적용하였고, 그 결과 임상데이터의 피질척수로에 적용한 경우 제안한 DS 방법이 중간값 필터 방법에 비하여 AAE, AFA가 각각 79.97%~83.64%, 85.62%~87.76% 우수함을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권6호
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• pp.817-824
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• 2007

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.

• 한국방사선학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.343-351
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• 2017

최신 영상 기법인 MAGiC sequence의 RF coil channel 수 변화에 따른 T1, T2 이완 시간 및 T1, T2 이완율을 측정하여 분석하였고 그에 따른 재현성을 평가하였다. Channel 수가 각각 (1, 8, 16, 32)channel 인 RF coil에 조영제 phantom(1.0, 0.6, 0.2, 0mM)을 위치시키고 MAGiC sequence를 이용하여 T1, T2, R1, R2 map을 획득하였다. 그리고 각각의 channel 수와 농도별로 T1, T2, R1, R2 value 그리고 relaxation rate를 측정하였고 이를 기반으로 각 농도에 따른 Relaxivity를 구하였다. 각각의 coil에서 T1, T2, R1, R2 value를 측정한 결과 T1, R1 value는 coil간의 유의한 차이가 없었다(p>0.05). 하지만 T2, R2 value는 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.05). 사후분석 결과에서는 T2 value의 경우 1 channel coil에서 측정한 결과가 8, 16, 32 channel coil에서 측정한 결과와 유의한 차이가 나타났고(p<0.05) 8, 16, 32 channel coil간의 차이는 나타나지 않았다(p>0.05). R2 value의 경우도 마찬가지로 1 channel coil에서 측정한 결과가 8, 16, 32 channel coil에서 측정한 결과와 유의한 차이가 나타났으며 또한 8 channel coil에서 측정한 결과와 16 channel coil에서 측정한 결과가 유의한 차이가 나타났다(p<0.05). 결론적으로 T1, R1 value는 coil의 channel 수 변화에 따른 차이가 크지 않지만 T2, R2 value는 큰 차이를 나타냈다. 따라서 MAGiC sequence를 이용하여 T2, R2 value를 정량적으로 측정할 경우 재현성을 위해 동일한 channel 수의 coil을 사용해야 할 것으로 사료된다.