고양이 뇌 지방색전증을 유발한 후 자기공명 관류영상기법을 이용하여 대뇌혈류량을 정량적으로 분석하고 동적특성 변화를 구현 할 수 있는 기법을 제안한다. 고양이 20마리를 대상으로 한쪽 내경동맥에 리노레익 (n=11)을 주입하여 뇌 지방색전을 유발시켰고, 대조군으로는 이바론 입자 (n=9)를 주입하여 색전이 유발되게 하였다. 그 후 30분과 2시간에 각각 T2강조, 확산강조영상을 획득하고 가장 색전이 많이 일어난 부위에서 관류강조영상을 획득하였다. 획득한 데이터는 IDL 소프트웨어와 자체 개발한 영상처리 알고리즘을 이용하여 신호강도 곡선을 ${\Delta}R_2^*$ 곡선으로 변환한 후 적분하여 뇌혈류량을 측정하였다. 실험군에서 병변부위의 뇌혈류량은 정상부위에 비해 감소하였으며, 뇌혈류량 비는 시간경과에 따라 유의한 차이가 있었다 (P<0.005). 뇌 지방색전증의 초기에는 혈류량이 감소하였으나, 2시간에서는 30분에 비해 뇌혈류량이 다소 증가됨을 관찰 할 수 있었다. 뇌경색 발생시 조기에 자기공명확산 및 관류강조영상을 획득하여 개발한 영상처리 알고리즘을 적용하여 뇌 혈류량의 다양한 동적변화 특성 및 혈류역학적 변화를 상대적 관류도 맵으로 얻을 수 있었다.
뇌 MR 영상의 분석을 통해 질환을 자동적으로 진단하고 판별을 하기 위한 전처리 단계에서 정상인의 MR 영상 모델과 현재 고려되어지는 대상 영상과의 비교 작업이 요구된다. 이를 통해 보다 정확한 질병에 대한 근거를 제시함으로서 진단이 가능하게 된다. 이러한 비교 작업을 위해 우선적으로 해결해야 하는 것이 현재 대상 영상이 정상인의 MR 영상 시리즈 중 어느 위치의 영상과 일치하는 지를 판별해야 한다. 실질적으로 뇌 MR 시리즈는 영상의 특징에 따라 크게 몇 개의 그룹으로 분류된다. 따라서 본 논문에서는 매핑을 위한 각 구성 요소의 특징을 추출해 자동으로 뇌 영상의 그룹핑을 함으로써 매핑시 고려되어지는 슬라이드의 범위를 좁혀줄 뿐만 아니라 영상의 질에 따라 부분적인 손실이 있다 하더라도 전후 관계 정보를 이용하여 유추가 가능한 방법을 제시한다. 800여개의 T2 MR 강조 영상에 대해서 실험을 행하여 비교적 정확한 그룹핑 결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.
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.
해마를 비롯하여, 뇌 기능과 밀접한 관련을 가지는 뇌 하위조직의 분석에 대한 최근 연구로 MR 영상 등의 해부학적 영상으로부터의 볼륨 추출, 형상 복원, 대칭성 비교 등을 들 수 있다. 이러한 연구들은 뇌의 해부학적 정보에만 의존함으로써 관심영역에 대한 신진대사 등의 분석에 한계를 가진다. 본 논문에서는 뇌 해마영역에 대하여 해부학적, 기능적 특성의 동시 분석이 가능한 프로시저를 제안한다. 먼저 해부학적 영상과 기능적 영상의 다중모달리티 영상정합을 수행하고 이를 기반으로 해마 SPECT 볼륨이 추출되며, 나아가 체적 측정 및 강도 분포 등의 정량분석을 수행함으로써 해부학적 영역의 기능정보에 대한 직관적이며 객관적인 분석이 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 MR 영상의 3차원 가시화 및 분석을 위한 단일 채널 MR 영상의 자동 뇌영역 분할 방법을 제안한다. 이 방법은 4단계의 2차원 및 3차원 처리에 의하여 뇌윤곽을 찾아낸다. 1,2단계에서는 곡선 적합을 이용한 자동 문턱치화에 의하여 머리마스크와 초기 뇌마스크를 생성한다. 3단계에서 입방보간으로 초기 뇌마스크의 3차원 볼륨을 생성하여 형태학적 연산, 연결부위 레이블링에 의하여 중기 뇌마스크를 생성한다. 최종적으로 곡선 적합에 의한 자동 문턱치화를 이용하여 뇌마스크를 정련한다. 제안한 알고리즘은 영상의 슬라이스 방향을 고려할 필요가 없고 영상이 뇌 전체를 포함하지 않아도 되며, T1, T2, PD, SPGR등 다양한 종류의 MR 영상의 자동적인 뇌영역의 분할에 유용하다. 실험에서 20세트 MR 영상에 대하여 수동분할을 기준으로 0.97 이상의 유지도를 보였다.
의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있다. 뇌 MR 영상에서의 질병 진단을 위한 전처리 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 영상 분할 단계이다. 본 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 뇌 영상 분할 방법을 제시한다. T2 강조 영상의 반전된 영상에서 원본 영상을 뺀 차이 영상의 결과로 회백질·뇌척수액·비정상 영역이 두드러지게 나타나는 점을 이용해 회백질 뇌척수액·비정상 영역과 백질 영역을 분리하는 방법을 제안한다. 또한 뇌척수액 영역의 위치 정보와 몇 가지 특징들을 정의하여 분할되어진 회백질·뇌척수액· 비정상 영역에서 뇌척수액 영역만을 분할하는 방법을 제시한다. 600 여 개의 T2 강조 영상에 대해서 실험을 행하러 비교적 정확한 분할 결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.
일반적으로 정신질환인 경우 뇌의 미세한 이상이 있는 것으로 알려져 있어 자기공명영상의 시각적 분석에서 뇌의 구조적 이상을 밝히는 데 한계가 있다. 따라서 특정 부위의 용적이나 모양의 이상을 통하여 정신질환의 뇌 구조적 이상을 연구하는 것이 일반적이다 이러한 경우 뇌 자기공명영상은 조직간의 경계가 불분명하여 뇌 구조 분석의 신뢰도는 조직별 분할의 정확성이 좌우한다 본 논문에서는 뇌 자기공명영상의 특성에 적합한 퍼지 분할법을 반복적으로 적용함으로써 분할 영상의 질을 개선하여 뇌 구조 분석의 신뢰도를 높이고, 사용자 편의성을 고려한 소프트웨어를 이용한 좌우 뇌섬엽 용적 측정을 통해 뇌 구조적 이상에 대한 보다 나은 분석 방법을 제시한다.
최근 신경계 질환의 진단에 많이 이용되는 관류자기공명영상기법 중 상대적 뇌 혈류량(relative cerebral blood volume)의 분석에 의한 뇌교종의 악성도 구분(고등급과 저등급 종양의 구분)에 있어 자기공명영상의 뇌 혈류량 검사의 유용성에 대하여 알아보고자 하였다. 뇌교종 환자 17명(평균연령 57.5세, 남자 11명, 여자 6명)을 대상으로 모든 환자에게 수술 전 관류자기공명 영상과 고식적 뇌 자기공명영상을 시행하고, 조직의 병리학적 검사를 시행하였다. 국소적 뇌 혈류량과 상대적 뇌 혈류량의 분석은 지멘스사의 소프트웨어(PAT)와 자체 개발한 영상 후 처리 소프트웨어 Xmap 2.0을 이용하여 비교, 분석하였다. 대상자 17명 중 뇌교종이 저등급인 6명과 고등급인 11명의 관류자기공명영상의 분석 결과는 저등급 뇌교종의 상대적 뇌 혈류량의 백질에 대한 종양부위의 평균 뇌 혈류량(rCBVw)의 평균은 1.62, 피질에 대한 종양부위의 평균 뇌 혈류량(rCBVc)의 평균은 0.12이었다. 고등급 뇌교종의 상대적 뇌 혈류량의 rCBVw의 평균은 33.53, rCBVc의 평균은 0.96이었다. 뇌교종과 반대측 뇌 백질과의 통계적인 상관성은 0.01(p-value)이었고. 뇌교종과 반대측 피질과의 통계적인 상관성은 0.02(p-value)로 나타났다. 결과 중 뇌교종과 뇌 백질의 통계분석수치가 뇌교종과 피질과의 통계분석 결과보다 더 유의한 결과를 나타내었다. 결국 두 가지 모두에서 유의한 결과를 나타냄을 알 수 있었다(p<0.05). 임상적으로 기존의 자기공명영상과 병리학적 결과와 함께 관류자기공명영상은 뇌교종의 등급을 판단하는데 있어 유용할 것으로 사료된다.
뇌 혈관 영상은 2D로 되어있어 임상에서 뇌의 이상 유무와 질병의 진행 정도를 판별하는데 어려움이 있다. Volume Rendering은 2차원 데이터를 3차원 영상으로 재구성하여 오브젝트의 내부 모습을 3차원으로 볼 수 있게 해주는 장점이 있어 진단에 도움을 줄 수가 있다. MRA(Magnetic Resonance Angiography) 는 MRI(Magnetic Resonance Imaging)을 이용하여 Vascular Imaging 하는 기법이다. MRA 혈관 영상을 가시화하는 방법으로 MIP(Maximum Intensity Projection)를 이용하였다. 본 논문에서는 256×256 크기의 MRA영상 48장을 MIP 로 볼륨 랜더링하여 뇌 혈관 영상을 3차원으로 가시화 하였다.
뇌정위 수술(Stereotactic Surgery)은 컴퓨터 단층영상과 자기공명 영상 같은 3차원 영상을 이용하여 뇌병변의 위치를 입체적으로 정확히 파악하여 정상 뇌에 대한 손상을 최소화하며 병변을 수술하는 기법이다. 본 논문에서는 수술 받을 환자의 컴퓨터 단층영상과 자기공명 영상 등 다양한 종류의 3차원 볼륨 데이터를 전처리한 다음 동일한 3차원 공간 내에서 정렬시켜 선택적 또는 동시적으로 3차원 영상을 가시화 하는 기법을 제안한다. 또한 3차원 영상에서 뇌정위 수술의 삽입점과 목표점을 지정할 수 있는 기능을 지원하며 수술 경로에 따른 가상 수술의 시뮬레이션을 통하여 수술 경로의 안전성을 검증할 수 있게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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