임상적용 전 단계에서 마우스와 같은 작은 설치류를 이용한 신경학적 실험의 필요성이 높아지면서 임상용 3T MRI를 이용한 마우스 뇌 영상의 요구가 높아지고 있다. 본 연구에서는 임상용 3T MRI를 이용한 마우스 뇌 영상의 가능성과 기술적인 적용과 최적화에 대해 알아보고자 하였다. 20~25g 체중 마우스 3마리에서 임상용 3T MRI를 이용하여 T1 강조영상(T1WI), T2 강조영상(T2WI), FLAIR (Fluid Attenuated Inversion Recovery) 영상, 가돌리늄 조영 T1 강조영상(Gd-T1WI), 확산 강조영상(DWI)을 시행하였다. 대상이 되었던 마우스 1마리는 뇌 경색을 유발시키지 않았으며 2마리는 우측 중대뇌동맥을 결찰하여 일측 뇌경색을 유발하고 1시간, 24시간, 72시간에 각각의 MRI 영상을 시행하였으며 각 영상에서 마우스 뇌의 striatum, 뇌실, 대뇌 피질의 해부학적 구별, 뇌 경색 부위의 진단 가능성 등을 분석하였다. T2WI에서 마우스 뇌의 striatum, 뇌실, 대뇌 피질의 해부학적 구별이 모두 가능하였고 T1WI, FLAIR, DWI 영상에서는 위의 해부학적 경계부위의 해상도는 감소하였다. 뇌경색 부위는 경색 후 1시간, 24시간, 72시간 영상 모두에서 발견되었고 T2WI, FLAIR에서는 24시간, 72시간에서만 구분되었다. 임상용 3T MRI를 이용한 마우스 뇌 영상에서 해부학적 부위의 구별이 가능하였고 특히 DWI를 이용하여 급성기 뇌 경색의 진단이 가능하였다. 앞으로 기술적인 적용과 최적화를 위한 노력이 계속 진행된다면 임상 실험에 큰 도움을 줄 수 있을 것이라 생각된다.
Tailored RF 경사자계 영상법을 이용하여 혈류효과를 배제한 자화율 효과만의 뇌기능 영상을 얻을수 있었다. 일반적인 RF를 이용한 경사자계 뇌기능 영상법은 빠른 경사자계 영상법으로 인해 정맥뿐만 아니라 동맥에서의 혈류효과와 $T2^{*}$ 효과가 합쳐진 영상을 얻게되는 반면, tailored RF를 이용한 경사자계 영상법은 산소소모와 관계된 자화율 변화에 의한 뇌기능 영상을 얻을 수 있었다. 본 논문에서 tailored RF를 이용하여 뇌기능 영상에서 자화율효과와 혈류효과를 명확히 구분할 수 있음을 보였다. 그리고 실험결과로 얻은 신호는 충분히 크고 산소 소모의 변화를 보다 더 정확히 표현하므로 지금까지 다른 경사자계 영상법으로는 어려웠던 뇌기능 영상에서 정량화된 산소 신진대사 연구의 가능성을 보여주었다.
Jung Hyun, Kim;Jong-Min, Lee;Uicheul, Yoon;Hyun-Pil, Kim;Bang Bon, Koo;In Young, Kim;Dong Soo, Lee;Jun Soo, Kwon;Sun I., Kim
대한의용생체공학회:의공학회지
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제25권5호
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pp.323-328
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2004
대뇌조직 구분을 위한 실험적인 정보를 제공하기 위한 뇌조직 확률 지도를 개발하는 경우 개인마다 구조적으로 다양한 형태를 가진 뇌의 특성과 특히 인종간의 두드러진 차이론 반드시 고려해야 한다 본 연구에서는 특정 그룹에 대한 뇌조직 확률 지도를 제작하는데 필요한 절차를 알아보고 나이에 따른 그룹간의 뇌조직 확률 지도의 구조적인 차이를 살펴보고자 한다 피험자 그룹은 100명의 건강한 한국인이며 나이에 따라 두 그룹으로 분류하였다. 뇌 확률 지도의 기준 좌표계를 설정하기 위해 전체 그룹 내의 모든 피험자의 뇌 영상에 대한 평균 영상을 구하고, 각 뇌 영상을 기준 좌표계로 정규화 시킨다. 정규화 과정에서 얻어진 변환 매개 변수를 미리 각 뇌조직(회질, 백질, 뇌척수액)으로 분할된 피험자의 영상에 적용하고 각 그룹 내에서 변환된 뇌 조직 영상을 평균함으로써 뇌 조직 확률 지도를 완성하였다. 나이에 따른 구조적인 차이를 살펴보기 위해 그룹간 확률 값의 차이 영상을 구하였다. 이전 연구결과에서와 마찬가지로 나이가 증가함에 따라 뇌실이 확대되고 회질의 위축이 전체적인 뇌 영역에서 일어났다. 그러므로 우리는 대뇌 조직 분할을 위해 설험적인 정보들을 사용하고자 할 때는 특정 그룹에 대한 뇌 확률 지도를 사용할 것을 제안한다.
이 논문은 뇌 자기 공명 영상을 Talairach 좌표계에 맞추어 반자동적으로 정합시키기 위한 방법을 제시한다. 뇌영상을 Talairach 좌표계로 변환시키기 위해서는 anterior commissure (AC), posterior commissure (PC), 최 전방점 (AP), 최 후방점 (PP), 최고점 (SP), 최저점(IP), 좌측점 (LP), 우측점 (RP)을 정해주고, 뇌의 회전각을 구하기 위해서 좌뇌와 우뇌의 가운데를 지나는 선을 지정해 준다. 이때 제안한 방법을 쓰면 뇌를 좀더 쉽고 안정된 방법으로 정합할 수 있게 된다. 이 논문에서는 일단 뇌의 midsagittal plane을 추출해 내기 위해 사용자가 axial, coronal 방향에서 각각 두 개씩의 점을 지정해준다. 이후 원형정합을 이용하여 Corpus Callosum의 대강의 위치를 찾아내고 다음 단계에서 그 주변의 영역에 대한 원형정합을 통하여 정확한 AC와 PC의 위치를 찾아낸다. 마지막으로 단면의 밝기 정보를 이용하여 뇌의 경계를 이루는 나머지 점들을 찾을 수 있는데 이렇게 찾아낸 점들로 뇌자기공명영상을 정합하면 좀더 편리하고 안정적인 정합 결과를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 후취자극 제어장치를 이용하여 후각자극에 대한 인간의 뇌의 활성화 영역을 뇌기능자기공명영상(functional magnetic resonance imaging : fMRI)장치로 측정 또는 가시화하고 이의 임상적용에 대한 기초자료를 마련하고자 하였다. 우선 후각에 이상이 없고 코 수술 경험이 없는 오른손잡이 피험자 4명을 대상으로 5번에 걸쳐 Echo Plannar Imaging(EPI)에 의한 혈액산소농도의존(blood oxygen level dependent : BOLD)법을 이용하여 후각자극에 의한 뇌기능자기공명영상 실험을 수행하였다. 후각자극은 MRI 장치에서 사용할 수 있도록 제작된 후취제어장치를 사용하였으며, 제시된 향은 천연 향의 일종인 lavender-like fragrance를 사용하였다. 향의 제시는 후각의 피로도를 감안하여 3회의 휴식기관과 2회의 자극기간을 각 30초씩 번갈아 시행하였으며, 동시에 5초 간격으로 각 절편 당 30 영상을 연속적으로 획득하였다. Correlation법으로 0.4∼0.7의 문턱치(threshold)범위에서 통계 처리된 뇌의 활성화 영상은 EPI영상과 같은 부위의 T1 강조영상에 overlapping 시켰다. 호흡에 의한 artifact를 제거하기 위해 실험실에 만든 장치로 호흡을 측정하여 post-processing 할 때 반영하였다. 이렇게 얻어진 fMRI 영상의 신호변화를 관찰하여 활성 영역의 위치를 분석하였다. 그 결과 후각자극에 의해 뇌의 전두엽 피질(frontal cortex), 소뇌(cerebellum), 그리고 뇌교(pons)에서 활성화된 신호를 발견할 수 있었다. 또한, 측두엽(temporal lobe)과 뇌섬(insula)에서도 의미 있는 신호가 관찰되었다. 그러나, 일차 후각영역인 piriform cortex와 entorhinal cortex, amygdaloid complex, 그리고 이차후각영역인 orbitofrontal cotex에서는 그다지 많은 빈도로 신호가 발견되지 않았다. 결론적으로 BOLD법을 이용한 fMRI에 의하여 후각자극에 대한 뇌의 활성화영역을 관찰할 수 있었으며, 후각자극에 대한 뇌의 기능을 연구하는데 있어서 중요한 정량적 자료를 제공할 수 있다는 점을 확인할 수 있었다.
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.
목 적 : 본 연구는 전 수면 주기 동안 수면단계에 따른 전체 뇌 영역과 수면 관련 뇌 영역들의 뇌기능 연결망의 변화를 살펴보기 위해 동기화된 뇌파(EEG)-자기기능공명영상(fMRI)를 전 수면 주기 동안 측정하고 신호처리 기법을 사용함으로 수면 단계에 따른 뇌 연결망의 탐구가 가능함을 살펴 보기 위해 수행되었다. 방 법 : 정상 성인 피험자 5인을 대상으로 6~7시간의 수면동안 MRI 기계 안에서 안전도, 심전도, 근전도와 EEG-fMRI를 측정하였고 EEG에 발생한 MRI 자장 변화 잡음과 심박관련 잡음을 제거하였다. fMRI에서는 피험자의 움직임에 의해 발생하는 영상 왜곡을 보정하는 부분볼륨활용기법을 제안하여 사용하였다. 잡음이 제거된 수면중 fMRI에 독립성분분석기법을 적용하여 뇌 전체를 68 영역으로 구획하여 수면 연구에 적합한 뇌 구획 지도를 만들고 이를 바탕으로 각 구획들간의 연결성을 계산하였다. 수면관련 뇌심부 영역을 선택하여 연결망 분석을 수행하였다. 결 과 : 뇌파를 비롯한 수면 생리적 신호들은 잡음 제거의 방법을 이용하게 되면 수면단계설정에 문제가 없으며 수면 단계별 뇌 연결망 연구가 가능함을 보여 주었다. 뇌연결망 분석에서 수면 관련 뇌심부 연결망은 렘과 비렘수면에 따라 다른 특성이 나타나는데 비렘수면에서 전반적으로 높은 연결성을 보였다. 대뇌를 포함한 전체 뇌 연결망의 경우 각성에 비해서 수면 중에 뇌 연결성이 떨어지는 양상을 보였다(Kolmogorov-Smirnov 검정 ; p < 0.05, Bonferroni corrected). 결 론 : 본 연구를 통해서 장시간 수면 EEG-fMRI 측정과 수면단계설정이 가능하고 신호처리 기법을 통해서 보정하게 되면 뇌기능 연결망을 이용한 전체 수면 뇌 연구가 가능함을 시사한다.
뇌정맥발달기형은 일반적으로 증상을 유발하지 않는 흔한 두개 내 혈관 기형이다. 뇌정맥발달기형과 관련된 출혈은 동반된 해면상 기형이 원인인 경우가 대부분인 것으로 알려져 있으며, 뇌정맥발달기형 내 혈전증이 뇌출혈을 일으킨 경우는 극히 드물게 보고되어 있다. 저자들은 혈전증을 유발할 수 있을 것으로 보이는 특이한 구조의 뇌정맥발달기형을 가진 환자에서 혈전증과 큰 뇌출혈이 생긴 1예를 경험하였기에 컴퓨터단층촬영 소견과 자기공명영상 소견을 보고하고자 한다.
의료정보 시스템은 의료영상과 진단정보를 공유할 수 있는 환경을 제공해주는 효과적인 진단 보조 도구이지만 단순히 정보의 저장과 전송만을 제공한다. 이러한 단점을 해결하고 진단활동의 효율성을 높이기 위해서는 의료영상 분류 및 검색 시스템이 필요하다. 의료영상 분류 및 검색 시스템은 질환 영상과 유사한 영상을 제공함으로써 진단활동의 효율성을 높이고, 다양한 사례 확인을 통하여 보다 전문적인 의료활동을 제공할 수 있다. 그러나 기존의 영상 분류 및 검색 시스템은 영상의 표면적인 정보만을 이용하므로 영상이 내포하는 의미를 파악하기 어렵다. 그러므로 영상의 표면적인 정보뿐만 아니라 영상을 구성하는 요소들의 관계를 파악하여 영상을 분류할 수 있는 의료영상 분류 시스템이 필요하다. 본 논문에서 제안한 기법은 뇌 자기공명영상에서 영상의 표면적인 정보와 공간정보를 추출하여 뇌 자기공명영상을 학습하고 분류한다. 영상의 표면적인 정보는 영상 자체가 갖는 색상, 모양 등의 정보로 하위 영상정보라 하고, 영상의 논리정보를 상위 영상정보라 한다. 본 논문에서는 하위 영상정보와 상위 영상정보를 추출할 때 뇌의 해부학적 명칭과 구조를 활용하였다. 하위 영상정보는 뇌 영상의 부분 영역들에 대한 해부학적 명칭을 부여하기 위해 활용되고, 상위 영상정보는 명칭이 부여된 부분 영역들의 관계를 활용하여 정보를 추출한다. 각 정보는 학습과 분류에 사용된다. 실험에서는 질환을 갖는 뇌 자기공명영상을 활용하였다.
본 논문에서는 뇌의 자기공명(이하 MR로 줄임) 영상에서 양측 대뇌반구의 뇌백질과 뇌회백질의 추출에 관하여 연구하였다. MR 영상은 특정 장기에서 일정한 gray level 값을 유지하는 전산화단층촬영(이하 CT로 줄임) 영상과는 달리 사람마다 gray level 값이 다르며 한 사람에 대해서도 각 슬라이스에 따라 gray level 값이 다르므로 각 슬라이스별로 조직의 특성을 파악하여 백질과 회백질의 추출에 이용하였다. 먼저 뇌를 둘러싸고 있는 두피, 근육, 두개골과 함께 안구를 제거한 후 두 개강 내에 위치한 뇌간과 소뇌의 특성을 차례로 인식하여 대뇌반구로부터 분리한 후 제거하였다. 또한 추출된 대뇌의 영상으로부터 백질과 회백질의 체적을 구하고, 뇌신경게 진단방사선과 전문의의 manual 작업과 비교하여 본 논문에서 제시한 방법의 정확도를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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