Objective : The aim of this study was to investigate the usefulness of diffusion-weighted imaging [DWI] and apparent diffusion coefficiency [ADC] in distinguishing brain abscesses from cystic or necrotic brain tumors, which are difficult to be differentiated by conventional magnetic resonance imaging techniques. Methods : Seven patients with brain abscesses and ten patients with cystic brain tumors were studied from September 2003 to October 2005. Abscess, subdural empyema and ventriculitis were categorized to the abscess group and cystic or necrotic brain gliomas or metastatic brain tumors into the tumor group. Preoperative magnetic resonance images were performed in all patients and diffusion-weighted images and apparent diffusion coefficiency values of lesions were calculated directly from software of 1.5 tesla MRI [General Electrics, USA]. The ratio of the ADC of the lesion to contralateral regional ADC was also measured [relative ADC, rADC]. Results : The average ADC value of pyogenic abscesses group was $0.82+/-0.14{\times}10^{-3}\;[mean+/-S.D.]\;mm^2/s$ and mean rADC was 0.75. Cystic or necrotic areas had high ADC values [$2.49+/-0.79{\times}10^{-3}\;mm^2/s$, mean rADC=2.14]. ADC and rADC values of abscesses group showed about three times lower values than those of cystic or necrotic tumor group. Conclusion : This study results based on numerical comparison of signal intensities and quantitative analysis to distinguish between brain abscess and cystic or necrotic tumor, DWI and ADC mapping are thought to be very useful diagnostic tools.
Convolutional Neural Networks (CNNs) have recently been gaining popularity in the medical image analysis field because of their image segmentation capabilities. In this paper, we present a CNN that performs automated brain tumor segmentations of sparsely annotated 3D Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans. Our CNN is based on 3D U-net architecture, and it includes separate Dilated and Depth-wise Convolutions. It is fully-trained on the BraTS 2018 data set, and it produces more accurate results even when compared to the winners of the BraTS 2017 competition despite having a significantly smaller amount of parameters.
In this paper, we analysis 3 types of magnetic resonance image for determining whether brain infarction period is hyperacute or not. If its peirod is hyperacute, we can predict brain infarction transition direction. We use EPI(Echo Planar Image) for prediction of brain infarction transition direction. EPI is a good image for detecting brain infarction because EPI can detect the moving of water in brain which play an important role in deciding method of medical treatment. We utilize characteristics of 3 type of MRI and their relation in brain infarction patient for determining brain infarction period. By this method, we obtain each period characteristics and predict brain infarction transition direction more accurately comparing past method.
Two impedance imaging systems of multi-frequency electrical impedance tomography (MFEIT) and magnetic resonance electrical impedance tomography (MREIT) are described. MFEIT utilizes boundary measurements of current-voltage data at multiple frequencies to reconstruct cross-sectional images of a complex conductivity distribution (${\sigma}+i{\omega}{\varepsilon}$) inside the human body. The inverse problem in MFEIT is ill-posed due to the nonlinearity and low sensitivity between the boundary measurement and the complex conductivity. In MFEIT, we therefore focus on time- and frequency-difference imaging with a low spatial resolution and high temporal resolution. Multi-frequency time- and frequency-difference images in the frequency range of 10 Hz to 500 kHz are presented. In MREIT, we use an MRI scanner to measure an internal distribution of induced magnetic flux density subject to an injection current. This internal information enables us to reconstruct cross-sectional images of an internal conductivity distribution with a high spatial resolution. Conductivity image of a postmortem canine brain is presented and it shows a clear contrast between gray and white matters. Clinical applications for imaging the brain, breast, thorax, abdomen, and others are briefly discussed.
Myotonic dystrophy type 1 (DM1) is an autosomal dominant multisystem disorder caused by the expansion of cytosine-thymine-guanine (CTG) repeats in the myotonic dystrophy protein kinase (DMPK) gene. Some literatures indicated that DM1 had incidental CNS lesions such as white matter lesions and diffuse gray matter atrophy. We report a patient with DM1 whose brain magnetic resonance image (MRI) showed multifocal hyperintense lesions and cystic lesion on both frontotemporoparietal lobes.
목적: 본 연구에서는 숙달된 택시운전기사들을 대상으로 내비게이션 시스템을 이용하여 운전하는 한국인 대조군에 비교하여 해마의 부피와 모양 그리고 기능적 변화를 알아보고자 하였다. 대상과 방법: 총 8명의 대상군(4명의 숙달된 택시운전기사들과 4명의 같은 나이대 일반인 대조군)에 대해 삼차원 T1강조영상과 혈류산소 수준에 따른 기능성 자기공명영상을 촬영하였다. 해마의 용적과 모양, 기능성 자기공명영상 자료를 분석하여 두 군간에 신경 활성도 차이를 비교하였다. 결과: 해마의 용적은 두 군간에 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다(p > 0.05). 해마의 모양을 보면, 택시운전기사군의 왼쪽 해마가 대조군에 비해 전체 길이가 약간 길고 머리와 꼬리부분이 약간 더 컸다(p < 0.05, uncorrected). 기능성 자기공명영상에서는 택시운전기사군에서 대조군에 비해 방추상회가 특히 활성화되어 있었다. 결론: 택시운전기사군의 해마가 보이는 이러한 구조적, 기능적 변화는 그들의 직업과 관련하여 공간적 탐색능력을 지속적으로 사용하면서 해마와 관련 뇌영역이 기능적으로 분화했음을 나타내는 소견으로 추측할 수 있겠다.
목적 : 산소호흡을 이용한 뇌의 관류 자기공명영상의 임상적용 가능성을 알고자 하였다. 대상 및 방법 정상 성인 지원자 2명과 3명의 환자, 각각 모야모야병 환자 1명, 뇌경색환자 1명, 뇌수막종 환자 1명을 대상으로 하였으며, 1.5 Tesla의 자기공명영상 장치를 이용하여 뇌의 자화율 대조 (susceptibility contrast) echo planar image (EPI) 방법으로 뇌영역을 10 slice씩 25회(검사시간은 검사당 1.6초) 영상을 얻었다. 검사자는 안면마스크를 착용한 상태로 스캔 시작 8초 후부터 35초가지 산소 15 liter/min를 실내 공기와 혼합되어 흡입되도록 하였다. 획득된 영상을 Magnetom Vision (Siemens Medical Systems, Erlangen, Germany)의 VB31C 프로그램을 이용하여 산소투여전(3골 번째 검사)과, 산소투여 후의 초기 (12-18 번째 검사)와 후기(19-25 번째 검사) 군으로 나누었다. 초기 및 후기 군과 산소투여전 군의 신호차이는 Z-score 0.7 내지 1.0으로 하여 여러번 영상후 처리를 반복하여 difference map을 얻어서, T1 강조영상에 중첩시켜 관류 영상을 얻었다. 모야모야병 환자는 추가로 Gd-DTPA를 0.1 mmol/kg급속주사 후 동일한 방법으로 관류 영상을 얻어 산소호흡에 의한 관류 영상과 비교하였다. 결과 : 산소 공급 후에 시행한 자화율 대조 EPI 방법으로 2명의 지원자와 각각 1예의 모야모야병, 뇌경색, 뇌수막종 증례에서 혈류 분포를 반영하는 관류 영상을 얻을 수 있었다. 모야모야병 1예의 산소 호흡에 의한 관류 영상은 Gd-DTPA투여후의 관류 영상과 유사한 양상을 보였다. 결론 : 산소호흡을 이용한 자화율 대조 EPI 방법은 향후 뇌의 관류 자기공명영상 방법으로 적용이 가능하리라고 생각된다.
To evaluate the magnetic resonance imaging and electron microscopic findings of the hyperacute stage of cerebral fat embolism in cats and the time needed for the development of vasogenic edema. Magnetic resonance imaging was performed at 30 minutes (group 1, n=9) and at 30 minutes and 1, 2, 4, and 6 hours after embolization with triolein (group 2, n= 10). As a control for group 2, the same acquisition was obtained after embolization with polyvinyl alcohol particles (group 3, n=5). Electron microscopic examination was done in all cats. In group 1, the lesions were iso- or slightly hyperintense on T2-weighted (T2W) and diffusion-weighted (DWIs) images, hypointense on the apparent diffusion coefficient (ADC) map image, and markedly enhanced on the gadolinium-enhanced T1-weighted images (Gd-T1WIs). In group 2 at 30 minutes, the lesions were similar to those in group 1. Thereafter, the lesions became more hyperintense on T2WIs and DWIs and more hypoinfense on the ADC map image. In group 3, the lesions showed mild hyperintensity on T2WIs at 6 hours but hypointensity on the ADC map image from 30 minutes, with a tendency toward a greater decrease over time. Electron microscopic findings revealed discontinuity of the capillary endothelial wall, perivascular and interstitial edema, and swelling of glial and neuronal cells in groups 1 and 2. The lesions were hyperintense on T2WIs and DWIs, hypointense on the ADC map image, and enhanced on Gd-T1WIs. On electron microscopy, the lesions showed cytotoxic and vasogenic edema with disruption of the blood-brain barrier.
For fast MRI, the number of phase encoding steps has to be reduced. However, the reconstructed image is aliased if the phase encoding steps don't satisfy Nyquist sampling theory. SENSE is used in order to eliminate the aliasing effect as well as to reduce imaging time. SENSE is a linear algebraic technique applied to the multiple receiver data. In this study, we implement a tool to reconstruct the original image (SENSE image) with Sensitivity Encoding (SENSE)
문자와 그림을 인식하는데 있어 인식패턴의 반구차이는 인지심리학적으로 널리 연구되어왔고 또 증명되어졌다. 일반적으로 그림을 인식하는 있어서는 우반구 우세를 문자를 인식하는 있어는 좌반구 우세를 이야기하는데 본 논문에서는 그 사실을 바탕으로 fMRI 연구를 진행하였다. 동양문화권에서 문자로 사용되고 있는 한자 역시 그림으로 인식한다는 견해가 있다는 것이다. 한자의 인지가 좌반구 또는 우반구 우세라는 엇갈린 견해들이 있다. 그래서 본 논문에서는 한자와 그림의 인식패턴에 대한 반구차이 및 활성화되는 두뇌의 영역을 규명하기 위해 비교 실험하였다. 자극으로 사용되어진 그림은 한자와 동일한 의미를 가진 단순화된 것이다. 실험 디자인은 일반적으로 사용되는 블록디자인을 사용하였고 SPM을 사용하여 분석하였다. 결론으로 한자와 그림 인식패턴 모두 반구우세성을 이야길 할 경우 시각영역인 후두엽 및 측두엽 부분에서는 우반구 우세가 보이지만 일반적으로 반구우세성을 이야기하기는 무리가 있는 것 같다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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