Neurodegenerative disorders, like Alzheimer's disease, are often accompanied by reduced brain perfusion (cerebral blood flow). Using the intrinsic magnetic properties of water, arterial spin labeling magnetic resonance imaging (ASLMRI) can map brain perfusion without injection of radioactive tracers or contrast agents. However, accuracy in measuring perfusion with ASL-MRI can be limited because of contributions to the signal from stationary spins and because of signal modulations due to transient magnetic field effects. The goal was to optimize ASL-MRI for perfusion measurements in the aging human brain, including brains with Alzheimer's disease. A new ASL-MRI sequence was designed and evaluated on phantom and humans. Image texture analysis was performed to test quantitatively improvements. Compared to other ASL-MRI methods, the newly designed sequence provided improved signal to noise ratio improved signal uniformity across slices, and thus, increased measurement reliability. This new ASL-MRI sequence should therefore provide improved measurements of regional changes of brain perfusion in normal aging and neurodegenerative disorders.
Abstract - In this paper, a segmentation method for brain Magnetic Resonance(MR) image using region clustering technique with statistical distribution of gradient image and fuzzy rules is described. The brain MRI consists of gray matter and white matter, cerebrospinal fluid. But due to noise, overlap, vagueness, and various parameters, segmentation of MR image is a very difficult task. We use gradient information rather than intensity directly from the MR images and find appropriate thresholds for region classification using gradient approximation, rayleigh distribution function, region clustering, and merging techniques. And then, we propose the adaptive fuzzy rules in order to extract anatomical structures and diseases from brain MR image data. The experimental results shows that the proposed segmentation algorithm given better performance than traditional segmentation techniques.
The aim in this paper is to show how to extract scalp of a series of brain MR images by using region growing segmentation algorithm. Most researches are all forces on the segmentation of skull, gray matter, white matter and CSF. Prior to the segmentation of these inner objects in brain, we segmented the scalp and the brain from the MR images. The scalp mask makes us to quickly exclude background pixels with intensities similar those of the skull, while the brain mask obtained from our brain surface. We make use of connected threshold method (CTM) and confidence connected method (CCM). Both of them are two implementations of region growing in Insight Toolkit (ITK). By using these two methods, the results are displayed contrast in the form of 2D and 3D scalp images.
Nonketotic hyperglycinemia (NKH) is a rare metabolic brain disease caused by deficient activity of the glycine cleveage system. Localized proton MR spectroscopy (echo-time 166 msec), performed in an infant with the typical clinical and biochemical features of neonatal NKH, showed a markedly increased peak intensity at 3.55 ppm, which was assigned to glycine. Serial proton MR spectrosocpic studies indicated that glycine/choline and glycine/total creatine ratios correlated closely with the patient's clinical course. Proton MR spectroscopy was useful for the non-invasive detection and monitoring of cerebral glycine levels in this infant with NKH.
본 논문은 MR 머리 영상 데이타를 디렉트 볼륨 렌더링하는 방법을 제안한다. MR 영상을 가시화하기 위해서는 서피스 렌더링을 많이 사용하나 이 방법은 면을 추출하는 과정에서 면 내부의 정보를 잃어버린다. 디렉트 볼륨 렌더링은 면 내부의 정보를 추출 할 수 있으나 데이타의 특성상 MR 머리 영상 데이타에 이 방법을 적용하기가 쉽지 않다. 이 논문에서는 MR 머리 영상 데이타를 뇌와 뇌 이외의 구성 요소로 분할한 다음에 뇌 복셀값을 증가시키고 원래의 영상과 다시 결합시켜 디렉트 볼륨 렌더링을 시도하였다. 뇌 경계선은 히스토그램 경계값, 모포로지 연산, 스네이크 알고리즘(snakes algorithm)을 이용하여 추출하였다. 추출된 뇌 경계선는 육안으로 추출한 것의 91~95%의 유사도를 보인다. 제안된 디렉트 볼륨 렌더링은 뇌와 뇌 이외의 구성 요소를 동시에 3차원 가시화하였다.
Purpose: It is known that diffusion-weighted MR imaging (DWI) is helpful in the evaluation of malignancy grading in brain tumor. This study was to evaluate the DWls with different b-values of various brain tumors in order to determine optimal b-values on 3T MR unit. Method: On a 3T MR unit, DWls with b-values of 1, 000, 3, 000 and 5, 000 s/mm2 were obtained in 20 patients of pathologically-proven brain tumors (7 metastases, 4 high grade gliomas, 2 Iymphomas, 2 low grade gliomas, 2 germinomas, and one each of germinoma, meningioma, hemangioblastoma and central neurocytoma. The overall image quality, contrast between normal brain parenchyma and tumor and signal intensities of solid and cystic components were comparatively evaluated among DWls with different b-values by visual inspection.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권11호
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pp.3479-3492
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2022
Longitudinal quantification of brain changes due to development, aging or disease plays an important role in the filed of personalized-medicine applications. However, due to the temporal variability in shape and different imaging equipment and parameters, estimating anatomical changes in longitudinal studies is significantly challenging. In this paper, a longitudinal Magnetic Resonance(MR) brain image segmentation algorithm proposed by combining intensity information and anisotropic smoothness term which contain a spatial smoothness constraint and longitudinal consistent constraint into a variational framework. The minimization of the proposed energy functional is strictly and effectively derived from a fast optimization algorithm. A large number of experimental results show that the proposed method can guarantee segmentation accuracy and longitudinal consistency in both simulated and real longitudinal MR brain images for analysis of anatomical changes over time.
본 논문은 뇌의 자기공명영상에서 백질과 회백질 및 뇌척수액을 분리하고 각각의 체적을 산철하기 위한 것이다. 본 연구는 먼저 뇌의 자기공명영상에서 영상의 배경을 제거한 후 외피 및 지방층으로부터 뇌 영역 전체를 분리하였으며, 부분체적의 문제(partial volume artifact)에 의해 명암 값의 번짐 현상을 보이는 뇌의 내부 영역에서 자기 공명영상의 생성원리를 근거로 명암 값의 산술적인 해석을 통해 원래의 단면 안에 존재하던 각 성분의 부분체적을 산출하였다. 산출된 백질과 회백질 및 뇌척수액의 부분체적은 번짐 현상을 보이는 자기공명영상에서 각 성분을 분리하기 위한 판별값을 경정하기 위해 사용되었고, 최종적으로 백질과 회백질 및 뇌척수액의 체적을 산출하도록 하였다. 본 연구는 뇌의 위축을 보이지 않는 정상인의 자기공명영상을 대상으로 하였으며, 향후 이러한 연구 결과는 알쯔하이머 병이나 뇌성마비등과 같은 퇴행성 뇌 질환 환자의 뇌 위축정도를 객관적으로 진단하는 방법으로 사용 될 수 있다.
목적: 신경고종의 자기공명영상 소견과 표피성장인자수용체의 발현 사이의 상관관계를 알아보고자 본 실험을 시행하였다. 대상 및 방법: 수술적 제거 혹은 생검으로 확진된 41예의 신경교종(저등급 성상세포종 8예, 역형성 성상세포종 12예, 다형성 교아세포종 21예) 환자에서 시행한 자기공명영상을 종양의 경계, 괴사, 균질도, 출혈, 조영증강, 그리고 종괴주위의 부종에 대하여 분석하여 각 소장인자수용체의 염색을 시행한 후 그 염색 분포 및 강도에 대한 등급값을 정하였다. 각 환자에서 얻어진 종양 조직을 면역조직화학법으로 표피성 장인자수용체의 염색을 시행한 후 그 염색 분포 및 강도에 대해 등급값을 정했다. 각 자기공명소견과 표피성장인자수용체 발현의 상관관계를 통계적으로 알아보았다. 결과: 자기공명영상에서 종괴주위 부종만이 표피성장인자수용체의 염색 분포(r=0.71, p=0.00) 및 염색 강도(r=0.69, p=0.00)와 유의한 상관관계를 보이는 소견이었다. 나머지 소견은 표피성장인자수용체의 발현과 통게적으로 유의한 상관관계를 보이지 않았다. 결론: 자기공명영상은 신경교종의 진단에 있어 유용한 방법이며, 신경교종에서 종괴주위 부종은 그 조직병리학적 악성도의 예측 뿐만 아니라, 표피성장인자수용체의 발현을 예측하는 데에도 도움이 되는 소견이다.
To exhibit our clinical experience of diffusion-weighted (DW) MR imaging for various brain pathologies and to determine its role in characterizing brain pathologies in children. DW images in 177 children (M:F=96:81, mean age, 4.7 years) with various brain pathologies were retrospectively collected over past 3 years. DW images (b value: 1000 s/mm) were reviewed along with corresponding apparent diffusion coefficient (ADC) maps. Brain pathologies included cystic or solid brain tumor (n = 55), cerebral infarct (n = 32), cerebritis with or without brain abscess (n = 21), metabolic or toxic brain disorder (n = 19), demyelinating disease (n = 16), hypoxic-ischemic encephalopathy (n = 16), intracerebral hemorrhage including traumatic brain lesion (n = 15), and posterior reversible leukoencephalopathy (n = 3). We reviewed whether DW images and ADCmaps contribute to further characterization of brain pathologies by defining a chronological age of lesions, the presence of cytotoxic edema in lesions, and the nature of cystic lesions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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