Mr(Magnetic Resonance ) 영상은 인체 기관의 상태에 관한 많은 정보를 가지고 있어 이것을 분석하여 가시화하면 의료 진단에 유용하게 이용될 수 있다. MR 영상의 가시화는 영상의 획득, 전처리, 조직 분류, 보간, 렌더링의 단계로 이루어진다. 이 단계 중 Mr 영상의 불완전성 때문에 현재 조직 분류 및 보간이 문제로 되어 있다. 본 논문에서는 머리 MR 영상을 대상으로 조직 분류 및 보간에 대한 기법을 제안하고 제안된 기법을 바탕으로 뇌를 3차원 가시화한다. 조직 분류 기법에서는 뇌조직 성분 구성 등 임상 실험에 의해 밝혀진 뇌에 대한 구조적인 지식을 단계적으로 이용한다. 보간 기법은 오목 윤곽선에 사용할 수 있게 동적 탄성 보간기법을 개선하였다. 제안한 구조적인 분류 기법 및 보간 기법을 다른 기법과 비교 평가한다.
본 논문에서는 일반 X-ray 필름을 사용하는 기존 아날로그 의료 영상 진단 체계의 문제점들을 해결하기 위해 연구 개발된 포괄적인 영상관리 전송 시스템(PACS)에서의 효율 적인 영상 전송과 저장을 위해 병원에서 매일 다량으로 발생하는 의료 영상들 중 CT와 MR영상을 대상으로 하여 새로운 무손실 영상 압축 기법인 CRAC 압축 알고리즘을 설계하 였다. CRAC 압축 알고리즘에서는 CT와 MR 영상의 파일구조를 분석하여 런랭스 코딩에 적합하도록 데이터를 재배열하는 전처리 작업을 설계하였으며, 이를 CT와 MR 영상에 최적 화 시킨 개선된 런랭스 알고리즘으로 1차 압축시켜 그 결과를 산술 부호화 알고리즘과 결합 함으로써 압축효율을 향상시켰다. 이러한 CRAC 압축 알고리즘은 무손실 압축 기법으로, 의 료 영상을 압축한 수 손실 없이 원 영상을 그대로 복원할 수 있기 때문에 PACS에서의 CT, MR 영상의 판독을 위한 단기 저장시에 적합한 압축 알고리즘으로 CT와 MR 영상의 무손 실 압축에 대해 새로운 전처리 방법을 제시하였고, 기존 무손실 압축 방법들과 비교 분석한 결과 압축률이 2.1%∼5.9% 정도 향상되었다.
영상의 좋고 나쁨을 나타낼 때는 대조도, 해상도, 잡음 그리고 Artifact 등을 정량적으로 측정하거나 기준이 되는 영상과 정성적으로 비교하게 된다. 이 중에서 Artifact는 영상의 해부학적 진단에 오류를 범하게 하여 엉뚱한 병리학적 해석을 내리게 하거나 해석이 불가능하게 하기도 하므로 적절한 규명을 하여 그 원인을 제거하는 등, 응당한 조치를 취해 최상의 화질을 유지하기 위한 노력을 기울여야한다. MR 영상에서 Artifact는 기하학적 늘림(stretch), 주름(wrinkle), 왜곡(distortion), 허상(ghost), 줄(line), 눈잡음(snow noise), 신호의 증감 등과 같은 다양한 현상으로 나타나며 이들은 영상을 해석할 때 오류를 범하는 원인이 된다. Artifact의 발생원인으로는 MR 장치의 기능장애, 부적절한 영상기법의 구사, 또는 MR 영상의 고유한 성질에 기인하기도 한다. MR Artifacts의 근본적인 이해를 위해서는 MRI의 물리적 원리와 장비에 관한 이해가 필요하다. 이렇게 MR Artifact는 여러 가지 인자들이 복합적인 관계를 가지고 나타나기 때문에 분류하기가 쉽지 않지만 전형적인 양상과 원인 그리고 그에 대한 여러 가지 대책을 살펴보고자 한다.
의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있으며 의료 영상 시스템과 같은 활용 분야에서는 질병이 있는 환자의 자동 진단을 위한 연구도 활발하게 이루어지고 있다. 여기서는 뇌 MR영상에서의 질병을 자동 진단할 수 있는 방법에 관한 연구를 한다. 뇌 MR영상에서의 질병 진단을 위한 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 비정상 영역의 추출 단계이다. 이 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 전처리 단계로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역 추출 방법을 제안한다. 일반적으로 비정상적인 영역의 명암간 분포는 회백질 영역의 분포와 유사하나 두께 차이로서 구분이 가능하다. 여기서는 이 정보를 활용하여 정상인의 뇌영상에 대해서 회백질의 평균 두께 분포를 구하여 테스트로 입력되어지는 영상에서 회백질의 평균 두께 이상의 영역만을 남김으로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역을 추출할 수 있음을 보인다. 또한 추출되어진 비정상 영역에 대해서 진단에 필요한 인자를 자동으로 측정하였고 뇌경색, 뇌종양 환자를 포함한 63명의 뇌 MR 영상 시리즈에 대해서 실험하여 비교적 정확한 추출결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.
본 연구는 의료영상 중에 가장 많이 사용하는 의료 영상인 MR영상 중에서 머리 부위의 질병인 뇌종양에 대한 진단을 돕기 위한 연구이다. 뇌 MR영상의 T2강조 영상을 살펴보면, 종양 영역은 명암이 밝게 나타나고 종양 영역의 주변은 어둡게 나타나는 특성을 볼 수 있다. 따라서 제안된 방법은 뇌종양 특성인 명암의 밝기 정보를 기반으로 비정상 영역 내에서 명암 정보가 유사한 영역끼리 그룹화하고 그 중에 가장 밝은 영역을 종양 후보 영역으로 추출한 후 각 후보 영역들 중에서 MBR이 가장 큰 것을 종양으로 검출한다.
목적 : Echo planar image (EPn와 다론 MR 영상기법에서 2시간 이내의 초급성 출혈의 발견율의 차이를 비교해 보고자 한다. 대상 및 방법 : 인위적으로 뇌출혈을 유발시킨 백서 10마리를 대상으로 EP1, 급속 스핀에코 (FSE) T2 강조영상, Fluid attenuated inversion recovery (FLAIR) 영상, 스펀에코 (SE) Tl 강조영상과 Tl 강조 Gradient echo (GE) 영상을 이용하여, 뇌출혈을 일으킨 2시간 후에 MR 촬영을 하였다. 추가적으로 3마리는 출혈 30분 후에, 6마리는 1시간 후에 각각 EPI와 FSE T2 강조영상을 얻었다. 얻어진 영상에 대한 주관적인 시각적 평가를 하기위하여 세명의 방사선과 의사가 출혈 병변이 어느 MR 영상 기법에서 제일 잘 보이는지를 평가하였다. 정량적인 평가 로는 병변-정상 뇌설질의 대조잡음비(contrast-to-noise ratio, CNR)를 측정하였다. 통계처리는 Wilcoxon-Ranks test를 이용하였다. 결과 : 시각적 평가에서 출혈 병변이 높은 신호강도로 나타난 EP1, FLAIR, FSE T2 영상 중 EPI 영상이 특히 높은 신호강도로 나타나 제일 쉽게 병변이 구별되었다. 정량적인 평가에서 출혈 병 변-정상 뇌설질의 CNR은 EPI와 FLAIR 영상에서 다른 세 영상기법에 비해 통계적으로 유의하게 우월하였다 (p<0.01). 그러나 EPI와 FLAIR 영상간의 CNR은 동계적으로 유의한 차이가 없었다 (p>0.10). 추가적으로 출혈 30분과 1l시간 후 촬영한 모두에서 EPI영상과 FSE T2 강조 영상은 정상에 비해 높은 신호강도를 보여 병변의 구별이 가능하였다. 결론 : 백서에서 유발시킨 초급성기 뇌출혈의 여러 기법의 MR 영상 중 EPI 영상이 영상획득 시간이 가장 빠르면서 시각적 평가와 정량적 평가에서 출혈의 발견율이 가장 높아 출혈의 선속한 진단에 유용할 것으로 생각된다.
본 연구는 금속 인공물을 감소시키는 데 있어 synthetic MR 기법의 효과를 평가해보고자 하였다. 실험은 척추 수술용 나사로 제작된 팬텀을 대상으로 synthetic MR 기법과 고속 스핀 에코 기법을 적용하여 in-plane과 through-plane 영상을 획득하고 금속 인공물의 면적을 비교해 보았다. 금속 인공물은 signal-loss와 signal pile-up 영역으로 구분하여 측정하였고 둘의 합을 통해 최종 인공물의 면적을 계산하였다. 그 결과, in-plane, through-plane 모두 synthetic MR 기법을 적용했을 때 상대적으로 금속 인공물이 감소하였다. 시퀀스 별로 비교하면 in-plane의 경우 T1 영상은 23.45%, T2 영상은 20.85%, PD 영상은 19.67%, FLAIR 영상은 22.12% 감소하였다. 또한 through-plane의 경우 T1 영상은 62.95%, T2 영상은 73.93, PD 영상은 74.68%, FLAIR 영상은 66.43% 감소하였다. 이러한 결과의 원인은 synthetic MR 기법 적용 시 signal pile-up에 의한 왜곡이 발생하지 않아 전체 금속 인공물의 크기가 감소하였기 때문이다. 따라서 synthetic MR 기법은 매우 효과적으로 금속 인공물을 감소시킬 수 있어 영상의 진단적 가치를 높이는 데 도움을 줄 수 있다.
목적: 물체 내부의 온도를 비침습적으로 측정할 수 있는 양성자 공명 주파수 이동에 의한 MR 온도영상의 재구성에 center array-sequencing 위상펼침(PU) 기법을 적용시켜 그 성능 및 유용성을 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: MR 온도 영상에 앞서 잡음 수준이 다른 타원형 팬텀들을 컴퓨터 모의 실험으로 제작하고 제안된 PU방 법을 적용시켜 잡음에 대한 성능을 평가하였다. MR 실험은 PU 실험과 이를 이용한 온도분포영상획득 실험으로 구분하여 수행되었다. 1.5T MR 영상장치에서 무릎코일과 $T2^*$ 경사자장에코 펄스열을 이용하여 MR 영상을 얻었다. 물통, 오렌지, 아가젤 등의 팬텀을 실험 대상으로 하였고 자체 제작된 온수펌프 장치로 팬텀의 온도를 조절하였다. T 형 열전쌍 온도측정장치로 팬텀 온도를 측정하고 MR 온도영상 결과와 비교하였다. 획득된 MR영상의 위상분포는 제안된 PU방법으로 위상을 편 후 온도분포 영상을 재구성하였다. 가열 전 후의 온도변화와 MR 영상의 위상변화 관계를 이용하여 아가젤 팬텀 내의 MR온도분포 영상을 구하였다. 결과: 제안된 center array-sequencing PU 알고리즘을 이용하여 여러 팬텀에 대한 MR 위상영상의 접힘 현상을 기존 방법보다 간편하고 빠르게 제거할 수 있었고 이를 이용하여 MR 온도영상을 획득할 수 있었다. 결론: 본 연구는 제안된 center array-sequencing 위상펼침 방법이 잡음에 강하고 처리 속도가 빠를 뿐만 아니라 양성자 공명 주파수 이동의 성질을 이용한 MR 온도 영상 획득에 성공적으로 적용될 수 있음을 보였다.
연구배경 : 본 논문에서는 뇌 전이 병소의 발견에 있어서 고식적 조영증강 자기공명영상 기법과 비교하여 제한적 조영증강 자기공명영상의 유용성을 알아보고자 하였다. 방 법 : 1998년 4월부터 2002년 9월까지 뇌 전이의 여부를 알아보기 위해 고식적 뇌 자기공명영상올 시행한 폐암 및 기타 암으로 진단을 받은 47명의 환자를 대상으로 하였다. 47명의 환자에서 축상면 T1 강조영상, 축상면 조영증강 T1강조영상, 관상면 조영증강 Tl 강조영상을 포함하는 제한적 뇌 자기공명영상을 선정하여 뇌 전이 결절의 영상판독을 시도하고 이를 고식적 뇌 자기공명영상의 영상소견과 비교하여 뇌 전이 발견의 민감도, 특이도와 일치율을 알아보았다. 결 과 : 47명의 환자 중 고식적 조영증강 자기공명영상에서 43명이 뇌 전이가 있었고, 제한적 자기공명영상에서는 42명에서 뇌 전이를 발견하였다.(민감도=97.67%). 고식적 뇌 자기공명영상에서 뇌 전이가 없었던 4명의 환자는 제한적 뇌 자기공명영상에서도 모두 뇌 전이가 없었다.(특이도=100%) 제한적 뇌 자기공명영상과 고식적 뇌 자기공명영상은 Pearson correlation이 0.884(Confidence Interval: 99%)로 높은 일치율올 보였다. 결 론 : 제한적 뇌 자기공명영상은 적은 비용으로 뇌 전이 여부를 판정할 수 있는 방법으로 제한적 자기공명 영상은 고식적 자기공명영상에 비해 손색없는 진단율을 보이므로 증상이 있는 환자에서만 시행되어 왔던 뇌영상 조영을 무증상 환자에서도 뇌 전이의 여부를 알아보기 위해 시행할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 차량용 블랙박스로 촬영된 고속도로 주간 주행 영상을 기반으로 차량을 종류별로 검출하고 추적한다. 그리고 검출된 차량의 종류별 대체 영상을 새로운 배경 영상의 같은 위치에 올려놓음으로써 새롭게 창조될 수 있는 실시간 MR 콘텐츠 제작 방안을 설계한다. 차량을 종류별로 검출하고 추적하기 위해서는 딥러닝의 객체 검출 분야에서 가장 잘 알려지고 유명한 YOLO 알고리즘을 사용한다. 또한, 검출된 차량의 종류별 대체 영상을 위해서는 RGB 색상을 기반으로 하는 Mask 기법을 사용한다. 실시간 MR 콘텐츠를 위해 사용될 차량 대체 영상의 크기는 원본 영상에서 검출된 차량의 영역 크기와 같은 크기로 대체된다. 본 논문에서는 실시간 MR 콘텐츠 설계가 가능함을 실험 및 시뮬레이션으로 확인하였으며 VR 콘텐츠 분야에서 유용하게 활용할 수 있을 것으로 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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