• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제25권3호
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• pp.156-163
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• 2021

Recently, neuromelanin and nigrosome imaging techniques have been developed to evaluate the substantia nigra in Parkinson's disease. Previous studies have shown potential benefits of quantitative analysis of neuromelanin and nigrosome images in the substantia nigra, although visual assessments have been performed to evaluate structures in most studies. In this study, we investigate the potential of using deep learning based automatic region segmentation techniques for quantitative analysis of the substantia nigra. The deep convolutional neural network was trained to automatically segment substantia nigra regions on 3D nigrosome and neuromelanin sensitive MR images obtained from 30 subjects. With a 5-fold cross-validation, the mean calculated dice similarity coefficient between manual and deep learning was 0.70 ± 0.11. Although calculated dice similarity coefficients were relatively low due to empirically drawn margins, selected slices were overlapped for more than two slices of all subjects. Our results demonstrate that deep convolutional neural network-based method could provide reliable localization of substantia nigra regions on neuromelanin and nigrosome sensitive MR images.

• 대한영상의학회지
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• 제83권3호
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• pp.508-526
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• 2022

파킨슨병은 중뇌 흑질에 위치한 도파민성 신경세포의 퇴행성 소실로 인해 발생하는 이상운동질환이다. 최근 다양한 자기공명영상기법의 발전으로 파킨슨병에서 일어나는 병리생태학적인 변화를 반영하는 여러 영상 소견들이 보고되었다. 여러 연구에서 이러한 영상 소견들은 파킨슨병의 진단 및 비정형 파킨슨증과의 감별 등에 유의미한 도움을 줄 수 있는 것이 밝혀졌다. 본 종설에서는, 파킨슨병에서 일어나는 흑질선조체 변성의 병태생리를 나타낼 수 있는 나이그로좀 영상 및 뉴로멜라닌 영상 등을 포함한 자기공명영상기법들과 각 영상에서 나타나는 소견에 대하여 자세히 다루었다.