고양이 뇌 지방색전증을 유발한 후 자기공명 관류영상기법을 이용하여 대뇌혈류량을 정량적으로 분석하고 동적특성 변화를 구현 할 수 있는 기법을 제안한다. 고양이 20마리를 대상으로 한쪽 내경동맥에 리노레익 (n=11)을 주입하여 뇌 지방색전을 유발시켰고, 대조군으로는 이바론 입자 (n=9)를 주입하여 색전이 유발되게 하였다. 그 후 30분과 2시간에 각각 T2강조, 확산강조영상을 획득하고 가장 색전이 많이 일어난 부위에서 관류강조영상을 획득하였다. 획득한 데이터는 IDL 소프트웨어와 자체 개발한 영상처리 알고리즘을 이용하여 신호강도 곡선을 ${\Delta}R_2^*$ 곡선으로 변환한 후 적분하여 뇌혈류량을 측정하였다. 실험군에서 병변부위의 뇌혈류량은 정상부위에 비해 감소하였으며, 뇌혈류량 비는 시간경과에 따라 유의한 차이가 있었다 (P<0.005). 뇌 지방색전증의 초기에는 혈류량이 감소하였으나, 2시간에서는 30분에 비해 뇌혈류량이 다소 증가됨을 관찰 할 수 있었다. 뇌경색 발생시 조기에 자기공명확산 및 관류강조영상을 획득하여 개발한 영상처리 알고리즘을 적용하여 뇌 혈류량의 다양한 동적변화 특성 및 혈류역학적 변화를 상대적 관류도 맵으로 얻을 수 있었다.
Min, Jee Young;Ko, Sung Min;Song, In Young;Yi, Jung Geun;Hwang, Hweung Kon;Shin, Je Kyoun
Korean Journal of Radiology
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제19권6호
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pp.1007-1020
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2018
Objective: To compare the diagnostic performance of cardiovascular magnetic resonance (CMR) myocardial perfusion at 1.5- and 3-tesla (T) for detecting significant coronary artery disease (CAD), with invasive coronary angiography (ICA) as the reference method. Materials and Methods: We prospectively enrolled 281 patients (age $62.4{\pm}8.3$ years, 193 men) with suspected or known CAD who had undergone 1.5T or 3T CMR and ICA. Two independent radiologists interpreted perfusion defects. With ICA as the reference standard, the diagnostic performance of 1.5T and 3T CMR for identifying significant CAD (${\geq}50%$ diameter reduction of the left main and ${\geq}70%$ diameter reduction of other epicardial arteries) was determined. Results: No differences were observed in baseline characteristics or prevalence of CAD and old myocardial infarction (MI) using 1.5T (n = 135) or 3T (n = 146) systems. Sensitivity, specificity, positive and negative predictive values, and area under the receiver operating characteristic curve (AUC) for detecting significant CAD were similar between the 1.5T (84%, 64%, 74%, 76%, and 0.75 per patient and 68%, 83%, 66%, 84%, and 0.76 per vessel) and 3T (80%, 71%, 71%, 80%, and 0.76 per patient and 75%, 86%, 64%, 91%, and 0.81 per vessel) systems. In patients with multi-vessel CAD without old MI, the sensitivity, specificity, and AUC with 3T were greater than those with 1.5T on a per-vessel basis (71% vs. 36%, 92% vs. 69%, and 0.82 vs. 0.53, respectively). Conclusion: 3T CMR has similar diagnostic performance to 1.5T CMR in detecting significant CAD, except for higher diagnostic performance in patients with multi-vessel CAD without old MI.
Background: Texture analysis has been used as a method for quantifying image properties based on textural features. The aim of the present study was to evaluate the usefulness of magnetic resonance imaging (MRI) texture analysis for the evaluation of viable ovarian tissue on the perfusion map of ovarian endometriosis. Methods: To generate a normalized perfusion map, subtracted T1-weighted imaging (T1WI), T1WI and contrast-enhanced T1W1 with sequences were performed using the same parameters in 25 patients with surgically confirmed ovarian endometriosis. Integrated density is defined as the sum of the values of the pixels in the image or selection. We investigated the parameters for texture analysis in ovarian endometriosis, including angular second moment (ASM), contrast, correlation, inverse difference moment (IDM), and entropy, which is equivalent to the product of area and mean gray value. Results: The perfusion ratio and integrated density of normal ovary were 0.52±0.05 and 238.72±136.21, respectively. Compared with the normal ovary, the affected ovary showed significant differences in total size (p<0.001), fractional area ratio (p<0.001), and perfusion ratio (p=0.010) but no significant differences in perfused tissue area (p=0.158) and integrated density (p=0.112). In comparison of parameters for texture analysis between the ovary with endometriosis and the contralateral normal ovary, ASM (p=0.004), contrast (p=0.002), IDM (p<0.001), and entropy (p=0.028) showed significant differences. A linear regression analysis revealed that fractional area had significant correlations with ASM (r2=0.211), IDM (r2=0.332), and entropy (r2=0.289). Conclusion: MRI texture analysis could be useful for the evaluation of viable ovarian tissues in patients with ovarian endometriosis.
This document is the third part of the guidelines for the interpretation and post-processing of cardiac magnetic resonance (CMR) studies. These consensus recommendations have been developed by a Consensus Committee of the Korean Society of Cardiovascular Imaging (KOSCI) to standardize the requirements for image interpretation and post-processing of CMR. This third part of the recommendations describes tissue characterization modules, including perfusion, late gadolinium enhancement, and T1- and T2 mapping. Additionally, this document provides guidance for visual and quantitative assessment, consisting of "What-to-See," "How-To," and common pitfalls for the analysis of each module. The Consensus Committee hopes that this document will contribute to the standardization of image interpretation and post-processing of CMR studies.
Yun Seok Seo;Seunghyun Lee;Young Hun Choi;Yeon Jin Cho;Seul Bi Lee;Jung-Eun Cheon
Korean Journal of Radiology
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제24권8호
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pp.784-794
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2023
Objective: To determine whether dynamic susceptibility contrast-enhanced (DSC) perfusion magnetic resonance imaging (MRI) can be used to evaluate posterior cerebral circulation in pediatric patients with moyamoya disease (MMD) who underwent anterior revascularization. Materials and Methods: This study retrospectively included 73 patients with MMD who underwent DSC perfusion MRI (age, 12.2 ± 6.1 years) between January 2016 and December 2020, owing to recent-onset clinical symptoms during the follow-up period after completion of anterior revascularization. DSC perfusion images were analyzed using a dedicated software package (NordicICE; Nordic NeuroLab) for the middle cerebral artery (MCA), posterior cerebral artery (PCA), and posterior border zone between the two regions (PCA-MCA). Patients were divided into two groups; the PCA stenosis group included 30 patients with newly confirmed PCA involvement, while the no PCA stenosis group included 43 patients without PCA involvement. The relationship between DSC perfusion parameters and PCA stenosis, as well as the performance of the parameters in discriminating between groups, were analyzed. Results: In the PCA stenosis group, the mean follow-up duration was 5.3 years after anterior revascularization, and visual disturbances were a common symptom. Normalized cerebral blood volume was increased, and both the normalized time-topeak (nTTP) and mean transit time values were significantly delayed in the PCA stenosis group compared with those in the no PCA stenosis group in the PCA and PCA-MCA border zones. TTPPCA (odds ratio [OR] = 6.745; 95% confidence interval [CI] = 2.665-17.074; P < 0.001) and CBVPCA-MCA (OR = 1.567; 95% CI = 1.021-2.406; P = 0.040) were independently associated with PCA stenosis. TTPPCA showed the highest receiver operating characteristic curve area in discriminating for PCA stenosis (0.895; 95% CI = 0.803-0.986). Conclusion: nTTP can be used to effectively diagnose PCA stenosis. Therefore, DSC perfusion MRI may be a valuable tool for monitoring PCA stenosis in patients with MMD.
Purpose: To develop an advanced non-linear curve fitting (NLCF) algorithm for dynamic susceptibility contrast study of brain. Materials and Methods: The first pass effects give rise to spuriously high estimates of $K^{trans}$ in voxels with large vascular components. An explicit threshold value has been used to reject voxels. Results: By using this non-linear curve fitting algorithm, the blood perfusion and the volume estimation were accurately evaluated in T2*-weighted dynamic contrast enhanced (DCE)-MR images. From the recalculated each parameters, perfusion weighted image were outlined by using modified non-linear curve fitting algorithm. This results were improved estimation of T2*-weighted dynamic series. Conclusion: The present study demonstrated an improvement of an estimation of kinetic parameters from dynamic contrast-enhanced (DCE) T2*-weighted magnetic resonance imaging data, using contrast agents. The advanced kinetic models include the relation of volume transfer constant $K^{trans}\;(min^{-1})$ and the volume of extravascular extracellular space (EES) per unit volume of tissue $\nu_e$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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