This study was purpose to quantitative evaluation of edge method of modulation transfer function(MTF) and physical image characteristics of by obtain the optimal edge image by using magnetic resonance imaging(MRI). The MRI equipment was used (MAGNETOM Vida 3.0T MRI, Siemense healthcare system, Germany) and the head/neck matrix shim MR coil were 20 channels(elements) receive coil. The MTF results of showed the best value of 0.294 based on the T2 Nyquist frequency of 1.0 mm-1. The MTF results of showed that the T1 image is 0.160, the T1 CE image is 0.250, T1 Conca2 image is 0.043, and the T1 CE (Concatenation) Conca2 image is 0.190. The T2 image highest quantitatively value for MTF. The physical image characteristics of this study were to that can be used efficiently of the MRI and to present the quantitative evaluation method and physical image characteristics of 3.0T MRI.
Abdala-Junior, Reinaldo;No-Cortes, Juliana;Arita, Emiko Saito;Ackerman, Jerome L.;da Silva, Renan Lucio Berbel;Kim, Jun Ho;Cortes, Arthur Rodriguez Gonzalez
Imaging Science in Dentistry
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제51권4호
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pp.413-419
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2021
Purpose: The aim of this in vitro study was to assess the role of bandwidth on the area of magnetic resonance imaging (MRI) artifacts caused by orthodontic appliances composed of different alloys, using different pulse sequences in 1.5 T and 3.0 T magnetic fields. Materials and Methods: Different phantoms containing orthodontic brackets (ceramic, ceramic bracket with a stainless-steel slot, and stainless steel) were immersed in agar gel and imaged in 1.5 T and 3.0 T MRI scanners. Pairs of gradient-echo (GE), spin-echo (SE), and ultrashort echo time (UTE) pulse sequences were used differing in bandwidth only. The area of artifacts from orthodontic devices was automatically estimated from pixel value thresholds within a region of interest (ROI). Mean values for similar pulse sequences differing in bandwidth were compared at 1.5 T and 3.0 T using analysis of variance. Results: The comparison of groups revealed a significant inverse association between bandwidth values and artifact areas of the stainless-steel bracket and the self-ligating ceramic bracket with a stainless-steel slot(P<0.05). The areas of artifacts from the ceramic bracket were the smallest, but were not reduced significantly in pulse sequences with higher bandwidth values(P<0.05). Significant differences were also observed between 1.5 T and 3.0 T MRI using SE and UTE, but not using GE 2-dimensional or 3-dimensional pulse sequences. Conclusion: Higher receiver bandwidth might be indicated to prevent artifacts from orthodontic appliances in 1.5 T and 3.0 T MRI using SE and UTE pulse sequences.
Seo, Hyung Suk;Jang, Kyung Eun;Wang, Dingxin;Kim, In Seong;Chang, Yongmin
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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제21권4호
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pp.223-232
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2017
Purpose: To report the use of multiband accelerated echo-planar imaging (EPI) for resting-state functional MRI (rs-fMRI) to achieve rapid high temporal resolution at 3T compared to conventional EPI. Materials and Methods: rs-fMRI data were acquired from 20 healthy right-handed volunteers by using three methods: conventional single-band gradient-echo EPI acquisition (Data 1), multiband gradient-echo EPI acquisition with 240 volumes (Data 2) and 480 volumes (Data 3). Temporal signal-to-noise ratio (tSNR) maps were obtained by dividing the mean of the time course of each voxel by its temporal standard deviation. The resting-state sensorimotor network (SMN) and default mode network (DMN) were estimated using independent component analysis (ICA) and a seed-based method. One-way analysis of variance (ANOVA) was performed between the tSNR map, SMN, and DMN from the three data sets for between-group analysis. P < 0.05 with a family-wise error (FWE) correction for multiple comparisons was considered statistically significant. Results: One-way ANOVA and post-hoc two-sample t-tests showed that the tSNR was higher in Data 1 than Data 2 and 3 in white matter structures such as the striatum and medial and superior longitudinal fasciculus. One-way ANOVA revealed no differences in SMN or DMN across the three data sets. Conclusion: Within the adapted metrics estimated under specific imaging conditions employed in this study, multiband accelerated EPI, which substantially reduced scan times, provides the same quality image of functional connectivity as rs-fMRI by using conventional EPI at 3T. Under employed imaging conditions, this technique shows strong potential for clinical acceptance and translation of rs-fMRI protocols with potential advantages in spatial and/or temporal resolution. However, further study is warranted to evaluate whether the current findings can be generalized in diverse settings.
Purpose: In this study, we provide a way to assess even a slight effect of exercise on trunk-muscle activity. Materials and Methods: Seven healthy male participants (mean age, 24.7 ± 3.2 years; height, 171.2 ± 9.8 cm; and weight, 63.8 ± 11.9 kg) performed 15 sets of an exercise with 20 repetitions of 90° hip and right-knee flexion while lying supine. The exercise intensity was measured using the 10-point Rating of Perceived Exertion Scale after the first and 15th sets of exercises. Although cross-sectional areas and functional T2 mapping using ultrafast imaging (fast-acquired muscle functional magnetic resonance imaging, fast-mfMRI) have been proposed for imaging to evaluate exercise-induced muscle activity in real time, no previous studies have reported on the evaluation of trunk-muscle activity using functional T2 mapping. As a method for assessing trunk-muscle activity, we compared functional T2 mapping using ultrafast imaging (fast-mfMRI) with cross-sectional areas. Results: Although the muscle cross-sectional areas were increased by the exercise, there was no significant difference at rest. On the other hand, for all sets, the changes in T2 were significant compared with those at rest (P < 0.01). These results demonstrate that T2, calculated from fast-mfMRI images can be used to detect even a small amount of muscle activity induced by acute exercise, which was impossible to do with cross-sectional areas. Conclusion: Fast-mfMRI, which can also display functional information with detailed forms, enabled non-invasive real-time imaging for identifying and evaluating the degree of deep trunk-muscle activity induced by exercise.
Objective : Similar to back pain, neck pain has recently shown to have increasing prevalence. Magnetic resonance imaging (MRI) is useful in identifying the causes of neck pain. However, MRI shows not only pathological lesions but also physiological changes at the same time, and there are few Korean data. The authors have attempted to analyze the prevalence of disc degeneration in highly selective asymptomatic Korean subjects using MRI. Methods : We performed 3 T MRI sagittal scans from C2 to T1 on 102 asymptomatic subjects (50 men and 52 women) who visited our hospital between the ages of 14 and 82 years (mean age 46.3 years). All images were read independently by three observers (two neurosurgeons and one neuroradiologist) who were not given any information about the subjects. We classified grading for cervical disc herniation (HN), annular fissure (AF), and nucleus degeneration (ND), using disc degeneration classification. Results : The prevalence of HN, AF, and ND were 81.0%, 85.9%, and 95.4%, respectively. High prevalence of HN, AF, and ND was shown compared to previous literature. Conclusion : In asymptomatic Korean subjects, the abnormal findings of 3 T MRI showed a high prevalence in HN, AF, and ND. Several factors might play important roles in these results, such as population-specific characters, MRI field strength, and disc degeneration grading system.
It is important to study using experimental animals for research about stroke. Magnetic Resonance Imaging(MRI) is avaluable diagnosticmethods for stroke diagnosis. The purpose of this research is to know the Magnetic Resonance Imaging(MRI) and histopathological characteristics findings after induction of photothrombotic cerebral infarction in rat brain. Male Sprague-Dawley rats were anesthetized, Rose Bengal dye(20 mg/kg) was intravenously injected. The right sensonrimotor cortex of rat brain was exposed to cold light of 7 mm diameter at a position of 1 mm anterior and 3.5 mm lateral to bregma for 20 min. The post-infarction effects were monitored by T1 weighted and T2 weighted images of brain MRI. Histopathological changes were observed after Hematoxylin & Eosin staining. The lesion appeared clearly high signal intensity area on T2 weighted images(the major axis $7.04{\pm}0.11$ mm, the minor axis $3.08{\pm}0.04$ mm) and also H&E staining was same result. In conclusion, MRI was avaluable diagnostic methods for diagnosis and serial changes of stroke.
뇌 자기공명영상(Magnetic Resornance Imaging; MRI)에서 검사 중 발생되는 소음을 줄이기 위한 기법으로 경사 파형을 변경한 Quiet $T_2$-weighted Turbo Spin-Echo(이하 Q-$T_2$)와 일반적으로 사용되는 $T_2$-weighted Turbo Spin-Echo(이하 $T_2$) 영상의 소음수준 및 영상의 질을 비교하여 그 유용성을 알아보고자 하였다. 3.0T MR 기기로 뇌 MR 검사를 받은 60명(남자 29명, 여자 31명, 평균 연령 60.1세)의 환자를 대상으로 하였다. Q-$T_2$와 $T_2$ 각각의 영상에서 소음 및 심박동수를 측정하였다. 정량적 분석은 Q-$T_2$와 $T_2$의 SNR, CNR, SIR 값을 측정한 뒤 독립표본 T검정을 이용하여 통계적 분석을 하였다. 정성적 분석은 Q-$T_2$와 $T_2$의 전체적인 영상의 질에 대하여 육안으로 평가하였다. 평가는 5점 척도로서 우수(excellent) 5점, 양호(good) 4점, 보통(fair) 3점, 불량(poor) 2점, 평가불가(unacceptable) 1점으로 평가하였다. Q-$T_2$와 $T_2$ 검사 중 평균소음과 peak소음은 Q-$T_2$가 기존 $T_2$에 비해 각각 $15dB_A$, $10dB_A$ 감소하였다. 또한 각각의 검사 중 120초 동안 심박동수의 평균값은 Q-$T_2$에서 더 낮은 값으로 나타났지만 통계적인 유의성은 없었다. 정량적 분석의 결과 CNR과 SIR은 유의한 차이가 없었으며, SNR은 Q-$T_2$가 더 낮은 평균값을 보임으로서 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 정성적 분석은 59개의 Q-$T_2$와 $T_2$ 영상의 질이 동일하게 우수(excellent) 5점으로 평가되었으며, 1개의 영상에서 모션 아티팩트로 인해 양호(good) 4점으로 평가되었다. Q-$T_2$는 기존의 $T_2$와 같이 검사시간 및 진단의 정확도는 동일하지만 소음을 효과적으로 감소시킬 수 있으며, 이로인하여 환자 편의를 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 현재 사용되고 있는 가장 빠른 Pulse Sequence 중 하나인 EPI기법과 T2 FLAIR 기법 두 가지를 함께 적용하여 사용하는 EPI-FLAIR기법을 급성 허혈성 뇌경색 환자에게 적용하여, EPI-FLAIR 기법의 진단적 유용성에 대하여 평가하였다. 연구 결과 정성적, 정량적 분석 결과 EPI-FLAIR 기법이 T2 FLAIR 기법과 비교 시 통계적으로 유의한 차이가 있음을 알 수 있었으며, 결론적으로 EPI-FLAIR 기법은 화질의 저하 없이 영상획득시간을 줄일 수 있어 허혈성 급성 뇌경색 및 뇌출혈, 신경학적 결핍, 경색 시기 진단이 필요한 환자의 여러 가지 뇌 병변 평가와 함께 비협조적인 환자들에게 발생하는 Motion Artifact를 줄일 수 있는 장점 있어 T2 FLAIR와 비교하여 충분한 진단적 가치가 있다고 사료된다.
Dong Hyun Kim;Jiwoon Seo;Ji Hyun Lee;Eun-Tae Jeon;DongYoung Jeong;Hee Dong Chae;Eugene Lee;Ji Hee Kang;Yoon-Hee Choi;Hyo Jin Kim;Jee Won Chai
Korean Journal of Radiology
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제25권4호
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pp.363-373
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2024
Objective: To develop and evaluate a deep learning model for automated segmentation and detection of bone metastasis on spinal MRI. Materials and Methods: We included whole spine MRI scans of adult patients with bone metastasis: 662 MRI series from 302 patients (63.5 ± 11.5 years; male:female, 151:151) from three study centers obtained between January 2015 and August 2021 for training and internal testing (random split into 536 and 126 series, respectively) and 49 MRI series from 20 patients (65.9 ± 11.5 years; male:female, 11:9) from another center obtained between January 2018 and August 2020 for external testing. Three sagittal MRI sequences, including non-contrast T1-weighted image (T1), contrast-enhanced T1-weighted Dixon fat-only image (FO), and contrast-enhanced fat-suppressed T1-weighted image (CE), were used. Seven models trained using the 2D and 3D U-Nets were developed with different combinations (T1, FO, CE, T1 + FO, T1 + CE, FO + CE, and T1 + FO + CE). The segmentation performance was evaluated using Dice coefficient, pixel-wise recall, and pixel-wise precision. The detection performance was analyzed using per-lesion sensitivity and a free-response receiver operating characteristic curve. The performance of the model was compared with that of five radiologists using the external test set. Results: The 2D U-Net T1 + CE model exhibited superior segmentation performance in the external test compared to the other models, with a Dice coefficient of 0.699 and pixel-wise recall of 0.653. The T1 + CE model achieved per-lesion sensitivities of 0.828 (497/600) and 0.857 (150/175) for metastases in the internal and external tests, respectively. The radiologists demonstrated a mean per-lesion sensitivity of 0.746 and a mean per-lesion positive predictive value of 0.701 in the external test. Conclusion: The deep learning models proposed for automated segmentation and detection of bone metastases on spinal MRI demonstrated high diagnostic performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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