간행물
Journal of the Korean Society of MR Technology KCI 등재 대한자기공명기술학회지
- 발행기관 대한자기공명기술학회
- 자료유형 학술지
- 간기 계간
- ISSN 2233-7202 (Print)2586-7261 (Online)
- 수록기간 1991 ~ 2024
- 주제분류 공학 > 의공학 공학 분류의 다른 간행물
- 십진분류KDC 512DDC 610
권호리스트/논문검색
제33권 제3호 (2023년 9월) 5건
1.
2023.09
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본 연구에서는 T2 터보 스핀 에코 지방 포화 기법 중 딥러닝 기반 T2 터보 스핀 에코 Dixon 기법에서 지방분율에 대한 분석을 통해 정확한 지방 포화가 이루어지는지 알아보고자 하였다. 이에 미국 방사선학회 인증 팬텀을 기준 팬텀으로 설정 하고, 액체 지방 팬텀을 이용하여 일반 T2 지방 포화 기법들과 딥러닝 기반 T2 Dixon 기법의 지방분율을 정량적으로 분석 하였다. 연구 방법은 기준 팬텀 3시 방향에 지방 함유율이 0, 10, 20, 30%인 액체 지방 팬텀을 고정하고, 기법별 액체 지방 팬텀 중심부의 신호강도 값을 도출하였다. 그리고 측정된 값을 지방분율 공식을 이용하여 수치화하였다. 연구 결과 각각의 액체 지방 팬텀의 지방분율 측정에서 T2 Dixon 딥러닝 기법과 Dixon 기법이 다른 일반 지방 포화 기법들과 비교해 기준 지방분율에 가장 근접하였다. 그리고 두 기법 간 통계적 차이는 없어 딥러닝 영상 재구성이 지방 포화에 영향을 미치 지 않음을 알 수 있었다. 따라서 딥러닝 기반 T2 터보 스핀 에코 Dixon 기법은 정확한 지방분율로 지방 포화를 할 수 있어 그 유용성이 있다고 생각한다.
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2.
2023.09
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DWI 검사 시 인체 조직 및 병변에 근접한 공기는 영상왜곡을 가중해 병변 감별에 어려움을 준다. 이에 본 연구는 팬텀을 제작하 여 기하학적 왜곡을 줄여주는 SMS RESOLVE DWI를 통해 공기 자화율에 의한 왜곡 변화를 정량화하였다. 팬텀은 원통형으로 내부에 공기가 존재하도록 설계하였다. 제한된 환경 속에서 다양한 자화율에 의해 왜곡이 영상에 구현되도록 팬텀 내부에는 증류수, 젤라틴 외 혼합 물질과 공기를 구분되게 채웠다. 팬텀의 정렬을 다르게 하여 공기 있는 상태 실험을 진행 후, 공기 대신 혼합액 넣은 상태 실험을 같은 방식으로 진행하였고 혼합액 대신 증류수 넣은 상태 실험을 진행하였다. 3T MRI 장비로 T2WI, C DWI, SMS-RESOLVE DWI를 촬영하였고 파이썬 OpenCV로 이미지 유사도를 측정 후 비교 분석하였다. 실험 결과 공기 있는 상태 SMS-RESOLVE DWI b0에서 SSIM 평균 0.898, MSE 평균 0.068로 영상왜곡이 가장 적었다. SMS-RESOLVE DWI의 공기 자화율 왜곡 변화는 b0 기준 SSIM, MSE 모두 –0.033~0.003 이미지 유사도 차이를 보였다. SMS-RESOLVE DWI b1000은 수치상 이미지 유사도 차이가 크지 않거나 감쇄되는 때도 있어서 향후 SNR 보완에 초점을 둔다면 보다 개선된 영상진단 성능을 제공할 것으로 기대되고 오픈 소스 라이브러리를 통해 오차를 최소화한 이미지 처리와 유사도를 분석하는 새로운 시도는 앞으로의 연구 방향에 새 모델을 제시한다.
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3.
2023.09
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간 동적 조영검사에 사용하고 있는 VIBE 시퀀스의 고식적인 방법과 딥러닝 방법에 관한 선행된 연구가 부족하여 영상의 평가와 검사의 방향성 및 타당성을 제시하고자 한다. ACR 팬텀 실험은 30회 반복 실험하였고, 저 대조도 분해능 평가영역 에서 syngo.via View&Go를 이용하여 신호대잡음비와 대조대잡음비를 평가하였고, 공간분해능 평가영역에서 MATLAB 을 통해 신호강도의 높이와 반치폭으로 공간 분해능을 평가했다. 팬텀 실험을 기준으로 Matrix 352를 설정하여 30명의 환자 실험을 했다. 간 실질, 간 문맥, 내림 대동맥에서 대조대잡음비를 평가했고, 공간 분해능은 간 문맥, 내림 대동맥의 경계면을 평가했다. 결과 분석은 이원배치 분산 분석으로 진행하고, 사후 분석은 Duncan을 사용했다. 통계분석은 정량적 으로 p-value 0.05 미만으로 유의한 것으로 판단했다. 팬텀 실험의 신호대잡음비와 대조대잡음비 결과는 Matrix 416 이하에서 유의하였으며, 공간분해능 결과는 고식적인 방법 Matrix 352 이하, 딥러닝 방법 288 이하에서 평가할 수 없었 다. 환자 실험 결과는 신호대잡음비, 대조대잡음비, 공간분해능 모두 유의했다. 본 연구는 고식적인 방법보다 딥러닝 방법 이 영상은 더 향상되었고, 획득 시간은 평균 4초(22.4%)가 단축되었다. 딥러닝 방법에서 Matrix 352를 적용하였을 때 검사 시간의 감소로 재현성과 호흡에 의한 인공물 감소가 있었다. 이에 딥러닝 방법에서 Matrix size 적용의 방향성을 제시할 수 있었다.
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4.
2023.09
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본 연구는 금속 인공물을 감소시키기 위한 VAT(view angle tilting)와 SEMAC(slice encoding for metal correction) 기법 적용에 따른 온도 변화 범위를 관찰하고자 하였다. 제작된 인체 모방 팬텀을 활용하였고, 검사방법으로는 임상에서 실제로 사용하고 있는 고속스핀에코(fast spin echo, FSE) 기법의 영상 파라미터들을 그대로 이용하였다. VAT 와 SEMAC 기법은 FSE와 같은 파라미터로 설정한 다음 VAT 파라미터는 100%와 SEMAC 파라미터는 25로 설정하였다. 온도 측정 방법으로는 수소원자 공명주파수전이법(proton resonance frequency shift, PRFS)기법을 활용하였으며, 광 섬유 온도계(fiber-optic sensor, FOS)로 절대 온도를 측정한 후 비교 분석하였다. 온도 변화는 SEMAC 기법에서 기존 FSE 기법 (0.28℃±0.10℃)에 비해 1.63℃±0.12℃로 약 6배 상승하였고(SEMAC-FOS = 1.59℃), VAT 기법은 약 2배 증가(VAT-FOS = 0.51℃)가 확인되었다. 특히, SEMAC 기법은 VAT 기법(VAT-FOS = 0.51℃, VAT-PRFS = 0.54℃ ±0.02℃)과 비교하여 약 3배가 증가하여 가장 높은 온도 상승이 관찰되었다. 이는 SEMAC 기법 적용 시 자기공명영상 전자파 인체 영양에 대한 안전기준을 충족하기 위해 영상 파라미터 최적화 작업의 필요성을 시사한다.
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5.
2023.09
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이번에 제시할 화상 사례 보고는 환자와 검사를 시행하는 방사선사의 부주의로 인한 화상 안전사고가 아니라 환자 가운 의 치수 구별을 하기 위하여 사용한 녹색 염료가 착색된 파이핑 라인에서 발생한 복부 부위 화상 안전사고에 대한 MRI 인공물 영상과 사례를 보고하고자 함이다. 화학 착색염료는 다양한 금속을 사용하여 만들어지고 주로 금속 염화물로 이루 어져 있으며 이번에 화상 사례로 발생한 녹색 염료는 열 전도성이 높은 구리와 크롬, 철 성분이 많이 함유된 염화물이 주로 사용되고 있다. 이러한 화상 안전사고를 막기 위해서는 염료의 성분에 대해서 알아보고 열 전도성이 없는 스펀지나 면으로 된 포 등을 피부와 환자 가운 사이에 끼워 간격을 두어야 할 것이다. 이번 화상 사례는 철저한 검사 전 선별 절차에도 불구 하고 화상 안전사고가 발생할 수 있음을 보여 주고 있으며 MRI 인공물 영상을 확인하여 조치하면 화상 안전사고를 미리 예방할 수 있는 정보로 가치가 있을 것으로 생각된다.
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