순간증모제는 산화철, 이산화 타이타늄 등의 다양한 금속을 함유하고 있으며 이들은 대체로 금속 인공물을 발생시키 는 원인이 된다. 본원에서 발생한 순간증모제에 의한 자화율 인공물 사례를 공유함으로써 뇌 자기공명영상 검사 전 순간증모제의 사용 여부 확인 및 제거의 필요성을 강조하고자 하였다. 본원의 사례에서 주 자장 세기에 따라 3.0T에 서 검사한 영상에 비해 1.5T에서 검사한 영상에서 자화율 인공물의 강도가 적음을 확인하였다. 시퀀스에 따라서 스핀 에코 기법 영상보다 경사 에코 시퀀스와 EPI에서 큰 자화율 인공물을 발견할 수 있었다. 또한, 순간증모제는 인공물의 원인이 될 뿐만 아니라 영상의 진단적 가치에 영향을 미쳐 뇌 질환을 진단하는데 오진을 초래할 가능성이 있음을 확인하였다. 따라서 자화율 인공물의 발생을 감소시키기 위해서 뇌 자기공명영상 검사 전 순간증모제 사용 여부를 확인하고 되도록 제거한 후 검사를 시행할 것을 권고한다.

본 연구는 신생아 검사 중 포수클로랄(chloral hydrate)을 투여 후 진행되는 신생아 진정 검사 대비 진정 대체 방식 중 하나인 피드 및 랩(feed and wrap) 방식의 유용성을 평가한 연구이다. 본 연구에선 진정으로 진행한 신생아의 두뇌 T2 축면 영상과 피드 및 랩 방식으로 진행한 같은 영상 각 30개의 운동 허상(motion artifact)과 백질과 회백질의 구분 정도를 두 명의 영상의학과 전문의가 정성적으로 평가하였고, 운동 허상을 측정하기 위해서 위상부호화(phase encoding) 방향의 배경 영역(background area)의 평균 신호 강도(mean signal intensity)를 구하여서 정량적 방식으로 평가하였다. 또한 총검사 시간을 정리한 뒤 정량적 방식으로 평가하였고 투약 기록의 여부와 간호일지를 토대로 피드 및 랩 방식의 총 39건의 검사 건수 대비 성공률을 측정하였다. 운동 허상의 정량적 평가와 영상 품질의 정성적 평가 모두에서 두 집단은 유의미한 차이가 없었으나, 검사 시간의 정량적 평가에선 p값이 0.001로 유의한 차이가 있었다. 피드 및 랩 방식의 총검사 건수 대비 성공률은 100%였다. 결론적으로 본 논문에선 피드 및 랩 방식과 진정 방식의 영상 품질이 유의한 차이가 없고 성공률이 높기에 유용하다고 판단하였으나, 검사 시간이 더 지연되는 한계가 있다는 사실을 확인하였다.

확산강조 자기공명영상은 초급성기 뇌경색 진단과 뇌종양 진단 및 치료에 매우 유용하지만 뇌줄기 주변에 자화 감수성 인공물이 자주 발생하고 있어 이를 최소화하려는 노력이 필요하다. 확산강조영상은 에코평면영상(echo planar image)을 사용하고 서로 다른 자화 감수성을 가진 구조물들이 인접한 경계면에서 영상의 왜곡을 나타낸다. SENSE(sensitivity encoding) 기법은 자화 감수성 인공물을 감소시킬 수 있다. 본 연구는 뇌 줄기의 해부구조를 모방한 팬텀을 만들어서 확산 강조영상 시 자화 감수성 인공물을 감소시키는 최적의 SENSE 인자(factor)를 알아보았다. 산출된 최적의 SENSE 인자와 현재 임상 값으로 만든 영상을 비교 분석하고, 통계적 유의성을 검증하여 유용성을 알아보았다. 팬텀 실험 결과 SENSE 인자의 크기가 증가할수록 자화 감수성 인공물은 감소하였다. SENSE 인자 2.5, 3.0, 3.5, 4.0을 적용한 영상은 기준 영상 과 같은 크기의 왜곡이 발생하였다. 산출된 SENSE 인자 2.5의 실험군과 1.5을 적용한 대조군 각각 40명의 영상을 비교 분석하였다. SENSE 인자 1.5를 적용한 대조군은 SENSE 인자 2.5를 적용한 실험군에 비해서 자화 감수성 인공물이 더 크게 발생하였고, 통계적으로 유의하게 나타났다. 본 연구를 통해서 뇌 확산강조영상 획득 시 SENSE 인자 2.5를 적용한다 면 진단적으로 더욱 가치가 있는 영상을 얻을 수 있을 것으로 사료된다.

컴퓨터 성능의 발전으로 빅데이터의 효율적인 사용이 가능해지면서, 심층 학습(deep learning)은 다양한 의료 분야에 활용할 수 있는 핵심적인 인공지능(artificial intelligence, AI) 기법으로 각광받고 있다. 이에 본 종설은 뇌종양 진단과 치료에 사용되는 자기공명영상(magnetic resonance imaging, MRI)의 심층 학습 기법을 소개하고자 하였다. 먼저 국내 AI의 의료 분야 도입의 동향을 분석하고, 이를 바탕으로 MRI를 활용한 뇌종양의 진단과 치료에 적용할 수 있는 심층 학습 기법과 그 결과들을 기술하였다. 뇌종양 진단과 치료 시, 심층 학습을 이용한 최근 사례는 영상 분류, 영상 품질 개선, 영상 분할로 나타났으며, 질병의 진단과 치료에 적용할 수 있는 객관적이고 높은 성능 수치를 나타내면서 그 유용성을 확인 할 수 있었다. 종합하자면, 심층 학습은 질병의 진단과 치료에 적용할 수 있는 유용한 지표이며, AI 역량을 지닌 의료진의 지도하에 점진적인 도입이 이뤄진다면 질병의 진단과 치료에 큰 도움을 주는 훌륭한 소프트웨어로 활용될 것으로 여겨진다. 본 종설이 심층 학습을 이해할 때 많은 도움이 되길 바라며, 향후 관련 연구를 수행할 때 가이드라인으로 활용될 것을 기대 한다.

최근 자기공명영상 획득을 위한 시뮬레이션 도구가 개발되어 오랜 시간이 소요되는 임상 연구를 대체할 수 있게 되었다. 이에 본 연구에서는 MRiLab 시뮬레이션을 사용하여 부가인자인 에코 시간의 변화에 따라 경사에코 펄스 시퀀스가 적용된 뇌 T2 강조 영상을 획득하여 영상의 신호 및 노이즈의 변화를 정량적으로 평가하고 경향성을 파악하고자 한다. 이를 위해 실제 MRI 장비를 기반으로 새롭게 개발된 MRiLab simulation tool을 사용하여 모든 파라미터를 같게 고정한 후 TE만을 20~95 ms범위에서 5 ms 간격으로 각각 설정하여 경사에코 펄스 시퀀스가 적용된 뇌 T2 강조 영상을 획득하였다. 획득된 영상들의 신호 및 노이즈 특성 변화를 정량적으로 평가하기 위해 신호대잡음비 및 대조대잡음비를 측정하였다. 결과적으로, TE가 증가할수록 SNR은 감소하고 CNR은 증가하는 경향을 보였다. 이는 TE가 증가할수록 관심 영역으로 설정된 뇌척 수액 신호는 일정하게 유지되는 반면 노이즈는 증가하였으며, 백그라운드로 설정된 백질의 경우 신호가 감소함과 동시에 노이즈가 증가한 것이 원인으로 분석된다. 결론적으로, 진단에 용이한 경사에코 펄스 시퀀스가 적용된 뇌 T2 강조 영상을 획득하기 위해서는 그 목적에 따라 적합한 TE를 설정하는 것이 중요함을 확인하였다.

본 연구의 목적은 60대의 대뇌에서 T1, T2, PD 이완 시간 값을 측정하여 연령별 특정 해부학적 구조물들의 이완 시간 의 평균값과 연령에 따른 이완 시간 변화의 관련성이 있는지 분석하고자 하였다. 60에서 69세까지 총 50명의 정상 뇌자기 공명영상검사자의 데이터를 Synthetic MR의 MAGiC을 이용하여 후향적으로 분석하였다. 대상 부위는 해마, 대뇌 부챗살, 측두엽 회백질, 시상, 뇌척수액이었다. 실험결과 해마, 대뇌 부챗살, 측두엽 회백질은 연령 변화에 따른 T1, T2, PD 이완 시간의 차이가 없었다(p>0.05). 하지만 시상에서는 PD 이완시간이 연령과의 상관성이 있었고(R2=0.112, p<0.05), 뇌척 수액에서는 T1 이완시간(R2=0.063, p<0.05)과 T2 이완시간(R2=0.061, p<0.05)에서 연령과의 상관성을 확인하였다. 추후 다양한 연령대의 대뇌 이완 시간을 측정하여 평균값의 비교 연구가 필요하고, 시상과 뇌척수액에서는 대규모 모집단 연구가 필요할 것이라 판단되며 이에 본 연구가 기초자료를 제공할 것이라 사료된다.

뇌 3차원 T1 관상면 검사 시 ENCASE를 적용했을 때 CS 계수의 증가 시 영상획득 시간 변화와 영상의 질의 변화에 따른 유용성에 관하여 알아보고자 한다. 연구 대상은 본원을 내원한 30명의 환자를 대상으로 하였고, 1.5T MRI 장치로 진행하였으며, 24채널 두경부 코일을 사용하였다. 획득한 영상의 상대적신호강도비(rSI)와 상대적대조도비(rC)를 구하였으 며, MIPAV로 뇌실질과 뇌실의 체적을 측정하여 One-way Anova를 사용하여 정량적 분석을 하였고, p<0.05일 때 통계 적으로 유의한 것으로 해석하였다. 또한, 5점 리커트 척도를 이용하여 영상의 질에 대하여 정성적 분석을 하였고, 측정자 내 신뢰도를 확인하기 위해 ICC가 0.75 이상 나오면 측정자간 신뢰성이 높은 것으로 간주하였다. rSI와 rC 모두 p<0.05로 통계적으로 유의미한 차이를 보였고, 급내 상관계수가 0.75이상(p<0.05)으로 통계적으로 매우 높은 신뢰도를 나타냈다. MIPAV를 이용한 체적측정에서는 뇌실질과 뇌실의 체적의 차이는 p=1.000으로 통계학적으로 유의미한 차이는 없었고, 사후분석결과 또한 유의미한 차이를 보이지 않았으며. 급내 상관계수가 0.75이상(p<0.05)으로 통계적으로 매우 높은 신뢰도를 나타냈다. 또한, 정성적 평가에서는 CS 계수가 증가함에 따라 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.001). 따라 서 ENCASE 기법을 이용한 3차원 T1 TFE 관상면 검사 시 CS 계수를 증가시킨다면 뇌의 체적 변화 없이 3차원 T1 시상면 영상보다 짧은 150초로 기존의 뇌 3차원 시상면 T1 기본 검사시간 260초 보다 짧은 영상획득 시간으로 진단적 가치가 높은 영상을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

자기공명영상은 고해상도의 연부조직에 대한 영상정보를 제공하며, 뇌종양 등 연부조직 진단에 활용된다. 본 연구는 합성곱신경망 인공지능을 통해 뇌종양 자기공명영상 분류성능을 확인해 보고자 한다. 4개 종류로 구분된 3264 장의 MRI 데이터 세트(data set)를 이용하였으며, 인공지능 학습을 위해 훈련용 데이터와 시험용 데이터를 9 : 1, 훈련용 데이터의 10%를 검증용 데이터로 구분하였다. 합성곱신경망은 기본 CNN과 VGG16으로 구성하였으며, 학습 평가는 정확도와 손실율로 확인하였으며, 생성된 모델을 통해 분류성능 정확도를 확인하였다. 실험 결과 과적합은 없었으며, 분류성능은 기본 CNN과 VGG16 각각 67%와 80%의 분류성능을 보였다. 도출된 뇌종양 자기공명영상 분류 결과를 통해 자기공명영상과 인공지능 접목에 관한 기초 자료로 사용될 수 있을 것이라 사료된다.

MRI는 연부조직에 대한 고해상도의 영상을 제공하며 진단적 가치가 매우 높은 영상 검사이며, 디지털 데이터를 이용하여 딥러닝 기술을 통해 컴퓨터 보조 진단 역할을 수행할 수 있다. 본 연구는 딥러닝 기반 YOLOv3를 이용하여 뇌종양 분류 성능을 확인해 보고자 한다. 253장의 오픈 MRI 영상을 이용하여 딥러닝 학습을 진행하고 학습 평가지표는 평균손실(average loss)와 region 82와 region 94를 사용하였으며, 뇌종양 분류 모델 검증을 위해 학습에 사용되지 않은 영상을 이용하여 검출 성능을 평가하였다. 평균손실은 2248 epochs 시 0.1107, region 82와 region 94의 24079 반복학습 시 average IoU, class, .5R, .75R은 각각 0.89와 0.81, 1.00과 1.00, 1.00과 1.00, 1.00과 1.00의 결과값을 도출하였다. 뇌종양 분류 모델 검증 결과 정상 뇌와 뇌종양 각각 95.00%, 75.36%의 정확도로 분류할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 MRI 영상을 활용한 딥러닝 연구 및 임상에 기초자료로 사용될 것이라 사료된다.

목 적：급성 뇌경색은 초기 진단이 매우 중요하지만, 일반 MRI 기법에서는 이를 발견하는 데 어려움이 있어 보편적으로 확산강조영상(diffusion weighted image; DWI) 기법이 사용되고 있다. 확산강조영상 검사에서는 질환이나 검사 부위에 따라 적절한 b값(b-value)을 적용하는 것이 중요하다. 이 중에서 높은 b-value를 요구하는 검사의 경우에는 정확한 진단을 위해서 추가적으로 낮은 b-value의 DWI 검사를 함께 시행하게 되고, 이로 인해 전체적인 검사시간이 길어지게 된다. 또한, 높은 값의 b-value로 검사를 하면 검사 장비에 따라서 전체적인 영상의 질이 현저히 저하될 수 있다. 이에 본 연구에서는 환자를 통해 획득하는 방식의 high b-value 확산강조영상(acquired DWI; aDWI)이 아닌 후처리 방식을 통해 재구성 한 high b-value 확산강조영상(computed DWI; cDWI)의 유용성에 대해 알아보고자 한다. 대상 및 방법：사용된 장비는 3.0T 초전도 자기공명영상장치(Magnetom Prisma, SIEMENS, Germany)와 64 channel Head & Neck coil을 사용하였다. 검사 방법은 뇌혈관 질환이 의심되어 DWI 검사를 시행한 환자들을 대상으로 한 임상 연구와 자체 제작한 팬텀을 이용한 팬텀 연구를 진행하였으며, 실제 획득한 high b-value aDWI과 후처리 방식을 통해 얻은 high b-value cDWI을 SIEMENS Syngo.via(Ver. VB10B)를 통해 각 부위의 신호를 측정한 후 상대적인 확산율(relative diffusion ratio)을 이용하여 비교 평가하였다. 통계적 분석은 두 변수 간의 Pearson's correlation coefficient을 통해 시행하였다. 결 과：임상 연구에서 aDWI의 b-value 2500 영상을 분석하였을 때, 경색이 의심되며 높은 신호 강도를 보이는 부위의 평균 확산율은 전두엽에서 73.95±4.81, 측두엽에서 75.51±5.19, 두정엽에서 68.74±6.13, 뇌교에서 70.72±5.84, 소뇌에서 62.9±7.12으로 나타났으며, cDWI에서는 전두엽에서 75.52±4.69, 측두엽에서 77.04±4.95, 두정엽에서 71.21±6.31, 뇌교에서 72.21±5.62, 소뇌에서 63.94±6.94으로 나타났다. 팬텀 연구에서는 0%를 기준으로 확산 제한이 일어나는 각 syringe의 평균 확산율을 측정하였을 때, aDWI 10%에서는 31.3±10.12, 20%에서는 52.2±17.37, 30%에서는 58.9±19.86, 40%에서는 65.7±19.86, 50%에서는 69.8±17.40로 측정되었고, cDWI에서는 10%에서 37.3±11.69, 20%에서 55.9±17.51, 30%에서 62.8±16.93, 40%에서 69.2±18.31, 50%에서 71.9±18.94로 측정되었다. Pearson’s 상관관계 분석에서는 두 변수 간에 강한 양의 상관관계를 보였으며 p값 0.05 이하로 통계적 유의함을 증명하였다. 결 론：임상 연구와 팬텀 연구에서 모두 aDWI와 cDWI의 확산율이 검사 간의 강한 양의 상관관계를 보이며, 평균확산율은 cDWI에서 약간 증가하였다. 이 결과는 확산이 잘 되는 조직과 확산 제한이 일어나는 조직 간의 신호 차이(확산율)가 aDWI 과 cDWI에서 유사하게 보인다는 것을 의미한다. 기존 획득 방식의 high b-value 확산강조영상과 비교하였을 때, 검사 후처리 방식으로 획득한 high b-value 영상의 경우 추가적인 검사시간이 필요하지 않으면서도 영상 신호의 저하 없이 만들 어 낼 수 있다. 이러한 강점들을 활용하면 후처리 방식의 확산강조영상 검사가 향후 high b-value를 요구하는 특정 질환 검사에서 환자에게 불편함을 주지 않으면서도 정확한 진단 결과를 도출하는 데 도움이 될 것이라 사료된다.

목 적：본 논문은 비흡연자와 한국형 알코올 선별 검사법(AUDIT-K)설문지 척도점수에 따라 적정 음주군(10점 이하)을 분류하여 뇌 확산텐서영상을 획득한 후 Tract-Based Spatial statistics 방법으로 정상인의 뇌 영역별 비등방도 FA 측정값 을 제시하고자 한다. 대상 및 방법：연구대상은 2017년 6월 1일부터 8월 31일까지 연구목적과 검사방법에 대하여 설명하고 동의를 한 30세 이상 50세 이하의 남성을 대상으로 모집하였고 경남 양산시 소재의 P대학병원의 자기공명영상장치(MAGNETOM Skyra 3.0T)를 사용하여 검사를 시행하였다. 연구대상의 수는 설문조사한 총 170명 중 비흡연자와 한국형 알코올 사용 장애 검사 법(AUDIT-K)의 점수 척도가 10이하인 정상 음주군 59명을 대상으로 하였다. 뇌 확산텐서영상을 획득한 후 Tract-Based Spatial Statics 방법으로 뇌 백질(White matter)영역부위 신경섬유로, 뇌 회백질(Gray matter) 엽(Lobe)영역별 부위, 뇌 회백질(Gray matter) 이랑(Gyrus)영역별 부위, 뇌 회백질(Gray matter) 기저핵(Basal ganglia)영역별 부위, 뇌 회백 질(Gray matter) 해마(Hippocampus)영역별 부위의 FA(fractional anisotropy)값을 SPSS 21.0 Version 통계프로그램 을 사용하여 그에 상응하는 기술통계 분석하였다. 결 과：뇌 백질(white matter) 영역별부위의 비등방도 FA값은 뇌 들보의 뒤쪽(Posterior)이 0.7527 ±0.02481으로 가장 높았고, 왼쪽 맥락총(Choroid plexus)은 0.2302±0.04323으로 가장 낮았으며, 뇌 회백질(Gray matter) 부위 중에서 엽 (Lobe)영역별 비등방도 FA값은 후두엽(Occipital lobe superior division)이 0.2004±0.00669로 가장 높았으며 위쪽 전두엽(Superior frontal lobe)이 0.1759±0.00704로 가장 낮았고, 이랑(Gyrus)영역별 비등방도 FA값은 앞쪽 대상 회 (Cingulate gyrus anterior division)가 0.2403±0.00703으로 가장 높았고, 뒤쪽 대상 회(Cingulate gyrus posterior division)는 0.2223±0.00617으로 가장 낮았으며, 기저핵(Basal ganglia)별 비등방도 FA값은 왼쪽 담창구(Lt. globus pallidus)가 0.3994±0.01041로 가장 높았고 오른쪽 미상핵(Rt. caudate nucleus)이 0.2116±0.01442로 가장 낮았으 며, 해마(Hippocampus)영역별 비등방도 FA값은 앞쪽 해마 곁이랑(Para hippocampal gyrus anterior division)가 0.1827±0.01036으로 가장 높았고 왼쪽 해마(Lt. hippocampus)가 0.1675±0.01136으로 가장 낮았다. 결 론：뇌 백질부위의 뇌 들보 부위의 비등방도가 가장 높았으며 뇌 회백질 영역의 왼쪽 담창구(Lt globus pallidus)도 비등방도가 높았다. 통상적으로 뇌 백질 영역이 회백질 보다 비등방도가 높다고 알려져 있지만 모든 백질영역이 회백질보다 비등방도는 높지 않았다. 30세 이상 50세 이하의 정상인 남성을 대상으로 뇌 백질과 회백질 영역의 해부학적 확산텐서영상의 비등방도의 계측치를 Tract-Based Spatial statistics(TBSS)방법으로 제시할 수 있었다.

목 적：본 논문은 비흡연자와 한국형 알코올 선별 검사법(AUDIT-K)설문지 척도점수에 따라 적정음주군(10점 이하)을 분류하여 뇌 확산텐서영상을 획득한 후 Tract-Based Spatial statistics 방법으로 정상인의 뇌 영역별 비등방도 FA 측정값을 제시하고자 한다. 대상 및 방법：연구대상은 2017년 6월 1일부터 8월 31일까지 연구목적과 검사방법에 대하여 설명하고 동의를 한 30세 이상 50세 이하의 남성을 대상으로 모집하였고 경남 양산시 소재의 P대학병원의 자기공명영상 장치 (MAGNETOM Skyra 3.0T)를 사용하여 검사를 시행하였다. 연구대상의 수는 설문조사한 총 170 명 중 비흡연자와 한국형 알코올 사용 장애 검사법(AUDIT-K)의 점수 척도가 10이하인 정상 음주군 59 명을 대상으로 하였다. 뇌 확산텐서영상을 획득한 후 Tract-Based Spatial S tatics 방법으로 뇌 백질 (White matter)영역부위 신경섬유로, 뇌 회백질(Gray matter) 엽(Lobe)영역별 부위, 뇌 회백질(Gray matter) 이랑(Gyrus)영역별 부위, 뇌 회백질(Gray matter) 기저핵(Bas al ganglia)영역별 부위, 뇌 회 백질(Gray matter) 해마(Hippocampus)영역별 부위의 FA(fractional anisotropy)값을 SPSS 21.0 Version을 통계프로그램을 사용하여 그에 상응하는 기술통계 분석하였다. 결 과：뇌 백질(white matter) 영역별부위의 비등방도 FA값은 뇌 들보의 뒤쪽(Posterior)이 0.752 7± 0.02481으로 가장 높았고, 왼쪽 맥락총(Choroid plexus)은 0.2302±0.04323으로 가장 낮았으며, 뇌 회백질(Gray matter) 부위 중에서 엽(Lobe)영역별 비등방도 FA값은 후두엽(Occipital lobe superior division)이 0.2004±0.00669로 가장 높았으며 위쪽 전두엽(Superior frontal lobe)이 0.175 9± 0.00704로 가장 낮았고, 이랑(Gyrus)영역별 비등방도 FA값은 앞쪽 대상 회(Cingulate gyrus anterior division)가 0.2403±0.00703으로 가장 높았고, 뒤쪽 대상 회(Cingulate gyrus posterior division)는 0.2223±0.00617으로 가장 낮았으며, 기저핵(Basal ganglia)별 비등방도 FA값은 왼쪽 담창구(Lt. globus pallidus)가 0.3994±0.01041로 가장 높았고 오른쪽 미상핵(Rt. caudate nucle us)이 0.2116 ±0.01442로 가장 낮았으며, 해마(Hippocampus)영역별 비등방도 FA값은 앞쪽 해마 곁이랑(Para hippocampal gyrus anterior division)가 0.1827±0.01036으로 가장 높았고 왼쪽 해마(Lt. hippocampus)가 0.1675±0.01136으로 가장 낮았다. 결 론：뇌 백질부위의 뇌 들보 부위의 비등방도가 가장 높았으며 뇌 회백질 영역의 왼쪽 담창구(Lt globus pallidus)도 비등방도가 높았다. 통상적으로 뇌 백질 영역이 회백질 보다 비등방도가 높다고 알려져 있지 만 모든 백질영역이 회백질보다 비등방도는 높지 않았다. 30세 이상 50세 이하의 정상인 남성을 대상으 로 뇌 백질과 회백질 영역의 해부학적 확산텐서영상의 비등방도의 계측치를 Tract-Based Spatial statistics(TBSS)방법으로 제시할 수 있었다.

본 연구의 목적은 뇌 영상 기술을 활용한 정서 연구를 근거로 기본정서 이론을 확인하는 것이다. 이를 위해 기능적 자기공명영상(functional magnetic resonance imaging, f MRI) 연구들에 대한 메타분석을 수행했다. 기본정서 이론을 확인하기 위해 즐거움, 행복, 공포, 분노, 혐오, 슬픔의 6개 개별정서를 선정했다. 개별정서의 f MRI 자료를 수집하기 위해 최근 10년간 289편의 f MRI 연구를 조사했으며, 이중에서 69편이 포함 기준을 충족시켰다. 6개 정서에 대해서 건강한 피험자들을 대상으로 실험한 f MRI 자료를 수집했으며, Talairach 또는 MNI 표준 좌표로 보고된 연구만을 포함시켰다. Talairach와 MNI 좌표 체계간의 차이를 없애기 위해 Talairach 좌표를 기준으로 분석하였다. 활성화 가능성추정(ALE) 기법을 이용한 GingerALE 2.3 프로그램을 사용하여 메타분석을 수행했다. 연구 결과 기본정서 이론의 관점에서 개별정서들이 일관되고 구별 가능한 국부적인 뇌 반응과 관련 된다는 것을 확인했다. 각각의 개별 정서들과 관련된 뇌 반응 영역에 대한 본 연구의 결과는 선행연구들의 결과와 대체로 일치하였다. 본 연구의 결과를 일반화에 있어서 극복해야 할 제한점을 기술하고 후속 연구에 대해 몇 가지를 제언하였다.

목 적 : 고자장 MRI가 보급화 되면서 자장의 불균일(field inhomogeneity)에 대한 문제점이 제기되고 있는 가운데, Echo Planner Image(EPI) 기법을 이용한 영상에서 균일화 과정을 통해 영상을 개선할 수 있는 연구의 필요성이 대두되고 있다. 특히, EPI기법을 이용한 뇌 확산강조 영상 검사시, prefrontal lobe과 temporal lobe의 경우 공기와 조직 간의 경계에 있는 부위로, 자화율 차이에 따라 왜곡된 영상이 획득된다. 이러한 문제점을 해결하고 보완하기 위하여 본 연구에서는 정상인을 대상으로 T2WI와 DWI를 이용하여 파라핀 적용 전·후에 따른 자장의 불균일 보정과 영상 개선 효과를 평가하고자 하였다. 대상 및 방법 : 본 연구는 2015년 9월부터 10월까지 참여한 정상인 10명(평균 29.6±3.84세)을 대상으로 하였다. 3.0T MR system(Discovery 750 scanner, GE Medical System, USA)와 16-channel head 코일을 이용하여 T2 강조영상(T2WI)과 확산강조영상(DWI)을 먼저 획득하였다. T2WI는 DWI와 비교하기 위한 기준 영상으로 사용되었다. 그런 다음 공기와 조직 간의 경계에 위치하는 전두엽과 측두엽에서 자화율 차이에 따른 자장의 불균일을 보정하기 위하여 인체 조직밀도와 유사한 파라핀을 head 코일과 검사자 머리에 부착하여 DWI를 얻었다. T2WI는 TR/TE= 6594/96msec를 사용하여 축상면 방향으로 영상을 획득하였다. 이때 사용된 FOV는 230×230, matrix 320×320, 2 NEX, ST 4mm로 하였고, 총 영상획득 시간은 165초였다. DWI의 영상변수로는 b-value= 1000, 0s/mm², TR/TE= 8000/62msec, FOV= 230×230, matrix= 160×160, 4 NEX, ST= 4mm로 하였으며, 이때 총 영상획득 시간은 101초였다. Image J를 이용하여 T2 강조영상(T2WI)과 확산강조영상(DWI)의 면적을 측정하였으며, prefrontal lobe 주변의 background 표준편차와 백질의 신호강도를 비교하여 SNR을 분석하였다. 결 과 : 기준 영상인 T2WI, 파라핀 적용 전 DWI(b-value 1000), 그리고 파라핀 적용 후 DWI(b-value 1000)의 평균 면적은 각각 39,843.20±1608, 35,346.70±1978 그리고 37,862.60±1852 이었다. 파라핀 적용 전 DWI(b-value 0)와 파라핀 적용 후 DWI(b-value 0)의 평균 면적은 각각 35,541.60±1981, 38,061.60±1853 이었다. T2WI와 비교하여 개인별 면적의 오차는 적용 전보다 모두 감소하였으며, 파라핀 적용 전·후 DWI SNR 평균은 b-value 1000 45.69±21.96에서 80.42±39.31 bvalue 0 89.85±45.72에서 149.90±73.41 이었다. 파라핀 적용 후 DWI의 SNR이 파라핀 적용 전에 비해 약 1.6배에서 최대 1.8배 정도 증가하였다. 결 론 : 파라핀을 적용한 확산강조영상(DWI)은 적용 전에 비해 SNR이 증가하였으며 신호소실과 왜곡이 감소되었다. 이로 인해 T2WI 비교하여 면적의 오차가 상당히 감소함을 확인하였다. 자체 제작한 보정 물질(파라핀)은 불균일한 자장 요소를 일정 이상 보완할 수 있으며, 저비용과 더불어 높은 기술력이 필요하지 않으므로 고 효율적으로 영상 신호소실과 왜곡을 개선하여 영상의 질을 향상 시킬 수 있으리라 사료된다.

목 적 : 의료영상평가의 특성상 전문가의 정성적인 평가에 의존함에 따른 비용과 시간의 제약에 대한 문제점을 해소하고자 본 연구에서는 MR 확산 텐서 영상에 Compressed sensing 기법을 적용하여 복원한 영상과 원본 영상과의 정확도를 정량적으로 평가하기 위하여 fiber tract을 수치적으로 나타낼 수 있는 변수들의 상관관계를 분석하여 정량적 평가 방법의 기준을 제시하고자 한다. 대상 및 방법 : 2014년 3월부터 5월까지 본원에 내원한 환자 중 평균 나이 53.8 ± 15세(남성 3명, 여성 2명)의 뇌 질환이 의심되는 환자들에 대해 3.0T MRI(Archiva, Philips medical system, Netherlands)를 사용하여 뇌 MR 확산 텐서 영상을 얻었다. 획득한 원본 확산 텐서 영상들은 Compressed Sensing기법을 이용하여 under-sampling 후 영상복원의 정도(reduction factor)를 달리하여 재구성하였다. 각 신경 섬유 다발 영상들의 Fiber statics를 분석하여 신경 섬유의 총 개수, 한 단위 복셀 당 신경 섬유의 개수, 확산 텐서 영상에서 비등방성을 나타내는 고유의 값인 FA, RA, VR값과 평균 확산 계수(Mean Diffusivity), Radial Diffusivity, Eigen Value, Tensor Trace로 총 9개의 변수 값을 구하였다. 정성적 분석은 영상의학과 판독의 1명, 5년 이상 MRI 근무 경력이 있는 방사선사 4명에게 원본 영상과 비교하여 보았을 때 복원 영상이 진단적 가치가 있는지를 매우 양호하지 않다(1), 양호하지 않다(2), 보통(3), 양호하다(4), 매우 양호하다(5)의 항목으로 나누어 각각의 영상에 대하여 설문 조사를 하였다. 정성적 분석 결과와 변수들의 값을 회귀 분석을 통해 상관관계를 분석하여 식을 도출하였다. 결 과 : 25개의 training/test dataset에 대한 각 변수에 대한 가중치들을 회기 분석하여 구한 값을 통해 구한 test dataset의 정량적 분석과 전문가 집단의 정성적 분석과의 오차는 평균 19%를 보였으며 이 가중치 값들을 바탕으로 뇌 MR 확산 텐서 영상의 고속화에 다른 정확도를 정량적으로 평가하기 위한 방법의 식을 얻을 수 있었으며 평균 11%의 오차율을 보였다. 또한 sample data 수를 증가하여 결과를 예측해 보기 위하여 붓스트랩을 적용하여 15개의 복원된 뇌신경 섬유 영상의 원본과의 차이를 나타낸 변수 값들의 데이터를 training set으로 정하여 410개의 sample data를 바탕으로 구해진 가중치들의 값을 통해 얻은 식은 평균 7%의 오차율을 보였다. 결 론 : 전문가들의 정성적 평가에서 5명 모두 동일한 의견을 나타냈을 때는 8%에 지나지 않았으며 각 영상의 정성적 평가 평균값과 다른 의견을 보인 전문가들의 오차율은 평균 36%였다. 따라서 본 연구의 11%와 7% 오차율은 전문가들 중에서 이견을 보일 수 있는 오차율 보다 작아 허용 가능한 범위에 있는 것으로 보이며 이 두 식은 정확도를 평가하는 데 있어 정성적 평가방법을 충분히 대체할 수 있을 것으로 보인다. 하지만 정량적 평가의 정확도를 좀 더 높이기 위해서는 오차를 줄이기 위해 더 많은 training/test dataset의 실험을 추가하여 개선해 나아가면 될 것으로 보인다.