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.

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.

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.

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.

본 연구에서는 객관적인 아름다움에 대한 주관적인 미적 경험으로서의 인지적, 감정적 경험에 관여하는 뇌 활성화 과정을 기능적 자기공명영상을 이용하여 검토해 보았다. 우선, 프랙탈 이미지에 대한 미적평가 행동과 제로 보편적인 아름다움의 준거를 확인하였다. 평정 결과에 기초하여, 전체 270개 이미지 중 가장 점수가 높은 50개를 아름다운 이미지로, 점수가 낮은 50개를 아름답지 않은 이미지로 선정하였다. 두 가지 조건을 블록으로 제시한 신경영상 연구 결과, 아름답다고 평가한 이미지에 대해서는 미적 경험에 관여하는 인지적, 정서적 처리에 관여된 부위인 전두엽과 대상회와 뇌섬엽이 활성화되었으며, 아름답지 않다고 평가한 이미지에 대해서는 부정적인 정서와 관련된 중후두회와 전설소엽의 활성화가 관찰되었다. 아름다움 평가에 대한 조건별 접속분석의 결과, 미적평가가 긍정적인 이미지에 대해서는 측두엽의 활성화가, 부정적인 이미지에 대해서는 두정엽의 활성화가 특징적으로 나타났다. 이에 대해 의미론적 해석과 추상화 과정과 연결하여 논의하였다.

본 연구는 뇌줄기 확산강조영상검사 시 뒤틀림을 줄이기 위한 SS-TSE 기법의 신호대잡음비 감소를 수치 적으로 정량화하여, 낮은 신호대잡음비로 인한 SS-TSE 기법의 문제점을 지적하고자 하였다. 연구방법은 20 15년 7월부터 10월까지 뇌줄기 확산강조영상검사를 검사한 35명을 대상으로 하였으며, 기존의 SS-EPI 기법 과 SS-TSE 기법을 적용하여 기법별 숨뇌의 신호대잡음비을 비교하였다. 연구결과 b=0 영상의 신호대잡음 비는 새로운 SS-TSE 기법(314.41±42.96) 적용 시 SS-EPI 기법(514.84±48.97) 보다 38.9% 감소하였으며, b=1,0 00 영상의 경우도 SS-TSE 기법(117.33±14.04) 적용 시 SS-EPI 기법(208.65±25.70) 보다 43.8% 감소하였다. 결론적으로, 미세 병변을 진단하기 위한 뇌줄기의 확산강조 자기공명영상 검사 시 뒤틀림을 줄이기 위해 SS-TSE 기법을 적용할 경우 신호대잡음비가 저하됨으로 기존의 SS-EPI 기법이나 MS-EPI 기법을 병행하여 검사하는 것이 진단의 정확성을 높일 수 있으리라 사료된다.

3.0 T 자기공명영상기기에서 확산텐서영상을 이용하여 청소년을 대상으로 정상인과 인터넷 중독자의 뇌 량과 내섬유막 구조의 변화에 대하여 정량적으로 알아보고자 하였다. 10명의 인터넷 중독자와 정상인 12명 을 대상으로 검사를 하였고, 정량적 분석을 위하여 뇌량의 5부위와 내섬유막의 2부위를 View Forum 프로 그램을 이용하여 두 그룹에 대한 신경섬유의 손상 정도를 FA, ADC(10-3 mm 2/s), Length(mm)값으로 측정하 였다. 그룹 간 통계적 유의성은 Independent t-test와 pearson 상관관계로 하였다(p<0.05). 정상인과 인터넷 중 독자에 관하여 신경섬유 손상정도는 7부위에 대하여 FA, ADC(10-3 mm2/s), Length(mm)값에 대하여 의미 있 는 차이를 보였다(p<0.05). 또한 두 그룹에서 IAD scale 과 뇌량의 FA값은 음의 적으로 강하게 상관관계가 있었다(p<0.000). 결론적으로, 확산텐서영상은 FA, ADC(10-3 mm2/s), Length(mm)값에 대하여 유의성 있는 차 이를 보여고, 이 결과는 뇌 백질에 대한 손상정도에 관하여 정량적으로 임상적 정보를 제공하였다.

본 연구는 경도인지장애가 동반된 파킨슨병 환자에 대하여 인지 기능 평가를 위한 서울신경심리검사와 뇌 자기공명영상에서 영역별 뇌실에 대한 체적 변화를 분석하여 경도인지장애가 동반된 파킨슨병에 대한 진단적 기준을 판단할 수 있는 가이드라인을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 파킨슨병으로 진단 받은 환자(경도인지장애군: 34명, 비인지장애군: 34명)를 대상으로 주의력, 언어, 기억력, 시공간, 그리고 전두엽 집행 기능에 대한 서울신경심리검사와 뇌 자기공명영상 검사를 시행하였다. 또한 영역별 뇌실에 대한 체적 변화를 비교하기 위하여 정상인 32명(정상 대조군)을 추가 선정하여 추가적으로 뇌 자기공명영상 검사를 시행하였으며 영역별 뇌실에 대한 체적 분석은 프리서퍼(Freesurfer Ver. 5.1, Boston MA, USA)를 통해 수행되었다. 결과적으로 경도인지장애군은 시공간 및 기억력에 대한 수행 능력이 비인지장애군과 비교하여 통계적으로 유의하게 감소되었다(p<0.05). 영역별 뇌실에 대한 체적 변화는 좌‧우측뇌실, 좌‧우하측뇌실, 제3뇌실에서 통계적으로 유의한 체적 변화를 나타내었으며 객관화된 비교를 위하여 정규화한 백분율을 적용한 체적의 변화는 비인지장애군보다 경도인도장애군에서 확장되어 나타났다. 특히 경도인지장애를 동반한 파킨슨병 환자의 좌‧우측뇌실의 확장은 서울신경심리검사에서 시공간 및 기억력 영역에 대하여 뚜렷한 양적 선형관계를 보였다(r>0.5, p<0.05). 따라서 뇌 자기공명영상에서 프리서퍼를 이용하여 영역별 뇌실의 체적 변화를 관찰하고 서울신경심리검사와 상관관계를 분석함으로써 경도인지장애를 동반한 파킨슨병 환자의 진단적 기준을 마련할 수 있을 것으로 판단되었다.