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뇌의 관류 자기 공명 영상으로부터의 측부 혈류 영상 재구성

뇌의 관류 자기 공명 영상으로부터의 측부 혈류 영상 재구성
Issue Date
대학원 물리학과
이화여자대학교 대학원
이 연구에서는 뇌의 관류 자기 공명 영상으로부터 얻은 전체 국소 관류량(regional cerebral blood volume; rCBV) 영상에서, γ-variate fitting을 이용하여 직접적인 1차 관류량 영상을 구별하여 측부 혈류(collateral flow) 영상을 구하는 것을 목적으로 한다. 뇌의 관류 자기 공명 영상은 echo planar imaging (EPI)가 장착된 1.5T 임상용 자기 공명 영상 기기(GE Horizon, Wisconsin, USA; Siemens Vision, Erlangen, Germany)를 이용하여 자화율 대조법으로 얻었다. 조영제를 사용하여 얻은 관류 자기 공명 영상의 후 처리 과정은 각 화소별로 IDL (Interactive Data Language, Research Systems Inc., CO, USA) 소프트웨어를 이용하여 자체 제작한 프로그램을 이용하였다. 먼저 화소별로 얻은 신호 강도 곡선을 변환하여 조영제의 농도에 비례하는 이완도(ΔR₂^*)곡선을 얻는다. 이를 적분하면 적분구간동안의 국소 관류량을 의미하며, γ-variate fitting을 이용하여 비선형 fitting하여 1차 관류를 구별하였다. 이때 적분구간은 재순환 된 조영제가 포함되기 전까지안 곡선의 최대값으로부터 약 20초 지난 부분까지로 하였다. ΔR₂^* 곡선을 그대로 적분하여 총관류량 영상을 얻고, γ -variate fitting한 후 적분하여 1차 관류량 영상을 재구성했다. 1차 관류가 일어나는 시간동안의 총관류량 영상에서 직접적인 1차 관류량 영상을 빼면 측부 혈류 영상이 된다. ΔR₂^* 곡선의 최대값까지의 시간을 나타내는 TTP map은 비정상 부위에서 혈류 도달 시간이 지연되는 것을 확실히 보여준다. 측부 혈류와 같은 2차적인 혈류에 대한 정보는 특히 moyamoya 같은 질병에서 혈류역학을 이해하는데 중요하고, 이후 치료의 지침이 될 수 있다.;The perfusion magnetic resonance images are important for examining the cerebral hemodynamics. The information about the cerebral blood flow has been obtained via the nuclear medicine using the radioactive isotope. But it gives the poor temporal and spatial resolution. For obtaining the cerebral hemodynamiec information, one generally wants to get the spatial image of regional cerebral blood volume (rCBV) and dynamic information such as time for arrival (time-to-peak ; TTP). Perfusion MR images contain such information and the data set needs to be post-processed. Some patient's main path for the blood supply are blocked or interrupted by sterosis, secondary paths - collateral flow- are built up. The amount of the collateral flow has been studied as a supplementary tool in this research. Perfusion MR images used in this study were obtained at 1.5T clinical MRI system quipped with EPI capability (GE Horizon, Wisconsin, USA and Siemens Vision, Erlangen, Germany). The perfusion series were processed on a pixel-by-pixel basis by a home-made program under the commercial image analysis software IDL (Interactive Data Language, Research Systems Inc., CO, USA). The signal - time curve was converted into transverse relaxivity (△ R₂^*) -time curve. The change in transverse relaxivity is known to be proportional to the concentration of contrast agent remaining in the tissue. The first part of dynamic curve was fitted to the γ -variate function. The rCBV map was constructed by summation of the curve to the point - before including the recirculation of Gd-DTPA, which was approximately 20 sec from the peak of the curve. The total rCBV map and the first pass CBV (gCBV) map were constructed by summation of direct and after γ -variate fitted curve respectively. Then, the resultant CBV map was subtracted by gCBV to obtain the secondary blood flow for every pixels, which is a collateral flow map. The maximum relaxivity was searched for the TTP map. Elimination of the direct 1st pass blood volume from the total CBV during the 1st pass time results in the collateral flow volume. The information about this secondary flow may be important for understanding the hemodynamics certain disease such as moyamoya. TTP map clearly showed time-lagging.
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