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문제 정의
- 이에 1.5T와 3.0T에서 뇌의 주요대사물질들의 T1 및 T2 이완시간을 산출하고 서로 비교하여, 대사물질들의 절대적 정량화를 위한 기준과 3.0T에서의 펄스 시퀀스의 적정화를 위한 기본 자료를 얻고자 하였다.
제안 방법
- 고속 스핀 에코(fast spin echo)를 이용한 3개의 축상, 시상 그리고 관상방향의 T2 강조 영상(반복시간 = 5000 ms / 에코시간 = 121 ms) 하에서 2 × 2 × 2 cm3의 복셀을 모형의 중앙에 위치시킨 후, MRS 스펙트럼들을 획득하였으며(Fig. 1b), 각 스펙트럼들의 2.01 ppm에서 NAA, 3.22 ppm에서 Cho, 3.03 ppm에서 Cr의 신호강도의 최대 높이를 IDL(Research Systems, Inc)에 근거한 Mrdx program(CAD Impact Inc, Korea)을 이용하여 3차례씩 측정하여 다음의 방법으로 T1 및 T2 이완시간들을 산출하였다.
- 단일 복셀 PROBE-P package를 사용하여, Point-RESolved Spectroscopy(PRESS) 기법으로 스펙트럼을 획득하였다. 반복시간은 3000 ms로 고정시키고 에코시간을 30, 90, 144, 210, 288 ms로 변화시켜서 구한 신호강도의 측정된 값들을 S=S0 exp(-TE/T2)[3]의 공식에 대입시켜 T2이완시간들을 산출하였다. 여기서 S는 특정 에코시간에서의 신호강도이고, S0는 에코시간이 0에 가까울 때의 신호강도이다(6).
- 반복시간을 5000 ms, 에코시간을 20 ms로 고정시킨 후, 혼합시간(Mixing time, TM)을 15, 35, 55, 75, 95, 115, 135, 155, 175, 195, 300 ms로 변화시켜서 얻은 신호강도의 측정치들을 S=S∞(1-f exp[-(TR-TE/2-TM)/T1])[1]에 대입시켜 T1이완시간들을 획득하였다.
- 여기서 획득된 값들을 다시 1/T1 ∝ τc = 4πηR3/3kT [2]에 의거하여 체온 37℃ 로 보정한 후 최종 T1 이완시간들을 산출하였다.
대상 데이터
- 1.5T 및 3.0T 임상진료용 자기공명장치(Signa, GE Medical Systems, Milwaukee, WI) 하에서 시행하였으며, 두부코일(Circular polarized head coil)을 사용하였다. 뇌 대사물질의 측정은 뇌 대사물질이 함유된 모형을 사용하였다.
- 뇌 대사물질의 측정은 뇌 대사물질이 함유된 모형을 사용하였다. 모형은 구형 MRS 모형(GE Medical Systems, Milwaukee, WI, 직경 15 cm)(Fig. 1a)으로서, 내용물로는 12.5 mM NAA, 5 mM lactate, 12.5 mM glutamate, 10 mM Cr, 7.5 mM myoinositol, 3 mM Cho, 0.1% sodium azide, 50 mM potassium phosphate monobasic(KH2PO4), 56 mM sodium hydroxide(NaOH) 등의 성분을 포함한 모형이었다.
이론/모형
- 조직 또는 물질의 T1 및 T2 이완시간은 조직 또는 물질의 미세환경에 따라 매우 민감하게 변화하기 때문이다. 그 외에도 아마 본 실험과 달리, 점진적 포화법(Progressive saturation method)의 펄스 시퀀스 기법이 사용되었으며, 20℃에서 측정한 후 온도 보정을 하지 않은 점과 본 실험의 11단계와 달리 6단계에서 스펙트럼을 획득하였다는 점 및 신호강도의 측정에 LCModel을 이용하였다는 점 등을 고려할 수 있다. 신호강도의 측정에 있어 본 실험에서 신호강도의 최대 높이로 측정하였다면, LCModel은 신호강도의 면적을 측정하는 방법으로 기저선이 어떻게 정해지는가에 따른 자료의 변동폭이 많다는 단점이 있다.
- 0T 임상진료용 자기공명장치(Signa, GE Medical Systems, Milwaukee, WI) 하에서 시행하였으며, 두부코일(Circular polarized head coil)을 사용하였다. 뇌 대사물질의 측정은 뇌 대사물질이 함유된 모형을 사용하였다. 모형은 구형 MRS 모형(GE Medical Systems, Milwaukee, WI, 직경 15 cm)(Fig.
- 단일 복셀 PROBE-P package를 사용하여, Point-RESolved Spectroscopy(PRESS) 기법으로 스펙트럼을 획득하였다. 반복시간은 3000 ms로 고정시키고 에코시간을 30, 90, 144, 210, 288 ms로 변화시켜서 구한 신호강도의 측정된 값들을 S=S0 exp(-TE/T2)[3]의 공식에 대입시켜 T2이완시간들을 산출하였다.
- 단일 복셀 PROBE-S package를 사용하여, STEAM(STimulated Echo Acquisition Mode) 기법으로 스펙트럼을 획득하였다. 반복시간을 5000 ms, 에코시간을 20 ms로 고정시킨 후, 혼합시간(Mixing time, TM)을 15, 35, 55, 75, 95, 115, 135, 155, 175, 195, 300 ms로 변화시켜서 얻은 신호강도의 측정치들을 S=S∞(1-f exp[-(TR-TE/2-TM)/T1])[1]에 대입시켜 T1이완시간들을 획득하였다.
성능/효과
- 0T에서 모두 혼합시간이 감소함에 따라 전반적으로 신호강도가 증가하였다. 1.5T와 3.0T를 비교하였을 때 3.0T에서 더 높은 신호대잡음비를 보였다. 즉 NAA의 경우, 혼합시간이 300 ms일 때, 1.
- 1.5T와 3.0T에서 실제 임상응용의 기초자료로 이용하기 위하여MRS 모형을 이용한 실험으로 뇌 대사물질들의 T1 및T2 이완시간들을 측정한 결과, 1.5T와 비교하였을 때 3.0T에서 주요 뇌 대사산물들의 T1이완시간들은 4.1% - 11.6% 증가하였고, T2 이완시간들은 4.8% - 17.3% 감소되므로 MRS protocol의 적정화를 위하여 3.0T에서 반복시간을 연장시키고, 에코시간을 단축시켜야 한다.
- 1.5T의 사람에서의 T2 이완시간들은, 여러 연구의 결과들을 종합하면, NAA는 292 ms - 480 ± 80 ms, Cho은 261 ms - 400 ms ± 80 ms, Cr은 180 ± 10 ms - 270 ± 50 ms로 보고되었다(1, 5, 6).
- 3.0T의 사람에서의 T2 이완시간들은, 역시 위의 세 연구들(1, 5, 6)에서의 결과들을 종합하면, NAA는 210 ± 20ms - 301 ± 18 ms이고, Cho은 180 ± 40 ms - 276 ms ± 13 ms, Cr은 143 ± 13 ms - 178 ± 13ms로 보고되었다.
- T1 이완시간 산출을 위하여 얻은 NAA, Cho, Cr의 스펙트럼(Fig. 2)들은 1.5T와 3.0T에서 모두 혼합시간이 감소함에 따라 전반적으로 신호강도가 증가하였다. 1.
- T2 이완시간 산출을 위하여 얻은 NAA, Cho, Cr의 스펙트럼(Fig. 4)들은 1.5T와 3.0T에서 모두 에코시간이 증가함에 따라 전반적으로 신호강도가 감소하는 경향이 보였다. 1.
- 모형을 이용한 이 연구에서 측정된 뇌의 주요 대사물질들의 T1 이완시간은 1.5T에서와 비교하여 3.0T에서 4.1% - 11.6%로 증가되었으며, T2이완시간은 4.8% - 17.3% 감소된 것으로 나타났다.
- 0T에서 더 높은 신호대잡음비를 보였다. 즉 NAA의 경우, 에코시간이 30 ms일 때, 1.5T에서 신호대잡음비는 16.2, 3.0T에서는 신호대잡음비가 27.4로 측정되었고, 에코시간이 288 ms일 때, 1.5T에서 신호대잡음비가 11.8, 3.0T에서는 신호대잡음비가 18.5로 측정되어 전체적으로 모두 3.0T에서 57%에서 69%의 신호대잡음비의 증가가 있었다.
- 0T에서 더 높은 신호대잡음비를 보였다. 즉 NAA의 경우, 혼합시간이 300 ms일 때, 1.5T에서 신호대잡음비는 16.6, 3.0T에서는 신호대잡음비가 28.5로 측정되었고, 혼합시간이 15 ms일 때, 1.5T에서 신호대잡음비가 26.3, 3.0T에서는 신호대잡음비가 48.7로 측정되어 3.0T에서 71%에서 85%의 신호대잡음비의 증가가 있었다.
후속연구
- 본 실험에서 산출된 모형에서의 T1 및 T2 이완시간들은, 특히 신호대잡음비가 향상된 3.0T MRS에서 좀 더 정확한 사람 뇌의 대사물질들의 절대적 정량화를 위한 기준값으로 사용될 수 있게 되었으며 앞으로 3T에서 반복시간 및 에코시간을 얼마나 변화시키는 것이 가장 적정한 것인가에 대해서는 추후 연구가 더 필요할 것으로 생각된다.
- 본 실험의 한계점으로 glutamate와 lactate의 경우, 에코시간 및 혼합시간의 증가에 따른 신호강도의 적절한 감소가 획득되지 않아서 T1 및 T2 이완시간을 측정할 수 없었으며. 이를 극복하기 위하여서는 곡선의 적합법(curve fitting)등을 적용한 LCModel등의 좀더 정교한 방법이 필요하고, lactate의 경우 J coupling의 복잡한 신호의 변조를 고려한 새 알고리듬이 필요하다고 볼 수 있다(9).
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