[논문]1.5 Tesla 기기에서 중심주파수 조정과 송 신호강도(Transmission Gain)값 변화에 따른 인공물이 있는 자기공명영상의 질 보상에 관한 연구

이재승; 구은회; 박철수; 이선엽; 이한주

1.5 Tesla 기기에서 중심주파수 조정과 송 신호강도(Transmission Gain)값 변화에 따른 인공물이 있는 자기공명영상의 질 보상에 관한 연구
A Study on Compensation for Imaging Qualities Having Artifact with the Change of the Center Frequency Adjustment and Transmission Gain Values at 1.5 Tesla MRI 원문보기

의학물리 = Korean journal of medical physics, v.20 no.4, 2009년, pp.244 - 252

이재승 (순천향대학교 물리학과) , 구은회 (순천향대학교 물리학과) , 박철수 (한림성심대학교 방사선과) , 이선엽 (한림성심대학교 방사선과) , 이한주 (한림성심대학교 방사선과)

초록
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자화율(susceptibility) 및 강자성체(ferromagnetic body)에 의한 인공물(artifact) 영향을 줄이기 위하여 중심주파수(center frequency) 정렬과 송 신호강도(transmission gain)값의 변화로 영상의 질을 보상하고자 한다. 본원에 내원한 환자 중 총 30명에 대하여 두 경부(head and neck)질환을 의심한 환자 중 남자 15명, 여자 15명으로 평균나이는 45세이었다. 사용된 장비는 GE 1.5T unit (GE, General Electric medical system, High Density)를 사용하여 Transmission gain (TG) 값을 평균 몸무게 60 kg을 기준으로 70, 90, 110, 130, 150까지 변환하여 검사를 하였다(p<0.05). 본 연구의 결과로서, 조영제 주입 전과 후의 지방소거 결과는 TG (70, 90, 110, 130, $150=3.23{\pm}0.35$, $4.31{\pm}0.02$, $4.23{\pm}0.21$, $5.12{\pm}0.25$, $7.13{\pm}0.72$, $8.31{\pm}0.01$, $5.21{\pm}0.15$, $6.14{\pm}0.08$, $5.23{\pm}0.72$, $5.91{\pm}0.06$)값에 다른 점수 분포를 나타났다(p<0.05). 절대값 대조도대 잡음비는 (TG, CNRpre, CNRpost, 70: $-1.44{\pm}0.11$, $-2.7{\pm}0.04$, 90: $-2.18{\pm}0.42$, $-4.41{\pm}0.43$, 110: $-2.89{\pm}0.43$, $-5.23{\pm}0.02$, 130: $-2.34{\pm}0.05$, $-5.26{\pm}0.01$, 150: $-2.09{\pm}0.08$, $-3.87{\pm}0.12$)을 얻었다(p<0.05). 본 실험에서 중심주파수 조정과 송 신호강도(transmission gain)값의 변화에 따라 인공물이 있을 때 영상의 질을 보상할 수 있다는 것을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to compensate for susceptibility and a ferromagnetic body artifact using CFA and TGV on MR Imaging. A total of 30 patients (15 men and 15 women, mean age: 45 years) were performed on head and neck diseases. MR Unit used a 1.5T superconducting magnet (GE medical system, High Density). This study have investigated by changing with CFA and TGV (70, 90, 110, 130, 150) searching for compensation values about susceptibility and a ferromagnetic body artifact in 60 kg standards of body weight (p<0.05). As a quality results, Image qualities were obtained at different score from CFA and TGV (70, 90, 110, 130, $150=3.23{\pm}0.35$, $4.31{\pm}0.02$ $4.23{\pm}0.21$, $5.12{\pm}0.25$, $7.13{\pm}0.72$, $8.31{\pm}0.01$, $5.21{\pm}0.15$, $6.14{\pm}0.08$, $5.23{\pm}0.72$, $5.91{\pm}0.06$, p<0.05). Absolute CNRs (TG, CNRpre, CNRpost) were acquired with (70:$-1.44{\pm}0.11$, $-2.7{\pm}0.04$, 90:$-2.18{\pm}0.42$, $-4.41{\pm}0.43$, 110:$-2.89{\pm}0.43$, $-5.23{\pm}0.02$, 130:$-2.34{\pm}0.05$, $-5.26{\pm}0.01$, 150: $-2.09{\pm}0.08$, $-3.87{\pm}0.12$, p<0.05). In conclusions, this study could be compensated for metal and flow artifacts surrounding the tissues having artifact by changing CFA and TGV.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

O)피크에 스펙트럼을 맞추어 검사하는 방법이다. 결과로서 정확한 조직에 대한 공명주파수를 찾아서 얻고자 하는 영상을 얻을 수 있었다. 둘째는 자화율(susceptibility)효과와 강자성적 특성이 나타나는 부위에 대하여 인공물을 줄이기 위하여 송 신호강도 값(transmission gain values)을 변화시켜 원하고자하는 영상을 보상하여 효과적인 정보를 얻었다.
이에 본 실험은 두 가지의 기법을 적용하여 문제점을 보완하고자 한다. 첫 번째는 검사 전 사전 중심주파수 조정 (CFA)이다.
그러나 저자는 수동적으로 송 신호 값을 변화시켜 현재 임상에서 주로 이용되는 평균 몸무게 60 kg에 15 cc 조영제를 사용하기 때문에 이를 기본으로 송 신호강도 값(transmission gain values, 128)을 정하여 다양하게 값을 변환시켰다. 이에 본 실험은, 두 기법을 기본으로 두ㆍ경부(head and neck)질환 검사 시 금속 인공물과 목 부위에 혈류인공물, 수술부위의 자화율 효과를 줄이고, 그 외에 강자성체에 의한 인공물 영향을 줄이고자 중심주파수 조정과 송 신호강도(transmission gain)값의 변화로 영상의 질을 보상하고자 한다.

제안 방법

Transverse MR image shows fat suppression in both manual scan and auto prescan after contrast injection. Fat suppression MR imaging was achieved in this study by applying a RF pulse centered at the resonant frequency of fat after contrast administrations. The frequency response of the suppression pulse is well presented in (a).
2002). 구분의 단계는 평가불가(unacceptable, 1), 불량(poor, 2), 보통(fair, 3), 양호(good, 4) 우수(excellent, 5)이었고, 각 영상에 대하여 얻어진 점수를 평균화하여 비교하였다. 각 평가 결과 값의 우수도 여부의 차이는 ANOVA 검증을 이용하였고, 좀 더 정확한 차이를 알기 위하여 사후검증(post-hoc analysis)을 하였다(p＜0.
다시 말해 가장 정확한 공명 주파수(RF)에너지의 양을 부여하는 것이다. 그러나 저자는 수동적으로 송 신호 값을 변화시켜 현재 임상에서 주로 이용되는 평균 몸무게 60 kg에 15 cc 조영제를 사용하기 때문에 이를 기본으로 송 신호강도 값(transmission gain values, 128)을 정하여 다양하게 값을 변환시켰다. 이에 본 실험은, 두 기법을 기본으로 두ㆍ경부(head and neck)질환 검사 시 금속 인공물과 목 부위에 혈류인공물, 수술부위의 자화율 효과를 줄이고, 그 외에 강자성체에 의한 인공물 영향을 줄이고자 중심주파수 조정과 송 신호강도(transmission gain)값의 변화로 영상의 질을 보상하고자 한다.
신호대 잡음비는 음성(negative)효과를 보이는 금속 및 자화율 부위와 그 주변조직에 관심영역을 선정하고 신호강도(signal intensity)값을 백그라운드 표준편차(background standard deviation)의 신호강도 값으로 나누어 계산하였다. 대조도대 잡음비(contrast to noise ratio)는 음성(negative)효과부위의 신호강도와 주변주직의 신호강도 차를 정한 다음 백그라운드 표준편차로 나누어 절대값으로 계산하였다. 평가의 정확성을 위하여 금속 및 자화율효과의 관심영역 선정 시 주변조직과 차이를 크게 두는 부위를 선정하였고, 백그라운드 표준편차는 신호대 잡음비 효과를 정확하게 하기 위하여 신호를 얻는 위상부호화방향으로 관심영역을 앞, 뒤 부위에 두 부분을 선정하여 평균한 값을 백그라운드 표준편차로 정하였다.
조영제 주입방식은 수동적인 방법으로 18∼22게이지(gage) 크기의 정맥을 확보한 후 주입하였다. 모든 영상은 일정한 데이터 평가를 하기 위하여 기초데이터(raw date)와 영상데이터(image date)를 얻어 비교 평가하였다. 또한, 모든 영상데이터는 최적의 주파수 보상을 위하여 수동적 사전기법(manual prescan, CFA)으로 중심주파수를 물 피크(water peak)에 맞춘다.
또한 집단의 분산의 차이 외에 평균의 차이를 확인하기 위하여 사후검증을 하였다. 사후검증은 SNR, CNR, 병변의 묘출정도를 주자기장의 방해를 잘 받지 않는 병변 주변조직을 주 관심영역(region of interest)으로 선정하여 평가를 하였다. 정량적, 정성적 분석을 통하여 알아 본 결과 송 신호강도 값의 변화와 중심주파수 조정이 필요하였으며, 결과적으로 실험목적에 관련하여 최적의 영상을 얻을 수 있었다.
송 신호강도 값은(transmission gain values) 금속과 수술 후 영상 및 혈류인공물에 대한 보상을 위하여 평균 몸무게 60 kg을 기준에서 검사기기 자체에 송 신호강도 값이 0∼200 dB까지 정해진 범위 내에서 70, 90, 110, 130, 150까지 변화하여 검사를 하였다.
실험에 대한 정량적 분석방법으로 송 신호(transmission gain)값에 따라 신호대 잡음비(signal to noise ratio)와 대조도대 잡음비(contrast to noise ratio)를 구하였다. 신호대 잡음비는 음성(negative)효과를 보이는 금속 및 자화율 부위와 그 주변조직에 관심영역을 선정하고 신호강도(signal intensity)값을 백그라운드 표준편차(background standard deviation)의 신호강도 값으로 나누어 계산하였다. 대조도대 잡음비(contrast to noise ratio)는 음성(negative)효과부위의 신호강도와 주변주직의 신호강도 차를 정한 다음 백그라운드 표준편차로 나누어 절대값으로 계산하였다.
실험에 대한 정량적 분석방법으로 송 신호(transmission gain)값에 따라 신호대 잡음비(signal to noise ratio)와 대조도대 잡음비(contrast to noise ratio)를 구하였다. 신호대 잡음비는 음성(negative)효과를 보이는 금속 및 자화율 부위와 그 주변조직에 관심영역을 선정하고 신호강도(signal intensity)값을 백그라운드 표준편차(background standard deviation)의 신호강도 값으로 나누어 계산하였다.
즉 선택된 주파수를 이용하여 지방과 물을 소거하기가 어렵다는 것이다. 이러한 모든 문제점을 종합하여 이 부위 검사에 대한 문제점을 보상하기 위하여 저자는 나름대로 두 가지 방법을 제시하였다.
평가의 정확성을 위하여 금속 및 자화율효과의 관심영역 선정 시 주변조직과 차이를 크게 두는 부위를 선정하였고, 백그라운드 표준편차는 신호대 잡음비 효과를 정확하게 하기 위하여 신호를 얻는 위상부호화방향으로 관심영역을 앞, 뒤 부위에 두 부분을 선정하여 평균한 값을 백그라운드 표준편차로 정하였다. 정성적 분석방법은 각각 독립적으로 경험 있는 네 명의 방사선사 및 두 명의 영상의학과 전임의에 의존하여 결과를 알아보았다. 이들은 금속 및 수술 주변 부위에 대한 병변묘출(image delineation), 왜곡정도(image distortion), 혈류인공물(flow artifact)존재 유ㆍ무, 균일한 지방소거(uniformity fat saturation)정도에 대해 점수를 주었다(Jerome A.
조영제 주입방식은 수동적인 방법으로 18∼22게이지(gage) 크기의 정맥을 확보한 후 주입하였다.

대상 데이터

본원에 내원한 환자 중 총 30명에 대하여 두ㆍ경부(head and neck)질환을 의심한 환자나, 설암(tongue cancer)환자를 대상으로 하였다. 사용된 장비는 GE 1.
본원에 내원한 환자 중 총 30명에 대하여 두ㆍ경부(head and neck)질환을 의심한 환자나, 설암(tongue cancer)환자를 대상으로 하였다. 사용된 장비는 GE 1.5T unit (GE, General Electric medical system, High Density)를 사용하였고, 데이터를 얻기 위한 수신코일(receiver coil)은 HDNV array (high density neurovascular array)코일을 이용하여 조영제 주입 전과 후 지방 소거 기법이 적용된 T1 강조영상을 얻었다. 조영제 주입방식은 수동적인 방법으로 18∼22게이지(gage) 크기의 정맥을 확보한 후 주입하였다.

데이터처리

이 실험의 분석 관계를 정량적으로 비교하기 위하여 사용된 펄스시퀀스는 Table 1과 같다. (1), (2)공식은 이 실험에 적용된 신호대 잡음비와 대조도대 잡음비를 평가하기 위한 정량적 분석방법으로 모든 데이터는 평균과 표준편차로 나타냈다.
구분의 단계는 평가불가(unacceptable, 1), 불량(poor, 2), 보통(fair, 3), 양호(good, 4) 우수(excellent, 5)이었고, 각 영상에 대하여 얻어진 점수를 평균화하여 비교하였다. 각 평가 결과 값의 우수도 여부의 차이는 ANOVA 검증을 이용하였고, 좀 더 정확한 차이를 알기 위하여 사후검증(post-hoc analysis)을 하였다(p＜0.05). 이 실험의 분석 관계를 정량적으로 비교하기 위하여 사용된 펄스시퀀스는 Table 1과 같다.
이때의 공명주파수에 의한 자동 송 신호 강도(auto prescan) 값은 128이었다. 또한 집단의 분산의 차이 외에 평균의 차이를 확인하기 위하여 사후검증을 하였다. 사후검증은 SNR, CNR, 병변의 묘출정도를 주자기장의 방해를 잘 받지 않는 병변 주변조직을 주 관심영역(region of interest)으로 선정하여 평가를 하였다.
대조도대 잡음비(contrast to noise ratio)는 음성(negative)효과부위의 신호강도와 주변주직의 신호강도 차를 정한 다음 백그라운드 표준편차로 나누어 절대값으로 계산하였다. 평가의 정확성을 위하여 금속 및 자화율효과의 관심영역 선정 시 주변조직과 차이를 크게 두는 부위를 선정하였고, 백그라운드 표준편차는 신호대 잡음비 효과를 정확하게 하기 위하여 신호를 얻는 위상부호화방향으로 관심영역을 앞, 뒤 부위에 두 부분을 선정하여 평균한 값을 백그라운드 표준편차로 정하였다. 정성적 분석방법은 각각 독립적으로 경험 있는 네 명의 방사선사 및 두 명의 영상의학과 전임의에 의존하여 결과를 알아보았다.

이론/모형

모든 영상은 일정한 데이터 평가를 하기 위하여 기초데이터(raw date)와 영상데이터(image date)를 얻어 비교 평가하였다. 또한, 모든 영상데이터는 최적의 주파수 보상을 위하여 수동적 사전기법(manual prescan, CFA)으로 중심주파수를 물 피크(water peak)에 맞춘다. 방법으로는 아날로 R1값(46.

성능/효과

1) 자기공명영상은 균일한 공명주파수를 검사하고자 하는 피사체 부위에 입사하여 검출되는 신호를 이용하여 영상화를 하고 있다. 그러나 지방 소거기법의 영상을 얻고자 할 때는 불규칙한 인체의 형태 즉, 목과 턱 부위의 형상에서 정확한 검사를 하기에 다소 어려운 점이 있는 것으로 보고 되어있다.
7%로 아주 큰 차이 값으로 수동적인 방법이 높았다. 결국 인체의 형태가 굴국 되어있는 두ㆍ경부질환 검사 시 정성적인 분석의 결과로서 수동적인 검사기법이 많은 정보를 제공한다는 것을 알 수가 있었다.
검사 소요시간을 비롯하여 환자에게 다소 불편함을 제공하게 됨으로 최상의 정보를 얻기 위하여 유의해야 하는 점이다. 결론적으로, 본 실험에서는 수술 부위 및 금속을 포함한 인체 굴국 부위 검사 시 영상의 질을 보상하고자 중심주파수 조정과 송 신호강도 값 변화로 정량적, 정성적 분석 결과에서 유의성 있는 결론을 얻었고, 두ㆍ경부 질환을 가진 환자로부터 영상의 질을 보상할 수 있다는 것을 확인 하였다. 특히나, 금속이 있는 부분에서는 조영제 주입전 보다 후의 영상에서 더욱더 강한 자화율효과가 발생함으로 조영제 주입 후의 검사에는 지방소거 기법을 고려할 부분이라고 사료된다.
조영제 주입 전 영상(a∼e)을 살펴보면 (a)와 (b)는 TG값 70과 90으로 병변과 주변조직을 보았을 때 영상의 신호대 잡음비(signal to noise ratio)가 좋지 않아 영상의 질이 저하되게 보이고, 130(d)과 150(e)은 신호대 잡음비가 좋으나, 자화율(susceptibility)의 효과가 크게 나타나 정상조직에 신호 손실(signal loss)이 조금 나타났다. 그러나 110(c)영상은 신호대 잡음비와 자화율효과가 본 실험분석에서 알 수 있듯이 다른 영상에 비해 정상조직의 신호 손실이나, 영상의 질(image quality) 면에서 상대적으로 좋은 결과를 얻었다. 조영제 주입 후 지방소거 기법이 적용된 영상(f∼k)을 보면, 인체 굴곡 부분에서 균일하게 지방소거가 이루어 지지 않았다.
결과로서 정확한 조직에 대한 공명주파수를 찾아서 얻고자 하는 영상을 얻을 수 있었다. 둘째는 자화율(susceptibility)효과와 강자성적 특성이 나타나는 부위에 대하여 인공물을 줄이기 위하여 송 신호강도 값(transmission gain values)을 변화시켜 원하고자하는 영상을 보상하여 효과적인 정보를 얻었다. 이 연구의 고려할 사항이 있다면 몇 가지로 나눌 수 있다.
이 실험에서 관찰자에 의한 정성적 분석은 총 30명의 환자에 대하여 조영제 주입 전ㆍ후의 영상을 종합하여 병변의 묘출정도와 왜곡도, 혈류인공물, 지방소거의 균일도를 분류하여 퍼센트로 나타낸 결과는 Table 4와 같다. 모든 영상에서 병변 묘출정도는 수동적인 방법이 53.33%로 높은 퍼센트 값을 얻었고, 금속부위의 영상의 왜곡도와 병변 주변부위의 혈류의 인공물은 60%, 70%로 나타났다. 지방소거의 균일성은 23.
5는 물(H20) 피크에 공명주파수를 정렬 시키지 않고 송 신호강도 값만 변환시켜 조영제 주입전과 주입 후 지방소거의 영상을 비교한 영상이다. 모든 영상을 비교하면 중심주파수가 정확하게 맞지 않을 경우에는 조영제 주입 후의 지방소거 기법 영상에서 좋지 않은 결과를 얻었다. 조영제 주입 전 영상(a∼e)을 살펴보면 (a)와 (b)는 TG값 70과 90으로 병변과 주변조직을 보았을 때 영상의 신호대 잡음비(signal to noise ratio)가 좋지 않아 영상의 질이 저하되게 보이고, 130(d)과 150(e)은 신호대 잡음비가 좋으나, 자화율(susceptibility)의 효과가 크게 나타나 정상조직에 신호 손실(signal loss)이 조금 나타났다.
몸무게 60 kg을 기준으로 조영제 주입 전과 지방소거 기법이 포함된 조영 후 영상의 평균 및 표준편차의 정량적결과로 송 신호강도(transmission gain)값이 110에서 자화율영역과 주변조직의 신호대 잡음비(pre:1.44±0.31, 4.33±0.04, post: 1.86±0.2, 7.1±0.21)와 절대값의 대조도대 잡음비(pre: −2.89±0.43, post: −5.23±0.02)가 가장 높은 값을 얻었다(Table 2, 3, p＜0.05).
본 연구의 결과로서 자화율(susceptibility) 및 강자성체 (ferromagnetic body)에 의한 인공물(artifact)이 존재할 경우 효과적인 결과를 얻었다. 몸무게 60 kg을 기준으로 조영제 주입 전과 지방소거 기법이 포함된 조영 후 영상의 평균 및 표준편차의 정량적결과로 송 신호강도(transmission gain)값이 110에서 자화율영역과 주변조직의 신호대 잡음비(pre:1.
05). 이 데이터의 분석은 송 신호강도 값이 110까지 클수록, 신호대 잡음비와 대조도대 잡음비가 증가하다가 일정한 값 이상에는 감소하는 결과를 얻었다. 이때의 공명주파수에 의한 자동 송 신호 강도(auto prescan) 값은 128이었다.
사후검증은 SNR, CNR, 병변의 묘출정도를 주자기장의 방해를 잘 받지 않는 병변 주변조직을 주 관심영역(region of interest)으로 선정하여 평가를 하였다. 정량적, 정성적 분석을 통하여 알아 본 결과 송 신호강도 값의 변화와 중심주파수 조정이 필요하였으며, 결과적으로 실험목적에 관련하여 최적의 영상을 얻을 수 있었다.
조영제 주입 후 지방소거 기법이 적용된 영상(f∼k)을 보면, 인체 굴곡 부분에서 균일하게 지방소거가 이루어 지지 않았다. 즉, 수술 부위 지방소거 검사는 조영제 주입 후 병변을 잘 구분하기 위하여 중심주파수의 정렬이 필요하다는 것을 알 수 있었고, TG값이 작은 70과 90에서는 영상의 질이 떨어졌고, 높은 TG (130, 150)값에서는 조영제 주입 전과 비교해 보았을 때 수술 주변부위의 형태가 넓어 보여, 조영제 주입 후가 주입 전보다 자화율효과가 더욱 더 강하게 발생하여 중심주파수 정렬이 필요하다는 것을 알 수 있는 영상이다(next to square box).
33%로 높은 퍼센트 값을 얻었고, 금속부위의 영상의 왜곡도와 병변 주변부위의 혈류의 인공물은 60%, 70%로 나타났다. 지방소거의 균일성은 23.3%와 76.7%로 아주 큰 차이 값으로 수동적인 방법이 높았다. 결국 인체의 형태가 굴국 되어있는 두ㆍ경부질환 검사 시 정성적인 분석의 결과로서 수동적인 검사기법이 많은 정보를 제공한다는 것을 알 수가 있었다.

후속연구

넷째로 평균 80 kg 이상의 몸무게를 적용하여 송 신호강도 값을 적용하지 않은 것이다. 그렇지만 현재 임상적으로 두ㆍ경부 부위 검사 시 가장 문제가 되고 검사로서 이러한 문제점을 해결하려고 많은 노력을 하고 있지만, 현재로서 가장 빠르고, 신속한 방법으로 적절하게 환자 질환에 따라 이러한 방법을 적용시킨다면 최상의 정보를 제공할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	자기공명영상의 한계점은 무엇인가?	1) 자기공명영상은 균일한 공명주파수를 검사하고자 하는 피사체 부위에 입사하여 검출되는 신호를 이용하여 영상화를 하고 있다. 그러나 지방 소거기법의 영상을 얻고자 할 때는 불규칙한 인체의 형태 즉, 목과 턱 부위의 형상에서 정확한 검사를 하기에 다소 어려운 점이 있는 것으로 보고 되어있다.1,2) 기존에는 그 문제를 보완하고자 동일한 인체 형태의 팬텀을 제작하여 목 부위를 보상하기도 하였다.
	자기공명영상은 어떻게 수행되는가?	T1강조 자기공명영상에서 두ㆍ경부(head and neck)질환 검사 시 균일한 지방소거 및 인체에 부착된 금속 인공물에 대한 문제점은 현재까지 계속 문제가 되고 있다.1) 자기공명영상은 균일한 공명주파수를 검사하고자 하는 피사체 부위에 입사하여 검출되는 신호를 이용하여 영상화를 하고 있다. 그러나 지방 소거기법의 영상을 얻고자 할 때는 불규칙한 인체의 형태 즉, 목과 턱 부위의 형상에서 정확한 검사를 하기에 다소 어려운 점이 있는 것으로 보고 되어있다.
	본 연구에서 STIR의 문제점을 보완한 방법은?	이에 본 실험은 두 가지의 기법을 적용하여 문제점을 보완하고자 한다. 첫 번째는 검사 전 사전 중심주파수 조정 (CFA)이다. 그 방법으로는, 자기공명영상은 양성자(proton)를 이용하기 때문에 인체의 90% 이상 물(H2O)로 구성된 조직에서 최적의 신호를 얻기 위해서 사전에 공명주파수를 물 피크(water peak)에 조정하여 지방(Fat)이 가지고 있는 고유의 주파수나, 불규칙한 인체부위조직의 중심주파수(center frequency)를 최적화하는 방법이다(Fig. 1). 두 번째는 송 신호강도 값(transmission gain values)을 변화시키는 것이다. 그 방법으로는 몸무게(kg)에 따라 최적의 신호를 얻기 위하여 송 신호강도는 일정한 신호의 값을 자동으로 찾는다. 다시 말해 가장 정확한 공명 주파수(RF)에너지의 양을 부여하는 것이다. 그러나 저자는 수동적으로 송 신호 값을 변화시켜 현재 임상에서 주로 이용되는 평균 몸무게 60 kg에 15 cc 조영제를 사용하기 때문에 이를 기본으로 송 신호강도 값(transmission gain values, 128)을 정하여 다양하게 값을 변환시켰다. 이에 본 실험은, 두 기법을 기본으로 두ㆍ경부(head and neck)질환 검사 시 금속 인공물과 목 부위에 혈류인공물, 수술부위의 자화율 효과를 줄이고, 그 외에 강자성체에 의한 인공물 영향을 줄이고자 중심주파수 조정과 송 신호강도(transmission gain)값의 변화로 영상의 질을 보상하고자 한다.

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Leon Axel, Louis Kolman, Riad Charafeddine, et al: Origin of a signal intensity loss artifact in fat-saturation MR imaging. Radiology 217:911 (2000)

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Robert B. Lufkin, Alexandra Borges, Kim M. Nguyen, et al: MRI of the head and neck. 2nd ed. [book review]. Radiology 226:344 (2003)
Harry J. Griffiths: Pocket atlas of head and neck MRI anatomy. Radiology 174:674 (1990)
Amil J. Gerlock: MRI of the brain, head, neck and spine: teaching atlas of clinical applications. Radiology 170:636 (1989)
Heiko Schoder, Henry W, Yeung D, et al: Head and neck cancer: clinical usefulness and accuracy of PET/CT image fusion. Radiology 231:65-72 (2004)

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Welker KM, Tsuruda JS, Hadley JR: Radio-frequency coil selection for MR imaging of the brain and skull base. Radiology 221:11 (2001)

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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