[논문]자기공명확산강조영상에서 SE-EPI 와 SSH-TSE 기법을 이용한 영상의 질 평가

구은회

doi:10.7742/jksr.2021.15.7.991

[국내논문] 자기공명확산강조영상에서 SE-EPI 와 SSH-TSE 기법을 이용한 영상의 질 평가
Evaluation of Image Quality using SE-EPI and SSH-TSE Techniques in MRDWI 원문보기

한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology, v.15 no.7, 2021년, pp.991 - 998

구은회 (청주대학교 보건의료과학대학 방사선학과)

초록
AI-Helper

본 연구의 목적은 뇌 자기공명영상에서 확산강조 검사에 대한 SE-EPI 기법과 SSH - TSE 기법에 대한 영상의 질을 알아보고자 한다. MRDWI 검사를 시행한 환자를 무작위로 선정한 PACS 전송 데이터 35명 중 정상 남자 12명, 정상 여자 13명, 뇌경색 10명 중 남자 5 여자 5, 평균나이 68 ± 7.32를 대상으로 데이터를 분석하였다. 사용된 장비는 Ingenia CX 3.0T을 사용하였고 데이터 획득을 위하여 SSH-TSE, SE-EPI 펄스시퀀스와 32 Channel Head Coil를 이용하였다. 영상평가는 paired t-test와 Wilcoxon 검정을 하였으며 p 값이 0.05 이하 일 때 유의성이 있는 것으로 간주하였다. DWI 영상에 대한 SNR대한 정량적 분석 결과 ADC(s/mm2), Diffusion b=0, 1000영상에서 4 부위(WM, GM, BG, Cerebellum)의 평균 및 표준편차 값이 SE-EPI기법(ADC:120.50 ± 40, b=0: 54.50 ± 35.91, b=1000: 91.61 ± 36.63)이 SSH-TSE(ADC:99.69 ± 31.10, b=0: 43.52 ± 25.00 , b=1000: 60.74 ± 24.85) 보다 높게 나타났다(p<0.05). GM-WM, BG-WM 부위에 대한 CNR 값 또한 SE-EPI기법(ADC:116.08 ± 43.30 , b=0: 27.23 ± 09.10 , b=1000: 78.50 ± 16.56)이 SSH-TSE(ADC:101.08 ± 36.81, b=0: 23.96 ± 07.79 , b=1000: 74.30 ± 14.22) 보다 높게 나타났다(p<0.05). 관찰자의 시각적 평가로서 SSH-TSE, SE-TSE에 대한 Ghost 인공물 자화율 인공물, 전반적인 영상의질 모두 SSH-TSE 기법이 높은 결과를 얻었다(ADC:3.6 ± 0.1, 2.8 ± 0.2, b=0: 4.3 ± 0.3, 3.4 ± 0.1 b=1000: 4.3 ± 0.2, 3.5 ± 0.2, p=0.000). 결론적으로, SSH-TSE, SE-EPI를 사용한 SNR, CNR 측정에서 SE-EPI 기법이 우위의 결과를 얻었다. 정성적 분석에서는 펄스시퀀스 특성에 따라 SSH-TSE 펄스시퀀스가 높은 결과를 얻었다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to investigate the image quality of the SE-EPI and SSH-TSE technique for MR DWI. Datum were analyzed for 35 PACS transmission datum(Normal part: 12 males, 13 females, Cerebral Infarction: 10(5males and 5females), and average age 68±7.32), randomly selected patients who underwent MRDWI tests. The equipment used was Ingenia CX 3.0T, SSH_TSE and SE-EPI pulse sequence and 32 Ch. head coil were used for data acquisition. Image evaluation was performed on the paired t-test and Wilcoxon tests, and was considered significant when the p value was 0.05 or less. As a result of quantitative analysis of SNR for DWI images, the mean and standard deviation values of 4 parts (WM, GM, BG, Cerebellum) in ADC (s/mm2), Diffusion b=0, 1000 images were higher in SE-EPI techniques(ADC: 120.50 ± 40, b=0: 54.50 ± 35.91, b=1000: 91.61 ± 36.63) than in SSH-TSE techniques(ADC: 99.69 ± 31.10, b=0: 43.52 ± 25.00 , b=1000: 60.74 ± 24.85)(p<0.05). The CNR values for GM-WM, BG-WM sites were also higher in SE-EPI technique (ADC: 116.08 ± 43.30, b=0:27.23 ± 09.10, b=1000: 78.50 ± 16.56) than in SSH-TSE(ADC: 101.08 ± 36.81, b=0: 23.96 ± 07.79 , b=1000: 74.30 ± 14.22). As a visual evaluation of observers, ghost artifact, magnetic susceptibility artifacts and overall image quality for SE-TSE and SSH-TSE all yielded high results from SSH-TSE techniques(ADC:3.6 ± 0.1, 2.8 ± 0.2, b=0: 4.3 ± 0.3, 3.4 ± 0.1 b=1000: 4.3 ± 0.2, 3.5 ± 0.2, p=0.000). In conclusion, the SE-EPI technique obtained an superiority in SNR and CNR measurements using SSH-TSE, SE-EPI. In the qualitative analysis, the SSH-TSE pulse sequence was obtained a high result according to the pulse sequence characteristics.

Keyword

표/그림 (9)

표 Table 1. Scanning Parameters for two pulse sequences
표 Table 2. Results of SNR in ADC(s/mm²) and Diffusion b=0, 1000, n=35
그림 Fig. 1. Acute infarct in the right basal ganglia and temporal lobe. The low and high intensity lesion are well visualized in both methods. The top row: SE-EPI(a,b,c), The bottom row: SSH-TSE(d,e,f).
표 Table 3. Quantitative assessment of contrast to noise
표 Table 4. Qualitative analysis for scoring on ADC and DWI(b=0, 1000) in brain structures(n=500)
그림 Fig. 2. Ghost artifact with occurring two methods. a, b. SE-EPI images(b=0, 1000), c, b. SSH-TSE(b=0, 1000). Two methods image show a irregular artifact(n/2) at superior(SI) to inferior directions in DWI.
그림 Fig. 3. Magnetic susceptibility artifact with occurring two methods. a, b, c. SE-EPI images(ADC, b=0, 1000), d, e, f. SSH-TSE(ADC, b=0, 1000). SE-EPI image shows a signal los artifact(n/2) at superior Frontal lobe in DWI.
그림 Fig. 4. The results of overall image quality in DWI. a, b, c. SE-EPI images(ADC, b=0, 1000), d, e, f. SSH-TSE(ADC, b=0, 1000). SSH-TSE image show high image quality without ghost artifact including superior frontal lobe in DWI.
그림 Fig. 5. Diffusion weighted MRI. SE-EPI images(a, b, c), SSH-TSE image(d, e f). Infarction of ADC and b= 1000 image show high signal intensity in cerebellar infarction and low signal intensity b =0.

AI 본문요약
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제안 방법

본 연구는 MRI 검사를 통해 얻은 영상의 백색질 (White Matter), 회백질(Grey Matter), 대뇌기저핵(Ba sal Ganglia), 소뇌(Cerebellum), 소뇌경색(Cerebellar I nfarction)에 대하여 평가를 하였다. 데이터 분석에 ‘INFINITY’ 프로그램을 이용해 관심영역(Region of Interest; ROI)을 설정하고, 데이터 값을 구하였다.
정성적 평가는 5점 척도로 영상의 질을 평가하였고, EPI와 TSE기법으로 얻은 ADC, b=0, b=1000 영상을 각각 독립적으로 국제 MRI 전문방사선사와 학생 3명이 1에서 5단계로 점수를 주어 실시하였다. 평가의 단계는 영상의 유령인공물(Ghost Artifact), 자기 감수성 인공물(Susceptibility Artifact), 전반적 화질 (Overall image Quality)에 따라 매우불량(Very poor:1), 불량(Poor:2), 보통(acceptable:3), 좋음(Good:4), 훌륭함(Excellent:5)로 구분하였고 각 영상에 대하여 얻어진 점수를 평균화 하여 비교하였다.
본 연구에서는 Brain Diffusion(Region) 검사에서의 SE-EPI기법과 SSH-TSE기법의 영상의 질을 비교하여 SNR, CNR에 대해 분석하였다. SE-EPI와 SSH -TSE 기법을 이용하여 DWI를 시행한 Infarction 환자에 대하여 ADC, b=0, 1000에 대하여 병 소위 치를 정확하게 확인할 수가 있었다.

대상 데이터

분석 대상은 남자 12명, 여자 13명(정상 위치), 뇌경색 10명(남자 5명, 여자 5명)로 구성되어 있으며 평균나이는 68 ± 7.32세였다.
2020년 3월부터 12월 까지 충북소재 대학병원에서 MRI 검사 후 PACS로 전송된 데이터를 무작위로 선택한 환자 총 35명을 대상으로 분석하였다. 분석 대상은 남자 12명, 여자 13명(정상 위치), 뇌경색 10명(남자 5명, 여자 5명)로 구성되어 있으며 평균나이는 68 ± 7.
모든 대상데이터는 검사 전 본 연구에 대한 목적을 설명한 후 검사 동의를 받았으며 검사 후 결과를 구도로 전달하였다. 검사에 이용된 영상획득 장비로 Imgenia CX 3.0T(Philips Healthcare, Best, Nether lands)를 사용하였고, Data 획득은 32 Channel Dstream Head Coil을 사용하였다. 본 연구에 사용한 SE-EPI와 SSH-TSE 적용된 스캔 매개변수(parameter)는 Table 1과같이 적용하였다.
본 데이터 분석에 적용된 35명에 대한 SE-EPI, SSH-TSE 펄스시퀀스로 획득한 데이터를 분석하였다. Table 2에서 알 수 있듯이 ADC, b=0, 1000 영상에서 WM, GM, Cerebellum의 SE-EPI가 평균 SNRs 이 12.

데이터처리

데이터 분석에 ‘INFINITY’ 프로그램을 이용해 관심영역(Region of Interest; ROI)을 설정하고, 데이터 값을 구하였다. 배경잡음(Background Noise)은 주변 관심영역 4곳을 설정하여 평균값으로 측정하였고 SNR과 CNR 값을 계산하였다. 측정부분 ROI의 신호강도(Signal Int ensity; SI)의 평균값을 측정한 후, 백그라운드의 신호강도 표준편차(Standard Deviation; SD)를 이용하여 다음의 Eq.
배경잡음(Background Noise)은 주변 관심영역 4곳을 설정하여 평균값으로 측정하였고 SNR과 CNR 값을 계산하였다. 측정부분 ROI의 신호강도(Signal Int ensity; SI)의 평균값을 측정한 후, 백그라운드의 신호강도 표준편차(Standard Deviation; SD)를 이용하여 다음의 Eq. (1)을 이용하여 SNR값을 측정하였다.
INFINITY’ 프로그램을 이용하여 측정부분 신호강도의 평균값과 ROI를 제외한 신호상태가 균일한 인접 부위에 신호강도 평균값을 측정한 후, 백그라운드의 신호강도 표준편차를 이용하여 다음의 Eq
정성적 평가는 5점 척도로 영상의 질을 평가하였고, EPI와 TSE기법으로 얻은 ADC, b=0, b=1000 영상을 각각 독립적으로 국제 MRI 전문방사선사와 학생 3명이 1에서 5단계로 점수를 주어 실시하였다. 평가의 단계는 영상의 유령인공물(Ghost Artifact), 자기 감수성 인공물(Susceptibility Artifact), 전반적 화질 (Overall image Quality)에 따라 매우불량(Very poor:1), 불량(Poor:2), 보통(acceptable:3), 좋음(Good:4), 훌륭함(Excellent:5)로 구분하였고 각 영상에 대하여 얻어진 점수를 평균화 하여 비교하였다.

성능/효과

본 연구에서는 Brain Diffusion(Region) 검사에서의 SE-EPI기법과 SSH-TSE기법의 영상의 질을 비교하여 SNR, CNR에 대해 분석하였다. SE-EPI와 SSH -TSE 기법을 이용하여 DWI를 시행한 Infarction 환자에 대하여 ADC, b=0, 1000에 대하여 병 소위 치를 정확하게 확인할 수가 있었다. 오른쪽 Basal Gangli a와 Temporal Lobe 쪽에 Fig.
1에서 알 수 있듯이 뚜렷하게 관찰할 수 있다. 두 종류의 영상을 비교해 볼 때 영상의 질적인 면에서는 병변주변의 신호강도가 높고 전반적으로 선명한 영상을 얻었다. 확산 정도 측면에서도 CSF 부분이 SS-TSE 기법이 좀 더 물성분이 많이 포함되어 영상에서 확산 정도가 크게 보였다.
두 종류의 영상을 비교해 볼 때 영상의 질적인 면에서는 병변주변의 신호강도가 높고 전반적으로 선명한 영상을 얻었다. 확산 정도 측면에서도 CSF 부분이 SS-TSE 기법이 좀 더 물성분이 많이 포함되어 영상에서 확산 정도가 크게 보였다. SE-EPI 영상과 비교해 볼 때 SSH-TS E의 ADC, b=0, 1000 영상을 통하여 확산의 정확성을 확인할 수 있는 영상이었다.
확산 정도 측면에서도 CSF 부분이 SS-TSE 기법이 좀 더 물성분이 많이 포함되어 영상에서 확산 정도가 크게 보였다. SE-EPI 영상과 비교해 볼 때 SSH-TS E의 ADC, b=0, 1000 영상을 통하여 확산의 정확성을 확인할 수 있는 영상이었다. ADC 영상에서 Inf arction 부분의 병변묘출은 SE-EPI 기법에서 더 Lo w Signal Intensity보여 큰 차이를 나타냈지만 b=0, 1 000 에서는 차이를 볼 수가 없는 특징이 있었다.
SE-EPI 영상과 비교해 볼 때 SSH-TS E의 ADC, b=0, 1000 영상을 통하여 확산의 정확성을 확인할 수 있는 영상이었다. ADC 영상에서 Inf arction 부분의 병변묘출은 SE-EPI 기법에서 더 Lo w Signal Intensity보여 큰 차이를 나타냈지만 b=0, 1 000 에서는 차이를 볼 수가 없는 특징이 있었다.
모든 영상은 Artifact 발생여부를 확인하기 위해 Figure와 같이 Window Width와 Level를 넓고 좁게 설정한 영상으로 인공물 여부를 정확하게 확인할 수가 있었다. 두 기법을 비교해 볼 때 K-space에서 Echo가 중심에서 이동되어 Nyquist Ghost Artifact가 SI 방향으로 SE-EPI(b=0, 1000, a, b) 기법이 심하게 나타나는 것을 알 수 있는 영상이었다. 이러한 결과는 SE-EPI와 SSH-TSE에서 RF 인가에 따른 위상값이 다르기 때문에 영상의 왜곡이 발생된 것이다.
SSH-TSE Images는 ADC 영상을 포함하여 전반적으로 Susceptibility Artifact가 없는 영상이다. 이 영상에서 알 수 있는 것은 SE-EPI 기법이 강한 Frequence Encoding Gradient로 인하여 전두엽 부분에 많은 신호감소를 보였다. SSH-TSE 경우는 Gradient 인가방법과 Single-Shot의 데이터 획득방식으로 인하여 신호 손실이 없는 영상을 획득한 경우이다.
따라서 정량적 분석에서는 일반적으로 SE-EPI 기법이 우위의 값이 나왔지만 뇌경색을 대상으로 평가했을 때 크게 차이가 있다고 할 수 없었다. 또한 정성적 평가에서 전반적인 영상의질, 자화율의 차이, Ghost Artifact를 비교해 볼 때 임상적 스캔 Level로서 전두엽, 측두엽 주변부에서의 병변에서는 고려할 부분으로 평가를 할 수 있었다. 이에 본연구에 제한점이 있다면 다양한 질환을 대상으로 평가하지 못한 점이었다.
본 연구 결과 두 기법에 대한 데이터 분석 결과 정량적 평가 부분에서는 SE-EPI 기법이 높게 나타났으며 정성적 평가에서는 SSH-TSE가 높게 나타났다. 따라서 자기장의 세기와 병변에 위치에 고려하여 펄스시퀀스를 선정한다면 진단적인 정보를 제공하는데 기초자료로 제공될 것이다.

후속연구

또한 정성적 평가에서 전반적인 영상의질, 자화율의 차이, Ghost Artifact를 비교해 볼 때 임상적 스캔 Level로서 전두엽, 측두엽 주변부에서의 병변에서는 고려할 부분으로 평가를 할 수 있었다. 이에 본연구에 제한점이 있다면 다양한 질환을 대상으로 평가하지 못한 점이었다. 향후 이러한 점을 고려하여 후속 연구를 통해 본 연구의 질을 높일 계획이다.
이에 본연구에 제한점이 있다면 다양한 질환을 대상으로 평가하지 못한 점이었다. 향후 이러한 점을 고려하여 후속 연구를 통해 본 연구의 질을 높일 계획이다.
본 연구 결과 두 기법에 대한 데이터 분석 결과 정량적 평가 부분에서는 SE-EPI 기법이 높게 나타났으며 정성적 평가에서는 SSH-TSE가 높게 나타났다. 따라서 자기장의 세기와 병변에 위치에 고려하여 펄스시퀀스를 선정한다면 진단적인 정보를 제공하는데 기초자료로 제공될 것이다.

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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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