$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

Compressed sensing을 이용한 TOF MRA 검사에서 Flow rate와 CS factor의 변화에 따른 영향
Effects of Flow Rates and CS Factors on TOF MRA using Compressed Sensing 원문보기

한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology, v.15 no.3, 2021년, pp.281 - 291  

김성호 (대전보건대학교 방사선(학)과) ,  정현근 (HK 리서치센터) ,  유세종 (대전보건대학교 방사선(학)과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 연구는 자기공명영상을 이용한 TOF MRA 검사에서 flow rate 2.0 ml 이하의 유속을 표현함에 있어 Compressed sensing의 사용에 따른 영상의 변화를 정량적으로 측정하고자 하였다. Auto-injector와 Flow phantom을 이용하여 각각의 혈류속도 구간을 설정하고 CS를 사용하지 않은 TOF without CS 기법과 CS를 이용한 TOF with CS 기법에서 CS factor의 변화에 따른 SNR, CNR, SSIM, RMSE 등을 측정하여 비교하였다. CS factor의 증가에 따라 나타나는 영상의 영향을 검증하고자 일원배치 분산분석(One-way ANOVA)을 시행하였다. 실험 결과 CS를 사용한 TOF MRA는 CS를 사용하지 않은 TOF MRA와 비교하여 SNR 및 CNR의 유의한 차이 없이 scan time이 현저하게 감소하였다. 반면 CS factor의 증가에 따라 SSIM 및 RMSE는 TOF without CS 영상과의 차이가 증가함을 나타내었다. 따라서 TOF MRA 검사 시 CS 기법을 통해 scan time을 효율적으로 감소시키되 적절한 CS factor의 범위를 충분히 고려해야 한다. 또한 CS factor와 영상의 유사도, 정밀성에 대한 지속적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study aimed to measure the quantitative changes in images according to the use of compressed sensing in expressing the slow flow rate in TOF MRA test using magnetic resonance imaging. This study set different blood flow rate sections by using auto-injector and flow phantom and compared changes ...

주제어

표/그림 (10)

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

제안 방법

  • Phantom은 유속 신호를 측정하기 위해 flow의 단면을 수직으로 16 slice scan 하였으며, TOF without CS를 기준으로 TOF with CS에서 CS factor를 각각 1.2, 1.4, 1.6, 1.8로 변경하며 측정하였다. 이때 온도의 영향에 따른 순자화 벡터의 차이를 최소화하기 위해 검사실의 온도를 20~22°로 유지하였다.
  • 이때 정상인의 중대뇌동맥(Middle cerebral artery) 의 평균 혈류 속도 2.0 ml보다 느린 유속에 대한 실험을 하기 위해 생리식염수의 flow rate를 각각 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0, 1.2 ml로 0.2 ml 간격으로 측정하였다.

데이터처리

  • Flow phantom을 scan 하여 획득한 DICOM 파일의 영상을 정량적으로 분석하기 위해 각각 SNR, CNR SSIM, RMSE 등을 평가하였다.
  • GE workstation(version 2016b, MathWorks, Natick, MA, USA)을 이용하여 flow phantom에서 획득한 DICOM 영상에 ROI를 설정하여 SNR을 측정하였다. SNR의 측정은 Multiple acquisition method를 사용하였으며, TOF로 획득한 각각의 slice에서 영상 중앙의 flow 신호강도와 영상의 상·하·좌·우에서 획득한 noise의 표준편차로 측정하였다.
  • SNR의 측정은 Multiple acquisition method를 사용하였으며, TOF로 획득한 각각의 slice에서 영상 중앙의 flow 신호강도와 영상의 상·하·좌·우에서 획득한 noise의 표준편차로 측정하였다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (19)

  1. Q. Lyu, H. Shan, C. Steber, C. Helis, C. Whitlow, M. Chan, G. Wang, "Multi-contrast super-resolution mri through a progressive network", IEEE transactions on medical imaging, Vol. 39, No. 9, pp. 2738-2749, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/TMI.2020.2974858 

  2. T. A. Gallagher, A. J. Nemeth, L. Hacein-Bey, "An introduction to the Fourier transform: relationship to MRI. American journal of roentgenology", Journal of the Korean Association for Radiation Protection, Vol. 190, No. 5, pp. 1396-1405, 2008. http://dx.doi.org/10.2214/AJR.07.2874 

  3. S. D. Serai, H. H. Hu, R. Ahmad, S. White, A. Pednekar, S. A. Anupindi, E. Y. Lee, "Newly developed methods for reducing motion artifacts in pediatric abdominal MRI: tips and pearls", American Journal of Roentgenology, Vol. 214, No. 5, pp. 1042-1053, 2020. http://dx.doi.org/10.2214/AJR.19.21987 

  4. T. C. Cosmus, M. Parizh, "Advances in whole-body MRI magnets", IEEE Transactions on applied superconductivity, Vol. 21, No. 3, pp. 2104-2109, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/TASC.2010.2084981 

  5. J. Hamilton, D. Franson, N. Seiberlich, "Recent advances in parallel imaging for MRI", Progress in nuclear magnetic resonance spectroscopy, Vol. 101, pp. 71-95, 2017. https://doi.org/10.1016/j.pnmrs.2017.04.002 

  6. D. Moratal, A. Valles-Luch, L. Marti-Bonmati, M. E. Brummer, "k-Space tutorial: an MRI educational tool for a better understanding of k-space", Biomedical Imaging and Intervention Journal, Vol. 4, No. 1, 2008. http://dx.doi.org/10.2349/biij.4.1.e15 

  7. F. Fellner, P. Held, C. Fellner, R. Schmitt, N. Obletter, "Fast spin-echo (FSE) and gradient-and spin-echo (GRASE) in fast MRI of the pelvis", Magnetic Resonance Imaging, Vol. 15, No. 5, pp. 517-524, 1997. http://dx.doi.org/10.1016/S0730-725X(97)00003-9 

  8. S. Ji, D. Yang J. Lee, S. H. Choi, H. Kim, K. M. Kang, "Synthetic MRI: Technologies and Applications in Neuroradiology", Journal of Magnetic Resonance Imaging, 2020. http://dx.doi.org/10.1002/jmri.27440 

  9. M. Lustig, D. Donoho, J. M. Pauly, "Sparse MRI: The application of compressed sensing for rapid MR imaging", Magnetic Resonance in Medicine: An Official Journal of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine, Vol. 58, No. 6, pp. 1182-1195, 2007. 

  10. M. Lustig, D. L. Donoho, J. M. Santos, J. M. Pauly, "Compressed sensing MRI", IEEE signal processing magazine, Vol. 25, No. 2, pp. 72-82, 2008. 

  11. A. Deshmane, V. Gulani, M. A. Griswold, N. Seiberlich, "Parallel MR imaging", Journal of Magnetic Resonance Imaging, Vol. 36, No. 1, pp. 55-72, 2012. https://doi.org/10.1002/jmri.23639 

  12. S. Kim, S. Yoo, M. Jeon, J. Park, S. Kwon, H. Jeong, J. Song, "Accuracy Confirmation of the Compress-Sensing Technique in the TOF MRA Test using Flow Phantom", Journal of Magnetics, Vol. 24, No. 4, pp. 719-724, 2019. http://dx.doi.org/10.4283/JMAG.2019.24.4.719 

  13. C. Chen, J. Huang, "Compressive sensing MRI with wavelet tree sparsity", Advances in neural information processing systems, Vol. 25, pp. 1115-1123, 2012. 

  14. K. Bartusek, J. Prinosil, Z. Smekal, "Wavelet-based de-noising techniques in MRI", Computer methods and programs in biomedicine, Vol. 104, No. 3, pp. 480-488, 2011. http://dx.doi.org/10.1016/j.cmpb.2011.08.008 

  15. X. Qu, D. Guo, B. Ning, Y. Hou, Y. Lin, S. Cai, Z. Chen, "Undersampled MRI reconstruction with patch-based directional wavelets", Magnetic resonance imaging, Vol. 30, No. 7, pp. 964-977, 2012. http://dx.doi.org/10.1016/j.mri.2012.02.019 

  16. J. H. Lee, K. Shmueli, M. Fukunaga, P. van Gelderen, H. Merkle, A. C. Silva, J. H. Duyn, "Sensitivity of MRI resonance frequency to the orientation of brain tissue microstructure", Proceedings of the National Academy of Sciences, Vol. 107, No. 18, pp. 5130-5135, 2010. https://doi.org/10.1073/pnas.0910222107 

  17. J. D. Blumenthal, A. Zijdenbos, E. Molloy, J. N. Giedd, "Motion artifact in magnetic resonance imaging: implications for automated analysis", NeuroImage, Vol. 16, No. 1, pp. 89-92, 2002. http://dx.doi.org/10.1006/nimg.2002.1076 

  18. F. R. Korosec, C. A. Mistretta, "MR angiography: basic principles and theory", Magnetic resonance imaging clinics of North America, Vol. 6, No. 2, pp. 223-256, 1998. 

  19. D. D. Blatter, D. L. Parker, R. O. Robison, "Cerebral MR angiography with multiple overlapping thin slab acquisition. Part I. Quantitative analysis of vessel visibility", Radiology, Vol. 179, No. 3, pp. 805-811, 1991. https://doi.org/10.1148/radiology.179.3.2027996 

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로