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동시 PET-MRI를 위한 N-(p-maleimidophenyl) isocyanate linker-매개 합성을 이용한 복합 조영제의 평가
Evaluation of Combined Contrast Agent using N-(p-maleimidophenyl) Isocyanate Linker-mediated Synthesis for Simultaneous PET-MRI 원문보기

한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology, v.16 no.2, 2022년, pp.103 - 113  

이길재 (충북대학교 대학원 의용생체공학과) ,  이훈재 (연세대학교 의과대학 영상의학과) ,  이태수 (충북대학교 대학원 의용생체공학과)

초록
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이 논문에서는 결합된 PET(fluorodeoxyglucose, 18F-FDG)와 MRI(magnetic nanoparticles, MNP) 조영제를 동시 PET-MRI 스캔에 사용하기 위한 가교제로 N-(p-maleimidophenyl) isocyanate를 사용하여 합성하는 방안을 제안하였다. 실험은 신경교종 줄기 세포 마우스 모델에서 결합 조영제(18F-FDG로 표지된 MNP)를 주입하기 전후에 PET-MRI 이미지를 획득하고 평가하였다. 획득한 각 영상에 대해 관심영역(ROI)을 설정한 후, 분할하여 병변의 면적을 계산하였을 때 PET 영상이 MRI 영상보다 더 크고 정확했다. 특히 동시 PET-MRI 영상은 주변 연조직과 함께 정확한 병변을 묘사하였다. 평균 및 표준편차 값은 조영제 주입 여부에 관계없이 PET 영상 또는 PET-MRI 동시 영상보다 MRI 단독 영상에서 더 높게 나타났다. 또한 동시 PET-MRI 영상값이 PET 영상보다 평균 및 표준편차 값이 높게 나타났다. 18F-FDG 라벨링된 MNP 조영제와 동시 PET-MRI 영상을 표적 영상으로 사용하고 18F- FDG 조영제만을 원본 이미지로 사용했을 때의 피크 신호 대 잡음비(PSNR) 값은 모든 실험에서 유의미 하게 나타났다. 결론적으로 동시 PET-MRI 영상에서 결합된 18F-FDG 표지 MNP 조영제가 유용함을 확인하였다. 다양한 핵종을 사용할 수 있는 SPECT-MRI 영상 연구를 통해 진단과 치료를 동시에 할 수 있는 제제를 개발하기 위해서는 향후 연구가 필요할 것이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, a combined 18F-FDG(fluorodeoxyglucose) and MNP(magnetic nanoparticles) contrast agent was synthesized using N-(p-maleimidophenyl) isocyanate as the crosslinker for use in simultaneous PET-MRI scans. PET-MRI images were acquired and evaluated before and after injection of the combined ...

주제어

표/그림 (16)

AI 본문요약
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성능/효과

  • 1) PSNR was calculated using simultaneous PET-MRI images (18F-FDG labeled MNP) as the target image and PET images (18F-FDG) as the original image.
  • 5 shows the average value and standard deviation of the signal for each experimental image. The mean and standard deviation values were higher for the MRI images than both the PET or simultaneous PET-MRI images, regardless of whether contrast agents were used, and simultaneous PET-MRI images were higher than PET images. These results indicate that MRI is an imaging device with a high signal-to-noise ratio(SNR).
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참고문헌 (30)

  1. D. W. Townsend, T. Beyer, T. M. Blodgett, "PET/CT scanners: A hardware approach to image fusion", Seminars in Nuclear Medicine, Vol. 33, No. 3, pp. 193-204, 2003. http://dx.doi.org/10.1053/snuc.2003.127314 

  2. D. W. Townsend, J. P. J. Carney, J. T. Yap, N. C. Hall, "PET/CT today and tomorrow", Journal of Nuclear Medicine, Vol. 45, pp. 4-14, 2004. 

  3. Y. Shao, S. R. Cherry, K. Farahani, K. Meadors, S. Siegel, R. W. Silverman, P. K. Marsden, "Simultaneous PET and MR imaging", Physics in Medicine And Biology, Vol. 42, No. 10, pp. 1965-1970, 1997. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/42/10/010 

  4. J. E. Mackewn, D. Strul, W. A. Hallett, P. Halsted, R. A. Page, S. F. Keevil, S. C. R. Williams, S. R. Cherry, P. K. Marsden, "Design and development of an MR-compatible PET scanner for imaging small animals", IEEE transactions on nuclear science, Vol. 52, No. 5, pp. 1379-1380, 2005. http://dx.doi.org/10.1109/TNS.2005.858260 

  5. H. Zaidi, A. D. Guerra, "An outlook on future design of hybrid PET/MRI systems", Medical Physics, Vol. 38, No. 10, pp. 5667-5689, 2011. http://dx.doi.org/10.1118/1.3633909 

  6. J. F. Valliant, "A bridge not too far: Linking disciplines through molecular imaging probes", Journal of Nuclear Medicine, Vol. 51, No. 8, pp. 1258-1268, 2010. http://dx.doi.org/10.2967/jnumed.109.068312 

  7. R. Weissleder, M. J. Pittet, "Imaging in the era of molecular oncology", Nature, Vol. 452, No. 7187, pp. 580-589, 2008. https://doi.org/10.1038/nature06917 

  8. T. Beyer, D. W. Townsend, T. Brun, P. E. Kinahan, M. Charron, R. Roddy, J. Jerin, J. Young, L. Byars, R. Nutt, "A combined PET/CT scanner for clinical oncology", Journal of Nuclear Medicine, Vol. 41, No. 8, pp. 1369-1290, 2000. 

  9. B. J. Pichler, A. Kolb, T. Nagele, H. P. Schlemmer, "PET/MRI: Paving the way for the next generation of clinical multimodality imaging applications", Journal of Nuclear Medicine, Vol. 51, No. 3, pp. 333-336, 2010. http://dx.doi.org/10.2967/jnumed.109.061853 

  10. H. Zaidi, M. L. Montandon, A. Alavi, "The clinical role of fusion imaging using PET, CT, and MR imaging", Magnetic Resonance Imaging Clinics of North America, Am. Vol. 18, No. 1, pp. 133-149, 2010. https://doi.org/10.1016/j.mric.2009.09.010 

  11. G. J. Lee, Fitting Map Analysis of Simultaneous MR-PET Images by Artificial Intelligence, Nambu University Graduate School of Radiology Master's Thesis, pp. 4-9, 2020. 

  12. R. R. Raylman, S. Majewski, S. K. Lemieux, S. S. Velan, B. Kross, V. Popov, M. F. Smith, A. G. Weisenberger, C. Zorn, G. D. Marano, "Simultaneous MRI and PET imaging of a rat brain", Physics In Medicine And Biology. Vol. 51, No. 24, pp. 6371-6379, 2006. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/51/24/006 

  13. Z. Cheng, A. A. Zaki, J. Z. Hui, V. R. Muzykantov, A. Tsourkas, "Multifunctional Nanoparticles: Cost Versus Benefit of Adding Targeting and Imaging Capabilities", Science, Vol. 338, No. 6109, pp. 903-910, 2012. http://dx.doi.org/10.1126/science.1226338 

  14. E. F. Craparo, M. L. Bondi, G. Pitarresi, G. Cavallaro, "Nanoparticulate Systems for Drug Delivery and Targeting to the Central Nervous System", CNS: Neuroscience and Therapeutics, Vol. 17, No. 6, pp. 670-677, 2011. http://dx.doi.org/10.1111/j.1755-5949.2010.00199.x 

  15. L. Chen, W. Hong, W. Ren, T. Xu, Z. Qian, Z. He, "Recent progress in targeted delivery vectors based on biomimetic nanoparticles", Signal Transduction and Targeted Therapy, Vol. 6, pp. 1-25, 2021. http://dx.doi.org/10.1038/s41392-021-00631-2 

  16. L. Cunha, I. Horvath, S. Ferreira, J. Lemos, P. Costa, D. Vieira, D. S. Veres, K. Szigeti, T. Summavielle, D. Mathe, L. F. Metello, "Preclinical Imaging: an Essential Ally in Modern Biosciences", Molecular Diagnosis & Therapy, Vol. 18, No. 2, pp. 153-173, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/s40291-013-0062-3 

  17. M. Swierczewska, S. Lee, X. Chen, "Inorganic Nanoparticles for Multimodal Molecular Imaging", Molecular Imaging, Vol. 10, No. 1, pp. 3-16, 2011. http://dx.doi.org/10.2310/7290.2011.00001 

  18. J. C. Patrick, Developments in PET-MRI for Radiotherapy Planning Applications, Electronic Thesis and Dissertation Repository. 4535, 2017. https://ir.lib.uwo.ca/etd/4535 

  19. A. Hervault, N. T. K. Thanh, "Magnetic nanoparticle-based therapeutic agents for thermo-chemotherapy treatment of cancer", Nanoscale, Vol. 6, No. 20, pp. 11553-11573, 2014. http://dx.doi.org/10.1039/C4NR03482A 

  20. Y. Hu, L. Meng, L. Niu, Q. Lu, "Highly cross-linked and biocompatible polyphosphazene-coated superparamagnetic Fe3O4 nanoparticles for magnetic resonance imaging", Journal of the American Chemical Society, Vol. 29, pp. 9156-9163, 2013. http://dx.doi.org/10.1021/la402119s 

  21. S. Purushotham, P. E. J. Chang, H. Rumpel, I. H. C. Kee, R. T. H. Ng, P. K. H. Chow, C. K. Tan, R. V. Ramanujan, "Thermoresponsive core-shell magnetic nanoparticles for combined modalities of cancer therapy", Nanotechnology, Vol. 20, No. 30, pp. 305101, 2009. http://dx.doi.org/10.1088/0957-4484/20/30/305101 

  22. H. Hermessi, O. Mourali, E. Zagrouba, "Multimodal medical image fusion review: Theoretical background and recent advances", Signal Processing, Vol. 183, pp. 108038, 2021. https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2021.108036 

  23. L. Ma, W. Lin, C. Deng, K. N. Ngan, "Image retargeting quality assessment: a study of subjective scores and objective metrics", IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, Vol. 6, No. 6, pp. 626-639, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/JSTSP.2012.2211996 

  24. L. Ma, S. Li, F. Zhang, K. N. Ngan, "Reduced-reference image quality assessment using reorganized DCT-based image representation", IEEE Transactions on Multimedia, Vol. 13, No. 4, pp. 824-829, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/TMM.2011.2109701 

  25. Mredhula. L, M. A. Dorairangaswamy, "An Extensive Review of Significant Researches on Medical Image Denoising Techniques", International Journal of Computer Applications, Vol. 64. No. 14, pp. 0975-8887, 2013. http://dx.doi.org/10.5120/10699-1551 

  26. K. S. Kang, J, H. Lee, "PSNR Appraisal of MRI Image", Journal of the Korean Society of Radiology, Vol. 3, No. 4, pp. 13-21, 2009. 

  27. S. C. Chan, C. H. Yeh, T. C. Yen, S. H. Ng, J. T. C. Chang, C. Y. Lin, Y. M. Tsang, K. H.Fan, B. S. Huang, C. L. Hsu, K. P. Chang, H. M Wang, C. T. Liao, "Clinical utility of simultaneous whole-body 18F-FDG PET/MRI as a single-step imaging modality in the staging of primary nasopharyngeal carcinoma", European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, Vol. 45, No. 8, pp. 1297-1308, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/s00259-018-3986-3 

  28. Mohammad Reza Hayeri, Pouya Ziai, Monda L Shehata, Oleg M Teytelboym, Brady K Huang, "Soft-Tissue Infections and Their Imaging Mimics: From Cellulitis to Necrotizing Fasciitis", Radiographics :a review publication of the Radiological Society of North America, Inc, Vol. 36, No. 6, pp. 1888-1910, 2016. http://dx.doi.org/10.1148/rg.2016160068 

  29. J. I. Kim, I. S. Kim, H. J. Lee, J. E. Kim, "Effect of MRI Media Contrast on PET/MRI", The Korean Journal of Nuclear Medicine Technology, Vol. 18, No. 1, pp. 19-25, 2014. 

  30. M. Hofmann, I. Bezrukov, F. Mantlik, P. Aschoff, F. Steinke, T. Beyer, B. J. Pichler, B. Scholkopf, "MRI-based attenuation correction for whole-body PET/MRI: quantitative evaluation of segmentationand atlas-based methods", Journal of Nuclear Medicine, Vol. 52, No. 9, pp. 1392-1399, 2011. http://dx.doi.org/10.2967/jnumed.110.078949 

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