초록 ▼

연구의 목적 및 내용
본 연구의 목표는 허혈성 뇌졸중의 주요 위험 인자인 뇌혈관 예비능 (Cerebrovascular reactivity, CVR)을 직접 평가할 수 있는 Acetazolamide (ACZ) SPECT 영상으로부터 영상 처리 및 확률적 알고리즘을 이용하여 CVR 감소와 그에 따른 위험도를 뇌영역별로 정량화하고 이를 자동화하여 임상에서 사용할 수 있는 측정 도구를 개발하는 것임. 이를 이용하여 허혈성 뇌졸중 발생의 예방적 접근을 수행하며, 뇌졸중 발생 위험률의 정확한 평가를 하고 이를 이용하여 허혈성 뇌졸중 고위

연구의 목적 및 내용
본 연구의 목표는 허혈성 뇌졸중의 주요 위험 인자인 뇌혈관 예비능 (Cerebrovascular reactivity, CVR)을 직접 평가할 수 있는 Acetazolamide (ACZ) SPECT 영상으로부터 영상 처리 및 확률적 알고리즘을 이용하여 CVR 감소와 그에 따른 위험도를 뇌영역별로 정량화하고 이를 자동화하여 임상에서 사용할 수 있는 측정 도구를 개발하는 것임. 이를 이용하여 허혈성 뇌졸중 발생의 예방적 접근을 수행하며, 뇌졸중 발생 위험률의 정확한 평가를 하고 이를 이용하여 허혈성 뇌졸중 고위험군 환자에서 응용하고자 함.

연구개발성과
▷ 정량화 CVR 측정 및 평가 알고리즘 개발 - ACZ SPECT 영상으로부터 CVR 정량화를 위해서 영상 간 움직임 보정 및 서로 다른 뇌 구조를 보정하기 위한 공간 영상 정규화, 투여된 방사성 의약품의 방사성 붕괴 보정 및 영상 감산, 방사성 의약품 투여량 보정 및 영상 평활화 등 여러 단계 영상 전처리 과정을 통해서 CVR의 정량적 평가에 Bias로 작용할 수 있는 Artifacts를 제거하는 영상 전처리 알고리즘 개발 및 자동화
▷ 뇌영역별 CVR 정상 범위를 추정하기 위한 자료 수집 및 확률 지도 프로그램 개발 - 뇌영역별 CVR의 정상값 범위를 결정하기 위해 다양한 공변량들을 보정하고 Automated Anatomical Labeling (AAL)을 기준으로 116개의 뇌영역으로 나누고 각 영역별로 정상 CVR값의 범위를 설정하여 평균과 분산을 추정하여 확률 지도 작성
▷ 뇌졸중 고위험군 환자에서 CVR 감소에 따른 뇌영역별 정량적 위험도 예측 및 평가 도구 개발 - 뇌졸중 고위험군 환자에서 뇌영역별로 CVR값을 정량화하고 정상 확률 밀도 함수를 기반으로 얻어진 정상값을 기준으로 환자의 CVR 감소의 정도와 상대 위험도 (%)를 예측 및 평가하는 측정 도구 개발

연구개발성과의 활용계획 (기대효과)
▷ 뇌졸중 고위험군의 뇌졸중 발생 예측 도구로 사용 - 노화, 고혈압 또는 당뇨병이 있는 허혈성 뇌졸중 고위험군 환자들을 대상으로 ACZ 혹은 혈관확장물질 (CO₂) SPECT 영상 검사를 실시하고 뇌영역별 CVR 감소 정도에 따라서 뇌졸중 발생의 예방을 위한 치료계획을 수립하는데 도움을 줄 수 있는 임상적 도구로 사용
▷ 한국인 뇌졸중 발생 예측 모형과 연계 - 일반인들에게 적용하여 개인별 예방지침의 일부로 사용되고 있는 “한국인에서 뇌졸중 주요 위험 요인에 대한 인구 집단 기반 환자 - 대조군 연구
(http://stroke-crc.or.kr/prediction/guide.asp)”결과와 연계하여 뇌영역별 CVR 지도에 기반한 뇌졸중 발생 예측 모형 개발 제안

(출처 : 요약문 14p)

Abstract ▼

Purpose&Contents
The aim of this study was to evaluate the CVR reduction and its risk by using image processing and stochastic algorithms from Acetazolamide (ACZ) SPECT images that can directly assess cerebral vascular reactivity (CVR), a major risk factor for ischemic stroke. It is to develop me

Purpose&Contents
The aim of this study was to evaluate the CVR reduction and its risk by using image processing and stochastic algorithms from Acetazolamide (ACZ) SPECT images that can directly assess cerebral vascular reactivity (CVR), a major risk factor for ischemic stroke. It is to develop measurement tools that can be used in clinical practice by quantifying each area with a fully automation of the processing. We will use this to preventive approach to the development of ischemic stroke, to accurately assess the risk of stroke and to use it in patients with high risk of ischemic stroke.

Results
▷ Development of quantification CVR measurement and evaluation algorithm - Inter-image motion correction and spatial image normalization to correct different brain structures for quantification of CVR from ACZ SPECT images, radioactive decay correction and image subtraction, and radiopharmaceutical dose development and automation of image preprocessing algorithm to remove artifacts that can act as a bias in quantitative evaluation of CVR through various stages of image preprocessing such as correction and image smoothing.
▷ Development of data collection and probability mappping program for estimating normal range of CVR for each brain area - To determine the normal range of CVR for each brain area, various covariates are corrected to 116 brain areas based on automated anatomical labeling (AAL). To create a probability map by estimating the mean and variance by dividing and setting the range of normal CVR values for each area.
▷ Development of quantitative risk prediction and evaluation tool for each brain area according to CVR reduction in high-risk group of stroke - Develop measurement tools to predict and assess degree and relative risk (%) with quantification of CVR values for each brain region in high-risk group of stroke and quantified CVR values on the normal value obtained based on normal probability density function.

Expected Contribution
▷ As a tool for predicting stroke incidence of high risk group of stroke - Useful for a clinical tool to help develop a treatment plan for prevention especially throught ACZ or vasodilator (CO₂) SPECT imaging test for patients with high risk group of ischemic stroke such as brain aging, hypertension or diabetes
▷ Linked with Korean Stroke Prediction Model - Useful for the development of stroke prediction model based on CVR map of each brain region using the database of“Population-Based Patients on Stroke Risk Factors in Koreans-Control Study (http://stroke-crc.or.kr/) prediction / guide.asp)”.

(source : SUMMARY 15p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 보고서요약 ... 2
• 제출문 ... 12
• 보고서 요약서 ... 13
• 국문 요약문 ... 14
• SUMMARY ... 15
• 목차 ... 16
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 18
• 1-1. 연구개발 목적 ... 18
• 1-2. 연구개발의 필요성 ... 18
• 1-3. 연구개발 범위 ... 18
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 20
• 2-1. 국내외 평가 방식 ... 20
• 2-2. 국내외 선행 연구 ... 21
• 2-3. 국내외 관련 분야의 환경 변화 ... 23
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 25
• 3-1. 추진 전략 ㆍ방법 ... 25
• 3-2. 세부 연구 목표 및 추진 일정 ... 25
• 3-3. 연차별 연구 개발 내용 ... 26
• 4. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 50
• 4-1. 목표 달성도 ... 50
• 4-2. 관련분야 기여도 ... 50
• 5. 연구 결과의 활용 계획 ... 52
• 5-1. 추가 연구의 필요성, 타 연구에의 응용 ... 52
• 6. 연구과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 54
• 7. 연구개발성과의 보안등급 ... 54
• 8. 국가과학기술종합정보시스템에 등록한 연구시설·장비 현황 ... 54
• 9. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 55
• 9-1. 연구실 안전 점검 체계 및 실시 ... 55
• 9-2. 교육 훈련 ... 55
• 9-3. 보험 가입 현황 ... 56
• 9-4. 추가 이행 결과 ... 56
• 10. 연구개발과제의 대표적 연구실적 ... 57
• 11. 기타사항 ... 58
• 끝페이지 ... 59