뇌의 기능적 자기공명영상과 해부학적 자기공명영상의 동시적 가시화 구현

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1. 서 론 (Introduction)

뇌질환과 관련하여 기능적 자기공명 영상(Functional MRI, fMRI)의 진단적 효용성이 크게 증가하고 있다. 최근 들어 기 능적 영상과 해부학적 영상의 동시 가시화 기술은 널리 사용 되어 수술 전 추정 및 영상 보조 수술(image guided surgery), 기능적 맵핑과 방사선 치료 계획 등에 널리 사용되고 있다 [5][6][7]. 또한 해부학적인 영상과 기능적 양전자방출단층영 상(Positron Emission Tomography, PET)의 동시 가시화 등 다수의 영상들의 동시 가시화에 대한 논문들도 다수 있다

[5][6]. fMRI와 해부학적 자기공명영상 역시 매우 자주 사용 되고 있으며 통상의 경우 이 두 영상들을 같이 구하여 해부학 적정보와 기능적 정보의 구역화에 이용한다.

그런데 기능적 자기공명 영상은 시간적 고해상도를 위해 공 간적 해상도를 희생하는 측정방식을 취하므로 낮은 공간해상 도를 가질 수 밖에 없다. 따라서 기능적 영상인 기능적 자기공 명 영상 과 해부학적 자기공명영상간의 동시 가시화가 필요하 다. 그런데 기능적 정보를 해부학적 영상 위에 맵핑(mapping) 시키는 과정에서 단순히 덮어쓰기를 한다면 해부학적 영상에 서의 일정부분 정보가 소실된다.

본 연구에서는 fMRI 영상과 해부학적영상의 일종인 T1 강 조 자기공명영상 간의 동시 가시화에 관한 투명도를 이용한 동 시가시화 방법을 제시한다. 투명도를 이용한 가시화는 흔히 알 파 블렌딩(αblending) 이라고도 불리우며 이는 주로 볼륨 렌

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뇌의 기능적 자기공명영상과 해부학적 자기공명영상의 동시적 가시화 구현

오정수1,4・송인찬2・김종효2・장기현2, 박광석3,4

1서울대학교 대학원 의용생체공학 협동과정, 2서울대학교병원 진단방사선과,

3서울대학교병원 의공학과, 4생체 계측 신기술 연구 센터

Simultaneous Visualization of Functional and Anatomical MR Images

Jung-Su Oh

1,4

, In Chan Song

2

, Jong-Hyo Kim

2

, Kee Hyun Chang

2

and Kwang-Suk Park

3,4

1Interdisciplinary Program of Biomedical Engineering, Seoul National University

2Dept. of Diagnostic Radiology,

3Dept. of Biomedical Engineering, Seoul National University Hospital and 4Advance Biometric Research Center, Seoul, Korea

= Abstract =

Because of low spatial resolution in functional MR image, it is necessary to simultaneously display the functional information of brain from fMRI and to keep the anatomical information of high-spatial resolution image. In this paper, we implemented so-called ?αblending? technique to keep functional and anatomical information and to show both of them in efficient way.

Key words: Functional MR image, αblending

통신저자: 박광석, (110-744) 서울시 종로구 연건동 28 서울대학교 의공학교실

Tel: 02-740-8595, Fax: 02-745-7870 E-mail: kspark@bmsil.snu.ac.kr

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더링(volume rendering) 과 같이 볼륨데이터를 효과적으로 실 제처럼 보일 수 있도록 가시화 하는 방법으로 주로 사용된다.

fMRI와 T1 강조 자기공명영상의 동시 가시화는 특정기능의 해 부학적 위치 규명의 목적에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 동 시에 투명도를 부여함으로써 가시화의 성과를 누리는 방법을 구현한 것이다.

2. 재료 및 방법 (Materials & Methods) 1. 실험 대상과 자기공명영상측정방법

MRI 영상 데이터는 오른손 잡이인 20대 중반의 정상 성인 10명(남자 5명, 여자 5명, 평균연령 25세) 을 대상으로 획득하 였다. MRI 기기로는 서울대병원의 GE Signa 1.5T를 사용하였 다. 고해상력의 해부학적 자기공명영상들은 T1 강조 자기공명 영상 측정기법을 사용하여 얻었다(TR/TE/Flip angle= ms/ms/

, FOV=240 mm, matrix size = 256×256, 슬라이스 두께=6 mm(no gap), 총 슬라이스 개수=20). 기능적 영상 습득을 위해 서 single-shot gradient echo EPI 측정기법을 사용하였다 (TR/TE/Flip angle=3000 m s/50 ms/90, FOV=240 mm, matrix size=64×64, 슬라이스 두께=6 mm (no gap), 총 슬라 이스 개수=20). T1 강조자기공명영상과 EPI(echo planar imaging) 영상은 두 영상들의 blending을 위해 위치, 두께, 영상 크기가 모두 동일한 단면 측정 조건 하에서 획득하였다. 운동영 역에 대한 뇌기능적 영상을 얻기 위해, 휴지기, 오른손과 왼손 운동의 기간을 3번 반복하는 과제를 수행하여 3초 간격으로 한 단면 당 96 영상을 얻었다; (휴지기-오른손 운동-휴지기-왼 손 운동)×3. 각 구간에 대한 소요 시간은 24초이고, 한 과제의 수행 시간은 총 4분 40초 이었다. 과제에 대한 그림 설명은 그 림 1과 같다. 활성화 영역 관찰은 ICA방법 [2] [3]과 상관계수 방법 [1]을 사용하여 수행되었다.

각각의 패러다임들은 두 개의 상태(state)를 가진다. Act

(activation state) 즉 각각의 손의 운동을 수행하는 상태와 Rest(rest state, 휴지상태)가 있다.

2. αblending 을 사용한 동시 가시화를 위한 프로그램과 그 사용자 인터페이스

기존의 DICOM 파일은 현재 본 연구그룹이 보유하고 있는 DICOM의 Analyze 형식의 파일 형태로의 변환 기술을 사용하 여 볼륨 데이터화하고 이것을 하나의 헤더를 통해 읽을 수 있 게 구현하였다. 이는 SPM과 Analyze 등과 같이 볼륨 데이터 를 이용해서 영상 처리 및 통계적 분석을 수행하는 소프트웨 어가 전세계적으로 널리 사용되기 때문이다. 하나의 해부학적 영상 위에 여러 개의 목적 파라미터(parameter)를 동시 가시 화하는 기능까지 부여하기 위하여 투명도를 줄 수 있는 목적 파라미터 이미지(foreground image)의 개수를 조절할 수 있게 구현하였다. 그리고 여러 개의 색상으로 가시화 할 수 있도록 다양한 색상 테이블(color table)을 불러와 사용할 수 있도록 구현하였다. 파일을 로딩하는 기능, 다양한 색상표를 이용하는 기능, 여러 개의 foreground image의 불투명도 및 역치의 조 절 기능 등이 사용자 인터페이스로서 제공된다. 또한 투명도 혹은 불투명도를 주어 여러 가지의 이미지를 투명도를 부여하 여 가시화 할 목적 파라미터의 수가 가변적일 수 있기 때문에 채널 수를 임의로 조절할 수 있도록 하였다. 또한, 다양한 색 상테이블을 사용할 수 있어서 원하는 목적에 따라 이미지 강 도에 따른 색깔을 자유자재로 부여할 수 있게 구현하였다. 그 리고 사용자가 적당한 비율을 쉽게 결정할 수 있도록 파라미 터 조절용 인터페이스를 구현하였다.

위 모든 프로그램은 IDL version 5.4 환경 하에 (RSI, Kodak, USA)에서 프로그램을 구현하였다.

3. 결과와 토의

그림 2는 상관계수방법을 이용하여 추출된 오른손 운동 기

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A B

그림 1. 오른손과 왼손의 운동 패러다임

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능 관련 영역(청색)을 ICA에 의해 추출된 영역(적색)을 나타 내었다. 결과 영상에 대하여 자세히 분석하여보면 알파 블렌딩 에 의한 효과가 왜 필요한지가 나타난다. 즉 본 연구에서와 같 이 투명도에 의한 동시가시화를 하지 않고 단순히 기능적 영 상을 해부학적 영상 위에 입히다 보면 다양한 해부학적 정보 가 유실되기 때문이다. 그림 2(A)에서 보이듯 motor cortex와 somato cortex 의 위치를 결정하는 데에 상당히 중요한 역할 을 하는 central sulcus가 불투명한 기능적 영상에 의해 가려 지게 되는 것을 볼 수 있다. SMA(supplementary motor area) 역시 상당부분 가려져 정확한 위치를 파악하기 힘든 것을 확 인할 수 있다. 그러나 그림 4에서 보면 이렇게 가려지던 주요 해부학적 landmark 들이 잘 드러나 해부학적 사전 지식에 입 각한 정성적인 성능 판단에 기여하고 있다. 이러한 점에서 적 당한 정도의 투명도를 두려는 본 연구의 목적이 유효함을 알

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A B

그림 2. 두가지 기능적 이미지(상관계수 방법 을 이용한 결과:청색, ICA를 이용한 결과:적 색)해부학적 이미지에 동시 가시화한 것의 불투명도에 따른 결과의 차이 (A) 높은 불투 명도 하에서의 동시적 가시화(α= 0.9) (B) 낮 은 불투명도 하에서의 동시적 가시화(α= 0.6)

A B C D

그림 3. 다양한 색상테이블의 활용에 따른 효율적인 동시적 가시화 및 Contrast 조절 기능

(A)-(B): 색상 테이블에서의 stretch 부분을 조절함으로써 원하는 영상강도 값 범위에 대하여 contrast 를 증가시켜 표현하는 것이 가능, (C)~(D): 여 러가지 목적 파라미터를 맵핑하기 위해 사용자가 원하는 데로 다양한 색상테이블을 선택할 수 있어서 효과적인 가시화가 가능. (C)~(D) 그림 밑의 색상 표는 각각의 목적 파라미터에 대한 영상강도에 따른 색상표

그림 4. 4개의 기능적 목적 파라미터를 동시에 가시화한 예

두 실험대상에 대하여 한 명은 오른손의 운동기능에 관하여 상관계수(적 색), ICA를 적용(청색)시킨 결과, 다른 한명은 왼손(옅은 적색)과 오른손 (녹색)에 운동기능에 대하여 상관계수 방법을 적용시킨 결과

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수 있다.

물론 가장 적합한 알파 블렌딩의 비율은 결정하기가 어렵고, 사용 목적 및 목적 파라미터에 대한 역치의 결정에 따라 달라 진다. 재료 및 방법에서 구현된 영상 하단부에 파라미터 조절 용 인터페이스를 사용하면 최적의 투명도 비율을 쉽게 결정할 수 있다.

그림 3는 다양한 색상테이블을 이용할 수 있는 장점에 대 하여 설명하고 있다. 또한 그림 4는 다양한 색상테이블을 이용 하여 많은 수의 목적 파라미터 이미지를 동시에 가시화할 수 있는 장점을 설명하고 있다.

4. 결

본 연구에서는 둘 혹은 그 이상의 개수의 기능적 영상에 대 한 정보를 매우 효과적으로 해부학적 영상에 표현하는 방식을 구현하였다. 이 프로그램은 편리한 사용자 인터페이스로 인하 여 비전문가도 매우 쉽게 작동시킬 수 있다는 장점이 있어, 장 차 신경외과영역에서의 기능적 영상의 임상적 활용에 크게 활 용될 것이라 생각한다. 또한 다수의 기능적 영상을 동시에 알 파 블렌딩 하여 여러 가지 기능의 연관성을 동시에 관찰 할 수 있고 환자군 별 연구에 이용될 수 있다는 장점이 있다. 추후의 연구과제는 DICOM writer기능을 이용해 복합적인 파라미터를 동시 가시화 시킨 데이터 자체를 전송하는 것에 대한 연구와 해부학적 3차원 볼륨 렌더링(volume rendering)에 기능적 볼 륨 영상을 알파 블렌딩 하여 동시에 가시화 시키는 것을 생각

해 볼 수 있겠다.

감사의 글

본 연구는 한국과학재단의 지원(특정기초연구 과제번호 97- 0403-0401-3) 을 받았기에 이에 감사를 표합니다. 또한 실 험에 응해준 많은 자원자들에게도 감사를 드립니다.

참 고 문 헌

1. P. A. Bandettini, A. Jesmanowicz, E. C. Wong, J. S. Hyde,

“Processing Strategies for Time-Course Data Sets in Functional MRI of the Human Brain”, Magn. Reson. Med, vol. 30, pp.

161-173, 1993.

2. M. J. McKeown, “Analysis of fMRI Data by Blind Separation Into Independent Spatial Components.” Human Brain Mapping 6:160-188, 1998

3. V.D. Calhaun, “Spatial and Temporal Independent Component Analysis of Functional MRI Data Containing a Pair of Task-Related Waveforms.” Human Brain Mapping 13:43-53, 2001

4. A. W. Toga & J. C. Mazziotta, “Brain Mapping - The System”, pp331:357

5. Jae Sung Lee, Boyeon Kim, Youngjoon Chee, Kwang Suk Park, Choeluen Kwark, “A Study on the Fusion of Medical Images Using Time-Division Method”

6. Taylor R H, Lavallee S, Burda GC and M sges R. Computer-in- tegrated surgery; technology and clinical application, Cambridge, Massachusetts, The MIT Press, 1996, 77-97 7. Wahl RL, Quint LE, Cieslak RD, Aisen AM, Koeppe RA and

Meyer CR. Anatometabolic Tumor Imaging: Fusion of FDG and PET with CT or MRI to Localize Foci of Increased Activity. J Nucl Med 1993; 34: 1190-1197

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=초 록=

최근 들어 임상영역에서의 뇌 기능적 영상의 효용성은 입증되고 있다. 그러나, 낮은 공간적 해상력의 뇌 기능적 영상의 한계로 인하여, 기능적 및 해부학적 자기공명 영상의 동시적 가시화가 필요하다. 이에 본 연구에서는 뇌의 기능적 영상과 해부학적 영상들의 투명도 조절에 따라 효과적으로 이 두가지 정보를 유지할 수 있는 알파 블렌딩이 라는 가시화 방법 방법을 구현하였다.

수치

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참조

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