Name: Construction and Application of Cerebral Functional Region-Based Cerebral Blood Flow Atlas Using Magnetic Resonance Imaging-Arterial Spin Labeling (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-05-31T14:35:00.000+00:00
Duration: 5 min 23 s
Description: 학습하세요 MRI-동맥자기표지법을 이용한 뇌기능영역 기반 뇌혈류 아틀라스 구축 및 임상 적용 방법을. 비침습적 영상기술로 뇌질환 진단과 치료 평가에 활용할 수 있습니다.

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이 연구는 중국 베이징에 있는 Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd.의 R&D 부서로부터 상당한 지원과 모델링 지원을 받았습니다.

이 연구는 중국 베이징에 있는 Beijing Dongzhimen Hospital의 Institutional Review Board의 승인을 받았습니다. MRI 스캐너는 TR 4000 ms, TE 25 ms, bolus duration 700 ms, inversion time 1990 ms 매개변수를 사용하여 3D 동맥 스핀 라벨링(3D-ASL)을 위한 TGSE(Turbo Gradient Spin Echo)를 기반으로 하는 펄스 ASL(PASL) 시퀀스와 함께 사용되었습니다. 이 연구에 사용된 소프트웨어 도구는 재료 표에 나열되어 있습니다.
1. 데이터 수집 및 준비
참고: 매개변수의 분산은 연구 접근 방식의 영향을 받지 않습니다. DICOM 및 NIFTI 형식은 모두 디지털 의료 영상 데이터를 저장하는 데 사용되며 DICOM은 임상 영상 장치의 일반적인 출력입니다. 그러나 NIFTI 형식은 연구 활동의 계산 편의성을 위해 선호되는 경우가 많습니다. DICOM에서 NIFTI로 전환하는 것은 간단하고 일반적인 관행이다17. 이 연구에서는 실제 DICOM 데이터를 수집하여 NIFTI 형식으로 변환했습니다. 데이터는 1.5 Tesla MRI 스캐너를 사용하여 획득했습니다. 이 연구의 교차 이미지 정합 과정에서 FLAIR(Fluid-Attenuated Inversion Recovery) 시퀀스가 주로 사용되었으며 CBF 이미지와 융합되었습니다. 본 연구에서 사용된 CBF Atlas 도구(Table of Materials)는 상용 소프트웨어이다.
<ol><li>지정된 작업 디렉토리에 데이터를 복사합니다.<ol><li>모든 NIFTI 데이터를 사용자 정의된 작업 디렉토리에 복사합니다. 참고: 작업 디렉토리는 운영 체제와 MATLAB에서 동일합니다. 이 연구는 RAS(Right Anterior Superior) 배향 표준을 따릅니다.</li>
		<li>MATLAB의 현재 작업 디렉터리에 있는 데이터가 들어 있는 디렉터리로 이동한 다음 niftiread 함수를 사용하여 FLAIR 데이터를 작업 공간으로 불러옵니다. size 함수를 사용하여 FLAIR 시퀀스의 치수를 확인합니다. Flair_Slice 명령을 호출하여 FLAIR 시퀀스를 봅니다( 그림 1 참조). 다음과 같이 특정 명령을 사용합니다. FLAIR_XLF = 니프티리드('FLAIR_XFL.nii'); 크기(FLAIR_XLF) Flair_Slice(FLAIR_XLF);</li>
		<li>FLAIR 시퀀스에 대한 대화형 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)의 이미지는 그림 1 을 참조하십시오. 아래쪽 스크롤 막대를 사용하여 다른 시퀀스를 빠르게 찾아볼 수 있습니다.</li>
	</ol></li>
	<li>CBF의 이미지를 빠르게 확인할 수 있습니다.<ol><li>niftiread 함수를 사용하여 CBF 데이터를 작업 공간으로 불러옵니다. size 함수를 사용하여 CBF 시퀀스의 차원을 확인합니다. CBF_Slice 명령을 호출하여 CBF 시퀀스를 확인합니다(그림 2 참조). 다음과 같이 특정 명령을 사용합니다. CBF_XLF = niftiread('CBF_XFL.nii'); 크기(CBF_XLF) CBF_Slice(CBF_XLF);</li>
		<li>CBF 시퀀스의 대화형 GUI 스크린샷은 그림 2 를 참조하십시오. 아래쪽 스크롤 막대를 사용하여 다른 시퀀스를 빠르게 찾아볼 수 있습니다. 참고: 그림 2에서 CBF 값 범위는 일반적으로 0-120mL/100g/min입니다. 그림 2 는 색상 맵을 사용하여 다양한 색상으로 다양한 CBF 수준을 나타냅니다.</li>
	</ol></li>
</ol>2. FLAIR 염기서열에서 대뇌 기능 영역의 세분화
참고: FLAIR 염기서열은 구조적 이미징 역할을 하며 탁월한 병리학적 진단 기능을 제공합니다. 따라서 FLAIR와 CBF를 융합하는 것은 임상에서 중요한 진단 가치를 지닙니다. 이 연구는 FLAIR 염기서열에서 주요 대뇌 기능 영역을 분할합니다.
<ol><li>그림 3과 같이 작업 공간에서 FLAIR_Segment 함수를 호출하고 사전 훈련된 3차원 U-Net 기반 영상 분할 프로그램을 실행하여 대뇌 기능 영역 분할에 대한 삼면 보기를 자동으로 생성합니다. 그림 3의 각 색상은 고유한 기능 영역을 나타냅니다.</li>
	<li>다양한 대뇌 기능 영역을 실시간으로 검사하려면 십자선 상호 작용을 사용하십시오(그림 3). 십자선의 중심을 클릭하고 드래그하여 재구성된 뇌 해부학에 대한 임의의 3D 검사를 수행합니다. 참고: 그림 3 의 GUI를 사용하면 triplanar view의 그레이스케일 강도 범위, 대비 및 밝기를 조정할 수도 있습니다.</li>
	<li>마우스 왼쪽 버튼을 이미지의 아무 영역이나 누르고 드래그하여 밝기와 대비 수준을 실시간으로 수정할 수 있습니다. 마우스 버튼을 놓아 조정을 확인하고 마무리합니다.</li>
</ol>3. 대뇌 기능 영역 전반에 걸친 CBF 분포에 대한 삼면 보기
참고: 다양한 대뇌 기능 영역에 걸친 CBF 분포를 검사하면 환자 상태에 대한 정확한 임상적 판단을 용이하게 할 수 있습니다. 그림 3의 기능적 영역 프레임워크에서 CBF 염기서열의 정확한 CBF 값을 통합하고 이를 삼면 보기로 제시하면 포괄적인 의사 검사가 가능합니다.
<ol><li>CBF_triplanar 함수를 호출하여 그림 4와 같은 triplanar GUI 보기를 생성하고, 기능 영역 간의 CBF 공간 분포를 표시합니다. 관심 영역의 CBF 분포를 검사할 수 있도록 십자선을 이동합니다.</li>
	<li>GUI의 오른쪽 상단 모서리에 있는 Data Tips 버튼을 클릭하여 임의의 위치에 CBF 값을 표시합니다.</li>
	<li>마우스 왼쪽 버튼을 이미지의 아무 영역이나 누르고 드래그하여 밝기와 대비 수준을 실시간으로 수정할 수 있습니다. 마우스 버튼을 놓아 조정을 확인하고 마무리합니다.</li>
</ol>4. 주요 대뇌 기능 영역에 걸친 CBF 아틀라스
참고: 서로 다른 기능 영역에 걸친 CBF 확률 분포를 정규화하면 대뇌 기능 영역 CBF 아틀라스(Cerebral Functional Regions CBF Atlas)가 생성되어 피험자의 대뇌 기능 영역에 걸친 CBF 수준을 표현합니다.
<ol><li>CBF_Atlas 함수를 호출하여 그림 4에 표시된 CBF 공간 분포를 CBF Atlas로 변환합니다(그림 5 참조). 참고: 그림 5에서 x축은 서로 다른 대뇌 기능 영역을 나타내고 y축은 서로 다른 CBF 수준을 나타냅니다. 다른 색상은 다른 확률 수준을 나타냅니다(색상이 빨간색일수록 더 많은 복셀이 존재함).</li>
	<li>그림 5와 같이 GUI의 오른쪽 상단에 있는 Zoom In/Out 버튼을 클릭하여 부분 이미지의 배율을 조정합니다. 참고: 그림 5 의 곡선은 지역 간 평균 CBF를 연결합니다.</li>
</ol>5. 건강한 피험자와 CCI 환자 간의 CBF_Atlas의 유의한 차이
참고: 섹션 1-4에 설명된 것과 동일한 프로세스를 사용하여 CCI 환자에 대해 다양한 대뇌 기능 영역에 걸친 평균 CBF 값을 얻을 수 있습니다.
<ol><li>CBF_Compare 함수를 활용하여 건강한 피험자와 CCI 환자의 CBF 곡선에 대한 비교 플롯을 생성합니다(그림 6).</li>
	<li>환자의 CBF 곡선(검은색)과 건강한 곡선(빨간색) 사이의 유의미한 차이를 관찰합니다(그림 6). 환자에서 CBF 감소가 더 뚜렷하게 나타나는 기능 영역을 식별합니다. 3.3단계를 통합하여 환자가 다른 지역에 비해 더 나쁜 결과를 보인 영역을 다시 검사합니다. 참고: 3.3단계를 통해 3차원 공간에서 환자의 CBF 수치를 볼 수 있으며, 이는 의사가 그림 4 에 표시된 삼면 GUI 보기를 활용하여 환자의 모든 위치에서 CBF를 검사할 수 있음을 의미합니다. 여기서, CBF 감소 정도는 CCI 환자에 대한 위치에 따라 다릅니다. 의사는 그림 4 를 다시 확인하여 CBF가 현저히 감소하는 뇌 영역에 초점을 맞출 수 있습니다.</li>
	<li>GUI의 오른쪽 상단 모서리에 있는 아이콘(그림 5)을 사용하여 축소, 확대, 전역 보기로 돌아가기, 선택한 픽셀의 좌표 표시와 같은 기능에 액세스합니다. 참고: 동일한 원리를 사용하여 그림 6 의 접근 방식을 사용하여 동일한 환자의 치료 전 및 치료 후 결과를 비교하여 시간 경과에 따른 임상 효능을 평가할 수도 있습니다.</li>
</ol>

MRI-동맥 스핀 라벨링 통합으로 대뇌 혈류 감지 및 모니터링 

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</ol>

소프트웨어 도구 CBF Atlas V1.0은 Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co., Ltd.의 제품입니다. 이 소프트웨어 도구의 지적 재산권은 회사에 있습니다. 저자는 선언할 이해 상충이 없습니다.

주요 단계(섹션 3 및 4)는 CBF Atlas를 구성하기 위한 기초를 구성하여 대뇌 기능 영역 전반에 걸친 CBF 분포를 정량화합니다. 단계 4.2는 각 뇌 영역에 대한 CBF 수치를 명시적으로 설명하여 새로운 기술을 개척합니다. 이를 통해 의사는 환자 CBF에 대한 글로벌 관점을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 개별 기능 영역에 대한 정량적 측정도 할 수 있습니다. 5.1단계는 CBF Atlas가 CCI를 건강한 대조군과 구별하는 상당한 임상 진단 유용성을 가지고 있음을 보여줍니다.
몇 가지 기술적 개선은 주로 MRI-ASL 이미징을 활용하여 이 유망한 프로토콜을 향상시킬 수 있습니다. 스캐닝 정확도, CBF 정규화, 구조 및 CBF 이미지의 동기화에 대한 표준화가 필요합니다. 또한 확장된 코호트를 통해 진단 기준선으로 다중 피험자 건강한 CBF Atlas를 구성하는 것은 추가 연구가 필요합니다. 임상 협력을 통해 다양한 대뇌 병태생리학에 걸쳐 CBF 아틀라스 패턴을 축적하는 것도 중요한 미래 작업을 나타냅니다.
현재의 한계는 CBF가 매우 중요하지만 뇌 상태에 대한 유일한 바이오마커는 아니라는 것입니다18,19. 뇌척수액, 뇌파검사(EEG) 및 대뇌 대사율(예: 포도당 대사율)에 인산화된 타우 단백질(p-tau)과 같은 다른 중요한 임상 마커를 통합하면 진단을 강화할 수 있습니다.
각 기능적 뇌 영역에 대한 CBF 분포를 정확하게 계산하고 아틀라스 형태로 제시하기 위해서는 뇌 기능적 구조 이미징을 3차원 공간의 CBF 서열과 정렬하고 각 영역에 대한 CBF 분포를 계산해야 합니다. 이러한 노력은 우리 연구의 주요 혁신입니다. 생성된 CBF 아틀라스는 x축은 뇌 기능 영역을 나타내고 y축은 각 영역에 대한 CBF 분포를 나타내며 환자의 치료 전후 결과를 비교할 수 있게 하고 건강한 그룹과 질병 그룹 간의 정량적 비교를 가능하게 합니다20. 이는 경험적 판단에 의존하기보다는 CBF를 보다 정확하게 평가할 수 있게 해준다21.
또한, 치료 효능을 모니터링하고 시간 경과에 따른 신경학적 상태의 진행을 추적할 수 있는 종적 CBF 아틀라스의 잠재력은 맞춤형 의학을 위한 유망한 방법을 제공합니다. 건강한 대뇌 기능 영역 내에서 CBF 분포의 기준선을 설정함으로써 임상의는 치료 개입의 영향을 보다 정확하게 측정하고 환자 치료와 관련하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
결론적으로, MRI-ASL 이미징을 활용한 CBF Atlas 개발은 뇌 질환에 대한 진단 및 치료 환경을 개선하기 위한 유망한 단계입니다. 이 기술은 대뇌 혈류 역학에 대한 보다 포괄적인 이해에 기여할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며 개별 환자의 대뇌 관류 패턴에 따라 중재를 맞춤화하는 것을 목표로 하는 정밀 의학 접근법의 개발을 지원할 수 있습니다. 이 연구의 향후 방향에는 방법론 개선, 프로토콜 표준화, 신경학 및 그 외 분야에서 CBF 아틀라스의 잠재력을 완전히 실현하기 위한 임상 검증 확대가 포함됩니다.

신경 영상 분야에서는 대뇌 기능과 병리학을 평가하기 위한 정밀하고 비침습적인 도구에 대한 탐구가 여전히 가장 중요합니다. 이 중 뇌혈류(CBF)는 뇌 조직의 대사 요구량과 건강 상태를 반영하는 중요한 지표입니다1. 전통적인 접근법은 종종 경험적 평가를 수반하며, 이미지를 해석하고 병리학적 변화를 식별하기 위해 임상의의 전문 지식에 크게 의존합니다2. 그러나 자기공명영상(MRI) 기술, 특히 동맥 스핀 라벨링(ASL)3의 발전은 CBF를 보다 정확하고 객관성있게 정량화할 수 있는 유망한 방법을 제공합니다 4,5.
이 연구는 3차원 ASL(3D-ASL)과 구조적 MRI를 통합하여 대뇌 기능 영역 전반에 걸친 포괄적인 CBF 아틀라스를 구성하는 선구적인 방법론을 제시합니다6. 이 새로운 접근법을 활용함으로써 임상의는 CBF에 대한 글로벌 관점을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 특정 기능 영역을 탐구할 수 있어 대뇌 관류 패턴에 대한 미묘한 이해를 가능하게 합니다 7,8. 이러한 해상도 향상은 보간된 복셀의 사용보다는 이미징 장비의 기술 발전의 직접적인 결과입니다. 오늘날 시장에서 사용할 수 있는 대부분의 주류 MRI 장치는 일반적으로 1.5mm9 이상의 이미징 정밀도를 제공한다는 점에 주목할 가치가 있습니다. 이러한 이미징 기술의 발전은 보다 상세하고 정확한 CBF 평가를 위한 길을 열었습니다. 이는 초기 단계 병리학과 관련된 CBF의 미묘한 변화를 감지하기 위한 해상도가 부족한 경우가 많은 기존 이미징에서 패러다임 전환을 나타냅니다10.
이 방법론의 기원은 만성 뇌 허혈(CCI) 및 기타 신경 장애를 포함한 대뇌 질환으로 인해 제기되는 진단 문제를 해결해야 한다는 데 있습니다11,12. 이러한 상태는 치료적 개입을 효과적으로 안내하기 위해 정확하고 시기적절한 평가를 필요로 한다 13,14. 이 연구는 건강한 개인과 CCI 환자 간의 CBF 아틀라스를 비교함으로써 지역별 CBF 분포의 상당한 불균형을 드러내고 질병 병리학 및 잠재적 치료 방법에 대한 통찰력을 제공합니다.
이 MRI-ASL 접근법의 유용성은 진단을 넘어 질병 진행의 치료 평가 및 모니터링을 포함한다15. 종적 CBF 아틀라스는 치료 반응 및 재활 결과를 추적하는 데 있어 유망하며, 임상의에게 개인화된 환자 관리를 위한 귀중한 도구를 제공합니다. 또한, 미묘한 CBF 변화를 식별할 수 있는 능력은 임박한 조직 이상에 대한 초기 바이오마커 역할을 할 수 있으며, 이를 통해 신경학적 손상이 돌이킬 수 없게 되기 전에 완화하기 위한 사전 예방적 개입을 가능하게 할 수 있습니다16.
이 방법론은 고급 도구이지만 개선 및 확장을 위한 몇 가지 방법을 고려할 가치가 있습니다. 스캐닝 프로토콜, CBF 정규화 기법을 표준화하고 다중 피험자 건강한 CBF 아틀라스를 구성하는 것은 진단 정확도와 임상적 유용성을 향상시키기 위한 중요한 단계입니다. 다양한 뇌 병리학에 걸친 공동 노력은 광범위한 임상 채택을 위해 이 접근 방식을 검증하고 개선하는 데 필수적입니다.
이 연구는 MRI 파생 CBF 아틀라스가 임상의에게 대뇌 기능 및 병리학에 대한 깊은 통찰력을 제공하는 새로운 접근 방식을 소개합니다. 이미징 그룹과 임상 해석 사이의 격차를 해소함으로써 이 방법론은 수많은 신경학적 상태의 진단 및 관리에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 각 환자의 고유한 요구에 맞는 정밀 의학의 미래를 이끌 수 있습니다.

<table><tbody><tr><td>CBF 아틀라스</td><td>지능형 엔트로피</td><td>CBF 아틀라스 V1.0</td><td>베이징 지능형 엔트로피 과학 & Technology Co Ltd. 갑상선 질환 모델링</td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>MathWorks</td><td>2023B</td><td>컴퓨팅 및 시각화</td></tr><tr><td>MRI 장치</td><td>Siemens</td><td>Amria 1.5 T</td><td>MRI 스캐너</td></tr></tbody></table>

construction and application of cerebral functional region-based cerebral blood flow atlas using magnetic resonance imaging-arterial spin labeling

Construction and Application of Cerebral Functional Region-Based Cerebral Blood Flow Atlas Using Magnetic Resonance Imaging-Arterial Spin Labeling

뇌 상태는 종종 정확한 진단과 모니터링이 필요하므로 고급 이미징 기술이 필요합니다. 현재의 치료법은 가역적 조직 손상의 초기 징후를 적절하게 감지하지 못할 수 있으며, 이는 높은 특이성과 민감성으로 뇌혈류(CBF)의 변화를 정량화할 수 있는 혁신적인 진단 도구의 필요성을 강조합니다. 이 연구는 3차원 동맥 스핀 라벨링(3D-ASL)과 구조적 MRI를 통합하여 뇌의 모든 주요 기능 영역을 포괄하는 포괄적인 CBF 아틀라스를 개발합니다. 이 혁신적인 자기 공명 영상-동맥 스핀 라벨링(MRI-ASL) 방법론은 지역별 CBF를 정량화하는 빠르고 비침습적인 수단을 제공하여 다양한 기능 영역에서 CBF 수준에 대한 자세한 보기를 제공합니다. 만성 뇌허혈(CCI) 환자와 건강한 피험자를 비교한 결과, 전자에 대해 구성된 CBF 아틀라스에서 대뇌 기능 영역 전반에 걸쳐 CBF가 크게 감소한 것으로 나타났습니다. 이 접근법은 건강한 분포와 관련하여 중요한 영역에서 CBF의 동시 감소를 분석하여 CCI를 효율적으로 식별할 수 있을 뿐만 아니라 종적 CBF 아틀라스를 통해 치료 반응 및 재활 진행 상황을 추적할 수 있습니다. MRI-ASL 기법을 사용하여 개발된 CBF 아틀라스는 뇌 진단 및 환자 치료 분야의 새로운 발전을 나타냅니다. 이 방법은 지역별 CBF 수준을 규범 표준과 비교함으로써 진단 능력을 향상시켜 임상의가 뇌 질환이 있는 환자에게 개인화된 치료를 제공할 수 있도록 합니다.

이 연구는 1.5 T MRI 스캐너를 사용하여 획득한 실제 환자 데이터를 활용하여 뇌혈류(CBF) 정량화 및 아틀라스 구성 방법론을 검증합니다. 전처리 단계에는 FLAIR 구조 이미지(그림 1), CBF 이미지(그림 2) 및 삼면 융합 이미지(그림 3 및 그림 4)가 포함되었습니다.
대뇌 기능 영역은 사전 훈련된 딥 러닝 모델을 사용하여 FLAIR 스캔에서 분할되었습니다(그림 3). 그런 다음 ASL-CBF 이미지를 등록하여 FLAIR 공간에 맞췄습니다. 지역 레이블을 해당 CBF 값과 융합하면 세분화된 영역에 걸쳐 CBF 분포를 나타내는 삼면 보기가 생성되었습니다(그림 4).
추가 처리를 통해 건강한 피험자(그림 5)와 CCI 환자(그림 6)에 대한 CBF 아틀라스를 구성했습니다. x축은 지역을 나타내고, y축은 CBF 수준을 나타내며, 색상 강도는 확률을 반영합니다. 이 곡선은 평균 지역 CBF를 나타냅니다. 두 CBF 아틀라스를 비교한 결과, 건강한 피험자에 비해 CCI 환자의 모든 대뇌 기능 영역에서 CBF가 유의하게 감소한 것으로 나타났습니다.
이 기법은 글로벌 및 지역 해상도 수준에서 정상 CBF 분포와 비정상 CBF 분포를 성공적으로 구별했습니다. MRI-ASL 이미징을 기반으로 하는 3D 대뇌 기능 영역 CBF 아틀라스의 구성은 다양한 대뇌 병태 생리학의 보조 진단을 위한 상당한 잠재력을 가지고 있습니다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66853/66853fig01.jpg"> 그림 1: FLAIR 슬라이스 뷰를 위한 대화형 그래픽 사용자 인터페이스. 다음 그림은 FLAIR 슬라이스를 보기 위한 GUI를 보여줍니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66853/66853fig01large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66853/66853fig02.jpg"> 그림 2: CBF 슬라이스 보기를 위한 대화형 그래픽 사용자 인터페이스. 그림은 CBF 슬라이스를 보기 위한 GUI를 보여줍니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66853/66853fig02large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66853/66853fig03.jpg"> 그림 3: FLAIR 이미징 시퀀스를 기반으로 한 대뇌 기능 영역의 세분화. 대뇌 기능 영역 추출 및 FLAIR 시퀀스를 기반으로 한 삼평면 보기. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66853/66853fig03large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66853/66853fig04.jpg"> 그림 4: 대뇌 기능 영역 전반에 걸친 CBF 공간 분포에 대한 삼면 보기. 대뇌 영역 전반에 걸친 CBF 분포를 보여주는 Triplanar 보기. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66853/66853fig04large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66853/66853fig05.jpg"> 그림 5: 대뇌 기능 영역 CBF Atlas. 지역별 CBF 수준의 확률 분포로 구성된 CBF 아틀라스. 이 연구는 일반적으로 사용되는 32개 지역의 세분화를 채택합니다. 이 영역에는 배경, 좌측 대뇌 백질, 좌측 대뇌 피질, 좌측 외측 심실, 좌측 하부 외측 심실, 좌측 소뇌 백질, 좌측 소뇌 피질, 좌측 시상, 좌측 미상, 좌측 내막, 좌측 구강, 제3뇌실, 제4뇌실, 뇌간, 좌측 해마, 좌측 편도체, 좌측 측좌 영역, 좌측 복부 DC, 우측 대뇌 백질, 우측 대뇌 피질, 우측 외측 심실, 우측 하부 외측 심실, 우측 소뇌 백질, 우측 소뇌 피질, 우측 시상, 우측 미상, 우측 putamen, 우측 pallidum, 우측 해마, 우측 편도체, 우측 측좌 영역 및 우측 복부 DC. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66853/66853fig05large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66853/66853fig06.jpg"> 그림 6: 대뇌 기능 영역 비교 CBF Atlas. 비교 결과, CCI 환자와 건강한 피험자의 대뇌 기능 영역 전반에 걸쳐 CBF가 현저히 감소한 것으로 나타났습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66853/66853fig06large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>

이 연구는 자기 공명 영상-동맥 스핀 라벨링 이미지를 통합하여 대뇌 기능 영역에 대한 대뇌 혈류(CBF) 아틀라스를 도출했습니다. 전형적인 건강한 뇌허혈과 만성 뇌허혈 CBF 아틀라스를 비교한 결과, 지역별 CBF 분포에서 상당한 차이가 발견되어 기능적 CBF에 대한 신속한 비침습적 평가가 가능하여 진단과 치료제 평가를 지원할 수 있었습니다.

Cerebral conditions often require precise diagnosis and monitoring, necessitating advanced imaging techniques. Current modalities may not adequately ...

MRI를 기반으로 한 CBF 아틀라스는 기능적 뇌 영역 영역의 대뇌 혈류 분포를 제공하는 비침습적 방법을 제공하며, 잠재적으로 뇌 장애 분야에서 중요한 도구 역할을 할 수 있습니다. 이미징의 고부가가치 표준 지표를 생리학적 구조 및 생화학적 마커와 통합하면 의사에게 보다 정확한 직경 정보를 제공할 수 있습니다. 스크린별 멀티모달 융합, AI 기반 이미징 인식 및 방사선 이미징의 의료 전공 처리.환자의 기능적 뇌 영역에서 CBF 분포를 안전하게 관리하는 유일한 방법은 뇌 질환의 임상 진단 및 적용에서 최초입니다. 자기 공명 영상-동맥 스핀 라벨링을 사용하는 대뇌 기능 영역 기반 대뇌 혈류 아틀라스는 환자의 기능적 뇌 영역에서 자세한 CBF 정보를 정확하게 얻을 수 있는 기술적 이점을 제공합니다.

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Research

연구

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Medicine

의학

세 가지 다른 영감 산소 농도에 노출이 경우에 생리 조건에 따라 다양한 폐동맥 혈류의 분포를 연구 MR 이미징 방법 : hypoxia, normoxia, 그리고 hyperoxia가 설명되어 있습니다. 이 기술은 MR 검사 환경에서 인간의 폐 생리학 연구 기술을 활용합니다.

조정 아티 스핀 라벨을 사용하여 폐 관류의 자기 공명 이미징 부량

이 문서 3T 스캐너를 사용하여 인간의 midbrain과 subcortical 구조 1.2 밀리미터 샘플링과 고해상도 기능성 자기 공명 영상을 수행하는 기술을 설명합니다. 인간의 뛰어난 colliculus (SC)의 시각적 자극을 지형지도를 해결하기 위해 이러한 기술의 사용은 예제로 제공됩니다.

인간 Midbrain위한 고해상도 기능성 자기 공명 영상 방법

우리는 자기 공명 영상 (MRI)를 사용하여 뇌 기능과 구조의 동시 분석을위한 새로운 접근 방식을 설명합니다. 우리는 고해상도 확산 - 가중 영상과 흰색 물질 섬유 tractography로 뇌 구조를 신고 할 수 있습니다. 표준 구조 MRI는 달리,이 기술은 우리가 직접 뇌 네트워크의 기능 속성에 해부학 적 연결을 연관 할 수 있습니다.

fMRI 및 확산 - 가중 영상을 사용하여 뇌의 구조와 기능의 공동 분석

출처: Tan, Z., et al., 자기 공명 영상-동맥 스핀 라벨링을 사용한 대뇌 기능 영역 기반 대뇌 혈류 아틀라스의 구성 및 적용.J. Vis. 특급. (2024)입니다. 이 비디오는 자기 공명 영상 또는 MRI-동맥 스핀 라벨링 데이터를 분할된 뇌 영역과 통합하고, 혈류 패턴을 시각화하고, 기능 영역 전반의 혈류 수준을 정량화하여 대뇌 혈류 지도를 구성하는 방법을 보여줍니다.

Developing a Cerebral Blood Flow Atlas for Blood Flow Mapping(혈류 매핑을 위한 대뇌 혈류 지도)

이 프로토콜은 설치류에서 동시에 기능성 자기 공명 영상과 깊은 두뇌 자극을위한 표준 방법을 설명합니다. 이러한 실험 도구를 함께 사용은 거의 모든 뇌 대상에 전기 자극에 대한 응답으로 글로벌 다운 스트림 활동의 탐사 할 수 있습니다.

설치류에 동시 fMRI를 깊은 뇌 자극

정량적 자기 공명 영상 (qMRI) 매개 변수를 이용 하는 뇌졸중의 쥐 모델에서 뇌졸중 발병 시간 추정에 대 한 프로토콜을 설명 합니다. 절차는 급성 뇌졸중 병 변 및 양적 T1 과 T2 (qT1 과 qT2) 이완 시간 선의 타이밍의 묘사에 대 한 MRI 확산을 이용 한다.

영구적인 뇌 허 혈에서 뇌졸중 발병 시간 추정에 대 한 자기 공명 화상 진 찰 프로토콜

이미징 방법, 방법, 이미징 spatiotemporal fMRI 제한 된 뇌 파 소스 라고 하는 뇌 파 fMRI multimodal 여기 설명 되어 있습니다. 제시 방법 고용 조건에 따라 활성 fMRI 하위 지도, 또는 priors, 공간 특이성을 향상 하 고 잘못 된 결과 제한 하는 방식으로 뇌 파 소스 지역화 가이드.

동시 뇌 파와 기능적 MRI 기록과 동적 대뇌 피 질의 활동 영상에 대 한 통합 분석

여기에 제공된 개방형 이미지 처리 파이프라인은 병변 증상 매핑을 위한 실용적인 자습서입니다. CT/MRI의 수동 경색 세분화부터 표준 공간에 대한 후속 등록에 이르기까지 각 처리 단계에 대해 실용적인 권장 사항 및 예시사례가 있는 그림에 대한 단계별 연습이 제공됩니다.

병변 증상 매핑을 위한 MRI 또는 CT에 대한 뇌 경색 세분화 및 등록

이 문서는 온화한 외상성 뇌 손상 진단 및 청소년의 회복에 멀티 모달 접근법의 개요를 제공합니다. 이 접근법은 기능적인 자기 공명 영상과인지 테스트하는 동안 머리 영향과 뇌의 활동 사이의 관계를 모니터하기 위해 헤드 충​​격 텔레 메 트리 시스템과 neuropsychological 테스트를 결합한 제품입니다.

기능성 자기 공명 이미징 및 머리 충격 텔레 메 트리 시스템을 사용하는 청소년의 스포츠 관련 뇌진탕의 효과 조사

심근 조직의 변형과 같은 매개 변수를 측정하는 정확하고 실용적인 방법은 그것이 게재되어 있기 때문에, 그 변형이 자주 사용하는 매개 변수 EF보다 수축성 장애에 대한보다 민감한 이전 마커이며, 훌륭한 임상 가치입니다.

기능 추적을 사용하여 자기 공명이 유래 심근 스트레인 평가

학습하세요 MRI-동맥자기표지법을 이용한 뇌기능영역 기반 뇌혈류 아틀라스 구축 및 임상 적용 방법을. 비침습적 영상기술로 뇌질환 진단과 치료 평가에 활용할 수 있습니다.

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