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자기공명영상 획득 조건과 적용된 뇌 표준판에 따른 인체 뇌의 백질, 회백질 및 해마 체적 비교 연구

A Comparison Study on Human Brain Volume of White Matter, Gray Matter and Hippocampus Depending on Magnetic Resonance Imaging Conditions and Applied Brain Template

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주제분류방사선과학

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목적: 자기공명영상 뇌 영상으로 인체 뇌 조직의 체적을 측정할 때 영상조건과 적용된 뇌 표준판에 따른 체적의 차이와 그 범위를 통계분석하고 질병에 따른 뇌 조직의 유의한 체적 변화의 추정 가능성을 확인하고자 하였다. 대상 및 방법: 정상인 8명에 대해 두 기관에 설치된 동일한 사양의 장치에서 관상면과 시상면의 두 방향으로 3D T1강조 영상을 얻었다. 서양인과 한국노인을 대상으로 제작된 두 뇌 표준판을 이용해 회백질, 백질, 좌우 해마를 분할하고 체적을 측정하여 그 차이를 비교하고 변화 범위를 평가하였다. 결과: 동일 인의 영상에 대해 영상 조건에 따른 체적의 차이는 있으나 통계적으로 유의하지 않았으며, 적용된 뇌 표준판에 따라 유의한 체적의 차이가 있었다. 회백질과 백질 영역에서 평균 1%, 해마 영역에서 평균 3%의 변화 범위가 측정되었고, 영상 획득 방향에 따른 체적 변화와 동일 사양의 장치에서 획득한 영상에 대한 변화 간의 유의한 차이는 없었으나 뇌 표준판에 따라 유의한 체적 변화가 있었다. 해마의 경우 표준판에 따라 분할의 정확성에서 유의한 차이를 발생시켜 인종 및 연령별 표준판의 필요성을 확인하였다. 결론: 자기공명영상을 이용한 자동 영역 분할 및 체적 분석의 최적화를 위해 분석 대상자의 특성을 고려한 뇌 표준판 개발 및 적용이 필요한 것으로 사료된다.

Abstract

Purpose : The aim of this study was to examine the volume differences of human brain 3-D MR images obtained by automatic segmentation methods depending on brain templates and image acquisition conditions,respectively. Materials and Methods : 3D T1-weighted MR images oriented in coronal and sagittal plane were acquired from eight healthy subjects (29.5±5.66 years) using two identical 3T MR scanners at different sites. Caucasian brain template and Korean elderly brain template were applied for the same subject to segment brain structural region. Volumetric differences and variation of gray matter, white matter and hippocampus depending on scan orientations and brain template types were statistically evaluated. Results : Volumetric measurements have some different results for the same subject images depending on scan orientation in identical MR scanners but not significantly. However, all segmented volumes relied upon brain templates were significantly different (p<0.05). Small variation of the volume in gray matter,white matter (coefficient of variation, CV≤1%) and hippocampus (CV≤3%) were obtained. Comparing the mean CV in all segmented regions, variation of scan orientation was not significantly different with inter scanner variation but variation relied upon brain templates were significantly different (p<0.001). Conclusion : Authors found that brain template regarding the specific properties of the subjects is required to reduce the errors of brain volumetry.

참고문헌 (42)

  1. Iwasaki N, "Volumetric quantification of brain development using MRI", Neuroradiology, 39, pp.841~846 (1997)
  2. Vita A, "Brain morphology in first-episode schizophrenia: a meta-analysis of quantitative magnetic resonance imaging studies", Schizophrenia Research, 82, pp.75~88 (2006)
  3. Utter AA, "The basal ganglia: an overview of circuits and function", Neurosci Biobehav Rev, 32, pp.333~342 (2008)
  4. 최나래, "DIR 영상을 이용한 피질두께 측정: GRAPPA 인자 2를 이용한 비교", 대한자기공명의과학회지, 14(1), pp.56~63 (2010), 대한자기공명의과학회
  5. Braak H, "Neuropathological stageing of Alzheimer-related changes", Acta Neuropathol, 82, pp.239~259 (1991)
  6. 신준현, "치매의 진단: 신경심리검사", Korean Journal of Family Medicine, 31(4), pp.253~266 (2010), 대한가정의학회
  7. Tombaugh TN, "The mini-mental state examination: a comprehensive review", J Am Geriatr Soc, 40, pp.922~935 (1992)
  8. Feher EP, "Establishing the limits of the Mini-Mental State: examination of subtests", Arch Neurol, 49, pp.87~92 (1992)
  9. Greene JD, "Analysis of the episodic memory deficit in early Alzheimer’s disease: evidence from the doors and people test", Neuropsychologia, 34, pp.537~551 (1996)
  10. Nelson A, "Bedside cognitive screening in-strument: a critical assessment", J Nerv Ment Dis, 174, pp.73~83 (1986)
  11. Galvin JE, "The “PORTABLE”CDR: Translating the clinical dementia rating interview into a PDA format", Alzheimer Dis Assoc Disord, 23, pp.44~49 (2009)
  12. Laakso MP, "Volumes of hippocampus, amygdale and frontal lobes in the MRI based-diagnosis of early Alzheimer’s disease: correlation with memory functions", J Neura Transm Park Dis Dement Sect, 9, pp.73~86 (1995)
  13. Shi F, "Hippocampal volume and asymmetry in mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease: meta-analysis of MRI studies", Hippocampus, 19, pp.1055~1064 (2009)
  14. Colliot O, "Discrimination between Alzheimer disease, mild cognitive impairment and normal aging by using automated segmentation of the hippocampus", Radiology, 248, pp.194~201 (2008)
  15. Wolf H, "Hippocampus volume discriminates between normal cognition; questionable and mild dementia in the elderly", Neurobiology of Aging, 22, pp.177~186 (2001)
  16. Firbank MJ, "Validation of a fully automated hippocampal segmentation method on patients with dementia", Human Brain Mapping, 29, pp.1442~1449 (2008)
  17. Klöppel S, "Accuracy of dementia diagnosis: a direct comparison between radiologists and a computerized method", Brain, 131, pp.2969~2974 (2008)
  18. Ashburner J, "Voxel-based morphometry-the methods", Neuroimage, 11, pp.805~821 (2000)
  19. Held K, "Markov random field segmentation of brain MR images", IEEE Trans Med Imaging, 16, pp.878~886 (1997)
  20. Yushkevich PA, "User-guided 3D active contour segmentation of anatomical structures: Significantly improved efficiency and reliability", Neuro Image, 31, pp.1116~1128 (2006)
  21. Smith SM, "Tract-based spatial statistics: voxelwise analysis of multi-subject diffusion data", Neuro Image, 31, pp.1487~1505 (2006)
  22. Xiaoyan Ke, "White matter impairments in autism, evidence from voxel-based morphometry and diffusion tensor imaging", Brain Research, 1265, pp.171~177 (2009)
  23. Van Laere KJ, "Brain perfusion SPECT: age- and sex-related effects correlated with voxel-based morphometric findings in healthy adults", Radiology, 221, pp.810~817 (2001)
  24. Friston KJ, "Statistical parametric maps in functional imaging: a general linear approach", Hum Brain Mapp, 2, pp.189~210 (1995)
  25. May A, "Magnetic resonance-based morphometry: a window into structural plasticity of the brain", Curr Opin Neurol, 19, pp.407~411 (2006)
  26. Collins DL, "Automatic volume estimation of gross cerebral structures", Proc. 4th Int. Conf. Functional Mapping of the Human Brain (1998)
  27. 김민지, "정상노인 및 경도인지장애 및 알츠하이머성 치매 환자에서의 한국인 뇌 구조영상 표준판 개발", 대한자기공명의과학회지, 14(2), pp.103~114 (2010), 대한자기공명의과학회
  28. Woolrich MW, "Bayesian analysis of neuroimaging data in FSL", Neuro Image, 45, pp.173~186 (2009)
  29. Smith SM, "Advances in functional and structural MR image analysis and implementation as FSL", NeuroImage, 23, pp.208~219 (2004)
  30. Smith SM, "A bayesian model of shape and appearance for subcortical brain segmentation", Neuro Image, 56, pp.907~922 (2011)
  31. Zhang Y, "Hidden markov random field model and segmentation of brain MR images", IEEE Trans Med Imaging, 20, pp.45~57 (2001)
  32. Choi JY, "MRI-based hippocampal imaging predicts Alzheimer’s disease with mild cognitive impairment", Kor J Psychopathol, 158, pp.10~14 (2009)
  33. laakso MP, "MRI of the Hippocampus in Alzheimer’s disease: sensitivity, specificity, and analysis of the incorrectly classified subjects", Neurobiology of Aging, 19, pp.23~31 (1998)
  34. Lee Jae Sung, "Development of Korean Standard Brain Templates", Journal of Korean Medical Science, 20(3), pp.483~488 (2005), 대한의학회
  35. Tang Y, "The construction of a Chinese MRI brain atlas: a morphometric comparison study between Chinese and Caucasian cohorts", Neuro Image, 52, pp.33~41 (2010)
  36. Peters N, "Brain volume changes in CADASIL: a serial MRI study in pure subcortical ischemic vascular disease", Neurology, 66, pp.1517~1522 (2006)
  37. Squitieri F, "Disticnt brain volume changes correlating with clinical stage, disease progression rate, mutation size and age at onset prediction as ealry biomarkers of brain atrophy in huntington’s disease", CNS Neuroscience & Therapeutics, 15, pp.1~11 (2009)
  38. Mcdonald C, "Regional volume deviations of brain structure in shizophrenia and psychotic bipolar disorder", British Journal of Psychiatry, 186, pp.369~377 (2005)
  39. 최순섭, "The Age-related Microstructural Changes of the Cortical Gray and White Matter Ratios on T2-, FLAIR and T1- weighted MR Images", 대한자기공명의과학회지, 15(1), pp.32~40 (2011), 대한자기공명의과학회
  40. Courchesne E, "Normal brain development and aging: quantitative analysis at in vivo MR imaging in healthy volunteers", Radiology, 216, pp.672~682 (2000)
  41. Fotenos AF, "Brain volume decline in aging", Arch Neurol, 65, pp.113~120 (2008)
  42. Huppertz HJ, "Intraand interscanner variability of automated voxel-based volumetry based on 3D probabilistic atlas of human cerebral structures", Neuro Image, 49, pp.2216~2224 (2010)

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