Metabolite Mapping with Extended Brain Coverage Using a Fast Multisection MRSI Pulse Sequence and a Multichannel Coil

Multisection magnetic resonance spectroscopic imaging is a widely used pulse sequence that has distinct advantages over other spectroscopic imaging sequences, such as dynamic shimming, large region-of-interest coverage within slices, and rapid data acquisition. It has limitations, however, in the number of slices that can be acquired in realistic scan times and information loss from spacing between slices. In this paper, we synergize the multi-section spectroscopic imaging pulse sequence with multichannel coil technology to overcome these limitations. These combined techniques now permit elimination of the gaps between slices and acquisition of a larger number of slices to realize the whole brain metabolite mapping without incurring the penalties of longer repetition times (and therefore longer acquisition times) or lower signal-to-noise ratios

Development and application of magnetic resonance spectroscopic imaging analysis software using a voxel-based method

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 자연과학대학 협동과정 뇌과학전공, 2017. 8. 최석우.서론: 자기공명분광법(magnetic resonance spectroscopy, MRS)은 체내 대사물질 농도를 비침습적으로 알아볼 수 있는 방법으로, 다양한 질환에 대한 진단 및 연구에 사용된다. 자기공명분광영상법(magnetic resonance spectroscopic imaging, MRSI)은 MRS를 동시에 여러 복셀(voxel)들로부터 획득하는 방법이다. MRS와 달리 MRSI는 많은 수의 복셀들로부터 대사물질 정보를 얻으므로 기존 MRS 분석법과는 다른 접근이 필요하다. 그러나 기존의 분석법이나 공개된 프로그램들로는 MRSI 데이터의 분석에 한계가 있어, 이를 극복하기 위한 방법으로 MRSI 데이터를 T1 강조영상화여 분석할 수 있게 하는 새로운 프로그램이 필요하다. MRSI 데이터 분석 도구 개발: MRSI 데이터를 T1 강조영상화하는 기능을 포함한 MRSI 분석용 프로그램을 개발하였다. Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) 파일(file)로부터 필요한 스캔 파라미터(scan parameter)를 찾고, 다양한 행렬 알고리즘을 이용하여 T1 강조영상화된 MRSI 데이터를 생성하도록 하였다. 또한, MRS 데이터의 자동 계량화에 널리 쓰이고 있는 소프트웨어인 LCModel로 분석한 데이터를 이용하기 위해 LCModel 분석 결과 파일을 읽고 가공하는 기능과, T1 강조영상화된 MRSI 데이터를 이용한 partial-volume correction 기능, 관심영역(region of interest)에 해당하는 MRSI 복셀들을 찾는 기능, 대사물질별 데이터 quality control 및 평균 농도 계산 기능, 뇌영상 이미지를 시각화하는 기능 등을 포함하게 하였다. 프로그램 검증: 본 프로그램을 이용한 MRSI 데이터 분석을 위해, 건강한 성인 30명으로부터 T1 강조영상과 MRSI 데이터를 획득하였다. T1 강조영상은 dcm2nii 및 FSL 도구들을 통해 전처리하였고, MRSI 데이터는 LCModel 프로그램을 통해 분석하였다. 본 데이터를 이용하여 관심영역에 해당하는 MRSI 복셀들 찾기, 뇌 전체에 대한 평균 대사물질 농도 획득, 복셀 단위의 통계분석을 위한 영상처리를 수행하여 본 프로그램에 대한 검증을 수행하였다. 결과: 관심영역에 해당하는 마스크 이미지(mask image)를 이용하여 MRSI 복셀들이 잘 찾아지는 것을 확인하였다. 정상군 30명으로부터 획득한 뇌 전체의 평균 대사물질 농도는 크레아틴 (creatine) 및 포스포크레아틴 (phosphocreatine) 9.72 mM, 글리세로포스포콜린 (glycerophosphocholine) 및 포스포콜린 (phosphocholine) 3.09 mM, 글루타민산염 (glutamate) 및 글루타민 (glutamine) 16.61 mM, 미오이노시톨 (myo-inositol) 5.53 mM, N-아세틸아스팔테이트 (N-acetylaspartate) 16.22 mM 이었다. T1 강조영상화된 MRSI 데이터를 표준 MNI 템플릿 이미지(standard MNI template image)에 비선형 정합(non-linearly registration)하는 복셀 단위 통계분석을 위한 영상처리를 통해 MRSI 슬랩 및 N-아세틸아스팔테이트에 대한 확률 지도(probability map)를 얻을 수 있었다. 결론: 본 프로그램은 MRSI 데이터를 T1 강조영상화하고 이를 다양한 방식으로 응용하여, 기존 방법 및 프로그램으로는 수행하기 어려웠던 다양한 MRSI 데이터 분석을 수행할 수 있도록 하는 프로그램이다. 자동화 및 시각화를 이용하여 사용자의 편의성을 최대한 높였다. 프로그램의 몇 가지 기능을 실제 분석에 응용해 본 결과, 프로그램을 구현할 때 기대했던 결과를 획득할 수 있었다. 기존에는 분석이 까다로웠던 MRSI 데이터를 쉽고 빠르게 분석할 수 있도록 했다는 의의가 있다.서론 1 MRSI 데이터 분석 도구 개발 13 프로그램 검증 38 결과 49 고찰 55 참고문헌 74 영문 초록 86Docto