뇌 MRI 영상에서 QQ 모델의 클러스터 기반 분류와 정합을 이용한 OEF 계산 방법

이해연

doi:10.14801/jkiit.2020.18.10.15

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이해연 (금오공과대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제10호(JKIIT, Vol.18, No.10)

발행연도: 2020.10

수록면: 15 - 23 (9page)

DOI: 10.14801/jkiit.2020.18.10.15

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뇌 관련 질환들은 높은 사인의 원인으로 임상에서 자기공명영상(MRI)은 이들의 예방과 진단을 위해 활용된다. 뇌 조직의 기능 분석을 위하여 뇌 MRI에서 혈액 내 산소추출률(OEF) 계산이 필요하며, 본 논문에서는 뇌 MRI에서 QQ 모델을 이용하여 클러스터 기반 분류와 정합을 통해 잡음에 강인한 OEF 계산 방법을 제안한다. 먼저, QQ 모델에 실제 사례값들을 입력하여 출력값을 계산하고, 클러스터 기반 분류를 통하여 데이터베이스를 생성한다. 그 후 미지의 출력값에 대하여 데이터베이스에 대한 정합과 보간을 통하여 입력값을 추정하고 OEF를 계산한다. 총 20명 환자 및 정상인 데이터를 사용하여, 제안한 방법의 성능을 평가하였고, 안정적이며 높은 정확도로 OEF를 추정함을 보였다. 또한 7명 환자와 정상인에 대하여 원본과 추정 OEF의 평균 RMSE 값을 분석하였고, 제안한 방법과 CAT 방법이 각각 6.20 및 7.66로서 제안한 방법이 우수함을 보였다.

#oxygen extraction fraction #brain MRI #cluster classification #QQ model #CAT method

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황승연 / 2019 / 빅데이터 기반 의료 임상 결과 분석 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 19(1):187~195

J. Cho / 2018 / Cerebral metabolic rate of oxygen(CMRO2)mapping by combining quantitative susceptibility mapping(QSM)and quantitative blood oxygenation level-dependent imaging(qBOLD) / Magnetic Resonance in Medicine 80(4):1595~1604

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