[의용전자 및 생체공학] 심층신경망을 통한 다중 에코 GRE 영상으로부터 인조된 FLAIR 영상 생성

박지용; 김동현

doi:10.5573/ieie.2019.56.4.93

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박지용 (연세대학교) 김동현 (연세대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제56권 제4호(통권 제497호)

발행연도: 2019.4

수록면: 93 - 100 (8page)

DOI: 10.5573/ieie.2019.56.4.93

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2019

[의용전자 및 생체공학] 심층신경망을 통한 다중 에코 GRE 영상으로부터 인조된 FLAIR 영상 생성

박지용 , 김동현 전자공학회논문지 2019.04 학술저널

심층신경망을 통한 다중 에코 Gradient-recalled Echo 영상으로부터 합성된 Fluid Attenuated Inversion Recovery 영상 생성

박지용 전기전자공학과 2019.01 학위논문

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자기공명영상장치는 방사선 피폭 없이 비침습적으로 다양한 대조도로 표현할 수 있는 영상 기기이다. 자기공명영상이 발전되어 오면서 훌륭한 민감도와 활용의 다양성으로 인해서 뇌연구에 있어 임상분야와 기초과학 연구에서 큰 발전을 이루고 있다. 본 논문에서는 특히 임상적으로 많이 쓰이는 FLAIR(fluid attenuated inversion recovery)영상과 mGRE(multi-echo gradient-recalled echo)에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 mGRE 영상만을 촬영하여 딥 뉴럴 네트워크를 통해서 인조적인 FLAIR 영상을 만드는 연구를 하였다. 직접 촬영한 20-30대 성인 17명을 대상으로 mGRE 영상과 FLAIR 영상을 얻어서 연구에 사용하였다. 심층신경망에 에코 11개의 mGRE 영상을 입력에 넣고 그에 상응하는 FLAIR영상을 라벨로 두어 학습시켰다. 데이터 전처리과정과 다양한 파라미터 등을 조정하여 최적화 시켰고 결과물로는 에코의 수에 따른 심층신경망의 성능 변화를 비교해 보았다. SSIM(structural similarity)을 이용하여 영상을 평가하였다. 그 결과 2명의 테스트 대상자의 SSIM 값이 0.8764와 0.8451로 신뢰할만한 유사도를 보였다. 본 연구에서는 이전의 synthetic MR의 한계와 문제점을 극복하여 나은 결과를 보였지만 정상인만을 대상으로 하였기에 더 나아가 병변이 있는 환자의 뇌영상에서도 테스트를 해보아야 할 것이다.

#자기공명영상 #심층신경망 #FLAIR #MRI #Deep learning

참고문헌 (11)

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Yo Seob Han / Deep Residual Learning for Compressed Sensing CT Reconstruction via Persistent Homology Analysis / arXiv. 2016. 1611.06391v2

Hagiwara A / 2017 / Synthetic MRI in the Detection of Multiple Sclerosis Plaques / Am J Neuroradiol 38(2):257

Hagiwara A / 2017 / SyMRI of the Brain: Rapid Quantification of Relaxation Rates and Proton Density, With Synthetic MRI, Automatic Brain Segmentation, and Myelin Measurement / Invest Radiol 52(10):647~657

O. Ronneberger / 2015 / U-net:Convolutional networks for biomedical image segmentation / MICCAI :234~241

Luo J / 2012 / Gradient Echo Plural Contrast Imaging — Signal model and derived contrasts: T2*, T1, Phase, SWI, T1f, FST2*and T2*-SWI / Neuro Image :1073~1082

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