머리말 이책은제목이말해주듯이 뇌졸중뇌MR영상의이해와정량분석 을돕기위한지식을담고있습니다. 그리고, 한국인뇌MR영상데이터센터에서뇌졸중뇌MR영상국가참조표준데이터와허혈뇌지도작성을위해개발한매트랩코드와자세한설명, 그리고실제독자들이전과정을실습할수있는예제데이터도제공합니다 (www.brainmr.com 게시판에연락처와앞표지뒷면에씌어있는책인증번호를남기시면됩니다 ). 또한, 이런지식과방법론을토대로실제한국인뇌MR영상데이터센터에서국가기술표준원 / 참조표준센터의인증을거쳐등록시킨한국인뇌졸중뇌MR영상참조표준, 그리고대뇌백질변성중증도를 100분위등수로보여주는한국인뇌허혈뇌지도를부록에실었습니다. 더자세한방법론과응용분야에대해궁금해하실독자들을위해국제학술지인 Stroke과 Brain에게재한논문을본문에넣고별쇄로도제공합니다. 이책이뇌신경과학연구자, 의료인, 의과대학 ( 원 ) 학생, 그리고영상처리소프트웨어를공부하는연구자 / 학생들모두에게도움이되길바랍니다. 출판을위해기꺼이원고를써주신집필자들께감사드리고, 이책이출판될수있도록힘써주신범문에듀케이션유성권대표님과직원들께도심심한사의를표합니다. 한국인뇌MR영상데이터센터와오랜기간함께해주시고있는배희준분당서울대신경과장님과 CRCS-5 연구자 ( 뒷장 )/ 연구원, 미국 MD Anderson 암센터 Dawid Schellingerhout 교수님, University of Wisconsin-Madison 정무경교수님, 국가기술표준원, 한국표준과학연구원채균식성과확산부장님, 국가참조표준센터김창근센터장님과이상태박사님포함많은분들께서물심양면도와주시지않았다면이책은세상에나올수없었을것입니다. 감사드립니다. 그리고, 인제대컴퓨터공학부최흥국교수님, 위베이스 (Webace) 박경종사장님, 한국인뇌MR영상데이터센터에서근무하면서매트랩코드를작성해주었던우성호박사님, 고맙습니다. 매트랩코드를수정하고주석을붙이면서약간이나마그동안의노고를몸으로느낄수있었습니다. 늘열심히일하는한국인뇌MR영상데이터센터공동센터장류위선교수와센터연구원들 ( 뒷장 ), 그리고원고편집작업을도와준이수경연구원에게감사합니다. 마지막으로, 모든뇌졸중환자들의쾌유를진심으로기원합니다. 2017 년 2 월 대표저자김동억 iii
iv 뇌졸중 MRI 의이해와정량분석 : 매트랩을이용한참조표준 / 뇌지도제작 Dong-Eog Kim MD, PhD was supported by grants from National Center for Standard Reference Data, Ministry of Trade, Industry & Energy and Ministry of Health & Welfare (HI12C1847; Korea Healthcare Technology R&D Project), and Global Research Lab (GRL) program (NRF-2015K1A1A2028228) of the National Research Foundation, funded by the Korean government, Republic of Korea. In addition, Dong-Eog Kim deeply thank the following researchers for their contributions. 분당서울대학교병원신경과교수배희준 ( 뇌졸중학회역학연구회회장 ), 한문구, 김범준동아대학교병원신경과교수차재관, 김대현, 나현욱전남대학교병원신경과교수김준태, 박만석, 최강호영남대학교병원신경과교수이준한림대학교평촌성심병원신경과교수이병철 ( 신경과학회이사장 ), 유경호, 오미선일산백병원신경과교수홍근식, 조용진노원을지병원신경과교수박종무, 강규식순천향대학교병원신경과교수이경복서울의료원신경과교수박태환, 박상순대전을지병원신경과교수이수주, 김재국동국대학교일산병원신경과교수정상욱, 류위선고려대학교의학통계학과교수이준영서울아산병원임상연구센터교수이지성동국대학교일산병원신경과뇌졸중간호사류주희한국인뇌MR영상데이터센터연구원장형렬, 나정용, 김유화, 남정옥, 박은희, 양민경, 정선영
저자소개 김동억교수 (Chapters 1, 6, 7, 8, 부록 ) 서울대병원신경과전공의 / 뇌졸중전임의, 서울의대뇌신경과학박사 하버드의대영상의학과분자영상연구소펠로우 (2002~2005) 동국대일산병원신경과교수 ( 진료분야 : 뇌졸중 ) 국가참조표준센터지정한국인뇌MR영상데이터센터센터장 한국연구재단지정 ( 동국의대 하버드의대혈전 테라노스틱스 ) 글로벌연구실단장 연구분야 : 뇌졸중MR영상정량분석, 임상-영상결합빅데이터딥러닝, 나노분자영상 김남국교수 (Chapter 2) 서울대산업공학과박사 미국유타뇌연구소박사후연구원 사이버메드창립 / 대표이사역임 서울아산병원 / 울산의대융합의학과 / 영상의학과교수 연구분야 : 뇌MR영상처리, 컴퓨터보조수술, 의료영상분야인공지능, 4D 유동 MRI 김응엽교수 (Chapter 3) 성균관의대의학박사 미국신시내티대학병원신경방사선학펠로우 가천의대길병원영상의학과교수 ( 전문분야 : 신경방사선학 ) 대한뇌졸중학회학술위원 미국신경방사선학회회원 연구분야 : 뇌졸중영상, 파킨슨증후군영상 류위선교수 (Chapters 4, 6, 7) 서울대병원신경과전공의 / 뇌졸중전임의, 서울의대뇌신경과학박사 보건복지부역학조사관 (2009~2010) 동국대일산병원신경과교수 ( 진료분야 : 뇌졸중 ) v
vi 뇌졸중 MRI 의이해와정량분석 : 매트랩을이용한참조표준 / 뇌지도제작 국가참조표준센터지정한국인뇌 MR 영상데이터센터공동센터장 연구분야 : 뇌 MR 영상정량분석, 뇌 - 심장결합연구 이승훈교수 (Chapter 5) 서울대병원신경과전공의 / 뇌졸중전임의, 서울의대뇌신경과학박사 서울대학병원신경과교수 ( 진료분야 : 뇌졸중 ) 서울대학병원의생명연구원전임상실험실장 ( 주 ) 세닉스바이오테크대표이사, 뇌혈관연구회회장 미국심장학회석학위원 (Fellow of the American Heart Association, FAHA) 연구분야 : 뇌졸중신경영상의학, 나노의학
차례 머리말 iii 저자소개 v CHAPTER 01 들어가기 1 Introduction 참고문헌 4 CHAPTER 02 자기공명영상의원리 5 Principles of Magnetic Resonance Imaging 1. 자기공명영상 (MRI) 이란? 5 자기공명영상 (MRI) 기본이해 5 스핀에코시퀀스 (spin-echo sequence) 8 기울기에코영상 (gradient-echo imaging; GRE) 10 FLAIR (fluid-attenuated inversion recovery) MRI 11 조영증강영상 (contrast enhanced imaging) 11 확산강조영상 (diffusion-weighted MRI; DWI) 14 2. 뇌경색 MR 영상및뇌병변분할 / 정합 16 뇌경색코어 (Infarct Core) 분할 16 FLAIR MR 영상 18 T2강조영상 (T2-weighted MRI) 18 경사에코영상 18 관류강조영상정량화 18 3. 뇌템플릿정합 19 참고문헌 21 vii
viii 뇌졸중 MRI 의이해와정량분석 : 매트랩을이용한참조표준 / 뇌지도제작 CHAPTER 03 뇌졸중뇌자기공명영상판독 23 Magnetic Resonance Imaging in Stroke: Diagnosis & Therapeutic Implications 1. 확산강조영상 24 뇌경색의위치, 분포, 체적평가 25 추적검사에서새로운뇌졸중관련병변의발생 30 확산강조영상에서보이는고신호강도병변과액체감쇠역전회복영상에서보이는병변의일치여부 33 확산강조영상에서확산이제한되어뇌경색과구분이필요한경우 34 2. 액체감쇠역전회복영상 34 뇌경색과혈관주위공간의구분 36 소량의거미막하출혈진단 38 고신호강도혈관소견 38 혈액뇌장벽 (blood-brain barrier) 손상여부판단 40 T2 강조영상 40 T1 강조영상 41 위상에코영상 44 관류영상 44 혈관영상 49 참고문헌 51 색인 52 CHAPTER 04 한국뇌경색환자의뇌백질변성과뇌졸중위험인자및뇌경색예후와의연관성 53 The Links between White Matter Hyperintensities and Stroke Risk Factors or Post-stroke Outcomes in Korean Patients with Cerebral Infarction 1. 뇌백질변성 (white matter hyperintensities of presumed vascular origin) 53 2. 뇌백질변성의기전 55 3. 뇌백질변성의위험인자 55 4. 뇌백질변성과초급성기뇌경색치료 58 5. 뇌백질변성과뇌졸중의예후 60 6. 뇌백질변성과뇌졸중의발생및재발 64 참고문헌 65
차례 ix CHAPTER 05 T2* 경사에코영상및자화강조영상을이용한미세출혈진단 69 Detection of Cerebral Microbleeds using T2* Gradient-echo Imaging and Susceptibilityweighted Imaging 1. T2* 경사에코영상 (T2* gradient echo imaging, GRE) 69 GRE 영상의원리 69 시퀀스의종류 : gradient echo (GRE) 혹은 spin echo (SE) 70 에코시간의효과 71 자기장강도의효과 71 공간해상도 72 2. 자화강조영상 (Susceptibility-weighted imaging) 72 3. 미세출혈 (Cerebral microbleeds) 73 미세출혈의진단 73 미세출혈의병리와분포 74 미세출혈의역학과위험인자 75 미세출혈의임상적의의 76 4. 맺음말 78 참고문헌 78 CHAPTER 06 Grading and Interpretation of White Matter Hyperintensities Using Statistical Maps 83 ABSTRACT 84 Introduction 85 Materials and Methods 87 Study population 87 Clinical database 89 Brain MRI and quantitative image registration 89 Statistical anatomic maps: WMH frequency-volume maps 96 Statistical analysis 96 Results 99 Patients and WMHs 99 Frequency-volume maps 99 Associations between WMH volume and risk factors 99 Analyses after two-by-two stratification by hypertension and age (# 69 vs. $ 70) 105 Discussion 108
x 뇌졸중 MRI 의이해와정량분석 : 매트랩을이용한참조표준 / 뇌지도제작 Conclusion 115 Acknowledgments 115 Sources of Funding 115 Disclosures 115 References 116 CHAPTER 07 Stroke Outcomes Are Worse With Larger Leukoaraiosis Volumes 121 ABSTRACT 122 Introduction 123 Materials and methods 124 Participants 124 Clinical data collection 124 Definition of early neurological deterioration and late recurrence of stroke 125 Magnetic resonance image registration and analysis 126 Data analysis and statistics 127 Results 129 Baseline characteristics and univariate analyses 129 Association between WMH quintiles and 3-month modified Rankin Scale for the entire study population 130 Association between WMH quintiles and 3-month modified Rankin Scale for each stroke subtype 130 Association between WMH volume and the initial neurological severity at admission 134 Association between WMH quintiles and the incidence of early neurological deterioration 137 Association between WMH quintiles and early or late stroke recurrence 140 WMH quintiles and functional recovery from discharge to 3-month 140 Early neurological deterioration-adjusted 3-month modified Rankin Scale score 140 Discussion 142 Conclusion 148 Funding 148 References 149
차례 xi CHAPTER 08 매트랩을이용한뇌 MR 영상정량분석및매핑 153 Matlab-based Quantitative Brain MRI Analysis and Mapping c:\data\bmp2nii\m_file\mk3dnifti_with_2dbmps_316s4one_folder_final.m 154 c:\data\templates\24_slices_nii_templates\mk6mm_thick_24_slicestemplate.m 160 c:\data\make24s_nii\m_file\mk3d24slices_from_316s.m 162 c:\data\mkfreqmap\m_file\mkfreqmapwithnifti.m 166 c:\data\mkfreqmap\m_file\overlaymap.m 168 c:\data\quantification\count_lesion_voxels_on_24s_nii\ count_lesion_voxels_on_24s_nii.m 172 c:\data\quantification\count_lesion_voxels_on_bmp\ count_lesion_voxels_on_bmp_file.m 174 c:\data\quantification\calculation_of_vol_percentage\calvolpct.m 176 c:\data\quantification\calculation_of_vol_percentage\caltotalvolume.m 181 c:\data\mkfreqvolmap\mkfreqvolmap.m 183 c:\data\mkfreqmapwithbmp\m_file\mkfreqmapwithbmp.m 190 c:\data\mkfreqmapwithbmp\m_file\overlaymap4bmp.m 191 c:\data\quantification\vox\sl_sel.m 193 참고문헌 195 APPENDIX I 만성뇌허혈 ( 대뇌백질변성 ) 참조표준뇌지도 Atlas 197 APPENDIX II 뇌졸중뇌 MR 영상참조표준 Tables 217 1. FLAIR MRI: 만성뇌허혈병변 (white matter hyperintensity; leukoaraiosis); n = 1294 220 2. T2-weighted MRI: 무증상만성뇌경색병변 volume % (of the brain) 230 3. Diffusion MRI: 급성뇌경색병변 volume % (of the brain) 235 4. Gradient-echo (GRE) MRI: 급성뇌경색병변 volume % (of the brain) 244 5. FLAIR MRI: 만성뇌허혈병변 (white matter hyperintensity; leukoaraiosis); n = 5164 [2016 년참조표준등록자료 (n = 5164)] 247
xii 뇌졸중 MRI 의이해와정량분석 : 매트랩을이용한참조표준 / 뇌지도제작 APPENDIX III MATLAB Code 257 c:\data\bmp2nii\m_file\mk3dnifti_with_2dbmps_316s4one_folder_final.m 258 c:\data\templates\24_slices_nii_templates\mk6mm_thick_24_slicestemplate.m 260 c:\data\make24s_nii\m_file\mk3d24slices_from_316s.m 261 c:\data\mkfreqmap\m_file\mkfreqmapwithnifti.m 263 c:\data\mkfreqmap\m_file\overlaymap.m 264 c:\data\quantification\count_lesion_voxels_on_24s_nii\ count_lesion_voxels_on_24s_nii.m 266 c:\data\quantification\count_lesion_voxels_on_bmp\ count_lesion_voxels_on_bmp_file.m 267 c:\data\quantification\calculation_of_vol_percentage\calvolpct.m 268 c:\data\quantification\calculation_of_vol_percentage\caltotalvolume.m 271 c:\data\mkfreqvolmap\mkfreqvolmap.m 272 c:\data\mkfreqmapwithbmp\m_file\mkfreqmapwithbmp.m 276 c:\data\mkfreqmapwithbmp\m_file\overlaymap4bmp.m 277
CHAPTER 들어가기 Introduction 01 동국대일산병원신경과김동억 뇌졸중은갑자기뇌혈관이막히거나 (= 뇌경색 ) 터져서 (= 뇌출혈 ) 발생하며단일질환으로서우리나라사망률 2위를차지하고있다. 그리고, 생존자의많은수가신체장애를가지게되기때문에환자와가족의고통뿐아니라사회적으로노동력상실과부양비용증가로인한경제적부담이많은질환이다. 우리나라에서만매년약 20만명의뇌졸중환자가새로발생하고있으며, 고령화사회로접어들면서뇌졸중유병률이약 2~3배이상증가할것으로예측된다. 뇌자기공명 (MR) 영상은뇌혈관질환의예측, 진단및치료방침결정에있어가장핵심적인자료임에도불구하고임상현장에서빠르고손쉽게사용할수있는객관적이고정량적인참조표준데이터가없었다. 뇌 MR영상에서관찰되는뇌병변의형태, 숫자, 위치및크기는사람에따라매우다양하다. 따라서, 개별환자의뇌MR영상에서관찰되는뇌졸중관련뇌병변이가지는정량적의미를도출함에있어주로의사의개인적경험과기억에의존하고있는형편이다. 즉, 뇌MR영상에서관찰되는뇌병변을정량적 / 객관적으로신속하게평가하는일은쉽지않다. 그리고, 수치자료와달리영상자료가가지는특성으로인해영상소견의정량적의미를환자에게정확히전달하기어려운경우도많다. 신경계주요질환의병변은뇌MR영상에서잘관찰되며, 특히임상적으로증상이나타나기전에이상소견이보이는경우가많다. 뇌졸중환자뿐아니라일반인에서도무증상뇌경색을포함한허혈성병변이뇌MR영상에서관찰되는경우가많아뇌경색예방을위한진료에도움이되고있으나정확한해석이어려운경우도많다. 예를들어환자의뇌MR영상에서뇌백질변성과같은허혈성뇌병변이발견되는경우성별및위험인자를고려하였을때 몇살정도의뇌에서평균적으로관찰되는소견이다 라고설명할수있는뇌 MR영상참조표준데이터 (standard reference data) 가있으면진료에도움이될수있을것이다. 한국인뇌MR영상데이터센터에서는뇌MR영상참조표준데이터 ( 부록 II) 생성을위해뇌MR영상정량구축을위한소프트웨어 Image_QNA package (Lesion Registrator + Analyzer) 를개발하였고, 국제학술지에보고한바있다. 1
2 뇌졸중 MRI 의이해와정량분석 : 매트랩을이용한참조표준 / 뇌지도제작 2. 1. 4. 3. 그림 1 1 ImageQNA 소프트웨어의영상정합원리 한국인뇌MR영상데이터센터에서는 ImageQNA를이용해전국 11개대학병원에급성뇌경색으로입원한환자들의뇌MR영상에서관찰되는 뇌졸중관련뇌병변 을분할 (segmentation) 후표준화된좌표공간인뇌표준판으로정합 (registration) 하여이진영상 (binary image; 복셀별로병변유무여부가표시됨 ) 으로저장해오고있다. Montreal Neurological Institute (MNI) Brain Template 을포함한뇌표준판은복잡하고모양과크기의개인편차가큰 뇌 들의표준영상으로서고유의 3차원좌표계를가지고있다. 다양한 MR sequence로촬영된다수피험자들의영상자료를하나의표준화된좌표공간으로정합시키면정성적인그래픽자료가정량분석이가능한수치자료로변환된다. 그림 1 2 3 차원좌표계를가지는뇌표준판의예 (MNI Brain Template)
CHAPTER 01 들어가기 3 환자 MRI 뇌표준판 MRI 그림 1 3 ImageQNA 소프트웨어를이용해뇌 MR 영상에서관찰되는뇌백질변성병변을분할분할 (2 행사진의빨간색 ) 후뇌표준판에정합 (3 행사진의빨간색 ) 시키는방법에관한개요도. 뇌표준판은 3 차원표준좌표계를가지고있으므로뇌의모양과크기가환자마다서로다르더라도뇌병변을표준판에정합시키고나면그래픽포맷의영상자료가 3 차원배열의수치자료 ( 일종의이진영상 ) 로변환된다. 주목할점은, 뇌MR영상자료의정량구축과더불어 ( 전국규모의 CRCS-5 뇌졸중연구팀과협력함으로써 ) 다양한임상자료 ( 환자당변수약 700여개 ) 를함께구축함으로써영상자료와임상자료가링크되어있는최초의 Image-based stroke registry ( 영상기반뇌졸중레지스트리 ) 를구축하였다는것이다. 즉, 뇌 MR영상소견과뇌졸중임상소견이결합된새로운가설수립및연구수행을위한복잡한쿼리를신속하게해결할수있는 ( 예. 8장그림 8-8) 시스템을갖추었고, 2017년 1월기준레지스트리에등록된환자의수는약 만사천 명이다. 뇌경색발병후급성기악화여부및원인 / 급만성기재발여부 / 급만성기장애점수등이뇌MR영상자료와함께전향적으로수집되어만들어진이데이터베이스는한달단위의정기적인자체심사 (audit) 를거치고있다. 그리고, 이데이터베이스를바탕으로등록된뇌MR영상참조표준 ( 부록 II; http://www.srd. re.kr/db/dblist.do?selectedid=s10003001) 은소급성및불확도측면에서신뢰도가높은자료로서국가기술표준원 / 국가참조표준센터의인증을받았다. 대뇌백질변성참조표준의경우테이블뿐아니라그래픽형태의도판 ( 한국인뇌허혈뇌지도 ; 별첨 ) 을제작하여전국병의원 150여개소에배포함으로써뇌졸중을포함한뇌혈관질환진료에활용하도록하였다. 연령대별뇌백질변성백분위에해당하는 Frequency-volume map(8장참조 ) 을참조할수있도록되어있는데, 각연령대에해당하는참조표준뇌지도영상을보고진료받는환자의액체감쇠역전회복영상 (fluid attenuation inversion recovery; FLAIR MRI) 에서관찰되는백질변성과비슷한크기의뇌병변이 ( 빨간색으로표시되어 ) 있는뇌그림을찾음으로써만성뇌허혈의심한정도가뇌경색환자기준몇퍼센타일 (100명중몇등 ) 에해당하는지확인하면된다.
4 뇌졸중 MRI 의이해와정량분석 : 매트랩을이용한참조표준 / 뇌지도제작 전술하였듯이, 임상자료뿐아니라뇌MR영상자료도수치자료로변환되어있기때문에, 한국인뇌 MR영상데이터센터에서정량구축한 DB가인공지능 deep learning ( 딥러닝 ) 목적에최적화되어있다는판단하에이분야연구수행을통해빅데이터기반의료비즈니스모델로의확장을위해노력하고있다. 정량구축된뇌MR영상 (1 시퀀스 ) 24 슬라이스에 100만복셀정도의정보가있고, 뇌졸중환자 1명당 4 시퀀스의뇌MR영상을얻어약 700개의임상정보와결합시켰다는점, 그리고현재까지등록된환자수를고려하면약 30조유닛의정보를가진방대한규모의영상-임상결합 DB인셈이다. 본연구팀이대규모로정량구축한본 DB의경우 MR 영상에있는복셀하나하나가병변에해당하는지병변이아닌지에대한정보가저장되어있기때문에, 영상-임상결합빅데이터를이용한인공지능딥러닝작업이원활하게진행되고있다. 2차원 (x-y면) 영상들이 (z-축방향으로 ) 쌓여체적-데이터 (volumetric data) 를이루고있는뇌MR영상은수학적으로볼때행렬로이루어져있다. 3차원배열의원소값에해당하는 ( 뇌MR영상의 ) 복셀들이가지는신호강도 (signal intensity) 의위치, 크기, 개수, 성상등은뇌졸중을포함한뇌질환환자의진단과치료에결정적으로중요한정보를많이제공한다. 이책에서제공하는 뇌졸중뇌MR영상의이해 를돕기위한 6개의장 (chapter) 과그뒤에나오는 매트랩 (Matlab; 행렬을기반으로한소프트웨어 ) 을이용한뇌MR영상정량분석 에관한 chapter를읽고나면뇌mr영상을바라보는시각과영상분석실력이이전과는크게달라질것으로생각한다. 참고문헌 Kim, DE, Park, KJ, Schellingerhout, D, Jeong, SW, Ji, MG, Choi, WJ, Tak, YO, Kwan, GH, Koh, EA, Noh, SM, Jang, HY, Kim, TY, Jeong, JW, Lee, JS & Choi, HK. A new image-based stroke registry containing quantitative magnetic resonance imaging data. Cerebrovasc Dis. 2011;32:567-76. Ryu, WS, Woo, SH, Schellingerhout, D, Chung, MK, Kim, CK, Jang, MU, Park, KJ, Hong, KS, Jeong, SW, Na, JY, Cho, KH, Kim, JT, Kim, BJ, Han, MK, Lee, J, Cha, JK, Kim, DH, Lee, SJ, Ko, Y, Cho, YJ, Lee, BC, Yu, KH, Oh, MS, Park, JM, Kang, K, Lee, KB, Park, TH, Choi, HK, Lee, K, Bae, HJ & Kim, DE. Grading and interpretation of white matter hyperintensities using statistical maps. Stroke. 2014;45:3567-75. Ryu, WS, Woo, SH, Schellingerhout, D, Jang, MU, Park, KJ, Hong, KS, Jeong, SW, Na, JY, Cho, KH, Kim, JT, Kim, BJ, Han, MK, Lee, J, Cha, JK, Kim, DH, Lee, SJ, Ko, Y, Cho, YJ, Lee, BC, Yu, KH, Oh, MS, Park, JM, Kang, K, Lee, KB, Park, TH, Lee, J, Choi, HK, Lee, K, Bae, HJ & Kim, DE. Stroke Outcomes Are Worse With Larger Leukoaraiosis Volumes. Brain. 2017;140:158-70.
CHAPTER 뇌졸중뇌자기공명영상판독 Magnetic Resonance Imaging in Stroke: Diagnosis & Therapeutic Implications 03 가천대길병원영상의학과김응엽 갑자기생긴마비, 구음장애, 언어장애, 어지러움증등초급성뇌졸중이의심되는경우일반적으로비조영증강컴퓨터단층촬영 (nonenhanced computed tomography [CT]) 을신속히시행하여뇌출혈을배제해야한다. 이후, CT 혈관촬영술 (CT angiography) 을시행하여뇌혈관이막혔는지확인하여혈전제거술을고려해야하는경우도많다. 필요에따라 CT관류영상 (CT perfusion) 이나다중시기 (multi-phase) CT 혈관촬영술을추가하는경우도있다. 이런환자의진단및치료방침결정시 CT를활용하는방법은최근여러임상연구에서그유용성이입증되었으나, 자기공명영상 (magnetic resonance imaging, MRI) 을선호하는임상가 ( 혹은연구자 ) 들이있다. 그이유는다음과같은몇가지이유때문이다. 비조영증강 CT 영상은 MRI에비해뇌경색병변을탐지해내는민감도가낮고관찰자간차이가비교적크다. CT관류영상의등장으로뇌경색병변에대한진단적민감도및특이도가향상되었으나여전히관류영상의여러지표중어떤것이가장정확한지결정되지않았다. 또한, 뇌간 (brainstem) 같은작은구조물이나뇌백질에발생한작은뇌경색은비조영증강 CT( 혹은 CT 관류영상 ) 에서진단하기어렵다. 반면, 확산강조영상 (diffusion-weighted imaging, DWI) 은급성뇌경색진단민감도가매우높고, 조영제투여없이영상을얻을수있다. 자기공명영상을이용하면확산강조영상 액체감쇠역전회복영상 (fluid-attenuated inversion recovery imaging, FLAIR) 불일치 (mismatch) 개념을활용하여재관류를통해살릴수있는가역성허혈병변의크기를추정할수있다. 또한, 만성미세출혈 (old microbleed) 발견, 열공경색 (lacunar infarct) 의진단및혈관주위공간 (perivascular space) 과의구분, 조영제를사용하지않는뇌관류및뇌혈관영상획득, 혈관벽영상획득등과같이 CT에서얻을수없는정보를제공하거나 CT보다우월한장점이있어서초급성기뿐아니라급성기이후뇌졸중환자에서도유용성이크다. 이장 (chapter) 에서는뇌졸중환자에적용하고있는여러가지자기공명영상기법을사용해얻어진뇌MR영상의판독시알아야할사항들을정리하였다. 23
24 뇌졸중 MRI 의이해와정량분석 : 매트랩을이용한참조표준 / 뇌지도제작 1. 확산강조영상 급성뇌경색병변은, 세포손상및부종등으로인해정상뇌조직보다조직액물분자의확산이제한되므로, 확산강조영상에서주변뇌조직보다밝게보인다. 이는매우직관적이어서 CT에서발견하기어려운작은뇌경색병변 ( 그림 3-1) 이나초급성뇌경색병변 ( 그림 3-2) 진단시강점을갖는다. 또한, 확산강조영상에서보이는병변의거의대부분은비가역적변화를겪는다고알려져있으므로, 일반적으로이병변을뇌경색중심부 (infarct core) 로간주한다. 뇌경색이의심되는환자에서확산강조영상의판독시평가하는내용은다음과같다. 뇌경색의위치, 분포, 체적 추적검사시새로생긴뇌졸중관련병변의유무 ( 및위치, 분포, 체적 ) 확산강조영상에서보이는고신호강도병변이액체감쇠역전회복영상에서와일치하는지여부 뇌경색과유사한다른질환의감별 그림 3 1 확산강조영상에서만보이는작은급성뇌경색병변. 왼쪽근력약화로내원한 84 세남자환자의비조영증강 CT(nonenhanced CT) 에서오른쪽전두엽에저음영병변이있고, 이는액체감쇠역전회복 (fluid-attenuated inversion recovery, FLAIR) 영상에서고신호강도를보인다 ( 화살표와화살촉 ). 하지만, 확산강조영상 (diffusion-weighted imaging, DWI) 과겉보기확산계수 (apparent diffusion coefficient, ADC) 지도에서는이병변중일부만 고신호강도를보이며확산이감소되어있는 급성뇌경색 ( 화살표 ) 임을확인할수있다.
CHAPTER 03 뇌졸중뇌자기공명영상판독 25 그림 3 2 급성뇌경색병변에대한확산강조영상의뛰어난진단적민감도. 오후 5 시 40 분시작된오른쪽마비와실어증으로내원하여오후 7 시에시행한비조영증강 CT(nonenhanced CT) 에서초기허혈병변이뚜렷하지않다. 오후 8 시에시행한확산강조영상 (diffusion-weighted imaging, DWI) 과겉보기확산계수지도 (apparent diffusion coefficient, ADC) 에서급성뇌경색병변이왼쪽전두엽과섬이랑에뚜렷이보이나 ( 화살촉 ), 액체감쇠역전회복 (fluid-attenuated inversion recovery, FLAIR) 영상에서동일한부위에 고신호강도병변 은뚜렷하지않고 고신호강도혈관소견 만있다 ( 화살표 ). 뇌경색의위치, 분포, 체적평가 뇌경색의위치, 분포, 체적에따라뇌경색의원인을추정할수있으므로이에대한판단이필요하다. 예를들어, 작은뇌경색이양쪽대뇌반구에흩어져있는경우나양측대뇌의여러영역에뇌경색이관찰되는경우근위부혈관이나심장에서생긴혈전이원위부로흘러와서뇌혈관을막아생기는색전성뇌경색 (embolic infarct) 을고려할수있다 ( 그림 3-3). 그리고, 단일피질하뇌경색 (single subcortical infarct) 이있는경우소혈관병 (small vessel disease, SVD) ( 그림 3-4), 단일피질하뇌경색이 3개의영상단면 (5 mm 두께영상 ) 이상나타나는경우가지죽상병 (branch atheromatous disease) ( 그림 3-5), 특정대뇌영역에나타나는경우 ( 그림 3-2, 중뇌동맥 M2분절 ; 그림 3-6, 전맥락막동맥 ) 근위부혈관협착혹은폐색을짐작할수있다. 일반적으로알려져있는대뇌관류영역이아닌비전형적양상으로두군데영역이상동시에침범한경우 ( 예, 중뇌동맥영역과후뇌동맥영역 ) 색전증 (embolism) 에의한뇌경색일수도있으나모야모야병도고려하여야한다 ( 그림 3-7).
26 뇌졸중 MRI 의이해와정량분석 : 매트랩을이용한참조표준 / 뇌지도제작 그림 3 3 뇌전반에걸쳐관찰되는여러개의급성허혈성뇌경색병변. 어지럼과오른쪽상지위약으로내원한 44 세여자의확산강조영상에서뇌전반에걸쳐여러개의작은급성뇌경색병변이흩어져있다. 조영증강자기공명혈관조영술에서혈관에이상소견이없었고, 혈액검사를포함한다양한검사결과과다호산구증가증 (hypereosinophilia) 으로인한뇌색전증 (cerebral embolism) 으로최종진단되었다. 그림 3 4 소혈관병으로인한단일피질하뇌경색. 왼쪽위약감으로내원한 52 세남자환자의확산강조영상 (DWI) 에서오른쪽대뇌부챗살 (corona radiata) 에급성단일피질하뇌경색병변이있다 ( 화살표 ). 자기공명혈관조영술 (MRA) 에서뇌경색병변부위근처까지렌즈핵줄무늬체동맥 (lenticulostriate artery) 이유지되어있으며 M1 분절에협착이뚜렷하지않아, 소혈관병 (small vessel disease) 으로판단하였다.
CHAPTER 매트랩을이용한뇌 MR 영상정량분석및매핑 Matlab-based Quantitative Brain MRI Analysis and Mapping 08 동국대일산병원신경과김동억 본장 (chapter) 에서는매트랩예제를제시하면서뇌MR영상을정량분석하고뇌지도를작성하는방법에대해기술하고있다. 한국인뇌MR영상데이터센터에서실제사용하고있는방법이며, 이를토대로국가참조표준데이터 (www.srd.re.kr/db/dblist.do?selectedid=s10003001) 와뇌허혈뇌지도 (www.brainmr.com) 가만들어졌다. 대부분의매트랩코드는한국인뇌MR영상데이터센터에서근무했던우성호박사가작성한것이다. 저자는예제를준비하고, 이에맞추어코드를수정하였으며, 주석을달았다. ( 예제 ) 매트랩코드에중대한오류가없음은확인하였으나더 정돈된 코딩이가능하다는점은인정한다. 영상데이터와매트랩코드파일이제공되므로 ( 결과파일도제공함 ) 직접 ' 돌려 ' 보면서글을읽으면더효율적일것으로생각한다. 주석이오히려 방해 가되는독자를위해주석이없는매트랩코드를부록에따로제공한다. 153
154 뇌졸중 MRI 의이해와정량분석 : 매트랩을이용한참조표준 / 뇌지도제작 c:\data\bmp2nii\m_file\mk3dnifti_with_2dbmps_316s4one_folder_final.m % Making a 1-mm-thick-316-slices-containing NIfTI (Neuroimaging Informatics Technology Initiative % ANALYZE TM 스타일파일포맷 ) file using multiple BMP files % Copyright 2017. (Korean Brain MRI Data Center) All Rights Reserved. % 환자의뇌 MR 영상 DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) 파일들에서관찰되는병변을분할 (segmentation) 하여표준 MNI 템플릿 (Montreal Neurological Institute template) 뇌영상과같은좌표계로 정합 (registration) 하여만든 BMP 영상들을이용하여 301*370*316 (301*370 영상 316개슬라이스 ) 배열을가지는 NIfTI 파일 1 장을생성시키는프로그램. 예제파일로제공되는 BMP 영상들은 MNI 템플릿영상 316개슬라이스중 139개, 즉 [13:2:289] 번슬라이스를 BMP 포맷파일로전환시켜만든 BMP 템플릿 ( 그림 8-1) 에 fluid attenuation inversion recovery (FLAIR) MR DICOM 영상에서만성허혈성 (chronic ischemic) 뇌백질변성 (white matter hyperintensity) 병변이관찰되는위치에해당하는슬라이스를선택사용하여만들어졌으며, 병변부위복셀들은보라색, 나머지부위복셀들은 검정색으로되어있음 ( 즉, binary images; 이진영상 ). 병변이있는부위에해당하는복셀이보라색 (red = 255, green = 0, blue % = 255), 병변이없는부위에해당하는복셀이검정색 (red = 0, green = 0, blue = 0) 으로표시되어있음. 한국인뇌MR영상데이터센터에서사용한방식으로서, 어떤환자의뇌MR영상 DICOM 파일이총 20 장인데병변이있는슬라이스가 8장이면그환자에대해최종적으로 8장의 BMP 파일이저장되도록 (2017년 1월기준약 10,000명가까운수의급성뇌경색 환자에대한 ) 뇌MR영상자료를정량구축하였음 ( 그림 8-2). 이렇게환자의뇌MR영상원본 DICOM 파일중병변이있는파일을 골라병변을분할한후 BMP 템플릿으로정합하여정량구축시킬때, 파일이름의 16~18번째문자열이 [13:2:289] 중해당 슬라이스번호를표시하도록하였음. 병변이등록된 BMP 파일이없는슬라이스번호에대해서는그위치에병변이없다는정보가 저장되는셈임. 각 BMP 슬라이스가픽셀이아니복셀로이루어져있으나 단면 을보여준다는관점에서 2차원영상이라생각하면, NIfTI 파일은이런슬라이스들이모여뇌전체를보여주는 3차원영상이라생각할수있음. 3차원으로변환될때, 원본 DICOM MR 영상이어떻게얻어졌는지 ( 특히, 슬라이스두께및슬라이스간간격 ) 를고려하는일종의보간법 (interpolation) 을사용하게 됨. 참고로, 완성된 NIfTI 파일을읽어들일수있는소프트웨어는그림 8-3 예시에사용된 MRIcron (http://people.cas. sc.edu/rorden/mricron/index.html), statistical parametric mapping (http://www.fil.ion.ucl.ac. uk/spm/), ImageJ (https://imagej.nih.gov/ij/) 등을포함하여다수가있다. clear all; clc; templaten = 'c:\data\templates\mni_template\ch2better.nii'; % 301*370*316 배열로구성된템플릿뇌 MR 영상. 즉, ch2better.nii = 301*370 배열 2 차원영상 316 개로이루어진 NIfTI 파일로서 1개헤더정보포함되어있음. % voxel 크기 = 0.5 0.5 0.5 mm 3 V = spm_vol(templaten); % 템플릿뇌 MR 영상의헤더정보가변수 V 로저장됨 [Y, XYZ] = spm_read_vols(v); % 헤더정보 V 를이용해읽은영상데이터가변수 Y (301*370*316 배열 ) 로저장됨. 흑백영상인 ch2better.nii 에서뇌실질이 아닌공간의복셀은원소값으로서 0을가지고있고 ( 흑색 ), 1 이상은뇌실질에해당하는데검정색에가까운회색에서흰색으로 그밝기가증가할수록숫자가커지며최대값은 130임. tempdata = zeros(size(y)); % 배열 Y 와같은크기의배열 tempdata 를만들고원소값을 0 으로채워넣음 dcmdir = 'c:\data\dicom\'; % DICOM 영상파일이있는폴더
CHAPTER 08 매트랩을이용한뇌 MR 영상정량분석및매핑 155 bmpdir = 'c:\data\bmp\'; % bmp 영상파일이있는폴더 bmpls = dir([bmpdir '*Flair*.bmp']); % bmp 파일들이있는폴더내파일리스트포함폴더정보를 bmpls라는구조체 (structure) 로저장 PSnum{1,1} = 'Pt No'; PSnum{1,2} = 'Slice No'; for i = 1:length(bmpls), % 폴더내 bmp 파일수만큼반복수행 PSnum{i+1,1} = bmpls(i).name(5:8); % bmp 파일이름의 5~8번째문자열이환자번호 PSnum 셀 1열에저장 PSnum{i+1,2} = str2num(bmpls(i).name(16:18)); % bmp 파일이름의 16~18번째문자열이템플릿슬라이스번호인데, 이문자열을수치로바꿔서 PSnum 셀 2열에저장 end k = 1; j = 1; err = 0; while k < length(bmpls) if j == 1 try dcmname = [dcmdir bmpls(k).name(1:8) 'f' bmpls(k).name(11:14) '0001.dcm']; % 병변부위를표시한 BMP 영상파일들을만드는데사용한뇌MR영상원본 DICOM 파일들중하나의이름을변수 % dcmname으로저장. 같은환자의 ( 같은 sequence) 뇌MR영상의경우, 서로다른슬라이스라하더라도 ( 아래작업 % 과정에서필요한 ) 주요헤더정보는똑같기때문에환자 1명당대표로 1 개의 DICOM 파일만있으면됨. dcminfo = dicominfo(dcmname); % DICOM 영상의헤더정보를 dcminfo 변수 ( 구조체 ) 에저장 SliceThickness = dcminfo.slicethickness; % 상기구조체 dcminfo에포함된정보중영상슬라이스의두께 (mm, z-축 ) 를 SliceThickness라는변수에저장. if ~isfield(dcminfo, 'SliceThickness'), % dcminfo에슬라이스두께정보가누락되어있으면 SliceThickness = 5; % 슬라이스두께를 5 mm로간주함 end catch % 폴더내에 DICOM 파일이없는경우에러처리작업 warning('no dcm'); err=err+1; err_log{err}=[bmpdir bmpls(k).name]; dcminfo = dicominfo([dcmdir 'KDE_0001flair0001.dcm']); SliceThickness = 5; end end while ((k==1) (j==1) (PSnum{k+1,1}==PSnum{k,1})) bmpname = [bmpdir bmpls(k).name] % bmp 파일이름을 bmpname 변수에저장 bmpdata = imread(bmpname); % bmp 파일을읽어서 bmpdata 변수에 370*301*3 배열 (Red, Green, Blue 값을각각저장하는 370*301 배열 % 3개 ) 로저장 tempdata1 = bmpdata(:,:,1); tempdata1(find(tempdata1 == 255)) = 1; % Red 값을저장하는 370*301 배열을 tempdata1 변수에저장하고, 병변이있는부위에해당하여수치가 255인 % 원소들을찾아 1로바꿔줌. 전술한것처럼병변이없는곳의원소값으로는원래 0 이할당되어있음 for m = 1:SliceThickness, tempdata(:,:,psnum{k+1,2}) = tempdata1'; tempdata(:,:,psnum{k+1,2} - m) = tempdata1'; tempdata(:,:,psnum{k+1,2} + m) = tempdata1'; % 예를들어 175번 BMP 영상파일의경우, 이것을만드는데사용한원본 DICOM 뇌MR영상의슬라이스두께가 5 mm % 라면, 5차례반복작업을수행함으로써 (301*370*316 배열의 tempdata 변수의 ) z-축에해당하는 1 ~ 316번
156 뇌졸중 MRI 의이해와정량분석 : 매트랩을이용한참조표준 / 뇌지도제작 % 중 170 ~ 180번에해당하는 301*370 행렬 11 개모두에 175번 BMP 영상이가지고있는병변정보가 ( 즉, % 뇌병변이있는부위복셀에해당하는원소값들이 1로 ) 기록됨. ch2better.nii 템플릿, 즉 Y, 즉 tempdata % 배열이 3차원뇌MR영상으로서복셀두께가 0.5 mm 이므로 11개슬라이스가합쳐지면원본처럼약 5 mm ( 예제의 % 경우정확히는 5.5 mm) 두께가됨. end k=k+1; j=0; if k>length(bmpls) break; end end StempData = size(tempdata); % tempdata의크기 = [370, 301, 316] for y = 1:StempData(3), % StempData(3) = 316, 따라서본루프를슬라이스수인 316회반복 tempdata(:,:,y) = fliplr(tempdata(:,:,y)); % NIfTI 파일과 BMP 파일의좌우가반전관계. end n=k; if n>length(bmpls) n=n-1; end Working = ['saving ' '#' num2str(n-1) ' data'] savefname = ['c:\data\bmp2nii\316snifti\' bmpls(n-1).name(1:8) '_flair_316s.nii']; % NIfTI 포맷으로저장되는파일의이름을 BMP 파일의이름과동일하게가져가되확장자만 BMP 가아닌 nii 로바꿈 tempv = V; tempv.fname = savefname; tempv.private.dat.fname = savefname; % 템플릿뇌 MR 영상 ch2better.nii 의헤더를차용하여새로변환저장되는 NIfTI 파일의헤더를만드는과정 res = spm_write_vol(tempv, tempdata); % 상기 ( 파일이름포함 ) 헤더정보와 tempdata 배열을가지고최종적으로 savefname으로저장된이름을붙인 NIfTI 파일을 % 생성후저장시킴 j=1; tempdata = zeros(size(y)); end
CHAPTER 08 매트랩을 이용한 뇌 MR영상 정량분석 및 매핑 그림 8 1 BMP 템플릿 영상. MNI 템플릿 영상 316개 슬라이스 중 139개, 즉 [13 : 2 : 289] 번 슬라이스를 BMP 포맷 파일로 전환시켜 만든 영상이며, 한국인뇌MR영상데이터센터에서 뇌MR영상에서 관찰되는 뇌 졸중 관련 뇌병변을 정합시키는 템플릿으로 사용되고 있다. 157
158 뇌졸중 MRI의 이해와 정량분석 : 매트랩을 이용한 참조표준 / 뇌지도 제작 그림 8 2 BMP 템플릿을 이용한 뇌허혈 병변 등록 예. 이 환자의 경우 FLAIR MR DICOM 영상 총 20장 중 만성 뇌허혈을 시사하는 뇌백질변성이 고신호강도로 관찰되는 슬라이스가 8장이어서(1행) 8장의 템플릿 BMP(2행)를 선택 하여 병변 등록을 수행하였고(3행), 최종적으로 저장 보관되는 BMP 파일은 4행과 같다. 이와 같이 한국인뇌MR영상 데이터센터에서 (자체 개발한 영상처리 소프트웨어인) ImageQNA-Registrator를 사용하여 분할(segmentation) / 등 록(registration)하고 있는 뇌졸중 관련 뇌병변은 다음과 같다: Diffusion MRI상 급성 뇌경색, Flair MRI상 만성 뇌 허혈, T2 -weighted MRI상 만성 뇌경색, Gradient-echo MRI상 급성 / 만성 뇌출혈. 이러한 병변의 분할 / 등록 및 ImageQNA-Analyzer를 이용한 정량 분석 / 뇌지도 작성과 관련된 방법론 및 임상적용 논문은 대한신경과학회 학술지, 유럽 및 미국 뇌졸중학회 학술지, 그리고 유럽 신경학 학술지에 게재되었다: 1) Kim DE ~ Choi HK. J Korean Neurol Assoc 2009;27:369-374. 2) Kim DE ~ Choi HK. Cerebrovasc Dis 2011;32:567-576. 3) Ryu WS ~ Kim DE. Stroke 2014;45:3567-3575 (첨부 별쇄본 논문 참조). 4) Ryu WS ~ Kim DE. Brain 2017;140:158-170 (첨부 별쇄본 참조).
CHAPTER 08 매트랩을이용한뇌 MR 영상정량분석및매핑 159 그림 8 3 FLAIR MR 영상슬라이스 (8 장 ) 에서관찰되는뇌허혈병변을표준템플릿에정합시킨후저장한 8 장의 BMP 파일 ( 그림 8 2) 을 ( 병변이없는부위 308 슬라이스를포함시켜 ) 301 * 370 * 316 크기의 3- 차원배열이되도록 1 개의파일로전환시킨 NIfTI 포맷영상을 MRIcron 에서읽어들이고 ( 상 ) 3- 차원재구성한 (reconstruction / rendering; 하 ) 예. 수평면영상 ( 상 ) 에서관찰되는빨간색병변의모양과크기는 DICOM 원본영상에서관찰되는모습 ( 그림 8 2) 을잘반영하고있다. 3- 차원렌더링영상 ( 하 ) 에서빨간색사각형하나하나의 z- 축 ( 상 - 하방향 ) 길이는 5.5 mm 로서 0.5 mm-thickness 11 복셀크기이며, DICOM 원본영상의슬라이스두께가 5 mm 임을반영하고있다.