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자료유형
학술저널
저자정보
김성건 (양산부산대학교병원 영상의학과) 손봉경 (양산부산대학교병원) 김성진 (양산부산대학교병원) 유장선 (양산부산대학교병원) 정영진 (전남대학교) 곽종혁 (양산부산대학교병원)
저널정보
대한자기공명기술학회 대한자기공명기술학회지 대한자기공명기술학회지 제33권 제2호
발행연도
2023.6
수록면
31 - 40 (10page)

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안면부 MRI 검사는 주변 조직에 대한 높은 대조도 와 해상력으로 해부학적 구조 파악과 질환 진단에 이용되고 있다. 최근 검사 시간을 줄이는 동시에 영상의 질을 향상하는 딥러닝이 주목받고 있다. 본 연구는 안면부 MRI 검사에서 딥러닝의 유용성을 알아보기 위해 34명의 환자를 대상으로 딥러닝 T2 강조 영상과 고식적인 T2 강조 영상의 축상면, 관상면영상을 각각 획득하여, 무참조 영상 품질평가 기법인 NIQE와 NIMA를 통하여 정량적 평가하였고, 리커트 4점 척도를 통해정성적 평가하였다. NIQE 결과에서 딥러닝 T2 강조 영상은 고식적인 T2 강조 영상보다 영상 품질이 우수하였고, NIMA결과에서는 딥러닝 T2 강조 영상의 축상면은 통계적으로 유의한 차이가 없었고, 딥러닝 T2 강조 영상의 관상면에서는 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 정성적 평가지표에서는 입인두, 후두인두에서 질적인 이득이 있었다. 연구 결과를 통해안면부 영역 중 무의식적인 움직임이 많은 영역에서 딥러닝을 적용함으로써 고식적인 T2 강조 영상보다 높은 영상의 품질을 제공하고, 상대적으로 움직임이 덜한 구조물에서도 품질을 유지하며 검사 시간을 2분 이상 단축하여 움직임에 의한 인공물을 감소시킴으로써 응급 환자 및 비협조 환자의 진단에 유용하게 활용될 것으로 사료 된다.
#딥러닝 #안면부 #자기공명영상 #무참조 영상 품질평가 #Deep Learning #Facial #MRI #No-reference Image Quality Evaluation

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