MRI 확산강조영상(FLAIR-DW-EPI)을 이용한 맥락얼기 신호강도 분석과 뇌질환 영상 판독

doi:1031916/sjm 2020-01-02

서론

자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI)은 현대 의학 영상에서 뇌질환 진단의 핵심 도구이다. 

특히 확산강조영상(Diffusion Weighted Imaging, DWI)은 급성 뇌경색(acute cerebral infarction), 뇌종양, 크로이츠펠트-야코프병(CJD) 등의 조기 진단에 중요한 역할을 한다

최근 연구에서는 맥락얼기(Choroid Plexus)의 신호강도 변화를 분석하여 뇌척수액(Cerebrospinal Fluid, CSF) 생성 기능 및 병적 상태를 평가하는 시도가 이루어지고 있다.

본 칼럼에서는 T2-DW-EPI와 FLAIR-DW-EPI 기법을 비교하여 맥락얼기 신호강도의 변화를 분석한  연구를 기반으로, 영상 판독의 임상적 의의와 실제 활용 가능성을 심층적으로 논의하고자 한다.


1. 맥락얼기(Choroid Plexus)의 역할

맥락얼기는 뇌실 내에서 뇌척수액을 생성하는 중요한 구조물이다. 

변형된 상피세포와 모세혈관망으로 구성되어 있으며, CSF의 생산과 항상성 유지에 핵심적인 역할을 담당한다.

  • CSF 생성 감소 → 뇌압 변화 및 신경계 이상 가능

  • CSF 순환 장애 → 수두증, 염증성 질환 등으로 이어질 수 있음

따라서 맥락얼기의 MRI 신호 강도 변화는 뇌질환 조기 발견 및 기능적 평가에 중요한 단서가 된다.


2. 확산강조영상(DWI)과 신호강도

MRI 확산강조영상은 물 분자의 확산 정도를 기반으로 영상을 생성한다.

  • 확산이 활발 → 신호 약화

  • 확산이 제한 → 신호 강화

따라서 급성 뇌경색과 같은 병변은 확산 제한으로 인해 고신호(high signal intensity)를 보이게 된다.


3. 연구 방법

본 연구에서는 1.5T 초전도 MRI와 Head & Neck 코일을 이용하여 총 17명의 환자를 대상으로 실험하였다.

  • T2*-DW-EPI와 FLAIR-DW-EPI 기법을 동일 부위에서 비교

  • ROI(Region of Interest)를 맥락얼기에 설정 후 신호강도 및 ADC(Apparent Diffusion Coefficient) 계산

  • 급성 뇌경색 및 뇌실내 출혈 사례도 포함하여 비교


4. 연구 결과

4.1 맥락얼기 신호 변화

  • T2-DW-EPI: 평균 250.8 ㎟/s (고신호)

  • FLAIR-DW-EPI: 평균 60.8 ㎟/s (피질과 유사)

→ 즉, T2-DW-EPI에서는 맥락얼기가 과도하게 고신호를 보였으나, CSF 신호를 억제한 FLAIR-DWI-EPI에서는 정상 뇌실질과 유사한 신호를 나타냈다.

📌 그림 1. T1과 T2 신호 특성 비교

📌 그림 2. T2WI와 FLAIR 영상 비교

📌 그림 3. 맥락얼기 T2-DW-EPI vs FLAIR-DW-EPI 영상


4.2 급성 뇌경색

  • 두 기법 모두 고신호

  • ADC 값 감소 (0.8×10³ ㎟/s 이하)

  • 조기 진단에 유용


📌 그림 4. 급성 뇌경색 확산강조영상

4.3 뇌실내 출혈

  • T2*-DW-EPI: 389.6 ㎟/s

  • FLAIR-DW-EPI: 337.8 ㎟/s

  • 두 기법 모두 고신호, ADC 감소


📌 그림 5. 뇌실내 출혈 영상 비교


5. 임상적 의의

  • T2-DW-EPI에서 맥락얼기 고신호 발견 시 → FLAIR-DW-EPI 추가 검사 권장

  • 급성 뇌경색 및 뇌출혈의 감별 진단에 효과적

  • CSF 생성 기능 저하 또는 낭성 구조(cystic structure) 구별 가능

이는 불필요한 오진을 줄이고, 뇌질환 조기 진단 및 맞춤형 치료 전략 수립에 기여할 수 있다.


6. 결론

MRI 확산강조영상에서 맥락얼기 신호강도의 변화를 분석하는 것은 뇌질환 판독에서 매우 중요한 요소이다. 


본 연구를 통해 T2-DW-EPI와 FLAIR-DW-EPI 기법의 차이가 명확히 규명되었으며, 임상적으로 FLAIR-DW-EPI의 보조적 활용이 필요함이 확인되었다.

앞으로 인공지능 기반 영상 분석과 결합한다면, 보다 정밀한 뇌질환 조기 진단이 가능할 것으로 기대된다.


참고문헌

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