KR102646955B1 - 확산 모델에서 뇌전체의 뇌혈류 정량화 방법 - Google Patents

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Abstract

본 명세서는 뇌혈류 정량화 장치가 뇌혈류를 측정하는 방법에 있어서, 3차원의 격자형태를 갖는 영역을 생성하는 단계; 뇌를 촬영한 이미지에 근거하여, 상기 영역 상에 뇌 모델을 생성하는 단계; 상기 뇌 모델에 근거하여, 빈 영역에 혈관 모델을 생성하는 단계; 및 상기 혈관 모델에 근거하여, 뇌혈류를 계산하는 단계; 를 포함하며, 상기 혈관 모델을 생성하는 단계는 CBF(cerebral blood flow) 소스(source)에서의 확산에 근거할 수 있다.

Description

확산 모델에서 뇌전체의 뇌혈류 정량화 방법{METHOD FOR QUANTIFYING CEREBRAL BLOOD FLOW IN THE WHOLE BRAIN IN A DIFFUSION MODEL}
본 명세서는 확산 모델을 이용하여 뇌전체의 뇌혈류를 정량화하는 방법을 제안한다.
뇌와 뇌혈관의 3차원 구조를 시각화하기 위해 양전자 방출 단층 촬영(Positron Emission Tomography, PET), 기능 자기 공명 영상, 자기 공명 혈관 촬영, 컴퓨터 단층 촬영과 같은 다양한 영상 기술이 개발되었다. 이러한 영상 기술들의 발전은 뇌 전체의 뇌혈류를 측정할 수 있도록 해주었다.
그러나, 영상 기술의 빠른 발전에도 불구하고, 임상 수준에서 뇌혈관 구조 모델링은 복잡하기 때문에 뇌혈류를 예측하는 수치적 방법은 여전히 어려운 것이 현실이다.
공개특허공보 제10-2019-0037458호(2019.04.08.)
본 명세서의 목적은, 뇌전체의 뇌혈류를 정량화하는 방법을 제안하기 위함이다.
본 명세서가 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하의 명세서의 상세한 설명으로부터 본 명세서가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 명세서의 일 양상은, 뇌혈류 정량화 장치가 뇌혈류를 측정하는 방법에 있어서, 3차원의 격자형태를 갖는 영역을 생성하는 단계; 뇌를 촬영한 이미지에 근거하여, 상기 영역 상에 뇌 모델을 생성하는 단계; 상기 뇌 모델에 근거하여, 빈 영역에 혈관 모델을 생성하는 단계; 및 상기 혈관 모델에 근거하여, 뇌혈류를 계산하는 단계; 를 포함하며, 상기 혈관 모델을 생성하는 단계는 CBF(cerebral blood flow) 소스(source)에서의 확산에 근거할 수 있다.
또한, 상기 CBF 소스는 다음의 수학식 :
에 근거하여 설정되며, 상기 는 CSF(cerebrospianl fluid) 영역의 소스값이고, 상기 x는 상기 영역 상의 노드이며, 상기 는 CSF 네트워크이고, 상기 는 상기 뇌혈관 네트워크의 노드이며, 상기 는 상기 뇌혈관 네트워크에서의 소스값이고, 상기 r은 확산영역에서의 상기 의 영향범위이며, 상기 는 뇌혈관의 최소 지름과 최대 지름 사이의 상대적인 직경일 수 있다.
또한, 상기 는 다음의 수학식 :
에 근거하며, 상기 는 0.0000135/s/100g로 설정되고, 상기 는 상기 에서의 혈류량일 수 있다.
또한, 상기 는 다음의 수학식 :
에 근거하며, 상기 h는 상기 격자형태의 높이이고, 상기 은 3으로 설정되며, 상기 는 0 이상 1 이하의 값으로 설정될 수 있다.
또한, 상기 는 다음의 수학식 :
에 근거하며, 상기 는 뇌혈관의 최대 지름이고, 상기 는 뇌혈관의 최소 지름일 수 있다.
또한, 상기 뇌혈류를 계산하는 단계는
다음의 수학식 :
에 근거하며, 상기 C는 CBF(cerebral blood flow)이고, 상기 t는 시간이며, 상기 D는 확산계수일 수 있다.
본 명세서의 또 다른 일양상은, 뇌혈류를 측정하는 뇌혈류 정량화 장치에 있어서, 메모리; 및 상기 메모리를 기능적으로 제어하는 프로세서;를 포함하며, 상기 프로세서는 3차원의 격자형태를 갖는 영역을 생성하고, 뇌를 촬영한 이미지에 근거하여, 상기 영역 상에 뇌 모델을 생성하며, 상기 뇌 모델에 근거하여, 빈 영역에 혈관 모델을 생성하고, 상기 혈관 모델에 근거하여, 뇌혈류를 계산하며, 상기 혈관 모델은 CBF(cerebral blood flow) 소스(source)에서의 확산에 근거하여 생성될 수 있다.
본 명세서의 실시예에 따르면, CBF 소스를 정의한 후, 이를 이용한 확산모델을 통해 뇌혈류를 정량화할 수 있다.
본 명세서에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 명세서가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 명세서와 관련된 전자 기기를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 명세서와 관련된 뇌혈류 확산 과정 예측방법의 예시이다.
도 3은 본 명세서와 관련된 혈관 네트워크 확산 모델의 예시이다.
도 4는 본 명세서가 적용될 수 있는 뇌혈관 네트워크의 노드에서 확산 계층의 노드로 소스 값의 전달 방법을 예시한다.
도 5는 본 명세서의 일 실시예이다.
본 명세서에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 명세서에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 명세서의 기술적 특징을 설명한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 명세서의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 본 명세서와 관련된 전자 기기를 설명하기 위한 블록도이다.
상기 전자 기기(100)는 무선 통신부(110), 입력부(120), 센싱부(140), 출력부(150), 인터페이스부(160), 메모리(170), 제어부(180) 및 전원 공급부(190) 등을 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 구성요소들은 전자 기기를 구현하는데 있어서 필수적인 것은 아니어서, 본 명세서 상에서 설명되는 전자 기기는 위에서 열거된 구성요소들 보다 많거나, 또는 적은 구성요소들을 가질 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 구성요소들 중 무선 통신부(110)는, 전자 기기(100)와 무선 통신 시스템 사이, 전자 기기(100)와 다른 전자 기기(100) 사이, 또는 전자 기기(100)와 외부서버 사이의 무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 또한, 상기 무선 통신부(110)는, 전자 기기(100)를 하나 이상의 네트워크에 연결하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다.
이러한 무선 통신부(110)는, 방송 수신 모듈(111), 이동통신 모듈(112), 무선 인터넷 모듈(113), 근거리 통신 모듈(114), 위치정보 모듈(115) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
입력부(120)는, 영상 신호 입력을 위한 카메라(121) 또는 영상 입력부, 오디오 신호 입력을 위한 마이크로폰(microphone, 122), 또는 오디오 입력부, 사용자로부터 정보를 입력받기 위한 사용자 입력부(123, 예를 들어, 터치키(touch key), 푸시키(mechanical key) 등)를 포함할 수 있다. 입력부(120)에서 수집한 음성 데이터나 이미지 데이터는 분석되어 사용자의 제어명령으로 처리될 수 있다.
센싱부(140)는 전자 기기 내 정보, 전자 기기를 둘러싼 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 센싱하기 위한 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센싱부(140)는 근접센서(141, proximity sensor), 조도 센서(142, illumination sensor), 터치 센서(touch sensor), 가속도 센서(acceleration sensor), 자기 센서(magnetic sensor), 중력 센서(G-sensor), 자이로스코프 센서(gyroscope sensor), 모션 센서(motion sensor), RGB 센서, 적외선 센서(IR 센서: infrared sensor), 지문인식 센서(finger scan sensor), 초음파 센서(ultrasonic sensor), 광 센서(optical sensor, 예를 들어, 카메라(121 참조)), 마이크로폰(microphone, 122 참조), 배터리 게이지(battery gauge), 환경 센서(예를 들어, 기압계, 토양습도계, 온도계, 방사능 감지 센서, 열 감지 센서, 가스 감지 센서 등), 화학 센서(예를 들어, 전자 코, 헬스케어 센서, 생체 인식 센서 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한편, 본 명세서에 개시된 전자 기기는, 이러한 센서들 중 적어도 둘 이상의 센서에서 센싱되는 정보들을 조합하여 활용할 수 있다.
출력부(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시키기 위한 것으로, 디스플레이부(151), 음향 출력부(152), 햅팁 모듈(153), 광 출력부(154) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 디스플레이부(151)는 터치 센서와 상호 레이어 구조를 이루거나 일체형으로 형성됨으로써, 터치 스크린을 구현할 수 있다. 이러한 터치 스크린은, 전자 기기(100)와 사용자 사이의 입력 인터페이스를 제공하는 사용자 입력부(123)로써 기능함과 동시에, 전자 기기(100)와 사용자 사이의 출력 인터페이스를 제공할 수 있다.
인터페이스부(160)는 전자 기기(100)에 연결되는 다양한 종류의 외부 기기와의 통로 역할을 수행한다. 이러한 인터페이스부(160)는, 유/무선 헤드셋 포트(port), 외부 충전기 포트(port), 유/무선 데이터 포트(port), 메모리 카드(memory card) 포트, 식별 모듈이 구비된 장치를 연결하는 포트(port), 오디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 비디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 이어폰 포트(port) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 전자 기기(100)에서는, 상기 인터페이스부(160)에 외부 기기가 연결되는 것에 대응하여, 연결된 외부 기기와 관련된 적절할 제어를 수행할 수 있다.
또한, 메모리(170)는 전자 기기(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장한다. 메모리(170)는 전자 기기(100)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 전자 기기(100)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선 통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다. 또한 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 전자 기기(100)의 기본적인 기능(예를 들어, 전화 착신, 발신 기능, 메시지 수신, 발신 기능)을 위하여 출고 당시부터 전자 기기(100)상에 존재할 수 있다. 한편, 응용 프로그램은, 메모리(170)에 저장되고, 전자 기기(100) 상에 설치되어, 제어부(180)에 의하여 상기 전자 기기의 동작(또는 기능)을 수행하도록 구동될 수 있다.
제어부(180)는 상기 응용 프로그램과 관련된 동작 외에도, 통상적으로 전자 기기(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 제어부(180)는 위에서 살펴본 구성요소들을 통해 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 처리하거나 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동함으로써, 사용자에게 적절한 정보 또는 기능을 제공 또는 처리할 수 있다.
또한, 제어부(180)는 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, 도 1과 함께 살펴본 구성요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 제어부(180)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, 전자 기기(100)에 포함된 구성요소들 중 적어도 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
전원공급부(190)는 제어부(180)의 제어 하에서, 외부의 전원, 내부의 전원을 인가받아 전자 기기(100)에 포함된 각 구성요소들에 전원을 공급한다. 이러한 전원공급부(190)는 배터리를 포함하며, 상기 배터리는 내장형 배터리 또는 교체가능한 형태의 배터리가 될 수 있다.
상기 각 구성요소들 중 적어도 일부는, 이하에서 설명되는 다양한 실시 예들에 따른 전자 기기의 동작, 제어, 또는 제어방법을 구현하기 위하여 서로 협력하여 동작할 수 있다. 또한, 상기 전자 기기의 동작, 제어, 또는 제어방법은 상기 메모리(170)에 저장된 적어도 하나의 응용 프로그램의 구동에 의하여 전자 기기 상에서 구현될 수 있다.
후술될 뇌혈류 정량화 장치는 전술한 전자 기기를 포함할 수 있다.
도 2는 본 명세서와 관련된 뇌혈류 확산 과정 예측방법의 예시이다.
뇌 전체의 뇌혈류(cerebral blood flow, CBF) 분포는 혈관(동맥에서 정맥으로)을 통한 혈액 세포의 수송에 의해 조절된다. 따라서, 뇌 전체에서 CBF 분포를 예측하기 위한 계산 모델을 개발하기 위해서는 주요 혈관에서 모세혈관 말단까지 전체 뇌혈관 기하학을 계산적으로 구축하는 것이 필수적이다. 그러나 MRI와 양전자 방출 단층촬영(PET)를 이용하여 복잡한 뇌혈관 형상을 얻은 후에도 CBF 값을 계산적으로 예측하는 것은 쉽지 않다.
도 2를 참조하면, CBF를 예측하기 위한 효율적인 접근법은 주요 혈관에서의 CBF source term을 정의 후 확산모델로 미세혈관 네트워크를 통한 혈액 세포의 수송을 가정하는 것이다. 여기서 색칠된 영역은 확산 영역을 의미한다.
도 3은 본 명세서와 관련된 혈관 네트워크 확산 모델의 예시이다.
도3을 참조하면, CBF 확산 영역의 뇌혈관 네트워크 모델을 예시한다. 색칠된 영역은 뇌혈관 네트워크를 나타내고, CBF 확산 영역은 별도의 배경 영역이다. 는 혈관의 직경이고, 는 뇌혈관 네트워크()의 노드이며, x는 확산 영역의 노드이다. h는 mesh size를 의미한다.
다음의 수학식 1은 뇌혈관 확산을 가정한 혈류 계산방법을 예시한다.
수학식 1을 참조하면, C는 CBF이고, t는 시간이며, D는 확산 계수를 의미한다. S는 뇌혈관 구조에서의 CBF 소스(source)이고, 는 뇌혈관 네트워크와 뇌 조직을 포함한 전체 영역을 의미한다.
보다 자세하게, D는 뇌 조직의 미세혈관 네트워크를 통한 혈액 세포의 투과성에 의해 특정값으로 결정될 수 있다.
예를 들어, 뇌의 회백질에서 D는값으로 설정될 수 있다. 만일, 격자점(grid point)이 뇌척수액(cerebrospianl fluid, CSF)의 바깥 또는 뇌실의 안쪽에 있는 경우에는 D는 0으로 설정될 수 있다.
여기서, S는 뇌혈관 기하학에서 혈류의 양으로 측정될 수 있다.
다음의 수학식 2는 S를 설정하기 위한 3가지 유형을 예시한다.
수학식 2를 참조하면, 첫째로, CSF 부위는 조직에 산소와 영양분을 공급하는 주요 혈관으로 둘러싸여 있으며, 이러한 혈관을 모델링하는 것은 어려우므으로 CSF 부위에서 S는 특정 상수값인 로 설정될 수 있다.
둘째로, 는 혈류량()에 비례할 수 있다. 따라서, 는 다음의 수학식 3과 같이 정의될 수 있다.
수학식 3을 참조하면, 는 실험적 파라미터로서, 특정 상수값으로 정의되거나, 혈관에서는 혈류역학을 고려한 변수의 함수로 정의될 수 있다.
마지막으로, 전체 영역에서 다른 부분은 S가 0으로 설정될 수 있다.
도 4는 본 명세서가 적용될 수 있는 뇌혈관 네트워크의 노드에서 확산 계층의 노드로 소스 값의 전달 방법을 예시한다.
보다 자세하게, 도 4(a)는 확산 영역 및 뇌혈관 영역에서의 소스 노드들을 예시한다.
도 4(a)를 참조하면, S(x)는 확산 영역의 소스 값이고, 는 뇌혈관 네트워크의 소스값을 의미한다.
도 4(b)는 뇌혈관 네트워크의 소스 노드로부터의 영향 반경을 예시한다.
도 4(b)를 참조하면, 는 확산 영역에서 의 영향범위를 의미하고, 는 0에서 1까지의 뇌혈관의 최소 지름과 최대 지름 사이의 상대적인 직경을 의미한다.
보다 자세하게, 뇌 조직과 뇌혈관 네트워크 사이의 격자점이 일치하지 않기 때문에 뇌혈관 노드의 소스 값은 r 범위의 인접한 뇌 조직 격자점에 분포할 수 있다.
따라서, 영향범위는 r을 통해 다음의 수학식 4와 같이 정의될 수 있다.
수학식 4에서 r은 뇌혈관 네트워크의 소스 노드로부터의 영향 반경, h는 격자 크기, 은 실험적 파라미터이다.
다음의 수학식 5는 을 정의할 수 있다.
수학식 5를 참조하면, 와 는 주어진 뇌혈관의 최대/최소 지름이다. 따라서, 는 0 이상 1 이하의 값을 가질 수 있다.
도 5는 본 명세서의 일 실시예이다.
도 5를 참조하면, 뇌혈류 정량화 장치는 전술한 뇌혈류 확산 과정 예측방법을 이용하여, 확산 모델을 가정하고 뇌전체의 뇌혈류를 측정 할 수 있다.
뇌혈류 정량화 장치는 3차원의 격자형태를 갖는 영역을 생성한다(S5010). 예를 들어, 격자크기(h)는 특정값(예를 들어, 3)으로 설정될 수 있으며, 이 경우, x축(dx) y축(dy) z축(dz)에 대응되는 격자의 크기도 동일한 값(3)으로 설정될 수 있다.
뇌혈류 정량화 장치는 뇌를 촬영한 이미지에 근거하여, 영역 상에 뇌 모델을 생성한다(S5020). 예를 들어, 뇌 모델은 뇌 구조를 촬영하기 위한, 컴퓨터단층촬영(Computed Tomography, CT), 자기공명영상(Magnetic Resonance Image, MRI) 등을 이용하여, 생성될 수 있다.
뇌혈류 정량화 장치는 뇌 모델에 근거하여, 혈관 모델을 생성한다(S5030). 예를 들어, 뇌혈류 정량화 장치는 CBF 소스에서의 확산을 가정하여, 뇌혈관 구조의 CBF 소스의 설정을 통해 뇌 모델의 빈 영역에 혈관 모델을 생성할 수 있다.
CBF 소스(S)는 전술한 수학식 2에 근거하여, 설정될 수 있다. 예를 들어, 수학식 2를 참조하면, 는 0.0338 mm^3/s^2/10g로 설정될 수 있다. 또한, 를 계산하기 위한 수학식 3에서 는 0.0000135 /s/100g로 설정될 수 있으며, 를 계산하기 위한 수학식 4에서 은 3으로 설정될 수 있다.
뇌혈류 정량화 장치는 혈관 모델에 근거하여, 뇌혈류를 계산한다(S5040). 뇌혈류는 전술한 수학식 1에 근거하여, 계산될 수 있다. 예를 들어, 수학식 1을 참조하면, D는 로 설정될 수 있고, dt는 3600 sec (time interval)로 설정되며, total time은 3600 * 20 sec의 값을 갖을 수 있다.
전술한 본 명세서는, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 명세서의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 명세서의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 명세서의 범위에 포함된다.
또한, 이상에서 서비스 및 실시 예들을 중심으로 설명하였으나 이는 단지 예시일 뿐 본 명세서를 한정하는 것이 아니며, 본 명세서가 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 서비스 및 실시 예의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위에서 이상에 예시되지 않은 여러 가지의 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 실시 예들에 구체적으로 나타난 각 구성 요소는 변형하여 실시할 수 있는 것이다. 그리고 이러한 변형과 응용에 관계된 차이점들은 첨부한 청구 범위에서 규정하는 본 명세서의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (7)

  1. 뇌혈류 정량화 장치가 뇌혈류를 측정하는 방법에 있어서,
    3차원의 격자형태를 갖는 영역을 생성하는 단계;
    뇌를 촬영한 이미지에 근거하여, 상기 영역 상에 뇌 모델을 생성하는 단계;
    상기 뇌 모델에 근거하여, 빈 영역에 혈관 모델을 생성하는 단계; 및
    상기 혈관 모델에 근거하여, 뇌혈류를 계산하는 단계;
    를 포함하며,
    상기 혈관 모델을 생성하는 단계는
    CBF(cerebral blood flow) 소스(source)에서의 확산에 근거하며,
    상기 CBF 소스는
    다음의 수학식 :

    에 근거하여 설정되며,
    상기 는 CSF(cerebrospianl fluid) 영역의 소스값이고, 상기 x는 상기 영역 상의 노드이며, 상기 는 CSF 네트워크이고,
    상기 는 상기 뇌혈관 네트워크의 노드이며, 상기 는 상기 뇌혈관 네트워크에서의 소스값이고, 상기 r은 확산영역에서의 상기 의 영향범위이며, 상기 는 뇌혈관의 최소 지름과 최대 지름 사이의 상대적인 직경인, 측정방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 는
    다음의 수학식 :

    에 근거하며,
    상기 는 0.0000135/s/100g로 설정되고,
    상기 는 상기 에서의 혈류량인, 측정방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 는
    다음의 수학식 :

    에 근거하며,
    상기 h는 상기 격자형태의 높이이고,
    상기 은 3으로 설정되며,
    상기 는 0 이상 1 미만의 값으로 설정되는, 측정방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 는
    다음의 수학식 :

    에 근거하며,
    상기 는 뇌혈관의 최대 지름이고,
    상기 는 뇌혈관의 최소 지름인, 측정방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 뇌혈류를 계산하는 단계는
    다음의 수학식 :

    에 근거하며,
    상기 C는 CBF(cerebral blood flow)이고,
    상기 t는 시간이며,
    상기 D는 확산계수인, 측정방법.
  7. 뇌혈류를 측정하는 뇌혈류 정량화 장치에 있어서,
    메모리; 및
    상기 메모리를 기능적으로 제어하는 프로세서;를 포함하며,
    상기 프로세서는
    3차원의 격자형태를 갖는 영역을 생성하고, 뇌를 촬영한 이미지에 근거하여, 상기 영역 상에 뇌 모델을 생성하며, 상기 뇌 모델에 근거하여, 빈 영역에 혈관 모델을 생성하고, 상기 혈관 모델에 근거하여, 뇌혈류를 계산하며,
    상기 혈관 모델은
    CBF(cerebral blood flow) 소스(source)에서의 확산에 근거하여 생성되며,
    상기 CBF 소스는
    다음의 수학식 :

    에 근거하여 설정되며,
    상기 는 CSF(cerebrospianl fluid) 영역의 소스값이고, 상기 x는 상기 영역 상의 노드이며, 상기 는 CSF 네트워크이고,
    상기 는 상기 뇌혈관 네트워크의 노드이며, 상기 는 상기 뇌혈관 네트워크에서의 소스값이고, 상기 r은 확산영역에서의 상기 의 영향범위이며, 상기 는 뇌혈관의 최소 지름과 최대 지름 사이의 상대적인 직경인, 뇌혈류 정량화 장치.
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