Voxel-based Investigations of Phase Mask Effects on Susceptibility Weighted Images

황어진,김민지,김혁기,류창우,장건호,Hwang, Eo-Jin,Kim, Min-Ji,Kim, Hyug-Gi,Ryu, Chang-Woo,Jahng, Geon-Ho Korean Society of Medical Physics 2013 의학물리 Vol.24 No.1

이 연구의 목적은 영상의 화소 간 분석(voxel-based analysis)을 이용하여 자화율 가중 영상(SWI)에 나타난 위상 마스킹의 효과를 알아보는 것이었다. 20명의 정상 노인에서 SWI 영상의 정보를 획득하기 위하여 3차원 경사자장 에코 시퀀스를 이용하여 영상을 얻었다. SWI 영상에서의 위상 마스킹의 효과를 관찰하기 위해 원래의 경사자장 크기(magnitude) 영상에 위상 영상을 2번 곱한 SWI2 영상, 4번 곱한 SWI4 영상, 영상 내 정맥 혈관을 강조한 양의 위상 마스크 SWI 영상 (PSWI), 그리고 조직 부분을 강조한 음의 위상 마스크 SWI 영상(NSWI)을 만들었다. paired t-test를 이용한 PSWI와 NSWI간 신호강도의 차이, SWI2와 SWI4간의 신호강도의 차이, 그리고 경사자장 크기영상 영상과 위상 마스킹에서 얻은 SWI 영상의 신호강도의 차이를 voxel-based 분석으로 수행하였다. 신호 강도 차이는 magnitude과 SWI4 영상 간의 차이가 magnitude과 SWI2 영상 간의 차이보다 더 크게 나왔다. 또한, 신호강도 차이는 magnitude과 PSWI 영상 간의 차이가 magnitude과 NSWI보다 더 많았다. 그리고 NSWI2와 NSWI4간의 신호강도 차이가 PSWI2와 PSWI4간의 신호강도 차이 보다 더 크게 나타났으며, 그리고 NSWI4와 PSWI4간의 신호강도 차이가 NSWI2와 PSWI2간의 신호강도 차이보다 더 크게 나타났다. 위 실험은 화소 간 분석을 통한 SWI 영상 연구가 뇌 전체의 자화율 효과를 볼 때 매우 유용할 것이라는 사실뿐만 아니라, 각기 다른 위상 마스킹 방법을 응용함으로써 선택적으로 정맥 혈관 대비, 혹은 뇌 조직 대비를 강조할 수 있다는 사실을 입증하였다. 그러므로, 자화율 가중 영상의 화소 간 분석은 많은 임상 예에 적용될 수 있을 것이다. To investigate effects of phase mask on susceptibility-weighted images (SWI) using voxel-based analyses in normal elderly subjects. A three-dimensional (3D) gradient echo sequence ran to obtain SWIs in 20 healthy elderly subjects. SWIs with two (SWI2) and four (SWI4) phase multiplications were achieved with positive (PSWI) and negative (NSWI) phase masks to investigate phase mask effects. The voxel-based comparisons were performed using paired t-tests between PSWI and NSWI and between SWI2 and SWI4. Differences of signal intensities between magnitude images and SWI4 were larger than those between magnitude images and SWI2s. Differences of signal intensities between magnitude images and PSWIs were larger than those between magnitude images and NSWIs. Moreover, the signal intensities from NSWI2s and NSWI4s were greater than those from PSWI2s and PSWI4s, respectively. More differences of signal intensities between NSWI4 and PSWI4s were found than those between NSWI2s and PSWI2s in the whole brain images. The voxel-based analyses of SWI could be beneficial to investigate susceptibility differences on the entire brain areas. The phase masking method could be chosen to enhance brain tissue contrast rather than to enhance venous blood vessels. Therefore, it is recommended to apply voxel-based analyses of SWI to investigate clinical applications.

원형무코일로 구성된 MRI용 초전도 자석의 설계와 비교

김용권(Yong-Gwon Kim),현정호(Jung-Ho Hyun),서증훈(Jeung-Hoon Seo),김혁기(Hyug-Gi Kim),오창현(Chang-Hyun Oh) 大韓電子工學會 2011 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.48 No.6

본 논문에서는 초전도 자석의 자장 균일도를 개선하기 위한 방법으로 3가지 형태의 magnet 모델을 제안하고 각각의 자석형태에 대하여 같은 세기의 자장을 (Magnet field strength) 가질 경우에 최소전력 방식으로 최적화된 전류 분포에 해당하는 coil wire의 길이 그리고 해당 조건에서의 자장의 불균일도를 시뮬레이션을 통하여 비교 분석하였다. 구성된 3가지 magnet type을 동일한 조건 (계산 점의 개수 18개 20㎝ DSV)에 대해서 wire길이와 main field inhomogeneity를 비교하였으며 이러한 시뮬레이션 결과를 통하여 얻을 수 있는 결론은 계산점의 수가 적을수록 wire의 길이는 짧아지나 field inhomogeneity는 높아진다는 것이다. 즉 Magnet shim을 수행할 경우 계산점을 줄이는 방법으로는 짧은 wire의 길이와 main field homogeneity를 동시에 만족하도록 최적화 하는 것이 거의 불가능함을 의미하는 것이다. 그러나 DSV를 줄였을 경우에 계산점을 줄였을 때에 비해 우수한 결과 값을 얻을 수 있었다. 결론적으로 공간적으로 개방되어 있는 magnet model의 경우 계산점을 줄여 shimming을 진행할 경우 동일한 imaging region의 크기에 대해 더 많은 전류(또는 wire 길이)가 필요하고 field 균일도도 떨어졌으나 작은 ROI를 대상으로 영상을 얻는 경우 유용하게 사용될 수 있다. This paper proposed a method which is the three types of magnet model for improving field inhomogeneity of superconducting magnet. The length of coil wire was compared for the optimized current pattern using minimum power methods and field inhomogeneity under the specific simulation condition in case of same magnet field strength about each magnet type field inhomogeneity. Length of wire and field inhomogeneity were compared under the same condition(18 target points 20㎝ DSV). According to the simulation results the smaller target points can reduce the wire length but it can not improve the field inhomogeneity. Length of wire and low field inhomogeneity can not improve in same time. However small DSV and reducing target points can overcome the these problem. And to conclude if it processes shimming as reducing target points in case of magnet model which is open to space about the size of same imaging region it needs a lot of current values( or the length of wire) and decreases field homogeneity but it is useful to get small ROI.

동영상 강의에서 메타인지 지원이 학습결과 예측에 미치는 영향: 다중양식 학습분석을 중심으로

함윤희 ( Yoonhee Ham ),조영환 ( Young Hoan Cho ),김혁기 ( Hyug Gi Kim ),이재용 ( Jaeyong Lee ),김혜은 ( Hyeeun Kim ),이한솔 ( Hansol Lee ) 한국교육정보미디어학회 2021 교육정보미디어연구 Vol.27 No.4

코로나19 팬데믹으로 인해 비대면 교육이 증가하면서 동영상 강의의 중요도가 높아졌다. 동영상 강의의 효과를 높이기 위해서는 교수자가 학습결과를 사전에 예측하여 학습 지원을 적시에 제공하는 것이 필요하다. 최근에는 학습결과 예측의 정확도를 높이기 위해서 생리심리데이터를 포함하여 다양한 학습 데이터를 통합적으로 수집하고 분석하는 다중양식 학습분석 연구가 증가하고 있다. 하지만 예측 모델이 다양한 학습 맥락에 일반화 가능한지에 대한 연구는 부족하다. 본 연구는 동영상 학습결과를 예측하는 주요 요인인 메타인지 활동에 초점을 두고, 동영상 강의에서 메타인지 지원 여부가 학습결과 예측 모델에 어떠한 영향을 미치는지 탐구하고자 한다. 이를 위해 총 33명의 학습자를 메타인지 지원 집단(n=17)과 메타인지 미지원 집단(n=16)으로 무선 할당하고, 개별적으로 약 40분 동안 인체의 삼투압에 대한 동영상 강의를 학습하도록 하였다. 다중양식 학습분석을 위해 동영상 학습 과정을 영상으로 촬영하고, 손목밴드를 이용하여 피부전도도를 측정하고, 설문지로 인지부하를 측정하고, 사전 및 사후 검사를 실시하였다. 이렇게 수집된 데이터와 다양한 머신러닝 알고리즘을 이용해서 학습결과 상·하 집단을 예측하는 모델을 만들고, 각 모델의 성능을 평가하여 최적의 예측 모델을 도출하였다. 연구 결과, 메타인지 지원여부에 따라 최적의 동영상 학습결과 예측 모델이 서로 상이하게 나타났다. 메타인지 미지원 집단에서는 메타인지 활동과 피부전도도로 측정한 각성도가 최적 모델의 예측 변인으로 나타났지만, 메타인지 지원 집단에서는 인지부하와 사전지식 수준이 최적 모델의 예측 변인으로 나타났다. 본 연구는 메타인지 지원과 같은 교수 방법의 변화가 예측 모델에 주요한 영향을 미칠 수 있음을 보여주며, 이는 예측 모델을 새로운 맥락에 적용할 때 많은 주의가 필요하다는 것을 시사한다. Video lectures have played an important role during the COVID-19 pandemic, which significantly increased remote learning in school. To enhance the effectiveness of video lectures, instructors should predict students’ learning outcomes and provide learning supports at the right time. Recently, multimodal learning analytics has been developed in order to accurately predict learning outcomes using diverse learning data like psychophysiological measures. Nevertheless, there is a lack of research on whether a prediction model is generalizable across diverse learning contexts using different instructional methods. This research intends to explore the influence of metacognitive support on the prediction model of learning outcomes in video lectures. A total of 33 learners were randomly assigned to metacognitive support (n=17) and non-support (n=16) groups, and they individually studied video lectures of the osmotic pressure in the human body for 40 minutes. This study recorded the learning process with video, measured skin conductance responses with a wristband, collected the data of cognitive load using a survey, and conducted pre- and post-tests. Using the data collected, machine learning algorithms generated models to predict high- and low-achievement groups, and an optimal prediction model was selected through evaluating the performance of the models. This study found that the optimal prediction model of the metacognitive support group was different from that of the non-support group. In the non-support group, metacognitive activities and arousal levels measured by skin conductance responses were included in the optimal prediction model, whereas cognitive load and prior knowledge were included in the optimal prediction model of the metacognitive support group. This study shows that instructional methods like metacognitive support can significantly influence predicting learning outcomes in video lectures, so prediction models should be carefully applied to novel learning contexts.

Magnet-Specific Shimming of Permanent Dipole Magnet for Table-Top MRI

오창현(Chang-Hyun Oh),현정호(Jung-Ho Hyun),서증훈(Jeung-Hoon Seo),김혁기(Hyug-Gi Kim),김경한(Kyung-Han Kim) 대한전자공학회 2010 대한전자공학회 학술대회 Vol.2010 No.6