정신의학영역에서 신경영상 연구가 활발함에 따라 결과 영상 해석에 영향을 미치는 부수적인 요인에 대한 관심이 증가하였다. 예를 들어 머리의 크기는 구조적 연구뿐만 아니라 기능적인 연구에서도 나이나 성별 못지 않게 보정해야 할 중요한 요인이다. 많은 연구에서 머리의 크기를 반영할 수 있는 값으로 키나 몸무게와 같은 신체 지표를 활용하거나 머리 둘레를 직접 측정하거나 뇌영상 자료를 통한 전체두개강내용적(total intracranial volume)을 계산하기도 한다. 뇌영상 자료를 이용하여 머리 크기를 평가하는 가장 기본적인 방법은 두개강을 손으로 그려 추적하는 수동 추적 방법(manual tracing)이지만 이는 검사자의 숙련도에 따라 일관성이 떨어지고 시간과 노력이 많이 소모되어 일반적으로 사용하기는 어렵다. 이에 대한 대안으로 신경영상 연구에서 전체두개강내용적을 자동으로 결정해 주는 프로그램을 사용할 수 있다. 신경영상 연구에 흔히 사용되는 FreeSurfer나 SPM과 같은 프로그램으로 전체두개강내용적을 계산할 수 있으며 최근에는 이들 프로그램에 비해 신속하게 전체두개강내용적을 확인할수 있는 프로그램이 보고되기도 하였다. FreeSurfer는 전체두개강내용적을 평가하기 위해서 Buckner 등이 개발한 아틀라스 비례 요인(atlas scaling factor, 이하ASF) 방법을 이용한다. 즉, 이 프로그램에서는 재구성에 사용하는 T1 영상을 아틀라스에 공간적으로 등록하기 위해 사용한 ASF 값을 통하여 추정 전체두개강내용적(estimated totalintracranial volume)을 결정한다. 대상 영상이 FreeSurfer가사용하는 ‘711-2C’ 아틀라스 공간에 등록될 때 사용하는 변환값을 이용하여 추정 전체두개강내용적이 도출되는데, 이 방법으로 정상 성인이나 노인뿐만 아니라 치매로 위축된 개인의 전체두개강내용적도 정확하게 평가할 수 있었다. 이러한 보고 후에도 이 방법의 타당성을 위해 다양한 MRI 스캐너와 조사 집단을 이용하고 입증하여 웹사이트에 게시하고 있다. 하지만 Buckner 등의 기본 연구에서 주요 대상은 15세에서 96세 사이의 정상 혹은 인지장애가 있는 성인과 노인이 대부분이었고, 후속 자료에도 주로 Alzheimer’s Disease NeuroimagingInitiative 자료와 같은 노인 자료가 주로 활용되었다. 또한 ASF 방법의 기본 주형이 되는 ‘711-2C’ 목표 공간은 정상 노인을 잘 반영하기 위해 개발되었으므로12) 아동에 대한 근거가 부족한 것도 사실이다. 따라서 본 논문에서는 한국의 정상 아동과 주의력결핍 과잉행동장애(attention-deficit hyperactivity, 이하 ADHD) 아동에서 ASF 방법을 이용하여 도출된 전체두개강내용적이 적절한지를 확인하고자 본 연구를 수행하였다. FreeSurfer 재구성을 통해 얻어진 추정 전체두개강내용적 값과 재구성에 사용된 영상을 대상으로 두개강 윤곽을 손으로 따라 추적한 수동 추적한 결과를 이용하여 수동 전체두개강내용적(manual total intracranialvolume)을 계산하고 두 값을 비교함으로써 정상 혹은 ADHD아동에서도 ASF 방법이 유효한지를 확인하고자 한다. 이상의 결과를 바탕으로 추후 국내에서 아동을 대상으로 하는다양한 대뇌 부위의 용적, 피질의 두께와 같은 구조 연구와 기능을 평가하는 신경영상 연구의 주요 보정 요인으로 ASF 방법을 활용한 추정전체두개강내용적 값의 효용성을 높일 수 있을 것이다.
정신의학영역에서 신경영상 연구가 활발함에 따라 결과 영상 해석에 영향을 미치는 부수적인 요인에 대한 관심이 증가했다. 예를 들어 머리의 크기는 구조적 연구뿐만 아니라 기능적인 연구에서도 나이나 성별 못지 않게 보정해야 할 중요한 요인이다. 본 논문에서는 한국의 정상 아동과 주의력결핍 과잉행동장애 아동에서 ASF 방법을 이용하여 도출된 전체두개강내용적이 적절한지를 확인하고자 본 연구를 수행했다.