최근 MR영상을 허혈성 뇌졸중의 초급성기에 뇌조직의 관류 이상을 조기에 진단하려는 연구들이 진행되고 있으나 아직 일반적인 진단용 소프트웨어만 있을 뿐 영상 자료를 후처리하여 뇌조직의 구조 및 기능적인 정보를 제공하는 mapping 영상을 특수 소프트웨어는 실용화되어 있지 않다. 본 논문에서는 Gamma-variate 곡선 정합을 이용한 뇌관류 파라미터 영상 mapping의 알고리즘 구현에 관해 연구하였다. 관류 MR영상의 각 화소마다 측정된 시간에 따른 신호강도의 변화 곡선은 비선형적이어서 뇌관류에 관한 여러 가지 혈역학적 변수들을 보다 정확하게 계산할 수 없었다. 그래서 수렴속도가 빠르고 안정성이 높은 비선형 최적화 알고리즘인 Levenberg-Marquardt 알고리즘(LMA)을 활용하였다. 즉 시간에 따른 신호강도의 변화 곡선을 Gamma-variate 함수를 이용하여 곡선 정합한 후, CBV, MTT, CBF, TTP, BAT, MS의 여러 가지 혈역학적 변수를 LMA에 의해 계산하였다. 그 결과로 관류 MR영상으로부터 얻은 mapping 영상은 초급성 허혈성 뇌졸중에서 관류에 관한 혈역학적 변화를 평가함으로써 나중에 생길 뇌경색의 범위를 예견하는 데에 유용하였다.