KR100656156B1 - 병렬 자기공명영상을 위한 위상배열 코일 영상에서의 밝기비균등성을 투영윤곽에 기반을 두어 수정하는 방법, 이를실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는기록매체. - Google Patents

Abstract

본 발명은 자기공명영상(MRI: Magnetic Resonance imaging)에 관한 것으로, 보다 상세하게는 위상배열(Phased-array) 코일을 구성하는 각 채널별 코일들로부터 발생하는 전기적인 신호를 연산 처리하여 영상을 얻고, 이렇게 얻어지는 각각 영상을 합성하여 하나의 단층 영상을 얻도록 하는 것에 있어서, 각각 코일들로부터 얻은 개별 영상을 투영(projection)에 의해 특정 방향으로 신호를 적분(integral)하여 투영윤곽(projection profile)을 얻은 뒤, 이로부터 각 코일의 밝기 분포를 추정하고, 이에 기반을 두어 개별영상을 합성함으로써 얻어지는 최종 결과물 영상의 밝기가 균일하도록 하고 노이즈나 국부적인 변화에 덜 민감한 알고리즘을 만들 수 있도록 하며, 환자의 움직임으로 인한 영상 화질 저하 등의 문제를 해결하기 위해 기존보다 더욱 빨리 영상을 획득할 수 있도록 하는 병렬 자기공명영상을 위한 위상배열 코일 영상에서의 밝기 비균등성을 투영윤곽에 기반을 두어 수정하는 방법을 제공하려는 것이다.

자기공명영상, MRI, 가우시안 함수, 제4다항식, 비선형 곡선화, 적분, 투영

Description

병렬 자기공명영상을 위한 위상배열 코일 영상에서의 밝기 비균등성을 투영윤곽에 기반을 두어 수정하는 방법, 이를 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.{Projection-based Intensity Correction of Phased-Array Coil for Parallel Imaging and computer readable record medium on which program for executing method is recorded}

도 1은 위상배열코일에 의해 얻어진 초기의 영상을 보인 예시도.

도 2는 위상배열코일을 구성하는 각 채널로부터 얻어진 영상들에 제곱합(sum of square)을 적용하여 얻은 영상.

도 3 및 도 4는 본 발명에 따른 밝기 비균등성을 투영윤곽에 기반을 두어 수정하는 방법에서 밝기 비균등성을 해소시키는 과정을 보인 예시도.

도 5 및 도 6은 본 발명에 따른 밝기 비균등성을 투영윤곽에 기반을 두어 수정하는 방법에서 주요 요지인 조절단계를 보인 그래프.

도 7 및 도 8은 본 발명에 따른 밝기 비균등성을 투영윤곽에 기반을 두어 수정하는 방법에 의해 구현한 결과영상과 그 결과영상을 분석한 그래프.

본 발명은 자기공명영상(MRI: Magnetic Resonance imaging)에 관한 것으로, 보다 상세하게는 위상배열(Phased-array)코일의 각 채널별 코일에서 얻어지는 전기적인 신호를 특정 방향으로 적분(integral)하여 투영윤곽(projection profile)을 얻은 뒤, 이로부터 각 코일의 밝기 분포를 추정하여, 개별영상을 합성하여 최종 결과물 영상을 얻을 때, 그 정보를 이용하고자 하는 것으로 병렬 자기공명영상을 위한 위상배열 코일 영상에서의 밝기 비균등성을 투영윤곽에 기반을 두어 수정하는 방법을 제공하려는 것이다.

의료 영상은, 병력, 이학적 검사 및 신경학적 검사 다음으로 질병의 종류, 병소의 위치, 크기, 종류 등의 질환을 추측하는데 있어 효과적인 도구이고, 의료 영상은 대부분이 회백색 색상이며 질감 특징이 두드러지지 않는 특징을 갖는다.

자기공명영상(MRI)의 원리를 간략하게 설명하면, 원자들은 지구처럼 자전을 하고, 외부전파를 받으면 오뚝이처럼 쓰러졌다 일어서는 반응을 보이는데 이때 각 물질들은 종류에 따라 쓰러진 후 일어설 때까지의 시간이 다른 특성이 있고, 이러한 특성을 분류 연산하여 영상으로 변환하면 체내의 물질 분포를 알 수 있는 것이고, 특히 우리 몸에 가장 많은 물분자내의 수소원자를 기본으로 하기 때문에 그 영상의 치밀도가 높고 정확한 것으로, 강한 자장 내에 인체를 넣어서 전파를 발생시킨 다음 그 파형의 분포를 컴퓨터로 분류 연산하여 영상화시키는 것이다.

무엇보다도 몸에 해가 없기 때문에 마음 놓고 다각적인 영상을 얻어 진단에 활용할 수 있어 그 진단 정확도는 매우 높아 향후 21세기 초반의 의학 분야는 MRI의 시대라 해도 과언이 아닐 정도로 광범위한 활용도를 보이고 앞으로는 초고속, 고화질 영상기술을 응용하여 삼차원 영상, 기능영상 등 매우 획기적인 기술들로 발전할 것이고, 의학의 발달은 우리에게 많은 혜택을 주고 그로 인한 생명연장과 생활의 즐거움은 더해갈 것이며 MRI는 바로 그 첨단의학의 맨 선두에 서있는 길잡이 중 하나인 셈이다.

현재 자기공명영상으로는 주로 두뇌, 척추, 골격-관절-근육기관, 간-신장-췌장-자궁-난소-전립선-장 등 내장기관, 폐, 심장, 기타 모든 인체 기관의 암, 염증, 손상, 변형, 기능이상 등에 대한 광범위한 진단이 가능한 것이다.

이와 같이 의료분야에서 신체 곳곳의 광범위한 진단이 가능한 것이지만, 종래의 자기공명영상은 다음과 같은 문제점이 지적되었다.

자기공명영상(MRI)기술의 발달로 인하여 위상배열(Phased-array) 코일은 더욱 빨리 자기공명(MR: Magnetic Resonance)영상을 얻기 위한 병렬 자기공명영상(parallel MR imaging) 기술에 널리 사용되고 있다.

그러나 이 코일로부터 얻어진 영상은 영상의 밝기가 전영역에서 균일하지 않아 정확한 진단을 내지 못한다는 문제점이 있다.

종래에는 이러한 영상의 밝기 비균등한 문제점을 해소하기 위하여 영상의 경사도(gradient)를 계산하여 해결하는 기술이 참고문헌에 기재된 바와 같이 실시하였었다.

영상의 밝기가 비균등 한 영상을 균일하게 만들기 위해서는 우선 그 영상의 밝기 분포 맵을 구해야 한다.

밝기 분포 맵이란 도 1에 도시한 바와 같이 영상에서 어떤 부분이 얼마나 밝 고 어두운지를 나타낸 것으로서 이를 잘 구하는 것이 그 알고리즘의 성능을 나타내는 지표가 된다.

종래의 기술에서는 이런 밝기 분포 맵을 구하는데, 노이즈나 해부학적인 구조 같은 국부적인 변화를 크게 고려하지 않는 문제가 있었고, 이는 밝기 분포 맵을 구하는데 영향을 끼치게 되어 결과적으로 알고리즘의 성능을 떨어뜨리는 것이다.

특히 종래의 방법에서는 이를 위해 영상의 경사도(gradient)정보를 이용하였는데, 이 과정에서 영상을 위치에 대한 미분 값을 구하여 영상을 얻는 것이고, 이때 미분 연산은 노이즈나 영상의 해부학적인 구조 같은 급작스럽게 변하는 것에 크게 영향을 받는다.

종래의 기술로서 참고문헌(Elizabeth AV, Neil AT, Alan J, "A Fast Model Independent Method for Automatic Correction of Intensity Nonunifromity in MRI Data," Journal of Magnetic Resonance Imaging, Vol.10, pp.550-562, 1999)에서 제시하는 밝기 분포 맵을 구하는 방법은 다음과 같다.

밝기가 비균등 한 자기공명 영상(V(x, y))을 아래와 같이, 밝기 분포 맵인 S(x, y)에 원래 물체가 가져야 할 값이 곱해진 것으로 모델링(modeling)을 한다.

이 때, Ut는 국소적인 영역 t에서의 평균값(mean value)이고, 이런 국소적인 영역들이 모이면 하나의 자기공명영상을 구성하게 된다.

·위 식의 x에 대한 변화량을 보면,

·위 식을 임의의 path(p0에서 p=(x, y))에 대하여 적분을 하면,

·따라서 밝기 분포 맵(S(x, y))은 다음과 같이 구할 수 있다.

그러나 이는 영상의 경사도(gradient)를 적용하여 구한 것이므로 노이즈나 국부적인 변화에 민감한 특성을 가지고 있다.

만약에 상기와 같은 영상 밝기 균등화 알고리즘을 적용하지 않고, 단순히 코일로부터 얻어진 개별 영상에 제곱합(sum of square)을 취하여, 합성한 최종결과물 영상은 도 2에서 알 수 있듯이 영상의 밝기가 전영역에서 균일하지 않아 정확한 진단을 내지 못한다는 문제점이 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제를 해소할 수 있도록 하는 병렬 자기공명영상을 위한 위상배열 코일 영상에서의 밝기 비균등성을 투영윤곽에 기반을 두어 수정하는 방법을 제공하려는 것이다.

본 발명은 위상배열 코일에 의해 각 코일마다 영상을 얻고, 그 영상들을 각각 특정방향으로 투영을 실시하여 얻어진 투영윤곽으로부터 각 코일의 밝기 분포를 추정한 뒤, 이에 기반을 두어 최종결과물인 자기공명영상을 얻도록 한 것인바, 종래의 자기공명영상보다 더욱 빨리 소정 목적의 영상을 얻을 수 있도록 하고, 특히 영상의 밝기를 균등하도록 하여 더욱 정확한 진단을 실시할 수 있도록 하는 병렬 자기공명영상을 위한 위상배열 코일 영상에서의 밝기 비균등성을 투영윤곽에 기반을 두어 수정하는 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명의 다른 목적은 위상배열 코일들로부터 얻어지는 개별영상을 종래의 경사도(gradient)를 계산에 이용하는 것보다 노이즈나 국부적인 변화에 덜 민감한 알고리즘을 만들 수 있는 병렬 자기공명영상을 위한 위상배열 코일 영상에서의 밝기 비균등성을 투영윤곽에 기반을 두어 수정하는 방법을 제공하는데 있다.

상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 제1 실시예는, 각 코일들로부터 얻은 영상을 투영윤곽(projection profile)에 의해 특정 방향으로 신호를 적분(integral)하여 초기 개별영상을 얻는 단계; 상기 초기 개별영상을 각각 연산하되 비선형 곡선 조절(nonlinear curve fitting)을 투영윤곽에 적용하여 매끄럽게(smoothing) 조절하는 조절 단계; 상기 조절단계를 거친 초기 개별영상들을 역 투영(back projection)하여 밝기 분포맵을 갖는 조정 개별영상을 얻는 단계; 상기 조절단계를 거치기 전의 초기 개별영상을 조절단계를 거친 조정 개별영상으로 나눠 준 뒤 평균을 구하여 밝기 분포가 균일한 균일 개별영상을 얻는 단계; 및 상기 각 균일 개별영상을 합성하여 최종 결과물인 밝기 분포가 균일한 합성영상을 얻는 단 계;로 이루어지는 것을 특징으로 하는 병렬 자기공명영상을 위한 위상배열 코일 영상에서의 밝기 비균등성을 투영윤곽에 기반을 두어 수정하는 방법을 제공한다.

상기 제1 실시예의 목적을 효과적으로 구현하기 위한 제1 구성 예는, 상기 조절단계는 각 채널의 영상의 투영윤곽을 0°내지 179°까지 소정의 각도(角度)로 분할하여 계산하고, 최고정점(peak point)을 분리 점으로 하여 2개의 부분으로 나누며, 최고정점이 중앙영역에 있으면 가우시안 함수(Gaussian function)를 적용하여 연산하고, 최고정점이 좌측영역 또는 우측영역으로 치우쳐 있으면 나눠진 2개 투영윤곽 중에 긴 부분은 가우시안 함수(Gaussian function)를 적용하여 연산하며, 짧은 부분은 제4다항식(4th polynomial)을 적용하여 연산하는 조절과정을 실시하는 것을 특징으로 하는 병렬 자기공명영상을 위한 위상배열 코일 영상에서의 밝기 비균등성을 투영윤곽에 기반을 두어 수정하는 방법이 효과적이다.

첨부도면 도 3 및 도 4는 본 발명에 따른 밝기 비균등성을 투영윤곽에 기반을 두어 수정하는 방법에서 밝기 비균등성을 해소시키는 과정을 보인 예시도이고, 도 5 및 도 6은 본 발명에 따른 밝기 비균등성을 투영윤곽에 기반을 두어 수정하는 방법에서 주요 요지인 조절단계를 보인 그래프이며, 도 7 및 도 8은 본 발명에 따른 밝기 비균등성을 투영윤곽에 기반을 두어 수정하는 방법에 의해 구현한 결과영상과 그 결과영상을 분석한 그래프이다.

이하에서는 상기와 같이 구성된 본 발명을 상세히 설명한다.

도 3 및 도 4는 위상배열 코일의 밝기 비균등성 문제 해결과정을 설명한 것이다.

위상배열(Phased-array)코일은 MR(Magnetic Resonance)영상을 얻는 코일 중 하나이고, 다채널 코일로서 각각의 채널에서 하나의 영상이 얻어진다.

도 3은 8채널을 예로 보인 것으로서, 도 4의 (g)와 같은 개별영상이 얻어진다.

이 8개의 개별영상을 단순히 제곱합(sum-of-square)과 같은 방법으로 하나의 영상을 만든다면, 최종결과물이 도 3의 c와 같이 밝기가 비균일한 영상이 얻어진다.

① 밝기 비균등성 수정을 위해 우선 각 채널의 영상(도 3의 a참조)의 투영윤곽(projection profile)을 1°간격으로 0°에서 179°까지 계산하고, 그 계산한 결과 값은 그래프(도 3의 e참조)에 도시하였고, 위 그래프에서는 0°에서 179°까지 중에서 3가지(70°, 110°, 150°)만 샘플로 선택하여 보인 것이다.

② 이 그래프형태의 투영윤곽에 적절한 조절(fitting)과정을 적용하여 매끄럽게(smoothing) 연산한 뒤 도 5의 (f)에 나타난 바와 같이 매끄러운 곡선그래프로 변환하고, 조절과정을 거친 연산 값을 역 투영(back projection)을 하면, 도 3의 (b)와 같이 밝기 분포 맵을 얻을 수 있다.

③ 위 과정같이 모든 채널에 대해 반복하면 도 4의 (h)와 같은 개별영상을 얻을 수 있다.

④ 조절과정을 거치지 않은 개별영상(도 4의 g참조)을 조절과정을 거친 개별영상(도 4의 h참조)으로 나누어 준 뒤 평균을 취해 주면, 최종적으로 밝기 비균등성이 제거된 밝기 분포가 균일한 최종결과물 영상(도 3의 d참조)을 얻을 수 있다.

본 발명에 따른 자기공명영상의 최종결과물인 밝기 분포가 균일한 영상을 얻는 과정을 수식적으로 설명하면 다음과 같다.

1) 전체적인 동작 방식

위상배열 코일은 다채널 코일로서 각각의 채널에서 하나의 개별영상이 얻어지고, 채널별 개별영상의 특징을 살펴보면 각각 어떤 부분이 더 밝고 더 어두운지가 서로 다름을 알 수 있다.

이는 원래의 해부학적 영상

에, 각 채널별 코일의 서로 다른 감광도가 짙은 영상

이 곱해져서 나타난 것으로 볼 수 있고, 이는 다음과 같이 수식으로 나타낼 수 있다.

목표는 실제 코일의 감광도가 짙은 영상(sensitivity profile)인

를 코일로부터 얻은 신호인

로부터 판단(estimation)하고자 하는 것이다.

판단된 결과를

라고 할 때, 각 채널별로 보정된 영상(intensity correction)

은 다음과 같이 표현할 수 있다.

이와 같은 과정을 모든 채널에 대해 반복하면 보정된 영상이 채널수만큼 얻어지게 되고 이들을 평균하게 되면 하나의 합성된 선명한 영상을 얻을 수 있다.

2) 투영윤곽(Projection profile)을 이용한

판단

각 채널별 영상(

)의 투영윤곽(

)은 부드럽게 변하는 곡선에 크기가 작은 세부묘사한 성분이 더해져 있다고 생각할 수 있다(도 5의 e참조).

부드럽게 변하는 곡선은 코일의 원래의 명암 영상인

로부터, 그리고 크기가 작은 세부 묘사한 성분은 영상의 고주파성분(high frequency component), 즉, 해부학적 구조인

로부터 나온다고 생각할 수 있다.

따라서 이는 다음과 같이 수식으로 근사화하여 나타낼 수 있다.

목표는

를 구하는 것이므로 크기가 작은 세부 묘사한 성분은 적절한 방법으로 제거를 해야 한다.

이는 비선형 곡선 조절(nonlinear curve fitting)을 투영윤곽에 적용시킴으로써 해결을 할 수 있으며, 다음과 같이 나타낼 수 있다.

투영윤곽으로부터 원 신호로의 복원은 필터 역 투영(filtered back projection: FBP) 알고리듬을 적용하여 할 수 있으며, 이로부터 다음과 같이 최종적으로

를 구할 수 있게 된다.

3)

판단 실제 과정

① 각 채널의 영상의 투영윤곽을 1°간격으로 0°에서 179°까지 계산한다(Radon transform). 그러나 여기에서 1°간격으로 한정하는 것은 아니며 분할하는 수가 많아질수록 더욱 선명한 영상을 얻을 수 있는 것으로 다양한 각도(角度) 간격으로 변형하여 실시하는 것이 가능하다.

이 때 투영윤곽은 총 180개가 얻어지게 되고, 본 발명의 설명에서는 설명의 편의를 위해 이 중 3가지만 (70°, 110°, 150°)선택해서 보인 것이다.

② 각 투영윤곽은 그것의 최고정점(peak point)을 분리 점으로 하여 2개의 부분으로 나누어 준다.(도 5의 f참조).

그리고 비선형 조절(nonlinear fitting)과정에서 각 부분에 대해 따로 적용해 주는데, 이는 보다 효과적인 조절(fitting)결과를 얻기 위해서이다.

조절함수모델(Fitting function model)로는 가우시안 함수(Gaussian function)와 제4 다항식(4th polynomial)을 적용하여 연산하는데, 이는 투영윤곽이 그와 같은 함수와 비슷한 모양을 가지기 때문이다.

함수모델(Function model)을 2개 사용하는 이유는 범위(region)에 따라 다르게 적용하기 때문인데, 범위는 도 5의 (f)에도 알 수 있듯이 투영윤곽이 나타나는 부분을 중앙영역(R2), 좌측영역(R1) 및 우측영역(R3), 이렇게 3등분 하는 것이다.

도 6에 도시한 바와 같이 만약 최고정점(TP1)이 중앙영역(R2)에 있으면 조절과정에는 가우시안 함수(GF)를 적용하여 연산하고, 최고정점(TP2)(TP3)이 좌측영역(R1) 또는 우측영역(R3)으로 치우쳐 있으면 나눠진 2개 투영윤곽 중에 긴 부분은 가우시안 함수(GF)를 적용하여 연산하며, 짧은 부분은 제4다항식(4P)을 적용하여 연산하는 조절과정을 실시하는 것이다.

도 6에 도시한 그래프는 영상 조절과정을 거치는 하나의 예를 보인 것으로 영상의 곡선에서 최고정점(TP1)(TP2)(TP3)을 구할 수 있고, 짧은 부분은 영상을 조절과정에서 제4다항식(4P)을 적용하여 연산한 것이며, 긴 부분은 영상을 조절과정에서 가우시안 함수(GF)를 적용하여 연산한 예이다.

따라서 최고정점을 기준으로 그래프의 모양에 따라 가우시안 함수와 제4다항식을 선택적으로 혼용하여 조절과정을 거치면 더욱 매끄러운 그래프 값을 얻을 수 있는데, 이는 곧 더욱 밝기가 균일한 영상을 얻기 위한, 코일의 명암 분포를 구할 수 있다는 뜻이다.

③ 위 과정과 같은 조절과정을 통해 얻은 투영윤곽에 필터 역 투영(Filtered back projection: FBP)을 적용해 주면, 밝기 분포 맵(도 3의 b참조)이 얻어진다.

④ 조절과정을 거치지 않은 원래의 개별영상(도 3의 a참조)을 조절과정을 거친 개별영상(도 3의 b참조)으로 나누어주면, 하나의 균일하게 보정된 영상이 얻어지게 된다.

⑤ 위의 과정과 같이 모든 개별채널을 조절과정을 거친 후 보정된 영상을 구하고, 이를 평균하면 최종적으로 선명하고 밝기분포가 균일한 영상을 얻을 수 있다 (도 3의 d참조).

4) 결과

도 7은 실제 실험 결과를 비교하여 보여주는 사진과 분석그래프이다.

도 7에서 위쪽 사진 열(FB 참조)은 조절과정을 거치지 않고 종래의 제곱합(sum of square)을 적용하여, 개별영상을 합성한 결과물 영상(FB)이고, 아래쪽 사진 열(FA 참조)은 개별영상을 각각 투영하고 조절과정을 거친 후에 합성하여 나타 낸 결과물 영상(FA)이다.

도 7에서 알 수 있듯이 조절과정을 거치기 전보다 조절과정을 거친 후의 결과물 영상이 훨씬 선명하고 균일함을 알 수 있다.

도 7의 그래프는 결과물 영상의 중앙수직라인에 대하여 밝기 분포를 나타낸 그래프로서, 본 발명에 따른 조절과정을 거친 결과물 영상(FA)으로 표시하였고, 조절과정을 거치지 않은 결과물 영상(FB 참조)로 표시한 것이다.

도 7의 그래프에서 알 수 있듯이 조절과정을 거친 영상은 조절과정을 거치지 않은 영상에 비교하여 밝기가 균일함을 알 수 있다.

도 8은 사람 뇌의 영상에 대한 결과를 보여주는 사진과 그래프로서, 앞서 설명한 본 발명에 따른 원래 개별영상을 투영하여 보정과정을 거친 후 합성하는 동일한 과정을 얻은 영상이다.

도 8의 사진에서 알 수 있듯이 실제 사람의 뇌를 대상으로 얻은 영상에서도 조절과정을 거친 영상(FA 참조)은 조절과정을 거치지 않은 영상(FB 참조)에 비교하여 훨씬 선명하고 균일하게 밝음을 알 수 있다.

다른 한편으로 본 발명에 병렬 자기공명영상을 위한 위상배열 코일 영상에서의 밝기 비균등성을 투영윤곽에 기반을 두어 수정하는 방법은 투영윤곽을 이용하여, 노이즈나 국부적인 변화에 덜 민감한 특성이 있으며, 병렬(parallel)성이 높아 다중 처리기(multi processor)를 사용하여 더욱 빠르게 구현하기가 쉬운 것이다.

또한 현재 위상배열 코일은 병렬 자기공명 영상 기술 혹은 높은 SNR신호를 얻을 때 사용하는데 적용할 수 있다.

상기와 같은 프로세서를 컴퓨터에서 읽어 들일 수 있는 기록매체에 기록하여 그 기록매체를 이미 설치된 하드웨어 적인 자기공명영상(MRI)의 장비를 그대로이용하면서 소프트웨어만을 업그레이드하여 더욱 향상된 품질의 영상을 빠른 시간에 얻는 것이다.

본 발명은 기재된 구체적인 예에 대하여만 상세히 설명되었지만 본 발명의 기술사상범위 내에서 다양한 변형 및 수정이 가능함은 당업자에게 있어서 명백한 것이며, 이러한 변형 및 수정이 첨부된 특허청구범위에 속함은 당연한 것이다.

병렬 자기공명영상 기술은 위상배열 코일을 사용함으로써 시간을 단축하는데, 이 때 코일 특성으로 인한 영상의 밝기 비균등성의 문제가 나타나지만, 개별영상을 소정의 보정과정을 거친 보정한 개별영상을 합성함으로서 위상배열 코일로 얻은 자기공명영상의 밝기 비균등성 문제를 해결한 것이고 이로서 더욱 선명하고 밝은 결과물 영상을 얻을 수 있는 것이다.

다른 한편으로 시장성을 살펴보면, 최근의 자기공명 의료시장에서 더욱 효과적인 진단과, 환자의 움직임으로 인한 영향을 줄이기 위해 기존보다 빨리 영상을 획득하는 것이다.

또 다른 한편으로 기업화 전망을 살펴보면, 병렬 자기공명영상 기술을 위한 하드웨어를 제작하는 기업이나 이를 실제로 사용하는 병원에서 하드웨어적인 시설비용을 투자하지 않고서도 소프트웨어적으로 보정할 수 있어 과다한 비용 투자 없 이도 최상의 결과물 영상을 얻을 수 있는 것이다.

본 발명에서 제시하는 알고리즘은 투영윤곽을 이용하여 밝기 분포 맵을 구했고, 투영윤곽은 특정 방향으로 신호를 적분한 것이므로 노이즈나 국부적인 변화에 덜 민감한 특유의 효과가 있는 것이다.

그리고 본 발명에서 제시하는 방법은 작게는 수십, 많게는 수백 개의 투영윤곽 각각에 대한 독립적인 연산을 필요로 하고, 이는 본 발명에서 제시하는 방법이 병렬성이 높다는 뜻이며, 따라서 다중 처리기(multi processor)를 사용하여 더욱 빠르게 결과물 영상을 구현할 수 있는 것이다.

Claims (4)

1. 각 코일들로부터 얻은 영상신호를 투영윤곽(projection profile)에 의해 적분(integral)하여 초기 개별영상을 얻는 단계;

   상기 초기 개별영상을 각각 연산하되 비선형 곡선 조절(nonlinear curve fitting)을 투영윤곽에 적용하여 매끄럽게(smoothing) 조절하는 조절 단계;

   상기 조절단계를 거친 초기 개별영상들을 역 투영(back projection)하여 밝기 분포맵을 갖는 조정 개별영상을 얻는 단계;

   상기 조절단계를 거치기 전의 초기 개별영상을 상기 조절단계를 거친 조정 개별영상으로 나눠 준 뒤 평균을 구하여 밝기 분포가 균일한 균일 개별영상을 얻는 단계; 및

   상기 각 균일 개별영상을 합성하여 최종 결과물인 밝기 분포가 균일한 합성영상을 얻는 단계;로 이루어지는 것을 특징으로 하는 병렬 자기공명영상을 위한 위상배열 코일 영상에서의 밝기 비균등성을 투영윤곽에 기반을 두어 수정하는 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 조절단계는,

   각 채널의 영상의 투영윤곽을 0°내지 179°까지 소정의 각도(角度)로 분할하여 계산하고,

   최고정점(peak point)을 분리 점으로 하여 2개의 부분으로 나누며,

   최고정점이 중앙영역에 있으면 가우시안 함수(Gaussian function)를 적용하 여 연산하고, 최고정점이 좌측영역 또는 우측영역으로 치우쳐 있으면 나눠진 2개 투영윤곽 중에 긴 부분은 가우시안 함수(Gaussian function)를 적용하여 연산하며, 짧은 부분은 제4다항식(4th polynomial)을 적용하여 연산하는 조절과정을 실시하는 것을 특징으로 하는 병렬 자기공명영상을 위한 위상배열 코일 영상에서의 밝기 비균등성을 투영윤곽에 기반을 두어 수정하는 방법.
3. 각 코일들로부터 얻은 영상신호를 투영윤곽(projection profile)에 의해 적분(integral)하여 초기 개별영상을 얻는 단계;

   상기 초기 개별영상을 각각 연산하되 비선형 곡선 조절(nonlinear curve fitting)을 투영윤곽에 적용하여 매끄럽게(smoothing) 조절하는 조절 단계;

   상기 조절단계를 거친 초기 개별영상들을 역 투영(back projection)하여 밝기 분포맵을 갖는 조정 개별영상을 얻는 단계;

   상기 조절단계를 거치기 전의 초기 개별영상을 상기 조절단계를 거친 조정 개별영상으로 나눠 준 뒤 평균을 구하여 밝기 분포가 균일한 균일 개별영상을 얻는 단계; 및

   상기 각 균일 개별영상을 합성하여 최종 결과물인 밝기 분포가 균일한 합성영상을 얻는 단계;로 이루어지는 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
4. 제3항에 있어서, 상기 조절단계는,

   각 채널의 영상의 투영윤곽을 0°내지 179°까지 소정의 각도(角度)로 분할하여 계산하고,

   최고정점(peak point)을 분리 점으로 하여 2개의 부분으로 나누며,

   최고정점이 중앙영역에 있으면 가우시안 함수(Gaussian function)를 적용하여 연산하고,

   최고정점이 좌측영역 또는 우측영역으로 치우쳐 있으면 나눠진 2개 투영윤곽 중에 긴 부분은 가우시안 함수(Gaussian function)를 적용하여 연산하며, 짧은 부분은 제4다항식(4th polynomial)을 적용하여 연산하는 조절과정을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.

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