KR101165434B1 - 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법 - Google Patents

키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법에 관한 것이다. 본 발명에 의하면, 자기공명 위상 영상을 이용하여 온도 감시 영상을 획득하는 방법에 있어서, a) K-스페이스 전체 영역의 데이터를 획득하는 단계; b) 정해진 시간 간격으로 K-스페이스 중간 영역의 데이터들을 선택적으로 획득하는 단계; c) a)단계에서 얻어진 K-스페이스 전체 영역의 데이터 중 주위 영역의 데이터와 b)단계에서 얻어진 각각의 K-스페이스 중앙 영역의 데이터를 조합하여 K-스페이스 전체 영역의 데이터들을 획득하는 단계; d) a)단계에서 획득한 데이터로부터 위상 영상을 재구성하는 단계; e) c)단계에서 획득한 데이터들로부터 위상 영상들을 재구성하는 단계; 및 f) d)단계에서 얻어진 위상 영상과 e)단계에서 얻어진 위상 영상들의 위상 차이를 이용하여 정해진 시간 간격에 따른 온도 감시 영상을 얻는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법이 제공된다.

Description

키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법{Method for magnetic resonance temperature imaging using keyhole method}
본 발명은 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 키홀 방법(Keyhole method)을 이용하여 온도 감시 영상의 시간 해상도(time resolution)를 향상시키는 방법에 관한 것이다.
자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI)은 자력에 의하여 발생하는 자기장을 이용하여 임의의 생체의 임의의 단층상을 얻을 수 있는 첨단의학기계를 이용하여 만든 영상을 의미하는 것으로, 비침습적으로 생체 내부를 영상화할 수 있는 방법으로써 특히 체내의 온도분포를 관찰할 수 있다는 장점이 있다.
MRI의 원리는 다음과 같다. 원자핵은 평소에는 회전운동을 하고 있으나 일단 강한 자기장에 놓이면 세차운동이 일어난다. 이 세차운동의 속도는 자기장의 세기와 밀접한 관계가 있어 자기장이 셀수록 빨라진다. 이렇게 자화되어 있는 원자핵에 고주파를 가하면 고에너지 상태가 되었다가, 다시 고주파를 중단하면 원래의 상태로 돌아간다. 이때 원자핵은 가했던 고주파와 똑같은 형태의 고주파를 방출한다. 이렇게 원자핵에서 고유하게 방출되는 고주파를 예민한 안테나로 모아서 컴퓨터로 영상화한 것이 MRI이다. 즉, 인체를 구성하는 물질의 자기적 성질을 측정하여 컴퓨터를 통하여 다시 재구성, 영상화하는 기술이다.
MRI를 이용하여 체내의 온도분포를 측정하는 방법 중에서 양자 공진 주파수(Proton Resonance Frequency, PRF)방법을 통해 온도 영상을 획득하는 방법이 가장 많이 활용되고 있다. 일반적인 PRF 방법은 기준이 되는 위상(phase) 영상과 가열한 후 얻어진 위상 영상 사이의 위상의 차이를 이용하여 변화된 온도를 영상으로 구현해 낸다.
이러한 온도변화 영상은 MRI를 이용한 중재적 시술에 많이 응용되고 있다. 따라서 빠르고 효율적인 시술을 위해 실시간으로 변하는 온도변화를 정확하게 파악할 필요가 있다. 하지만 신호 대 잡음 비(Signal to noise ratio, SNR)가 높은 영상을 얻기 위해서는 촬영시간(scan time)이 증가한다는 문제점이 있다.
최근 이러한 한계를 극복하기 위한 다양한 연구가 보고되고 있다. 그 중에서도 에코 플레너 이미징(Echo planar imaging, EPI) 방법의 경우에는 촬영 시간이 매우 짧은 대신 영상의 질이 떨어지기 때문에 온도 변화 영상을 획득하는 용도로 활용되기는 어렵다. 또한, 신호 대 잡음 비가 감소하는 단점이 있다.
감도 엔코딩 방법(Sensitivity encoding method, SENSE)이나 스매쉬(Simultaneous acquisition of spatial harmonics, SMASH)와 같이 병렬 영상(parallel imaging)을 이용하는 방법은 촬영 시간은 줄어드나 특수한 하드웨어가 필요하다는 제약이 있다.
본 발명은 상술한 문제점을 개선하기 위한 것으로, 본 발명은 크기(magnitude) 영상에만 적용해온 기존의 키홀 방법(keyhole method)을 위상(phase)을 이용하는 온도 영상에 적용하여 하드웨어의 제약 없으며, 신호 대 잡음 비의 손실을 최소한으로 유지하면서, 촬영 시간을 줄이는 방안을 찾는 것을 목적으로 한다.
본 발명에 의하면, 자기공명 위상 영상을 이용하여 온도 감시 영상을 획득하는 방법에 있어서, a) K-스페이스 전체 영역의 데이터를 획득하는 단계; b) 정해진 시간 간격으로 K-스페이스 중간 영역의 데이터들을 선택적으로 획득하는 단계; c) a)단계에서 얻어진 K-스페이스 전체 영역의 데이터 중 주위 영역의 데이터와 b)단계에서 얻어진 각각의 K-스페이스 중앙 영역의 데이터를 조합하여 K-스페이스 전체 영역의 데이터들을 획득하는 단계; d) a)단계에서 획득한 데이터로부터 위상 영상을 재구성하는 단계; e) c)단계에서 획득한 데이터들로부터 위상 영상들을 재구성하는 단계; 및 f) d)단계에서 얻어진 위상 영상과 e)단계에서 얻어진 위상 영상들의 위상 차이를 이용하여 정해진 시간 간격에 따른 온도 감시 영상을 얻는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법이 제공된다.
또한, d) 및 e) 단계에서 위상 영상을 획득하는 단계는 푸리에 변환을 이용하여 영상을 획득하는 것을 특징으로 하는 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법이 제공되며, f)단계는 양자 공진 주파수(Proton Resonance Frequency, PRF)방법을 이용하는 것을 특징으로 하는 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법이 제공된다.
또한, a)단계는 b)단계가 완료된 후에 진행되는 것을 특징으로 하는 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법이 제공되며, b)단계에서 얻어지는 데이터는 K-스페이스에서 위상부호화 방향의 중간으로부터 대칭 또는 비대칭적으로 획득되는 것을 특징으로 하는 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법이 제공된다.
또한, d)단계 및 e)단계에서 얻어진 위상 영상을 언랩(UNWARP) 방법에 의해 보정하는 것을 특징으로 하는 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법이 제공된다.
K - 스페이스 공간에서 선택적으로 중심 영역만을 위상 부호화하여 얻는 키홀 방법을 온도 영상에 적용함으로써 위상 부호화 수를 줄일 수 있다. 따라서 촬영시간을 단축시켜 시간해상도가 높은 영상을 획득할 수 있다.
또한, 정보의 변화가 적은 높은 공간 주파수 영역을 새로 획득할 부분과 조합함으로써 매트릭스 크기(matrix size)를 고정하였기 때문에 신호 대 잡음 비(Signal to noise ratio, SNR)를 유지시킬 수 있는 장점을 가진다.
또한, 이런 방법을 이용함에 있어 특수한 별도의 하드웨어의 장치가 필요 없기 때문에 다양한 적용이 용이하다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법을 도시한 흐름도이다.
도 2는 키홀 방법(Keyhole Method)를 이용하여, 영상을 재구성하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법으로 팬텀의 온도 변화를 측정한 영상들이다.
도 4는 종래의 온도 감시 영상 획득 방법으로 팬텀의 온도 변화를 측정한 영상들이다.
도 5는 위상 부호화 수의 변화에 따른 강도의 평균값의 오차를 나타낸 그래프이다.
도 6은 본 발명에 의한 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법으로 획득된 영상과 K-스페이스 영역에서 주위 영역을 0으로 채운 뒤(zero filling) 재구성한 영상의 신호 대 잡음비를 비교한 그래프이다.
이하, 첨부된 도면을 참고하여, 본 발명을 더욱 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법을 도시한 흐름도이다. 도 1을 참고하면, 본 발명에 따른 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법은 K-스페이스 전체 영역의 데이터를 획득하는 단계로 시작된다(a 단계). 이 단계는 MRI장치에서 일반적으로 데이터를 획득하는 방법에 의하며, 공지의 기술이므로 상세한 설명은 생략한다.
다음으로, 정해진 시간 간격으로 K-스페이스 중간 영역의 데이터를 획득한다(b 단계). 이 데이터는 위상부호화 방향의 중간으로부터 대칭 또는 비대칭적으로 획득된다.
일반적인 키홀 방법은 K-스페이스영역에서 중간 영역(낮은 공간 주파수 영역)이 많은 변화를 포함하고 주변 영역(높은 공간 주파수 영역)에서는 고려할만한 큰 변화가 없다고 가정하고 있다. 이러한 점에 착안하여 촬영시간 동안 중간 영역의 신호만을 우선적으로 선택하여 획득하고, 이를 미리 획득된 주변 영역의 신호와 조합하여 전체의 신호를 얻지 않고서도 전체를 구성할 수 있다고 설명하고 있다. 결과적으로, 중간 영역의 데이터를 획득하기 위한 위상 부호화(phase encoding) 수의 감소에 비례하여 촬영시간이 감소하게 된다. 예를 들어 위상 부호화 수를 절반으로 줄이게 되면, 촬영시간이 절반으로 감소하게 되며, 그 결과 시간해상도를 2배로 향상시킬 수 있게 된다.
다음으로, a 단계에서 획득된 전체 영역의 데이터 중에서 중간 영역을 제외한 주변 영역의 데이터와 b 단계에서 획득된 중간 영역의 데이터를 조합하여 전체 영역의 데이터를 획득한다(c 단계).
다음으로, a 단계에서 획득된 전체 영역의 데이터로부터 위상 영상을 재구성한다(d 단계). 위상 영상은 K-스페이스 전체 영역의 데이터를 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transformation)한 뒤 얻는다. 다음으로, 재구성된 위상 영상의 겹쳐진(wrap) 부분을 2D 언랩(UNWRAP) 알고리즘을 이용하여 보정한다. 이 방법을 이용하여 -π부터 +π 범위의 제한된 값을 가지는 위상을 선형적으로 나타내어 위상이 겹치는 현상을 보완한다.
다음으로, c 단계에서 획득된 전체 영역의 데이터로부터 위상 영상을 재구성한다(e 단계). 영상의 재구성에 있어 일반적인 영상 모델링은 다음의 [수학식 1]과 같이 할 수 있다.
Figure 112010068479414-pat00001
여기서 아래 첨자 n은 각 영상 수(frame)를, X n 은 위상부호화에 의한 열벡터(column vectors)를, A n 은 실제 대상의 영상을, Y n 은 측정된 데이터(measured data)를 각각 나타낸다. 위의 [수학식 1]을 이용하여 재구성된 영상은 다음의 [수학식 2]와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112010068479414-pat00002
여기서
Figure 112010068479414-pat00003
는 재구성된 영상을 의미한다. 따라서 keyhole방법이 적용된 재구성은 [수학식 2]를 이용하여 다음의 [수학식 3]과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112010068479414-pat00004
위의 [수학식 3]에서 등호 오른쪽 첫 번째 항은 b 단계에서 획득된 중간 영역 부분 즉, 새로운 n개만큼의 낮은 공간 주파수를 선택적으로 획득한 부분에 의해 재구성된 부분을 나타내며, 두 번째 항은 a 단계에서 획득된 전체 영역의 데이터 중에서 중간 영역을 제외한 주위 영역의 데이터에 의해 재구성된 부분을 의미한다. 따라서 재구성될 영상은 b 단계에서 획득된 새로운 n개만큼의 중간 영역의 데이터(낮은 공간 주파수)를 a 단계에서 획득된 전체 영역의 데이터 중 중간 영역을 제외한 주변 영역의 데이터와 조합한 후 재구성하여 얻어진다. 이러한 과정을 도 2에 나타내었다. 도 2의 (a)는 a 단계에서 획득된 전체 영역의 데이터를 나타내며, (b)는 b 단계에서 선택적으로 획득된 중간 영역의 데이터를 나타내며, (c)는 이를 조합하여 획득된 전체 영역의 데이터를 나타낸다. (c)의 데이터를 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transformation)하면 재구성된 위상 영상을 얻는다.
d)단계와 마찬가지로 재구성된 위상 영상의 겹쳐진(wrap) 부분을 2D 언랩(UNWRAP) 알고리즘을 이용하여 보정한다.
마지막으로, d)단계에서 얻어진 위상 영상과 e)단계에서 얻어진 위상 영상의 위상 차이를 이용하여 정해진 시간 간격에 따른 온도 감시 영상을 얻는다. 온도 감시 영상은 [수학식 4]의 양자 공진 주파수(Proton Resonance Frequency, PRF)방법을 이용하여 구현하였다.
Figure 112010068479414-pat00005
[수학식 4]에서 ΔT는 온도변화를 나타내고, Δφ는 위상변화를, γ는 자기 회전비(gyro magnetic ratio)를, B0는 외부자기장을, TE는 echo time을 각각 나타내며, α는 화학적 이동의 단위로 ppm/°C로 표현된다
[실시예]
이하, 본 발명을 실시예에 의거하여 더욱 상세히 설명하겠으나, 본 발명이 실시예에 의해 한정되는 것은 아니다.
우선, 기준이 되는 전체 영역의 데이터를 획득하였다. 그리고 위상 부호화 수를 32로 하여 40초의 시간간격으로 600초 동안 총 16개의 중간 영역의 데이터를 획득하였다. 다음으로, 기준이 되는 전체 영역의 데이터 중에서 중간 영역을 제외한 주변 영역의 데이터를 각각의 중간 영역의 데이터와 조합하여 16개의 전체 영역의 데이터를 획득하였다. 다음으로, 이 16개의 전체 영역 데이터와 기준이 되는 전체 영역의 데이터를 각각 푸리에 변환하여 위상 영상으로 재구성하였다. 재구성된 위상 영상을 언랩방법으로 보정하였다. 그리고 16개의 위상 영상과 기준이 되는 위상 영상의 위상 차이를 이용하여 시간에 따른 온도 영상 16개를 얻었다(도 3 참조).
그리고 비교를 위하여, 위상 부호화 수를 128로 하여 40초의 시간간격으로 600초 동안 총 16개의 전체 영역의 데이터를 획득하여 이를 위상 영상으로 재구성한 후, 위와 동일한 방법으로 시간에 따른 온도 영상 16개를 얻었다(도 4 참조). 본 발명에 따른 실시예에서는 위상 부호화 수가 128에서 32로, 즉 4분의 1로 감소하였기 때문에 시간해상도는 4배로 증가시킬 수 있다. 그러나 본 실시예에서는 비교를 위하여 동일한 시간해상도로 온도 영상을 얻었다.
시험재료로는 근육유사모델로 2% 아가로스 젤(agarose gel)에 T1 시간을 줄이기 위해 MnCl2 0.6mM/l를 첨가한 조직모사 팬텀을 이용하였다. 팬텀은 아크릴 통 (65×55×95 mm3) 내에 고정시켰다.
시험재료는 마이크로파 동축슬롯안테나(microwave coaxial-antenna)를 이용하여 가열하였다. MRI 주 자석 내에서 조직모사 팬텀을 5분간 가열한 뒤, 열이 식는 10분 동안 40초 간격으로 촬영하였다. 사용한 MRI는 임상용 1.5T MR system(Echo speed, General Electronics Co., MI, USA)이었으며, 수신코일로는 상용화된 무릎 코일을 사용하였다. 팬텀의 MR 변수는 [표 1]에 나타내었다.
phantom
sequence GRE( Gradient recalled echo )
FOV( Field of view ) 12 mm
Flip angle 60°
NEX ( Number of excitation ) 1
Matrix size 256128
TR / TE 300/15 ms
scan time 40"
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법에 의해서 팬텀의 온도 변화를 측정한 영상들이며, 도 4는 종래의 온도 감시 영상 획득 방법에 의하여 팬텀의 온도 변화를 측정한 영상들이다. 영상에서 팬텀 가운데 어두운 작은 원 부분은 안테나의 끝 부분이 삽입된 위치이다. 도 3과 4의 (a)~(b)를 보면 안테나의 끝 부분을 중심으로 높은 온도 분포를 보이고 있어 가열 안테나의 국소 가열 특성을 잘 보여주고 있다. 도 3과 4 모두 조직 모사 팬텀에서 안테나 끝 부분에 의해 가열되었던 부분이 시간이 지남에 따라 점점 식어가는 모습을 잘 보여주고 있다.
도 5는 위상 부호화 수의 변화에 따른 영상신호 강도(intensity)의 평균값의 오차를 나타낸 그래프이다. 이 그래프는 안테나의 끝 부분을 중심으로 하는 ROI(64×64)에서 영상신호의 강도(intensity) 평균값을 구하고, 전체 영역 데이터(위상 부호화 수 128)를 이용한 영상신호의 강도 평균값과의 오차를 나타낸 것이다. 도 4를 통해서 알 수 있듯이, 위상 부호화 수가 증가할수록 오차가 감소하며, 16 이상인 경우에는 오차가 크지 않다.
도 6은 본 발명에 의한 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법에 의해 획득된 영상과 K-스페이스 영역에서 주위 영역을 0으로 채운 뒤(zero filling) 재구성한 영상의 신호 대 잡음비를 비교한 그래프이다. 위상 부호화 수가 줄어들수록 본 발명에 의한 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법으로 획득된 영상과 K-스페이스 영역에서 주위 영역을 0으로 채운 영상 사이의 신호 대 잡음비 차이가 점점 커지는 것을 확인할 수 있다. 정보 변화가 적은 주위 영역을 새로 획득된 중간 영역과 조합함으로써 매트릭스 크기를 고정하였기 때문에 위상 부호화 수가 줄어들어도 신호 대 잡음비를 유지할 수 있다.
한편, 이상에서는 K-스페이스영역에서 중간 영역의 데이터를 획득하고, 이를 키홀 방법에 이용하였으나, 이와 달리 기설정된 관심복셀(voxel of interest) 내의 데이터를 획득하여 이용할 수 있다.
이는 상술한 실시예와 달리 중간 영역이 아닌 사용자가 원하는 관심복셀의 데이터만을 획득하여 키홀 방법을 적용함으로써, 상술한 실시예와 동일한 효과를 얻을 수 있게 된다.
더욱 구체적으로, 기설정된 관심복셀의 데이터는 K-스페이스에서 위상 부호화 방향 또는 주파수 부호화 방향의 중간으로부터 대칭 또는 비대칭적으로 획득될 수 있다.
또한, 상술한 실시예들에 있어서, K-스페이스 전체 영역의 데이터 획득 과정은 상기 K-스페이스의 중간 영역 또는 K-스페이스의 기설정된 관심복셀 영역의 데이터 획득 과정이 완료된 이후에 수행되어도 무방하다. 즉, 데이터 획득의 시간적 순서에 구애받지 않을 것이다.
도 7a 및 도 7b는 위상 부호화 수에 따른 키홀 온도 이미지를 나타내는 그림이다. 7a에서는 근육유사모델로 아가로스 젤(agarose gel)을 이용한 조직모사 팬텀을 이용한 것이며, 도 7b는 돼지의 근육 조직을 이용한 것이다. 그리고, 각 도면은 상기 재료를 이용하여 위상 부호화 수를 6에서 64로 올리면서, 온도 영상을 관찰한 결과를 나타낸다. 도면에서 보는 바와 같이, 위상 부호화 수가 감소할수록, 온도 영상의 레졸루션(resolution)은 감소함을 알 수 있다.
각 위상 부호화에 따른 레졸루션은 도 8의 그래프 및 도 9의 결과표로 명확히 알 수 있다. 도 8은 온도 분배(thermal distribution)와 관련하여, 위상 부호화에 따른 오차율을 나타내는 그래프이다. 그 결과 값은, 조직모사 팬텀 또는 돼지 근육 조직을 가열한 후, 열이 식는 10분 동안 순차적으로 획득하였다. 영상 획득에 있어서의 파라미터는 TR/TE=300/2.6, FA=60°, NEX=1, matrix size=256*256이었고, 스캔 타임(scan time)은 영상마다 1분 19초였다.
도 8에 도시된 바와 같이 위상 부호화 수가 커질 수록 즉, 위상 부호화 수가 8에서 128로 갈수록 온도 오차율은 점점 줄어듦을 알 수 있다.
구체적으로, 위상 부호화 수가 8인 경우에는 최고 온도 오류값이 5℃이상임에 반하여, 위상 부호화 수가 128인 경우에는 최고 온도 오류값이 1℃ 미만임을 알 수 있다.
또한, 도 9에 도시된 결과값을 살펴보면, P값(P-value)이 0.05미만인 경우에는 크게 유용하지 않기 때문에, 위상 부호화수는 32 이상인 것이 바람직하다. 위상 부호화수가 16인 경우에는 P값이 0.044인 경우가 존재하고, 위상 부호화수가 8인 경우에는 0.01미만의 P값이 존재하기 때문이다.
따라서, 이러한 실험 결과 값에 따르면, 위상 부호화수가 32 이상인 경우에 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법에 있어서, 시간 해상도를 최대로 할 수 있게 된다.
이상, 본 발명을 바람직한 실시예를 들어 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상 내에서 당 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 여러 가지 많은 변형이 가능함은 명백하다.
예를 들어, 본 실시예에서는 기준이 되는 K-스페이스 전체 영역의 데이터를 먼저 획득한 후 시간에 따른 K-스페이스 중간 영역의 데이터를 측정하는 것으로 설명하였으나, K-스페이스 중간 영역의 데이터를 먼저 측정한 후 기준이 되는 K-스페이스 전체 영역의 데이터를 획득할 수도 있다.

Claims (10)

  1. 자기공명 위상 영상을 이용하여 온도 감시 영상을 획득하는 방법에 있어서,
    a) K-스페이스 전체 영역의 데이터를 획득하는 단계;
    b) 정해진 시간 간격으로 K-스페이스의 일부 영역의 데이터들을 선택적으로 획득하는 단계;
    c) a)단계에서 얻어진 K-스페이스 전체 영역의 데이터 중 상기 일부 영역을 제외한 영역의 데이터와 b)단계에서 얻어진 각각의 K-스페이스 일부 영역의 데이터를 조합하여 K-스페이스 전체 영역의 데이터들을 획득하는 단계;
    d) a)단계에서 획득한 데이터로부터 위상 영상을 재구성하는 단계;
    e) c)단계에서 획득한 데이터들로부터 위상 영상들을 재구성하는 단계; 및
    f) d)단계에서 얻어진 위상 영상과 e)단계에서 얻어진 위상 영상들의 위상 차이를 이용하여 정해진 시간 간격에 따른 온도 감시 영상을 얻는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 일부 영역은 상기 K-스페이스의 중간 영역인 것을 특징으로 하는 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 K-스페이스 전체 영역의 데이터를 획득하는 단계는, 위상 부호화 수를 32 이상으로 설정하여 획득하는 것을 특징으로 하는 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 일부 영역은 상기 K-스페이스의 전체 영역 중의 기설정된 관심복셀 영역인 것을 특징으로 하는 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 기설정된 관심복셀의 데이터는 K-스페이스에서 위상 부호화 방향 또는 주파수 부호화 방향의 중간으로부터 대칭 또는 비대칭적으로 획득되는 것을 특징으로 하는 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    d) 및 e) 단계에서 위상 영상을 획득하는 단계는 푸리에 변환을 이용하여 획득되는 것을 특징으로 하는 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    f)단계는 양자 공진 주파수(Proton Resonance Frequency, PRF)방법을 이용하는 것을 특징으로 하는 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    a)단계는 b)단계가 이전에 수행되거나, b)단계가 완료된 후에 수행되는 것을 특징으로 하는 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    b)단계에서 얻어지는 데이터는 K-스페이스에서 위상부호화 방향의 중간으로부터 대칭 또는 비대칭적으로 획득되는 것을 특징으로 하는 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    d)단계 및 e)단계에서 얻어진 위상 영상을 언랩(UNWRAP) 방법에 의해 보정하는 것을 특징으로 하는 키홀 방법을 이용한 자기공명 온도 감시 영상 획득 방법.
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