KR101283532B1

KR101283532B1 - 자기공명영상장치 및 이를 이용한 자기공명영상 획득 방법

Info

Publication number: KR101283532B1
Application number: KR1020120039964A
Authority: KR
Inventors: 박재석; 박수형
Original assignee: 고려대학교 산학협력단
Priority date: 2012-04-17
Filing date: 2012-04-17
Publication date: 2013-07-23

Abstract

본 발명은 자기공명영상 장치 및 이를 이용한 자기공명영상 획득 방법에 관한 것으로, (a) 다중 레벨 샘플링을 통해 제1 내지 제3 영역으로 구분되는 k-공간 데이터를 획득하는 단계, (b) 다중 코일의 컨볼루션 보간법을 이용하여 상기 제2 영역에 대한 미싱 데이터를 복원하여 상기 제2 영역을 재구성하는 단계, (c) 전역적 및 지역적 특성을 보이는 희소성 정보를 이용하여 상기 제3 영역에 대한 미싱 데이터를 복원하여 상기 제3 영역을 재구성하는 단계, (d) 상기 (a)단계에서 획득된 상기 제1 영역의 데이터, 상기 (b)단계에서 재구성된 상기 제2 영역의 재구성 데이터, 및 상기 (c) 단계에서 재구성된 상기 제3 영역의 재구성 데이터를 결합하여 k-공간의 제1 최종 데이터를 생성하는 단계를 포함하되, 상기 제1 영역은 상기 k-공간의 중심을 포함하고, 상기 제1 영역의 데이터는 상기 제2 영역의 데이터보다 낮은 주파수 대역을 가지고, 상기 제2 영역의 데이터는 상기 제3 영역의 데이터보다 낮은 주파수 대역을 갖는 것을 특징으로 한다.

Description

자기공명영상장치 및 이를 이용한 자기공명영상 획득 방법{MAGNET RESONANCE IMAGING DEVICE AND METHOD FOR CONSTRUCTING MR IMAGE USING THE SAME}

본 발명은 자기공명영상 장치 및 이를 이용한 자기공명영상 획득 방법에 관한 것이다.

자기 공명 영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI)은 자기공명영상 장치 내에 위치한 실험 대상에 고주파 RF(Radio Frequency) 신호를 가할 때 실험 대상으로부터 나오는 자기 공명 신호를 수신 코일이 검출함에 따라 획득된다. 보다 구체적으로, 자기 공명 신호를 샘플링(sampling)하여 k-공간(k-space) 데이터를 획득할 수 있고, k-공간 데이터를 퓨리에 변환(Fourier Transform)하면 자기 공명 영상을 얻을 수 있다.

샘플링은 나이퀴스트 비율로 샘플링을 하는 나이퀴스트 샘플링법, 나이퀴스트 비율보다 낮은 비율로 샘플링을 하는 언더 샘플링법이 있으며, 샘플링 단계에서 샘플링이 되지 않은 미싱 데이터(missing data)는 다양한 방법을 통해 복원된다.

먼저, 한국등록특허 제10-1105352호(명칭: 적응적 셀프 캘리브레이션이 가능한 병렬 자기 공명 영상 장치, 그 영상 방법 및 그 기록 매체)의 배경기술에 기재된 바와 같이, k-공간을 기반으로 하는 병렬 자기 공명 기법(Parallel Magnetic Resonance Technique)은 다중 코일에서 가변 밀도 샘플링의 형태로 데이터를 획득한다. 가변 밀도 샘플링이란, k-공간의 저주파수 영역에서는 나이퀴스트 샘플링을 통해 데이터를 획득하고, k-공간의 고주파수 영역에서는 언더 샘플링을 통해 데이터를 획득하는 기법이다. 언더 샘플링 과정에서 획득하지 못한 미싱 데이터는 나이퀴스트 샘플링에 의해 얻어진 데이터 사이의 상관관계 계수에 의해 복원된다. 보다 구체적으로, 나이퀴스트 비율로 얻어진 데이터들(캘리브레이션 데이터) 사이의 상관관계 계수를 연산하고, 연산된 상관관계 계수를 언더 샘플링을 통해 획득한 데이터들 사이에 적용하여 미싱 데이터를 복원한다.

다음으로, 이미지 공간을 기반으로 하는 압축 센싱 기법(Compressed Sensing Technique)은 랜덤 샘플링을 통해 k-공간 데이터를 획득한다. 획득한 k-공간 데이터를 이미지 공간으로 변환했을 때(퓨리에 변환), 이미지 공간의 영상에는 일관성 없는 엘리어싱 인공물(aliasing artifact)이 나타난다. 엘리어싱 인공물이 나타나는 영상을 희소성 공간으로 변환하면(희소성 변환), 희소한 신호를 가지는 영상이 나타난다. 희소화된 영상에서 잡음을 제거하고 다시 이미지 공간으로 역희소성 변환하면, 잡음과 일관성 없는 엘리어싱 인공물이 제거된 영상으로 복원된다.

그러나, 종래 병렬 자기 공명 기법은 나이퀴스트 샘플링에 의해 획득된 데이터(캘리브레이션 데이터)와 가까운 영역에 위치하는 고주파수 영역의 미싱 데이터는 비교적 복원이 용이하나, 캘리브레이션 데이터로부터 상대적으로 멀리 위치하는 고주파수 영역의 미싱 데이터는 복원의 정확도가 낮아지는 문제점이 있다. 또한, 나이퀴스트 샘플링에 의해 획득된 데이터(캘리브레이션 데이터)가 부족한 경우에는 고주파수 영역의 미싱 데이터의 복원 정확도가 낮아져 영상에 엘리어싱 인공물이 나타나는 문제점이 있다.

더하여, 종래 압축 센싱 기법은 언더 샘플링의 간격이 넓어 획득되는 데이터의 수가 감소할수록(가속 인자가 증가할수록), 영상의 해상도가 떨어지는 문제점이 있다. 또한, 적용 가능한 희소성 변환 방법이 다양하여 적합한 희소성 변환 방법을 찾는데 어려움이 있어, 적합하지 않은 희소성 변환 방법을 선택하여 희소성 변환을 할 경우에는 희소성 가치가 있는 데이터의 수가 적을 수 있다.

본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 그 목적은 k-공간의 데이터에 다중 코일을 이용한 컨볼루션 보간법과 고주파수의 전역적 정보와 지역적 특성 정보의 보합을 이용한 기법을 k-공간에 나누어 적용함으로써 정확도가 높으면서 잡음이 낮은 k-공간 데이터를 재구성할 수 있는 자기공명영상 장치 및 이를 이용한 자기공명영상 획득 방법을 제공한다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 의하면, 본원의 일 측면에 따른 자기공명영상 장치를 이용한 자기공명영상 획득 방법은, (a) 다중 레벨 샘플링을 통해 제1 내지 제3 영역으로 구분되는 k-공간 데이터를 획득하는 단계, (b) 다중 코일의 컨볼루션 보간법을 이용하여 상기 제2 영역에 대한 미싱 데이터를 복원하여 상기 제2 영역을 재구성하는 단계, (c) 전역적 및 지역적 특성을 나타내는 희소성 정보를 이용하여 상기 제3 영역에 대한 미싱 데이터를 복원하여 상기 제3 영역을 재구성하는 단계, (d) 상기 (a)단계에서 획득된 상기 제1 영역의 데이터, 상기 (b)단계에서 재구성된 상기 제2 영역의 재구성 데이터, 및 상기 (c) 단계에서 재구성된 상기 제3 영역의 재구성 데이터를 결합하여 k-공간의 제1 최종 데이터를 생성하는 단계를 포함하되, 상기 제1 영역은 상기 k-공간의 중심을 포함하고, 상기 제1 영역의 데이터는 상기 제2 영역의 데이터보다 낮은 주파수 대역을 가지고, 상기 제2 영역의 데이터는 상기 제3 영역의 데이터보다 낮은 주파수 대역을 가질 수 있다.

본원의 일 구현예에 따르면, 상기 (a) 단계에서, 상기 제1 영역의 데이터는 제1 주파수 대역의 신호를 나이퀴스트 샘플링하여 획득한 데이터이고, 상기 제2 영역의 데이터는 상기 제1 주파수 대역보다 높은 주파수 대역을 갖는 제2 주파수 대역의 신호를 일정한 간격으로 언더 샘플링하여 획득한 데이터이고, 상기 제3 영역의 데이터는 제2 주파수 대역보다 높은 주파수 대역을 갖는 제3 주파수 대역의 신호를 랜덤 언더 샘플링하여 획득한 데이터일 수 있다.

본원의 일 구현예에 따르면, 상기 제1 영역 내지 제3 영역의 크기와 모양은 상기 제1 내지 제3 주파수 대역의 범위에 대응하여 가변할 수 있다.

본원의 일 구현예에 따르면, 상기 (b) 단계는, (b-1) 상기 (a) 단계에서 획득된 상기 제1 영역의 데이터를 캘리브레이션하여 제1 상관관계 계수를 연산하는 단계, (b-2) 상기 제1 상관관계 계수를 이용하여 상기 컨볼루션 보간법으로 상기 제2 영역의 미싱 데이터를 복원하는 단계, (b-3) 상기 (a) 단계에서 획득된 제2 영역의 데이터와 상기 복원된 제2 영역의 미싱 데이터를 결합하여 상기 제2 영역의 재구성 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

본원의 일 구현예에 따르면, 상기 (c) 단계는, (c-1) 상기(a) 단계에서 획득된 상기 제1 영상의 데이터 및 상기 제3 영상의 데이터와, 상기 제2 영상의 재구성 데이터를 역퓨리에 변환하여 엘리어싱 이미지가 포함되는 제1 영상을 생성하는 단계, (c-2) 상기 제1 영상을 희소성 변환하여 제2 영상을 생성하는 단계, (c-3) 상기 (a) 단계에서 획득된 상기 제3 영역의 데이터를 역퓨리에 변환하여 제3 영상을 생성하는 단계, (c-4) 상기 제2 영상 중 상기 제3 영역의 데이터에 의해 생성된 영상과 상기 제3 영상을 L1 최소화를 통하여 조합하고 상기 제3 영역의 미싱 데이터를 복원하는 단계, (c-5) 상기 획득된 제3 영역의 데이터와 상기 복원된 제3 영역의 미싱 데이터를 결합하여 상기 제3 영역의 재구성 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

본원의 일 구현예에 따르면, 상기 (c) 단계는, (c-1) 상기 (a) 단계에서 획득된 상기 제1 내지 제3 영역의 데이터를 역퓨리에 변환하여 엘리어싱 이미지가 포함되는 제1 영상을 생성하는 단계, (c-2) 상기 제1 영상을 희소성 변환하여 제2 영상을 생성하는 단계, (c-3) 상기 (a) 단계에서 획득된 상기 제3 영역의 데이터를 역퓨리에 변환하여 제3 영상을 생성하는 단계, (c-4) 상기 제2 영상 중 상기 제3 영역의 데이터에 의해 생성된 영상과 상기 제3 영상을 L1 최소화를 통하여 조합하고 상기 제3 영역의 미싱 데이터를 복원하는 단계, (c-5) 상기 획득된 제3 영역의 데이터와 상기 복원된 제3 영역의 미싱 데이터를 결합하여 상기 제3 영역의 재구성 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

본원의 일 구현예에 따르면, (e) 상기(a) 단계에서 획득된 상기 제1 영역의 데이터와 상기 제2 영역의 재구성 데이터를 캘리브레이션하여 제2 상관관계 계수를 연산하는 단계, (f) 상기 제2 상관관계 계수를 상기 제2 영역의 재구성 데이터 및 상기 제3 영역의 재구성 데이터에 자아 일치성 원리를 기반으로 하는 컨볼루션 보간법을 적용하여 상기 제2 영역의 미싱 데이터 및 상기 제3 영역의 미싱 데이터를 재복원하여 k-공간의 제2 최종 데이터를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본원의 일 구현예에 따르면, 상기 제2 최종 데이터는 상기 제1 최종 데이터보다 상기 제2 영역과 상기 제3 영역 사이의 신호 불연속성이 개선된 데이터일 수 있다.

본원의 다른 측면에 따른 자기공명영상 장치는, 다중 레벨 샘플링을 통해 제1 내지 제3 영역으로 구분되는 k-공간 데이터 획득부, 다중 코일의 컨볼루션 보간법을 이용하여 상기 제2 영역에 대한 미싱 데이터를 복원하여 상기 제2 영역을 재구성하는 제2 영역 데이터 재구성부, 전역적 및 지역적 특성을 나타내는 희소성 정보를 이용하여 상기 제3 영역에 대한 미싱 데이터를 복원하여 상기 제3 영역을 재구성하는 제3 영역 데이터 재구성부, 상기 k-공간 데이터 획득부에서 획득된 상기 제1 영역의 데이터, 상기 제2 영역 데이터 재구성부에서 재구성된 상기 제2 영역의 재구성 데이터, 및 상기 제3 영역 데이터 재구성부에서 재구성된 데이터를 결합하여 k-공간의 제1 최종 데이터를 생성하는 최종 데이터 생성부를 포함하되, 상기 제1 영역은 상기 k-공간의 중심을 포함하고, 상기 제1 영역의 데이터는 상기 제2 영역의 데이터보다 낮은 주파수 대역을 가지고, 상기 제2 영역의 데이터는 상기 제3 영역의 데이터보다 낮은 주파수 대역을 가질 수 있다.

본원의 일 구현예에 따르면, 상기 k-공간 데이터 획득부는, 상기 제1 주파수 대역의 신호를 나이퀴스트 샘플링하여 상기 제1 영역의 데이터를 획득하고, 상기 제1 주파수 대역보다 높은 주파수 대역을 갖는 제2 주파수 대역의 신호를 일정한 간격으로 언더 샘플링하여 상기 제2 영역의 데이터를 획득하고, 상기 제2 주파수 대역보다 높은 주파수 대역을 갖는 제3 주파수 대역의 신호를 랜덤 언더 샘플링하여 상기 제3 영역의 데이터를 획득할 수 있다.

본원의 일 구현예에 따르면, 상기 k-공간 데이터 획득부에서 획득된 상기 제1 영역의 데이터를 캘리브레이션하여 제1 상관관계 계수를 연산하고, 상기 획득된 제1 영역의 데이터와 상기 제2 영역의 재구성 데이터를 캘리브레이션하여 제2 상관관계 계수를 연산하는 상관관계 연산부를 더 포함할 수 있다.

본원의 일 구현예에 따르면, 상기 제2 영역 데이터 재구성부는 상기 제1 상관관계 계수를 상기 제2 영역에 적용하여 상기 제2 영역의 미싱 데이터를 복원할 수 있다.

본원의 일 구현예에 따르면, 상기 최종 데이터 생성부는 상기 제2 상관관계 계수를 상기 재구성된 제2 영역의 데이터 및 상기 재구성된 제3 영역의 데이터에 적용하여 상기 제2 및 제3 영역의 미싱 데이터를 재복원하여 제2 최종 데이터를 생성할 수 있다.

본 발명은 주파수 대역별로 적절한 기법을 이용하여 미싱 데이터를 복원함으로써, 미싱 데이터의 복원 정확도를 높을 수 있고, 고주파수 영역에서 나타나는 잡음의 효과를 억제할 수 있다.

본 발명에서는 제2 상관관계 계수를 연산함에 있어서 언더 샘플링을 통해 획득되고 다중 코일의 컨볼루션 보간법에 의해 복원된 재구성 데이터까지 캘리브레이션 영역을 확장함으로써, 제2 상관관계 계수의 정확도를 높일 수 있다.

자아 일치성의 원리를 기반으로 제2 상관관계 계수를 이용하여 재구성된 미싱 데이터를 재복원함으로써, 최종 데이터에서 발생하는 신호 불연속성을 제거할 수 있다.

또한, 정확도가 높은 상관관계 계수를 이용하여 k-공간의 일부 영역의 미싱 데이터를 재복원함으로써, 상대적으로 낮은 저주파수 대역에서 나타나는 엘리어싱 인공물을 제거할 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 자기공명영상 장치를 전체적으로 나타낸 블록 구성도이다.
도 2는 도 1의 영상처리장치를 확대하여 나타낸 블록 구성도이다.
도 3은 도 2의 k-공간 데이터 획득부에서 획득된 k-공간 데이터의 예시도이다.
도 4는 도 2의 제2 영역 데이터 재구성부에서 재구성된 k-공간 데이터의 예시도이다.
도 5는 고주파수의 전역적 및 지역적 특성을 나타내는 희소성 정보를 이용하여 제3 영역의 미싱 데이터를 복원하여 제3 영역의 재구성 데이터를 생성하는 방법을 나타내는 도면이다.
도6은 이미지 도메인, k-공간 도메인 및 희소성 도메인 사이의 관계도이다.
도 7은 도 2의 최종 데이터 생성부에서 생성되는 k-공간의 제1 최종 데이터의 예시도이다.
도 8은 도 2의 최종 데이터 생성부에서 생성되는 k-공간의 제2 최종 데이터의 예시도이다.
도 9는 본 발명에 따른 자기공명영상 장치를 이용한 자기공명영상 획득 방법을 나타내는 플로우 차트이다.
도 10은 도 9의 S920 단계를 나타내는 플로우 차트이다.
도 11은 도 9의 S930 단계를 나타내는 플로우 차트이다.
도 12는 종래 압축 센싱 기법(CS), 병렬 자기 공명 기법(GRAPPA) 및 본 발명의 데이터 재구성 방법(Proposed)의 데이터 획득 결과(a), 복원 영상(b), 확대 영상(c) 및 기준 뇌 영상과의 차 영상(d)을 나타내는 도면이다.
도 13은 종래 압축 센싱 기법(CS), 병렬 자기 공명 기법(GRARPPA) 및 본 발명의 데이터 재구성 방법(Proposed Method)에 따른 뇌 영상과 기준 뇌와의 차이를 나타내는 그래프이다.
도 14는 종래 압축 센싱 기법(CS), 병렬 자기 공명 기법(GRARPPA) 및 본 발명의 데이터 재구성 방법(Proposed Method)에 따른 영상의 신호 대 잡음 비를 나타내는 그래프이다.
도 15는 종래 압축 센싱 기법(CS), 병렬 자기 공명 기법(GRARPPA) 및 본 발명의 데이터 재구성 방법(Proposed Method)에 따른 고주파수의 오류를 양적으로 나타내는 그래프이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

도 1은 본 발명에 따른 자기공명영상 장치를 전체적으로 나타낸 블록 구성도이다.

여기서, 자기공명영상(MRI, Magnetic Resonance Imaging) 장치는 핵자기공명(NMR, Nuclear Magnetic Resonance)이라는 물리학적 원리를 영상화하기 위해 인체에 무해한 자기장과 비전리 방사선(라디오 고주파)을 이용하는 장치로서, 그 구조는 종래의 단층촬영기기의 구조와 실질적으로 동일하다.

주자석(Main Magnet, 1)은 예컨대 사람 신체의 검사될 부분과 같은 물체의 검사 영역 내에서 핵스핀을 분극화 또는 정렬시키기 위한 일정한 크기의 강자계를 발생시킨다. 핵스핀 공명 측정을 위해 필요한 주자석의 높은 균질성은 구형 측정 공간(M) 내에서 정해지며, 이러한 측정 공간(M) 내로 사람 신체의 검사될 부분이 들어가게 된다. 이때, 균질성 요구를 만족시키면서 특히 시간 불변적인 작용들을 제거하기 위해서 적합한 지점에 소위 강자성 재료로 이루어진 심-플레이트(shim plate)가 제공된다. 시간 가변적인 작용들은 심-전원(shim supply, 15)에 의해 구동되는 심-코일(2)에 의해 제거된다.

주자석(1) 내에 3개의 부분 권선으로 이루어진 원통형 경사 코일 시스템(3)이 삽입된다. 각각의 부분 권선은 증폭기(14)에 의해서 평행 좌표계의 개별 방향으로 선형 경사 필드를 발생시키기 위해 전류를 공급받는다. 여기서, 경사 필드 시스템(3)의 제 1 부분 권선은 x 방향으로 경사(Gx)를 발생시키고, 제 2 부분 권선은 y 방향으로 경사(Gy)를 발생시키며, 제 3 부분 권선은 z 방향으로 경사(Gz)를 발생시킨다. 각각의 증폭기(14)는 디지털-아날로그 컨버터를 가지는데, 상기 디지털-아날로그 컨버터는 정확한 시간에 맞게 경사 펄스를 발생시키기 위해서 시퀀스 제어 시스템(18)에 의해 제어된다.

경사 필드 시스템(3) 내에는 고주파 안테나(4)가 제공되며, 이런 고주파 안테나(4)는 핵을 여기시키고 검사될 물체 또는 물체의 검사될 영역에 핵스핀을 정렬시키기 위해 고주파 전력 증폭기(16)에 의해 방출되는 고주파 펄스를 교번자계(alternating field)로 변환시킨다. 고주파 안테나(4)에 의해서 선회하는 핵스핀으로부터 방출된 교번자계, 즉 통상적으로 하나 이상의 고주파 펄스 및 하나 이상의 경사 펄스로 이루어진 펄스 시퀀스에 의해 야기되는 핵스핀 에코 신호가 전압으로 변환되는데, 상기 전압은 증폭기(7)에 의해서 고주파 시스템(22)의 고주파 수신 채널(8)로 공급된다.

또한, 고주파 시스템(22)은 송신 채널(9)을 포함하는데, 이러한 송신 채널(9) 내에서 자기핵 공명을 여기시키기 위한 고주파 펄스가 발생된다. 이 경우 개별 고주파 펄스는 설치 컴퓨터(20)에 의해 사전 설정되는 펄스 시퀀스에 의해 시퀀스 제어 시스템(18) 내에서 디지털 방식으로 일련의 복소수로서 표시된다. 이러한 숫자 열은 실수부 및 허수부로서 각각의 입력단(12)을 지나 고주파 시스템(22)에 결합된 디지털-아날로그 컨버터로 공급되어서, 상기 디지털-아날로그 컨버터로부터 송신 채널(9)로 공급된다. 이때, 송신 채널(9) 내에서 펄스 시퀀스가 고주파 캐리어 신호로 변조되는데, 고주파 캐리어 신호의 기본 주파수는 측정 공간 내에 있는 핵스핀의 공명 주파수에 상응한다.

이때, 경사 필드 시스템(3)과 고주파 시스템(22) 간의 연결에 있어서, 송신 채널(9)에 의한 송신 동작으로부터 고주파 수신 채널(8)에 의한 수신 동작으로의 전환은 송수 전환기(Duplexer, 6)에 의해 이루어진다.

고주파 안테나(4)는 핵스핀을 여기시키기 위한 고주파 펄스를 측정 공간(M) 내로 방사하고 그 결과 나타나는 에코 신호를 샘플링(sampling)한다. 이에 상응하여 획득되는 핵공명 신호는 고주파 시스템(22)의 수신 채널(8) 내에서 위상 감응 방식으로(phase-sensitively) 복호화되어서, 개별 아날로그-디지털 컨버터에 의해서 측정 신호의 실수부 및 허수부로 변환된다. 영상처리장치(17)는 각각의 출력단(11)을 지나 영상처리장치(17)에 공급된 신호 데이터를 처리하여 하나의 영상으로 재구성시킨다.

측정 데이터, 영상 데이터 및 제어 프로그램의 관리는 설치 컴퓨터(20)에 의해서 이루어지고, 제어 프로그램에 의한 프리세팅에 의해서 시퀀스 제어 시스템(18)이 소정의 개별 펄스 시퀀스의 생성 및 이에 상응하는 K 공간의 샘플링을 제어한다.

이때, 시퀀스 제어 시스템(18)이 정확한 시간에 따른 경사 전환, 정해진 위상 및 진폭을 가진 고주파 펄스의 방출 및 핵공명 신호의 수신을 제어하고, 음향 합성기(synthesizer, 19)는 고주파 시스템(22) 및 시퀀스 제어 시스템(18)을 위한 시간축(time base)을 제공한다. 핵스핀 영상을 생성하기 위한 적합한 제어 프로그램의 선택 및 생성된 핵스핀 영상의 하나의 키패드(keypad) 및 하나 이상의 디스플레이를 구비한 단말장치(21)에 의해서 이루어진다.

도 2는 도 1의 영상처리장치를 확대하여 나타낸 블록 구성도이고, 도 3은 도 2의 k-공간 데이터 획득부에서 획득된 k-공간 데이터의 예시도이다.

도 2에 도시된 바와 같이, k-공간 데이터 재구성 장치는 k-공간 데이터 획득부(100), 제2 영역 데이터 재구성부(200), 제3 영역 데이터 재구성부(300), 최종 데이터 생성부(400), 제1 상관관계 연산부(500) 및 제2 상관관계 연산부(600)를 포함한다.

k-공간 데이터 획득부(100)는 다중 레벨 샘플링 기법을 이용하여 k-공간 데이터를 획득하며, 도 2는 k-공간 데이터 획득부(100)에서 획득된 k-공간 데이터의 예시도이다.

도 3에 도시된 바와 같이, k-공간 데이터 획득부(100)는 제1 주파수 대역의 신호를 나이퀴스트 샘플링하여 k-공간(10)의 중심을 포함하는 제1 영역(A)의 데이터를 획득한다.

k-공간 데이터 획득부(100)는 제1 주파수 대역보다 높은 주파수 대역을 갖는 제2 주파수 대역의 신호를 일정한 간격으로 언더 샘플링하여 제2 영역(B)의 데이터를 획득한다. 언더 샘플링은 나이퀴스트 샘플링보다 샘플링 비율이 낮으므로, 언더 샘플링을 통해 획득된 제2 영역(B)에는 미싱 데이터(missing data)가 존재한다.

다음으로, k-공간 데이터 획득부(100)는 제2 주파수 대역보다 높은 주파수 대역을 갖는 제3 주파수 대역의 신호를 랜덤하게 언더 샘플링하여 제3 영역(C)의 데이터를 획득한다. 랜덤 언더 샘플링은 나이퀴스트 샘플링보다 샘플링 비율이 낮으므로, 랜덤 언더 샘플링을 통해 획득된 제3 영역(C)에는 미싱 데이터(missing data)가 존재한다.

k-공간(10)은 중심으로 갈수록 저주파수 영역이고 가장자리로 갈수록 고주파수 영역이므로, 제1 영역(A)의 주파수 대역은 제2 영역(B)의 주파수 대역보다 낮은 주파수 대역이고, 제2 영역(B)의 주파수 대역은 제3 영역(C)의 주파수 대역보다 낮은 주파수 대역임을 알 수 있다.

도 3에서 제1 내지 제3 영역(A~C)의 크기 및 모양은 예시에 불과하며, 제1 내지 제3 영역(A~C)의 주파수 대역 범위에 따라 제1 내지 제3 영역(A~C)의 크기 및 모양은 실시 변경 가능하다.

제2 영역 데이터 재구성부(200)는 다중 코일의 컨볼루션 보간법을 이용하여 k-공간 데이터 획득부(100)에서 획득되지 않은 제2 영역(B)의 미싱 데이터를 복원하여 제2 영역(B)의 재구성 데이터를 생성한다.

보다 구체적으로, 제2 영역 데이터 재구성부(200)는 제1 상관관계 연산부(500)로부터 제1 상관관계 계수를 입력 받고, 제1 상관관계 계수를 획득된 제2 영역(B)의 데이터 및 제2 영역(B)의 미싱 데이터에 적용하여 제2 영역(B)의 미싱 데이터를 복원한다. 그리고, 제2 영역 데이터 재구성부(200)는 획득된 제2 영역(B)의 데이터와 복원된 미싱 데이터를 결합하여 제2 영역(B)의 재구성 데이터를 생성한다.

제1 상관관계 연산부(500)가 제1 상관관계 계수를 연산하는 방법은 아래에서 보다 상세하게 설명하도록 한다.

도 4는 도 2의 제2 영역 데이터 재구성부에서 재구성된 k-공간 데이터의 예시도로서, 도 3의 제2 영역은 제2 영역 데이터 재구성부(200)에서 재구성된 재구성 데이터를 포함한다.

제3 영역 데이터 재구성부(300)는 고주파수의 전역적 및 지역적 특성을 나타내는 희소성 정보를 이용하여 k-공간 데이터 획득부(100)에서 획득되지 않은 제3 영역의 미싱 데이터를 복원하여 제3 영역(C)의 재구성 데이터를 생성한다. 도 4를 참조하여 제3 영역 데이터 재구성부(300)의 동작을 설명한다.

도 5는 고주파수의 전역적 및 지역적 특성을 나타내는 희소성 정보를 이용하여 제3 영역(C)의 미싱 데이터를 복원하여 제3 영역(C)의 재구성 데이터를 생성하는 방법을 나타내는 도면이고, 도 6은 이미지 도메인, k-공간 도메인 및 희소성 도메인 사이의 관계도이다.

도 5에 도시된 바와 같이, 제3 영역 데이터 재구성부(300)는 획득된 제1 내지 제3 영역(A~C)의 데이터를 역퓨리에 변환(Inverse Fourier Transform)하여 엘리어싱 이미지(aliasing image)가 포함된 제1 영상(51)을 생성한다. 이때, 제1 영상(51)은 획득된 제1 영역(A)의 데이터, 제2 영역(B)의 재구성 데이터 및 획득된 제3 영역(C)의 데이터를 역퓨리에 변환한 영상일 수도 있다.

제3 영역 데이터 재구성부(300)는 제1 영상(51)을 희소성 변환(Sparsifying Transform)하여 제2 영상(52)을 생성한다. 도 6에 도시된 도메인 사이의 관계도를 참조하면, 제2 영상(52)의 제1 면(52-1)은 k-공간의 제1 영역(A)과 제2 영역(B)에 대응되는 영상이고, 제2 내지 제4면(52-2, 52-3 52-4)은 k-공간의 제3 영역(C)에 대응되는 영상일 수 있다.

다음으로, 제3 영역 데이터 재구성부(300)는 획득된 제3 영역(C)의 데이터를 역퓨리에 변환하여 제3 영상(53)을 생성한다. 이때, 제2 영상(52) 중 제3 영역(C)의 데이터에 의해 생성된 영상인 제2 내지 제4면(52-2, 52-3, 52-4)은 지역적 특성을 갖는 정보이고, 제3 영상(53)은 전역적 특성을 갖는 정보이다.

제3 영역 데이터 재구성부(300)는 제2 영상(52)의 제2 내지 제4면(52-2, 52-3, 52-4)과 제3 영상(53)의 전역적 및 지역적 특성을 나타내는 희소성 정보를 L1 최소화하여 상기 제3 영역(C)의 미싱 데이터를 복원하고, 복원된 미싱 데이터와 획득된 데이터를 결합하여 제3 영역(C)의 재구성 데이터를 생성한다.

도 7은 도 1의 최종 데이터 생성부(400)에서 생성되는 k-공간의 제1 최종 데이터의 예시도이다.

도 7에 도시된 바와 같이, 최종 데이터 생성부(400)는 획득된 제1 영역(A)의 데이터, 제2 영역(B)의 재구성 데이터 및 제3 영역(C)의 재구성 데이터를 결합하여 k-영역의 제1 최종 데이터를 생성한다. 이때, 제1 최종 데이터의 제2 영역(B)과 제3 영역(C) 사이에는 불연속적인 경계가 존재할 수 있다.

따라서, 최종 데이터 생성부(400)는 제2 상관관계 연산부(600)로부터 입력되는 제2 상관관계 계수를 제2 영역(B)의 재구성 데이터 및 제3 영역(C)의 재구성 데이터에 적용하여, 자아 일치성 원리를 기반으로 제2 영역(B) 및 제3 영역(C)의 미싱 데이터를 재복원하고, 재복원된 미싱 데이터를 포함하는k-공간의 제2 최종 데이터를 생성한다. 제2 영역(B)과 제3 영역(C)의 미싱 데이터를 제2 상관관계 계수를 이용하여 자아 일치성의 원리로 재복원함으로써, 제2 영역(B)과 제3 영역(C) 사이 신호의 불연속성이 제거될 수 있다.

도 8은 도 1의 최종 데이터 생성부(400)에서 생성되는 k-공간의 제2 최종 데이터의 예시도로서, 제2 최종 데이터는 제1 최종 데이터보다 제2 영역(B)과 제3 영역(C) 사이의 신호 불연속성이 개선된 데이터이다.

제1 상관관계 연산부(500) 및 제2 상관관계 연산부(600) 각각은 상기한 제1 상관관계 계수 및 제2 상관관계 계수를 연산한다. 본원의 제1 상관관계 연산부(500) 및 제2 상관관계 연산부(600)는 한국등록특허 제10-1105352호(명칭: 적응적 셀프 캘리브레이션이 가능한 병렬 자기 공명 영상 장치, 그 영상 방법 및 그 기록 매체)의 배경기술에 기재된 방법으로, 병렬 자기 공명 기법에서 알려진 방법을 통해 연산된다.

다만, 제1 상관관계 계수는 제1 영역(A)의 획득 데이터를 캘리브레이션하여 얻어진 계수이다.

제2 상관관계 계수는 제1 영역(A)의 획득 데이터에서 제2 영역(B)의 재구성 데이터까지 캘리브레이션의 영역을 확장하여 얻어진 계수로서, 본 발명에서는 캘리브레이션 영역을 확장하여 제2 상관관계 계수의 정확도를 높일 수 있다.

또한, 제2 상관관계 계수를 이용하여 제1 최종 데이터를 재복원함으로써, 저주파수 영역(본 발명에서 제1 및 제2 영역에 해당됨)에서 나타나는 엘리어싱 인공물을 제거할 수 있고, 고주파수 영역(본 발명에서 제3 영역에 해당됨)과 저주파수 영역 사이의 신호 불연속성을 제거할 수 있다.

마지막으로, 본 발명에서는 제2 영역의 미싱 데이터를 복원하기 위해서는 컨볼루션 보간법을 사용하고 제3 영역의 미싱 데이터를 복원하기 위해서는 전역적 및 지역적 특성을 나타내는 희소성 정보를 사용함으로써, k-공간에서 미싱 데이터를 복원함에 있어서 정확도를 높일 수 있고 고주파수 영역에서 나타나는 잡음의 효과를 억제할 수 있다.

도 9는 본 발명에 따른 자기공명영상 장치를 이용한 자기공명영상 획득 방법을 나타내는 플로우 차트이고, 도 10은 도 9의 S920 단계를 나타내는 플로우 차트이고, 도 11은 도 9의 S930 단계를 나타내는 플로우 차트이다.

도 9에 도시된 바와 같이, k-공간 데이터 획득부(100)는 다중 레벨 샘플링 기법을 이용하여 도 3과 같은 k-공간 데이터를 획득한다(S910).

이때, 획득된 제1 영역(A)의 데이터는 제1 주파수 대역의 신호를 나이퀴스트 샘플링하여 획득한 데이터이고, 획득된 제2 영역(B)의 데이터는 제1 주파수 대역보다 높은 주파수 대역을 갖는 제2 주파수 대역의 신호를 일정한 간격으로 언더 샘플링하여 획득한 데이터이고, 획득된 제3 영역(C)의 데이터는 제2 주파수 대역보다 높은 주파수 대역을 갖는 제3 주파수 대역의 신호를 랜덤 샘플링하여 획득한 데이터이다. 제1 내지 제3 영역(A~C)의 크기와 모양은 제1 내지 제3 주파수 대역의 범위에 따라 가변할 수 있다.

제2 영역 데이터 재구성부(200)는 컨볼루션 보간법을 이용하여 k-공간 데이터 획득부(100)에서 획득되지 않은 제2 영역(B)의 미싱 데이터를 복원하여 제2 영역(B)을 재구성한다(S920).

보다 구체적으로, 도 9에 도시된 바와 같이, 제1 상관관계 연산부(500)는 k-공간 데이터 획득부(100)에서 획득된 제1 영역(A)의 데이터를 캘리브레이션 데이터로 하여 제1 상관관계 계수를 연산하여 이를 제2 영역 데이터 재구성부(200)로 출력한다(S921).

제2 영역 데이터 재구성부(200)는 제1 상관관계 계수를 획득된 제2 영역(B)의 데이터 및 미싱 데이터에 적용하여 제2 영역(B)의 미싱 데이터를 복원한다(S922).

제2 영역 데이터 재구성부(200)는 획득된 제2 영역(B)의 데이터와 상기 (S922) 단계에서 복원된 미싱 데이터를 결합하여 제2 영역(B)의 재구성 데이터를 생성한다(S923).

다시 도 9로 돌아와서, 제3 영역 데이터 재구성부(300)는 전역적 및 지역적 특성을 나타내는 희소성 정보를 이용하여 k-공간 데이터 획득부(100)에서 획득되지 않은 제3 영역(C)의 미싱 데이터를 복원하여 제3 영역(C)을 재구성한다(S930).

보다 구체적으로, 도 11에 도시된 바와 같이, 제3 영역 데이터 재구성부(300)는 제1 내지 제3 영역(A~C)의 획득 데이터를 역퓨리에 변환하여 엘리어싱 이미지가 포함되는 제1 영상(51)을 생성한다(S931).

이때, 제1 영상(51)은 획득된 제1 영역(A)의 데이터, 제2 영역(B)의 재구성 데이터 및 획득된 제3 영역(C)의 데이터를 역퓨리에 변환한 영상일 수도 있다.

제3 영역 데이터 재구성부(300)는 제1 영상(51)을 희소성 변환하여 제2 영상(52)을 생성한다(S932). 이때, 도 6과 같이 제2 영상(52)의 제1면(52-1)은 k-공간의 제1 영역(A)과 제2 영역(B)에 대응되는 영상이고, 제2 내지 제4면(52-2, 52-3 52-4)은 k-공간의 제3 영역(C)에 대응되는 영상일 수 있다.

제3 영역 데이터 재구성부(300)는 획득된 제3 영역(C)의 데이터를 역퓨리에 변환하여 제3 영상(53)을 생성한다(S933).

제2 영상(52) 중 제3 영역(C)의 획득 데이터에 의해 생성된 영상(도5의 제2 내지 제4면에 해당됨, 지역적 특성 정보)과 제3 영상(53, 전역적 특성 정보)을 L1 최소화하여 제3 영역(C)의 미싱 데이터를 복원한다(S934).

제3 영역(C)의 획득 데이터와 복원된 제3 영역(C)의 미싱 데이터를 결합하여 제3 영역의 재구성 데이터를 생성한다(S935).

최종 데이터 생성부(400)는 상기 (S910) 단계에서 획득된 제1 영역(A)의 데이터와, 상기 (S920) 단계에서 재구성된 제2 영역(B)의 재구성 데이터와, 상기 (S930)단계에서 재구성된 제3 영역(C)의 재구성 데이터를 결합하여 k-공간의 제1 최종 데이터를 생성한다(S940).

다음으로, 제2 상관관계 연산부(600)는 획득된 제1 영역(A)의 데이터와 제2 영역(B)의 재구성 데이터를 캘리브레이션하여 제2 상관관계 계수를 연산하여 최종 데이터 생성부(400)로 출력한다(S950).

최종 데이터 생성부(400)는 제2 상관관계 계수를 제2 영역(B)의 재구성 데이터 및 제3 영역(C)의 재구성 데이터에 자아 일치성의 원리로 적용하여 제2 영역(B)의 미싱 데이터 및 제3 영역(C)의 미싱 데이터를 재복원하여 k-공간의 제2 최종 데이터를 생성한다(S960).

이때, 제2 최종 데이터는 제1 최종 데이터에 비해 제2 영역(B)과 제3 영역(C) 사이의 신호 불연속성이 제거된 데이터이다.

본 발명에서는 주파수 대역별로 적절한 기법을 이용하여 미싱 데이터를 복원함으로써, 미싱 데이터의 복원 정확도를 높을 수 있고, 고주파수 영역에서 나타나는 잡음의 효과를 억제할 수 있다.

본 발명에서는 제2 상관관계 계수를 연산함에 있어서 캘리브레이션 영역을 제2 영역(B)의 재구성 데이터까지 확장함으로써, 제2 상관관계 계수의 정확도를 높일 수 있다.

또한, 정확도가 높은 상관관계 계수를 이용하여 제2 영역(B)과 제3 영역(C)의 미싱 데이터를 재복원함으로써, 제3 영역(C)에 비해 주파수 대역이 낮은 제1 및 제2 영역(A, B)에서 나타나는 엘리어싱 인공물을 제거할 수 있고, 제1 최종 데이터에 비해 제2 영역(B)과 제3 영역(C) 사이의 신호 불연속성이 제거된 제2 최종 데이터를 생성할 수 있다.

아래에서는 도 12 내지 도 15의 실험 데이터를 통해 종래 압축 센싱 기법(CS) 및 병렬 센싱 기법(GRAPPA)와 본 발명의 기법(Proposed method)을 비교해 본다.

도 12는 종래 압축 센싱 기법(CS), 병렬 자기 공명 기법(GRAPPA) 및 본 발명의 데이터 재구성 방법(Proposed)의 데이터 획득 결과(a), 복원 영상(b), 확대 영상(c) 및 기준 뇌 영상과의 차 영상(d)을 나타내는 도면이다.

도 12에 x3은 나이퀴스트 비율에 비해 3배 적게 샘플링하여 획득한 k-공간의 데이터를 의미하고, x7은 나이퀴스트 비율에 비해 7배 적게 샘플링하여 획득한 k-공간의 데이터를 의미한다. 3배 적게 샘플링한 영상이 7배 적게 샘플링한 영상에 비해 노이즈가 적은 것을 알 수 있다.

도 12에 도시된 바와 같이, 본 발명의 기법을 통해 재구성된 k-공간의 데이터를 통해 얻어지는 뇌 영상은 기준 뇌 영상과의 차 영상이 거의 존재하지 않는 반면, 기존 압축 센싱 기법(CS) 및 병렬 자기 공명 기법(GARAPPA)에 의해 얻어지는 뇌 영상은 기준 뇌 영상과의 차 영상이 존재하는 것을 알 수 있다.

도 13내지 도 15는 종래 압축 센싱 기법(CS), 병렬 자기 공명 기법(GRARPPA) 및 본 발명의 데이터 재구성 방법(Proposed Method) 사이의 성능 차이를 나타내는 도면으로, 도 13은 기준 뇌와의 차이를 나타내는 그래프이고, 도 14는 신호 대 잡음 비를 나타내는 그래프이고, 도 15는 고주파수의 오류를 양적으로 나타내는 그래프이다.

도 13에 도시된 바와 같이, 기준 뇌와의 차이는 병렬 자기 공명 기법(GRAPPA), 압축 센싱 기법(CS) 및 본 발명의 기법(Proposed Method) 순으로 낮아지며, 본 발명의 기법은 종래 기법에 비해 기준 뇌와의 오류가 낮은 효과가 있다.

도 14에 도시된 바와 같이, 신호 대 잡음 비는 본 발명의 기법(Proposed Method), 압축 센싱 기법(CS) 및 병렬 자기 공명 기법(GRAPPA) 순으로 낮아지며, 본 발명의 기법은 종래 기법에 비해 신호 대 잡음 비율이 높은 효과가 있다.

도 15에 도시된 바와 같이, 고주파수의 오류는 병렬 자기 공명 기법(GRAPPA), 압축 센싱 기법(CS) 및 본 발명의 기법(Proposed Method) 순으로 낮아지며, 본 발명의 기법은 종래 기법에 비해 고주파수의 오류가 낮은 효과가 있다.

상기한 도 12 내지 도 15의 실험 데이터를 통해 살펴본 바와 같이, 본 발명의 기법은 종래 기법에 비해 기준 영상과의 오차가 낮으며, 신호 대 잡음 비가 우수하며, 고주파수의 오류가 낮은 것을 알 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

100: k-공간 데이터 획득부
200: 제2 영역 데이터 재구성부
300: 제3 영역 데이터 재구성부
400: 최종 데이터 생성부
500: 제1 상관관계 연산부
600: 제2 상관관계 연산부

Claims

자기공명영상 장치를 이용한 자기공명영상 획득 방법에 있어서,
(a) 다중 레벨 샘플링을 통해 제1 내지 제3 영역으로 구분되는 k-공간 데이터를 획득하는 단계,
(b) 다중 코일의 컨볼루션 보간법을 이용하여 상기 제2 영역에 대한 미싱 데이터를 복원하여 상기 제2 영역을 재구성하는 단계,
(c) 전역적 및 지역적 특성을 나타내는 희소성 정보를 이용하여 상기 제3 영역에 대한 미싱 데이터를 복원하여 상기 제3 영역을 재구성하는 단계, 및
(d) 상기 (a)단계에서 획득된 상기 제1 영역의 데이터, 상기 (b)단계에서 재구성된 상기 제2 영역의 재구성 데이터, 및 상기 (c) 단계에서 재구성된 상기 제3 영역의 재구성 데이터를 결합하여 k-공간의 제1 최종 데이터를 생성하는 단계를 포함하되,
상기 제1 영역은 상기 k-공간의 중심을 포함하고, 상기 제1 영역의 데이터는 상기 제2 영역의 데이터보다 낮은 주파수 대역을 가지고, 상기 제2 영역의 데이터는 상기 제3 영역의 데이터보다 낮은 주파수 대역을 갖는 자기공명영상 장치를 이용한 자기공명영상 획득 방법.
제1항에 있어서,
상기 (a) 단계에서,
상기 제1 영역의 데이터는 제1 주파수 대역의 신호를 나이퀴스트 샘플링하여 획득한 데이터이고, 상기 제2 영역의 데이터는 상기 제1 주파수 대역보다 높은 주파수 대역을 갖는 제2 주파수 대역의 신호를 일정한 간격으로 언더 샘플링하여 획득한 데이터이고, 상기 제3 영역의 데이터는 제2 주파수 대역보다 높은 주파수 대역을 갖는 제3 주파수 대역의 신호를 랜덤 언더 샘플링하여 획득한 데이터인 자기공명영상 장치를 이용한 자기공명영상 획득 방법.
제2항에 있어서,
상기 제1 영역 내지 제3 영역의 크기와 모양은 상기 제1 내지 제3 주파수 대역의 범위에 대응하여 가변하는 자기공명영상 장치를 이용한 자기공명영상 획득 방법.
제1항에 있어서,
상기 (b) 단계는,
(b-1) 상기 (a) 단계에서 획득된 상기 제1 영역의 데이터를 캘리브레이션하여 제1 상관관계 계수를 연산하는 단계,
(b-2) 상기 제1 상관관계 계수를 이용하여 상기 컨볼루션 보간법으로 상기 제2 영역의 미싱 데이터를 복원하는 단계, 및
(b-3) 상기 (a) 단계에서 획득된 제2 영역의 데이터와 상기 복원된 제2 영역의 미싱 데이터를 결합하여 상기 제2 영역의 재구성 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 자기공명영상 장치를 이용한 자기공명영상 획득 방법.
제1항에 있어서,
상기 (c) 단계는,
(c-1) 상기(a) 단계에서 획득된 상기 제1 영상의 데이터 및 상기 제3 영상의 데이터와, 상기 제2 영상의 재구성 데이터를 역퓨리에 변환하여 엘리어싱 이미지가 포함되는 제1 영상을 생성하는 단계,
(c-2) 상기 제1 영상을 희소성 변환하여 제2 영상을 생성하는 단계,
(c-3) 상기 (a) 단계에서 획득된 상기 제3 영역의 데이터를 역퓨리에 변환하여 제3 영상을 생성하는 단계,
(c-4) 상기 제2 영상 중 상기 제3 영역의 데이터에 의해 생성된 영상과 상기 제3 영상을 L1 최소화를 통하여 조합하고 상기 제3 영역의 미싱 데이터를 복원하는 단계, 및
(c-5) 상기 획득된 제3 영역의 데이터와 상기 복원된 제3 영역의 미싱 데이터를 결합하여 상기 제3 영역의 재구성 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 자기공명영상 장치를 이용한 자기공명영상 획득 방법.
제1항에 있어서,
상기 (c) 단계는,
(c-1) 상기 (a) 단계에서 획득된 상기 제1 내지 제3 영역의 데이터를 역퓨리에 변환하여 엘리어싱 이미지가 포함되는 제1 영상을 생성하는 단계,
(c-2) 상기 제1 영상을 희소성 변환하여 제2 영상을 생성하는 단계,
(c-3) 상기 (a) 단계에서 획득된 상기 제3 영역의 데이터를 역퓨리에 변환하여 제3 영상을 생성하는 단계,
(c-4) 상기 제2 영상 중 상기 제3 영역의 데이터에 의해 생성된 영상과 상기 제3 영상을 L1 최소화를 통하여 조합하고 상기 제3 영역의 미싱 데이터를 복원하는 단계, 및
(c-5) 상기 획득된 제3 영역의 데이터와 상기 복원된 제3 영역의 미싱 데이터를 결합하여 상기 제3 영역의 재구성 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 자기공명영상 장치를 이용한 자기공명영상 획득 방법.
제1항에 있어서,
(e) 상기(a) 단계에서 획득된 상기 제1 영역의 데이터와 상기 제2 영역의 재구성 데이터를 캘리브레이션하여 제2 상관관계 계수를 연산하는 단계, 및
(f) 상기 제2 상관관계 계수를 상기 제2 영역의 재구성 데이터 및 상기 제3 영역의 재구성 데이터에 자아 일치성 원리를 기반으로 하는 컨볼루션 보간법을 적용하여 상기 제2 영역의 미싱 데이터 및 상기 제3 영역의 미싱 데이터를 재복원하여 k-공간의 제2 최종 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하는 자기공명영상 장치를 이용한 자기공명영상 획득 방법.
제7항에 있어서,
상기 제2 최종 데이터는 상기 제1 최종 데이터보다 상기 제2 영역과 상기 제3 영역 사이의 신호 불연속성이 개선된 데이터인 자기공명영상 장치를 이용한 자기공명영상 획득 방법.
자기공명영상 장치에 있어서,
다중 레벨 샘플링을 통해 제1 내지 제3 영역으로 구분되는 k-공간 데이터 획득부,
다중 코일의 컨볼루션 보간법을 이용하여 상기 제2 영역에 대한 미싱 데이터를 복원하여 상기 제2 영역을 재구성하는 제2 영역 데이터 재구성부,
전역적 및 지역적 특성을 나타내는 희소성 정보를 이용하여 상기 제3 영역에 대한 미싱 데이터를 복원하여 상기 제3 영역을 재구성하는 제3 영역 데이터 재구성부, 및
상기 k-공간 데이터 획득부에서 획득된 상기 제1 영역의 데이터, 상기 제2 영역 데이터 재구성부에서 재구성된 상기 제2 영역의 재구성 데이터, 및 상기 제3 영역 데이터 재구성부에서 재구성된 데이터를 결합하여 k-공간의 제1 최종 데이터를 생성하는 최종 데이터 생성부를 포함하되,
상기 제1 영역은 상기 k-공간의 중심을 포함하고, 상기 제1 영역의 데이터는 상기 제2 영역의 데이터보다 낮은 주파수 대역을 가지고, 상기 제2 영역의 데이터는 상기 제3 영역의 데이터보다 낮은 주파수 대역을 갖는 자기공명영상 장치.
제9항에 있어서,
상기 k-공간 데이터 획득부는,
상기 제1 주파수 대역의 신호를 나이퀴스트 샘플링하여 상기 제1 영역의 데이터를 획득하고, 상기 제1 주파수 대역보다 높은 주파수 대역을 갖는 제2 주파수 대역의 신호를 일정한 간격으로 언더 샘플링하여 상기 제2 영역의 데이터를 획득하고, 상기 제2 주파수 대역보다 높은 주파수 대역을 갖는 제3 주파수 대역의 신호를 랜덤 언더 샘플링하여 상기 제3 영역의 데이터를 획득하는 자기공명영상 장치.
제9항에 있어서,
상기 k-공간 데이터 획득부에서 획득된 상기 제1 영역의 데이터를 캘리브레이션하여 제1 상관관계 계수를 연산하는 제1 상관관계 연산부, 및
상기 획득된 제1 영역의 데이터와 상기 제2 영역의 재구성 데이터를 캘리브레이션하여 제2 상관관계 계수를 연산하는 제2 상관관계 연산부를 더 포함하는 자기공명영상 장치.
제11항에 있어서,
상기 제2 영역 데이터 재구성부는 상기 제1 상관관계 계수를 상기 제2 영역에 적용하여 상기 제2 영역의 미싱 데이터를 복원하는 자기공명영상 장치.
제11항에 있어서,
상기 최종 데이터 생성부는 상기 제2 상관관계 계수를 자아 일치성의 원리를 이용하여 상기 재구성된 제2 영역의 데이터 및 상기 재구성된 제3 영역의 데이터에 적용하여 상기 제2 및 제3 영역의 미싱 데이터를 재복원하여 제2 최종 데이터를 생성하는 자기공명영상 장치.