KR101351584B1 - 자기 공명 영상에서 지질에 의한 왜곡을 제거하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

자기 공명 영상에서 지질에 의한 왜곡을 제거하기 위한 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR101351584B1
KR101351584B1 KR1020120107489A KR20120107489A KR101351584B1 KR 101351584 B1 KR101351584 B1 KR 101351584B1 KR 1020120107489 A KR1020120107489 A KR 1020120107489A KR 20120107489 A KR20120107489 A KR 20120107489A KR 101351584 B1 KR101351584 B1 KR 101351584B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
lipid
metabolite
voxel
amount
Prior art date
Application number
KR1020120107489A
Other languages
English (en)
Inventor
김동현
이준성
김민오
남윤호
조은혜
Original Assignee
연세대학교 산학협력단
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 연세대학교 산학협력단, 삼성전자주식회사 filed Critical 연세대학교 산학협력단
Priority to KR1020120107489A priority Critical patent/KR101351584B1/ko
Priority to US13/845,248 priority patent/US9710906B2/en
Priority to EP13162917.2A priority patent/EP2713176A3/en
Priority to CN201310432072.9A priority patent/CN103654786B/zh
Application granted granted Critical
Publication of KR101351584B1 publication Critical patent/KR101351584B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves  involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/483—NMR imaging systems with selection of signals or spectra from particular regions of the volume, e.g. in vivo spectroscopy
    • G01R33/485—NMR imaging systems with selection of signals or spectra from particular regions of the volume, e.g. in vivo spectroscopy based on chemical shift information [CSI] or spectroscopic imaging, e.g. to acquire the spatial distributions of metabolites
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/5607—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution by reducing the NMR signal of a particular spin species, e.g. of a chemical species for fat suppression, or of a moving spin species for black-blood imaging
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

적어도 하나의 복셀을 포함하는 MR 영상을 획득하고, 획득된 MR 영상으로부터 각각의 복셀에 대한 데이터를 획득하며, 획득된 데이터를 이용하여 지질 관련 스펙트럼을 추정하고, 그리고 획득된 데이터에서 추정된 지질 관련 스펙트럼을 제거하는 것을 특징으로 하는 MR(Magnetic Resonance) 영상에서 지질에 의한 왜곡을 제거하기 위한 방법이 개시된다.

Description

자기 공명 영상에서 지질에 의한 왜곡을 제거하기 위한 방법 및 장치{THE METHOD AND APPARATUS FOR REMOVING DISTORTION BY LIPID FROM A MAGNETIC RESONANCE IMAGE}
본 발명은 자기 공명 영상에서 지질에 의한 왜곡을 제거하기 위한 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 특정하게는 자기 공명 영상의 스펙트럼에서 지질 성분의 스펙트럼을 획득하고 제거하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
자기 공명 분광 영상(MRSI; Magnetic Resonance Spectroscopic Imaging)은 비침습적으로 대상체의 영상을 획득하는 방식으로, 신체 조직의 대사물 (metabolite) 이나 생화학적 정보의 분포를 보여주는 방식이다.
MRSI는 각각의 영상 복셀(voxel)에서의 대사물에 관한 스펙트럼 정보를 포함하고 있다. MRSI 에서 관심이 있는 대사물의 양은 MRI(MRI; Magnetic Resonance Imaging) 에서 촬영된 수분이나 지질보다 훨씬 양이 작아서, 기존의 MRI 방식에 비해 신호대잡음비(SNR; signal to noise ratio)가 떨어지고 그러므로 복셀의 크기(voxel size)가 큰 편이다.
스펙트럼 정보에서 대사물의 피크값(peak)들은 라인 확장(Line-broadening)과 B0 불균형성(inhomogeneity)에 의한 화학적 시프트(chemical shift) 영향을 받는다. 그러므로, 대사물 스펙트럼에서 대사물의 양을 정확히 측정하기 위해서는 수분이나 지질에 의하여 생기는 큰 신호를 제거해줄 필요가 있다.
본원의 일 실시예에 따라, MR(Magnetic Resonance) 영상에서 지질에 의한 왜곡을 제거하기 위한 방법이 제공된다. 본원의 일 실시예에 따른 방법은, 적어도 하나의 복셀(Voxel)을 포함하는 MR 영상을 획득하는 단계, 획득된 MR 영상으로부터 각각의 복셀에 대한 데이터를 획득하는 단계, 획득된 데이터를 이용하여 지질 관련 스펙트럼을 추정하는 단계 및 획득된 데이터에서 추정된 지질 관련 스펙트럼을 제거하는 단계를 포함할 수 있다.
또한 본원의 일 실시예에 따른 획득된 MR 영상으로부터 각각의 복셀에 대한 데이터를 획득하는 단계는, 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계 및 획득된 스펙트럼 데이터를 이용하여 각각의 복셀에 포함된 지질의 양을 나타내는 지도 및 대사물의 양을 나타내는 지도 중 적어도 하나를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 획득된 데이터를 이용하여 지질 관련 스펙트럼을 추정하는 단계는, 지질의 양을 나타내는 지도를 이용하여 제 1 지질 데이터를 획득하는 단계, 대사물의 양을 나타내는 지도를 이용하여 대사물 데이터를 획득하는 단계, 획득된 제 1 지질 데이터에서 획득된 대사물 데이터를 제거함으로써, 제 2 지질 데이터를 획득하는 단계 및 획득된 제 2 지질 데이터와 MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 이용하여 지질 관련 스펙트럼을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 지질의 양을 나타내는 지도를 이용하여 제 1 지질 데이터를 획득하는 단계는, 생성된 지질의 양을 나타내는 지도에서 소정의 기준을 만족하는 적어도 하나의 복셀들을 포함하는 마스크를 설정하는 단계, 마스크에 포함되는 적어도 하나의 복셀에 대한 스펙트럼을 제 1 지질 데이터로서 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 소정의 기준은, 복셀에 포함될 수 있는 지질의 최대 양에 대한 비율을 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 지질의 양을 나타내는 지도를 이용하여 제 1 지질 데이터를 획득하는 단계는, 제 1 지질 데이터를 특이값 분해(SVD; Singular Value Decomposition) 과정을 통하여 재구성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 대사물의 양을 나타내는 지도를 이용하여 대사물 데이터를 획득하는 단계는, 지질의 양보다 대사물의 양이 더 많이 포함된 적어도 하나의 복셀을 포함하는 마스크를 설정하는 단계, 및 마스크에 포함되는 적어도 하나의 복셀에 대한 스펙트럼을 대사물 데이터로서 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 대사물의 양을 나타내는 지도를 이용하여 대사물 데이터를 획득하는 단계는, 대사물 데이터를 특이값 분해(SVD) 과정을 통하여 재구성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 대사물의 양을 나타내는 지도를 이용하여 대사물 데이터를 획득하는 단계는, 재구성된 대사물 데이터 중 최대의 피크 값을 갖는 스펙트럼을 추출하는 단계 및 추출된 스펙트럼을 대사물 데이터로서 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 획득된 제 1 지질 데이터에서 획득된 대사물 데이터를 제거함으로써 제 2 지질 데이터를 획득하는 단계는, 재구성된 제 1 지질 데이터와 재구성된 대사물 데이터의 상관 관계(correlation)를 결정하는 단계, 결정된 상관 관계와 미리 설정된 임계값에 기초하여 재구성된 제 1 지질 데이터 중 적어도 하나를 선택하는 단계 및 선택된 제 1 지질 데이터에서 획득된 대사물 데이터를 제거하여 제 2 지질 데이터를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 임계값은, MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터 중 대사물 데이터의 손실율 및 대사물 데이터에 포함된 지질의 비율 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 획득된 제 2 지질 데이터와 MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 이용하여 지질 관련 스펙트럼을 추정하는 단계는, 획득된 제 2 지질 데이터에 MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 투영(projection)하여 지질 관련 스펙트럼을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 획득된 데이터에서 추정된 지질 관련 스펙트럼을 제거하는 단계는, MR 영상의 각각의 복셀에 대하여 획득된 스펙트럼 데이터에서 추정된 지질 관련 스펙트럼을 제거하는 단계를 포함할 수 있다.
본원의 다른 실시예에 따라 MR 영상에서 지질에 의한 왜곡을 제거하기 위한 장치가 제공된다. 본원의 일 실시예에 따른 장치는, 적어도 하나의 복셀을 포함하는 MR 영상을 획득하는 영상 획득부, 획득된 MR 영상으로부터 각각의 복셀에 대한 데이터를 획득하는 복셀 데이터 획득부, 획득된 데이터를 이용하여 지질 관련 스펙트럼을 추정하는 스펙트럼 추정부 및 획득된 데이터에서 추정된 지질 관련 스펙트럼을 제거하는 편집부를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 복셀 데이터 획득부는, 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 획득하는 스펙트럼 획득부 및 획득된 스펙트럼 데이터를 이용하여 각각의 복셀에 포함된 지질의 양을 나타내는 지도 및 대사물의 양을 나타내는 지도 중 적어도 하나를 생성하는 지도 생성부를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 스펙트럼 추정부는, 지질의 양을 나타내는 지도를 이용하여 제 1 지질 데이터를 획득하는 제 1 지질 데이터 획득부, 대사물의 양을 나타내는 지도를 이용하여 대사물 데이터를 획득하는 대사물 데이터 획득부, 획득된 제 1 지질 데이터에서 획득된 대사물 데이터를 제거함으로써 제 2 지질 데이터를 획득하는 제 2 지질 데이터 획득부를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 스펙트럼 추정부는, 획득된 제 2 지질 데이터와 MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 이용하여 지질 관련 스펙트럼을 추정할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 제 1 지질 데이터 획득부는, 생성된 지질의 양을 나타내는 지도에서 소정의 기준을 만족하는 적어도 하나의 복셀들을 포함하는 마스크를 설정하는 지질 마스크 설정부를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 제 1 지질 데이터 획득부는, 마스크에 포함되는 적어도 하나의 복셀에 대한 스펙트럼을 제 1 지질 데이터로서 획득할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 소정의 기준은, 복셀에 포함될 수 있는 지질의 최대 양에 대한 비율을 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 제 1 지질 데이터 획득부는, 제 1 지질 데이터를 특이값 분해(SVD) 과정을 통하여 재구성하는 지질 데이터 재구성부를 더 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 대사물 데이터 획득부는, 지질의 양보다 대사물의 양이 더 많이 포함된 적어도 하나의 복셀을 포함하는 마스크를 설정하는 대사물 마스크 설정부를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 대사물 데이터 획득부는, 마스크에 포함되는 적어도 하나의 복셀에 대한 스펙트럼을 대사물 데이터로서 획득할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 대사물 데이터 획득부는, 대사물 데이터를 특이값 분해(SVD) 과정을 통하여 재구성하는 대사물 데이터 재구성부를 더 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 대사물 데이터 획득부는, 재구성된 대사물 데이터 중 최대의 피크 값을 갖는 스펙트럼을 추출하는 추출부 및 추출된 스펙트럼을 대사물 데이터로서 결정하는 결정부를 더 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 제 2 지질 데이터 획득부는, 재구성된 제 1 지질 데이터와 재구성된 대사물 데이터의 상관 관계를 결정하는 상관관계 결정부 및 결정된 상관 관계와 미리 설정된 임계값에 기초하여 재구성된 제 1 지질 데이터 중 적어도 하나를 선택하는 선택부를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 제 2 지질 데이터 획득부는, 선택된 제 1 지질 데이터에서 획득된 대사물 데이터를 제거하여 제 2 지질 데이터를 획득할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 장치는 외부 입력에 기초하여 임계값을 결정하는 임계값 결정부를 더 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따라 임계값은, MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터 중 대사물 데이터의 손실율 및 대사물 데이터에 포함된 지질의 비율 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 스펙트럼 추정부는, 획득된 제 2 지질 데이터에 MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 투영하여 지질 관련 스펙트럼을 추정할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 편집부는, MR 영상의 각각의 복셀에 대하여 획득된 스펙트럼 데이터에서 추정된 지질 관련 스펙트럼을 제거할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 전술한 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공할 수 있다.
도 1은 기존의 MR 영상 촬영 장치를 이용하여 획득한 MR 영상 및 MR영상에 포함된 복셀에 대한 스펙트럼을 도시한다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 MR 영상에서 지질에 의한 왜곡을 제거하기 위한 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따라 획득된 MR 영상으로부터 각각의 복셀에 대한 데이터 획득의 일 예를 도시한다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 지질 지도 및 지질 마스크의 일 예를 도시한다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따라 획득된 데이터를 이용한 지질 관련 스펙트럼의 추정의 일 예를 도시한다.
도 6은 본원의 일 실시예에 따라 지질의 양을 나타내는 지도를 이용한 제 1 지질 데이터의 획득의 일 예를 도시한다.
도 7은 본원의 일 실시예에 따라 획득된 제 1 지질 데이터 및 특이값 분해 과정을 통하여 재구성된 제 1 지질 데이터의 일 예를 도시한다.
도 8은 본원의 일 실시예에 따라 대사물의 양을 나타내는 지도를 이용한 대사물 데이터의 획득의 일 예를 도시한다.
도 9는 본원의 일 실시예에 따라 획득된 대사물 데이터 및 특이값 분해 과정을 통하여 재구성된 대사물 데이터의 일 예를 도시한다.
도 10은 본원의 일 실시예에 따라 재구성된 제 1 지질 데이터에서 재구성된 대사물 데이터를 제거함으로써 제 2 지질 데이터를 획득하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 11은 본원의 일 실시예에 따른 재구성된 제 1 지질 데이터와 재구성된 대사물 데이터의 상관 관계 및 미리 설정된 임계값의 일 예를 도시한다.
도 12는 임계값에 따라 추정된 지질 관련 스펙트럼이 제거되는 정도를 도시한다.
도 13은 본원의 일 실시예에 따른 MR 영상에서 지질에 의한 왜곡을 제거하기 위한 장치의 일 예를 도시한다.
도 14는 본원의 일 실시예에 따른 MR 영상에서 지질에 의한 왜곡을 제거하기 위한 장치의 또 다른 예를 도시한다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 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.
뇌(brain)에 대한 MRSI 에서 큰 지질 신호의 영향을 받아, 뇌의 대사물의 양을 정확히 측정하는 데 어려움이 있다. 이러한 지질 신호는 뇌 조직 자체에서 발생하는 신호가 아니라, 뇌의 바깥쪽인 피하 조직(subcutaneous tissue), 두피(scalp), 골수(bone marrow) 에서 발생하는 신호일 수 있다.
　종래의 방식 중에 지방 억제(Fat suppression)를 위해 가장 흔히 이용되는 방식으로는, RF 펄스를 이용하여 제거 대상이 될 위치 영역의 지방 신호를 여기(Excitation)하고 제거하는 방식이 있다. 그러나, 이러한 방식은 해부학에 적합한 억제 밴드(suppression band)를 설정하는데 어려움이 있고, 따라서 지방의 영향을 완전하게 제거하기 어렵다는 단점이 있다. 또한 억제 밴드의 영향으로 관심 있는 대사물에 대한 신호가 줄어들 수 있다는 문제점도 있다.
　지방의 영향을 줄여주기 위해, 추가적인 MR 영상이나 정보를 이용하여 지방 신호의 모양을 추정하여 분리해낼 수도 있다. 예를 들어, 추가적인 지방 가중 영상(Fat weighted image)을 얻거나, 실제 획득된 MRSI 데이터를 이용하여 공간 도메인에서 지방 신호의 형태를 만들어 지방 신호로부터 발생되는 영향을 제거해주는 방식이 있다.
또한, 추가적인 MR 영상을 통해 뇌 마스크와 지방 마스크를 추정하고, MRSI 데이터에서 지방 신호가 지방 마스크에만 제한이 될 수 있게 외삽(Extrapolation) 방식을 통해 획득하지 않은 고 공간 k-스페이스 데이터(high spatial k-space data)를 채워서, MR 영상의 원하는 위치, 예컨대 복셀의 위치의MR 스펙트럼에서 제거의 대상이 될 지방 신호의 영향을 줄이는 방법도 있다.
MRSI(Magnetic Resonance Spectroscopic Imaging)에서 사용되는 큰 복셀 크기의 영향으로 MRI(Magnetic Resonance Imaging)에 비해 공간 사이드로브(spatial sidelobe)가 클 수 있다. 예를 들어, 뇌 MRSI 에서는 뇌의 바깥쪽인 피하 조직, 두피, 골수에 위치한 지질에서 생성된 공간 사이드로브가 뇌 안에서 생성되는 스펙트럼에 영향을 줄 수 있다. 뇌의 깊숙한 곳에서는 이러한 지질에 의한 공간 사이드로브의 영향이 덜 하지만, 대뇌 피질(cortex)과 같이 지질 소스(Lipid source)와 위치가 가까운 지역에서는 크게 영향을 받을 수 있다.
예를 들어, NAA(N-acetylaspartate)의 경우는 스펙트럼 도메인에서 위치, 예컨대 2.0 ppm 가 지질 성분에 대한 스펙트럼 도메인에서의 위치, 예를 들면 0.9-1.3 ppm과 가까워서 NAA 양을 정량화하는데 있어서 지질의 공간 사이드로브를 줄이는 것이 중요하다.
다만 전술한 기존의 방식은, 추가적인 MR 영상이 필요하다는 점, 외삽 방식을 사용할 경우 정확한 지질의 위치를 알아야 한다는 점 및 공간 도메인에서 지질 신호로부터 지질의 패턴을 예측하여 제거함으로써 대사물 신호까지도 함께 제거될 수 있다는 점에서 문제점이 있다.
도 1은 기존의 MR 영상 촬영 장치를 이용하여 획득한 MR 영상(100) 및 MR영상에 포함된 복셀에 대한 스펙트럼을 도시한다.
뇌에 대하여 획득된 MR 영상(100)으로부터 관심 복셀(VOI; Voxel Of Interest)에 대한 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들면, 도 1에 도시된 바와 같이, 뇌에 대하여 획득된 MR 영상에서 4Ｘ4 크기의 관심 복셀들에 대한 각각의 복셀에서의 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다.
예를 들어, 스컬 근처 영역에 포함된 복셀(120)에서는 피하 조직 등에서의 지질에 의하여 발생한 상당량의 지질 신호가 대사물 신호와 섞여서 대사물 신호의 식별이 어렵게 될 수 있다. 예를 들어, 복셀(120)에 대한 스펙트럼 데이터(121)에서 NAA는 지질 신호와 섞여서 구분이 되지 않는 경우(122)도 있을 수 있다.
또한, 스컬로부터 멀리 떨어진 뇌의 중심부분 영역에 포함된 복셀(110)에서도 깁 링잉(Gibb's ringing) 등으로 인하여 지질 신호가 퍼져 들어가 대사물 신호와 지질 신호의 구별이 어려울 수 있다. 예를 들어, 복셀(110)에 대한 스펙트럼 데이터(111)에서 NAA와 지질 신호는 인접하여 나타나고 이에 따라 NAA 신호에 지질 신호가 섞여서 NAA의 정확한 측정이 어려운 경우(112)도 있을 수 있다.
도 2는 본원의 일 실시예에 따른 MR 영상에서 지질에 의한 왜곡을 제거하기 위한 방법을 나타낸 흐름도이다.
본원의 일 실시예에 따른 MR 영상에서 지질에 의한 왜곡을 제거하기 위한 방법은, 적어도 하나의 복셀을 포함하는 MR 영상을 획득하는 단계(S100), 획득된 MR 영상으로부터 각각의 복셀에 대한 데이터를 획득하는 단계(S200), 획득된 데이터를 이용하여 지질 관련 스펙트럼을 추정하는 단계(S300) 및 획득된 데이터에서 추정된 지질 관련 스펙트럼을 제거하는 단계(S400)를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 MR 영상은 자기 공명 분광 영상(MRSI; Magnetic Resonance Spectroscopic Image)을 포함할 수 있다.
도 3은 본원의 일 실시예에 따라 획득된 MR 영상으로부터 각각의 복셀에 대한 데이터 획득의 일 예를 도시한다.
획득된 MR 영상으로부터 각각의 복셀에 대한 데이터를 획득하는 단계(S200)는, 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계(S210) 및 획득된 스펙트럼 데이터를 이용하여 각각의 복셀에 포함된 지질의 양을 나타내는 지도 및 대사물의 양을 나타내는 지도 중 적어도 하나를 생성하는 단계(S220)를 포함할 수 있다.
도 4는 본원의 일 실시예에 따른 지질 지도 및 지질 마스크의 일 예를 도시한다.
예를 들어, MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 획득하게 되면, 각각의 스펙트럼 데이터로부터 지질의 진폭을 획득하고, 획득된 지질의 진폭에 기초하여 각각의 복셀에 포함된 지질의 양을 나타낼 수 있다. 이러한 지질의 양은 복셀의 밝기 변화 등으로 낼 수 있다. 예를 들어, 지질의 양이 가장 많은 부분은 가장 밝게 나타낼 수 있고, 지질의 양이 상대적으로 적은 부분은 가장 어둡게 나타낼 수 있다.
이러한 지질의 분포를 나타낸 데이터를 지질 지도로서 정의할 수 있다. 예를 들어, 16Ｘ16의 복셀들로 구성되고, 지질의 분포를 밝기 차이로 나타낸 지질 지도(400)는 본원의 도 4에 도시된 바와 같이 생성될 수 있다.
이러한 지질 지도로부터 소정 량의 지질이 포함된 복셀들(410)을 이용하여 도 4 (b)에 도시된 바와 같은 지질 마스크를 정의할 수 있다. 이와 관련하여서는 후술할 도 5 내지 도 6을 참조하여 설명하도록 한다.
도 5는 본원의 일 실시예에 따라 획득된 데이터를 이용한 지질 관련 스펙트럼의 추정의 일 예를 도시한다.
본원의 일 실시예에 따른 획득된 데이터를 이용하여 지질 관련 스펙트럼을 추정하는 단계(S300)는, 지질의 양을 나타내는 지도를 이용하여 제 1 지질 데이터를 획득하는 단계(S310), 대사물의 양을 나타내는 지도를 이용하여 대사물 데이터를 획득하는 단계(S320), 획득된 제 1 지질 데이터에서 획득된 대사물 데이터를 제거함으로써 제 2 지질 데이터를 획득하는 단계(S330) 및 획득된 제 2 지질 데이터와 MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 이용하여 지질 관련 스펙트럼을 추정하는 단계(S340)를 포함할 수 있다.
도 6은 본원의 일 실시예에 따라 지질의 양을 나타내는 지도를 이용한 제 1 지질 데이터의 획득의 일 예를 도시한다.
본원의 일 실시예에 따른 지질의 양을 나타내는 지도를 이용하여 제 1 지질 데이터를 획득하는 단계(S310)는, 생성된 지질의 양을 나타내는 지도에서 소정의 기준을 만족하는 적어도 하나의 복셀들(420)을 포함하는 마스크를 설정하는 단계(S311) 및 마스크에 포함되는 적어도 하나의 복셀에 대한 스펙트럼을 제 1 지질 데이터로서 획득하는 단계(S312)를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 소정의 기준은, 복셀에 포함될 수 있는 지질의 최대 양에 대한 비율을 포함할 수 있다.
또한, 지질의 양을 나타내는 지도를 이용하여 제 1 지질 데이터를 획득하는 단계(S310)는, 제 1 지질 데이터를 특이값 분해(SVD; Singular Value Decomposition) 과정을 통하여 재구성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
도 7은 본원의 일 실시예에 따라 획득된 제 1 지질 데이터 및 특이값 분해 과정을 통하여 재구성된 제 1 지질 데이터의 일 예를 도시한다.
도 4를 참조하면, 도 7(a)는 지질 마스크에 포함된 복셀에 대한 지질 스펙트럼 데이터를 도시한다. 또한 도 7(b)는 지질 마스크에 포함된 복셀에 대한 지질 스펙트럼 데이터를 특이값 분해(SVD) 과정을 통하여 재구성한 결과를 도시한다.
예를 들어, 지질 스펙트럼 데이터를 M 이라 하면, 특이값 분해 과정에서 M을 다음과 같은 수학식 1로 나타낼 수 있다.
Figure 112012078598633-pat00001
예컨대 수학식 1에서 U는 좌측 특이벡터, ∑는 특이값, V는 우측 특이벡터를 나타낸다. 다시 말해서, 지질 스펙트럼 데이터 M은 U, ∑ 및 V의 곱으로 나타낼 수 있고, ∑의 대각선 성분들이 지질 스펙트럼 데이터의 특이값 기저 벡터로서 표현될 수 있다.
도 4와 관련하여 전술한 바와 같이, MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 획득하면, 획득된 스펙트럼 데이터를 이용하여 지질 지도(400)를 생성할 수 있다. 생성된 지질 지도에서 복셀에 포함될 수 있는 지질의 최대 양에 대한 비율에 따라 소정의 영역(410)이 결정될 수 있다. 예를 들어, 복셀에 포함될 수 있는 지질의 최대 값의 30% 보다 더 많은 양의 지질을 포함하는 복셀들을 하나의 그룹으로서 선택할 수 있다. 예를 들면, 복셀에 지질의 양이 더 많이 포함될수록 지질 지도(400) 상에서 밝게 나타날 수 있다.
이러한 하나의 그룹으로서의 선택된 복셀들은 상당량의 지질을 포함하고 있는바, 제 1 지질 데이터를 획득하기 위한 지질 마스크(420)로서 정의될 수 있다.
예를 들어, 도 4 (b)에 도시된 바와 같이, 지질 마스크(420)에는 8개의 복셀들이 포함될 수 있다. 설명의 편의를 위하여 각각의 복셀에 대하여 임의로 번호를 부여하였다 (번호 ① 내지 ⑧ 참조).
다시 말해서, 도 6에 도시된 바와 같이, 본원의 일 실시예에 따른 지질의 양을 나타내는 지도(400)를 이용하여 제 1 지질 데이터를 획득하는 단계(S310)는, 생성된 지질의 양을 나타내는 지도에서 소정의 기준을 만족하는 적어도 하나의 복셀들을 포함하는 마스크를 설정하는 단계(S311) 및 마스크에 포함되는 적어도 하나의 복셀에 대한 스펙트럼을 제 1 지질 데이터로서 획득하는 단계(S312)를 포함할 수 있다.
도 7(a)를 참조하면, 지질 마스크(420)에 포함된 8 개의 복셀들 각각에 대한 스펙트럼이 도시된다. 도 4를 참조하면 ④번 복셀에 상응하는 지질 지도 상의 밝기가 가장 밝은데, 그러므로 ④번 복셀의 지질 스펙트럼의 진폭은 가장 높게 나타날 수 있다.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 지질의 양을 나타내는 지도(400)를 이용하여 제 1 지질 데이터를 획득하는 단계(S310)는, 제 1 지질 데이터를 특이값 분해(SVD; Singular Value Decomposition) 과정을 통하여 재구성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
도 7에 도시된 바와 같이, 지질 마스크(420)에 포함된 8 개의 복셀들 각각에 대한 스펙트럼은 특이값 분해(SVD) 과정을 통하여 8 개의 제 1 지질 데이터로 재구성될 수 있다.
도 8은 본원의 일 실시예에 따라 대사물의 양을 나타내는 지도(900)를 이용한 대사물 데이터의 획득의 일 예를 도시한다.
본원의 일 실시예에 따라 대사물의 양을 나타내는 지도(900)를 이용하여 대사물 데이터를 획득하는 단계(S320)는, 지질의 양보다 대사물의 양이 더 많이 포함된 적어도 하나의 복셀을 포함하는 마스크(920)를 설정하는 단계(S321) 및 마스크(920)에 포함되는 적어도 하나의 복셀에 대한 스펙트럼을 대사물 데이터로서 획득하는 단계(S322)를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 대사물의 양을 나타내는 지도(900)를 이용하여 대사물 데이터를 획득하는 단계(S320)는, 대사물 데이터를 특이값 분해(SVD) 과정을 통하여 재구성하는 단계(S323)를 더 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 대사물의 양을 나타내는 지도(900)를 이용하여 대사물 데이터를 획득하는 단계(S320)는, 재구성된 대사물 데이터 중 최대의 피크 값을 갖는 스펙트럼을 추출하는 단계(S324) 및 추출된 스펙트럼을 대사물 데이터로서 결정하는 단계(S325)를 더 포함할 수 있다.
도 9는 본원의 일 실시예에 따라 획득된 대사물 데이터 및 특이값 분해 과정을 통하여 재구성된 대사물 데이터의 일 예를 도시한다.
본원의 일 실시예에 따른 대사물의 양을 나타내는 지도(900)를 이용하여 대사물 데이터를 획득하는 단계(S320)는, 지질의 양을 나타내는 지도(400)를 이용하여 제 1 지질 데이터를 획득하는 단계(S310)와 동일하다.
도 9 (a)는 예를 들어 16Ｘ16의 복셀들로 구성될 수 있고, 대사물의 분포를 밝기 차이로 나타낸 대사물 지도(900)를 도시한다. 대사물의 분포에 따라 밝기가 상이하게 나타날 수 있는데, 지질 지도(400)의 소정의 영역(410) 결정과 같은 방식으로 대사물 지도(900)상의 소정의 영역(910)이 결정될 수 있다. 이러한 소정의 영역(910)으로부터 대사물 마스크(920)가 정의될 수 있다.
예를 들어, 도 9 (b)에 도시된 바와 같이, 소정의 대사물의 양에 따라 정의된 대사물 마스크(920)에는 7 개의 복셀들이 포함될 수 있다.
대사물 마스크(920)에 포함된 7 개의 복셀 각각에 대하여 도 9 (c)에 도시된 바와 같이 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있다.
대사물 마스크(920)에 포함된 7 개의 복셀 각각에 대하여 획득된 스펙트럼 데이터는 도 9 (d)에 도시된 바와 같이, 특이값 분해(SVD) 과정을 통하여 재구성될 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 단계 S324에서 재구성된 대사물 데이터 중 최대의 피크 값을 갖는 스펙트럼이 추출될 수 있다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니다. 다시 말해서 최대 피크 값을 갖는 스펙트럼뿐만 아니라 예를 들면 최대 피크값을 포함한 상위 5개의 스펙트럼을 추출하여, 추출된 스펙트럼을 대사물 데이터로서 결정할 수도 있다.
도 10은 본원의 일 실시예에 따라 재구성된 제 1 지질 데이터에서 재구성된 대사물 데이터를 제거함으로써 제 2 지질 데이터를 획득하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
본원의 일 실시예에 따른 획득된 제 1 지질 데이터에서 획득된 대사물 데이터를 제거함으로써 제 2 지질 데이터를 획득하는 단계(S330)는, 재구성된 제 1 지질 데이터와 재구성된 대사물 데이터의 상관 관계(correlation)를 결정하는 단계(S331), 결정된 상관 관계와 미리 설정된 임계값에 기초하여 재구성된 제 1 지질 데이터 중 적어도 하나를 선택하는 단계(S332) 및 선택된 제 1 지질 데이터에서 획득된 대사물 데이터를 제거하여 상기 제 2 지질 데이터를 획득하는 단계(S333)를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 임계값은, MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터 중 대사물 데이터의 손실율 및 대사물 데이터에 포함된 지질의 비율 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
도 11은 본원의 일 실시예에 따른 재구성된 제 1 지질 데이터와 재구성된 대사물 데이터의 상관 관계 및 미리 설정된 임계값의 일 예를 도시한다.
도 11의 세로축은 상관값을 나타내고, 가로축은 재구성된 지질 데이터에 상응하는 복셀을 나타낸다. 가로축의 복셀은, 예를 들어, 도 7의 (b)에서 최상단에 존재하는 재구성된 지질 데이터에 상응하는 복셀이 '1'로 인덱싱될 수 있다. 이와 유사한 방식으로 도 7의 (b)의 위에서 두 번째 지질 데이터로부터 아래방향으로 나열된 지질 데이터들은 '2', '3', '4' 내지 '8'을 나타내는 복셀로 각각 인덱싱될 수 있다.
상관 관계를 나타내는 지표인 상관값이 높다는 것은 데이터가 상호 관련성이 높다는 것을 의미한다. 따라서, 상관값이 높은 경우 제 1 지질 데이터에 대사물 데이터가 일부분 중복되어 포함되어 있음을 의미하고, 마찬가지로 대사물 데이터에 제 1 지질 데이터가 일정 부분 중복되어 포함되어 있음을 의미한다.
따라서, 높은 상관값을 갖는 복셀에 상응하는 제 1 지질 데이터는 지질 관련 스펙트럼을 추정하기 위하여 사용하지 않는 것이 바람직하다. 이를 위하여 높은 상관값인지 여부를 판단하기 위한 임계값이 요구될 수 있다.
다시 말해서 임계값은 대사물 데이터에는 거의 영향을 미치지 않으면서, 제 1 지질 데이터로부터 제 2 지질 데이터를 획득하기 위한 상관 관계 판단 기준 값을 지칭할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면 상관 관계를 나타내는 상관값이 임계값 이하인 복셀에 대한 제 1 지질 데이터를 지질 관련 스펙트럼을 추정하기 위하여 사용할 수 있다. 예를 들어, 제 2 지질 데이터를 획득하기 위하여 도 11에서 1 내지 3번의 복셀에 대한 재구성된 제 1 지질 데이터를 선택할 수 있다.
도 12는 임계값에 따라 추정된 지질 관련 스펙트럼이 제거되는 정도를 도시한다.
도 12를 참조하면, (a) 임계값이 너무 작다면, 재구성된 제 1 지질 데이터가 전혀 선택되지 않을 수도 있으므로, NAA 피크 주변에 위치한 지질 스펙트럼 성분이 제거되지 않을 수 있다 (1201).
반면에 (c) 임계값이 너무 크다면, 재구성된 제 1 지질 데이터가 대부분 선택되어 지질 스펙트럼 성분이 많이 제거될 수는 있겠으나, 상관값이 높은 복셀의 스펙트럼이 선택될 수 있으므로 대사물 데이터도 지질 성분과 함께 제거될 수 있다 (1203).
그러므로 도 12의 1202에 도시된 바와 같이, 지질 스펙트럼 성분을 확실히 제거하고, 대사물 스펙트럼의 신뢰도를 높이기 위하여는 (b) 적정한 임계값을 설정할 필요가 있다.
다시 도 5를 참조하면, 획득된 제 2 지질 데이터와 MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 이용하여 지질 관련 스펙트럼을 추정하는 단계(S340)는, 획득된 제 2 지질 데이터에 MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 투영(projection)하여 지질 관련 스펙트럼을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
예를 들면, 지질 관련 스펙트럼을 추정한다는 것은, 획득된 제 2 지질 데이터를 MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터에 투영하여 겹치는 영역으로서 지질 관련 스펙트럼을 추정하는 과정을 지칭 할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 획득된 데이터에서 추정된 지질 관련 스펙트럼을 제거하는 단계(S400)는, MR 영상의 각각의 복셀에 대하여 획득된 스펙트럼 데이터에서 추정된 지질 관련 스펙트럼을 제거하는 단계를 포함할 수 있다.
도 13은 본원의 일 실시예에 따른 MR 영상에서 지질에 의한 왜곡을 제거하기 위한 장치의 일 예를 도시한다.
본원의 일 실시예에 따른 MR 영상에서 지질에 의한 왜곡을 제거하기 위한 장치(13000)는, 적어도 하나의 복셀을 포함하는 MR 영상을 획득하는 영상 획득부(13100), 획득된 MR 영상으로부터 각각의 복셀에 대한 데이터를 획득하는 복셀 데이터 획득부(13200), 획득된 데이터를 이용하여 지질 관련 스펙트럼을 추정하는 스펙트럼 추정부(13300) 및 획득된 데이터에서 추정된 지질 관련 스펙트럼을 제거하는 편집부(13400)를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 영상 획득부(13100)에 의하여 획득된 MR 영상은 자기 공명 분광 영상(MRSI)을 포함할 수 있다.
도 14는 본원의 일 실시예에 따른 MR 영상에서 지질에 의한 왜곡을 제거하기 위한 장치의 또 다른 예를 도시한다.
본원의 일 실시예에 따른 복셀 데이터 획득부(13200)는, 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 획득하는 스펙트럼 획득부(13210) 및 획득된 스펙트럼 데이터를 이용하여 각각의 복셀에 포함된 지질의 양을 나타내는 지도 및 대사물의 양을 나타내는 지도 중 적어도 하나를 생성하는 지도 생성부(13220)를 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 스펙트럼 추정부(13300)는, 지질의 양을 나타내는 지도를 이용하여 제 1 지질 데이터를 획득하는 제 1 지질 데이터 획득부(13310), 대사물의 양을 나타내는 지도를 이용하여 대사물 데이터를 획득하는 대사물 데이터 획득부(13320), 획득된 제 1 지질 데이터에서 획득된 대사물 데이터를 제거함으로써 제 2 지질 데이터를 획득하는 제 2 지질 데이터 획득부(13330)를 포함할 수 있다.
스펙트럼 추정부(13300)는, 획득된 제 2 지질 데이터와 MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 이용하여 지질 관련 스펙트럼을 추정할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 제 1 지질 데이터 획득부(13310)는, 생성된 지질의 양을 나타내는 지도에서 소정의 기준을 만족하는 적어도 하나의 복셀들을 포함하는 마스크를 설정하는 지질 마스크 설정부(13311)를 포함할 수 있다.
제 1 지질 데이터 획득부(13310)는, 마스크에 포함되는 적어도 하나의 복셀에 대한 스펙트럼을 제 1 지질 데이터로서 획득할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 소정의 기준은, 복셀에 포함될 수 있는 지질의 최대 양에 대한 비율을 포함할 수 있다.
제 1 지질 데이터 획득부(13310)는, 제 1 지질 데이터를 특이값 분해(SVD) 과정을 통하여 재구성하는 지질 데이터 재구성부(13312)를 더 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 대사물 데이터 획득부(13320)는, 지질의 양보다 대사물의 양이 더 많이 포함된 적어도 하나의 복셀을 포함하는 마스크를 설정하는 대사물 마스크 설정부(13321)를 포함할 수 있다.
대사물 데이터 획득부(13320)는, 마스크에 포함되는 적어도 하나의 복셀에 대한 스펙트럼을 대사물 데이터로서 획득할 수 있다.
대사물 데이터 획득부(13320)는, 대사물 데이터를 특이값 분해(SVD) 과정을 통하여 재구성하는 대사물 데이터 재구성부(13322)를 더 포함할 수 있다.
대사물 데이터 획득부(13320)는, 재구성된 대사물 데이터 중 최대의 피크 값을 갖는 스펙트럼을 추출하는 추출부(13323) 및 추출된 스펙트럼을 대사물 데이터로서 결정하는 결정부(13324)를 더 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 제 2 지질 데이터 획득부(13330)는, 재구성된 제 1 지질 데이터와 재구성된 대사물 데이터의 상관 관계를 결정하는 상관관계 결정부(13331) 및 결정된 상관 관계와 미리 설정된 임계값에 기초하여 재구성된 제 1 지질 데이터 중 적어도 하나를 선택하는 선택부(13332)를 포함할 수 있다.
제 2 지질 데이터 획득부(13330)는, 선택된 제 1 지질 데이터에서 획득된 대사물 데이터를 제거하여 상기 제 2 지질 데이터를 획득할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 장치(13000)는 외부 입력에 기초하여 임계값을 결정하는 임계값 결정부(13500)를 더 포함할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 임계값은, MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터 중 대사물 데이터의 손실율 및 대사물 데이터에 포함된 지질의 비율 중 적어도 하나에 기초하여 결정될 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 스펙트럼 추정부(13300)는, 획득된 제 2 지질 데이터에 MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 투영하여 지질 관련 스펙트럼을 추정할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따른 편집부(13400)는, MR 영상의 각각의 복셀에 대하여 획득된 스펙트럼 데이터에서 추정된 지질 관련 스펙트럼을 제거할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 장치와 관련하여서는 전술한 방법에 대한 내용이 적용될 수 있다. 따라서, 장치와 관련하여, 전술한 방법에 대한 내용과 동일한 내용에 대하여는 설명을 생략하였다.
한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.
이러한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장매체를 포함한다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (27)

  1. MR(Magnetic Resonance) 영상에서 지질에 의한 왜곡을 제거하기 위한 방법으로서,
    적어도 하나의 복셀(Voxel)을 포함하는 MR 영상을 획득하는 단계;
    상기 획득된 MR 영상으로부터 각각의 복셀에 대한 데이터를 획득하는 단계;
    상기 획득된 데이터를 이용하여 지질 관련 스펙트럼을 추정하는 단계; 및
    상기 획득된 데이터에서 상기 추정된 지질 관련 스펙트럼을 제거하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 획득된 MR 영상으로부터 각각의 복셀에 대한 데이터를 획득하는 단계는,
    상기 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 스펙트럼 데이터를 이용하여 상기 각각의 복셀에 포함된 지질의 양을 나타내는 지도 및 대사물의 양을 나타내는 지도 중 적어도 하나를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 획득된 데이터를 이용하여 지질 관련 스펙트럼을 추정하는 단계는,
    상기 지질의 양을 나타내는 지도를 이용하여 제 1 지질 데이터를 획득하는 단계;
    상기 대사물의 양을 나타내는 지도를 이용하여 대사물 데이터를 획득하는 단계;
    상기 획득된 제 1 지질 데이터에서 상기 획득된 대사물 데이터를 제거함으로써 제 2 지질 데이터를 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 제 2 지질 데이터와 상기 MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 이용하여 상기 지질 관련 스펙트럼을 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 지질의 양을 나타내는 지도를 이용하여 제 1 지질 데이터를 획득하는 단계는,
    상기 생성된 지질의 양을 나타내는 지도에서 소정의 기준을 만족하는 적어도 하나의 복셀들을 포함하는 마스크를 설정하는 단계; 및
    상기 마스크에 포함되는 적어도 하나의 복셀에 대한 스펙트럼을 제 1 지질 데이터로서 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 소정의 기준은, 상기 복셀에 포함될 수 있는 지질의 최대 양에 대한 비율을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 지질의 양을 나타내는 지도를 이용하여 제 1 지질 데이터를 획득하는 단계는,
    상기 제 1 지질 데이터를 특이값 분해(SVD; Singular Value Decomposition) 과정을 통하여 재구성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 대사물의 양을 나타내는 지도를 이용하여 대사물 데이터를 획득하는 단계는,
    상기 지질의 양보다 상기 대사물의 양이 더 많이 포함된 적어도 하나의 복셀을 포함하는 마스크를 설정하는 단계; 및
    상기 마스크에 포함되는 적어도 하나의 복셀에 대한 스펙트럼을 대사물 데이터로서 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 대사물의 양을 나타내는 지도를 이용하여 대사물 데이터를 획득하는 단계는,
    상기 대사물 데이터를 특이값 분해(SVD) 과정을 통하여 재구성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 대사물의 양을 나타내는 지도를 이용하여 대사물 데이터를 획득하는 단계는,
    상기 재구성된 대사물 데이터 중 최대의 피크 값을 갖는 스펙트럼을 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 스펙트럼을 상기 대사물 데이터로서 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 획득된 제 1 지질 데이터에서 상기 획득된 대사물 데이터를 제거함으로써 제 2 지질 데이터를 획득하는 단계는,
    상기 재구성된 제 1 지질 데이터와 상기 재구성된 대사물 데이터의 상관 관계(correlation)를 결정하는 단계;
    상기 결정된 상관 관계와 미리 설정된 임계값에 기초하여 상기 재구성된 제 1 지질 데이터 중 적어도 하나를 선택하는 단계; 및
    상기 선택된 제 1 지질 데이터에서 상기 획득된 대사물 데이터를 제거하여, 상기 제 2 지질 데이터를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 임계값은, 상기 MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터 중 상기 대사물 데이터의 손실율 및 상기 대사물 데이터에 포함된 지질의 비율 중 적어도 하나에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 획득된 제 2 지질 데이터와 상기 MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 이용하여 상기 지질 관련 스펙트럼을 추정하는 단계는,
    상기 획득된 제 2 지질 데이터에 상기 MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 투영(projection)하여 상기 지질 관련 스펙트럼을 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 획득된 데이터에서 상기 추정된 지질 관련 스펙트럼을 제거하는 단계는,
    상기 MR 영상의 각각의 복셀에 대하여 획득된 스펙트럼 데이터에서 상기 추정된 지질 관련 스펙트럼을 제거하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  14. MR 영상에서 지질에 의한 왜곡을 제거하기 위한 장치로서,
    적어도 하나의 복셀을 포함하는 MR 영상을 획득하는 영상 획득부;
    상기 획득된 MR 영상으로부터 각각의 복셀에 대한 데이터를 획득하는 복셀 데이터 획득부;
    상기 획득된 데이터를 이용하여 지질 관련 스펙트럼을 추정하는 스펙트럼 추정부; 및
    상기 획득된 데이터에서 상기 추정된 지질 관련 스펙트럼을 제거하는 편집부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 복셀 데이터 획득부는,
    상기 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 획득하는 스펙트럼 획득부; 및
    상기 획득된 스펙트럼 데이터를 이용하여 상기 각각의 복셀에 포함된 지질의 양을 나타내는 지도 및 대사물의 양을 나타내는 지도 중 적어도 하나를 생성하는 지도 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 스펙트럼 추정부는,
    상기 지질의 양을 나타내는 지도를 이용하여 제 1 지질 데이터를 획득하는 제 1 지질 데이터 획득부;
    상기 대사물의 양을 나타내는 지도를 이용하여 대사물 데이터를 획득하는 대사물 데이터 획득부; 및
    상기 획득된 제 1 지질 데이터에서 상기 획득된 대사물 데이터를 제거함으로써, 제 2 지질 데이터를 획득하는 제 2 지질 데이터 획득부를 포함하고,
    상기 스펙트럼 추정부는, 상기 획득된 제 2 지질 데이터와 상기 MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 이용하여 상기 지질 관련 스펙트럼을 추정하는 것을 특징으로 하는 장치.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 제 1 지질 데이터 획득부는,
    상기 생성된 지질의 양을 나타내는 지도에서 소정의 기준을 만족하는 적어도 하나의 복셀들을 포함하는 마스크를 설정하는 지질 마스크 설정부를 포함하고,
    상기 제 1 지질 데이터 획득부는, 상기 마스크에 포함되는 적어도 하나의 복셀에 대한 스펙트럼을 제 1 지질 데이터로서 획득하는 것을 특징으로 하는 장치.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 소정의 기준은, 상기 복셀에 포함될 수 있는 지질의 최대 양에 대한 비율을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  19. 제 17 항에 있어서,
    상기 제 1 지질 데이터 획득부는,
    상기 제 1 지질 데이터를 특이값 분해(SVD) 과정을 통하여 재구성하는 지질 데이터 재구성부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 대사물 데이터 획득부는,
    상기 지질의 양보다 상기 대사물의 양이 더 많이 포함된 적어도 하나의 복셀을 포함하는 마스크를 설정하는 대사물 마스크 설정부를 포함하고,
    상기 대사물 데이터 획득부는, 상기 마스크에 포함되는 적어도 하나의 복셀에 대한 스펙트럼을 대사물 데이터로서 획득하는 것을 특징으로 하는 장치.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 대사물 데이터 획득부는,
    상기 대사물 데이터를 특이값 분해(SVD) 과정을 통하여 재구성하는 대사물 데이터 재구성부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  22. 제 21 항에 있어서,
    상기 대사물 데이터 획득부는,
    상기 재구성된 대사물 데이터 중 최대의 피크 값을 갖는 스펙트럼을 추출하는 추출부; 및
    상기 추출된 스펙트럼을 상기 대사물 데이터로서 결정하는 결정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  23. 제 22 항에 있어서,
    상기 제 2 지질 데이터 획득부는,
    상기 재구성된 제 1 지질 데이터와 상기 재구성된 대사물 데이터의 상관 관계를 결정하는 상관관계 결정부; 및
    상기 결정된 상관 관계와 미리 설정된 임계값에 기초하여 상기 재구성된 제 1 지질 데이터 중 적어도 하나를 선택하는 선택부를 포함하고,
    상기 제 2 지질 데이터 획득부는, 상기 선택된 제 1 지질 데이터에서 상기 획득된 대사물 데이터를 제거하여, 상기 제 2 지질 데이터를 획득하는 것을 특징으로 하는 장치.
  24. 제 23 항에 있어서,
    상기 장치는 외부 입력에 기초하여 임계값을 결정하는 임계값 결정부를 더 포함하고,
    상기 임계값은, 상기 MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터 중 상기 대사물 데이터의 손실율 및 상기 대사물 데이터에 포함된 지질의 비율 중 적어도 하나에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 장치.
  25. 제 23 항에 있어서,
    상기 스펙트럼 추정부는,
    상기 획득된 제 2 지질 데이터에 상기 MR 영상의 각각의 복셀에 대한 스펙트럼 데이터를 투영하여 상기 지질 관련 스펙트럼을 추정하는 것을 특징으로 하는 장치.
  26. 제 25 항에 있어서,
    상기 편집부는,
    상기 MR 영상의 각각의 복셀에 대하여 획득된 스펙트럼 데이터에서 상기 추정된 지질 관련 스펙트럼을 제거하는 것을 특징으로 하는 장치.
  27. 제 1 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항의 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
KR1020120107489A 2012-09-26 2012-09-26 자기 공명 영상에서 지질에 의한 왜곡을 제거하기 위한 방법 및 장치 KR101351584B1 (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120107489A KR101351584B1 (ko) 2012-09-26 2012-09-26 자기 공명 영상에서 지질에 의한 왜곡을 제거하기 위한 방법 및 장치
US13/845,248 US9710906B2 (en) 2012-09-26 2013-03-18 Method and apparatus for removing distortion by lipids from magnetic resonance image
EP13162917.2A EP2713176A3 (en) 2012-09-26 2013-04-09 Method and apparatus for removing distortion by lipids from a magnetic resonance spectroscopic image
CN201310432072.9A CN103654786B (zh) 2012-09-26 2013-09-22 用于从磁共振图像去除由脂质导致的失真的方法和设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120107489A KR101351584B1 (ko) 2012-09-26 2012-09-26 자기 공명 영상에서 지질에 의한 왜곡을 제거하기 위한 방법 및 장치

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101351584B1 true KR101351584B1 (ko) 2014-01-22

Family

ID=48444046

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020120107489A KR101351584B1 (ko) 2012-09-26 2012-09-26 자기 공명 영상에서 지질에 의한 왜곡을 제거하기 위한 방법 및 장치

Country Status (4)

Country Link
US (1) US9710906B2 (ko)
EP (1) EP2713176A3 (ko)
KR (1) KR101351584B1 (ko)
CN (1) CN103654786B (ko)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11372068B2 (en) 2016-01-19 2022-06-28 SECRETARY, DEPARTMENT OF ELECTRONICS AND INFORMATION TECHNOLOGY (DeitY) Method for metabolite signal quantitation for magnetic resonance spectroscopy data
CN109060862A (zh) * 2018-07-27 2018-12-21 华中科技大学 种子特异性部位油脂含量检测方法及其qtl位点鉴定方法
CN113933332B (zh) * 2021-10-20 2023-04-11 上海交通大学 一种用于磁共振波谱成像的压脂方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0564635A (ja) * 1991-09-09 1993-03-19 Yokogawa Medical Syst Ltd Ｍｒｉ装置における水，脂肪スペクトルの分離表示方法
US20090261823A1 (en) 2008-04-17 2009-10-22 Huanzhou Yu Method for water-fat separation and t2* estimation in an mri system employing multiple fat spectral peaks and fat spectrum self-calibration
KR20100051200A (ko) * 2008-11-07 2010-05-17 금오공과대학교 산학협력단 에지 분류 및 영역 확장 기법을 통한 심실 자동 분할 방법

Family Cites Families (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4881032A (en) * 1988-10-21 1989-11-14 General Electric Company Method of, and apparatus for, NMR spectroscopic metabolite imaging and quantification
US5283526A (en) * 1992-07-01 1994-02-01 Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Method for performing single and multiple slice magnetic resonance spectroscopic imaging
US5709208A (en) 1994-04-08 1998-01-20 The United States Of America As Represented By The Department Of Health And Human Services Method and system for multidimensional localization and for rapid magnetic resonance spectroscopic imaging
US5701074A (en) 1996-04-25 1997-12-23 Eiscint Ltd. Spectral component separation including unwrapping of the phase via a poisson equation utilizing a weighting map
US6384601B1 (en) 1998-04-06 2002-05-07 The United States Of America As Represented By The Secretary Of Department Of Health & Human Services Local magnetization spoiling using a gradient insert for reducing the field of view in magnetic resonance imaging
DE19900578C1 (de) * 1999-01-09 2000-11-09 Univ Ludwigs Albert Verfahren der ortsaufgelösten Magnetresonanzspektroskopie
US6307368B1 (en) * 1999-05-14 2001-10-23 Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Linear combination steady-state free precession MRI
JP4380867B2 (ja) 1999-12-28 2009-12-09 株式会社東芝 磁気共鳴スペクトロスコピー装置
US6806706B2 (en) 2002-11-26 2004-10-19 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Modulated chemical shift imaging solvent suppression
EP1680650A4 (en) * 2003-10-22 2012-04-25 Sigmed Inc SYSTEM AND METHOD FOR SPECTRAL ANALYSIS
US7141972B2 (en) * 2003-11-17 2006-11-28 Toshiba America Mri, Inc. Water-fat separation for fast spin echo imaging in an inhomogeneous field with progressive encoding
JP2005152114A (ja) 2003-11-21 2005-06-16 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc Ｍｒｉ方法およびｍｒｉ装置
JP2009508554A (ja) 2005-09-20 2009-03-05 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 分光撮像におけるシフトされた代謝ボリュームを明らかにする方法及び装置
US7592810B2 (en) * 2006-04-25 2009-09-22 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University MRI methods for combining separate species and quantifying a species
US7508211B2 (en) * 2006-04-25 2009-03-24 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Regularized species separation
US8280488B2 (en) * 2006-11-24 2012-10-02 Huisman Henkjan J Processing and displaying dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging information
US7683620B2 (en) 2007-05-03 2010-03-23 The General Hospital Corporation Suppression of noise in MR images and MR spectroscopic images using signal space projection filtering
US8731635B2 (en) * 2007-11-07 2014-05-20 University of Pittsburgh—of the Commonwealth System of Higher Education Coils for magnetic resonance spectroscopy and imaging of human breast
DE102008014059B4 (de) 2008-03-13 2011-06-22 Siemens Aktiengesellschaft, 80333 Verfahren zur Erstellung eines fettreduzierten ortsaufgelösten Magnetresonanzspektrums und Magnetresonanzanlage hierfür
US20090285463A1 (en) 2008-04-18 2009-11-19 Ricardo Otazo Superresolution parallel magnetic resonance imaging
US8032335B2 (en) * 2008-05-02 2011-10-04 Emory University Evaluating magnetic resonance spectra
US8633695B2 (en) 2008-08-13 2014-01-21 The Johns Hopkins University Adiabatic multi-band RF pulses for selective signal suppression in a magnetic resonance imaging
WO2010018478A1 (en) 2008-08-15 2010-02-18 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Attenuation correction for pet or spect nuclear imaging systems using magnetic resonance spectroscopic image data
US8825131B2 (en) * 2009-10-14 2014-09-02 Nocimed, Llc MR spectroscopy system and method for diagnosing painful and non-painful intervertebral discs
US8611624B2 (en) * 2012-03-19 2013-12-17 Wisconsin Alumni Research Foundation Method for adipose tissue quantification with magnetic resonance imaging
US8965094B2 (en) * 2012-04-14 2015-02-24 Nocimed, Llc Magnetic resonance spectroscopy pulse sequence, acquisition, and processing system and method

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0564635A (ja) * 1991-09-09 1993-03-19 Yokogawa Medical Syst Ltd Ｍｒｉ装置における水，脂肪スペクトルの分離表示方法
US20090261823A1 (en) 2008-04-17 2009-10-22 Huanzhou Yu Method for water-fat separation and t2* estimation in an mri system employing multiple fat spectral peaks and fat spectrum self-calibration
KR20100051200A (ko) * 2008-11-07 2010-05-17 금오공과대학교 산학협력단 에지 분류 및 영역 확장 기법을 통한 심실 자동 분할 방법

Also Published As

Publication number Publication date
EP2713176A2 (en) 2014-04-02
US9710906B2 (en) 2017-07-18
US20140085304A1 (en) 2014-03-27
EP2713176A3 (en) 2018-03-21
CN103654786B (zh) 2017-04-19
CN103654786A (zh) 2014-03-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Schnell et al. k‐t GRAPPA accelerated four‐dimensional flow MRI in the aorta: effect on scan time, image quality, and quantification of flow and wall shear stress
Haupt et al. Removal of lipid artifacts in 1H spectroscopic imaging by data extrapolation
Scheenen et al. Fast acquisition‐weighted three‐dimensional proton MR spectroscopic imaging of the human prostate
US7821266B2 (en) Method and device for optimization of imaging parameters
US7099499B2 (en) Fat/water separation and fat minimization magnetic resonance imaging systems and methods
JP5946800B2 (ja) 磁気共鳴イメージング装置、画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
US9709641B2 (en) Magnetic resonance imaging apparatus, image processing apparatus, and susceptibility map calculation method
JP2008529642A (ja) 磁気共鳴減衰の調整を伴う磁気共鳴イメージング
Bazin et al. Denoising high-field multi-dimensional MRI with local complex PCA
JP2017080349A (ja) 磁気共鳴イメージング及び医用画像処理装置
KR101351584B1 (ko) 자기 공명 영상에서 지질에 의한 왜곡을 제거하기 위한 방법 및 장치
JP4826332B2 (ja) 磁気共鳴測定装置
Vareth et al. A comparison of coil combination strategies in 3D multi‐channel MRSI reconstruction for patients with brain tumors
JP2020049237A (ja) 微細構造解析データのデータ品質を評価し向上させる方法
JP2006130285A (ja) 磁気共鳴イメージング装置
US20170261582A1 (en) Method and apparatus for generating a magnetic resonance image data set
KR101359206B1 (ko) 자기공명영상 잡음 제거 방법 및 장치
Biasiolli et al. Loss of fine structure and edge sharpness in fast‐spin‐echo carotid wall imaging: measurements and comparison with multiple‐spin‐echo in normal and atherosclerotic subjects
US20100086184A1 (en) Method for Automatic Quality Control of Data in In-Vivo Images
Bao et al. Improved reconstruction for MR spectroscopic imaging
Stern et al. Mapping of magnetic resonance imaging’s transverse relaxation time at low signal‐to‐noise ratio using Bloch simulations and principal component analysis image denoising
KR20140104630A (ko) 자기 공명(ＭＲ； Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ) 영상의 복셀(Ｖｏｘｅｌ)에 대한 ＭＲ 스펙트럼을 획득하는 방법 및 장치
JP2018020106A (ja) 磁気共鳴イメージング装置及び画像処理装置
Yun et al. Projection‐based estimation and nonuniformity correction of sensitivity profiles in phased‐array surface coils
Bhaduri et al. Reduction of Acquisition time using Partition of the sIgnal Decay in Spectroscopic Imaging technique (RAPID-SI)

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20161228

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20171228

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20181227

Year of fee payment: 6