KR101517363B1 - 다중 자성 입자를 이용하는 컬러 자성 입자 영상화 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 자성 입자 영상화 방법에 관한 것으로 서로 다른 크기를 갖는 다중 자성 입자의 농도 및 분포를 구분하여 영상화하는 것을 특징으로 함으로써, 서로 다른 크기를 갖는 다중 자성 입자의 농도 및 분포를 구분하여 컬러 영상화시킬 수 있다.

Description

다중 자성 입자를 이용하는 컬러 자성 입자 영상화 방법 및 장치 {color Magnetic Particle Imaging(cMPI) using multiple magnetic particle and apparatus thereof}

본 발명은 컬러 자성 입자 영상화 방법에 관한 것으로서, 다중 자성 입자의 농도 및 분포를 구분하여 컬러 영상화하는 컬러 자성 입자 영상화 방법 및 그 장치에 관한 것이다.

MRI 영상의 민감도 및 특수 용도로의 이용가능성에 대한 자성 입자의 탐침 특성 연구가 의과학 분야에서 활발히 진행되고 있다. 바이오센서 및 영상화 조영제로써의 사용되어, 자성 나노입자는 자성 연관성에 기초한 생물물리학의 파라미터를 특징시키기 위한 바이오마커의 배열을 촉진시킨다. 특히, SPIO(super-paramagnetic iron oxide) 종종 혈관 조영제로 사용되고, 또한, MRI에서 특정 분자 대상의 마커로써 적용되고 있다. 이러한 기술적 진보와 더불어, 자성 입자 농도의 정확한 수량화의 필요는 점점 중요해지고 있다.

최근 소개된 자성 입자 영상(MPI)는 입자로부터 유도되는 공간적으로 부호화된 자성 신호를 바로 수량화하고, 이의 진폭은 입자 농도에 정확하게 비례한다. 상기 자성 입자 영상은 높은 민감도, 해상도, 및 속도를 갖는, SPIO 입자 분포의 생체 내 모니터링에 대한 잠재력을 가지고 있다. 상기와 같이 드러나는 장점에 따라 바이오메디컬 영상 분야의 관심이 증가하고 있다. 하지만, 관련된 기술적 발전에도 불구하고, 자성 입자 영상화 방법은 오로지 자장의 단색의 변조에만 그치는 문제점이 있다.

본 발명이 해결하고자 하는 첫 번째 과제는 다중 자성 입자의 농도 및 분포를 구분하여 컬러 영상화하는 컬러 자성 입자 영상화 방법을 제공하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 두 번째 과제는 다중 자성 입자의 농도 및 분포를 구분하여 컬러 영상화하는 컬러 자성 입자 영상화 장치를 제공하는 것이다.

본 발명은 상기 첫 번째 과제를 해결하기 위하여, 서로 다른 크기를 갖는 다중 자성 입자의 농도 및 분포를 구분하여 영상화하는 것을 특징으로 하는 자성 입자 영상화 방법을 제공한다.

본 발명의 다른 실시예에 의하면, 상기 다중 자성 입자 각각에 대응하는 시스템 함수를 적용하여 자성 입자 영상 신호를 산출하고, 상기 산출된 자성 입자 영상 신호를 이용하여 이미지를 복원하며, 상기 시스템 함수는 시간 도메인 신호를 이산 푸리에 변환을 수행함으로써 산출되는 것을 특징으로 하는 자성 입자 영상화 방법일 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 의하면, 상기 영상화는, 자성 입자의 크기에 따라 유도 자장에 따른 자화 커브가 달라지는 특성을 이용하여 상기 다중 자성 입자의 농도 및 분포를 구분하는 것을 특징으로 하거나, 자성 입자의 크기에 따라 유도 자장에 따른 자화 커브가 달라지는 특성을 이용하여 상기 다중 자성 입자의 농도 및 분포를 구분하는 것을 특징으로 하는 자성 입자 영상화 방법일 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 의하면, 상기 영상화는, 상기 다중 자성 입자의 크기와 농도를 영역에 따라 구분하거나, 복셀(voxel)에 따라 구분함으로써 수행되고, 상기 영역에 따른 다중 자성 입자의 크기의 구분은 4-CCL 방법을 이용하여 수행하는 것을 특징으로 하는 자성 입자 영상화 방법일 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 의하면, 상기 다중 자성 입자는, 적용되는 시스템 함수에 따라 유도 자장의 크기에 따른 농도 변화의 특성이 달라지거나, 상기 다중 자성 입자는, 랑주뱅(Langevin) 입자인 것을 특징으로 하고, 상기 영상화를 위한 이미지 복원 전에, 수신기 코일에 의해 발생하는 노이즈 전압을 제거하는 것을 특징으로 하는 자성 입자 영상화 방법일 수 있다.

본 발명은 상기 두 번째 과제를 해결하기 위하여, 서로 다른 크기를 갖는 다중 자성 입자의 농도 및 분포를 구분하여 영상화하는 것을 특징으로 하는 자성 입자 영상화 장치를 제공한다.

본 발명에 따르면, 서로 다른 크기를 갖는 다중 자성 입자의 농도 및 분포를 구분하여 컬러 영상화시킬 수 있다. 또한, 기존의 자성 입자 영상에도 적용할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자성 입자 영상화에 사용되는 다른 크기의 입자들의 자화 커브를 도시한 것이다.
도 2는 시스템 함수에 따라 복원되는 이미지 및 각 시스템 함수에서의 복원 농도를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 자성 입자 영상화와 종래의 자성 입자 영상을 비교한 결과를 시스템 함수 및 입자 크기별로 나타낸 것이다.
도 4는 시스템 함수와 입자 크기별로 다양한 유도 자장에서의 복원된 농도의 동적 반응를 도시한 것이다.
도 5는 4-CCL 분류 및 복셀 기반의 분류에 따른 본 발명의 실시예에 따른 자성 입자 영상화의 이미지를 도시한 것이다.

본 발명에 관한 구체적인 내용의 설명에 앞서 이해의 편의를 위해 본 발명이 해결하고자 하는 과제의 해결 방안의 개요 혹은 기술적 사상의 핵심을 우선 제시한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 자성 입자 영상화 방법은 서로 다른 크기를 갖는 다중 자성 입자의 농도 및 분포를 구분하여 영상화하는 것을 특징으로 한다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있는 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 이들 실시예는 본 발명을 보다 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명의 범위가 이에 의하여 제한되지 않는다는 것은 당업계의 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제의 해결 방안을 명확하게 하기 위한 발명의 구성을 본 발명의 바람직한 실시예에 근거하여 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명하되, 당해 도면에 대한 설명시 필요한 경우 다른 도면의 구성요소를 인용할 수 있음을 미리 밝혀둔다. 아울러 본 발명의 바람직한 실시 예에 대한 동작 원리를 상세하게 설명함에 있어 본 발명과 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명 그리고 그 이외의 제반 사항이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우, 그 상세한 설명을 생략한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 자성 입자 영상화 방법은 서로 다른 크기를 갖는 다중 자성 입자의 농도 및 분포를 구분하여 영상화한다.

보다 구체적으로, 자성 입자를 트레이서(tracer)로 이용하는 경우, 상기 자성 입자의 자장 반응을 이용함으로써 농도 및 분포의 수량화가 가능하다. 상기 다중 자성 입자의 특성을 이용하여 농도 및 분포를 구분함으로써 영상화할 수 있다. 다중 자성 입자는 자성 입자의 크기에 따라 유도 자장에 따른 자화 커브가 달라진다. 상기 유도 자장에 따른 자화 커브가 다르다는 다중 자성 입자의 특성을 이용하여 다중 자성 입자의 크기를 구분할 수 있다. 상기 다중 자성 입자를 구분함과 동시에 해당 자성 입자의 농도 및 분포를 구분한다. 다중 자성 입자를 구분하고, 그에 따른 영상을 생성하기 위하여, 다중 자성 입자 각각에 대응하는 시스템 함수를 산출하고, 상기 시스템 함수를 적용하여 자성 입자 영상 신호를 산출하며, 상기 산출된 자성 입자 영상 신호를 이용하여 이미지를 복원한다. 상기 시스템 함수는 시간 도메인 신호를 이산 푸리에 변환을 수행함으로써 산출된다. 상기 시스템 함수를 이용하여 산출되는 자성 입자 영상 신호로부터 입자의 농도를 알 수 있다. 시스템 함수를 이용하여 복원되는 농도는 해당 입자의 크기에 따라 달라질 수 있다. 각 입자의 크기에 해당하는 시스템 함수에 대해서는 실제의 농도가 정확하게 복원되나, 다른 크기의 입자는 값이 실제의 농도보다 작거나 크게 복원된다. 따라서, 다중 자성 입자를 형성하는 각 자성 입자에 대응하는 시스템 함수를 적용하여야 한다. 예를 들어, 20nm 크기의 자성 입자와 30 nm 크기의 자성 입자를 이용하는 경우, 20nm 크기의 자성 입자에 대응하는 시스템 함수와 30nm 크기의 자성 입자에 대응하는 시스템 함수를 이용하여 두 번 복원하여야 한다. 각 시스템 함수에 의해 복원되는 자성 입자 영상 신호에서 최소 유도 자장 세기에서의 농도와 최대 유도 자장 세기에서의 농도 간의 비율 값과 기준 비율 값을 비교함으로써 입자의 크기를 구분할 수 있다. 또한, 특정 유도 자장에서의 농도 값과 기준 농도 값을 비교함으로써 입자의 농도를 구분할 수 있다. 상기와 같이, 구분된 입자의 크기에 따라 컬러를 다르게 적용하고, 구분된 농도를 적용함으로써 컬러 영상화할 수 있다. 상기 영상화는 상기 다중 자성 입자의 크기와 농도를 영역에 따라 구분하거나, 복셀(voxel)에 따라 구분함으로써 수행될 수 있으며, 상기 영역에 따른 다중 자성 입자의 크기의 구분은 4-CCL 방법을 이용하여 수행할 수 있다.

상기 자성 입자는, 랑주뱅(Langevin) 입자이고, 랑주뱅 함수를 이용함으로써 현실적인 자화를 반영할 수 있다. 랑주뱅 함수를 이용하는 구성에 대해서는 이후 자세히 살펴보도록 한다.

이미지 복원시 노이즈가 포함될 수 있는바, 상기 영상화를 위한 이미지 복원 전에, 수신기 코일에 의해 발생하는 노이즈 전압을 제거할 수 있다.

이하, 도면을 참조하여, 자성 입자 영상화 방법에 대해 상세히 설명하도록 한다.

유도 자장과 선택 자장의 세기에 따라 자성 입자들 반응의 특성을 이용하여 자성 입자들로부터 자성 입자 영상 신호를 수량화하고 구분할 수 있다. 상기 구분된 자성 입자의 크기를 컬러로 구분함으로써 컬러 영상을 생성할 수 있다.

자성 입자 영상은 진동성 자장에서의 SPIO 나노입자의 비선형 응답을 이용한다. 정적인 자장인 선택 자장 및 균질의 진동 자장인 유도 자장의 결합은 특정 관심영역에 걸친 FFP(Field Free point, 필드 프리 포인트)의 공간적 변화를 일으킨다. 선택 자장에 의해 생성되는 FFP의 위치를 유도 자장을 이용하여 이동시킨다. 상기 FFP의 재배치는 국부적 SPIO 분포의 공간적 부호화를 가능하게 하고, 반응 함수의 종래 지식에 기반한 MPI의 반전은 절대적인 SPIO의 농도의 공간적 매핑을 생성하는데 이용될 수 있다. 다양한 외부 자장에서의 SPIO 나노입자의 자화 반응은 MPI 복원의 결정적인 요인이 된다. 외부 자장에 따른 입자 자화 반응은 라주뱅 함수에 따르고, 이는 다음 수학식 1과 같다.

여기서, M₀ (= Nm/△V )는 포화 자화이고, N은 볼륨 △V에서의 입자의 수이고, m (=πD³M_s/6)은 입자 직경(D)에 따른 자장 모멘트이다. 상기 포화 자화(M₀)는 0.6Tμ₀ ^-1의 마그네타이트(Fe₃O₄)이고, ξ(=μ₀mH/k_BT)는 자장과 온도 에너지 간의 비율이다. 여기서 주목할 점은 랑주뱅 입자 크기의 변화에 따라, 자화 커브가 달라진다는 것이다.

예를 들어, 단위 철 농도에 따른 30 nm과 40 nm의 랑주뱅 입자에 대한 자화 특성의 차이는 도 1과 같다. 유도 자장 10mTμ₀를 30 nm 및 40 nm 입자에 적용할 때, 40 nm 입자의 자화는 포화되는 반면, 30 nm 입자는 포화되지 않는다. 유도 자장 50mTμ₀에서는 두 입자의 자화 모두 포화된다.

그러므로, 다양한 유도 자장 정도에서 획득된 복수의 MPI 신호를 이용하여, 다양한 크기의 랑주뱅 입자와 그것들의 농도로부터 신호 특성을 구분함으로써 컬러 자성 입자 영상화를 수행할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 컬러 자성 입자 영상의 획득 및 복원은 다음 순서에 따른 시뮬레이션을 이용하여 확인할 수 있다.

첫째, 30 nm 및 40 nm에 해당하는 다중 자성 입자를 이용하여 시스템 함수로부터 유도되는 자성 입자 영상 신호를 산출한다. 복원되는 이미지는 30 nm와 40 nm의 시스템 함수를 개별적으로 적용하고, 반전을 수행함으로써 얻어진다.

둘째, 30 nm 및 40 nm 랑주뱅 입자 사이에서 신호를 구분하기 위하여 유도자장 정도를 증가시키면서 복원된 자성 입자 영상 신호의 동적 반응를 살핀다.

셋째, 각 자성 입자 간의 동적 반응의 차이를 이용하여 상기 자성 입자를 구분하는 기준을 결정한다. 상기 기준은 각 영역 또는 각 입자에 연관된 복셀(voxel)을 구분하는데 사용된다. 복원되는 동안, 수신기 코일의 가상의 노이즈 전압이 이미지 복원 전에 유도된 자성 입자 영상에 가산된다.

상기 컬러 자성 입자 영상의 획득과 복원은 다음 시뮬레이션 과정을 통해 설명한다.

보다 구체적으로, 기초 시뮬레이션 계획과 파라미터는 다음 값들을 이용하였다. 선택 자장은 영구자석과 헬름홀츠 코일에 의해 생성되고, 상기 선택 필드는 z, x, 및 y 각 방향에 따라, ∂H_z/∂z = 2.5Tμ₀ ^-1m^-1 , ∂H_x/∂x =∂H_y/∂y =1.25Tμ₀ ^-1m^-1 그래디언트(gradient) 세기로 적용하였다. FFP는 상기 적용된 선택 자장의 중앙에 위치한다. 공간적 부호화를 위한 FFP를 이동시키기 위하여, 공간적으로 동종인 진동성 유도 자장을 10과 50 Tμ₀ ^-1 사이의 크기로 적용하였다. FFP는 99에서 98의 z 방향과 y 방향 사이의 주파수 비율을 갖는 리사주 궤적을 따른다. f_z = 25.25kHz 주파수와 f_y = 25.51kHz주파수를 이용하였다.

유도자장의 크기가 변화하는 동안 FOV(2A/G, 여기서, A는 유도 자장 크기이고, G는 선택 자장 그래디언트)를 일정하게 유지하기 위하여, 선택 자장 그래디언트는 유도 자장의 크기 변화에 따라 변하도록 하였다. 실행된 매트릭스 사이즈는 500 μm ⅹ 250 μm 공간 해상도를 갖는 64ⅹ64이고, 시뮬레이션 획득의 총시간은 3.88ms였다. 시뮬레이션을 진행한 샘플 모델은 도 1의 우측의 글자 열들이다. 각 글자들에 서로 다른 크기와 농도를 갖는 자성 입자를 주입하고 영상화를 수행함으로써 다중 자성 입자의 크기와 농도를 구분하는 구성을 설명한다. 각 복셀의 볼륨은 20 x 20 x 20 μm³ (△V)로 설정하였다. 상부 및 하부 다섯 개의 글자는 30 nm와 40 nm 입자 각각 채우고, 774, 2ⅹ774, 3ⅹ774, 4ⅹ774 and 5ⅹ774 μmol (Fe) l ^-1의 랑주뱅 입자 농도는 도 1에서 보이는 바와 같이 왼쪽 칼럼에서 오른쪽 칼럼으로 연속적으로 위치시켰다.

자성 입자 영상 신호의 산출은 다음과 같다.

보다 구체적으로, 혼합 샘플 모델로부터 유도된 자성 입자 영상 신호는 기록 코일의 도식화된 배열을 이용하여 산출된다. 두 개의 레코딩 코일은 측면길이가 10 cm인 이차 형태를 가진다. 레코딩 코일과 FOV의 중앙간의 거리는 y방향과 z방향 모두 10 cm 떨어트렸다. 상기 코일의 민감도는 다음 수식과 같이 정의된다.

여기서 H(r,t)는 적용된 자장의 세기고, i(t)는 전류, ∂S는 표면(S)의 범위, r은 입자의 위치, l는 레코딩 코일의 위치이다.

산출 시간을 줄이기 위하여, 유도된 전압 u(t)는 수학식 2를 이용하여 산출된 코일의 민감도를 이용하여 표현한다.

그러면, 자성 입자 영상 신호는 다음 식과 같이 산출된다.

시스템 함수의 산출은 다음과 같다.

보다 구체적으로, 시스템 함수는 주파수 요소의 공간적 민감도 특성을 나타내는 맵으로 볼 수 있다. 이는 알려진 자성 입자의 자화 특성으로부터 산출되거나, 분명하게 정의된 자장 샘플의 측정으로 통해 산출될 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 자성 입자 영상화 방법에서는 시스템 함수를 다음과 같이 산출하였다.

첫째, 점과 같은 샘플에 의한 시간 도메인의 자성 입자 영상 신호는 다음 식에 의해 결정된다.

랑주뱅 함수는 현실적인 자화(M)를 반영하기 위하여 이용된다. 선택 자장(H_S)과 유도 자장(H_D)의 결합은 H로 나타내고, G, A, 및 w는 각각 선택 자장 그래디언트의 세기, 유도 자장의 세기, 및 유도 자장의 각 주파수이다.

수신 코일에 대한 불연속적인 시스템 함수(S^y _n 및 S^Z _n)는 시간적 차원에 따라 이산 푸리에 변환을 수행함으로써 S_y(r,t)와 S_Z(r,t)의 상대적인 시간 도메인 신호로부터 유도된다. 상기 산출에 이용된 상세한 수식은 ξ-AH라 할 때 다음과 같다.

노이즈 전압의 가산을 다음과 같다.

보다 구체적으로, 노이즈 전압은 가우시안 랜덤 분포를 이용하여 이미지 복원을 수행하기 전에, 산출되어 자성 입자 영상 신호에 더해진다. 노이즈 전압은 다음 식을 이용하여 얻어진다.

k_B는 볼츠만 상수이고, T는 310K의 절대온도이고, △f는 샘플링 시간 △t=1μs로부터 유도되는 대역폭 1MHz이고, R은 100mΩ의 측정된 저항이다.

이미지의 복원 및 분류는 다음과 같다.

보다 구체적으로, 단일 크기의 자장 나노입자가 사용되면, 대응하는 시스템 함수는 복원절차에 대해 유도될 수 있다. 하지만, 본 발명의 일 실시예에 따른 자성 입자 영상화 방법에서는, 서로 다른 크기의 자장 나노입자들을 이용하는바, 30 nm 및 40 nm 입자 둘 모두에 대한 시스템 함수를 자성 입자 영상 신호의 산출과 그에 대응하는 이미지 복원에 사용된다.

y 및 z 수신 코일에 대한 도 1의 시뮬레이션 샘플의 자성 입자 영상 신호의 푸리에 요소는 다음과 같이 산출된다.

여기서 S^y1, S^y2, S^z1, S^z2는 y 및 z 수신 코일을 위한 시스템 함수 매트릭스를 나타내며, C¹, C²는 공간적 농도 분포 벡터를 나타낸다. 상부의 스크립트 1,2 는 30 nm 및 40 nm 랑주뱅 입자를 각각 라벨링한다. k 및 k'는 위치 인덱스이고, n은 주파수 요소를 나타내며, 컷오프 주파수는 노이즈 레벨의 측면에서의 문턱값을 이용하여 결정된다. SVD(singular value decomposition)와 영차 정형화 방법을 이용하여 반전이 수행된다.

서로 다른 입자의 분류는 다음과 같다.

보다 구체적으로, 다양한 유도 자장 세기에서의 각 복원된 이미지는 서로 다른 크기의 랑주뱅 입자의 동적 반응을 관찰할 수 있는 수량화된 데이터를 제공한다. 서로 다른 동적 반응의 자동 분류를 위하여, 4-CCL 또는 복셀 기반 분류를 적용함으로써 편향된 간섭을 최소화할 수 있다. 상기 분류 전에, 이미지의 복원 노이즈는 제거한다. 문턱 값은 최소 30 nm 입자 농도 값으로부터의 표준 편차로 설정할 수 있다. 입자 크기 분류에 영역 기반 방법과 복셀기반의 방법 모두 사용할 수 있다.

영역 기반 분류를 위하여, 두 개의 다른 유도 자장 세기(10 mTμ₀ ^-1 및 50 mTμ₀ ^-1)에서의 동적 자성 입자 영상 이미지는 입자 크기와 농도의 공간적 분류를 동시에 결정하기 위하여, 4-CCL(4-connected componebts labeling)방법으로 수행할 수 있다. CCL 수행부가 이미지를 스캔하면서, 다음 절차가 수행된다. 각 0이 아닌 픽셀에 대해 상측과 왼측면의 픽셀을 관찰한다. 두 픽셀이 모두 0이면, 새로운 라벨을 현재 픽셀에 할당한다. 두 픽셀 중 하나가 0이 아니면, 0이 아닌 픽셀의 이전 라벨을 할당한다. 두 픽셀이 모두 0이 아니면, 세 픽셀은 동일한 라벨로 분류한다. 첫 번째 단계의 픽셀이 0이 아닌 값을 가지면, 인덱싱 오류가 발생할 수 있는바, 이러한 오류를 방지하기 위하여, 상측과 왼측면의 가장자리에 0 픽셀 열을 더한다. 복셀 기반 분류는 각 복셀로부터 각 신호의 더 나은 분류를 위해 더해지는 기준을 포함하여 동일한 절차에 따라 수행된다.

시뮬레이션 결과는 다음과 같다.

보가 구체적으로, 10 mTμ₀ ^-1, 20 mTμ₀ ^-1, 30 mTμ₀ ^-1, 40 mTμ₀ ^-1, 및 50 mTμ₀ ^-1의 유도 자장 크기에서의 30 nm 입자에 대한 단일 시스템 함수(S_30 nm)를 이용하여 복원된 다중 입자 모델의 이미지는 도 2A에서 보이는 바와 같다. 40 nm 입자에 대한 시스템 함수(S_40 nm)를 이용한 이미지는 도 2B에서 보이는 바와 같다. 40 nm 입자에 속하는 글자인 UNIST는 10 mT에서 분명하게 보이는 반면, 30 nm에 속하는 글자인 ULSAN은 30 mT을 넘는 세기에서만 분명해진다. 단위 볼륨에 대한 랑주뱅 입자의 수인 실제 입력된 농도는 두 개의 다른 시스템 함수를 이용하여 복원된 대응 값과 도 2C에서, 양적으로 비교하였다. S_30 nm을 적용하는 경우, 40 nm 입자의 농도가 실제보다 저평가되는 반면, S_40 nm을 적용하는 경우, 가장 낮은 농도의 글자(도 2A와 도 2B에서의 글자 "U")에 대한 30 nm 입자의 농도가 고평가된다.

매칭된 시스템 함수를 사용하면, 도 2c에서 보이는 바와 같이, 결합 샘플의 예상되는 절대 농도를 재현할 수 있다. 첫 번째 칼럼 입자에 대한 두 번째에서 다섯 번째 칼럼 입자들의 농도 비율은 복원에서 사용된 시스템 함수에 상관없이 도 2d에서 보이는 바와 같이, 잘 일치한다. 상기 농도 비교는 50 mTμ₀ ^-1의 유도 자장 세기를 이용하여 복원된 이미지를 이용하여 수행하였다.

도 3에 보이는 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 자성 입자 영상화 방법의 성능을 종래의 자성 입자 영상 복원 방법과 비교하여 입증되었고, 첫 열(30 nm)과 두 번째 열(40 nm)을 관통하는 라인 특성을 , 50 mTμ₀ ^-1의 유도 자장 세기에서의 컬러 자성 입자 영상과 종래 자성 입자 영상 복원 사이에서 비교하였다. 종래 자성 입자 영상 복원에 대해서는, 시스템 함수와 매칭되는 입자만이 반전에 포함되었다. 컬러 자성 입자 영상에 대한 30 nm 시스템 함수를 이용한 30 nm 입자(ULSAN)의 라인 특성은 도 3a-1에서 보이는 바와 같이, 입력된 농도와 종래의 자성 입자 영상 복원의 라인 특성과 일치한다. 이와 유사하게, 컬러 자성 입자 영상에 대한 40 nm 시스템 함수를 이용한 40 nm 입자(UNIST)의 라인 특성은 도 3b-1에서 보이는 바와 같이, 입력된 농도와 종래의 자성 입자 영상 복원의 라인 특성과 일치한다. 하지만, 30 nm 시스템 함수를 이용하여 복원된 40 nm 입자(UNIST)의 라인 특성은 도 3A-2에서 보이는 바와 같이 고평가되고, 40 nm 시스템 함수를 이용하여 복원된 30 nm 입자(ULSAN)의 라인 특성은 도 3B-1에서 보이는 바와 같이, 저평가된다.

샘플의 각 영역에 대한 평균 농도는 10 부터 50 mTμ₀ ^-1까지의 유도 자장 세기의 증가에 따라 도 4에 그려져 있다.

유도 자장 세기에서의 복원된 농도의 의존성 커브는 시스템 함수(S_30 nm 및 S_40 nm)를 이용하는 30 nm 입자에 대해 도 4A-1, 4B-1 각각에 보인다. 30 nm 입자의 의존성 커브는 S_40 nm에서는 늦은 포화 반응을 보이는 반면, S_30 nm에서는 20 mTμ₀ ^-1 유도 자장 세기에서 포화된다. 이와 유사한 관계는, 도 4A-2, B-2에서 보이는 바와 같이, 40 nm 입자에서도 관찰되며, 10 mTμ₀ ^-1 유도 자장 세기에서 S_40 nm을 이용하는 경우, 의존성 커브가 포화된다. 하지만, S_30 nm을 이용할 때, 유도 자장 세기가 증가하면 40 nm 입자의 복원된 농도는 계속 감소한다.

동적 반응를 이용한 분류는 다음 방법에 따라 수행된다.

보다 구체적으로, 먼저, 4-CCL 방법은 신호 마스크를 스캔하고, 픽셀을 픽셀 연결성에 기초하여 요소그룹으로 분류하며, 연결된 요소에서의 모든 픽셀은 유사한 픽셀 강도 값을 가진다. 결과적으로, 4-CCL이 라벨링된 마스크들이 생성되고, 이는 어떠한 편향된 사용자 반전을 최소화한다. 4-CCL 마스크로부터 입자를 분류하기 위하여, 50 mTμ₀ ^-1과 10 mTμ₀ ^-1의 유도 자장 세기에서 얻어지는 평균 농도간의 비율을 비교한다. 10 mTμ₀ ^-1 유도 자장 세기에서, 40 nm 입자의 농도는 포화되는 반면, S_40 nm에서의 30 nm 입자의 농도는 포화되지 않는다. 두 입자의 농도는 50 mTμ₀ ^-1 유도 자장 농도에서 포화되는 사실 및 동적 반응을 이용하여, 두 비교되는 입자들은 10 mTμ₀ ^-1과 50 mTμ₀ ^-1 사이의 농도 비율에 기초한 4-CCL로부터 결정되며, 상기 두 비교되는 입자를 구분하는 값은 1.05로 할 수 있다. 상기 분류 결과 두 입자 마스크가 생성되고, 이는 50 mTμ₀ ^-1 유도 자장 세기에서의 농도 이미지로 적용된다. 결과적으로, 컬러 자성 입자 영상(cMPI)의 최종 이미지는 도 5A에서 보이는 바와 같이 생성되고, 이는 가상 모델의 입력의 원본을 충실히 재현함을 알 수 있다.

복셀 기반 분류 방법은 영역 기반 분류 방법과 비교하여, 공간적으로 연결되지 않은 이미지를 보인다. 복셀 기반 분류 방법은 상기 영역 기반 방법과 유사하지만, 더욱 신뢰적인 구분을 위하여 추가적인 기준이 부가된다. 도 4A-1에서, S_30nm에서 유도 자장 세기가 증가할수록 30 nm 입자의 농도는 증가하고, 50 mTμ₀ ^-1에서 포화되나, 40 nm입자에 대해서는 S_30nm에서 유도 자장 세기가 증가할수록 농도는 계속 감소한다. 30 nm입자에 대한 10 mTμ₀ ^-1과 50 mTμ₀ ^{- 1}사이의 농도의 비율은 S_40 nm을 사용하면 1보다 작다. 이러한 추가적인 구속을 부가함으로써, 두 개의 입자 마스크는 개별적인 복셀로부터 생성되고, 결과적으로, 도 5B에서 보이는 바와 같이, 최종 컬러 자성 입자 영상 이미지가 생성된다.

본 발명의 일 실시예에 따른 자성 입자 영상화 장치는 자성 입자 영상 신호 산출부, 다중 자성 입자 분류부, 및 영상화부를 포함할 수 있고, 시스템 함수 산출부 또는 시스템 함수 저장부를 더 포함할 수 있다.

상기 자성 입자 영상화 장치는 서로 다른 크기를 갖는 다중 자성 입자의 농도 및 분포를 구분하여 영상화한다. 상기 다중 자성 입자 각각에 대응하는 시스템 함수를 적용하여 자성 입자 영상 신호를 산출하고, 상기 산출된 자성 입자 영상 신호를 이용하여 이미지를 복원하며, 상기 시스템 함수는 시간 도메인 신호를 이산 푸리에 변환을 수행함으로써 산출되고, 상기 다중 자성 입자는 적용되는 시스템 함수에 따라 유도 자장의 크기에 따른 농도 변화의 특성이 달라질 수 있다. 상기 영상화는 자성 입자의 크기에 따라 유도 자장에 따른 자화 커브가 달라지는 특성을 이용하여 상기 다중 자성 입자의 농도 및 분포를 구분하여 수행되고, 상기 다중 자성 입자의 크기와 농도를 영역에 따라 구분하거나, 복셀(voxel)에 따라 구분함으로써 수행되며, 상기 영역에 따른 다중 자성 입자의 크기의 구분은 4-CCL 방법을 이용하여 수행할 수 있다. 상기 자성 입자 영상화 장치에 대한 상세한 설명은 상기 자성 입자 영상화 방법에 대한 상세한 설명에 대응하는바, 상기 자성 입자 영상화 방법에 대한 상세한 설명으로 대신한다.

본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (13)

1. 서로 다른 크기를 갖는 다중 자성 입자의 농도 및 분포를 구분하여 영상화하고,
   상기 영상화는,
   자성 입자의 크기에 따라 유도 자장에 따른 자화 커브가 달라지는 특성을 이용하여 상기 다중 자성 입자의 농도 및 분포를 구분하는 것을 특징으로 하는 자성 입자 영상화 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 다중 자성 입자 각각에 대응하는 시스템 함수를 적용하여 자성 입자 영상 신호를 산출하고, 상기 산출된 자성 입자 영상 신호를 이용하여 이미지를 복원하며,
   상기 시스템 함수는 시간 도메인 신호를 이산 푸리에 변환을 수행함으로써 산출되는 것을 특징으로 하는 자성 입자 영상화 방법.
3. 삭제
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 영상화는,
   상기 다중 자성 입자의 크기와 농도를 영역에 따라 구분하거나, 복셀(voxel)에 따라 구분함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는 자성 입자 영상화 방법.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 영역에 따른 다중 자성 입자의 크기의 구분은 4-CCL 방법을 이용하여 수행하는 것을 특징으로 하는 자성 입자 영상화 방법.
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 다중 자성 입자는,
   적용되는 시스템 함수에 따라 유도 자장의 크기에 따른 농도 변화의 특성이 달라지는 것을 특징으로 하는 자성 입자 영상화 방법.
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 다중 자성 입자는,
   랑주뱅(Langevin) 입자인 것을 특징으로 하는 자성 입자 영상화 방법.
8. 제 1 항에 있어서,
   상기 영상화를 위한 이미지 복원 전에, 수신기 코일에 의해 발생하는 노이즈 전압을 제거하는 것을 특징으로 하는 자성 입자 영상화 방법.
9. 제 1 항, 제 2 항, 및 제 4 항 내지 제 8 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
10. 서로 다른 크기를 갖는 다중 자성 입자의 농도 및 분포를 구분하여 영상화하고,
    상기 영상화는,
    자성 입자의 크기에 따라 유도 자장에 따른 자화 커브가 달라지는 특성을 이용하여 상기 다중 자성 입자의 농도 및 분포를 구분하는 것을 특징으로 하는 자성 입자 영상화 장치.
11. 제 10 항에 있어서,
    상기 다중 자성 입자 각각에 대응하는 시스템 함수를 적용하여 자성 입자 영상 신호를 산출하고, 상기 산출된 자성 입자 영상 신호를 이용하여 이미지를 복원하며,
    상기 시스템 함수는 시간 도메인 신호를 이산 푸리에 변환을 수행함으로써 산출되고,
    상기 다중 자성 입자는,
    적용되는 시스템 함수에 따라 유도 자장의 크기에 따른 농도 변화의 특성이 달라지는 것을 특징으로 하는 자성 입자 영상화 장치.
12. 삭제
13. 제 10 항에 있어서,
    상기 영상화는,
    상기 다중 자성 입자의 크기와 농도를 영역에 따라 구분하거나, 복셀(voxel)에 따라 구분함으로써 수행되며,
    상기 영역에 따른 다중 자성 입자의 크기의 구분은 4-CCL 방법을 이용하여 수행하는 것을 특징으로 하는 자성 입자 영상화 장치.
    

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