KR101683217B1 - 뉴런공진 자기공명영상 방법 - Google Patents

뉴런공진 자기공명영상 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 뇌의 밴드패스 필터링(bandpass filtering) 현상을 영상으로 매핑(mapping) 하기 위한 뉴런공진 자기공명영상(Neuronal Resonance MRI)이라는 새로운 영상 모댈리티(modality)를 제공하고자 한다. 이를 생체실험을 통해 검증하며, 시스템 바이올로지(systems biology) 측면에서 비교/분석하고자 한다.

Description

뉴런공진 자기공명영상 방법 {Neuronal resonance magnetic resonance imaging method}
본 발명은 뉴런공진 자기공명영상의 MRI 데이터 획득 및 처리 방법에 관한 기술이다.
사람의 뇌 영역 간에 정보의 전달을 위해서 통신이 이루어지고 있다는 것은 자명한 사실이다. 그러나 특정 뇌 영역이 통신하고자 하는 다른 뇌 영역에 선택적으로 정보를 어떻게 전달하는지는 여전히 알려져 있지 않다. 최근 시스템 생물학 연구에서는 뇌 영역 간에 통신이 뇌 전체적인 신호로부터 선택적 주파수 대역 필터를 통해서 선택적으로 이루어진다는 가설을 제안하였다. 이러한 가설을 기반으로 하여 뇌 영역 간에 통신을 위한 뉴런의 공진 주파수를 측정할 수 있는 새로운 영상 기법을 개발하면 현재 잘 알려져 있지 않은 뇌 영역 간 통신 메커니즘을 밝힐 수 있고 심리학, 정신과학, 병리학을 포함한 뇌 연구에 엄청난 영향을 끼칠 수 있다.
뇌는 수많은 기능들을 담당하는 작은 영역들로 구성되어 있고 이러한 뇌 영역들은 서로 구조적으로 연결되어 있다. 행동과 인지, 지각 등의 대부분의 뇌 기능들은 빠르고 유연하게 뇌의 네트워크를 재조합함으로써 이루어진다. 최근 연구들은 인지와 지각, 선택적 집중, 그리고 작동 기억(working memory)에 관한 역동적이고 유연한 기능적인 뇌 네트워크의 구성을 일부 밝히고 있다. 뉴런 스파이킹(spiking)의 진동적인 특성과 동기화는 뇌 영역 간에 역동적이고 유연한 연결성과 관련이 있음이 알려져 있다. 최근의 연구들에 따르면 그러한 특정한 주파수 대역에서 일어나는 뉴런의 진동과 동기화가 구조적으로 연결된 뇌의 영역 간의 정보의 흐름을 제어하고, 뇌 영역 간의 유연하고 선택적인 통신을 가능하게 함이 밝혀지고 있다. 그러나 휴지 상태 및 활동/자극 상태에서, 특정한 주파수 대역에 맞춘 뇌의 선택적이고 유연한 통신이 어떤 메커니즘으로 일어나고 있는지는 아직 밝혀지지 않고 있다. 더군다나 수많은 임상 데이터에 의하면, 자폐증, 정신분열증, 간질, 치매와 파킨슨병 같은 뇌 질환 환자들은 넓은 주파수 대역 상에서 뉴런의 동기화 특성이 바뀌어 있고 그러한 비정상적인 뉴런의 동기화가 그러한 질병의 증세들(비정상적인 인지, 행동, 움직임 등)에 대한 원인이 될 수 있음이 밝혀지고 있다.
그러므로 동기화를 통한 선택적인 뇌 영역 간 통신 메커니즘을 이해함으로써 생체병리학과 뇌 질환의 치료에 매우 중요한 단서를 발견할 수 있다. 더욱이, 뇌 영역 간 통신에 사용되는 넓은 대역의 주파수에 대한 뉴런의 공진 특성을 고해상도로 매핑(mapping) 할 수 있는 새로운 영상 기법을 개발하는 것은 생체의용공학에 관련된 학계와 산업계, 의료계에 엄청난 파급효과를 가져올 수 있다.
한편, 기능성 자기공명영상(fMRI)은 뇌의 활동을 뉴런의 전류를 통해 직접적으로 측정하기보다는 뉴런과 혈류의 상호작용에 의해 간접적으로 측정한다. 20여 년 전, 기능성 자기공명영상(fMRI)이 뇌 뉴런의 활동을 비침습적으로 매핑 할 수 있음을 처음으로 보여줬다. 그 이후 fMRI는 신경과학, 심리학, 정신병리학 등에 엄청난 영향을 보여줬다.
fMRI는 기존의 MRI와 다르게, 영상을 외부의 자극이 있는 동안과 그 전후에 반복적으로 획득해서 통계적인 처리를 통하여 해당 외부 자극의 시간적인 패턴과 상관관계를 보이는 뇌 영역을 매핑하는 기술이다. fMRI는 뇌의 활동을 비침습적이면서 상대적으로 높은 해상도로 매핑할 수 있는 거의 유일한 영상 기법이다.
fMRI는 뉴런의 활동을 비침습적으로 매핑(mapping) 할 수 있는 특별한 영상 기법이지만, 뉴런의 전기적인 신호를 직접적으로 측정하기보다 뉴런의 활동에 의한 혈류 변화를 통한 간접적인 측정 방법을 이용한다. 뉴런의 전기 신호를 MRI를 써서 직접적으로 측정하기 위한 노력들이 지난 10년 이상 이루어졌는데, 그 가능 여부가 논란이 되어왔다.
약 10여 년 전, fMRI가 외부의 자극 없이도 수행될 수 있다는 것이 처음으로 보여졌다. 이 새로운 fMRI 기술은 Resting-state fMRI라고 부른다. Resting-state fMRI의 기본 가정은, 뇌의 두 영역 간에 기능적으로 연관성이 있으면 시간적인 MRI 신호 변화도 서로 상관관계가 있을 것이라는 데서 출발한다. Resting-state fMRI는 뇌 영역 간의 기능성 연결성(functional connectivity)을 측정한다. Resting-state fMRI에서는, 기존의 fMRI 기법에서 사용하던 스티뮬레이션 패턴(stimulation pattern)이 특정 뇌 영역(seed region)의 시간적인 신호 변화 추이로 대체되었고, 나머지 뇌 영역이 해당 뇌 영역과 비슷한 신호 변화를 보이는지 통계적으로 분석하는 방식으로 진행된다. 어떤 뇌 영역들(ex: default mode network)은 기능적으로 연결되어 있음이 Resting-state fMRI를 써서 일관적으로 측정된다. 그러나 Resting-state fMRI를 포함한 현존하는 fMRI 기법들은 국소 영역의 혈류역학적인 반응을 통해 뉴런의 활동을 간접적으로 측정한다. 혈류역학 반응은 느리고, 약 4초 정도의 시간 지연이 있다. Resting-state fMRI는 뇌 영역 간의 기능적 연결성은 보여주지만, 뇌 영역 간에 어떤 메커니즘으로 선택적으로 통신하는지 보여주지는 못한다. 이것은 기존의 fMRI 기법의 근본적인 한계점이며, "주파수 선택적인 뉴런의 공진"이 왜 기존의 방법으로 확인되지 못하는지 설명한다.
한편, 현존하는 MRI 영상 기법들의 생체 내 뉴런전류 측정 가능 여부는 지난 10년 이상 논란이 되어 왔다. 기존에 뉴런의 전류를 MRI로 직접적으로 측정하려는 시도는 지속적으로 여러 번 있어왔다. 유망한 결과들이 팬텀, 세포 배양, 이론적인 계산 연구들에서 계속 보여졌지만, MRI를 이용한 뉴런 전류의 생체 내 측정 가능 여부는 10년 이상 논란이 되어왔다. 해당 분야 연구자들은 뉴런의 전류가 주변에 자기장의 변화를 일으키고 그 변화를 MRI로 측정할 수도 있다는 사실에는 모두 동의한다. 그러나 많은 연구자들은 뉴런의 전류에 의해 생성된 자기장의 변화로 인해 생기는 MRI 신호가 너무 작아서 생체 내에서 MRI로 일관되게 측정하기가 매우 어렵다고 주장한다.
뉴런의 전기 신호를 직접적으로 감지하기 위한 MRI 영상 기법에는 크게 두 가지 접근법이 있다. 제1 접근법은 일정한 시간적인 구간을 가지는 주기적인 자극을 주고, MRI 신호를 각 자극이 끝나자마자(즉, 혈류역학 반응이 생기기 전에) 바로 얻어서 뉴런의 전기 신호를 측정하는 방법이다. 그리고 제2 접근법은 MRI 영상 획득의 시간적인 해상도를 높여서(≤ 100ms) 푸리에 변환을 통해 외부 자극의 주파수와 동조된 성분을 찾는 방법이 있다. 두 가지 접근법 모두 외부 자극의 주기나 주파수에 의존하고, 뉴런의 고유 진동 주파수를 고려하지 않았다. 상기 두 가지 방법을 포함해서 현존하는 모든 MRI 영상 기법에 대해 뉴런의 전류신호 감지 여부가 아직도 논란이 되고 있다.
상기 문제점들을 해결하기 위해, 본 발명에서는 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)를 제공하고자 한다.
본 발명에서는, 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI) 기법을 이용하여, 뉴런의 선택적인 주파수 대역 필터 특성 매핑을 통해, 다양한 주파수 영역에 대하여 휴지 상태와 외부 자극을 주고 있는 상태 간의 차이를 측정하는 기술을 제공하고자 한다.
그리고 주파수 선택적인 뇌 영역 간 통신 메커니즘에 대한 시스템 생물학적 연구를 기반으로 주파수 선택적인 뇌 영역 간 통신 메커니즘을 밝힐 수 있는 기술을 제공하고자 한다.
또한, 개념 증명 실험과 주파수 선택적인 뇌 전체 영역 간 통신 지도를 완성하는데 유용한 기술을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 관점에 따라, 자계진동신호를 감지하기 위해, 경사자계 패턴을 이용하는 MRI 영상기법으로 MRI 데이터를 얻는 프로세스를 이용하는 자기공명신호 처리방법이 제공될 수 있다. 이 방법은, 상기 경사자계 패턴과 상기 자계진동신호 간의 상대적인 위상을 변화시키면서 상기 프로세스를 복수 회 반복하여 수행함으로써, 복수 개의 MRI 데이터를 획득하는 단계; 및 미리 결정된 규칙에 의해, 상기 획득한 복수 개의 MRI 데이터로부터 주파수 특성을 산출하는 단계를 포함하며, 상기 복수 개의 MRI 데이터는 K-space 데이터 또는 MRI 영상 데이터이다.
이때, 상기 자계진동신호는, 발생시구간 및 특정시점에서의 위상이 알려지지 않은 것을 특징으로 할 수 있다.
이때, 상기 자계진동신호는 특정 주파수 성분을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이때, 상기 미리 결정된 규칙은, 상기 획득한 복수 개의 MRI 데이터를 상기 상대적인 위상에 따라 시간 축 상에 배열한 신호를 푸리에 변환하는 것일 수 있다.
이때, 상기 획득하는 단계는, 상기 경사자계 패턴신호와 상기 자계진동신호 간의 미리 결정된 N개의 상대적인 위상에 대하여, 상기 프로세스를 반복하여 수행함으로써 N개의 MRI 데이터를 획득하는 획득 프로세스를 이용하며, 상기 획득 프로세스를 시간에 따라 순차적으로 M번 반복하여 복수 개의 MRI 데이터를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 상기 미리 결정된 규칙은, 상기 획득한 복수 개의 MRI 데이터를 상기 미리 결정된 상대적인 위상에 따라 시간 축 상에 배열된 신호를 푸리에 변환하는 것일 수 있다.
이때, 상기 복수 개의 MRI 데이터를 시간적으로 분할하여, 상기 분할된 데이터 각각에 푸리에 변환을 하여 뉴런의 신호 변화에 대한 시간축 데이터를 획득하도록 되어 있을 수 있다.
이때, 상기 특정 주파수는 상기 경사자계 패턴의 주파수와 동일한 것일 수 있다.
이때, 상기 미리 결정된 규칙은, 상기 획득한 복수 개의 MRI 데이터의 주파수 성분 중 상기 특정 주파수에 관한 값을 찾아내도록 되어 있을 수 있다.
이때, 상기 획득하는 단계는, 상기 경사자계 패턴신호와 상기 자계진동신호 간의 미리 결정된 N개의 상대적인 위상에 대하여, 상기 프로세스를 반복하여 수행함으로써 N개의 MRI 데이터를 획득하는 획득 프로세스를 포함하며, 상기 N개의 상대적인 위상 간의 차이값은 상기 특정 주파수에 대하여 2*pi/N의 정수배를 만족하도록 되어 있을 수 있다.
이때, 상기 N개의 상대적인 위상 간의 차이값을 상기 특정 주파수에 대하여 2*π/N의 정수배로 만들기 위해 MRI 영상 파라메터 중 반복 시간(time to repeat, TR)을 조절하도록 되어 있을 수 있다.
이때, 상기 자계진동신호는 뉴런 신호인 것을 특징으로 할 수 있다.
이때, 상기 경사자계 패턴은 진동 경사자계 패턴인 것을 특징으로 할 수 있다.
이때, 상기 진동 경사자계 패턴은 multi-echo gradient echo 영상 기법에서 이용하는 bipolar readout gradient 패턴일 수 있다.
이때, 상기 반복되어 수행되는 서로 다른 두 개의 프로세스에 대하여, 상기 경사자계 패턴의 공간 방향성이 서로 다른 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 다른 관점에 따라 제공되는 MRI 장치는, 특정 주파수로 공진하되 발생구간 및 특정시점에서의 위상이 알려지지 않은 자계진동신호를 감지하기 위해, 경사자계 패턴신호를 이용하는 MRI 영상기법으로 MRI 데이터를 얻는 프로세스를 이용한다. 이때, 상기 경사자계 패턴신호와 상기 자계진동신호 간의 상대적인 위상을 변화시키면서 상기 프로세스를 복수 회 반복하여 수행함으로써, 복수 개의 MRI 데이터를 획득하는 단계; 및 미리 결정된 규칙에 의해, 상기 획득한 복수 개의 MRI 데이터로부터 주파수 특성을 산출하는 단계를 수행하도록 되어 있다.
본 발명의 다른 관점에 따라 제공되는 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체는, MRI 장치가, 특정 주파수로 공진하되 발생구간 및 특정시점에서의 위상이 알려지지 않은 자계진동신호를 감지하기 위해, 경사자계 패턴신호를 이용하는 MRI 영상기법으로 MRI 데이터를 얻는 프로세스를 이용하며, 상기 경사자계 패턴신호와 상기 자계진동신호 간의 상대적인 위상을 변화시키면서 상기 프로세스를 복수 회 반복하여 수행함으로써, 복수 개의 MRI 데이터를 획득하는 단계; 및 미리 결정된 규칙에 의해, 상기 획득한 복수 개의 MRI 데이터로부터 주파수 특성을 산출하는 단계;를 수행하도록 하는 프로그램이 기록되어 있다.
본 발명의 또 다른 관점에 따라 제공되는 자기공명신호 처리방법은, 발생구간 및 특정시점에서의 위상이 알려지지 않은 자계진동신호를 감지하기 위해, 미리 결정된 진동 주파수를 갖는 진동 경사자계 패턴신호를 이용하는 MRI 영상기법으로 MRI 데이터를 얻는 프로세스를 이용하는 자기공명신호 처리방법이다. 이 방법은, 상기 진동 경사자계 패턴신호와 상기 자계진동신호 간의 상대적인 위상을 변화시키면서 상기 프로세스를 복수 회 반복하여 수행함으로써, 복수 개의 MRI 데이터를 획득하는 단계; 및 미리 결정된 규칙에 의해, 상기 획득한 복수 개의 MRI 데이터로부터 상기 미리 결정된 진동 주파수에 관한 값을 산출하는 단계를 포함하는 제1 프로세스를 이용한다. 그리고 상기 미리 결정된 진동 주파수가 P개의 서로 다른 값을 갖도록 상기 제1 프로세스를 P번 수행함으로써, 상기 각각의 제1 프로세스에 대하여 상기 미리 결정된 진동 주파수에 관한 값을 P개 획득하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 관점에 의해 제공되는 뉴런공진 자기공명영상 방법은, 특정 주파수로 공진하는 뉴런 신호를 감지하기 위해, 진동 경사자계 패턴을 가지는 MRI 영상 기법으로 영상을 얻는 제1 프로세스를 수행하는 단계; 상기 제1 프로세스를 N번 반복하여 N개의 서로 다른 뉴런 공진 위상들에 대해 각각 MRI 영상을 획득하는 제 2단계를 포함하여, 상기 제 2단계 작업을 M번 반복하여 복수 개의 MRI 영상을 획득하는 제2 프로세스를 수행하는 단계; 및 상기 복수 개의 다중위상 MRI 영상 전체 또는 그 일부를 푸리에 변환을 통해 스펙트럼으로 분석하여 미리 결정된 규칙에 의해 산출하는 제3 프로세스를 수행하는 단계를 포함한다.
이때, 상기 특정 주파수는 상기 경사자계 패턴신호의 주파수와 동일할 수 있다.
이때, 상기 제3 프로세스에서, 상기 미리 결정된 규칙은 상기 다중위상 데이터의 주파수 성분 중 상기 특정한 주파수로 공진하는 뉴런 성분을 찾아낼 수 있다.
이때, 상기 N개의 뉴런공진 위상들의 차이는 2*pi/N의 정수배를 만족할 수 있다.
이때, 상기 N개의 뉴런공진 위상들의 차이를 2*pi/N의 정수배로 만들기 위해 MRI 영상 파라메터 중 반복 시간(time to repeat, TR)을 조절할 수 있다.
이때, 상기 제3 프로세스에서, 상기 복수 개의 MRI 데이터를 분할하여, 상기 분할된 데이터 각각에 푸리에 변환을 하여 뉴런의 신호 변화에 대한 시간축 데이터를 획득하도록 되어 있을 수 있다.
이때, 상기 진동 경사자계 패턴은 multi-echo gradient echo 영상 기법에서 이용하는 bipolar readout gradient 패턴일 수 있다.
이때, 상기 진동 경사자계 패턴은 X, Y, Z 같이 공간상의 여러 다른 방향으로 적용할 수 있다.
본 발명의 또 다른 관점에 의해 제공되는 MRI 장치는, MRI 영상 획득부 및 상기 MRI 영상 획득부의 오퍼레이션을 제어하도록 되어 있는 처리부를 포함하는 MRI 장치이다. 이때, 상기 처리부는, 특정 주파수로 공진하는 뉴런 신호를 감지하기 위해, 진동 경사자계 패턴을 가지는 MRI 영상 기법으로 영상을 얻는 제1 프로세스를 수행하는 단계; 상기 제1 프로세스를 N번 반복하여 N개의 서로 다른 뉴런 공진 위상들에 대해 각각 MRI 영상을 획득하는 제 2단계를 포함하여, 상기 제 2단계 작업을 M번 반복하여 복수 개의 MRI 영상을 획득하는 제2 프로세스를 수행하는 단계; 및 상기 복수 개의 다중위상 MRI 영상 전체 또는 그 일부를 푸리에 변환을 통해 스펙트럼으로 분석하여 미리 결정된 규칙에 의해 산출하는 제3 프로세스를 수행하는 단계를 수행하도록 되어 있다.
본 발명의 또 다른 관점에 의해 제공되는 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체는, MRI 장치가, 특정 주파수로 공진하는 뉴런 신호를 감지하기 위해, 진동 경사자계 패턴을 가지는 MRI 영상 기법으로 영상을 얻는 제1 프로세스를 수행하는 단계; 상기 제1 프로세스를 N번 반복하여 N개의 서로 다른 뉴런 공진 위상들에 대해 각각 MRI 영상을 획득하는 제 2단계를 포함하여, 상기 제 2단계 작업을 M번 반복하여 복수 개의 MRI 영상을 획득하는 제2 프로세스를 수행하는 단계; 및 상기 복수 개의 다중위상 MRI 영상 전체 또는 그 일부를 푸리에 변환을 통해 스펙트럼으로 분석하여 미리 결정된 규칙에 의해 산출하는 제3 프로세스를 수행하는 단계를 수행하도록 하는 프로그램이 기록된, 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체이다.
본 발명의 또 다른 관점에 따라 제공되는 MRI 시계열 획득 데이터 처리방법은, 미리 결정된 주파수를 갖는 진동 경사자계 패턴신호를 이용하여 MRI 데이터 세트를 획득하는 제1단계를 포함하며, 상기 제1단계를 상기 진동 경사자계 패턴신호의 1주기 동안 N번 반복 수행함으로써 N개의 MRI 데이터 세트를 획득하도록 되어 있는 제1 프로세스를 수행하는 단계; 상기 N개의 MRI 데이터 세트 각각에 대하여, 상기 각각의 MRI 데이터 세트가 나타내는 전체 이미지 중 제1 이미지 영역에 매핑된 신호의 에너지를 계산함으로써, 상기 제1 이미지 영역에 매핑된 시신호의 시간에 따른 에너지 변화를 나타내는 시간축 데이터를 획득하는 제2 프로세스를 수행하는 단계; 및 상기 시간축 데이터의 주파수 성분 중 특정 주파수 성분에 관한 값을 미리 결정된 규칙에 의해 산출하는 제3 프로세스를 수행하는 단계를 포함한다.
이때, 상기 제3 프로세스는, 상기 시간축 데이터를 푸리에 변환하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 상기 특정 주파수는 상기 진동 경사자계 패턴신호의 주파수와 동일할 수 있다.
이때, 상기 N개의 MRI 데이터 세트는 뉴런공간에 관하여 얻은 자료일 수 있다.
이때, 상기 N개의 진동 경사자계 패턴신호들의 위상차이는 2*pi/N의 정수배를 만족할 수 있다.
이때, 상기 제2 프로세스 및 상기 제3프로세스를, 상기 전체 이미지 중 상기 제1 이미지 영역 및 상기 전체 이미지 중 제2 이미지 영역에 대하여 반복적으로 수행하여 그 결과들을 저장하도록 되어 있을 수 있다.
이때, 상기 제1 프로세스를 M회 반복하여 수행하고, 상기 M회 반복하여 수행된 결과 얻을 수 있는 M개의 결과 데이터를 이용하여, 상기 제2 프로세스 및 상기 제3 프로세스를 M번 반복하여 수행하도록 되어 있을 수 있다.
이때, 상기 제1 프로세스에서, 상기 진동 경사자계 패턴신호의 M개 주기 동안 상기 제1 프로세스를 M회 반복하여 수행하여 복수 개의 MRI 데이터 세트를 획득하도록 되어 있고, 상기 제2 프로세스에서, 상기 복수 개의 MRI 데이터 세트 각각에 대하여, 상기 각각의 MRI 데이터 세트가 나타내는 전체 이미지 중 제1 이미지 영역에 매핑된 신호의 에너지를 계산함으로써, 상기 제1 이미지 영역에 매핑된 신호의 시간에 따른 에너지 변화를 나타내는 시간축 데이터를 획득하도록 되어 있고, 상기 제3 프로세스에서, 상기 M개 주기 동안 획득한 상기 시간축 데이터의 주파수 성분 중 특정 주파수 성분에 관한 값을 미리 결정된 규칙에 의해 산출하도록 되어 있을 수 있다.
이때, 상기 진동 경사자계 패턴신호는 multi-echo gradient echo 영상 기법에서 이용하는 bipolar readout gradient 패턴 신호일 수 있다.
본 발명에 따르면 뉴런의 공진주파수에 맞춰 진동하는 경사자계 패턴을 MRI 영상 기법에 적용하여 뉴런의 신호를 극대화하는 기술을 이용할 수 있다.
또한, 다중위상 영상 획득을 반복적으로 수행한 후 푸리에(Fourier) 해석법을 통해 뉴런의 공진주파수에 해당하는 성분을 추출해내는 방법을 이용하여, 뉴런의 전류에 의한 MRI 신호가 매우 작다는 문제점과 뉴런 공진 현상은 시간적인 구간과 위상이 무작위로 일어난다는 문제점을 해결할 수 있다. 이러한 반복적인 다중위상 영상 획득 방법과 푸리에 해석법을 이용하여 뉴런의 신호를 주파수 선택적으로 추출해낼 수 있을 뿐만 아니라, 시간적인 에버리징 효과(averaging effect)를 통해 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio, S/N ratio)를 크게 개선할 수 있다.
또한, 기존에 불가능했던 뇌 영역간 주파수 대역별 통신채널 지도를 완성하고, 이를 통해 뇌기능 및 뇌질환에 관련된 구체적인 주파수 및 해당 뇌 영역을 파악할 수 있는 기초 기술을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)에서, 주파수 선택적인 뇌 영역 간의 통신을 나타내는 도면이다.
도 2a 내지 도 2c는 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)에 대한 모식도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)의 실험 연구에 대한 모식도를 나타낸다.
도 4a 내지 도 4f는 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)의 모의실험 결과를 나타내는 그래프이다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면을 참고하여 설명한다. 그러나 본 발명은 본 명세서에서 설명하는 실시예에 한정되지 않으며 여러 가지 다른 형태로 구현될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 실시예의 이해를 돕기 위한 것이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 의도된 것이 아니다. 또한, 이하에서 사용되는 단수 형태들은 문구들이 이와 명백히 반대의 의미를 나타내지 않는 한 복수 형태들도 포함한다.
이하, 도 1 내지 도 4f를 참고하여 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상에 대해 설명하고자 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)에서, 주파수 선택적인 뇌 영역 간의 통신을 나타내는 도면이다.
포유류의 뇌는 뉴런 간의 상호작용에 의해 뉴런의 집단 내 공진을 보인다. 도 1에 도시한 바와 같이, 하나의 뉴런 그룹(NG1)은 특정한 주파수에 맞춰서 공진하고 같은 주파수로 공진하는 다른 뉴런 그룹(NG2)과 선택적으로 통신한다.
따라서 본 발명에서는 이러한 주파수 선택적인 뇌 영역 간 통신 신호를 측정할 수 있는 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)을 제공하고자 한다.
도 2a 내지 도 2c는 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)에 대한 모식도이다. 도 2a는 뉴런공진 자기공명영상의 펄스 다이어그램(Pulse Diagram)에 관한 도면이고, 도 2b는 뉴런공진 자기공명영상의 다중위상 측정법(왼쪽)과 다중위상에 따른 시간적인 신호의 변화 및 푸리에 해석법(오른쪽)에 대한 모식도이며, 도 2c는 뉴런의 위상에 무관한 뉴런 공진 감지법(phase-insensitive oscillation detection)에 대한 모식도를 나타낸다.
이때, 도 2a에서, (i)은 NR-MRI에 대한 모식도이고, (ii)는 NR-MRI에 쓰일 수 있는 ME-GE(multi-echo gradient echo)에 대한 펄스 열에 대한 도면이며, (iii)은 해당 K-영역 사진과 영상의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 2a의 (i)에서 NR-MRI는 초전도 자석(10), 그레디언트 코일(20), 그레디언트 코일-Z(21), 그레디언트 코일-Y(22), 및 전파 송수신 코일(30)을 포함할 수 있다.
도 2a의 (ii)에서 그래프(91~96)는 각각, 전파 송수신 코일(30)에서 송신한 RF 신호(91), 그레디언트 Z 신호펄스(92), 그레디언트 Y 펄스(93), 그레디언트 X 펄스(94), 전파 송수신 코일(30)에서 수신한 RX 신호(95), 및 NR-MRI 내에 배치된 생물체의 뉴런 공진 파형(96)의 예를 나타낸다.
도 2a의 (iii)은 도 2a의 (ii)에서 수신한 RX 신호(95)를 이용하여 K-영역을 구성한 예 및, K-영역을 FFT함으로써 생성한 뇌 이미지의 예를 나타낸 것이다.
도 2a에 따르면, ME-GE에서 양극성 읽기 경사자장의 진동주파수는 뉴런의 공진주파수에 맞춰질 수 있으며, 나중에 얻은 에코 신호가 뉴런과 더 오랫동안 공진해서 더 강한 뉴런 신호를 반영하므로 K-영역의 가운데 부분을 채울 수 있다.
도 2b에 도시된 뉴런공진 자기공명영상의 다중위상 측정법에서, 반복시간 (time to repeat, TR)은 MRI 영상획득 대비 뉴런 공진의 시간 위상이 매 TR마다 2π/N (N : 다중위상의 수) 만큼 증가하도록 설정하였다.
도 2b에 따르면, 상기 다중위상 측정법은 M 싸이클 반복되어 수행될 수 있다. 각 싸이클에서, ME-GE에 대한 펄스 열은 N회 반복되어 제공될 수 있다. 이하, 각 싸이클에서의 ME-GE에 대한 펄스 열의 제공방법을 설명한다.
상기 다중위상 측정법이 수행되는 동안, 뉴런 공진 파형(96)이 TNO의 주기를 갖는다고 가정할 수 있다. 이때, 본 발명의 일 실시예에서는 다음의 두 가지 조건을 만족하도록 펄스 열을 제공할 수 있다. 첫째, N회 반복되어 제공되는 펄스 열의 주기가 상기 가정된 뉴런 공진 파형(96)의 주기 TNO와 동일하게 설정한다. 둘째, 상기 N회 반복되어 제공되는 펄스 열 중 (i)번째 펄스 열의 발생시점이 (i-1)번째 펄스 열의 발생시점으로부터 K*TNO+2π/N 만큼 딜레이 되도록 한다(단, i=2~N). 여기서 K*TNO은 상기 뉴런 공진 파형(96)의 공진주기의 정수 배를 의미한다. 이렇게 하면 상기 N회 반복되는 펄스 열이 상기 뉴런 공진 파형(96)에 대하여 가지는 위상은 서로 다르게 된다. 본 명세서에서는 이를 '다중위상'이라는 용어로 표현할 수 있다. 예컨대, 도 2a에서 (i)번째 펄스 열의 발생시점은 뉴런 공진 파형(96) 중 음에서 양으로 향하는 0점 교차 시점으로부터 i*2π/N 만큼 딜레이 된다. 즉, (i)번째 펄스 열과 뉴런 공진 파형(96) 사이에는 φi = i*2π/N 만큼의 위상차가 존재한다.
이때, 도 2c는, 예컨대, 상기 다중위상 측정법에 따른 상기 펄스 열의 주기가 TNO이고, 뇌의 영역(A) 및 영역(B)에서의 뉴런 공진 주기가 TNO이고, 뇌의 영역(C)에서의 뉴런 공진 주기가 TNO와 다른 경우에 얻을 수 있는 결과를 나타낸 것이다. 이때, 뇌의 영역(C)에서의 뉴런이 공진하지 않을 수도 있다.
도 2c의 (i), (ii), 및 (iii)의 그래프(201, 202, 203)는 각각, 뇌의 영역(A), 영역(B), 영역(C)에 대하여 상기 다중위상 측정법으로 획득한 시간에 따른 에너지의 크기를 나타낸 것이다. 뇌의 영역(A) 및 (B)에 대해서는 그래프(201, 202)가 주기성을 가질 수 있으나, 영역(B)에 대한 그래프(203)에서는 주기성을 갖지 않을 수 있다.
도 2c의 (iv), (v), 및 (vi)는 각각 도 2c의 (i), (ii), 및 (iii)의 그래프(201, 202, 203)을 FFT한 결과 얻은 그래프(211, 212, 213)를 나타낸다. 그래프(211, 212)에서는 공진 주파수가 fNO인 것으로 나타나지만, 그래프(213)에서는 특별한 공진 주파수가 없는 것으로 나타난다. 결과적으로 도 2c의 (iv), (v), 및 (vi)를 해석함으로써, 뇌의 영역(A) 및 (B) 부분이 상기 펄스 열의 주기가 TNO와 동일한 주기로 공진하는 영역임을 알 수 있다.
도 2a 내지 도 2c를 참고하여 설명하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상은, 뉴런의 공진 주파수에 맞춰서 진동하는 경사자장을 MRI 영상 기법에 적용함으로써 뉴런에 의한 MRI 신호 변화를 극대화할 수 있다.
뉴런의 전기신호를 직접적으로 검출(detect)하기 위한 기존의 MRI 기법들은 크게 두 가지 문제가 있다. 첫째는 MRI 신호 변화가 너무 작다는 점이고, 둘째는 뉴런의 공진 현상이 시간적인 위상과 구간에 대한 규칙 없이 거의 무작위로 일어난다는 점이다. 따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상은, 뉴런의 공진주파수에 맞춘 다중위상 측정을 반복적으로 수행한 후 푸리에 해석법을 적용함으로써 상기 문제점들을 해결하고자 한다.
뉴런의 공진을 MRI로 검출(detect)하려는 시도가 있었지만, 그에 대한 가능 여부가 지난 10년 간 논란이 되어 왔다. 가장 주요한 이유 중에 하나는 뉴런의 공진에 의한 MRI 신호변화가 매우 낮다는 점이다. 또 다른 중요한 문제는 뉴런의 공진이 일어나는 시간적인 구간과 위상이 무작위이고 우리에게 전혀 알려져 있지 않아서 MRI 영상 획득과 동기화가 거의 불가능하다는 점이다. 또 다른 문제점은 뉴런이 주기적으로 공진하기 때문에, MRI 영상 획득을 위해 RF 에너지를 보내고 받는 사이에 한번 이상 공진하게 될 확률이 높고 이 경우 실제 MRI에서 RF 신호를 받을 때는 뉴런의 공진에 의한 MRI 신호 변화가 거의 다 상쇄된 이후가 된다는 점이다. 이러한 점들 때문에 기존 방법들의 가능 여부가 논란이 된 것으로 생각된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상은, 뉴런의 공진을 MRI로 직접적으로 검출(detect)하기 위한 새로운 MRI 영상 기법으로써, 크게 3가지 요소로 구성되어 있다. 새로운 MRI 영상 기법의 3가지 요소로써, (i) 뉴런의 공진주파수에 맞춰서 공진하는 경사자계 패턴을 MRI 영상 기법에 적용한 점, (ii) 뉴런의 공진주파수에 맞춰 다중 위상의 신호를 반복적으로 얻는 것, (iii) 푸리에 해석법을 적용해서 뉴런의 공진주파수에 해당 주파수 성분을 분리해내는 것이 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상 방법에 따르면, 다른 원하지 않는 신호들, 예를 들면 뉴런과 혈관의 연관성에 의한 신호 (hemodynamic response), 움직임이나 flow, MRI 시스템상의 에러들, 뉴런의 공진주파수와 경사자계 전류 공진 주파수 간의 harmonic 주파수 성분들, 그리고 noise 성분들 등을 걸러내고 원하는 뉴런의 공진주파수 성분만 분리해낼 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상을 구현하기 위해, 뉴런 공진 진동 경사자장(neuronal-resonance oscillating gradient, NROG)을 몇몇 MRI 영상 기법들에 접목할 수 있다. 즉, ME-GE(Multi-Echo Gradient Echo), SE-EPI(Spin-Echo Echo Planar Imaging), 및 GE(Gradient Echo) 같은 영상 기법들에 구현할 수 있다. 도 2a에 따르면, 모든 MRI 시스템은 3개의 경사자계 코일을 가지고 있는데, MRI에서 3개의 경사자계 코일들이 3 방향으로 자장의 크기를 리니어(linear)하게 변조함으로써 공간적인 영상 정보, 즉, 이미징(imaging)이 가능하게 한다. SE-EPI(Spin-Echo Echo Planar Imaging)와 GE(Gradient Echo)는 독립적인 "뉴런 공진 진동 경사자장(NROG)"를 써서 구현할 수 있어서 방향성에 따른 뉴런 공진 주파수 특성을 매핑 할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서는, SE-EPI(Spin-Echo Echo Planar Imaging)나 GE(Gradient Echo) 대신 ME-GE(Multi-Echo Gradient Echo) 영상 기법에서 원래부터 존재하는 bipolar readout gradient 패턴을 "뉴런 공진 진동 경사자장(NROG)"으로 사용하는 방법에 대해서 중점적으로 설명하고자 한다.
"뉴런 공진 진동 경사자계(NROG)" 패턴을 만들기 위해서, ME-GE(Multi-Echo Gradient Echo) 영상 기법에서는 인접한 두 개의 에코들 간의 간격(echo spacing time, ESP)을 아래의 [식 1]과 같이 뉴런 공진주기의 절반과 같도록 하면 된다.
[식 1]
TNO(뉴런공진주기)=2*ESP=bipolar readout gradient 패턴의 주기
ME-GE(Multi-Echo Gradient Echo)에서 다중 에코들은 한 장의 MRI 영상을 만드는데 쓰일 수 있기 때문에 촬영 시간을 줄이는 목적으로 사용될 수 있다. 도 2a에 따르면, 뉴런의 공진과 경사자계 진동이 진행해갈수록 그로 인한 MRI 신호의 변화는 더 커지기 때문에, 나중에 얻은 에코 데이터가 더 강한 뉴런 공진 신호를 가지게 되므로 MRI K-space 데이터 구성 시 가운데 부분을 차지하게 하고 반대로 처음 얻은 에코 데이터는 MRI K-space 데이터의 가장자리를 차지하도록 구성하는 것이 유리하다.
그러나 에코 신호의 크기는 T2* (보통 < 80ms)라 불리는 시 정수에 따라 기하급수적으로 줄어들기 때문에, 두 가지 서로 상충하는 영향들(뉴런의 공진 신호가 누적해서 커지는 면과 T2*에 따라 신호가 기하급수적으로 감소하는 현상)에 대해 균형을 맞출 필요가 있다. 최종적으로 ME-GE에서 다중에코의 수는 여러 가지 요인들, 즉 주 자기장의 크기, 영상의 공간해상도, 및 보고자 하는 공진주파수 등에 대해 실험과 시뮬레이션(simulation)을 통해 최적화되어야 한다.
주파수 fNO의 뉴런 공진은 아래의 [식 2]와 같이 표현될 수 있다.
[식 2]
Figure 112014062805910-pat00001

만일, 도 2a 내지 도 2c와 같이, 뉴런의 공진 위상(φ)이 MRI 진동 경사자계 패턴의 위상과 동일하다면, 뉴런에 의한 MRI 신호 변화는 극대화될 것이다. 그러나 뉴런의 공진 위상은 무작위로 생성되기 때문에, MRI 데이터 획득은 뉴런의 공진 위상에 비해 다중 위상으로 반복적으로 얻어져야 하고 그 결과는 푸리에 해석법으로 분석해야 한다. ME-GE(Multi-Echo Gradient Echo)에서 다중 위상으로 데이터를 얻는 쉬운 방법들 중에 하나는, 반복 시간(time to repeat, TR)을 아래의 [식 3]과 같이 지정해서, 뉴런의 공진 위상과 MRI 경사자계 진동 위상 간에 약간의 차이가 생기도록 하면 된다.
[식 3]
Figure 112014062805910-pat00002

여기서 NEchoes 와 Nphases 는 각각 다중에코의 수와 다중 위상의 수를 나타낸다. 이때, NEchoes 는 짝수이어야 한다. 위의 [식 3]이 나타내는 것은, TR이 뉴런의 공진 주기의 정수배(
Figure 112014062805910-pat00003
)와 공진 주기를 다중 위상의 수로 나눈 값(
Figure 112014062805910-pat00004
)을 더한 값임을 의미한다. [식 3]에서, 뉴런의 공진 주기 정수배 term(
Figure 112014062805910-pat00005
)은 뉴런의 위상과 진동 경사자계 위상 간의 차이를 바꾸지 않지만, 공진 주기를 다중 위상의 수로 나눈 값 (
Figure 112014062805910-pat00006
)은 둘 사이의 위상차를
Figure 112014062805910-pat00007
만큼 증가시킨다. 두 위상의 차이는 궁극적으로 매 TR 마다
Figure 112014062805910-pat00008
만큼 증가하게 되는데, 이것은 도 2b에서와 같이, 다중 위상 신호를 반복적으로 얻을 때 두 위상의 차이가 Nphases 를 주기로 반복적으로 나타남을 의미한다. 이러한 다중 위상 데이터 획득을 반복함으로써 (i) K-space 영역을 다 채워서 완성된 MRI 영상을 만들고 (ii) 다중 위상 MRI 영상을 반복적으로 얻어서 푸리에 해석법을 적용할 수 있다.
그리고 도 2c에서와 같이, 특정 주파수를 가지는 뉴런의 신호는 앞서 언급한 반복적인 다중 위상 영상 획득 시 주기적으로 변하게 되는데, 그 성분은 푸리에 변환을 적용하면 해당 주파수 성분을 찾을 수 있기 때문에 다른 원하지 않는 신호들로부터 정확히 분리해낼 수 있게 된다. 이때, 푸리에 해석법은, 반복적으로 얻은 모든 다중 위상 데이터에 적용될 수도 있지만, 시간적으로 구간을 나누어서 적용함으로써 뉴런의 주파수 특성의 시간적인 변화를 보는 것으로도 적용할 수 있다. 또한, 이러한 시간 분할 해석법(sliding-time window analysis)은 뇌가 휴지 상태(resting-state)에 있을 때나 외부의 자극이 있을 때 기능적인 변화에 따른 뇌 주파수 변화를 보는 것도 가능하게 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)의 실험 연구에 대한 모식도를 나타낸다.
뉴런공진위상과 영상획득 위상의 차이가 매 반복시간(TR) 마다 2π/N 만큼 증가하므로, 다중위상 획득이 반복되면 두 위상 차이가 N을 주기로 반복적으로 나타난다(즉, φ1, φ2, ..., φN, φ1, φ2, ..., φN, φ1, φ2, ..., φN)(도 2b 참조). 이것은 뉴런의 신호가 반복적으로 획득된 다중위상 데이터에 N을 주기로 공진된 형태로 나타난다(도 2c의 (ii), (iii) 참조). 공간상에 존재하는 각각의 MRI 영상 픽셀마다 반복적인 다중위상 데이터가 존재하고, 그 반복적인 다중위상 방향으로 푸리에 변환을 하면, N에 의해 결정되는 뉴런의 주파수에 해당하는 신호를 추출해낼 수 있다(도 2c의 (iv), (v)참조).
도 3의 (a)는 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런 공진 자기공명영상(NR-MRI)을 이용해서 뉴런의 공진주파수 분포도를 매핑한 결과의 일 예를 나타낸다.
도 3의 (b)는 Wilson-Cowan 모델과 같은 집단 모의실험(population simulation)을 최적화하는 알고리즘을 통해 뇌 영역 간 통신 채널을 유추해낸 결과의 예를 나타낸다. 이러한 통신 채널 지도는 서로 주파수 선택적으로 통신하는 뇌 영역들을 밝히는데 적용할 수 있다. 도 3의 (b)에서 참조번호 601은 Wilson-Cowan 모델을 나타내며, 참조번호 602는 여기 집단(excitatory population)을 나타내고, 참조번호 603는 금지 집단(Inhibitory population)을 나타낸다.
도 3의 (c)는 본 발명의 일 실시예에 따라, 각 뇌 영역에 다양한 피드백 루프가 존재하는 분포도를 만들어 낸 결과의 예를 나타낸다.
도 3에 도시한 바와 같이, 상술한 뉴런 주파수 매핑 기법은 다양한 뉴런 주파수에 대해서 적용함으로써 주파수 대역에 따른 뉴런의 공진 특성과 뇌 영역 간의 통신 매커니즘을 연구하는데 적용될 수 있다. 이러한 뇌 영역 간 통신 매핑은 시스템 생물학을 통해서 더 발전되고 완성될 수 있다.
진동 경사자계 패턴은 뉴런의 신호를 증대할 수 있지만, 한 번의 영상 획득은 여전히 신호가 낮을 수 있다. 일반적으로 반복적인 영상 획득은 에버리징(averaging) 효과로 인해 신호를 증가시킬 수 있지만, 기존의 MRI를 이용한 뉴런 영상 기법에서는 에버리징(averaging) 효과를 보기가 어려웠다. 그 이유는 뉴런 공진의 시간적인 위상과 생성/소멸 간격(interval)이 무작위적이기 때문이다.
그러나 본 발명의 일 실시예에 따른 반복적인 다중 위상 영상 획득과 푸리에 해석법을 적용하면, 뉴런 공진의 시간적인 위상과 생성/소멸 간격(interval)을 모르더라도 시간적으로 에버리징(averaging) 효과를 볼 수 있으며, 그로 인해 뉴런 신호 대 잡음비(S/N ratio)를 증가할 수 있다. 이에 따른 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)은 다음과 같은 5가지 장점들이 있다.
(1) 기존에 불가능했던 주파수 대역에 따른 뉴런의 공진을 매핑할 수 있다.
(2) 뉴런의 공진 주파수, 시간적인 위상 및 생성 간격(interval) 등에 관한 사전적인 정보가 필요가 없다.
(3) 휴지 상태와 외부 자극이 있을 때 기능적인 변화 모두 측정이 가능하다.
(4) 기존의 모든 MRI 장비에 구현이 가능하다.
(5) 고주파의 뉴런 공진 성분은 오히려 MRI 영상 획득을 가속화 할 수 있어서 더 유리하다.
도 4a 내지 도 4f는 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)의 모의실험 결과를 나타내는 그래프이다.
도 4a는 뉴런 신호 모델(Neuronal signal), 도 4b는 뉴런 신호 + 잡음(Neuronal signal + noise), 도 4c는 "뉴런신호 + 잡음"이 40 cycle 반복된 후의 결과, 도 4d는 "뉴런신호 + 잡음"이 100 cycle 반복된 후의 결과, 도 4e는 "뉴런신호 + 잡음"이 200 cycle 반복된 후의 결과를 나타내며, 도 4f는 "뉴런신호 + 잡음"이 200 cycle 반복된 신호와 "잡음"만으로 구성된 또 다른 200 cycle 반복된 데이터를 서로 무작위로 교차 배치한 데이터를 나타낸다. 이때, 도 4a 내지 도 4f에서, 각 그래프의 윗부분은 크기, 가운데는 위상, 그리고 아래쪽은 스텍트럼을 나타낸다. 이때, 도 4에 표시한 화살표(41~46)는 뉴런의 공진 주파수 위치를 나타낸다(본 발명의 일 실시예에 따른 모의실험에서는 33.3 Hz).
이때, 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)의 모의실험에서 잡음은 뉴런신호보다 5배 강하다.
반복적인 다중위상 영상 획득과 푸리에 해석법의 뉴런 전류 감지 가능성을 알아보기 위해 간단한 모의실험을 수행하였다. 도 4a에 도시한 바와 같이, 뉴런에 의해 생성되는 MRI 신호는 시간적으로 사인 곡선(sinusoidal curve)을 나타낸다고 가정하고 그 주파수가 33.3 Hz라고 가정하였다(시간적인 위상변화만 있고 크기에는 변화가 없다고 가정함). 여기에 뉴런에 의한 MRI 신호보다 5배 높은 복소 무작위 잡음을 더하고 나니, 도 4b와 같이, 푸리에 변환 후 나타나는 스펙트럼에서 33.3 Hz에 해당하는 뉴런 신호가 완전히 사라졌음을 알 수 있다. 앞선 도 4b의 작업을 40 cycle에 대해 반복적으로 적용하였더니, 도 4c와 같이, 33.3 Hz에 해당하는 뉴런의 전기 신호가 다시 나타나기 시작했다. 이때, cycle 수를 더 늘리게 되면, 도 4d 및 도 4e와 같이, 잡음이 더 줄어듦을 알 수 있다. 무작위적인 잡음만으로 구성된 데이터("잡음")를 도 4e에 있는 데이터("신호+잡음") 사이에 무작위로 교차배치 한 이후에도, 도 4f와 같이, 푸리에 변환 후 스펙트럼에 해당 뉴런의 신호가 감지됨을 알 수 있다("신호+잡음" 총 cycle 수와 "잡음" 총 cycle 수는 같음).
즉, 도 4와 같이, 크기와 위상신호 모두 잡음에 의해 대부분 결정되어서 뉴런에 의한 1/5의 작은 신호는 시간 축 상에서는 거의 구별되지 않음을 알 수 있다. 이러한 특성은 실제 MRI 신호의 특성과 매우 유사하다. 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)의 모의실험은 뉴런의 MRI 신호가 위상만 변하고 크기는 변하지 않는 경우에 대한 결과이지만, 크기만 변하고 위상은 변하지 않는다고 가정하고 모의실험을 했을 때도 거의 유사한 결과를 얻을 수 있었다(data not shown). 이러한 결과들은 본 발명에서 제안하는 반복적인 다중위상 측정법과 그에 대한 푸리에 해석법이 가능하며 뉴런의 공진 신호가 시간적으로 무작위적인 구간과 위상을 가지고 해당 MRI 신호보다 5배 이상의 잡음이 존재하더라도 측정이 가능함을 의미한다.
한편, 도 2a 내지 도 2c를 다시 참고하여 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)을 통한 뉴런의 선택적인 주파수 대역 필터 특성 매핑에 대해 설명한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)에 따르면, 도 2a에 도시한 바와 같이, ME-GE(multi-echo gradient echo), SE-EPI(Spin-Echo Echo Planar Imaging), GE(Gradient Echo), 및 상기 3가지 MRI 펄스 열 타입(ME-GE, SE-EPI, GE)으로부터 변형된 영상 기법들을 테스트하도록 되어 있다. 상기 SE-EPI와 상기 GE 시퀀스들은 별도의 진동 경사자계(neuronal resonance oscillating gradient, NROG)를 이용해서 구현하도록 되어 있다.
그리고 도 2b에 도시한 바와 같이, 다중위상 데이터를 반복적으로 얻은 후 푸리에 해석법을 적용하도록 되어 있다. 또한, 반복적인 다중위상 데이터에 시간 분할 해석법을 적용해서 뉴런 공진주파수의 시간적인 변화도 관찰하도록 되어 있고, 목표하는 뉴런의 공진주파수 즉 진동경사자계의 진동주파수를 다양한 범위에서 적용해서 관찰하도록 되어 있으며, 다양한 MRI 영상 파라미터들을 테스트하고 최적화하도록 되어 있다. 이때, 최적화할 파라미터(parameter)에는, 에코 수, 한 반복시간(TR) 내에 진동하는 경사자계 펄스의 수, 다중위상의 수, 진동경사자계의 크기, 촬영하고자 하는 MRI 펄스 열 타입(ME-GE, SE-EPI, GE), 및 MRI 주자기장의 크기 등이 있다.
이러한 모든 연구들은 휴지 상태와 외부 자극이 있을 때 모두 수행하고 휴지 상태와 자극 상태 간의 주파수 변화 추이를 관찰하도록 되어 있으며, 상기 SE-EPI와 상기 GE 시퀀스들은 뉴런의 공진 신호의 공간상의 방향성에 대한 차이점을 관찰하는데 사용하도록 되어 있다. 또한, NR-MRI는 기존의 fMRI, Resting-state fMRI, 그리고 뉴런 전류 측정 MRI 기법들과 다양한 관점(시간적인 신호의 변화, 공간적인 신호 분포 등)에서 비교 검증하도록 되어 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)에 따르면, 도 2a에 도시한 바와 같이, 진동 경사자계 패턴은 ME-GE, SE-EPI, 그리고 GE 시퀀스들에 구현될 수 있다. 이때, 다중위상 수는 4에서 16까지 4씩 증가하는 형태로 변화를 줄 수 있다. 목표하는 뉴런의 공진주파수는 5 Hz에서 500 Hz까지 테스트하는 데, 낮은 주파수 대역에서는 상대적으로 촘촘한 간격으로 변화시키고 높은 주파수 대역에서는 넓은 간격으로 변화시킨다. 이때, 주파수 대역은 세타(theta)파(3.5-7.5 Hz), 알파(alpha)파(7.5-12.5 Hz), 그리고 베타(beta)파(> 12.5 Hz)를 모두 포함한다. ME-GE 시퀀스의 에코 수와 SE-EPI 또는 GE 시퀀스의 한 TR 내에 진동 경사자계 펄스의 수는 2부터 10까지 변화시킬 수 있다. 모든 다른 기본 MRI 촬영 파라미터들은 그에 맞춰서 최적화하도록 되어 있다. 이러한 파라미터들의 최적화는 모의실험과 실제 실험을 병행해서 진행하도록 되어 있다.
MRI 실험은 주로 몸무게 200-500g의 SD-rat(Sprague Dawley rat)을 사용하며, 동물 마취를 위해서 아이소플루레인(Isoflurane)을 사용하여 진행할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)에서는 다양한 아이소플루레인(Isoflurane) 레벨에서 테스트하여 마취 정도에 따른 뉴런의 주파수 특성을 볼 수 있다. 이때, 전기 자극은 다음의 파라미터 범위에서 적용될 수 있다.
current = 0.5-1.5 mA,
pulse duration = 1-3 ms,
repetition rate = 3-10 Hz,
stimulation duration = 5-30 sec,
inter-stimulation period ≥ 2 min.
푸리에 해석법은 한번 얻어진 전체 데이터에 대해서 적용되고, 또한 다양한 시간 간격(10초 단위부터 10분 단위)으로 분할해서도 적용해서 뉴런의 공진주파수의 시간적인 변화를 볼 수 있다. 이러한 뉴런의 공진주파수의 시간적인 변화 추이는 뇌 전체에서 평가될 수 있다.
기존의 fMRI, Resting-state fMRI, 그리고 뉴런 전류 측정 MRI 기법들은 앞서 발표(publish)된 데이터 획득 및 분석 기법들을 따르도록 한다. 또한 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)의 촬영 파라미터 중 기본적인 촬영 조건은 공정한 비교를 위해서 기존의 기법들과 가능한 같거나 비슷한 조건을 유지하도록 한다. 휴지 상태에서 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)를 통해 측정된 뇌의 주파수 분포도는 기존의 Resting-state fMRI를 통해서 얻을 수 있는 커넥티비티 맵(connectivity map)과 비교하고, 전기 자극이 있는 상태에서 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)를 통해 측정된 뇌의 주파수 분포도는 기존의 fMRI map과 비교하도록 되어 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)와 기존의 fMRI 신호의 시간적인 변화 추이를 비교해보면, 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)의 신호의 근원이 직접적인 뉴런의 공진에 의한 것이고 혈류역학에 의한 신호가 아님을 검증하는데 도움을 줄 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI) 기법은 뉴런의 전기신호를 MRI를 써서 고해상도로 직접적이면서 비침습적으로 측정하고 동시에 주파수 선택적인 뇌 영역 간 통신을 연구할 수 있게 해주는 최초의 영상 기법이 된다. 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)가 성공적으로 구현되면 우리의 뇌를 연구하기 위한 새로운 정보들을 얻게 되고 신경과학, 심리학, 병리학을 포함한 다양한 뇌 관련 연구들에 엄청난 파급효과를 가져올 수 있다. 예를 들면, 우리의 뇌가 특정한 일을 수행하는 동안 뇌 영역 간에 통신 주파수가 어떻게 바뀌는지 연구할 수 있다. 또한, 뇌 영역 간 통신 주파수가 정상인과 놔 환자들 사이에 어떻게 다른지도 연구할 수 있고, 그를 통해 뇌 질환의 원인이 될 수 있는 특정 뇌 영역 간 통신주파수의 변화도 관찰할 수 있게 된다. 주파수에 따른 뇌 전체의 통신지도를 완성할 수 있게 되는데, 이는 정상인과 정신질환자를 포함한 뇌에 대한 이해도를 크게 개선할 것이다.
많은 뇌 질환이 뇌 영역 간의 통신에 기인한다는 사실들이 계속 밝혀지고 있다. 다양한 전기 및 자기적인 자극을 포함한 다양한 방법들이 정신분열증과 파킨슨병 같은 뇌 질환의 치료로 시도되고 있다. 그러나 그러한 치료법들은 심각한 부작용을 동반하는 경우가 종종 있다. 이러한 부작용들은 어쩌면 잘못된 뇌 통신 주파수를 증폭해서 원하지 않는 뇌 영역들을 자극함으로써 야기되는 문제일 수도 있다.
본 발명에 따른 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)를 통해, 바람직한 주파수 대역을 찾아내고, 그러한 잘못된 주파수 대역의 자극을 통한 부작용을 줄일 수 있을 것이다.
한편, 뇌 연구는 선진국들에서도 매우 중요하게 생각되고 있으며, 본 발명에 따른 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)에서 제안하는 새로운 영상 모댈리티(modality) 개발은 해당 분야를 선도하기 위한 절대적인 조건이 될 수 있다.
본 발명에 따른 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI) 기법은 뇌 통신 연구와 뇌 질환 진단에서 새로운 돌파구(breakthrough)를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 자기공명신호 처리방법을 도 2를 참조하여 설명한다. 이 처리방법은, 자계진동신호(96)를 감지하기 위해, 경사자계 패턴(92~94)을 이용하는 MRI 영상기법으로 MRI 데이터(도 2의 (iii))를 얻는 프로세스를 이용하는 자기공명신호 처리방법으로서, 상기 경사자계 패턴과 상기 자계진동신호 간의 상대적인 위상(φ1, φ2, ..., φN)을 변화시키면서 상기 프로세스를 복수 회 반복하여 수행함으로써, 복수 개의 MRI 데이터를 획득하는 단계; 및 미리 결정된 규칙에 의해, 상기 획득한 복수 개의 MRI 데이터로부터 주파수 특성을 산출하는 단계를 포함할 수 있다. 이때, 상기 복수 개의 MRI 데이터는 K-space 데이터 또는 MRI 영상 데이터일 수 있다. 여기서 상기 자계진동신호란 특정 주파수 성분을 포함하는 자기장에 관한 신호를 의미할 수 있다. 그리고 상기 경사자계 패턴이란 어떤 주파수 성분을 포함하는 신호패턴을 갖는 자기장에 관한 신호를 의미할 수 있다. 그리고 상기 경사자계 패턴신호를 이용하는 MRI 영상기법이란 경사자계 패턴신호를 이용하여 경사자계를 만들어내는 방법을 이용하는 MRI 영상기법을 의미할 수 있다. 상기 상대적인 위상은, 경사자계 패턴과 자계진동신호가 서로 동일한 주파수를 갖는다고 가정하였을 때에, 두 신호 간의 상대적인 위상이 용이하게 정의될 수 있다.
이때, 상기 자계진동신호는, 발생시구간 및 특정시점에서의 위상이 알려지지 않은 것일 수 있다.
이때, 상기 자계진동신호는 특정 주파수 성분(ex: fNO)을 포함할 수 있다.
이때, 상기 미리 결정된 규칙은, 상기 획득한 복수 개의 MRI 데이터를 상기 상대적인 위상에 따라 시간 축 상에 배열한 신호(ex: 도 2c의 201, 202)를 푸리에 변환하는 것일 수 있다.
이때, 상기 복수 개의 MRI 데이터를 시간적으로 분할하여, 상기 분할된 데이터 각각에 푸리에 변환을 하여 뉴런의 신호 변화에 대한 시간축 데이터를 획득할 수 있다. 예컨대, 상기 자계진동신호의 주기가 시간에 따라 변할 수도 있기 때문에, 또는 일부 시구간에서는 자계진동신호가 발생하지 않을 수 있기 때문에 이 변하는 패턴을 파악하기 위하여 상술한 분할된 데이터를 이용할 수 있다.
이때, 상기 미리 결정된 규칙은, 상기 획득한 복수 개의 MRI 데이터의 주파수 성분 중 상기 특정 주파수(ex: fNO)에 관한 값을 찾아내도록 되어 있을 수 있다.
이때, 상기 획득하는 단계는, 상기 경사자계 패턴신호와 상기 자계진동신호 간의 미리 결정된 N개의 상대적인 위상(φ1, φ2, ..., φN)에 대하여, 상기 프로세스를 반복하여 수행함으로써 N개의 MRI 데이터를 획득하는 획득 프로세스를 포함하며, 상기 N개의 상대적인 위상 간의 차이값은 상기 특정 주파수에 대하여 2*pi/N의 정수배를 만족하도록 되어 있을 수 있다.
이때, 상기 N개의 상대적인 위상 간의 차이값을 상기 특정 주파수에 대하여 2*π/N의 정수배로 만들기 위해 MRI 영상 파라메터 중 반복 시간(time to repeat, TR)을 조절하도록 되어 있을 수 있다.
이때, 상기 자계진동신호는 뉴런 신호일 수 있다. 그리고 상기 경사자계 패턴은 진동 경사자계 패턴일 수 있다. 그리고 상기 진동 경사자계 패턴은 multi-echo gradient echo 영상 기법에서 이용하는 bipolar readout gradient 패턴일 수 있다.
이때, 상기 반복되어 수행되는 서로 다른 두 개의 프로세스에 대하여, 상기 경사자계 패턴의 공간 방향성이 서로 다를 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따라 상술한 단계들을 수행하도록 되어 있는 MRI 장치가 제공될 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따라, MRI 장치로 하여금 상술한 단계들을 수행하도록 하는 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체가 제공될 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따라, 발생구간 및 특정시점에서의 위상이 알려지지 않은 자계진동신호를 감지하기 위해, 미리 결정된 진동 주파수를 갖는 진동 경사자계 패턴신호를 이용하는 MRI 영상기법으로 MRI 데이터를 얻는 프로세스를 이용하는 자기공명신호 처리방법이 제공될 수 있다. 이 방법은, 상기 진동 경사자계 패턴신호와 상기 자계진동신호 간의 상대적인 위상을 변화시키면서 상기 프로세스를 복수 회 반복하여 수행함으로써, 복수 개의 MRI 데이터를 획득하는 단계; 및 미리 결정된 규칙에 의해, 상기 획득한 복수 개의 MRI 데이터로부터 상기 미리 결정된 진동 주파수에 관한 값을 산출하는 단계를 포함하는 제1 프로세스를 이용할 수 있다. 그리고 상기 미리 결정된 진동 주파수가 P개의 서로 다른 값을 갖도록 상기 제1 프로세스를 P번 수행함으로써, 상기 각각의 제1 프로세스에 대하여 상기 미리 결정된 진동 주파수에 관한 값을 P개 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 뉴런공진 자기공명영상 기법에 의하면, 다음과 같은 3가지 효과를 얻을 수 있다.
효과 1. 뉴런공진 자기공명영상(NR-MRI)을 통해 뉴런의 선택적인 주파수 대역 필터 특성을 매핑할 수 있다. 공진하는 경사자계 패턴을 접목한 MRI 영상 기법을 뉴런의 공진주파수 대비 다중 위상으로 반복적으로 적용해서 영상을 얻고 푸리에(Fourier) 해석법을 적용하여 주파수 선택적인 뉴런의 신호를 추출해낼 수 있다. 이러한 촬영 기법은 다양한 주파수 영역에 대해 휴지 상태(resting-state)와 외부 자극을 주고 있는 상태 모두 시도하여 차이를 볼 수 있고, 기존의 MRI 영상 기법과 비교 분석할 수 있다.
효과 2. 주파수 선택적인 뇌 영역 간 통신 메커니즘에 대한 시스템 생물학적 연구를 수행하기 위한 기술을 제공할 수 있다. 이를 통해 스파이킹 뉴럴 네트워크(spiking neural networks) 기반 뉴런 모델링을 통해 주파수 선택적인 뇌 영역 간 통신 메커니즘을 밝힐 수 있다. 그리고 Wilson-Cowan 모델 같은 뉴런 집단 모델링(neuronal population modeling)을 이용해서 흥분성 뉴런 집단과 억제성 뉴런 집단 사이의 상호 작용을 연구할 수 있다.
효과 3. 개념 증명 실험과 주파수 선택적인 뇌 전체 영역 간 통신 지도를 완성하기 위한 기술을 제공할 수 있다. 개념 증명 실험은 (i) NR-MRI와 뇌전도(EEG)를 동시에 사용하는 실험과 (ii) NR-MRI를 유전자 조작한 쥐에 적용함으로써 증명할 수 있다. NR-MRI를 통한 실험과 시스템 생물학 기반 시뮬레이션(simulation)을 접목하여 개념 증명을 위한 추가적인 데이터를 얻고, 또한 주파수 선택적인 뇌 전체 영역 간 통신 지도를 완성하는데 기여할 수 있다.
상술한 본 발명의 실시예들을 이용하여, 본 발명의 기술 분야에 속하는 자들은 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에 다양한 변경 및 수정을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 특허청구범위의 각 청구항의 내용은 본 명세서를 통해 이해할 수 있는 범위 내에서 인용관계가 없는 다른 청구항에 결합될 수 있다.

Claims (18)

  1. 자계진동신호를 감지하기 위해, 경사자계 패턴을 이용하는 MRI 영상기법으로 MRI 데이터를 얻는 프로세스를 이용하는 자기공명신호 처리방법으로서,
    상기 경사자계 패턴과 상기 자계진동신호 간의 상대적인 위상을 변화시키면서 상기 프로세스를 복수 회 반복하여 수행함으로써, 복수 개의 MRI 데이터를 획득하는 단계; 및
    상기 획득한 복수 개의 MRI 데이터를 상기 상대적인 위상에 따라 시간 축 상에 배열한 신호를 이용하여, 상기 배열된 신호의 임의의 주파수 성분의 에너지에 관한 값을 계산하는 단계
    를 포함하며,
    상기 복수 개의 MRI 데이터는 K-space 데이터 또는 MRI 영상 데이터인,
    자기공명신호 처리방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 자계진동신호는, 발생시구간 및 특정시점에서의 위상이 알려지지 않은 것을 특징으로 하는, 자기공명신호 처리방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 자계진동신호는 뉴런의 공진 주파수 성분을 포함하는 것을 특징으로 하는, 자기공명신호 처리방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 계산하는 단계는, 상기 배열된 신호를 푸리에 변환하는 단계를 포함하는, 자기공명신호 처리방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는,
    상기 경사자계 패턴과 상기 자계진동신호 간의 미리 결정된 N개의 상대적인 위상에 대하여, 상기 프로세스를 반복하여 수행함으로써 N개의 MRI 데이터를 획득하는 획득 프로세스를 이용하며,
    상기 획득 프로세스를 시간에 따라 순차적으로 M번 반복하여 복수 개의 MRI 데이터를 획득하는 단계
    를 포함하는,
    자기공명신호 처리방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 계산하는 단계는, 상기 배열된 신호를 푸리에 변환하는 단계를 포함하는, 자기공명신호 처리방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 복수 개의 MRI 데이터를 시간적으로 분할하여, 상기 분할된 데이터 각각에 푸리에 변환을 하여 뉴런의 신호 변화에 대한 시간축 데이터를 획득하도록 되어 있는, 자기공명신호 처리방법.
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 제1항에 있어서,
    상기 획득하는 단계는, 상기 경사자계 패턴과 상기 자계진동신호 간의 미리 결정된 N개의 상대적인 위상에 대하여, 상기 프로세스를 반복하여 수행함으로써 N개의 MRI 데이터를 획득하는 획득 프로세스를 포함하며,
    상기 N개의 상대적인 위상 간의 차이값은 상기 경사자계 패턴의 주파수에 대하여 2*pi/N의 정수배를 만족하도록 되어 있는,
    자기공명신호 처리방법.
  11. 제1항에 있어서, 상기 경사자계 패턴과 상기 자계진동신호 간의 상대적인 위상을 만들기 위해 MRI 영상 파라메터 중 반복 시간(time to repeat, TR)을 조절하도록 되어 있는, 자기공명신호 처리방법.
  12. 제1항에 있어서, 상기 자계진동신호는 뉴런 신호인 것을 특징으로 하는, 자기공명신호 처리방법.
  13. 제1항에 있어서, 상기 경사자계 패턴은 진동 경사자계 패턴인 것을 특징으로 하는, 자기공명신호 처리방법.
  14. 제13항에 있어서, 상기 진동 경사자계 패턴은 bipolar readout gradient 패턴인, 자기공명신호 처리방법.
  15. 제1항에 있어서, 상기 반복되어 수행되는 서로 다른 두 개의 프로세스에 대하여, 상기 경사자계 패턴의 공간 방향성이 서로 다른 것을 특징으로 하는, 자기공명신호 처리방법.
  16. 발생구간 및 특정시점에서의 위상이 알려지지 않은 자계진동신호를 감지하기 위해, 경사자계 패턴신호를 이용하는 MRI 영상기법으로 MRI 데이터를 얻는 프로세스를 이용하며,
    상기 경사자계 패턴신호와 상기 자계진동신호 간의 상대적인 위상을 변화시키면서 상기 프로세스를 복수 회 반복하여 수행함으로써, 복수 개의 MRI 데이터를 획득하는 단계; 및
    상기 획득한 복수 개의 MRI 데이터를 상기 상대적인 위상에 따라 시간 축 상에 배열한 신호를 이용하여, 상기 배열된 신호의 임의의 주파수 성분의 에너지에 관한 값을 계산하는 단계
    를 수행하도록 되어 있는,
    MRI 장치.
  17. MRI 장치가,
    발생구간 및 특정시점에서의 위상이 알려지지 않은 자계진동신호를 감지하기 위해, 경사자계 패턴신호를 이용하는 MRI 영상기법으로 MRI 데이터를 얻는 프로세스를 이용하며,
    상기 경사자계 패턴신호와 상기 자계진동신호 간의 상대적인 위상을 변화시키면서 상기 프로세스를 복수 회 반복하여 수행함으로써, 복수 개의 MRI 데이터를 획득하는 단계; 및
    상기 획득한 복수 개의 MRI 데이터를 상기 상대적인 위상에 따라 시간 축 상에 배열한 신호를 이용하여, 상기 배열된 신호의 임의의 주파수 성분의 에너지에 관한 값을 계산하는 단계;
    를 수행하도록 하는 프로그램이 기록된,
    컴퓨터로 읽을 수 있는 매체.
  18. 발생구간 및 특정시점에서의 위상이 알려지지 않은 자계진동신호를 감지하기 위해, 미리 결정된 진동 주파수를 갖는 진동 경사자계 패턴신호를 이용하는 MRI 영상기법으로 MRI 데이터를 얻는 프로세스를 이용하는 자기공명신호 처리방법으로서,
    상기 진동 경사자계 패턴신호와 상기 자계진동신호 간의 상대적인 위상을 변화시키면서 상기 프로세스를 복수 회 반복하여 수행함으로써, 복수 개의 MRI 데이터를 획득하는 단계; 및 미리 결정된 규칙에 의해, 상기 획득한 복수 개의 MRI 데이터로부터 상기 미리 결정된 진동 주파수에 관한 값을 산출하는 단계를 포함하는 제1 프로세스를 이용하며,
    상기 미리 결정된 진동 주파수가 P개의 서로 다른 값을 갖도록 상기 제1 프로세스를 P번 수행함으로써, 상기 각각의 제1 프로세스에 대하여 상기 미리 결정된 진동 주파수에 관한 값을 P개 획득하는 단계,
    를 포함하는,
    자기공명신호 처리방법.
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