KR101700550B1 - 에코 분할을 사용하는 자기 공명 핑거프린팅(mrf) - Google Patents

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Abstract

에코 분할을 사용하는 핵 자기 공명(NMR) 핑거프린팅과 연관된 장치, 방법들, 및 다른 실시예들이 설명된다. 일 예시적인 장치는, NMR 신호들의 세트를 포착하기 위해 오브젝트와 연관된 (k, t, E) 공간을 반복적으로 및 가변적으로 샘플링하도록 구성된 NMR 로직을 포함한다. NMR 신호들의 세트의 멤버들은 (k, t, E) 공간 내의 상이한 포인트들과 연관된다. 샘플링은, 일정하지 않은 방식으로 변하는 t 및/또는 E를 이용하여 수행된다. 가변 파라미터들은, 에코 분할 펄스들의 수, 에코 분할 펄스들 사이의 간격들, 에코 분할 펄스들의 플립 각도, 에코 시간, RF 진폭, 및 다른 파라미터들을 포함할 수도 있다. NMR 장치는 또한, NMR 신호들로부터 NMR 신호 전개를 생성하도록 구성된 신호 로직, 및 포착된 신호들을 기준 신호들에 비교한 결과로서 오브젝트에서 공명 종들을 특성화하도록 구성된 특성화 로직을 포함할 수도 있다.

Description

에코 분할을 사용하는 자기 공명 핑거프린팅(MRF){MAGNETIC RESONANCE FINGERPRINTING (MRF)USING ECHO SPLITTING}
관련 출원들에 대한 상호-참조
본 출원은, 동일한 발명자들에 의해 2012년 12월 19일자로 출원된 미국 가출원 61/739,311의 이점을 주장한다.
연방 자금 지원 통지
본 발명은, NIH에 의해 제공된 연방 그랜트(grant) 넘버 1R01HL094557, NIH에 의해 제공된 연방 그랜트 넘버 5K99EB0111527, 및 NIH에 의해 제공된 연방 그랜트 넘버 1KL2RR024990 하에서 공급된 연방 자금 지원을 이용하여 적어도 부분적으로 개발되었다. 연방 정부는 본 발명에 특정한 권리들을 갖는다.
종래의 자기 공명 이미징(MRI)은, 단일 시점에서 일정한 신호를 갖는 단일 에코(echo)를 생성하기를 추구한다. 종래의 MRI 시퀀스들은, 단일 에코 시간(TE)에서 신호를 생성하기 위해 플립(flip) 각도들의 고정된 세트를 사용할 수도 있다. 그러나, 펄스 시퀀스에서의 다수의 라디오 주파수(RF) 펄스들의 적용은, 단지 원하는 TE 이외의 시간들에서 다수의 스핀 및 촉진된 에코(stimulated echo)들을 생성할 수도 있다. 종래에, 이들 더 높은 에코 통로(pathway)들은, 단일의 원하는 신호가 정상 상태에 도달하는 것을 돕기 위해, 리포커싱(refocus) 또는 스포일링(spoil)된다.
종래의 자기 공명(MR) 펄스 시퀀스들은, 이미지들이 만들어질 수 있는 정상 상태 신호들을 생성하도록 구성되는 준비 페이즈(phase), 대기 페이즈, 및 포착 페이즈를 포함한다. 준비 페이즈는, 신호가 포착될 수 있는 때를 결정하고, 포착된 신호의 속성들을 결정한다. 예를 들어, 제 1 펄스 시퀀스는 제 1 에코 시간(TE)에서 T1-가중된 신호를 생성하도록 설계될 수도 있지만, 제 2 펄스 시퀀스는 제 2 TE에서 T2-가중된 신호를 생성하도록 설계될 수도 있으며, 여기서, T1은 스핀-격자 완화이고, T2는 스핀-스핀 완화이다. 이들 종래의 펄스 시퀀스들은 통상적으로, 정성(qualitative) 결과들을 제공하도록 설계되며, 여기서, 데이터는, 특정한 파라미터들(예를 들어, T1 완화, T2 완화)을 하이라이트하는 다양한 가중들 또는 콘트라스트들을 이용하여 포착된다.
MR 핑거프린팅(MRF)은 상이한 접근법을 취한다. MRF 시퀀스들은 상이한 포착 파라미터들의 결합을 사용하여 고유한 신호 전개(evolution)들을 생성하기를 추구한다. MRF는 동시에, 미리-계산된 사전(dictionary)을 고려하여, 포착된 공간적으로 및 시간적으로 인코히런트(incoherent)한 신호들을 분석함으로써 정성 맵들을 생성한다. 일정한 신호를 생성하도록 작동하는 것 대신에, MRF는, 포착 파라미터들을 변경시킴으로써 신호 다이내믹스(dynamic)들을 포괄한다. 예를들어, 플립 각도 및 반복 시간은, 상이한 조직 타입들에 대해 고유한 신호 전개들을 생성하기 위해 변경될 수도 있다.
MRF는, Ma D, Gulani V, Seiberlich N, Liu K, Sunshine J, Duerk J, and Griswold M. Magnet Resonance Fingerprinting, Nature, 495:187-192 (2013)에서 설명된다. MRF는 또한, Griswold 등에 의해 2011년 3월 18일자로 출원된 미국 특허 출원 13/051,144, 및 Griswold 등에 의해 2012년 9월 19일자로 출원된 미국 특허 출원 13/623,104에 설명된다.
명세서에 포함되고 명세서의 일부를 구성하는 첨부한 도면들은, 본 발명의 다양한 양상들의 다양한 예시적인 시스템들, 방법들, 및 다른 예시적인 실시예들을 도시한다. 도면들 내의 도시된 엘리먼트 경계들(예를 들어, 박스들, 박스들의 그룹들, 또는 다른 형상들)이 경계들의 일 예를 표현함을 인식할 것이다. 당업자는, 몇몇 예들에서, 하나의 엘리먼트가 다수의 엘리먼트들로서 설계될 수도 있거나 다수의 엘리먼트들이 하나의 엘리먼트로서 설계될 수도 있음을 인식할 것이다. 몇몇 예들에서, 다른 엘리먼트의 내부 컴포넌트로서 도시된 엘리먼트는 외부 컴포넌트로서 구현될 수도 있고, 그 역도 가능할 수도 있다. 또한, 엘리먼트들은 축척에 맞게 도시되지는 않을 수도 있다.
도 1은 분할 에코 시퀀스와 연관된 다수의 에코 통로들을 도시한다.
도 2는, 포착된 신호 및 MRF 재구성된 신호로부터의 예시적인 신호 전개를 도시한다.
도 3은 종래의 시퀀스 블록들을 MRF 시퀀스 블록들에 비교 및 콘트라스트한다.
도 4는 에코 분할을 사용하는 MRF와 연관된 예시적인 방법을 도시한다.
도 5는 에코 분할을 사용하는 MRF와 연관된 예시적인 방법을 도시한다.
도 6은 에코 분할을 사용하는 MRF와 연관된 예시적인 장치를 도시한다.
도 7은 에코 분할을 사용하는 MRF와 연관된 예시적인 장치를 도시한다.
도 8은 에코 분할을 사용하여 MRF를 수행하도록 구성된 MR 장치를 도시한다.
도 9는 에코 분할 시퀀스를 이용하여 MRF에서 상이한 에코 분할 블록들에 의해 생성된 다수의 에코 통로들의 상이한 세트들을 도시한다.
도 10a-10b는 예시적인 자기 공명 핑거프린?v(MRF) 시퀀스 패턴을 도시한다. 도 10a는 예시적인 포착 시퀀스 다이어그램을 도시한다. 도 10b는 플립 각도(FA) 및 반복 시간(TR) 패턴들의 일 예를 도시한다.
도 11a-11c는 예시적인 신호 속성들 및 매칭 결과들을 도시한다. 도 11a는 뇌의 4개의 일반적인 조직들에 대응하는 시뮬레이팅된 신호 전개 커브들을 도시한다. 도 11b는 포착된 신호 전개 커브들 및 그의 사전과의 비교의 일 예를 도시한다. 도 11c는 매칭 알고리즘으로부터 리트리브(retrieve)된 T1 및 T2 값들을 도시한다.
도 12a-12d는, 핵 자기 공명(NMR) 핑거프린팅과 연관된 예시적인 인 비보(in vivo) 결과들을 도시한다. 도 12a는 T1 맵(ms)을 도시하고, 도 12b는 T2 맵(ms)을 도시하고, 도 12c는 오프-공명 맵(Hz)을 도시하며, 도 12d는 양성자 밀도 맵을 도시한다.
도 13은, 에코 분할을 사용하여 MRF로부터 생성되는 T1, T2, 및 M0(순(net) 자기화) 맵들을 도시한다.
도 14는 에코 분할 방법 및 스핀 에코 방법을 이용하여 MRF로부터 획득된 T1 및 T2 값들을 비교한다.
종래의 MRI 시퀀스들은, 매우 양호하게 정의된 에코 시간(TE)에서 일정한 신호를 갖는 단일 에코 경로를 생성하기를 추구한다. 에코 분할(echo splitting)을 사용하는 MRI 시퀀스들은, 시간 기간에 걸쳐 상이한 신호들 및 특징들을 갖는 다수의 에코 경로들을 생성하기를 추구한다. 각각의 분할 MRF 시퀀스들은 다수의 에코 경로들의 상이한 세트들을 생성하기를 추구한다. 하나의 예시적인 에코 분할 기술은, Heid O, Deimling M, and Huk W. QUEST - A Quick Echo Split NMR Imaging Technique, Magn Reson Med 1993; 29:280-283, 및 Jerecic R, Bock M, and Schad LR. An amplitude optimized single-shot hybrid QUEST technique. Magn Reson Imaging 2000;18:23-32에 설명된 QUEST(Quick Echo Split Technique)이다.
예시적인 에코 분할 접근법들은, 비주기적인 스텝핑(stepped) 펄스 접근법들 또는 생성된 스텝핑 펄스 접근법들로 지칭될 수도 있다. 에코 분할 접근법은, 오브젝트에서 생성된 하나의 자기화(magnetization)가 다수의 에코 경로들을 생성하기 위해 분할될 수 있다는 것을 인식한다. 일 예에서, 자기화는 다수의 에코 경로들을 생성하기 위해 반복적으로 분리될 수 있다. 반복된 디-페이징(de-phasing) 및 여기는, 지수적으로 증가하는 수의 에코들로 자기화를 분할하기 위해 이용될 수도 있다. 일 예에서, 하나의 자기화는 최대 3k개이 에코 경로들까지 생성할 수 있으며, 여기서, k는 에코 분할 RF 펄스들의 수이다. 이러한 접근법에서, RF 펄스들 및 그라디언트(gradient) 로브(lobe)들의 수는 에코 수의 선형 함수보다는 에코 넘버의 로그 함수이다. 예를 들어, N=2/3*3k개의 경로들은 그라디언트 리콜가능할 수도 있으며, 따라서 이미징을 위해 사용될 수도 있다. 이러한 수가 매우 신속하게 증가하므로, 상이한 실시예들에서, 작은 수(예를 들어, 4, 6)가 k에 대해 사용될 수도 있다.
일 에코 분할 접근법에서, 임의의 플립 각도 α를 갖는 단일 RF 펄스의 적용은 페이즈 φ의 단일 경로를 3개의 부분들로 분할한다. 일 예에서, 180°펄스들을 리포커싱하는 k를 갖는 m개의 적절히 이격된 RF 펄스들에 의해 생성된 에코들의 최대 달성가능한 수는 k*3m-k-1이며, 여기서, k 및 m은 정수들이다. 일 예에서, 판독 동안 그라디언트들을 스위칭하기보다는 포착 페이즈 동안 일정한 판독 그라디언트가 적용되는 경우, 부가적인 개선들이 초래된다. 따라서, 일 실시예에서, 에코 샘플링 동안 어떠한 그라디언트 필드 스위칭도 존재하지 않을 수도 있다.
예시적인 장치 및 방법들은, 다수의 에코 분할(예를 들어, 플립 각도) 여기들을 사용하여 에코 분할 자기화에 의해 생성되는 다수의 에코 경로들로부터 포착되는 신호들에 대해 자기 공명 핑거프린팅(MRF)을 수행할 수도 있다. MRF는, 포착된 신호들과 미리-계산된 사전에 저장된 정보 사이의 상관들을 식별하는 것을 수반할 수도 있다. 다수의 에코 경로들이 동시에 포착될 수 있으므로, 포착 시간은 극적으로 감소될 수도 있으며, 단위 시간 당 포착된 신규한 정보의 양은 단일 에코 경로 시스템들에 걸쳐 극적으로 증가될 수도 있다. 다수의 에코 경로들이 더 작은 수(예를 들어, 4)의 RF 펄스들로부터 생성될 수 있으므로, RF 증착 및 특정한 흡수 레이트(SAR)가 단일 에코 경로 시스템들에 걸쳐 극적으로 감소될 수도 있다. 다수의 에코 경로들의 상이한 세트들이 에코 분할 여기들(예를 들어, RF 펄스들)의 수를 변경시키거나, 에코 분할 여기들 사이의 간격을 변경시키거나, 또는 에코 분할 여기들의 플립 각도들을 변경시킴으로써 포착될 수 있으므로, 신호들의 풍부한(rich) 세트가 종래의 시스템들과 비교하여 극히 짧은 시간 기간에서 포착될 수 있다.
예시적인 장치 및 방법들은, 일반적으로 다수의 상이한 신호 전개들을 병렬로 생성하기 위해 NMR 여기들이 적용되는 재료에서 공명 종들을 야기하기 위한 에코 분할 기술을 사용한다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 용어 "공명 종들(resonant species)"은 핵 자기 공명(NMR)을 사용하여 공명하기 위해 만들어질 수 있는 아이템(예를 들어, 수분(water), 지방, 조직, 재료)을 지칭한다. 다수의 상이한 신호 전개들은 재료에 대한 신호 전개를 식별하기 위해 시간 기간에 걸쳐 수집될 수 있다. 그 후, 일 실시예에서, 재료 내의 공명 종들은 알려진 전개들을 고려하여 신호 전개를 분석함으로써 특성화될 수 있다. 일 실시예에서, "알려진" 전개들은, 예를 들어, 시뮬레이팅된 전개들 및/또는 이전에 포착된 전개들일 수도 있다. 공명 종들을 특성화하는 것은, 공명 종들의 상이한 속성들(예를 들어, T1, T2, 확산 공명 주파수, 확산 계수, 스핀 밀도, 양성자 밀도)을 식별하는 것을 포함할 수 있다. 부가적으로, 조직 타입들, 재료들, 속성들(예를 들어, T1, T2)의 중첩을 포함하지만 이에 제한되지는 않는 다른 속성들이 식별될 수 있다.
일 실시예에서, 장치 및 방법들은 QUEST를 사용하여 MRF를 수행할 수도 있다. 이것은 QUEST MRF로 지칭될 수도 있다. 일 실시예에서, QUEST MRF는, T1, T2, 및 M0 맵들을 동시에 생성하기 위해 나선 궤적을 이용할 수도 있으며, 여기서, M0는 순 자기화를 지칭한다. 다른 궤적들이 이용될 수도 있다. 일 실시예에서, QUEST MRF는, 종래의 시스템들과 비교하여 제한된 수의 RF 펄스들로부터 증가된 수의 에코들을 포착함으로써 고유한 신호 전개들을 산출할 수도 있다. 일 실시예에서, QUEST MRF는, 펄스 시퀀스 내의 RF 펄스들의 수 대, 펄스 시퀀스에 의해 생성된 에코들의 비율을 최대화시킨다. 일 실시예에서, QUEST MRF는 180도의 펄스를 포함할 수도 있으며, 다양한 가속 기술들(예를 들어, 반복적인 재구성)을 수행할 수도 있다. 일 실시예에서, QUEST MRF는 시간 분해 포착들(time resolved acquisition)들을 수행하는 것을 포함할 수도 있다.
종래의 MRF와 비교하는 경우, QUEST MRF는 다른 파라미터들의 MRF 프레임워크로의 더 용이한 통합을 용이하게 한다. 예를 들어, 자체-확산에 대한 상당한 감도를 TureFISP-기반 MRF 프레임워크로 통합하는 것은, 심지어 실제로는 가능하다 하더라도 어려울 수도 있다. 확산 감도가 True-FISP-기반 구현에서 반복 시간(TR) 당 완전히 밸런싱된 그라디언트들을 요구하기 때문에 통합은 어려울 수도 있다. TR 당 완전히 밸런싱된 그라디언트에 대한 요건은 신속한 양극성 그라디언트들을 사용하는 것을 유도할 수도 있으며, 이는, 차례로 가능한 총 확산 가중을 제한한다. 대조적으로, QUEST MRF가 밸런싱되지 않은 그라디언트들에 어느 정도로 의존하므로, 일 실시예에서, QUEST MRF는 큰 밸런싱되지 않은 단극성(mono-polar) 그라디언트들을 이용할 수도 있다.
일 실시예에서, QUEST MRF는, τn=3n- 1τ0에 따라 RF 펄스들 사이의 지연을 증가시킴으로써 에코 통로들을 분리시키며, 여기서, τ0는 RF 펄스들 사이의 최소 지속기간을 나타낸다. 더 일반적으로, QUEST MRF는, RF 펄스들 사이의 간격들을 증가시키는 것을 이용할 수도 있거나, 또한 에코 통로들의 세트가 설정된 이후, 일정한 RF 펄스 간격을 가질 수도 있다. 일 관점으로부터, QUEST의 TR은 펄스들 사이의 간격들인 것으로 고려될 수도 있다. 예시적인 시퀀스들은, 샘플 내의 상이한 공명 종들(예를 들어, 조직들)에 대한 고유한 신호 전개들을 생성하기 위해 플립 각도, 최소 TR, 또는 다른 파라미터들을 변경시킬 수도 있다. 별개의 에코 통로들은, 예를 들어, 가변 나선 궤적을 사용하여 포착될 수도 있다. 다른 궤적들이 또한 이용될 수도 있다.
다수의 RF 펄스들의 적용은 다수의 스핀 및 촉진된 에코들을 생성한다. 종래에, 이들은 스포일링 또는 리포커싱에 의해 무시되거나 심지어 소거된다. 에코 분할 기술들은 이들 다수의 에코들 및 경로들을 포괄한다. 에코 분할 기술들은, 다수의 에코 경로들을 분리시키고 그들을 사용하기를 시도한다. 90°의 정수배가 아닌 플립 각도 α를 갖는 다음을 고려하며,
Figure 112015059435332-pct00001
매트릭스 엔트리들은 비-제로이다. 따라서, 임의의 ㅍ φ의 단일 경로
Figure 112015059435332-pct00002
또는
Figure 112015059435332-pct00003
또는
Figure 112015059435332-pct00004
으로부터, 3개의 경로들이 존재할 수 있다.
변경되지 않는 페이즈 φ 및 반전된 페이즈 -φ를 갖는
Figure 112015059435332-pct00005
변경되지 않는 페이즈 φ 및 반전된 페이즈 -φ를 갖는
Figure 112015059435332-pct00006
페이즈 ｜φ｜의
Figure 112015059435332-pct00007
.
도 1은 5개의 RF 펄스들을 갖는 에코 분할 시퀀스로부터 초래되는 에코 통로들(180)을 도시한다. 도 1은, 최대 18개의 스핀 에코들, 및 4개의 RF 에코(FID)들이 단지 5개의 RF 펄스들로부터 생성된다는 것을 도시한다. 수평 라인(190) 상의 x들에 의해 표현되는 RF 에코들은 상이한 T1 및 T2 가중을 갖는다. 상이한 T1 및 T2 가중을 갖는 것은 MRF를 향상시킬 수도 있다.
도 1은, 여기 기간(excitation period)(160) 및 판독 기간(readout period)(170)을 포함하는 에코 분할 기술을 도시한다. 에코 분할 기술은 다수의 에코 경로들(180)을 생성한다. 일 실시예에서, 제 1 90°RF 펄스(110)는 장축(longitudinal) 자기화를 여기시키는데 사용된다. 제 1 RF 펄스(110)가 90°RF 펄스로서 도시되지만, 상이한 실시예들에서, 제 1 RF 펄스(110)는 상이한 수의 각도일 수도 있다. 자기장 그라디언트는, 에코 페이즈들을 분리시키고 판독 방향을 정의하기 위해 사용될 수도 있다. RF 펄스들 α1(120), α2(130), 및 α3(140)는 상이한 플립 각도들을 가질 수도 있다 RF 펄스들 α1(120), α2(130), 및 α3(140)는 별개의 에코 경로들의 수를 곱하기 위해 사용될 수도 있다. RF 펄스들 α1(120), α2(130), 및 α3(140)는 90°의 정수배들이 아닌 플립 각도들을 갖는다. RF 펄스들 α1(120), α2(130), 및 α3(140)는 초기 90°펄스(110)에 의해 생성된 에코들을 분할한다. RF 펄스들 α1(120), α2(130), 및 α3(140)은 부가적인 자기화들을 여기 및 분할할 수도 있다. RF 펄스 α4(150)는 에코 경로들(180)의 선택적인 RF 반전을 이용하여 여기 기간(160)을 종료시키는데 사용될 수도 있다. 이러한 선택적인 RF 반전은 관심있는 슬라이스만을 리포커싱할 수도 있다. 여기 기간(160) 동안, 횡단(transverse) 경로들 Mxy는 T2만큼 감쇄될 수도 있지만, 촉진된 경로들 Mz는 T1만큼 감쇄될 수도 있다.
일 예에서, 판독 기간(170) 동안, 판독 그라디언트는 스핀 에코들을 포착하는 것을 용이하게 하기 위해 적용될 수도 있다. 스핀 에코들은 수평 라인(190) 상의 검은색 점들에 의해 표현된다. 일 실시예에서, 판독 그라디언트는 일정한 그라디언트일 수도 있다. 수평 라인(190) 상의 x들은 RF 에코들을 표현한다.
QUEST MRF를 분석하기 위해 수행되는 일 실험에서, 4개의 RF 펄스 QUEST 블록은 15회 반복되었다. 최소 RF 지속기간(10-13ms) 및 플립 각도들(0-60도)이 랜덤하게 변경되었다. 이것은 매우 가변적인 신호를 생성했다. 실험들은, T1(60-1800ms) 및 T2(30-200ms) 값들의 넓은 범위를 갖는 팬텀(phantom)들을 이용하여 수행되었다. 실험들은 Siemens Magnetom Espree 1.5T(Siemens AG Medical Solutions, Erlangen, Germany)에 대해 수행되었다. T1(50-2000ms) 및 T2(10-300ms) 값들의 범위를 갖는 신호 전개들의 사전이 Bloch 시뮬레이션을 사용하여 생성되었다.
실험에서, 패턴 인식은, 포착된 신호들에 의해 표현되었던 사전으로부터 엘리먼트들을 선택하는데 사용되었다. 상이한 실시예들에서, 상이한 비교 및 선택 접근법들이 이용될 수도 있다. 비교들 및 선택들은, T1, T2, 및 양성자 밀도에 대한 정보를 산출하였으며, 그 정보는 이미징, 진단, 또는 다른 목적들에 적합하다. QUEST MRF 성능은, 포화 복원 스핀-에코(8.5ms의 TE를 갖는, 50ms로부터 5000ms까지의 범위에 있는 13개의 TR들) 및 고속 스핀 에코(10초의 TR을 갖는, 15ms로부터 225ms까지의 TE들을 갖춘 15개의 에코들)를 포함하는 시퀀스들을 사용하여 평가되었다. 평가 시퀀스들은 팬텀들에서 T1 및 T2 값들을 각각 정량화하는 것을 용이하게 하였다. 일 평가에서, T1 및 T2 값들은 픽셀 단위의 3-파라미터 비선형 최소 제곱 피팅(fitting)에 의해 계산되었다. 상이한 피팅들이 상이한 평가들 및 상이한 비교들에서 사용될 수도 있다. 평가들은, QUEST MRF 접근법이 종래의 접근법들보다 더 빠른 이미징, 진단, 또는 다른 목적들에 적합한 정보를 제공하였다는 것을 나타내었다.
도 2는 포착된 신호(220) 및 MRF 재구성된 신호(210)로부터의 예시적인 신호 전개를 도시한다. 포착된 신호(220)는 실선으로 도시되고, 재구성된 신호(210)는 점선으로 도시된다. 도 2는, 포착된 신호의 하나의 픽셀 및 대응하는 사전 엔트리로부터의 신호 시간 과정을 도시한다.
도 13은, QUEST MRF로부터 동시에 생성된 T1 맵(1400), T2 맵(1410), 및 M0 맵(1420)을 도시한다. 이들 맵들은 에코 분할 접근법을 이용한 가능한 결과들을 도시한다.
도 14는 QUEST MRF 및 스핀 에코 방법들로부터 획득된 T1(좌측)과 T2(우측) 값들을 비교한다. 도 14는, QUEST MRF를 사용하여 포착된 T1 및 T2 값들이 종래의 방법을 사용하여 포착된 T1 및 T2 값들과 매우 양호하게 일치한다는 것을 도시한다.
QUEST 및 다른 에코 분할 접근법들은, 완화 파라미터들에 대한 특정한 MRF 서명들을 생성하기 위해 에코 통로들을 분리시키는 것을 용이하게 한다. QUEST MRF는, 시퀀스에서 사용된 RF 펄스들의 수를 감소시키면서, 심지어, 감소된 수의 RF 펄스들에 응답하여 수신된 에코들의 수를 증가시키는 것을 용이하게 한다. 이것은, 포착 시간을 감소시키는 것을 용이하게 한다. 부가적으로, QUEST MRF 및 다른 에코 분할 접근법들은 특정한 흡수 레이트(SAR)를 감소시키며, 이는 7T 및 그 초과에서 MRF를 사용하는 것을 용이하게 할 수도 있다.
일 실시예에서, QUEST MRF는 관류(perfusion)를 정량화하기 위해 이용될 수도 있다. 다른 실시예에서, QUEST MRF는 확산을 정량화하기 위해 이용될 수도 있다. 상이한 실시예들에서, 다른 파라미터들이 정량화될 수도 있다.
일 실시예에서, 공명 종들을 특성화하는 것은, 제 1 정보를 제 2 (예를 들어, 기준, 저장된) 정보와 비교함으로써 수행될 수도 있다. 제 1 정보는, 포착된 NMR 신호들, 포착된 신호 전개(들), 또는 포착된 NMR 신호들 또는 포착된 신호 전개(들)로부터 도출된 정보를 포함할 수도 있다. 제 2 정보는, 저장된 신호 전개, 알려진 신호 전개, 모델링된 신호 전개, 저장된 신호 전개들로부터 도출된 정보, 또는 신호 전개가 아닌 정보를 포함할 수도 있다. 신호 전개로부터 정보를 도출하는 것은, 예를 들어, 신호 전개를 변환시키는 것, 2개 또는 그 초과의 신호 전개들을 변환시키는 것, 신호 전개들을 결합시키는 것, 신호 전개를 분해하는 것, 2개 또는 그 초과의 신호 전개들을 분해하는 것, 및 다른 수학적 또는 다른 변환들을 포함할 수도 있다.
제 1 정보를 제 2 정보와 비교하는 것은, 패턴 매칭, 선택, 비용 함수의 최소화, 및 최적화를 포함하지만 이에 제한되지 않는 다양한 방식들로 수행될 수도 있다. 패턴 매칭은, 직교 매칭 퍼슈트(pursuit)(OMP), 카테고리적 시퀀스 라벨링, 회귀(regression), 클러스터링, 분류, 실수값 시퀀스 라벨링, 파싱 알고리즘들, 베이지안(Bayesian) 방법들, 마르코프(Markov) 방법들, 앙상블 습득 방법들, 및 탬플릿 매칭을 포함할 수도 있지만 이에 제한되지는 않는다. 최적화는, 최소 제곱 최적화, 조정된 최소 제곱 최적화, 기본 퍼슈트 최적화, 및 매칭 퍼슈트 최적화를 포함할 수도 있지만 이에 제한되지는 않는다.
비교의 결과는 상이한 형태들을 취할 수도 있다. 상이한 실시예들에서, 비교의 결과는, 제 1 정보가 제 2 정보와 매칭한다는 식별, 제 1 정보가 허용도 내에서 제 2 정보와 매칭한다는 식별, 및 제 1 정보가 제 2 정보와 매칭하는 특정한 퍼센트의 우도(likelihood)가 존재한다는 식별을 포함할 수도 있지만 이에 제한되지는 않는다. 다른 실시예들에서, 비교의 결과는, 공명 종들에 대한 T1의 식별, 공명 종들에 대한 T2의 식별, 확산 계수의 식별, 스핀 밀도의 식별, 공명 주파수(예를 들어, 화학적 시프트)의 식별, 및 양성자 밀도의 식별을 포함할 수도 있지만 이에 제한되지는 않는다. 다른 실시예에서, 비교는, 자기장(예를 들어, B0, B1)의 강도를 식별하는 것을 포함할 수도 있거나, 그라디언트 필드의 강도를 식별하는 것을 포함할 수도 있다. 또 다른 실시예에서, 비교의 결과는 조직 타입(예를 들어, 뇌, 뇌종양)을 식별할 수도 있거나, 재료를 식별할 수도 있다. 따라서, 비교는 상이한 결과들을 생성할 수도 있다. 일 실시예에서, 다수의 결과들이 제공될 수도 있다. 예를 들어, 가능한 재료들의 가중된 리스트가 제공될 수도 있다. 다른 예에서, 다수의 확률들이 제공될 수도 있다.
예시적인 장치 및 방법들은, 공명 종들에 의해 생성된 신호들이 되어야 하는 것을 정의하는 것이 아니라, 단지, 조사되는 상이한 공명 종들 사이에서 신호들이 상이하다는 것을 정의한다. 종래의 시스템들과 달리, 상이한 NMR 신호들은 일정한 신호 강도 또는 페이즈를 갖지 않을 수도 있다. 조직들 또는 다른 재료들이 상이한 신호들을 생성할 수도 있으므로, 일 실시예에서, 조직들 또는 다른 재료들을 특성화하는 프로세스는, 신호 시간 과정에서의 패턴 인식으로 감소된다. 패턴 인식은, 예를 들어, 직교 매칭 퍼슈트(OMP)의 상이한 변화들을 사용하여 수행될 수도 있다. 일 실시예에서, 패턴 매칭은, 포착된 신호 전개가 원하는 허용도 내에서 알려진 신호 전개와 매칭한다는 결론을 유도할 수도 있다. 다른 실시예에서, 패턴 매칭은, 알려진 신호 전개가 포착된 신호 전개와 매칭하는 확률을 식별할 수도 있다. 다른 실시예에서, 비교는, 포착된 신호 전개 또는 포착된 신호 전개의 함수인 정보가 알려진 신호 전개 또는 하나 또는 그 초과의 알려진 신호 전개들의 함수인 정보와 원하는 허용도 내에서 매칭한다는 결론을 유도할 수도 있다. 또 다른 실시예에서, 비교는, 포착된 신호 전개 또는 포착된 신호 전개의 함수인 정보가 알려진 신호 전개 또는 하나 또는 그 초과의 알려진 신호 전개들의 함수인 정보와 매칭한다는 확률을 식별할 수도 있다.
예시적인 장치 및 방법들은, 볼륨(volume) 또는 오브젝트에 존재할 수도 있는 공명 종들을 무시하지 않으면서 공명 종들 사이에서 콘트라스트를 최대화시키는 것을 용이하게 한다. 따라서, NMR 핑거프린팅은, 볼륨 내의 파라미터들 및 공명 종들의 특정한 결합에 대해 특정한 특정한 신호 전개 서명(예를 들어, 핑거프린트)을 생성하는 일련의 변경된 시퀀스 블록들을 적용하는 것을 수반한다. 서명은 에코 분할에 의해 생성된 다수의 에코 경로들 중 하나 또는 그 초과의 함수일 수도 있다. 수신된 신호들에 대해 수행된 프로세싱은 반드시 종래의 재구성을 수반하는 것이 아니라 오히려, 신호 전개들, 신호 전개들로부터 도출된 정보, 및 다른 정보를 포함하지만 이에 제한되지는 않는 알려진 정보를 고려하여, 수신된 NMR 신호들 또는 결정된 신호 전개를 분석하는 것을 수반한다.
볼륨이 수분만을 가지면, 볼륨은 하나의 신호만을 생성할 것이다. 볼륨이 지방만을 가지면, 볼륨은 또한 하나의 신호만을 생성할 것이지만, 그 신호는 상이한 신호일 것이다. 동일한 볼륨 내의 상이한 양들의 지방 및 수분은 상이한 신호들을 산출할 것이다. 상이한 조건들 하에서 포착된 신호들의 결합은 거의 무한하게 고유한 신호 전개들을 산출할 수도 있다. 사람의 육체가 복잡한 것이지만, 특정한 관점으로부터는 사람의 육체가 복잡하지는 않다. 사람의 육체 내의 모든 각각의 볼륨은 유한한 세트의 방식들로 배열된 유한한 세트의 물체들만을 보유할 수 있다. 시간에 걸쳐, 공명 종들의 가장 관련된 결합들 중 대부분과 연관된 신호 전개들을 포함하지만 이에 제한되지는 않는 기준 정보의 종합적인 라이브러리는, 포착될 수도 있고 NMR 핑거프린팅 장치에 이용가능할 수도 있다.
라이브러리는, 베이스라인 서명들 또는 알려진 신호 전개들로 지칭될 수도 있는 신호들을 저장할 수도 있다. 상이한 실시예들에서, 라이브러리는 시뮬레이팅된 및/또는 예측된 신호 전개들을 저장할 수도 있다. 따라서, 상이한 예들에서, "알려진" 신호 전개들은 이전에 포착된 신호 전개들 및/또는 시뮬레이팅된 신호 전개들을 포함할 수도 있다. 부가적으로, 사전 또는 다른 기준 저장부는, 신호 전개의 함수인 정보를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 2개의 신호 전개들은 상이한 부분의 정보로 결합될 수도 있다. 유사하게, 단일 신호 전개는 상이한 부분의 정보로 변환될 수도 있다. 신호 전개들, 및 그로부터 도출되거나, 그로부터 계산되거나, 또는 그렇지 않으면 신호 전개의 함수인 정보 둘 모두가 저장될 수도 있다. 부가적으로, 일 실시예에서, 사전 또는 다른 기준 저장부는, 신호 전개로서 시작하지 않거나 신호 전개로부터 도출되지 않은 정보를 포함할 수도 있다.
일 실시예에서, 베이스라인 서명들은, 베이스라인 서명들을 생성하기 위해서만 분석되었던 재료들과 연관될 수 있다. 예를 들어, 일 비이커(beaker)의 수분은, 신호 전개를 생성하는 변경된 시퀀스 블록들을 사용하여 시간 기간 동안 분석될 수도 있다. 유사하게, 공명하는 일 비이커의 지방, 뼈, 보철 힙(prosthetic hip), 또는 다른 것들이 분석될 수도 있으며, 신호 전개들은, 변경된 조건들의 선택된 결합들 하에서 시간에 걸쳐, 변경된 에코 분할 시퀀스 블록들의 선택된 결합들을 적용하는 것에 응답하여 이들 아이템들로부터 도출되었다. 이들 신호들은 분석되는 다른 오브젝트들에 대한 베이스라인 서명들로서 사용될 수도 있다.
다른 실시예에서, 베이스라인 서명들은 분석되는 오브젝트로부터 포착될 수 있다. 오브젝트 내의 체적들은, 종래의 기술을 사용하여 이미징될 수도 있으며, 에코 분할을 이용하는 MRF에 또한 속박(subject to)될 수도 있다. 예를 들어, 다리의 1%가 종래에 이미징될 수도 있으며, 뼈 및 다른 조직들에 대한 베이스라인 설명들을 설정하기 위해 에코 분할을 이용한 예시적인 MRF를 사용하여 또한 프로세싱될 수도 있다. 1%는 장치 또는 방법을 교정하기 위해 프로세싱될 수도 있다. 포착된 교정 및 베이스라인 서명들을 이용하여, 나머지 99%는, 1%를 프로세싱함으로써 설정된 베이스라인 서명들에 의존하는 에코 분할을 이용한 MRF를 사용하여 분석될 수도 있다. 몇몇 볼륨들이 어떠한 핑거프린팅 매치도 만들어질 수 없는 신호를 생성하더라도, 그들 볼륨들은 여전히 종래의 접근법을 사용하여 분석될 수도 있다. 따라서, 일 실시예에서, 종래의 및 핑거프린팅 접근법의 결합이 서명들을 설정하기 위해 및 교정을 위해 사용될 수도 있다. 유사하게, 일 실시예에서, 에코 분할 MRF 및 비-에코 분할 MRF의 결합이 이용될 수도 있다.
포착된 신호 전개들을 알려진 신호 전개들에 비교하기 위해 패턴 매칭을 사용하는 것은, 상이한 파라미터들을 갖는 시퀀스 블록들을 사용하여 포착된 상이한 조직들의 신호 전개들 사이의 교차-상관을 분석하는 것을 포함할 수도 있다. 이상적으로, 신호 전개는 알려진 전개들의 다차원 세트의 일 멤버에 정확히 피트될 것이다. 그러나, 신호 전개는 1개 초과의 기준 신호들과의 관계들을 가질 수도 있다. 따라서, 일 실시예에서, 신호 전개를 기준 신호에 비교하는 결과는, 신호 전개가 관련되는 기준 신호 및 관계를 특성화하는 측정의 식별일 수도 있다. 예를 들어, 신호 전개는, 원하는 허용도 내에서 기준 신호와 매칭하는 것으로 식별될 수도 있다. 유사하게, 신호 전개는, 기준 신호와 매칭할 x%의 가능성이 있는 것으로 식별될 수도 있다. 다른 실시예에서, 신호 전개는, 다수의 기준 신호들의 가중된 합산인 것으로 식별될 수도 있다. 다차원 세트의 일 차원은, 예를 들어, 포착 및/또는 여기 파라미터들의 제 1 세트와 연관될 수 있지만, 다차원 세트의 제 2 차원은, 예를 들어, 여기 및/또는 포착 파라미터들의 제 2 세트와 연관될 수 있다. 시간에 걸쳐, 다차원 세트의 멤버들은 라이브(live) 데이터로부터 획득되는 피트들에 기초하여 적응될 수 있다. 시간에 걸쳐, 더 많은 아이덴티티-매트릭스 형 결과를 산출하는 시퀀스 블록들 및/또는 시퀀스 블록들의 결합들은, 더 많은 비-대각(off-diagonal) 기여들을 갖는 매트릭스를 산출하는 시퀀스 블록들에 비해 선호될 수도 있다. 관측된 결과들에 기초한 시퀀스 블록들 및/또는 일련의 시퀀스 블록들의 이러한 적응은, 예를 들어, 에코 분할을 이용한 MRF에 대한 특정한 NMR 장치를 교정하는 것에 기여할 수도 있다.
다음은, 본 명세서에서 이용되는 선택된 용어들의 정의들을 포함한다. 정의들은, 용어의 범위 내에 있고, 구현을 위해 사용될 수도 있는 다양한 예들 및/또는 컴포넌트들의 형태들을 포함한다. 예들은 제한하는 것으로 의도되지 않는다. 단수형 및 복수형의 용어들 모두는 정의들 내에 있을 수도 있다.
"하나의 실시예", "일 실시예", "하나의 예", "일 예" 등에 대한 참조는, 그렇게 설명된 실시예(들) 또는 예(들)가 특정한 특성, 구조, 특징, 속성, 엘리먼트, 또는 제한을 포함할 수도 있지만, 모든 각각의 실시예 또는 예가 반드시 그 특정한 특성, 구조, 특징, 속성, 엘리먼트 또는 제한을 포함할 필요가 없다는 것을 표시한다. 또한, 어구 "하나의 실시예에서"의 반복된 사용은 반드시 동일한 실시예를 지칭할 필요는 없지만, 동일한 실시예를 지칭할 수도 있다.
본 명세서에서 사용된 바와 같이, "컴퓨터-판독가능 저장 매체"는, 신호들, 명령들 및/또는 데이터를 저장하는 비-일시적인 매체를 지칭한다. 컴퓨터-판독가능 저장 매체는, 비-휘발성 매체들, 및 휘발성 매체들을 포함하지만 이에 제한되지는 않는 형태들을 취할 수도 있다. 비-휘발성 매체들은, 예를 들어, 광학 디스크들, 자기 디스크들 등을 포함할 수도 있다. 휘발성 매체들은, 예를 들어, 반도체 메모리들, 동적 메모리 등을 포함할 수도 있다. 컴퓨터-판독가능 저장 매체의 일반적인 형태들은, 플로피 디스크, 플랙서블 디스크, 하드 디스크, 자기 테이프, 다른 자기 매체, ASIC, CD, 다른 광학 매체, RAM, ROM, 메모리 칩 또는 카드, 메모리 스틱, 및 컴퓨터, 프로세서 또는 다른 전자 디바이스가 판독할 수 있는 다른 매체들을 포함할 수도 있지만 이에 제한되지는 않는다.
본 명세서에서 사용된 바와 같이, "로직"은 하드웨어, 펌웨어, 머신 상에서의 실행중인 소프트웨어, 및/또는 기능(들) 또는 동작(들)을 수행하고 그리고/또는 다른 로직, 방법, 및/또는 시스템으로부터의 기능 또는 동작을 야기하기 위한 각각의 결합들을 포함하지만 이에 제한되지는 않는다. 로직은, 소프트웨어 제어된 마이크로프로세서, 이산 로직(예를 들어, ASIC), 아날로그 회로, 디지털 회로, 프로그래밍된 로직 디바이스, 명령들을 포함하는 메모리 디바이스 등을 포함할 수도 있다. 로직은 하나 또는 그 초과의 게이트들, 게이트들의 결합들, 또는 다른 회로 컴포넌트들을 포함할 수도 있다. 다수의 로지컬 로직들이 설명되지만, 다수의 로지컬 로직들을 하나의 물리적 로직으로 포함시키는 것이 가능할 수도 있다. 유사하게, 단일 로지컬 로직이 설명되는 경우, 다수의 물리적 로직들 사이에 그 단일 로직컬 로직을 분산시키는 것이 가능할 수도 있다.
"동작가능한 접속", 또는 엔트리들이 "동작가능하게 접속된" 접속은, 신호들, 물리적 통신들, 및/또는 로지컬 통신들이 전송 및/또는 수신될 수도 있는 접속이다. 동작가능한 접속은 물리적 인터페이스, 전기 인터페이스, 및/또는 데이터 인터페이스를 포함할 수도 있다. 동작가능한 접속은, 동작가능한 제어를 허용하기에 충분한 인터페이스들 및/또는 접속들의 상이한 결합들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 2개의 엔티티들은, 직접적으로 또는 하나 또는 그 초과의 중간 엔티티들(예를 들어, 프로세서, 운영 시스템, 로직, 소프트웨어)을 통해 서로 신호들을 통신하도록 동작가능하게 접속될 수 있다. 로지컬 및/또는 물리적 통신 채널들은 동작가능한 접속을 생성하는데 사용될 수 있다.
본 명세서에서 사용된 바와 같이, "사용자"는 한명 또는 그 초과의 사람들, 소프트웨어, 컴퓨터들 또는 다른 디바이스들, 또는 이들의 결합들을 포함하지만 이에 제한되지는 않는다.
후속하는 상세한 설명들의 몇몇 부분들은, 메모리 내의 데이터 비트들에 대한 동작들의 알고리즘들 및 심볼 표현들의 관점들에서 제시된다. 이들 알고리즘 설명들 및 표현들은, 그들의 작업의 본질을 다른 것들에게 운반하기 위하여 당업자들에 의해 사용된다. 본 명세서에서 그리고 일반적으로, 알고리즘은 결과를 생성하는 동작들의 시퀀스인 것으로 인식된다. 동작들은 물리적 양들의 물리적 조작들을 포함할 수도 있다. 필수적이지는 않지만 일반적으로, 물리적 양들은, 로직에서 저장, 전달, 결합, 비교, 및 그렇지 않으면 조작 등이 가능한 전기 또는 자기 신호들의 형태를 취한다. 물리적 조작들은 구체적이고, 유형이며, 유용한 실제-세계 결과를 생성한다.
주로 일반적인 사용의 이유들 때문에, 이들 신호들을 비트들, 값들, 엘리먼트들, 심볼들, 문자들, 용어들, 숫자들 등으로 지칭하는 것이 종종 편리한 것으로 증명되었다. 그러나, 이들 및 유사한 용어들이 적절한 물리적 양들과 연관될 것이며, 단지 이들 양들에 적용된 편리한 라벨들이라는 것을 유념해야 한다. 달리 상세하게 나타내지 않으면, 설명 전반에 걸쳐, 프로세싱, 계산, 결정 등을 포함하는 용어들은, 컴퓨터 시스템, 로직, 프로세서, 또는 물리적(전자적) 양들로서 표현된 데이터를 조작 및 변환하는 유사한 전자 디바이스의 동작들 및 프로세스들을 지칭한다는 것을 인식한다.
예시적인 방법들은 흐름도들을 참조하여 더 양호하게 인식될 수도 있다. 설명의 간략화의 목적들을 위해, 도시된 방법들이 블록들의 시리즈로서 도시되고 설명되지만, 몇몇 블록들이 상이한 순서들로 그리고/또는 도시되고 설명된 것들과는 다른 블록들과 동시에 발생할 수 있으므로, 방법들이 블록들의 순서에 의해 제한되지 않음을 인식할 것이다. 또한, 모든 도시된 블록들이 예시적인 방법을 구현하는데 요구되지는 않을 수도 있다. 블록들은 다수의 컴포넌트들로 결합 또는 분리될 수도 있다. 또한, 부가적인 및/또는 대안적인 방법들은 부가적이지만 도시되지는 않은 블록들을 이용할 수 있다.
도 3은 비-에코 분할 MRF 접근법들에서 사용되는 시퀀스 블록들에 종래의 시퀀스 블록들을 비교 및 콘트라스트한다. 시퀀스 블록(300)은 준비 페이즈(310) 및 포착 페이즈(320)를 포함한다. 포착 페이즈(320) 동안, 포착들 사이에서의 동일한 플립 각도 및 동일한 간격을 사용하는 다수의 포착들이 수행될 수도 있다. 포착 페이즈(320)는, (k, t) 공간으로부터 데이터를 포착하는 접근법과 유사하며, 여기서, t는 k-공간을 지칭하고 t는 시간을 지칭하며, t는 일정하게 또는 선형으로 변한다. 일정한 변화는, 종래의 이미지 재구성을 위해 요구되는 바와 같은 일정한 진폭 및 페이즈를 갖는 신호를 포착하는 것을 용이하게 한다.
시퀀스 블록(330)은 또한, 페이즈(340) 및 포착 페이즈(350)를 포함한다. 포착 페이즈(350)가 포착 페이즈(320)보다 훨씬 더 길다는 것을 유의한다. 파라미터들이 고정되거나 선형으로 변하는 포착 페이즈(320)와는 달리, 포착 페이즈(350)에서, 파라미터들은, 비-선형적으로, 랜덤하게, 그리고/또는 의사-랜덤하게 중 어느 하나로 넓게 변할 수도 있다. 변할 수도 있는 파라미터들은, 에코 시간, 플립 각도, 페이즈 인코딩 등을 포함하지만 이에 제한되지는 않는다. 또한, 몇몇 예들에서, 페이즈(340)가 준비 페이즈 또는 준비형 페이즈일 수도 있지만, 그 페이즈(340)가 반드시 종래의 준비를 수행할 필요는 없음을 유의한다.
도 1은 에코 분할 시퀀스를 도시하고, 도 9는 2개의 상이한 에코 분할 시퀀스들을 도시한다. 유사하게, 시퀀스(330)는 상이한 파라미터들에서 변할 수 있으며, 에코 분할 시퀀스들에서의 블록들도 그와 같이 변할 수 있다. 예를 들어, 상이한 에코 분할 MRF 펄스 시퀀스 내의 상이한 시퀀스 블록들은, 에코 분할 RF 펄스들의 수, 에코 분할 RF 펄스들 사이의 간격들, 또는 에코 분할 RF 펄스들에 대한 플립 각도들에서 변할 수도 있다.
도 9는, 에코 분할 시퀀스를 갖는 MRF에서 상이한 에코 분할 블록들에 의해 생성된 다수의 에코 통로들의 상이한 세트들을 도시한다. 에코 분할 펄스 시퀀스의 제 1 부분은 여기 기간(902) 및 판독 기간(904)을 포함한다. 에코 분할 펄스 시퀀스의 제 2 부분은 또한, 여기 기간(920) 및 판독 기간(922)을 포함한다. 그러나, 여기 기간(902)은, 4개의 RF 펄스들(910, 912, 914, 및 916)을 포함하고 리포커싱 펄스(918)에 의해 종료되지만, 여기 기간(920)은, 3개의 RF 펄스들(928, 930 및 932)을 포함하고 리포커싱 펄스(940)에 의해 종료된다. 리포커싱 펄스들(918 및 940)이 도시되지만, 일 실시예에서, 이들 리포커싱 펄스들은 존재하지 않을 수도 있다. RF 펄스들(910, 912, 914, 및 916) 사이의 간격들이 RF 펄스들(928, 930, 및 932) 사이의 간격들과 상이함을 유의한다. 상이한 여기들은 상이한 에코 분할을 생성한다. 예를 들어, 라인(906) 상의 4개의 x들 및 17개의 o들은, 에코 분할 펄스 시퀀스의 제 1 부분에 응답하여 생성된 4개의 RF 에코들 및 17개의 스핀 에코들을 표현한다. 라인(924) 상의 3개의 x들 및 15개의 o들은, 에코 분할 펄스 시퀀스의 제 2 부분에 응답하여 생성된 RF 에코들 및 스핀 에코들을 표현한다.
도 4는 에코 분할을 사용하는 MRF와 연관된 방법(400)을 도시한다. 방법(400)은 (410)에서, 에코 분할 펄스 시퀀스에 따라 오브젝트의 볼륨에 RF 에너지를 적용하기 위해 NMR 장치를 제어하는 단계를 포함한다. 에코 분할 펄스 시퀀스는 가변 시퀀스 블록들을 포함할 수도 있다. 볼륨은 하나 또는 그 초과의 공명 종들을 포함할 수도 있다. 일 실시예에서, 오브젝트는 사람일 수도 있으며, 따라서, 공명 종들은 조직, 지방, 수분, 수소, 및 다른 종들을 포함할 수도 있지만 이에 제한되지는 않는다.
RF 에너지는 에코 분할 기술을 사용하여 적용될 수도 있다. 펄스 시퀀스 내의 상이한 시퀀스 블록들은, 에코 분할 RF 펄스들의 수, 에코 분할 RF 펄스들 사이의 간격들, 에코 분할 RF 펄스들에 대한 플립 각도들, 에코 시간, 플립 각도, 페이즈 인코딩, 확산 인코딩, 흐름 인코딩, RF 펄스 진폭, RF 펄스 페이즈, RF 펄스들의 수, 시퀀스 블록의 여기 부분과 시퀀스 블록의 판독 부분 사이에 적용된 그라디언트의 타입, 시퀀스 블록의 여기 부분과 시퀀스 블록의 판독 부분 사이에 적용된 그라디언트들의 수, 시퀀스 블록의 판독 부분과 시퀀스 블록의 여기 부분 사이에 적용된 그라디언트의 타입, 시퀀스 블록의 판독 부분과 시퀀스 블록의 여기 부분 사이에 적용된 그라디언트들의 수, 시퀀스 블록의 판독 부분 동안 적용된 그라디언트의 타입, 시퀀스 블록의 판독 부분 동안 적용된 그라디언트들의 수, RF 스포일링(spoiling)의 양, 및 그라디언트 스포일링의 양을 포함하지만 이에 제한되지는 않는 다수의 파라미터들에서 변할 수도 있다. 상이한 실시예들에서, 2개, 3개, 4개, 또는 그 초과의 파라미터들은 시퀀스 블록들 사이에서 변할 수도 있다. 상이한 실시예들에서, 시퀀스 블록들 사이에서 변경된 파라미터들의 수 그 자체가 변할 수도 있다. 예를 들어, A1(시퀀스 블록 1)은 5개의 파라미터들에서 A2와 상이할 수도 있고, A2는 7개의 파라미터들에서 A3와 상이할 수도 있으며, A3는 2개의 파라미터들에서 A4와 상이할 수도 있다. 당업자는, 이러한 큰 수의 파라미터들을 변경시킴으로써 생성될 수 있는 거의 무한한 수의 시퀀스 블록들의 시리즈가 존재함을 인식할 것이다. 일 실시예에서, 시퀀스 블록들의 시리즈는, 그들의 변경된 파라미터들에 의해 정의된 바와 같이 그 시리즈가 상이한 양들(예를 들어, 1%, 2%, 5%, 10%, 50%, 99%, 100%)의 고유한 시퀀스 블록들을 갖도록 크래프트(craft)된다. 상이한 실시예들에서, 시퀀스 블록들의 시리즈는 10개 초과, 100개 초과, 1000개 초과, 10000개 초과, 그리고 100000개 초과의 시퀀스 블록들을 포함할 수도 있다.
시퀀스 블록 동안 적용된 RF 에너지는, 다수의 에코 경로들을 따라 개별적인 NMR 신호들을 동시에 생성하도록 구성된다. 일 예에서, 일련의 가변 시퀀스 블록들의 적어도 하나의 멤버는, 적어도 N개의 시퀀스 블록 파라미터들의 일련의 가변 시퀀스 블록들의 적어도 하나의 다른 멤버와는 상이할 것이며, N은 1보다 큰 정수이다. 당업자는, 신호 전개의 신호 콘텐츠가 N에 따라 직접 변할 수도 있다는 것을 이해할 것이다. 따라서, 더 많은 파라미터들이 변경되는 경우, 잠재적으로 더 풍부한 신호가 리트리브된다. 종래에, 단일 파라미터에 의존하는 신호는, 이미징을 용이하게 하기 위해 소망되고 요구된다. 본 명세서에서, 더 많은 정보 콘텐츠를 갖는 신호들을 포착하는 것은, 더 뚜렷하고 식별가능한 신호 전개들을 생성하는 것을 용이하게 한다.
일 실시예에서, NMR 장치는 (410)에서, 언더-샘플링 레이트 R로 오브젝트를 언더-샘플링하도록 구성된 부분적으로 랜덤한 포착 계획에 따라 가변 시퀀스 블록들의 시리즈의 멤버들을 적용하기 위해 제어될 수도 있다. 상이한 실시예들에서, 레이트 R은, 예를 들어, 2개, 4개, 또는 그 초과일 수도 있다.
방법(400)은 (420)에서, 동시에 생성된 개별적인 NMR 신호들을 포착하기 위해 NMR 장치를 제어하는 단계를 또한 포함한다. NMR 신호가 포착될 수 있는 시간이 심각하게 제한되는 (예를 들어, 4-5초) 종래의 시스템들과는 달리, NMR 장치는, 상당히 더 긴 시간 기간들 동안 NMR 신호를 포착하도록 제어될 수 있다. 예를 들어, NMR 장치는, 최대 10초, 최대 20초, 최대 100초, 또는 그 초과 동안 신호를 포착하도록 제어될 수 있다. (410)에 적용되는 변경된 RF 에너지의 시리즈에 응답하여 신호 정보 콘텐츠가 더 긴 시간 기간들 동안 가시적이게 유지되기 때문에, NMR 신호들이 더 긴 시간 기간들 동안 포착될 수 있다. 상이한 실시예들에서, 신호 전개 내의 신호 콘텐츠는, 적어도 5초 동안, 적어도 10초 동안, 적어도 60초 동안, 또는 그 초과의 시간 동안 정보 콘텐츠 임계치 위에서 유지될 수도 있다. 정보 콘텐츠 임계치는, 예를 들어, 리트리브될 수 있고 이전의 신호 포착에서 포착된 정보와는 상이한 정보를 후속 신호 포착이 포함하는 정도를 설명할 수도 있다. 예를 들어, 어떠한 리트리브가능 정보도 갖지 않은 신호는 정보 콘텐츠 임계치 아래에 있을 가능성이 있을 것이지만, 이전의 신호로부터 리트리브된 정보와는 상이한 리트리브가능 정보를 갖는 신호는 정보 콘텐츠 임계치 위에 있을 가능성이 있을 것이다.
방법(400)은 (430)에서, 포착된 NMR 신호들로부터 신호 전개를 결정하기 위해 NMR 장치를 제어하는 단계를 또한 포함한다. 일 예에서, 다수의 에코 경로들이 이용가능할 수도 있으므로, 다수의 신호 전개들이 계산될 수도 있다. 신호 전개를 결정하는 것은, 동작(420) 동안 포착된 (k, t, E) 공간 데이터 포인트들을 저장하는 것을 포함할 수도 있으며, 여기서, k는 k-공간을 지칭하고, t는 시간을 지칭하고, E는 T1, T2, 및 하나의 다른 파라미터 중 적어도 하나를 포함하고, T1은 스핀-격자 완화(spin-lattice relaxation)이고 T2는 스핀-스핀 완화(spin-spin relaxation)이다. 일 실시예에서, 개별 시퀀스 블록이 (k, t, E) 공간에서 단일 포인트를 산출할 수도 있다. 신호 전개는 일련의 가변 시퀀스 블록들에 의해 결정될 수도 있다. 다른 실시예에서, 에코 분할을 갖는 개별 시퀀스 블록은 단독으로 모든 신호 전개를 생성할 수도 있다. 시간에 걸쳐, 특히 유용한 신호 전개들을 산출하는 가변 시퀀스 블록들의 시리즈가 식별될 수도 있다. 에코 분할 기술이 이용되는 경우, 다수의 신호 전개들이 동시에 포착 및 결정될 수도 있다.
일 실시예에서, 동시에 생성된 신호들은 제 1 시간 기간에 걸쳐 (420)에서 포착되고, 신호 전개는 제 2 시간 기간에 걸쳐 (430)에서 결정된다. 상이한 실시예들에서, 제 1 시간 기간은 10초 또는 그 초과, 60초 또는 그 초과, 및 심지어 더 길 수도 있다. 부가적으로, 상이한 실시예들에서, 제 2 시간 기간은 10초 또는 그 초과, 60초 또는 그 초과, 및 심지어 더 길 수도 있다.
방법(400)은 (440)에서, 제 1 정보를 기준 정보와 비교하기 위해 NMR 장치를 제어하는 단계를 또한 포함한다. 제 1 정보는, 예를 들어, 신호 전개(들)일 수도 있다. 기준 정보는, 예를 들어, 알려진, 저장된, 시뮬레이팅된, 그리고/또는 예측된 신호 전개들일 수도 있다. 기준 정보는 또한, 알려진, 저장된, 시뮬레이팅된, 또는 예측된 신호 전개의 함수로서 생성되는 정보를 포함할 수도 있다. 기준 정보는, 예를 들어, 신호 전개를 변환하는 것, 신호 전개들을 결합하는 것, 신호 전개들을 분해하는 것, 및 다른 동작들에 의해 생성될 수도 있다. 상이한 예들에서, "저장된" 신호 전개들은 이전에 포착된 신호들, 시뮬레이팅된 신호들, 또는 둘 모두를 포함할 수도 있다. 일 실시예에서, 저장된 신호 전개들은 오브젝트로부터 포착되지 않은 신호들과 연관되지만, 다른 실시예에서, 저장된 신호 전개들은 오브젝트로부터 포착된 신호들과 연관된다. 일 실시예에서, 저장된 신호들은, 분석되는 오브젝트로부터 포착된 신호들 및 분석되는 오브젝트로부터 포착되지 않은 신호들과 연관될 수도 있다.
기준 신호 전개들로부터 도출된 저장된 신호들 및 정보는 잠재적으로 매우 큰 데이터 공간과 연관될 수도 있다. 따라서, 당업자는, 기준 신호 전개들로부터 도출된 저장된 신호 전개들 및 정보가 다음을 특징으로 하는 신호 전개들의 세트 외부에 있는 신호들을 포함할 수도 있음을 인식할 것이며,
Figure 112015059435332-pct00008
여기서, SE는 신호 전개이고,
A는 상수이고,
B는 상수이고,
t는 시간이며,
C는 단일 완화 파라미터이다.
확실히, 당업자는, 신호 전개들에 대한 매우 큰 데이터 공간이 다음에 의해 부분적으로 설명될 수 있음을 인식할 것이며,
Figure 112015059435332-pct00009
SE는 신호 전개이고,
NA는 시퀀스 블록들의 수이고,
NRF는 시퀀스 블록 내의 RF 펄스들의 수이고,
α는 플립 각도이고,
Φ는 페이즈 각도이고,
Ri(α)는 오프 공명으로 인한 회전이고,
RRFij(α, Φ)는 RF 차이들로 인한 회전이고,
R(G)는 그라디언트로 인한 회전이고,
T1는 스핀-격자 완화이고,
T2는 스핀-스핀 완화이고,
D는 확산 완화이며,
Ei(T1, T2, D)는 자기화 변화들과 연관된다.
Ei(T1, T2, D)이 일 예로서 제공되지만, 당업자는, 상이한 실시예들에서, Ei(T1, T2, D)가 실제로는 Ei(T1, T2, D, ...) 또는 Ei(T1, T2, ...)일 수도 있음을 인식할 것이다.
일 예에서, j에 대한 합산은 j에 대한 곱으로 대체될 수 있으며, 예를 들어, 다음과 같다.
Figure 112015059435332-pct00010
NMR, MRI, 또는 ESR(electron spin resonance)에서, 블로흐(Bloch) 수학식은, 완화 시간들 T1 및 T2가 존재하는 경우 시간의 함수로서 핵 자기화 M=(Mx, My, Mz)를 계산하는데 사용되는 거시적 수학식(macroscopic equation)들의 세트의 멤버이다. 이들 현상학적 수학식들은 펠릭스 블로흐에 의해 도입되었으며, 핵 자기화의 모션의 수학식들로 또한 지칭될 수도 있다. 당업자는, 일 실시예에서, Ri(α), RRFji(α, Φ), 및 R(G)가 블로흐 수학식들로서 뷰잉될 수도 있음을 인식할 것이다. 블로흐 수학식들은, 포착된 신호 전개들과의 비교를 위해 라이브러리에 저장될 수도 있는 시뮬레이팅된 신호 전개들을 생성하는데 사용될 수도 있다.
도 4가 직렬로 발생하는 다양한 동작들을 도시하지만, 도 4에 도시된 다양한 동작들은 실질적으로 병렬로 발생할 수 있음을 인식할 것이다. 예로서, 제 1 프로세스는 RF 에너지를 적용하는 것을 제어할 수 있고, 제 2 프로세스는 NMR 신호들을 포착하고 신호 전개를 결정하는 것을 제어할 수 있으며, 제 3 프로세스는 비교들을 수행할 수 있다. 3개의 프로세스들이 설명되지만, 더 많은 그리고/또는 더 적은 수의 프로세스들이 이용될 수 있음을 인식할 것이다.
도 5는 방법(400)(도 4)의 다른 실시예를 도시한다. 이러한 실시예는 동작들(410, 420, 430, 및 440)을 포함한다. 그러나, 이러한 실시예는 또한, 동작들(412, 414, 416, 및 450)을 포함한다.
방법(400)의 이러한 실시예는 (412)에서, 시퀀스 블록 내의 에코 분할 펄스들의 수, 시퀀스 블록 내의 에코 분할 펄스들에 대한 플립 각도들, 시퀀스 블록 내의 에코 분할 펄스들 사이의 간격, 에코 분할 펄스들의 진폭, 시퀀스 블록들 사이의 시간의 양, 시퀀스 블록들의 상대적인 진폭, 및 시퀀스 블록들의 상대적인 페이즈 중 하나 또는 그 초과를 변경시키기 위해 NMR 장치를 제어하는 단계를 포함한다. 따라서, 개별적인 파라미터들(예를 들어, 플립 각도, 페이즈)이 시퀀스 블록들 내에서 및 그들 사이에서 변경될 수 있을 뿐만 아니라, 시퀀스 블록들 사이의 시간들 및 시퀀스 블록들 사이의 다른 차이들이 변경될 수 있다. 이것은, 신호 전개(들)에서 부가적인 신호 콘텐츠를 생성하는 것을 용이하게 한다.
방법(400)의 이러한 실시예는 (414)에서, 일련의 가변 시퀀스 블록들의 멤버를 구성하기 위해 NMR 장치를 제어하는 단계를 또한 포함한다. 시퀀스는, 예를 들어, 나선 QUEST 시퀀스일 수도 있다. 동작(414)은, 시퀀스 블록들의 세트가 종래의 펄스 시퀀스와 반드시 동일한 것일 필요는 없다는 것을 예시한다. 시퀀스 블록은, 적어도, 일정하지 않은 진폭들 및 페이즈들을 갖는 (k, t, E) 공간에서 NMR 신호들을 생성하는 비-선형으로 변하는 Δt 및 ΔE가 금지되는 것이 아니라 장려된다는 이유 때문에, 종래의 펄스 시퀀스와는 상이하다. 시퀀스 블록은 또한, 가변 에코 분할을 생성하도록 구성된 가변 에코 분할 펄스들 때문에 종래의 펄스 시퀀스와는 상이하다.
방법(400)의 이러한 실시예는 (416)에서, 가변 시퀀스 블록들의 시리즈의 더 이른 멤버를 적용하는 것에 응답하여 포착된 NMR 신호에 적어도 부분적으로 기초하여 가변 시퀀스 블록들의 시리즈의 더 추후의 멤버를 구성하기 위해 NMR 장치를 제어하는 단계를 또한 포함한다. 따라서, 방법(400)의 이러한 실시예는, 변경된 시퀀스 블록들의 시리즈의 멤버들의 순서가 예정보다 빨리 알려지지 않을 수도 있는 적응적 방법이다. 대신, (k, t, E) 공간 내의 데이터 포인트들이 포착되고 신호가 전개되는 경우, 변경할 상이한 시퀀스 블록들 및 상이한 세트들의 파라미터들에 대한 결정들이 행해질 수도 있다. 예로서, (k, t, E) 공간 내의 제 1 수의 데이터 포인트들 및 전개하는 신호는, 하나의 완화 파라미터 결정을 향해 그리고 다른 완화 파라미터 결정으로부터 떨어지게 유도될 수도 있다. 따라서, 이들 유도들 중 어느 하나를 확인 및/또는 거부할 수 있는 시퀀스 블록들은, 패턴 매칭 프로세스에서 안내된 그리고 더 신속한 수렴을 용이하게 하기 위해 시리즈에서 다음에 적용될 수도 있다.
방법(400)의 이러한 실시예는 (450)에서, 공명 종들 중 적어도 하나를 특성화하기 위해 NMR 장치를 제어하는 단계를 또한 포함한다. 일 실시예에서, 특성화는, 신호 전개를 하나 또는 그 초과의 저장된 (예를 들어, 알려진, 시뮬레이팅된, 예측된) 신호 전개들과 비교하는 기능일 수도 있다. 포착된 신호 전개를 저장된 신호 전개와 비교하는 것은, 예를 들어, 신호 전개를 NMR 신호 전개들의 다차원 세트의 멤버들과 비교하기 위해 NMR 장치를 제어하는 것을 포함할 수도 있다. 다차원 세트 내의 제 1 차원은 시퀀스 블록 파라미터들의 제 1 세트와 연관될 수도 있고, 다차원 세트 내의 제 2 차원은 시퀀스 블록 파라미터들의 제 2 의 상이한 세트와 연관될 수도 있다. 신호 전개가 시간에 걸쳐 전개되므로, 다차원 세트는 시간 차원을 포함할 수도 있으며, 패턴 매칭 프로세스는 신호 전개의 진행을 모니터링하는 경로 매칭 프로세스를 포함할 수도 있다. 부가적으로, 변경된 시퀀스 블록들의 하나의 시리즈가 변경된 시퀀스 블록들의 다른 시리즈와는 상이할 수도 있으므로, 다차원 세트는 순서 차원을 포함할 수도 있으며, 여기서, 또 다시, 패턴 매칭 프로세스는 단지 패턴 매칭과는 대조적으로 경로 매칭할 수도 있다.
공명 종들을 특성화하는 것은, 예를 들어, 공명 종들과 연관된 T1 완화, 공명 종들과 연관된 T2 완화, 공명 종들과 연관된 오프-공명 완화, 및 공명 종들과 연관된 확산 가중된 완화를 포함하지만 이에 제한되지는 않는 완화 파라미터들을 식별하는 것을 포함할 수도 있다. 공명 종들을 특성화하는 것은, 예를 들어, 확산 계수들, 스핀 밀도, 양성자 밀도, 자기장 강도, 그라디언트 필드 강도, 조직 타입, 및 재료 타입을 포함하지만 이에 제한되지는 않는 완화 파라미터들이 아닌 속성들을 식별하는 것을 또한 포함할 수도 있다.
도 6은 NMR 장치(600)를 도시한다. NMR 장치(600)는 NMR 로직(610)을 포함한다. NMR 로직(610)은, NMR 신호들의 세트를 포착하기 위해, 에코 분할 기술을 사용하여 (k, t, E) 공간에서 오브젝트를 반복적으로 및 가변적으로 샘플링하도록 구성된다. NMR 신호들의 세트의 멤버들은 (k, t, E) 공간 내의 상이한 포인트들과 연관된다. 상이한 실시예들에서, 상이한 포인트들이 계획에 따라 샘플링되며, 여기서, t 및/또는 E는 비선형적으로 및/또는 일정하지 않은 방식으로 변한다.
NMR 장치(600)는 신호 로직(620)을 또한 포함한다. 신호 로직(620)은 NMR 신호들로부터 NMR 신호 전개를 생성하도록 구성된다. 다수의 NMR 신호들이 병렬로 포착될 수도 있으므로, 다수의 NMR 신호 전개들은 병렬로 생성될 수도 있다. 신호 전개는 시간 기간에 걸쳐 포착된 다수의 NMR 신호들을 포함할 수도 있다.
NMR 장치(600)는 매칭 로직(630)을 또한 포함한다. 매칭 로직(630)은, 생성된 NMR 신호 전개들 또는 생성된 NMR 신호 전개들과 연관된 정보를 기준 정보에 비교하도록 구성된다. 기준 정보는, 예를 들어, 이전에 포착된 신호 전개, 시뮬레이팅된 신호 전개, 생성된 NMR 신호 전개 이외의 신호 전개로부터 도출된 아이템, 및 다른 정보일 수도 있다.
도 7은 장치(600)(도 6)의 다른 실시예를 도시한다. 장치(600)의 이러한 실시예는 특정화 로직(640)을 포함한다. 특성화 로직(640)은 오브젝트에서 공명 종들을 특성화하도록 구성된다. 공명 종들을 특성화하는 것은, NMR 신호 전개들 또는 NMR 신호 전개들로부터 도출된 정보를 기준 정보와 비교하는 것을 포함할 수도 있다. 기준 정보는, 예를 들어, 특성화한 신호 전개(들), 특성화한 신호 전개(들)로부터 도출된 정보, 및 다른 정보를 포함할 수도 있다. 공명 종들을 특성화하는 것은, T1 완화, T2 완화, 확산 가중된 완화, 및 오프-공명 완화를 포함하지만 이에 제한되지는 않는 완화 파라미터들을 식별하는 것을 포함할 수도 있다. 공명 종들을 특성화하는 것은, 확산 계수, 스핀 밀도, 양성자 밀도, 조직 타입, 및 재료 타입을 포함하지만 이에 제한되지는 않는 비-완화 파라미터들을 식별하는 것을 또한 포함할 수도 있다.
일 실시예에서, 데이터의 제 1 세트를 데이터의 기준 세트에 비교하는 것은, 패턴 매칭, 선택, 최소화, 및 최적화를 포함할 수도 있지만 이에 제한되지는 않는다. 패턴 매칭은, 직교 매칭 퍼슈트, 카테고리적 시퀀스 라벨링, 회귀, 클러스터링, 분류, 실수값 시퀀스 라벨링, 파싱, 베이지안 방법들, 마르코브 방법들, 앙상블 습득 방법들, 및 탬플릿 매칭을 포함할 수도 있지만 이에 제한되지는 않는다. 최적화는, 최소 제곱 최적화, 조정된 최소 제곱 최적화, 기본 퍼슈트 최적화, 및 매칭 퍼슈트 최적화를 포함할 수도 있지만 이에 제한되지는 않는다.
매칭 로직(630)(도 6) 및 특성화 로직(640)(도 7)이 NMR 장치(600)의 일부인 것으로서 도시되지만, 일 실시예에서, 매칭 로직(630) 및/또는 특성화 로직(640)은 NMR 장치(600)와는 별개인 장치에 상주할 수도 있다. 일 실시예에서, NMR 장치(600)는, 매칭 로직(630) 및 특성화 로직(640)을 하우징하는 별개의 장치에 NMR 신호들을 제공할 수도 있다. 일 실시예에서, 매칭 로직(630) 및 특성화 로직(640)은 별개의 장치에 상주할 수도 있다.
도 8은, MRF를 용이하게 하기 위해 핑거프린팅 장치(899)를 이용하여 구성된 예시적인 MR 장치(800)를 도시한다. 핑거프린팅 장치(899)는, 본 명세서에 설명된 예시적인 장치의 엘리먼트들을 이용하여 구성될 수도 있고 그리고/또는 본 명세서에 설명된 예시적인 방법들을 수행할 수도 있다. 핑거프린팅 장치(899)가 MR 장치(800)의 일부로서 도시되지만, 일 예에서, 핑거프린팅 장치(899)는 별개의 장치 또는 장치들일 수도 있다.
장치(800)는 또한, 에코 분할 기술을 사용하여 적용된 RF 에너지를 이용하여 MRF를 수행하는 것을 용이하게 하도록 구성된 에코 분할 로직(898)을 포함할 수도 있다. 에코 분할 로직(898)은, 본 명세서에 설명된 예시적인 장치의 엘리먼트들을 이용하여 구성될 수도 있고 그리고/또는 본 명세서에 설명된 예시적인 방법들을 수행할 수도 있다. 로직(898)이 MR 장치(800)의 일부로서 도시되지만, 일 예에서, 로직(898)은 별개의 장치 또는 별개의 장치들일 수도 있다.
장치(800)는 기본 필드 자석(들)(810) 및 기본 필드 자석 공급부(820)를 포함한다. 이상적으로, 기본 필드 자석들(810)은 균일한 B0 필드를 생성할 것이다. 그러나, 실제로는, B0 필드는 균일하지 않을 수도 있으며, MR 장치(800)에 의해 분석되는 오브젝트에 따라 변할 수도 있다. MR 장치(800)는, GS, GP 및 GR과 같은 그라디언트 자기장들을 방출하도록 구성된 그라디언트 코일들(830)을 포함할 수도 있다. 그라디언트 코일들(830)은, 그라디언트 코일 공급부(840)에 의해 적어도 부분적으로 제어될 수도 있다. 몇몇 예들에서, 그라디언트 자기장들의 타이밍, 강도, 및 배향은 제어될 수도 있으며, 따라서, MR 절차 동안 선택적으로 적응될 수도 있다.
MR 장치(800)는, RF 펄스들을 생성하며, RF 펄스들이 지향되는 오브젝트로부터 결과적인 핵 자기 공명 신호들을 수신하도록 구성된 RF 안테나들(850)의 세트를 포함할 수도 있다. 몇몇 예들에서, 펄스들이 어떻게 생성되는지 및 결과적인 MR 신호들이 어떻게 수신되는지가 제어될 수도 있으며, 따라서 MR 절차 동안 선택적으로 적응될 수도 있다. 별개의 RF 송신 및 수신 코일들이 이용될 수도 있다. RF 안테나들(850)은, RF 송신 유닛들(860)의 세트에 의해 적어도 부분적으로 제어될 수도 있다. RF 송신 유닛(860)은 신호를 RF 안테나(850)에 제공할 수도 있다.
그라디언트 코일 공급부(840) 및 RF 송신 유닛들(860)은 제어 컴퓨터(870)에 의해 적어도 부분적으로 제어될 수도 있다. 일 예에서, 제어 컴퓨터(870)는 본 명세서에 설명된 바와 같이 NMR 디바이스를 제어하도록 프로그래밍될 수도 있다. 종래에, RF 안테나들(850)로부터 수신된 자기 공명 신호들은 이미지를 생성하는데 이용될 수 있으며, 따라서, 픽셀화된(pixilated) 이미지 데이터를 생성하는 2차원 FFT와 같은 변환 프로세스에 좌우될 수도 있다. 변환은, 이미지 컴퓨터(880) 또는 다른 유사한 프로세싱 디바이스에 의해 수행될 수도 있다. 그 후, 이미지 데이터는 디스플레이(890) 상에 나타날 수도 있다.
그러나, 핑거프린팅 장치(899)는, RF 안테나들(850)로부터 수신된 MR 신호들로부터의 이미지의 종래의 재구성을 행할 필요가 없다는 것을 가능하게 한다. 따라서, 장치(800)에 의해 오브젝트에 적용된 RF 에너지는, 실질적으로 일정한 진폭들 또는 페이즈들을 갖는 신호들을 생성하도록 제한될 필요가 없다. 대신, 핑거프린팅 장치(899)는, 재구성, 완화 파라미터, 또는 다른 정보가 이미 이용가능한 알려진 신호들과 수신된 신호들을 매칭하는 것을 용이하게 한다. 이것은, 양적 결과를 생성하는 것을 용이하게 한다.
도 8이 다양한 방식들로 접속된 다양한 컴포넌트들을 포함하는 예시적인 MR 장치(800)를 도시하지만, 다른 MR 장치가 다른 방식들로 접속된 다른 컴포넌트들을 포함할 수도 있음을 인식할 것이다.
도 10a-10b는 다른 MRF 실험들에서 사용된 예시적인 MRF 시퀀스 패턴을 도시한다. 이들 도면들에서, FA는 플립 각도를 지칭하고, TR은 반복 시간을 지칭한다. 용어들 핵 자기 공명 핑거프린팅 및 자기 공명 핑거프린팅은 본 명세서에서 상호교환가능하게 사용된다. 도 10a는, 상이한 TR에서 다양한 시퀀스 컴포넌트들이 의사랜덤 패턴으로 변경되는 예시적인 포착 시퀀스 다이어그램을 도시한다. 이러한 기본적인 포착 방식은, 샘플의 완전한 포착에 대해 사용된 300개의 TR들에 대한 이미지를 완전히 인코딩하기 위해 상이한 공간 인코딩 그라디언트들을 이용하여 반복되는 것으로 도시된다. 도 10b는 플립 각도(FA) 및 반복 시간(TR) 패턴들의 예를 도시한다. 도면들 10a 및 10b가 비-에코 분할 기술들과 연관되지만, 플립 각도들 및 반복 시간들 둘 모두는, 상이한 에코 분할 시퀀스들 내의 시퀀스 블록들 사이에서 유사하게 변경될 수도 있다. 부가적으로, 에코 분할 RF 펄스들의 수는 에코 분할 시퀀스들 사이에서 변경될 수도 있다. 일 예에서, 에코 분할 RF 펄스들에서 사용된 각도들은 또한, 시퀀스 내에서 및 시퀀스들 사이에서 변경할 수도 있다.
도 11a-11c는 종래의 MRF로부터의 예시적인 신호 속성들 및 매칭 결과들을 도시한다. 도 11a는, 4개의 일반적인 뇌 조직들에 대응하는 예시적인 시뮬레이팅된 신호 전개 커브들을 도시한다. 오프-공명을 이용한 백질(white matter)로부터의 예시적인 신호 전개 커브가 또한 플롯된다. 도 11b는, 포착된 신호 전개 커브들의 일 예 및 사전에 대한 비교를 도시한다. 리트리브된 T1, T2의 양성자 밀도 및 오프-공명 값들은 각각, 800ms, 60ms, 0.85e-5, 및 -4Hz이다. 도 11c는 매칭 알고리즘으로부터 리트리브된 T1 및 T2 값들을 도시한다. 10개의 팬텀들로부터의 신호의 비교는, 표준 스핀-에코 시퀀스들로부터 포착된 값들을 갖는 것으로 도시된다. T1 및 T2 비교들에 대한 R2 값들은 각각, 0.9952 및 0.986이다. 이들 이미지들은, 얼마나 종래의 MRF가 몇몇 환경들에서 오프-공명에 민감할 수도 있는지를 도시한다. 비교에 의해, 일반적으로는 에코 분할 및 특정적으로는 QUEST MRF를 이용한 MRF는 오프-공명에 민감하지 않은 것과 같이 존재할 수도 있다.
도 12a-12d는 다른 NMR 핑거프린팅 실험과 연관된 인 비보 결과들을 도시한다. 도 12a는 T1 맵(ms)을 도시하고, 도 12b는 T2 맵(ms)을 도시하고, 도 12c는 오프-공명 맵(Hz)을 도시하며, 도 12d는 양성자 밀도 맵을 도시한다. 도면들 12a-12d를 생성하기 위한 정보는 일 예시적인 MRF 접근법을 사용하여 동시에 포착되었다.
예시적인 시스템들, 방법들 등이 예들을 설명함으로써 도시되었고, 예들이 상당히 세부적으로 설명되었지만, 그러한 세부사항들에 첨부된 청구항들의 범위를 제약하거나 임의의 방식으로 제한하는 것은 출원인들의 의도가 아니다. 물론, 본 명세서에 설명된 시스템들, 방법들 등을 설명하는 목적들을 위해 컴포넌트들 또는 방법들의 모든 각각의 인지가능한 결합을 설명하는 것은 가능하지 않다. 따라서, 본 발명은 도시되고 설명된 특정한 세부사항들, 대표적인 장치, 및 예시적인 예들로 제한되지 않는다. 따라서, 본 출원은 첨부된 청구항들의 범위 내에 있는 수정들, 변형들, 및 변경들을 포용하도록 의도된다.
용어 "포함하는" 또는 "포함"이 상세한 설명 또는 청구항들에서 이용되는 정도까지, 청구항에서 접속 어구(transitional word)로서 이용되는 경우 그 용어가 해석되는 바와 같이, 그 용어는 용어 "구비"와 유사한 방식으로 포괄적인 것으로 의도된다.
용어 "또는"이 상세한 설명 또는 청구항들에서 이용되는 정도까지 (예를 들어, A 또는 B), 그 용어는 "A 또는 B 또는 둘 모두"를 의미하도록 의도된다. 출원인들이 "오직 A 또는 B이지만 둘 모두는 아님"을 표시하도록 의도하는 경우, 용어 "오직 A 또는 B이지만 둘 모두는 아님"이 이용될 것이다. 따라서, 본 명세서에서의 용어 "또는"의 사용은 배타적인 사용이 아니라 포괄적이다. Bryan A, Garner의 A Dictionary of Modern Legal Usage 624 (2d. Ed. 1995)를 참조한다.
어구 "A, B, 및 C 중 하나"가 본 명세서에서 이용(예를 들어, A, B, 및 C 중 하나를 저장하도록 구성된 데이터 저장부)되는 정도까지, 그 어구는, 가능성들의 세트, 즉 A, B, 및 C를 운반하도록 의도된다(예를 들어, 데이터 저장부는 오직 A, 오직 B, 또는 오직 C를 저장할 수도 있음). 그 어구는, A 중 하나, B 중 하나, 및 C 중 하나를 요구하도록 의도되지 않는다. 출원인들이 "A 중 적어도 하나, B 중 적어도 하나, 및 C 중 적어도 하나"를 표시하도록 의도하는 경우, 어구 "A 중 적어도 하나, B 중 적어도 하나, 및 C 중 적어도 하나"가 이용될 것이다.
어구 "A, B, 및 C 중 하나 또는 그 초과"가 본 명세서에서 이용(예를 들어, A, B, 및 C 중 하나 또는 그 초과를 저장하도록 구성된 데이터 저장부)되는 정도까지, 그 어구는, 가능성들의 세트, 즉 A, B, C, AB, AC, BC, ABC, AA...A, BB...B, CC...C, AA...ABB...B, AA...ACC...C, BB...BCC...C 또는 AA...ABB...BCC...C를 운반하도록 의도된다(예를 들어, 데이터 저장부는 오직 A, 오직 B, 오직 C, A&B, A&C, B&C, A&B&C, 또는 A, B, 또는 C의 다수의 예시들을 포함하는 그들의 다른 결합들을 저장할 수도 있음). 그 어구는 A 중 하나, B 중 하나, 및 C 중 하나를 요구하도록 의도되지 않는다. 출원인들이 "A 중 적어도 하나, B 중 적어도 하나, 및 C 중 적어도 하나"를 표시하도록 의도하는 경우, 어구 "A 중 적어도 하나, B 중 적어도 하나, 및 C 중 적어도 하나"가 이용될 것이다.

Claims (50)

  1. 방법으로서,
    핵 자기 공명(NMR) 핑거프린팅 펄스 시퀀스에 노출된 재료의 속성을 특성화하는 단계를 포함하며,
    상기 펄스 시퀀스는 여기 기간(excitation period) 및 판독 기간(readout period)을 포함하고,
    상기 여기 기간은, 상기 재료 내의 공명 종들(resonant species)에서 자기화(magnetization)를 생성하고, 2개 또는 그 초과의 상이한 에코 경로들을 생성하기 위해 상기 자기화를 분할하도록 구성되고,
    상기 여기 기간은, 초기 RF 펄스, 및 하나 또는 그 초과의 에코 분할 RF 펄스들을 포함하고,
    상기 판독 기간은, 2개 또는 그 초과의 에코 경로들을 획득하는데 사용되는 판독 그라디언트(gradient)를 포함하고,
    상기 속성을 특성화하는 단계는, 상기 펄스 시퀀스에 응답하여 상기 재료로부터 획득된 NMR 신호들과 연관되는 제 1 정보를 NMR 핑거프린팅과 연관된 기준 정보와 비교하는 단계를 포함하며,
    상기 제 1 정보는, 상기 2개 또는 그 초과의 상이한 에코 경로들과 연관된 2개 또는 그 초과의 신호 전개(signal evolution)들을 포함하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 여기 기간은, 상기 자기화를 상이한 에코 통로(pathway)들로 반복적으로 분할하도록 구성되는, 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 여기 기간은, 상기 자기화를 3k개의 에코 경로들로 분할하도록 구성되며,
    상기 k는 상기 에코 분할 RF 펄스들의 수이고, 상기 k는 정수인, 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 또는 그 초과의 에코 분할 RF 펄스들은, 상이한 T1 및 T2 가중을 갖는 2개 또는 그 초과의 에코 경로들을 생성하도록 구성되며,
    상기 T1은 스핀-격자 완화(spin-lattice relaxation)이고, 상기 T2는 스핀-스핀 완화(spin-lattice relaxation)인, 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 펄스 시퀀스는, 상기 재료가 2개 또는 그 초과의 파라미터 맵들을 동시에 생성하게 하도록 구성되는, 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 2개 또는 그 초과의 파라미터 맵들은 T1 맵, T2 맵, M0 맵, 양성자 밀도 맵, 필드 맵, 관류(perfusion) 맵, 또는 확산 맵을 포함하며,
    T1은 스핀-격자 완화이고, T2는 스핀-스핀 완화이며, M0는 자기화인, 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 판독 기간 동안 일정한 판독 그라디언트를 적용하도록 NMR 장치를 제어하는 단계를 포함하는, 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 에코 분할 RF 펄스들 사이의 지연을 증가시킴으로써 에코 통로들을 분리시키도록 상기 펄스 시퀀스를 구성하는 단계를 포함하는, 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 NMR 핑거프린팅 펄스 시퀀스를 적용하도록 NMR 장치를 제어하는 단계를 포함하는, 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 펄스 시퀀스는 일련의 가변 시퀀스 블록들을 포함하고,
    시퀀스 블록은 하나 또는 그 초과의 여기 기간들 및 하나 또는 그 초과의 판독 기간들을 포함하며,
    상기 일련의 가변 시퀀스 블록들의 적어도 하나의 멤버는, 적어도 N개의 시퀀스 블록 파라미터들에서 상기 일련의 가변 시퀀스 블록들의 적어도 하나의 다른 멤버와는 상이하고,
    상기 N은 1보다 큰 정수인, 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 시퀀스 블록 파라미터들은, 상기 에코 분할 RF 펄스들의 수, 상기 에코 분할 RF 펄스들 사이의 시간, 및 상기 에코 분할 RF 펄스들의 플립(flip) 각도를 포함하는, 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 여기 기간은 적어도, 제 1 에코 분할 RF 펄스, 제 2 에코 분할 RF 펄스, 및 제 3 에코 분할 RF 펄스를 포함하고,
    상기 제 1 에코 분할 RF 펄스와 상기 제 2 에코 분할 RF 펄스 사이의 간격은, 상기 제 2 에코 분할 RF 펄스와 상기 제 3 에코 분할 RF 펄스 사이의 간격보다 작은, 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 펄스 시퀀스에 응답하여 에코 통로들의 세트가 설정되었다고 결정할 시에, 후속 에코 분할 RF 펄스들 사이에 일정한 간격을 갖도록 상기 펄스 시퀀스를 재구성하는 단계를 포함하는, 방법.
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 시퀀스 블록 파라미터들은, 에코 시간, 플립 각도, 페이즈 인코딩, 확산 인코딩, 흐름 인코딩, RF 펄스 진폭, RF 펄스 페이즈, RF 펄스들의 수, 시퀀스 블록의 여기 부분과 시퀀스 블록의 판독 부분 사이에 적용된 그라디언트의 타입, 시퀀스 블록의 여기 부분과 시퀀스 블록의 판독 부분 사이에 적용된 그라디언트들의 수, 시퀀스 블록의 판독 부분과 시퀀스 블록의 여기 부분 사이에 적용된 그라디언트의 타입, 시퀀스 블록의 판독 부분과 시퀀스 블록의 여기 부분 사이에 적용된 그라디언트들의 수, 시퀀스 블록의 판독 부분 동안 적용된 그라디언트의 타입, 시퀀스 블록의 판독 부분 동안 적용된 그라디언트들의 수, RF 스포일링(spoiling)의 양, 및 그라디언트 스포일링의 양을 포함하는, 방법.
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 N은 2보다 크고,
    상기 일련의 가변 시퀀스 블록들의 멤버들의 적어도 하나의 퍼센트는 고유한, 방법.
  16. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 또는 그 초과의 에코 분할 RF 펄스들의 플립 각도들은 90°의 정수배가 아닌, 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 하나 또는 그 초과의 에코 분할 RF 펄스들은,
    변경되지 않는 페이즈 φ 및 반전된 페이즈 -φ를 갖는
    Figure 112015059435332-pct00011

    변경되지 않는 페이즈 φ 및 반전된 페이즈 -φ를 갖는
    Figure 112015059435332-pct00012

    페이즈 ｜φ｜의
    Figure 112015059435332-pct00013

    를 포함하는 경로들로 임의의 페이즈 φ의 단일 경로
    Figure 112015059435332-pct00014
    를 분할하도록 구성되는, 방법.
  18. 제 1 항에 있어서,
    상기 재료의 속성을 특성화하는 단계는, 상기 재료와 연관된 T1, 상기 재료와 연관된 T2, 확산 공명 주파수, 상기 재료와 연관된 확산 계수, 상기 재료와 연관된 스핀 밀도, 상기 재료와 연관된 양성자 밀도, 상기 재료가 노출되었던 자기장, 상기 재료가 노출되었던 그라디언트 필드, 상기 재료의 조직 타입, 및 상기 재료의 식별 중 하나 또는 그 초과에 관한 정보를 제공하는 단계를 포함하며,
    상기 T1은 스핀-격자 완화이고, 상기 T2는 스핀-스핀 완화인, 방법.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 재료의 속성을 특성화하는 단계는, 상기 제 1 정보에 관련된 상기 기준 정보의 일부를 식별하는 단계, 상기 기준 정보의 일부가 상기 제 1 정보에 관련되는 정도를 식별하는 단계, 및 상기 기준 정보의 일부가 상기 제 1 정보에 관련되는 우도(likelihood)를 식별하는 단계 중 하나 또는 그 초과를 포함하는, 방법.
  20. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 정보는, 상기 펄스 시퀀스에 응답하여 상기 재료로부터 획득된 NMR 신호들, 상기 펄스 시퀀스에 응답하여 상기 재료로부터 획득된 NMR 신호들로부터 생성되는 신호 전개, 및 상기 펄스 시퀀스에 응답하여 상기 재료로부터 획득된 NMR 신호들로부터 생성되는 상기 신호 전개로부터 도출된 정보 중 하나 또는 그 초과를 포함하는, 방법.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 신호 전개로부터 도출되는 정보는, 상기 신호 전개를 변환함으로써 도출되는 정보, 상기 신호 전개를 하나 또는 그 초과의 다른 신호 전개들과 결합함으로써 도출되는 정보, 및 상기 신호 전개를 분해함으로써 도출되는 정보 중 하나 또는 그 초과를 포함하는, 방법.
  22. 제 1 항에 있어서,
    상기 기준 정보는, 이전에 획득된 NMR 신호, 모델링된 NMR 신호, 이전에 획득된 신호 전개, 모델링된 신호 전개, 기준 신호 전개로부터 도출되는 정보, 및 비-신호 전개 정보 중 하나 또는 그 초과를 포함하는, 방법.
  23. 제 22 항에 있어서,
    상기 기준 신호 전개로부터 도출되는 정보는, 상기 기준 신호 전개를 변환함으로써 도출되는 정보, 상기 기준 신호 전개를 하나 또는 그 초과의 다른 기준 신호 전개들과 결합함으로써 도출되는 정보, 및 상기 기준 신호 전개를 분해함으로써 도출되는 정보 중 하나 또는 그 초과를 포함하는, 방법.
  24. 제 22 항에 있어서,
    상기 기준 정보는, 블로흐(Bloch) 수학식들의 함수로서 계산된 하나 또는 그 초과의 시뮬레이팅된 신호들을 포함하는, 방법.
  25. 제 24 항에 있어서,
    상기 기준 정보는, 50-5000ms의 범위의 T1을 갖는 하나 또는 그 초과의 시뮬레이팅된 신호들을 포함하며,
    상기 T1은 스핀-격자 완화인, 방법.
  26. 제 24 항에 있어서,
    상기 기준 정보는, 10-1000ms의 범위의 T2를 갖는 하나 또는 그 초과의 시뮬레이팅된 신호들을 포함하며,
    상기 T2는 스핀-스핀 완화인, 방법.
  27. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 정보를 상기 기준 정보와 비교하는 단계는, 패턴 매칭, 선택, 최소화, 및 최적화 중 하나 또는 그 초과를 포함하는, 방법.
  28. 제 27 항에 있어서,
    상기 패턴 매칭은, 직교 매칭 퍼슈트(pursuit), 카테고리적 시퀀스 라벨링, 회귀(regression), 클러스터링, 분류, 실수값 시퀀스 라벨링, 파싱(parsing), 베이지안(Bayesian) 방법들, 마르코프(Markov) 방법들, 앙상블 습득 방법들, 및 탬플릿 매칭 중 하나 또는 그 초과를 포함하는, 방법.
  29. 제 27 항에 있어서,
    상기 최적화는, 최소 제곱 최적화, 조정된 최소 제곱 최적화, 기본 퍼슈트 최적화, 및 매칭 퍼슈트 최적화 중 하나 또는 그 초과를 포함하는, 방법.
  30. 제 1 항에 있어서,
    상기 기준 정보는,
    Figure 112015059435332-pct00015

    에 의해 특성화된 신호 전개들의 세트 외부에 신호 전개들을 포함하며,
    상기 SE는 신호 전개이고,
    상기 A는 상수이고,
    상기 B는 상수이고,
    상기 t는 시간이며,
    상기 C는 단일 완화 파라미터인, 방법.
  31. 제 1 항에 있어서,
    상기 기준 정보는,
    Figure 112016096047423-pct00016

    에 의해 설명된 신호들의 세트로부터 선택되는 신호 전개들을 포함하며,
    상기 SE는 신호 전개이고,
    상기 NA는 시퀀스 블록들의 수이고,
    상기 NRF는 시퀀스 블록 내의 RF 펄스들의 수이고,
    상기 α는 플립 각도이고,
    상기 Φ는 페이즈 각도이고,
    상기 Ri(α)는 오프 공명(off resonance)으로 인한 회전이고,
    상기 RRFij(α, Φ)는 RF 차이들로 인한 회전이고,
    상기 R(G)는 그라디언트로 인한 회전이고,
    상기 T1는 스핀-격자 완화이고,
    상기 T2는 스핀-스핀 완화이고,
    상기 D는 확산 완화이며,
    상기 Ei(T1, T2, D)는 자기화 차이들과 연관되는, 방법.
  32. 제 1 항에 있어서,
    상기 기준 정보는,
    Figure 112015059435332-pct00017

    에 의해 설명된 신호들의 세트로부터 선택되는 신호 전개들을 포함하며,
    상기 SE는 신호 전개이고,
    상기 NA는 시퀀스 블록들의 수이고,
    상기 NRF는 시퀀스 블록 내의 RF 펄스들의 수이고,
    상기 α는 플립 각도이고,
    상기 Φ는 페이즈 각도이고,
    상기 Ri(α)는 오프 공명으로 인한 회전이고,
    상기 RRFij(α, Φ)는 RF 차이들로 인한 회전이고,
    상기 R(G)는 그라디언트로 인한 회전이고,
    상기 T1는 스핀-격자 완화이고,
    상기 T2는 스핀-스핀 완화이며,
    상기 Ei(T1, T2,...)는 자기화 변화들과 연관되는, 방법.
  33. 제 1 항에 있어서,
    상기 펄스 시퀀스는 QUEST 시퀀스인, 방법.
  34. 제 1 항에 있어서,
    상기 NMR 신호들은 나선 궤적을 사용하여 상기 재료로부터 획득되는, 방법.
  35. 제 1 항에 있어서,
    상기 NMR 신호들은 가변 나선 궤적을 사용하여 상기 재료로부터 획득되는, 방법.
  36. 제 1 항에 있어서,
    상기 NMR 신호들은, 비-카티지언(non-Cartesian) 궤적 또는 카티지언 궤적을 사용하여 상기 재료로부터 획득되는, 방법.
  37. 장치로서,
    NMR 신호들의 세트를 획득하기 위해, 에코 분할(echo splitting) 기술을 사용하여 오브젝트와 연관된 (k, t, E) 공간을 샘플링하도록 구성된 NMR 장치로부터 데이터의 제 1 세트를 수신하도록 구성되는 제 1 로직 디바이스 － 상기 데이터의 세트의 멤버들은 상기 (k, t, E) 공간 내의 상이한 포인트들과 연관되고, 상기 k는 k-공간이고, 상기 t는 시간이고, 상기 E는 T1, T2, 및 하나의 다른 파라미터 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 T1은 스핀-격자 완화(spin-lattice relaxation)이고, 상기 T2는 스핀-스핀 완화(spin-spin relaxation)이며, 상기 t 및 상기 E 중 하나 또는 그 초과는 비-선형적으로 변함 －;
    상기 데이터의 제 1 세트로부터 NMR 신호 전개를 생성하도록 구성되는 신호 로직 디바이스; 및
    상기 데이터의 제 1 세트를 데이터의 기준 세트와 비교하는 것에 기초하여 상기 오브젝트를 특성화하도록 구성되는 특성화 로직 디바이스를 포함하는, 장치.
  38. 제 37 항에 있어서,
    에코 분할 펄스 시퀀스는, 상기 오브젝트 내의 공명 종들에 의해 생성되는 자기화를 반복적으로 분할하도록 구성되는, 장치.
  39. 제 37 항에 있어서,
    에코 분할 펄스 시퀀스는 자기화를 3k개의 에코 경로들로 분할하도록 구성되며,
    상기 k는 에코 분할 RF 펄스들의 수이고, 상기 k는 정수인, 장치.
  40. 제 37 항에 있어서,
    에코 분할 펄스 시퀀스는, 상기 펄스 시퀀스 내의 RF 펄스들 대 상기 펄스 시퀀스에 의해 생성된 에코들의 비율을 최대화시키도록 구성되는, 장치.
  41. 제 37 항에 있어서,
    에코 분할 펄스 시퀀스는 밸런싱되지 않은 그라디언트들을 포함하는, 장치.
  42. 제 41 항에 있어서,
    상기 밸런싱되지 않은 그라디언트들은 밸런싱되지 않은 단극성(mono-polar) 그라디언트들인, 장치.
  43. 제 37 항에 있어서,
    상기 특성화 로직 디바이스는, 진단 이미지를 생성하기에 적합한 이미지 픽셀 데이터를 제공하도록 구성되며,
    상기 이미지 픽셀 데이터는, 상기 데이터의 제 1 세트와 상기 데이터의 기준 세트 사이 및 상기 데이터의 기준 세트와 상기 이미지 픽셀 데이터 사이의 비교들로부터 식별되는, 장치.
  44. 제 37 항에 있어서,
    상기 특성화 로직 디바이스는, 진단 정보를 제공하도록 구성되며,
    상기 진단 정보는, 상기 데이터의 제 1 세트와 상기 데이터의 기준 세트 사이 및 상기 데이터의 기준 세트와 이미지 픽셀 데이터 사이의 비교들로부터 식별되는, 장치.
  45. 제 37 항에 있어서,
    상기 (k, t, E) 공간은 2개 또는 그 초과의 상이한 에코 분할 시퀀스 블록들에 따라 상기 오브젝트에 RF 에너지를 적용하는 것의 함수로서 생성되며,
    시퀀스 블록은 하나 또는 그 초과의 여기 페이즈들 및 하나 또는 그 초과의 판독 페이즈들을 포함하고,
    2개 또는 그 초과의 시퀀스 블록들의 적어도 하나의 멤버는, 시퀀스 블록 내의 에코 분할 펄스들의 수, 시퀀스 블록 내의 에코 분할 펄스들의 간격, 시퀀스 블록 내의 에코 분할 펄스들의 페이즈, 및 시퀀스 블록 내의 에코 분할 펄스들의 진폭 중 적어도 하나에서 상기 2개 또는 그 초과의 시퀀스 블록들의 적어도 하나의 다른 멤버와는 상이한, 장치.
  46. 제 37 항에 있어서,
    상기 특성화 로직 디바이스는, 상기 오브젝트와 연관된 T1, 상기 오브젝트와 연관된 T2, 상기 오브젝트와 연관된 확산 계수, 상기 오브젝트와 연관된 스핀 밀도, 상기 오브젝트와 연관된 양성자 밀도, 상기 오브젝트가 노출되었던 자기장, 상기 오브젝트가 노출되었던 그라디언트 필드, 상기 오브젝트의 조직 타입, 및 상기 오브젝트의 식별 중 하나 또는 그 초과에 관한 정보를 제공하도록 구성되는, 장치.
  47. 제 37 항에 있어서,
    상기 특성화 로직 디바이스는, 상기 데이터의 제 1 세트에 관련된 상기 데이터의 기준 세트의 일부, 상기 데이터의 기준 세트의 일부가 상기 데이터의 제 1 세트에 관련되는 정도, 및 상기 데이터의 기준 세트의 일부가 상기 데이터의 제 1 세트에 관련되는 우도(likelihood) 중 하나 또는 그 초과를 식별하도록 구성되는, 장치.
  48. 제 37 항에 있어서,
    상기 데이터의 제 1 세트는, 에코 분할 펄스 시퀀스에 응답하여 상기 오브젝트로부터 획득된 NMR 신호들, 상기 펄스 시퀀스에 응답하여 상기 오브젝트로부터 획득된 NMR 신호들로부터 생성되는 신호 전개, 및 상기 펄스 시퀀스에 응답하여 상기 오브젝트로부터 획득된 NMR 신호들로부터 생성되는 상기 신호 전개로부터 도출된 정보 중 하나 또는 그 초과를 포함하며,
    상기 신호 전개로부터 도출된 정보는, 상기 신호 전개를 변환함으로써 도출되는 정보, 상기 신호 전개를 하나 또는 그 초과의 다른 신호 전개들과 결합함으로써 도출되는 정보, 및 상기 신호 전개를 분해함으로써 도출되는 정보 중 하나 또는 그 초과를 포함하는, 장치.
  49. 제 37 항에 있어서,
    상기 데이터의 기준 세트는, 이전에 획득된 NMR 신호, 모델링된 NMR 신호, 이전에 획득된 신호 전개, 모델링된 신호 전개, 기준 신호 전개로부터 도출되는 정보, 및 비-신호 전개 정보 중 하나 또는 그 초과를 포함하며,
    상기 기준 신호 전개로부터 도출되는 정보는, 상기 기준 신호 전개를 변환함으로써 도출되는 정보, 상기 기준 신호 전개를 하나 또는 그 초과의 다른 기준 신호 전개들과 결합함으로써 도출되는 정보, 및 상기 기준 신호 전개를 분해함으로써 도출되는 정보 중 하나 또는 그 초과를 포함하는, 장치.
  50. 제 37 항에 있어서,
    상기 특성화 로직 디바이스는, 패턴 매칭, 선택, 최소화, 및 최적화 중 하나 또는 그 초과를 사용하여 상기 데이터의 제 1 세트를 상기 데이터의 기준 세트와 비교하도록 구성되며,
    상기 패턴 매칭은, 직교 매칭 퍼슈트, 카테고리적 시퀀스 라벨링, 회귀, 클러스터링, 분류, 실수값 시퀀스 라벨링, 파싱(parsing), 베이지안(Bayesian) 방법들, 마르코프(Markov) 방법들, 앙상블 습득 방법들, 및 탬플릿 매칭 중 하나 또는 그 초과를 포함하고,
    상기 최적화는, 최소 제곱 최적화, 조정된 최소 제곱 최적화, 기본 퍼슈트 최적화, 및 매칭 퍼슈트 최적화 중 하나 또는 그 초과를 포함하는, 장치.
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