KR101826063B1 - 화학 교환 포화 전이 자기 공명 영상 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 화학 교환 포화 전이 자기 공명 영상 방법은 (a) 미리 정해진 주파수 대역에 포함된 주파수 별 포화 펄스 인가에 따라 획득된 자기 공명 신호를 이용하여 주파수 별로 영상을 재구성하는 단계; (b) 상기 재구성된 영상에 대하여 z 스펙트럼 분석을 통해 공진 주파수에 대하여 대칭성을 갖는 영상과 비대칭성을 갖는 영상을 구분하는 단계; 및 (c) 상기 비대칭성을 갖는 영상으로부터 화학 교환 포화 전이 영상을 추출하는 단계를 포함한다.

Description

화학 교환 포화 전이 자기 공명 영상 장치 및 방법{DEVICE AND METHOD FOR CEST MAGNET RESONANCE IMAGING}

본 발명은 자기 공명 영상 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 화학 교환 포화 전이 영상을 획득하기 위한 자기 공명 영상 장치 및 방법에 관한 것이다.

화학 교환 포화 전이(chemical exchange saturation transfer,CEST) 현상은 이미징 하고자 하는 분자에 결합된 양성자를 특정 공명 주파수에 의해 포화시키면, 자화도가 소실된 양성자와 물 분자의 양성자의 화학적인 교환으로 인하여, 주위의 자유 물분자의 신호 강도가 변화하는 현상을 말한다.

이러한 화학 교환 포화 전이 현상을 이용한 자기 공명 영상 기법은 임상에서 자기 공명 혈관 조영술과 조영 증가 영상 등과 같이 대조도(contrast)를 증대시키기 위한 목적으로 많이 응용되고 있다.

또한, 화학 교환 포화 전이 현상은 분자 주변의 산성도와 밀접한 연관이 있기 때문에 이미징 하고자 하는 분자 주변의 산성도를 영상화할 수 있으며, 포화 전이 전후의 영상의 차이를 살펴봄으로써, 조직의 특성을 분석하는데 용이하다.

종래의 화학 교환 포화 전이 현상을 이용한 자기 공명 영상 방법은 다수의 화학교환포화전이 데이터(z-spectrum acquisition)를 k-공간에서 획득한 후, 획득한 k-공간 데이터로부터 영상을 재구성한 뒤, 이를 분석하는 과정이 필요하다. 화학교환포화전이 현상은 z-스펙트럼에서 비대칭성을 가진다는 특성이 있기 때문에, 기존에는 z-스펙트럼과 대칭함수의 감산으로 화학 교환 포화 전이 현상을 분석하였다. 하지만 감산과정에서 노이즈, 움직임 또는 시스템의 불완전성에서 생기는 에러가 증폭되는 단점이 있다.

이와 관련하여 대한민국 공개특허 제10-2014-0132678호(발명의 명칭: 자기 공명 시스템에 의한 CEST 효과를 검출하기 위한 2개의 공명 주파수에 의한 RF 여기 방법)에서는 CEST 효과를 검출하기 위한 2개의 공명 주파수(f1, f2)에 의한 RF 여기 방법을 개시하고 있으며, 구체적으로는 2개의 공명 주파수 중 제1 공명 주파수(f1)에 의한 RF 여기의 제1 부분이 제1 RF 안테나에 의해 구현되고, 2개의 공명 주파수 중 제2 공명 주파수에 의한 RF 여기의 제2 부분이 제2 RF 안테나에 의해 구현되는 기술을 개시하고 있다.

본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 일부 실시예는 조영제를 사용하지 않고도 자기 공명 영상의 대조도를 증대시키는 데에 그 목적이 있다.

또한, 본 발명의 일부 실시예는 화학 교환 포화 전이 현상을 이용한 자기 공명 영상을 빠르게 획득하고, 주 자기장의 비균질성으로 인한 오차를 보다 정확하게 보정할 수 있는 자기 공명 영상장치 및 방법을 제공하는 데에 목적이 있다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예에 따른 화학 교환 포화 전이 자기 공명 영상 방법은 (a) 미리 정해진 주파수 대역에 포함된 주파수 별 포화 펄스 인가에 따라 획득된 자기 공명 신호를 이용하여 주파수 별로 영상을 재구성하는 단계; (b) 상기 재구성된 영상에 대하여 z 스펙트럼 분석을 통해 공진 주파수에 대하여 대칭성을 갖는 영상과 비대칭성을 갖는 영상을 구분하는 단계; 및 (c) 상기 비대칭성을 갖는 영상으로부터 화학 교환 포화 전이 영상을 추출하는 단계를 포함한다.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 화학 교환 포화 전이 자기 공명 영상 방법은 (a) 미리 정해진 주파수 대역에 포함된 주파수 별 포화 펄스 인가에 따라 획득된 자기 공명 신호를 이용하여, 대칭성을 갖는 영상과 비대칭성을 갖는 영상을 분리하고, 영상을 재구성하는 것을 통합 수행하는 단계; 및 (b) 상기 비대칭성을 갖는 영상으로부터 화학 교환 포화 전이 영상을 추출하는 단계를 포함한다.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 자기 공명 영상 장치는 MRI스캐너로부터 수신한 자기 공명 신호로부터 화학 교환 포화 전이 자기 공명 영상을 생성하는 프로그램이 저장된 메모리 및 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하고, 프로세서는 미리 정해진 주파수 대역에 포함된 주파수 별 포화 펄스 인가에 따라 획득된 자기 공명 신호를 이용하여 주파수 별로 영상을 재구성하고, 재구성된 영상에 대하여 z 스펙트럼 분석을 통해 공진 주파수에 대하여 대칭성을 갖는 영상과 비대칭성을 갖는 영상을 구분하고, 비대칭성을 갖는 영상으로부터 화학 교환 포화 전이 영상을 추출한다.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 자기 공명 영상 장치는 MRI스캐너로부터 수신한 자기 공명 신호로부터 화학 교환 포화 전이 자기 공명 영상을 생성하는 프로그램이 저장된 메모리 및 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하고, 프로세서는 미리 정해진 주파수 대역에 포함된 주파수 별 포화 펄스 인가에 따라 획득된 자기 공명 신호를 이용하여, 대칭성을 갖는 영상과 비대칭성을 갖는 영상을 분리하고, 영상을 재구성하는 것을 통합 수행하고, 상기 비대칭성을 갖는 영상으로부터 화학 교환 포화 전이 영상을 추출한다.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 직접적인 감산 연산을 사용하지 않고, z-스펙트럼을 대칭성을 가진 부분과 비대칭성을 가지는 부분으로 모델링한 알고리즘을 사용함으로써, 직접적인 감산에 의한 에러를 최소화 할 수 있다.

또한, 본 발명에서는 픽셀을 독립적으로 프로세싱하지 않고, 전체 이미지를 한번에 프로세싱함으로써, 노이즈나 움직임 등에 의한 에러에 강건한 특성을 나타낼 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자기 공명 영상 장치를 도시한 도면이다.
도 2는 통상적인 자기 공명 영상장치의 동작과 관련된 펄스 시퀀스를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 CEST 자기 공명 영상 방법을 도시한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 자기 공명 영상 방법에서 사용되는 대칭 기저함수를 설명하기 위한 도면이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 CEST 자기 공명 영상 방법의 성능을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 CEST 자기 공명 영상 처리 방법을 도시한 순서도이다.
도 8 및 도 9는 본 발명의 다른 실시예에 CEST 자기 공명 영상 방법의 성능을 설명하기 위한 도면이다.

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

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

본 명세서에서 "자기 공명 영상(MRI: Magnetic Resonance Imaging)"이란 핵자기 공명 원리를 이용하여 획득된 대상체에 대한 영상을 의미한다.

또한, "영상(image)” 또는 “이미지"는 이산적인 요소들로 이루어진 다차원(multi-dimensional) 데이터를 의미하는 것으로, 2차원 이미지에서의 복수의 픽셀들 및 3차원 이미지에서의 복수의 복셀들로 구성된 것을 의미한다.

또한, "대상체(object)"는 자기 공명 영상장치의 영상 촬영의 대상이 되는 것으로, 사람이나 동물 또는 그 일부를 포함하는 것일 수 있다. 또한, 대상체는 심장, 뇌 또는 혈관과 같은 각종 장기나 다양한 종류의 팬텀(phantom)을 포함할 수 있다.

또한, "사용자"는 의료 전문가로서 의사, 간호사, 의료 영상 전문가 등이나 장치 수리 기술자가 될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.

또한, "펄스 시퀀스"란, 자기 공명 영상장치에서 반복적으로 인가되는 신호를 의미한다. 펄스 시퀀스는 RF 펄스의 시간 파라미터로서 반복 시간(Repetition Time, TR)이나 에코 시간(Time to Echo, TE) 등을 포함할 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 자기 공명 영상장치의 실시예들에 대해서 설명하도록 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자기 공명 영상 장치를 도시한 도면이다.

자기 공명 영상 장치(1)은 MRI 스캐너(10), 신호 처리부(20), 모니터링부(40), 제어부(50) 및 인터페이스부(60)를 포함할 수 있다.

MRI 스캐너(10)는 자기장을 형성하고 원자핵에 대한 공명 현상을 발생시키는 것으로서, 대상체가 MRI 스캐너(10) 내부에 위치한 상태에서 자기 공명 영상이 촬영된다. MRI 스캐너(10)는 주 자석(12), 경사 코일(14), RF 코일(16) 등을 포함하고, 이를 통해 정자기장 및 경사자장이 형성되며, 대상체를 향하여 RF 신호가 조사된다.

주 자석(12), 경사 코일(14) 및 RF 코일(16)은 미리 설정된 방향에 따라 MRI 스캐너(10)내에 배치된다. 원통의 수평축을 따라 원통 내부로 삽입 가능한 테이블상에 대상체가 위치하며, 테이블의 이동에 따라 대상체가 MRI 스캐너(10)의 보어 내부에 위치할 수 있다.

주 자석(12)은 대상체에 포함된 원자핵들의 자기 쌍극자 모멘트(magnetic dipole moment)의 방향을 일정한 방향으로 정렬하는 정자기장(static magnetic field)을 생성한다.

경사 코일(Gradient coil)(14)은 서로 직교하는 X축, Y축 및 Z축 방향의 경사자기장을 발생시키는 X코일, Y 코일 및 Z 코일을 포함한다. 경사 코일(14)은 대상체의 각 부위 별로 공명 주파수를 서로 다르게 유도하여 대상체의 각 부위의 위치 정보를 획득할 수 있도록 한다.

RF 코일(16)은 대상체에게 RF 신호를 조사하고, 대상체로부터 방출되는 자기 공명 영상 신호를 수신할 수 있다. RF 코일(16)은 세차 운동을 하는 원자핵을 향하여 세차운동의 주파수와 동일한 주파수의 RF 신호를 출력한 후, 대상체로부터 방출되는 자기 공명 영상 신호를 수신할 수 있다.

예를 들어, RF 코일(16)은 원자핵을 낮은 에너지 상태로부터 높은 에너지 상태로 천이시키기 위하여, 해당 원자핵에 대응하는 주파수를 갖는 RF 신호를 생성하여 대상체에 인가한다. 이후에, RF 코일(16)이 RF 신호의 전송을 중단하면, 전자파가 가해졌던 원자핵은 높은 에너지 상태로부터 낮은 에너지 상태로 천이하면서 라모어 주파수를 갖는 전자파를 방사하게 되며, RF 코일(16)은 해당 전자파 신호를 수신한다.

RF 코일(16)은 원자핵의 종류에 대응하는 무선 주파수를 갖는 RF 신호를 송신하는 송신 RF 코일과 원자핵으로부터 방사된 전자파를 수신하는 수신 RF 코일을 각각 포함한다.

또한, RF 코일(16)은 MRI 스캐너(10)에 고정된 형태이거나, 착탈이 가능한 형태일 수 있다. 착탈이 가능한 RF 코일(16)은 대상체의 일부에 결합될 수 있는 머리 RF 코일, 흉부 RF 코일, 다리 RF 코일, 목 RF 코일, 어깨 RF 코일, 손목 RF 코일 및 발목 RF 코일 등과 같은 형태로 구현될 수 있다.

MRI 스캐너(10)는 디스플레이를 통해 사용자나 대상체에게 각종 정보를 제공할 수 있으며, 외측에 배치된 디스플레이(18)와 내측에 배치된 디스플레이(미도시)를 포함할 수 있다.

신호 처리부(20)는 소정의 MR 펄스 시퀀스에 따라 MRI 스캐너(10)의 내부에 형성되는 경사자장을 제어하고, RF 신호와 자기 공명 영상 신호의 송수신을 제어할 수 있다.

신호 처리부(20)는 경사자장 증폭기(22), 스위칭부(24), RF 송신부(26) 및 RF 수신부(28)를 포함할 수 있다.

경사자장 증폭기(Gradient Amplifier)(22)는 MRI 스캐너(10)에 포함된 경사 코일(14)을 구동하며, 경사자장 제어부(44)의 제어 하에 경사자장을 발생시키는 펄스 신호를 경사 코일(14)에 공급한다. 경사자장 증폭기(22)로부터 경사 코일(14)에 공급되는 펄스 신호를 제어함으로써, X축, Y축, Z축 방향의 경사 자장이 합성될 수 있다.

RF 송신부(26)는 RF 펄스를 RF 코일(16)에 공급하여 RF 코일(16)을 구동한다. RF 수신부(28)는 RF 코일(16)이 수신한 후 전달한 자기 공명 영상 신호를 수신한다.

스위칭부(24)는 RF 신호와 자기 공명 영상 신호의 송수신 방향을 조절할 수 있다. 예를 들어, 송신 동작 동안에는 RF 코일(16)을 통하여 대상체로 RF 신호가 조사되게 하고, 수신 동작 동안에는 RF 코일(16)을 통하여 대상체로부터의 자기 공명 영상 신호가 수신되게 한다. 스위칭부(24)는 RF 제어부(46)로부터의 제어 신호에 의하여 스위칭 동작이 제어된다.

인터페이스부(30)는 사용자의 조작에 따라 제어부(40)에 펄스 시퀀스 정보를 지령하는 것과 동시에, MRI 시스템 전체의 동작을 제어하는 명령을 전달할 수 있다. 인터페이스부(30)는 RF 수신부(38)로부터 수신되는 자기 공명 영상 신호를 처리하는 영상 처리부(36), 출력부(34) 및 입력부(32)를 포함할 수 있다.

영상 처리부(36)는 RF 수신부(38)로부터 수신되는 자기 공명 영상 신호를 처리하여, 대상체(10)에 대한 MR 화상 데이터를 생성할 수 있다.

영상 처리부(36)는 RF 수신부(38)가 수신한 자기 공명 영상 신호에 증폭, 주파수 변환, 위상 검파, 저주파 증폭, 필터링(filtering) 등과 같은 각종의 신호 처리를 가한다.

영상 처리부(36)는, 예를 들어, k 공간에 디지털 데이터를 배치하고, 이러한 데이터를 2차원 또는 3차원 푸리에 변환을 하여 화상 데이터로 재구성할 수 있다.

또한, 영상 처리부(36)가 자기 공명 영상 신호에 대해 적용하는 각종 신호 처리는 병렬적으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 다채널 RF 코일에 의해 수신되는 복수의 자기 공명 영상 신호에 신호 처리를 병렬적으로 가하여 복수의 자기 공명 영상 신호를 화상 데이터로 재구성할 수도 있다.

출력부(34)는 영상 처리부(36)에 의해 생성된 화상 데이터 또는 재구성 화상 데이터를 사용자에게 출력할 수 있다. 또한, 출력부(54)는 UI(user interface), 사용자 정보 또는 대상체 정보 등 사용자가 MRI 시스템을 조작하기 위해 필요한 정보를 출력할 수 있다. 출력부(54)는 스피커, 프린터 또는 각종 영상 디스플레이 수단을 포함할 수 있다.

사용자는 입력부(32)를 통해 대상체 정보, 파라미터 정보, 스캔 조건, 펄스 시퀀스, 화상 합성이나 차분의 연산에 관한 정보 등을 입력할 수 있다. 입력부(32)는 키보드, 마우스, 트랙볼, 음성 인식부, 제스처 인식부, 터치 스크린 등을 포함할 수 있고, 기타 당업자에게 자명한 범위 내에서 다양한 입력 장치들을 포함할 수 있다.

제어부(40)는 MRI 스캐너(10) 내부에서 형성되는 신호들의 시퀀스를 제어하는 시퀀스 제어부(42), 및 MRI 스캐너(10)와 MRI 스캐너(10)에 장착된 기기들을 제어하는 스캐너 제어부(48)를 포함할 수 있다.

시퀀스 제어부(42)는 경사자장 증폭기(22)를 제어하는 경사자장 제어부(44), 및 RF 송신부(26), RF 수신부(28) 및 스위칭부(24)를 제어하는 RF 제어부(46)를 포함한다. 시퀀스 제어부(42)는 인터페이스부(30)로부터 수신된 펄스 시퀀스에 따라 경사자장 증폭기(22), RF 송신부(26), RF 수신부(28) 및 스위칭부(24)를 제어할 수 있다. 펄스 시퀀스는 경사자장 증폭기(22), RF 송신부(26), RF 수신부(28) 및 스위칭부(24)를 제어하기 위해 필요한 모든 정보를 포함하며, 예를 들면 경사 코일(24)에 인가하는 펄스(pulse) 신호의 강도, 인가 시간, 인가 타이밍(timing) 등에 관한 정보 등을 포함할 수 있다.

모니터링부(50)는 MRI 스캐너(10) 또는 MRI 스캐너(10)에 장착된 기기들을 모니터링 또는 제어한다. 모니터링부(50)는 시스템 모니터링부(52), 대상체 모니터링부(54), 테이블 제어부(56) 및 디스플레이 제어부(58)를 포함할 수 있다.

시스템 모니터링부(52)는 정자기장의 상태, 경사자장의 상태, RF 신호의 상태, RF 코일의 상태, 테이블의 상태, 대상체의 신체 정보를 측정하는 기기의 상태, 전원 공급 상태, 열 교환기의 상태, 컴프레셔의 상태 등을 모니터링하고 제어할 수 있다.

대상체 모니터링부(54)는 대상체의 상태를 모니터링하는 것으로, 대상체의 움직임 또는 위치를 촬영하는 카메라, 대상체의 호흡을 측정하는 호흡 측정기, 대상체의 심전도를 측정하기 위한 ECG 측정기, 또는 대상체의 체온을 측정하는 체온 측정기를 포함할 수 있다.

테이블 제어부(56)는 대상체가 위치하는 테이블의 이동을 제어한다. 테이블 제어부(56)는 시퀀스 제어부(42)가 출력하는 시퀀스 제어 신호에 동기하여 테이블의 이동을 제어할 수 있다. 예를 들어, 대상체의 이동 영상 촬영(moving imaging)에 있어서, 테이블 제어부(56)는 시퀀스 제어에 따라 테이블을 이동시킬 수 있으며, 이에 의해, MRI 스캐너의 FOV(field of view)보다 큰 FOV로 대상체를 촬영할 수 있다.

디스플레이 제어부(58)는 MRI 스캐너(10)의 외측 및 내측에 위치하는 디스플레이를 온/오프 또는 디스플레이에 출력될 화면 등을 제어한다. 또한, MRI 스캐너(10) 내측 또는 외측에 스피커가 위치하는 경우, 디스플레이 제어부(58)는 스피커의 온/오프 또는 스피커를 통해 출력될 사운드 등을 제어할 수도 있다.

MRI 스캐너(10), RF 코일(16), 신호 처리부(20), 모니터링부(50), 제어부(40) 및 인터페이스부(30)는 서로 무선 또는 유선으로 연결될 수 있고, 무선으로 연결된 경우에는 서로 간의 클럭(clock)을 동기화하기 위한 장치(미도시)를 더 포함할 수 있다. MRI 스캐너(10), RF 코일(16), 신호 처리부(20), 모니터링부(50), 제어부(40) 및 인터페이스부(30) 사이의 통신은, LVDS(Low Voltage Differential Signaling) 등의 고속 디지털 인터페이스, UART(universal asynchronous receiver transmitter) 등의 비동기 시리얼 통신, 과오 동기 시리얼 통신 또는 CAN(Controller Area Network) 등의 저지연형의 네트워크 프로토콜, 광통신 등이 이용될 수 있으며, 당업자에게 자명한 범위 내에서 다양한 통신 방법이 이용될 수 있다.

도 2는 통상적인 자기 공명 영상장치의 동작과 관련된 펄스 시퀀스를 도시한 도면이다.

z축 경사 코일(14z)에 일정 시간 동안 전류를 흘려 주어 경사자장이 형성되면, 공명 주파수는 경사자장의 크기에 따라 크거나 작게 변화된다. 그리고, 특정 위치에 해당하는 고주파 신호를 RF 코일(16)을 통해 인가하면 그 특정 위치에 대응되는 단면의 양성자 만이 공명을 일으킨다. 따라서, z축 경사 코일(154)은 슬라이스 선택에 사용된다. 그리고, z축 방향으로 형성되는 경사자장의 기울기가 클수록 얇은 두께의 슬라이스를 선택할 수 있다.

z축 경사 코일(14z)에 의해 형성된 경사자장을 통해 슬라이스가 선택되면, 슬라이스를 구성하는 스핀들은 모두 동일한 주파수 및 동일한 위상을 가지므로 각 스핀을 구별할 수 없다.

이 때, y축 경사 코일(14y)에 의해 y축 방향으로 경사자장이 형성되면, 경사자장은 슬라이스의 행(row)들이 서로 다른 위상을 갖도록 위상 시프트를 일으킨다.

즉, y축 경사자장이 형성되면 큰 경사자장이 걸린 행의 스핀들은 높은 주파수로 위상이 변하고 작은 경사자장이 걸린 행의 스핀들은 보다 낮은 주파수로 위상이 변한다. y축 경사자장이 사라지면 선택된 슬라이스의 각 행들은 위상 시프트가 일어나 서로 다른 위상을 갖게 되고, 이로 인해 행들을 구별할 수 있다. 이와 같이 y축 경사 코일(14y)에 의해 생긴 경사자장은 위상 부호화(phase encoding)에 사용된다.

z축 경사 코일(14z)에 의해 형성된 경사자장을 통해 슬라이스가 선택되고, y축 경사 코일(14y)에 의해 형성된 경사자장을 통해 선택된 슬라이스를 구성하는 행들을 서로 다른 위상으로 구별한다. 그러나, 행을 구성하는 각 스핀들은 모두 동일한 주파수 및 동일한 위상을 가지므로 구별할 수 없다.

이때 x축 경사 코일(14x)에 의해 x축 방향으로 경사자장이 형성되면, x축 경사자장은 각 행을 구성하는 스핀들이 서로 다른 주파수를 갖도록 하여 각각의 스핀을 구별하도록 해준다. 이와 같이 x축 경사 코일(14x)에 의해 생긴 경사자장은 주파수 부호화(frequency encoding)에 사용된다.

이와 같이, z, y, x축 경사 코일에 의해 형성되는 경사자장은 슬라이스 선택, 위상 부호화, 주파수 부호화를 통해 각 스핀들의 공간 위치를 부호화(spatial encoding)한다.

이제, 일반적인 CEST 자기 공영 영상 처리 방법에 대하여 살펴보기로 한다.

이상적인 경우의 CEST 대조도(contrast)를 산출하는 방법은 대상이 되는 물질의 양성자 풀(pool)에 대한 공진 포화 주파수에서 발생하는 CEST 포화에 기반한 영상과 CEST 포화가 없을 때의 영상을 확보하고 이를 기반으로 아래 수학식에 따라 CEST 대조도를 산출한다.

는 물 양성자의 공진 주파수에 대한 주파수 옵셋을 나타내고,

는

주파수에서의 CEST 포화시에 발생하는 신호를 나타내고,

는 포화되지 않은 상태에서의 기준 신호를 나타낸다.

그러나, MT(magnetization transfer) 효과와 직접 포화 효과로 인해 물 양성자의 포화가 발생하는 등의 문제점이 발생하여, 이를 해결하기 위해 비대칭 분석 방법이 사용되고 있다.

이와 같은 비대칭 분석 방법은 MT 효과와 직접 포화 효과는 물 양성자의 공진 주파수에 대하여 대칭성을 갖는 것으로 간주되고, 물 양성자의 공진 주파수에 대하여 대칭적인 감산 처리를 수행하면, CEST를 제외한 신호가 제거된다는 것에 기반한 것이다.

이와 같은 비대칭 CEST 분석 방법은 아래 수학식에 따라 CEST 대조도를 산출한다.

는 물 양성자의 공진 주파수에 대한 주파수 옵셋을 나타내고,

는

주파수에서의 CEST 포화시에 발생하는 신호를 나타내고,

는 포화되지 않은 상태에서의 기준 신호를 나타낸다.

그러나, 이와 같은 비대칭 CEST 분석 방법은 공진 주파수의 변경(shift)에 매우 민감하여, 자기장 필드(B0)의 불균일성이나 자화율 효과에 의하여 공진 주파수가 변화하는 경우 상당한 오류가 발생할 수 있다. 또한, 감산 과정에서 노이즈, 대상체의 움직임 또는 시스템의 불완정성에서 비롯하는 오류가 증폭되는 문제점이 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 자기 공명 영상 장치(1)는 영상 처리부(36)의 구성에 특징을 가진 것이다. 이때, 영상 처리부(36) 또는 영상 처리부(36)가 포함된 인터페이스부(30)는 별도의 컴퓨팅 장치 형태로 구현될 수 있으며, 컴퓨팅 장치에 탑재된 메모리와 프로세서에 기반하여 후술할 CEST 자기 공명 영상을 생성하는 동작을 수행한다.

이때, 메모리에는 CEST 자기 공명 영상을 생성하는 프로그램이 저장된다. 메모리는 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지하는 비휘발성 저장장치 및 저장된 정보를 유지하기 위하여 전력이 필요한 휘발성 저장장치를 통칭하는 것이다.

프로세서는 메모리에 저장된 프로그램의 실행에 따라, 신호 처리부(20)로부터 수신한 자기 공명 신호에 기반하여 CEST 자기 공명 영상을 생성한다.

이때, 자기 공명 신호는 시공간 인코딩 영역(k, t-space)에서의 시간의 흐름에 따라 공간을 표현하는 복수의 프레임(frame)을 포함하는 영상 데이터일 수 있다.

앞에서 도 1을 참조하여 설명한 바와 같이, MRI 스캐너(10)는 자기 공명 신호를 발생하기 위하여, 하나의 자기장을 고정시킨채 다른 자기장을 전자기 펄스를 이용하여 조절하여, 스핀 시스템을 여기(excitation) 시킬 수 있다. 그리고 MRI 스캐너(10)는 복수의 경사 코일(14)에 기초하여, 자기장을 형성하여 시공간 영역에 대한 자기 공명 신호를 획득할 수 있다.

이와 같이, 자기 공명 영상 장치(1)의 프로세서는 MRI 스캐너(10)로부터 획득된 신호를 수신할 수 있다. 그리고 자기 공명 영상 장치(1)는 MRI 스캐너(10)로부터 획득된 자기 공명 신호를 이용하여 CEST 자기 공명 영상을 생성할 수 있다.

한편, 앞서 설명한 종래의 비대칭 CEST 분석 방법의 문제점을 해결하기 위하여 본 발명에서는 크게 2가지의 방법을 새롭게 제안한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 CEST 자기 공명 영상 처리 방법을 도시한 순서도이다.

본 실시예에서는 직접적인 감산 연산을 사용하지 않고, z-스펙트럼을 대칭성을 가진 부분과 비대칭성을 가지는 부분으로 모델링한 알고리즘을 사용한다.

먼저, 자기 공명 영상 장치(1)로부터 포화 펄스의 인가에 따라 생성되는 자기 공명 신호를 획득한다(S310).

일정한 자장에서 임의의 양성자의 공명 주파수는 모두 같으나 다양한 분자에 속한 양성자의 공명 주파수는 차이가 존재한다. 즉, 양성자가 속한 분자에 따라서 양성자의 공명 주파수가 조금씩 달라진다. 따라서 이미징 하고자 하는 분자에 존재하는 양성자의 자화도를 포화 펄스를 사용하여 포화시키면 자화도가 소실된 양성자가 화학적 교환에 의하여 물 분자의 양성자와 서로 위치를 바꾸게 된다. 결과적으로 물 분자의 양성자가 만드는 자기 공명 신호가 줄어들게 된다.

이에, 미리 정해진 주파수 대역에 포함된 주파수 별 포화 펄스를 주기적 또는 간헐적으로 인가시켜 이미징 하고자 하는 분자에 포함된 양성자를 포화(saturation) 시킨다. 이어서, 영상을 위한 펄스열을 인가시키고 경사자장 등을 이용하여 소정의 비율로 샘플링된 k 공간에서의 자기 공명 신호를 획득한다. 한편, 포화 펄스는 한 종류의 RF 펄스로 구성될 수도 있고, 여러 종류의 RF 펄스의 조합으로 구성될 수도 있다.

다음으로, 획득된 자기 공명 신호를 이용하여 주파수 별로 영상을 재구성한다(S320).

예를 들어, 자기 공명 신호가 나이퀴스트 비율로 샘플링되었다면 푸리에 변환을 통해 간단히 영상을 재구성할 수 있다. 또한, 자기 공명 신호가 나이퀴스트 비율보다 낮은 비율로 샘플링되었다면 압축센싱 기법이나 병렬영상 기법과 같은 종래에 알려진 영상 재구성 알고리즘을 활용하여 영상을 재구성할 수 있다. 이와 같은 재구성 알고리즘은 종래에 알려진 것이므로 상세한 설명은 생략하기로 한다.

다음으로, 재구성된 영상을 물의 공진 주파수를 기준으로 대칭성을 갖는 영상과 비대칭성을 갖는 영상으로 구분한다(S330).

이를 위해 재구성된 영상으로부터 z 스펙트럼을 획득한다.

본 발명에서는 각각의 주파수 별로 포화 펄스를 인가시켜 획득한 영상을 기반으로 z 스펙트럼을 획득하였기 때문에, z 스펙트럼의 한 점을 플랏(plot)시키면 로렌치안(Lorenzian) 형태의 스펙트럼을 획득할 수 있다. 따라서, 스펙트럼 내의 각각의 위치(position)별로 주 자장에 의하여 얼마나 쉬프트(shift) 되었는지 알 수 있으며, 특정 양성자의 세기(intensity)를 분석할 수 있다.

아래 수학식 3의 최적화 문제를 풀이하는 과정을 통해 대칭성을 갖는 영상과 비대칭성을 갖는 영상을 획득할 수 있다.

는 주자기장에 의하여 쉬프트된 것을 보정한 z 스펙트럼 이미지들의 카소라티(Casorati) 행렬을 나타내는 것이고,

는 웨이블릿 변환(wavelet trasnsform)이나 z 주파수 방향에 따른 푸리에 변환과 같은 희소(sparsity) 연산을 나타내며,

는 저계수 근사 연산(low-rank promoting operation)을 나타내고,

은 대칭성을 갖는 영상을 나타내고,

은 비대칭성을 갖는 영상을 나타내고, V는 대칭 기저함수를 나타내고, U는

을 만들기 위한 기저함수의 선형계수를 나타낸다.

과

는 각각 최적화 문제에서 희소 연산과 저계수 연산의 가중치를 조절하는 변수이다.

이때, 대칭성을 갖는 성분(

) 은 대칭 기저함수(V)을 이용하여 추출될 수 있다. 따라서, 이를 이용하면 수학식 3을 풀이하여 비대칭성을 갖는 성분(

)을 추출할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 자기 공명 영상 방법에서 사용되는 대칭 기저함수를 설명하기 위한 도면이다.

대칭 기저함수는 화학 교환 포화 전이 현상 중 대칭적인 부분만을 가지고 임의의 파라미터로 시뮬레이션하여 나온 스펙트럼들을 특이값 분해(SVD)를 통해 산출하거나, 대칭 함수를 임의로 생성하여 그 함수들을 특이값 분해(SVD)하여 구할 수도 있다.

도 4의 (a)에 도시된 그래프는 대칭 기저함수 생성에 사용된 대칭 z 스펙트럼을 도시한 것이고, 도 4의 (b)에 도시된 그래프들은 (a)에 도시된 대칭 z 스펙트럼을 특이값 분해하여 생성한 대칭 기저함수를 나타내고 있다.

다음으로, 비대칭성을 갖는 영상을 분석하여 화학 교환 포화 전이 영상을 추출한다(S340).

한편, 단계(s330)의 수행에 앞서, 주 자장의 비균질성(inhomogeneity)을 나타내는 주 자기장 지도에 기반하여 포화 주파수 오차를 보정하는 단계를 수행할 수 있다.

먼저, 주 자기장 지도(B0 map)는 주 자기장의 비균질성 정도를 나타내는 것으로, 각 주파수 별로 인코딩된 영상을 통해 주 자기장에 의해 변화된 생체 내 물 분자의 공진 주파수를 역추적하여 주 자기장 지도를 생성할 수 있다. 이때, 주 자기장의 비균질성에 대한 정보는 단계(S310)에서 획득한 자기 공명 신호나 단계(S320)에서 생성된 재구성 영상 데이터로부터 추정하거나, 별도로 획득한 추가 데이터로부터 추정할 수 있다. 또한, 주자기장 지도를 생성하는 알고리즘으로는 WASSR(Water saturation shift referencing) 알고리즘이나 로렌츠 피팅(Lorentzian fitting) 알고리즘을 사용할 수 있다.

다음으로, 주 자기장 지도에 기반하여 포화 주파수 오차를 보정한다. 이와 같은 보정 알고리즘으로는 선형 인터폴레이션(interpolation) 또는 스플라인(spline) 인터폴레이션을 사용할 수 있다.

도 5와 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 CEST 자기 공명 영상 방법의 성능을 설명하기 위한 도면이다.

도 5 는 팬텀에 본 발명을 적용한 경우를 도시한 것이고, 도 6은 실제 사람의 뇌에 적용한 결과를 도시한 것이다.

도 5에 도시된 바와 같이, 예측하지 못한 비대칭성이 없는 경우(파란색 실선)에는 기존의 방법(MTR 비대칭 분석 방법, 보라색 실선)과 본 발명의 방법(노란색 실선)은 동일한 결과를 제시한다.

그러나, 도 6에 도시된 바와 같이, 예측하지 못한 비대칭성이 있는 경우(파란색 실선)에는 기존의 방법(MTR 비대칭 분석 방법, 보라색 실선)의 경우 예측하지 못한 비대칭성에 영향을 받아 결과 값에 노이즈가 발생한다. 그러나, 본 발명의 방법(노란색 실선)은 예측하지 못한 비대칭성이 존재할 경우에도 강건한 결과를 제시함을 확인할 수 있다.

도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 CEST 자기 공명 영상 처리 방법을 도시한 순서도이다.

두 번째 실시예는 영상의 재구성 과정을 거치지 않고, k 공간에서의 자기 공명 신호로부터 z 스펙트럼을 직접적으로 분석하는 구성을 사용한다.

먼저, 자기 공명 영상 장치로부터 포화 펄스의 인가에 따라 생성되는 자기 공명 신호를 획득한다(S710). 앞서 도 3을 통해 설명한 실시예와 동일한 단계로서, 이에 대한 상세한 설명은 생략한다.

다음으로, 주자기장의 비균질성에 대한 정보, 영상의 페이즈 정보 및 대칭 기저함수 정보를 포함하는 사전정보를 획득한다(S720).

주자기장의 비균질성 대한 정보는 앞선 실시예에서와 마찬가지로, 주자기장 지도로부터 확인할 수 있으며, 그 생성방법에 대해서는 상세한 설명을 생략하기로 한다.

영상의 페이즈 정보는 화학 교환 포화전이 데이터로부터 재구성한 영상에서 추출하거나, 페이즈 정보를 얻기 위해 추가로 획득한 영상으로부터 추출할 수 있다.

대칭 기저함수는 화학교환 포화전이 현상 중 대칭적인 부분만을 가지고 임의의 파라미터로 시뮬레이션을 하여 나온 스펙트럼들을 특이값 분해(SVD)를 통해 산출하거나, 대칭 함수를 임의로 생성하여 그 함수들을 특이값 분해(SVD)하여 구할 수도 있다. 앞서 도 4를 통해 설명한 내용과 동일하며 상세한 설명은 생략하기로 한다.

예를 들면, 대칭성을 가지는 영상이 변환 도메인에서 희소하다는 것(

)과, 비대칭성을 가지는 영상에서 픽셀들의 연관성이 높다는 것(

)과, 비대칭성을 가지는 영상은 전체 대칭적인 영상을 기준으로 음수 값을 가진다는 것(

)을 사전정보로 추가할 수 있다.

다음으로, 획득한 사전 정보에 기반하여, 최적화 문제를 풀이하는 과정을 통해 대칭성을 갖는 영상과 비대칭성을 갖는 영상으로 분리하고, 영상을 재구성하는 단계를 통합하여 수행한다(S730).

아래 수학식 4의 최적화 문제를 풀이하는 과정을 통해 대칭성을 갖는 영상과 비대칭성을 갖는 영상을 획득할 수 있다.

d는 자기 공명 영상 장치로부터 획득한 z 스펙트럼 데이터로서, 푸리에 변환 연산자와 대상체를 곱한 것과 같다. A는 자기 공명 영상 장치에서 화학 교환 포화 전이 데이터를 획득하는 연산으로, 푸리에변환 연산, 인터폴레이션 연산, 페이즈 정보, 주 자기장의 비균질성에 대한 정보가 포함될 수 있다.

는 웨이블릿 변환(wavelet trasnsform)이나 z 주파수 방향에 따른 푸리에 변환과 같은 희소(sparsity) 연산을 나타내며,

는 저계수 근사 연산(low-rank promoting operation)을 나타낸다.

과

는 각각 최적화 문제에서 희소 연산과 저계수 연산의 가중치를 조절하는 변수이다.

이때, 대칭성을 갖는 성분(

) 은 대칭 기저함수(V)을 이용하여 추출될 수 있다. 따라서, 이를 이용하면 수학식 4를 풀이하여 비대칭성을 갖는 성분(

)을 추출할 수 있다.

다음으로, 비대칭성을 갖는 영상을 분석하여 화학 교환 포화 전이 영상을 추출한다(S740).

도 8 및 도 9는 본 발명의 다른 실시예에 CEST 자기 공명 영상 방법의 성능을 설명하기 위한 도면이다.

본 실시예에 따르면, 영상이나 z 스펙트럼에 대한 사전 정보를 추가할 수 있으므로, 데이터의 중복성을 활용할 수 있다. 즉, 나이퀴스트 샘플링 비율 이하로 샘플링된 k 공간 데이터를 이용하여 CEST 자기 공명 영상을 획득할 수 있다.

도 8은 팬텀에 본 발명을 적용한 경우를 도시한 것이고, 도 9는 실제 사람의 뇌에 적용한 결과를 도시한 것이다.

도시된 바와 같이, 샘플링 과정을 통해 원본 데이터의 1/2, 1/4, 1/6 에 해당하는 자기 공명 신호를 획득한 경우에도, 기존의 방법과 거의 동일한 품질의 CEST 자기 공명 영상을 재구성할 수 있다. 이를 통해, CEST 자기 공명 영상 생성 시간을 절감할 수 있음을 확인할 수 있다.

본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.

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

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

1: 자기 공명 영상 장치
10: MRI 스캐너
20: 신호 처리부
30: 인터페이스부
40: 제어부
50: 모니터링부

Claims (11)

1. 화학 교환 포화 전이 자기 공명 영상 방법에 있어서,
   (a) 미리 정해진 주파수 대역에 포함된 주파수 별 포화 펄스 인가에 따라 획득된 자기 공명 신호를 이용하여 주파수 별로 영상을 재구성하는 단계;
   (b) 상기 재구성된 영상에 대하여 z 스펙트럼 분석을 통해 공진 주파수에 대하여 대칭성을 갖는 영상과 비대칭성을 갖는 영상을 구분하는 단계; 및
   (c) 상기 비대칭성을 갖는 영상으로부터 화학 교환 포화 전이 영상을 추출하는 단계를 포함하되,
   상기 (b) 단계는
   상기 z 스펙트럼을 대칭성을 가진 부분과 비대칭성을 가지는 부분으로 모델링한 알고리즘에 기반하여 영상을 구분하고,
   상기 대칭성을 갖는 영상은 대칭 기저함수에 기반하여 추출되는 것이고,
   상기 대칭 기저함수는 화학교환 포화전이 현상 중 대칭적인 부분을 기초로 임의의 파라미터로 시뮬레이션 하여 생성된 스펙트럼들을 특이값 분해(SVD)를 통해 생성하거나, 임의의 대칭 함수들을 특이값 분해하여 생성한 것인 화학 교환 포화 전이 자기 공명 영상 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 (a) 단계는
   (a1) 주파수 별 영상에 기초하여 z 스펙트럼을 획득하고, 주 자장의 비 균질성을 나타내는 주자기장 지도를 생성하는 단계; 및
   (a2) 상기 주자기장 지도를 이용하여, 상기 주파수 별 영상을 보정하는 단계를 포함하는 화학 교환 포화 전이 자기 공명 영상 방법.
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 알고리즘은 아래의 수학식 1에 대응되며,
   상기 (b) 단계는
   상기 알고리즘에 정의된 최적화 문제를 풀이하는 과정을 통해 대칭성 영상과 비대칭성 영상을 구분하는 것인 화학 교환 포화 전이 자기 공명 영상 방법.
   <수학식 1>
   

   

   
   

   

   는 주자기장에 의하여 쉬프트된 것을 보정한 z 스펙트럼 이미지들의 카소라티(Casorati) 행렬을 나타내는 것이고,

   

   는 희소(sparsity) 연산을 나타내고,

   

   는 저계수 근사 연산을 나타내고,

   

   은 대칭성을 갖는 영상을 나타내고,

   

   은 비대칭성을 갖는 영상을 나타내고, V는 대칭 기저함수를 나타내고, U는

   

   을 만들기 위한 기저함수의 선형계수를 나타냄.
4. 삭제
5. 화학 교환 포화 전이 자기 공명 영상 방법에 있어서,
   (a) 미리 정해진 주파수 대역에 포함된 주파수 별 포화 펄스 인가에 따라 획득된 자기 공명 신호를 이용하여, 대칭성을 갖는 영상과 비대칭성을 갖는 영상을 분리하고, 영상을 재구성하는 것을 통합 수행하는 단계; 및
   (b) 상기 비대칭성을 갖는 영상으로부터 화학 교환 포화 전이 영상을 추출하는 단계를 포함하되,
   상기 대칭성을 갖는 영상과 상기 비대칭성을 갖는 영상은
   z 스펙트럼을 대칭성을 가진 부분과 비대칭성을 가지는 부분으로 모델링한 알고리즘에 기반하여 분리되는 것이고,
   상기 대칭성을 갖는 영상은 대칭 기저함수에 기반하여 추출되는 것이고,
   상기 대칭 기저함수는 화학교환 포화전이 현상 중 대칭적인 부분을 기초로 임의의 파라미터로 시뮬레이션 하여 생성된 스펙트럼들을 특이값 분해(SVD)를 통해 생성하거나, 임의의 대칭 함수들을 특이값 분해하여 생성한 것인 화학 교환 포화 전이 자기 공명 영상 방법.
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 알고리즘은 아래의 수학식 2에 대응되며,
   상기 (a) 단계는
   사전에 획득한 사전 정보에 기반하여, 상기 알고리즘에 정의된 최적화 문제를 풀이하는 과정을 통해 대칭성 영상과 비대칭성 영상을 구분하고 영상을 재구성하는 것인 화학 교환 포화 전이 자기 공명 영상 방법.
   <수학식 2>
   

   

   
   d는 자기 공명 영상 장치로부터 획득한 z 스펙트럼 데이터이고, A는 자기 공명 영상 장치에서 CEST 데이터를 획득하는 연산으로, 푸리에변환 연산, 인터폴레이션 연산, 페이즈 정보, 주 자기장의 비균질성에 대한 정보가 포함되고,

   

   는 희소(sparsity) 연산을 나타내고,

   

   는 저계수 근사 연산을 나타내고,

   

   은 대칭성을 갖는 영상을 나타내고,

   

   은 비대칭성을 갖는 영상을 나타내고, V는 대칭 기저함수를 나타내고, U는

   

   을 만들기 위한 기저함수의 선형계수를 나타냄.
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 사전 정보는 주 자기장의 비균질성에 대한 정보, 영상의 페이즈 정보 및 대칭 기저 함수 정보 중 하나 이상을 포함하는 것인 화학 교환 포화 전이 자기 공명 영상 방법.
8. 자기 공명 영상 장치에 있어서,
   MRI스캐너로부터 수신한 자기 공명 신호로부터 화학 교환 포화 전이 자기 공명 영상을 생성하는 프로그램이 저장된 메모리 및
   상기 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하고,
   상기 프로세서는 미리 정해진 주파수 대역에 포함된 주파수 별 포화 펄스 인가에 따라 획득된 자기 공명 신호를 이용하여 주파수 별로 영상을 재구성하고, 재구성된 영상에 대하여 z 스펙트럼 분석을 통해 공진 주파수에 대하여 대칭성을 갖는 영상과 비대칭성을 갖는 영상을 구분하고, 비대칭성을 갖는 영상으로부터 화학 교환 포화 전이 영상을 추출하되,
   상기 대칭성을 갖는 영상과 상기 비대칭성을 갖는 영상은
   상기 z 스펙트럼을 대칭성을 가진 부분과 비대칭성을 가지는 부분으로 모델링한 알고리즘에 기반하여 분리되는 것이고,
   상기 대칭성을 갖는 영상은 대칭 기저함수에 기반하여 추출되는 것이고,
   상기 대칭 기저함수는 화학교환 포화전이 현상 중 대칭적인 부분을 기초로 임의의 파라미터로 시뮬레이션 하여 생성된 스펙트럼들을 특이값 분해(SVD)를 통해 생성하거나, 임의의 대칭 함수들을 특이값 분해하여 생성한 것인 자기 공명 영상 장치.
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 알고리즘은 아래의 수학식 3에 대응되며,
   상기 프로세서는
   상기 알고리즘에 정의된 최적화 문제를 풀이하는 과정을 통해 대칭성 영상과 비대칭성 영상을 구분하는 것인 자기 공명 영상 장치.
   <수학식 3>
   

   

   
   

   

   는 주자기장에 의하여 쉬프트된 것을 보정한 z 스펙트럼 이미지들의 카소라티(Casorati) 행렬을 나타내는 것이고,

   

   는 희소(sparsity) 연산을 나타내고,

   

   는 저계수 근사 연산을 나타내고,

   

   은 대칭성을 갖는 영상을 나타내고,

   

   은 비대칭성을 갖는 영상을 나타내고, V는 대칭 기저함수를 나타내고, U는

   

   을 만들기 위한 기저함수의 선형계수를 나타냄.
10. 자기 공명 영상 장치에 있어서,
    MRI스캐너로부터 수신한 자기 공명 신호로부터 화학 교환 포화 전이 자기 공명 영상을 생성하는 프로그램이 저장된 메모리, 및
    상기 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는 미리 정해진 주파수 대역에 포함된 주파수 별 포화 펄스 인가에 따라 획득된 자기 공명 신호를 이용하여, 대칭성을 갖는 영상과 비대칭성을 갖는 영상을 분리하고, 영상을 재구성하는 것을 통합 수행하고, 상기 비대칭성을 갖는 영상으로부터 화학 교환 포화 전이 영상을 추출하되,
    상기 대칭성을 갖는 영상과 상기 비대칭성을 갖는 영상은
    z 스펙트럼을 대칭성을 가진 부분과 비대칭성을 가지는 부분으로 모델링한 알고리즘에 기반하여 분리되는 것이고,
    상기 대칭성을 갖는 영상은 대칭 기저함수에 기반하여 추출되는 것이고,
    상기 대칭 기저함수는 화학교환 포화전이 현상 중 대칭적인 부분을 기초로 임의의 파라미터로 시뮬레이션 하여 생성된 스펙트럼들을 특이값 분해(SVD)를 통해 생성하거나, 임의의 대칭 함수들을 특이값 분해하여 생성한 것인 자기 공명 영상 장치.
11. 제 10 항에 있어서,
    상기 알고리즘은 아래의 수학식 4에 대응되며,
    상기 프로세서는
    사전에 획득한 사전 정보에 기반하여, 상기 알고리즘에 정의된 최적화 문제를 풀이하는 과정을 통해 대칭성 영상과 비대칭성 영상을 구분하고 영상을 재구성하는 것인 자기 공명 영상 장치.
    <수학식 4>
    

    

    
    d는 자기 공명 영상 장치로부터 획득한 z 스펙트럼 데이터이고, A는 자기 공명 영상 장치에서 CEST 데이터를 획득하는 연산으로, 푸리에변환 연산, 인터폴레이션 연산, 페이즈 정보, 주 자기장의 비 균질성에 대한 정보가 포함되고,

    

    는 희소(sparsity) 연산을 나타내고,

    

    는 저계수 근사 연산을 나타내고,

    

    은 대칭성을 갖는 영상을 나타내고,

    

    은 비대칭성을 갖는 영상을 나타내고, V는 대칭 기저함수를 나타내고, U는

    

    을 만들기 위한 기저함수의 선형계수를 나타냄.

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