KR102348974B1

KR102348974B1 - 양성자 밀도 지방 분율 계산을 위한 mri 방법

Info

Publication number: KR102348974B1
Application number: KR1020207003680A
Authority: KR
Inventors: 올로프 달크비스트 라인하르트
Original assignee: 암라 메디칼 에이비
Priority date: 2017-07-17
Filing date: 2018-02-23
Publication date: 2022-01-07
Also published as: WO2019015810A1; EP3432018A1; US20200174090A1; KR20200026977A; AU2018304409B2; AU2018304409A1; CN110998350A; CA3069611A1; CN110998350B; JP7047057B2; US11486948B2; JP2020527409A

Abstract

본 발명은 관심 영역(ROI)에서의 지방 기준 지질 정량화를 기초로 기준 조직의 결정을 사용하여, 물과 지방이 분리된 자기 공명 이미징(MRI)으로부터 양성자 밀도 지방 분율(PDFF)을 계산하는 방법에 관한 것이다. 본 방법은 F·β_f/R을 결정하는 단계를 포함하며, 여기서 F는 MRI로부터 제공되는 ROI에서의 지방 신호이고, β_f는 기준 조직에서 및 ROI에서의 지방 신호들의 T1 포화 값들 사이의 비를 제공하는 함수이며, 및 R은 지방과 물 신호들 각각의 포화도가 기준 조직에서의 지방의 포화도와 동일한 강도 스케일에서의 지방과 물 신호들의 합의 표현이다.

Description

양성자 밀도 지방 분율 계산을 위한 MRI 방법

본 발명은 지방 기준 지질 정량화(fat-referenced lipid quantification)에 기초한 양성자 밀도 지방 분율(proton density fat fraction: PDFF) 자기 공명 이미징(magnetic resonance imaging: MRI)의 계산에 관한 것이다.

지방증(steatosis)을 특징으로 하는 일련의 질환인 비알코올성 지방간 질환(non-alcoholic fatty liver disease: NAFLD)은 대사 증후군, 당뇨병, 및 비만과 연관이 있으며(Ekstedt 외, 2006년; Ertle 외, 2011년), 진행된 섬유증, 간경변, 및 간세포 암종으로 이어질 수 있다(Ekstedt 외, 2006년; Wattacheril 외, 2012). NAFLD의 보다 심각한 형태인 비알코올성 지방 간염은 현재 선진국에서 간 질환의 가장 흔한 원인이며(Sanyal, 2011년; Misra 외, 2009년), 높은 이환율 및 사망률과 연관된다. NAFLD 환자에서 간세포 지방의 평가 및 등급화는 통상적으로 간 생검(liver biopsy) 및 조직학을 필요로 한다. 하지만, 간 생검은 샘플링 변동성에 민감한(Hubscher, 2006년; Wieckowska 외, 2008년) 고비용의 침습적인 통증을 수반하는 절차이기 때문에, 양성자 밀도 지방 분율(PDFF)을 결정하기 위해 자기 공명 분광법(magnetic resonance spectroscopy: MRS)과 MRI를 포함하는 이미징 방식(imaging modalities)이 빈번하게 채용되고 있다. PDFF-MRS는 간 지방 함량의 정량화를 위한 비침습적이고 정확한 방법이긴 하지만, 그 비용과 특정 전문 지식에 대한 의존성으로 인해 임상 진료로 구현하기가 어렵다는 것이 입증되었다. 또한, 이 방법은 간 지방 함량의 국소적인 추정치만을 제공한다(Reeder 외, 2010년). 멀티 에코(multi-echo) MRI로 결정된 PDFF 이미징은 재현 가능하고 MRS(Noureddin 2013년; Kamg 2011년), 간 생검(Tang 외, 2013년) 및 생체 추출(ex vivo) 측정(Bannas 외, 2015년)과 밀접한 상관관계가 있는 간 지방의 비국소적이면서 정량적인 표준화된 측정을 제공한다.

이상(out-of-phase) 및 동상(in-phase) 이미지들의 획득을 기초로 하는 2점 딕슨(two point Dixon: 2PD) 기술을 사용한 전통적인 정량적 지방 분율 분석은 간 지방을 평가하는 데 유용한 것으로 증명되어 있다(Dixon, 1984년; Glover, 1991년; Qayyum 외, 2005년; Pilleul 외, 2005년; Reeder 외, 2005년; Reeder 및 Sirlin, 2010년). 멀티 에코 딕슨과 관련된 2PD의 단점은 별도의 실험에서 T2^*를 결정해야 한다는 것이다. 하지만, 본질적으로 듀얼 및 멀티 에코 딕슨은 T₂ ^* 감쇠, 간 지방의 스펙트럼 복잡도, 및 T₁ 포화 바이어스(saturation bias)를 포함하여 MRI 신호 강도에 영향을 미치는 동일한 교락 인자(confounding factors)를 공유한다(Reeder 외, 2011년; Chebrolu 외, 201년). 처음 3개의 인자는 신호 모델링을 통해 저감될 수 있는 한편, T₁ 포화 바이어스는 통상적으로 낮은 플립 각도(low flip angle)를 사용하여 회피될 수 있는데, 이는 대안적인 긴 반복 시간은 실행 불가능한 숨 참는 시간(breath-hold times)을 초래하기 때문이다. 하지만, 낮은 플립 각도는 낮은 신호 대 잡음비(signal-to-noise-ratio: SNR)와 연관되며, 이는 간(liver) PDFF 이미징에서 감도의 저하로 이어진다(Johnson 외, 2014년). 이는 이미지 복셀(voxel) 크기, 숨 참는 길이, 및 SNR 사이의 트레이드오프(tradeoff)를 복잡하게 한다. 또한, SNR이 감소함에 따라, 특히 비만 환자에서 적절한 코일 포지셔닝(coil positioning)이 더욱 중요해지고, 이는 기술의 임상적 해석(clinical translatioin)을 더욱 어렵게 한다.

플립 각도를 증가시키고 그에 따라 획득을 T₁ 포화 상태로 변환함으로써, 복셀 크기, 숨 참는 길이, 및 원하는 SNR 수준 사이의 트레이드오프가 덜 중요해진다(Kuhn 외, 2014년). 하지만, T₁ 가중화(weighting)는 보정되지 않으면 측정 신호에 바이어스를 유발한다(Fleysher 외, 2009년). Kuhn과 동료들에 의해 입증된 바와 같이(Kuhn 외, 2014년), 보다 복잡한 실험을 이용하여 T₁ 바이어스를 적응적으로 측정 및 보상하는 것이 가능하다. 지방 및 물 조직(fat and water tissue)의 T₁ 값이 잘 특징지어지면 이러한 보정을 3차원(3D) 획득에 적용하는 것은 간단한다. 그럼에도 불구하고, MR 펄스 시퀀스 구현의 특이적 특성들 및 물과 지방의 T₁의 정량화의 불확실성은 신호 방정식(signal equations)의 유효성에 영향을 미칠 수 있으며 잔류 T₁ 바이어스로 이어질 수 있다.

지방 기준 지질 정량화는 T₁ 가중화 딕슨 이미징에서 지방 정량화를 가능케 하며, Hu(후)와 동료들 및 Dahlqvist Leinhard(달크비스트 라인하트)와 동료들에 의해 최초로 도입되었다(Hu 및 Nayak, 2008년; Dahlqvist Leinhard 외, 2008년). 이 정량화 방법은 순수 지방 조직의 지질 신호(lipid signal)를 사용하여 물과 지방 이미지들의 관찰된 신호 강도를 교정한다. 이는 딕슨 이미지들을 지방 이미지의 값 1이 지방 조직의 농도 100%에 대응하는 공통 강도 스케일로 변환한다. T₁ 가중화에 대한 불변성은 Peterson(피터슨) 외에 의해 증명되었다(Peterson 외, 2016년). 그 연구에서, 지방 기준 기법을 이용한 근육내 지방 조직 정량화는 방법들 사이에 매우 높은 일치성을 갖는 것으로 종래의 낮은 플립 각도 PDFF 추정에 대해 검증되었다. 최근에 Andersson(앤더슨)과 동료들은 골격근과 간 조직의 바이어스 필드(bias field) 추정을 위해 1.5T와 3.0T 양자 모두의 전신 이미징에서 지방 기준 기법을 추가로 검증하였다(Andersson 외, 2015). 또한, Heba(헤바)와 동료들은 MRS를 기준으로 사용하여 간 PDFF를 추정하기 위한 크기 기반의(magnitude-based) MRI의 정확도는 상이한 개수의 에코(echo)를 사용해도 변하지 않으며 가능한 대상 기반의 교락 인자(subject-based confounder)에 의해 영향을 받지 않는다고 판단했다(Heba 외, 2016년).

위에서 논의된 바와 같이, 예를 들면 간의 PDFF를 계산하기 위한 프레임워크에 대한 요구가 존재한다. 본 발명의 목적은 첨부된 독립 청구항에 따른 T₁ 가중 2점(two-point) 및 다점(multipoint) 딕슨 이미징에 기초한 PDFF의 계산을 위한 이러한 프레임워크를 제공하는 것이다. 본 발명의 실시예들은 첨부된 독립 청구항들에 의해 제공된다. 이에 의해 본 발명은 지방 신호와 물 신호 사이의 포화비(saturation ratio)를 이용한 보정 또는 지방 기준에 따라 획득된 지방 추정치의 직접 사용에 의해, 지방 기준 딕슨 이미징을 사용하여 장기(organ)의 PDFF의 정확한 추정을 위한 기술을 제공한다. 이는 위에서 논의한 바와 같이, 질환의 진단 및 치료를 위한 간 PDFF의 추정과 특히 관련이 있다.

PDFF를 계산하는 것은 본 발명에 따른 방법에서 지방과 물의 이미지들의 재구성이 지질 스펙트럼의 특성들 또는 재구성으로 인한 T₂ ^* 효과 및/또는 스펙트럼 분산 효과에 대해 보정될 수도 있고 보정되지 않을 수도 있음을 의미할 수 있다.

PDFF 계산을 수행하도록 구성된 PDFF 계산 장치는 필요한 컴퓨터 실행 가능 프로그램을 포함하며 계산에 필요한 입력이 제공되는 컴퓨터로 구성될 수 있다.

본 발명 및 그 실시예들은 지방 기준 지방 정량화를 기초로 제안된 프레임워크를 사용하여 T₁ 가중화 지방-물 분리 이미징에서 정확한 양성자 밀도 지방 분율(PDFF)의 추정이 달성될 수 있게 한다. 본 발명은 멀티스펙트럼 지질 모델(lipid model)없이 단순한 재구성을 이용하는 2점 딕슨(2PD) 자기 공명 이미징(MRI)이 고정 T2^* 보정을 사용하여 정확한 간 PDFF 추정에 사용될 수 있게 한다. 이는 간의 물 신호(liver water signal)의 개별 T2^* 값들을 고려함으로써 더욱 개선될 수 있다. 그러나 이는 인체의 다른 장기에도 또한 적용 가능하다.

지방 기준 정량화 기법은 2PD 지방 분획 기법과 비교하여 2PD PDFF 계산에서 T2^* 효과에 대해 훨씬 더 낮은 감도(sensitivity)를 나타낸다. T2^* 완화에 대한 이러한 저감된 감도는 지방 기준 계산이 분모(denominator)에 물 신호를 포함하지 않기 때문에 달성된다.

본 발명은 제안된 접근법을 사용하여 T1 포화 보정 2PD 획득을 이용하여 PDFF가 정확하게 추정될 수 있게 한다. 상이한 시퀀스들, 상이한 숨 참는 길이들, 및 엄격한 품질 관리를 충족하는 데이터세트들의 상이한 획득 코일(acquisition coils)로 획득된 간 PDFF에 대한 ±1.41 % 및 모든 데이터세트를 포함하는 분석에서의 ±1.44 %의 일치 한계(limits of agreement)가 본 발명에 의해 달성될 수 있는데, 이는 다른 최신 기술 구현을 이용하여 통상적으로 관찰되는 것보다 더 낮다.

본 발명을 사용하여 얻어진 결과는, 우측 간엽(liver lobe) 자기 공명 분광법(MRS)을 기준으로 사용하여 개량되지 않은 3.0T MRI를 사용하여 간 PDFF가 추정된 비알코올성 지방간 질환(NAFLD)을 가진 506명의 성인에 대한 그 소급 분석(retrospective analysis)의 Heba(헤바)와 동료들의 최근 연구의 결과(Heba 외, 2016년)와 비교될 수 있다. 이러한 이전 연구에서, PDFF MRI의 결과는 자기 공명 분광법(MRS)과 밀접한 일치를 보였으며, 스펙트럼 보정은 있었으나 T2^* 보정은 이루어지지 않은 지방 분율 측정에 기반한 2-에코 방법이 가장 덜 정확했다(Heba 외, 2016년).

본 발명은 간 지질(hepatic lipid) 스펙트럼에 의해 야기된 효과를 보상하는 대체 방법을 제공한다. 획득된 데이터에 기초한 지질 스펙트럼의 보정은, 특히 분석이 지질 T₂ ^* 및 물 T₂ ^* 완화의 추정과도 또한 관련되기 때문에 보통은 복잡한 프로세스이다(Qayyum 외, 2005년; Reeder 외, 2011년; Hu 외, 2011년). 여기서, 지질 스펙트럼 모델의 세부 사항들에 대한 가정은 이루어지지 않았다. 본 명세서에 기재된 방법을 사용하면, 유일한 기본적인 가정은 동상(in-phase) 및 역상(opposite-phase)의 이미징이 지방과 물에 대해 매우 특이적인 콘트라스트를 생성한다는 것과 지질 스펙트럼에 의해 야기된 관찰 지질 신호에 대한 영향은 기준 지방 조직 및 간 조직 양자 모두에서 유사하다는 것이다.

본 발명의 제1 양태에 따르면, 관심 영역(region of interest: ROI)에서의 지방 기준 지질 정량화를 기초로 기준 조직(reference tissue)의 결정을 사용하여, 물(water: W)과 지방(fat: F)이 분리된 자기 공명 이미징(MRI)으로부터 양성자 밀도 지방 분율(PDFF)을 계산하는 방법이 제공된다. 상기 방법은:

과 같이 PDFF를 결정하는 단계를 포함하며,

여기서,

F는 MRI로부터 제공되는 ROI에서의 지방 신호(fat signal)이고;

β_f는 기준 조직에서 및 ROI에서의 지방 신호들의 T1 포화 값들 사이의 비(ratio)를 제공하는 함수이며; 및

R은 지방과 물 신호들 각각의 포화도가 기준 조직에서의 지방의 포화도와 동일한 강도 스케일(intensity scale)에서의 지방과 물 신호들의 합(sum)의 표현이다.

상기 방법은 기준 조직에서 및 ROI에서의 지방 신호들의 T1 포화 값 사이의 비를 제공하는 함수인 β_f와 곱해지는 MRI로부터 제공되는 ROI의 지방 신호를 포함하는 것으로 기술될 수 있으며, 그 곱셈 결과는 기준 조직으로부터 외삽된(expolated) 지방 신호에만 영향을 미치는 포화 수준으로 지방과 물이 포화되는 강도 스케일에서의 지방과 물의 합의 신호 강도의 표현인 R로 나누어진다.

일 실시예에서, 상기 방법은 기준 조직에서의 지방 신호의 T1 포화 값을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 혹은, 이러한 결정은 사전에 이루어지며, 상기 방법은 기준 조직에서의 지방 신호의 T1 포화 값을 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 상기 방법은 일 실시예에서 PDFF의 결정에서 β_f에 사용될 ROI에서의 지방 신호의 T1 포화 값을 결정하는 단계, 혹은 ROI에서의 지방 신호의 이러한 T1 포화 값을 수신하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 방법은 PDFF의 결정을 위해 상기와 같이 정의된 R의 값을 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 혹은, 상기 방법은 R의 결정을 위한 입력을 수신하는 단계 및 상기 입력에 기초하여 R을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, R은 상기 방법이:

와 같이 PDFF를 결정하는 단계를 포함하도록 F_ref와 PDFF_ref 사이의 쿼터(quota)를 제공하며,

여기서,

F_ref는 기준 조직에서의 지방 신호이며; 및

PDFF_ref는 기준 조직의 개별 실험에 의해 또는 미리 결정된 상수로 제공되는 기준 조직의 PDFF이다.

이 실시예에 따른 방법은 F와 기준 조직에서의 지방 신호인 Fref 사이의 쿼터가 β_f 및 기준 조직의 개별 실험에 의해 또는 미리 결정된 상수로 제공되는 기준 조직의 PDFF인 PDFF_ref로 곱해지는 것으로 또한 기술될 수 있다. PDFF_ref와 F_ref의 값들은 일 실시예에서 PDFF의 결정에 사용되는 상기 방법의 단계에서 수신될 수 있다.

다른 실시예에서, 기준 조직에서 및 ROI에서의 지방 신호의 T1 포화 값들은 동일할 수 있으며, 그래서 β_f = 1을 제공할 수 있다.

또 다른 실시예에서, PDFF는 T₂ ^* 완화 효과(relaxation effects)에 대한 이전의 보정없이 지방 기준 2점 딕슨 획득(two-point Dixon acquisition)으로부터 결정될 수 있고, 기준 조직에서의 물 신호(W_ref)는 W_ref가 결과적인 T₂ ^* 완화 효과와 곱해질 때의 결과 값이 ROI에서의 물 신호가 2점 딕슨 획득을 사용한 ROI에서의 MRI로부터의 물 신호의 재구성인 ROI에서의 관찰된 물 신호(W_2PD)와 동일한 근사치를 제공하도록 낮을 수 있으며, 이에 의해 PDFF가

와 같이 계산되도록 제공하며,

여기서,

F_2PD는 ROI에서의 관찰된 지방 신호로서, 2점 딕슨 획득을 사용한 ROI에서의 MRI로부터의 지방 신호의 재구성이며;

T_ip은 ROI에서의 MRI로부터의 물과 지방 신호들의 물 + 지방 신호를 포함하는 동상(in-phase: IP) 성분의 에코 시간의 상수이고;

T₂ ^* _w는 2점 딕슨 분석으로부터 발생되는 ROI에서의 물의 T₂ ^* 완화 효과이며;

T_op는 ROI에서의 MRI로부터의 물과 지방 신호들 사이의 차이를 포함하는 이상(out-of-phase: OP) 성분의 에코 시간의 상수이고; 및

F_2PD,ref는 기준 조직의 관찰된 지방 신호로서, 2점 딕슨 획득을 사용한 기준 조직에서의 MRI로부터의 지방 신호의 재구성이다. 일 실시예에서, 상기 방법은 PDFF 결정에 사용될 F_2PD 및 F_2PD,ref 신호 값들을 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 방법은 PDFF 결정에 사용될 T_op 및 T_ip 시간 값들을 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 방법은 PDFF 결정에 사용될 T₂ ^* _W 값을 수신하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, T₂ ^* 완화 효과 값은 별도의 실험에서 결정될 수 있다.

다른 실시예에서, T₂ ^* 완화 효과 값은 모평균(population mean)에 기초한 상수로 설정될 수 있다.

또 다른 실시예에서, β_f는

와

의 쿼터일 수 있고, 여기서 α는 MRI 획득에서의 유효 플립 각도(effective flip angle)이며, T_R은 반복 시간이고, T_1f,ref는 기준 조직에서의 지방 신호에 대한 T1 값이며, T_1f,ROI는 ROI에서의 지방 신호에 대한 T1 값이다. 일 실시예에서, 상기 방법은 PDFF 결정에 사용될 T_R, T_1f,ref 및 T_1f,ROI 값들을 수신하는 단계를 포함할 수 있다.

다른 실시예에서, F_ref는 기준 조직에서의 지방 신호의 가중 보간(weighted interpolation)으로서 결정될 수 있다. 또한, 기준 조직에서의 지방 신호의 이러한 가중 보간을 제공하기 위해, "Romu(로무) T, Borga(보오가) M, Dahlqvist Leinhard(달크비스트 라인하트) O. MANA - 멀티스케일 적응 정규화 평균. Proceedings of the IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro, Chicago, USA, 2011년. 361-364쪽"에 제시된 방법이 이용될 수 있다.

일 실시예에서, R은

로 정의될 수 있고, 기준 조직에서 및 ROI에서의 지방 신호의 T1 포화 값은 동일하며, 그래서 β_f = 1을 제공하고, 이에 의해 상기 방법이

와 같이 PDFF를 결정하는 단계를 포함하도록 제공하며,

여기서,

W는 MRI에 의해 제공되는 ROI에서의 물 신호이고; 및

β_w는 기준 조직에서의 지방 신호의 T1 포화 값과 ROI에서의 물 신호의 T1 포화 값 사이의 비를 제공하는 함수이다. 일 실시예에서, 상기 방법은 기준 조직에서의 지방 신호의 T1 포화 값을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 혹은, 이러한 결정은 사전에 이루어지며, 상기 방법은 기준 조직에서의 지방 신호의 T1 포화 값을 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 상기 방법은 일 실시예에서 PDFF의 결정에서 β_f에 사용될 ROI에서의 지방 신호의 T1 포화 값을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 혹은, 이러한 결정은 사전에 이루어지며, 상기 방법은 ROI에서의 지방 신호의 T1 포화 값을 수신하는 단계를 포함할 수 있다.

또 다른 실시예에서, β_w는

를 결정함으로써 별도의 실험에서 결정될 수 있으며, 여기서 PDFF_ex는 별도의 실험에서 측정된 양성자 밀도 지방 분율이다. 별도의 실험에서 측정된 PDFF_ex는 결정될 β_w가 사용되는 PDFF 계산과 동일한 피험자에서 이루어지는 것이 바람직할 수 있으나 반드시 그러한 것은 아니다.

또 다른 실시예에서, PDFF_ex는 별도의 2점 딕슨 실험에 의해 제공될 수 있다. 그러면 β_w를 결정하기 위한 수학식은 다음을 결정함으로써 제공될 수 있다:

본 발명의 제2 양태에 따르면, 양성자 밀도 지방 분율(PDFF) 계산 장치가 제공되며, 이 계산 장치는 수신기와 프로세서를 포함한다. 수신기는 물(W)과 지방(F)이 분리된 자기 공명 이미징(MRI)을 수신하도록 구성될 수 있다. 프로세서는 수신된 물과 지방이 분리된 MRI에 기초하고, 관심 영역(ROI)에서의 지방 기준 지질 정량화를 기초로 기준 조직의 결정을 사용하여,

과 같이 PDFF를 결정하도록 구성될 수 있으며,

여기서,

F는 MRI로부터 제공되는 ROI에서의 지방 신호이고,

β_f는 기준 조직에서 및 ROI에서의 지방 신호들의 T1 포화 값들 사이의 비를 제공하는 함수이며; 및

R은 지방과 물 신호들 각각의 포화도가 기준 조직에서의 지방의 포화도와 동일한 강도 스케일에서의 지방과 물 신호들의 합의 표현이다. 수신기와 프로세서는 전술한 실시예들 중 어느 하나에 따라 엔티티(entities)를 수신하고 결정을 수행하도록 또한 구성될 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, PDFF 계산 장치(10)는 MRI 소스(20)로부터 입력을 수신할 수 있다. MRI 소스(20)는 ROI 및 기준 조직에 대해 물과 지방이 분리된 MR 데이터를 제공할 수 있다. PDFF 계산 장치(10)는 상기 실시예들 중 어느 하나에 따른 계산을 수행하도록 구성된 컴퓨터일 수 있다.

이하에서는, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 보다 상세하게 설명될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법의 개략적인 블록도를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 방법의 개략적인 블록도를 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 PDFF 계산 장치의 개략적인 블록도를 도시한다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예들에 따라 본 발명이 보다 상세하게 설명될 것이다. 하지만 본 발명은 많은 상이한 형태로 구현될 수 있으며 본 명세서에 명시된 실시예에 국한되는 것으로 해석되어서는 안 되며; 오히려, 이들 실시예는 본 개시가 철저하고 온전하며, 본 발명의 범위를 본 기술분야의 통상의 기술자에게 온전히 전달하도록 제공된다.

신호 모델

T₂ ^* 및 지질 스펙트럼 효과를 고려한 후의 스포일드 그래디언트 에코(spoiled gradient echo) 물-지방 분리 이미지 재구성에서, 물(W)과 지방(F)의 신호는 다음의 수학식으로 표현될 수 있는데:

및

여기서 W_unsat 및 F_unsat는 불포화 물 및 지방의 신호이고, s_w 및 s_f는 로컬 플립 각도 α, 반복 시간 TR, 및 물과 지방에 대한 조직 종속 T₁ 값들, T_1w 및 T_1f에 종속적인 물 및 지방의 포화 계수(saturation factor)이다. α의 정확한 값은 사전 스캔 성능과 무선 주파수 펄스 프로파일의 특성들에 의존하므로 미지(unknown)임에 유의해야 한다.

조직의 지방 함량을 정량화하기 위해, 불포화 F_unsat은 지방 양성자의 수 외에도 일련의 미지의 인자들에 의존하므로 불충분하다. 양성자 밀도 지방 분획법(PDFF)은 이들 미지의 인자들에 대한 불변성의 정량적 지방 함량 기법이다. PDFF 이미징에서 F_unsat은 불포화 동상(in-phase) 신호 기준, IP_unsat = F_unsat + W_unsat을 사용하여 교정되는데, 예를 들면 PDFF는 다음의 수학식과 같이 정의된다:

F_unsat과 IP_unsat에서 곱셈 계수는 동일하기 때문에, PDFF는 MRI 가시성의(visible) 지방 및 물 양성자의 합에 대한 MRI 가시성의 지방 양성자의 분율이다. 또한 PDFF는 불포화 MRI 신호를 기반으로 하므로, 획득 파라미터는 예를 들면, 낮은 플립 각도를 선택함으로써 s_w ≒ s_f가 되도록 설정되어야 한다. 혹은, s_w와 s_f 사이의 비(ratio)를 결정하기 위해 추가 이미지들이 수집되어야 한다.

대체의 정량적 기법은 지방 신호 F_ref를 사용하여 F가 교정되는 지방 기준의 MRI이다(Romu 외, 2011년; Dahlqvist Leinhard 외, 2008). 그 이점은 F_ref가 F와 동일한 s_f에 의해 영향을 받는다고 가정하면 이러한 측정은 물과 및 지방의 포화에 불변성이라는 것이다. 하지만, 지방 기준 신호는 기준에서의 지방 양성자의 수에 대해 측정 포인트에서의 지방 양성자의 수에 대응하며, 그래서 PDFF와는 동일하지 않다. 지방 기준 신호를 PDFF로 변환하기 위해, 지방 포화 계수 S_f,R로 포화되는 예를 들면, 다음과 같은 동상 기준(in-phase reference) R이 존재한다고 가정한다:

그러면, PDFF 수학식은 다음과 같이 표현될 수 있다:

여기서 계수:

는 측정된 지방 신호와 기준 사이의 포화도에 있어서의 임의의 차이를 보정한다. 또한 R의 포화도가 지방 신호의 포화도와 유사하면, β ≒ 1이다.

지방 기준 신호를 PDFF와 연관짓기

지방 기준 지질 정량화에서, 신호 기준은 피험자 내의 순수한 지방 조직의 영역들로부터 획득되며 전체 이미지 볼륨에 걸쳐 보간된다(Romu 외, 2011년; Dahlqvist Leinhard 외, 2008년). 지방 기준 신호를 PDFF로 변환하기 위해, F_ref가 기준 조직의 지방 신호를 나타내도록 하고 R의 포화도를 F_ref의 포화 레벨, 즉 S_f,ref = S_f,R로 설정한다. 그에 따라, 기준 조직의 PDFF는 F_ref·R^-1과 동일하며, 그래서 R = Fref·PDFF_ref ^-1이 되며, 측정 포인트에서의 PDFF를 기술하는 수학식 5는 그래서 다음과 같이 공식화될 수 있는데(도 1 및 도 2 참조):

여기서 F·F_ref ^-1은 지방 기준 신호, 예를 들면 보간된 지방 기준 신호에 의해 교정된 미가공 지방 신호(raw fat signal)이다. 이는 도 1과 도 2에 또한 도시되어 있다.

수학식 7의 의의는 지방 기준 분석에서 교정된 지방 신호가 지방 기준 조직의 PDFF 및 기준에 대한 지방 포화도의 임의의 차이를 조정함으로써 PDFF로 변환될 수 있다는 것이다. 또한 지방 포화도가 기준과 유사하면, 지방 기준 PDFF는 다음과 같이 계산될 수 있다:

2점 딕슨(2PD) 이미징에서 발생하는 효과의 조정

2PD 분석에서, OP 이미지의 위상 감지(phase-sensitive) 재구성 후 지방 및 물 이미지 성분들의 단순 재구성을 사용함으로써, 관찰된 지방 신호는 다음과 같이 주어지며:

여기서 t_f ⁺는 지방의 T₂ ^* 완화 T_2,f ^*, 지방의 스펙트럼 분산 d, 및 에코 시간 T_op 및 T_ip의 함수이다. 유사하게, t_w ^-는 T₂ ^* _,w의 함수로서의 물 신호 및 에코 시간 T_op 및 T_ip에 의해 초래되는 크로스토크(crosstalk)를 기술한다. 유사하게, 관찰된 물 신호는 다음과 같이 주어진다:

2점 딕슨 이미징을 사용하여 추정된 해당 신호로, 수학식 8에서 PDFF에 대해 해를 구하면, 다음과 같이 주어진다:

또한, 지방 조직에서 F_2PD,ref ≫ W_ref·t_w ^- _.ref이며 유사한 T₂ ^* 효과 F_2PD 및 F_2PD,ref 즉, t_f ⁺ ≒ t_f ⁺ _,ref를 가정하면, 수학식 11은 다음과 같이 근사화될 수 있으며:

여기서는 T₂ ^* _,w와 PDFF_ref 만이 미지의 값이다.

T ₁ 포화 딕슨 이미징에서의 PDFF의 정량화

T₁ 포화 딕슨 이미징에서의 PDFF의 정량화를 위해 2가지 상이한 구현이 이용될 수 있다.

구현 1. T ₂ ^* 완화 및 지방 조직 물 농도의 영향에 대한 보정을 갖는 지방 기준 딕슨 이미징.

PDFF가 수학식 12와 같이 주어지도록 T₁ 포화 2PD를 가정하자. 또한, 수학식 12에서 T₂ ^* _,w와 PDFF_ref의 값들이 별도의 실험에서 개별 수준으로 결정되거나, 일정하다고 가정하여 모평균(population mean)으로 설정될 수 있다.

구현 2. 지방 기준 딕슨 이미징에 기초한 T ₁ 포화 보정을 갖는 물 기준 T ₂ ^* 보정 딕슨 이미징.

지방과 물 사이의 포화비(saturation ratio), β_w = s_f/s_w가 알려진 경우, T₂ ^* 및 스펙트럼 분산 효과에 대해 보정된 T₁ 포화 딕슨 획득의 PDFF는 다음과 같이 주어진다:

그리고 나서 포화비 β_w는 다음의 수학식을 β_w에 대해 최소화함으로써 지방 기준 PDFF_2PD와 같은 별도의 PDFF 실험을 기초로 결정될 수 있는데,

이는 물 기준 획득에서의 PDFF와 지방 기준 T₂ ^* 보정 2PD 획득으로부터의 PDFF_2PD 사이에 관찰된 차이를 최소화한다.

도 3은 MRI 소스(20)로부터 입력을 수신하는 PDFF 계산 장치(10)를 도시하며, 입력은 물과 지방이 분리된 MR 이미징이다. PDFF 계산 장치(10)는 수신기(12)와 프로세서(14)를 포함한다. 수신기는 MRI 소스(20)로부터 입력을 수신하도록 구성된다. 프로세서는 전술한 방법에 따라 PDFF를 결정하도록 구성된다. 수신기(12)는 또한 프로세서에 의한 결정에 사용될 기준 조직의 PDFF 형태의 입력을 또한 수신할 수 있다.

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도면 및 명세서에서, 본 발명의 바람직한 실시예 및 예가 개시되었으며, 특정 용어들이 사용되고 있으나, 이들은 일반적이며 설명적인 의미로만 사용되고 제한을 목적으로 하지 않으며, 본 발명의 범위는 다음의 청구범위에 명시되어 있다.

Claims

관심 영역(region of interest: ROI)에서의 지방 기준 지질 정량화(fat-referenced lipid quantification)를 기초로 기준 조직(reference tissue)의 결정을 사용하여, 물(water)과 지방(fat)이 분리된 자기 공명 이미징(magnetic resonance imaging: MRI)으로부터 양성자 밀도 지방 분율(proton density fat fraction: PDFF)을 계산하는 방법으로서,
상기 방법은:

과 같이 PDFF를 결정하는 단계를 포함하며,
여기서,
F는 상기 MRI로부터 제공되는 상기 ROI에서의 지방 신호(fat signal)이고,
β_f는 상기 기준 조직에서 및 상기 ROI에서의 지방 신호들의 T1 포화 계수들 사이의 비(ratio, s_f,ref/s_f,ROI)를 제공하는 함수이며; 및
R은 상기 ROI에서의 불포화 지방과 물 신호들의 합(sum)이 상기 기준 조직에서의 지방의 포화 계수로 포화되고 난 후의 상기 합의 표현인,
방법.
제1 항에 있어서,
R은 상기 방법이:

와 같이 PDFF를 결정하는 단계를 포함하도록 F_ref와 PDFF_ref 사이의 쿼터(quota)를 제공하며,
여기서,
F_ref는 상기 기준 조직에서의 상기 지방 신호이며; 및
PDFF_ref는 상기 기준 조직의 개별 실험에 의해 또는 미리 결정된 상수로 제공되는 상기 기준 조직의 PDFF인,
방법.
제1 항 또는 제2 항에 있어서,
상기 기준 조직에서 및 상기 ROI에서의 상기 지방 신호의 T1 포화 계수들은 동일하며, β_f = 1을 제공하는,
방법.
제2 항에 있어서,
상기 PDFF는 T₂ ^* 완화 효과(relaxation effects)에 대한 이전의 보정없이 지방 기준 2점 딕슨 획득(two-point Dixon acquisition)으로부터 결정되고, 상기 기준 조직에서의 물 신호(W_ref)는 W_ref가 상기 T₂ ^* 완화 효과와 곱해질 때의 결과 값이 상기 ROI에서의 물 신호가 상기 ROI에서의 관찰된 물 신호(W_2PD)와 동일하게 되는 근사치를 제공하도록 낮게 되고, 상기 W_2PD는 상기 ROI에서의 상기 MRI로부터의 물 신호(W)를 2점 딕슨 획득을 사용하여 재구성한 값이고, 이에 의해 상기 PDFF가

와 같이 계산되도록 제공하며,
여기서,
F_2PD는 상기 ROI에서의 관찰된 지방 신호로서, 2점 딕슨 획득을 사용한 상기 ROI에서의 상기 MRI로부터의 상기 지방 신호(F)의 재구성이며;
T_ip은 상기 ROI에서의 상기 MRI로부터의 상기 물과 지방 신호들의 물 + 지방 신호를 포함하는 동상(in-phase: IP) 성분의 에코 시간의 상수이고;
T₂ ^* _{, w}는 2점 딕슨 분석으로부터 발생되는 상기 ROI에서의 물의 T₂ ^* 완화 효과이며;
T_op는 상기 ROI에서의 상기 MRI로부터의 상기 물과 지방 신호들 사이의 차이를 포함하는 이상(out-of-phase: OP) 성분의 에코 시간의 상수이고; 및
F_2PD,ref는 상기 기준 조직의 관찰된 지방 신호로서, 상기 기준 조직에서의 상기 MRI로부터의 상기 지방 신호를 2점 딕슨 획득을 사용하여 재구성한 값인,
방법.
제4 항에 있어서,
상기 T₂ ^* _{, w} 완화 값은 상기 2점 딕슨 획득과는 별개로, 별도의 실험에서 결정되는,
방법.
제4 항에 있어서,
상기 T₂ ^* _{, w} 완화 값은 측정된 T₂ ^* _{, w}의 모평균(population mean)에 기초한 상수로 설정되는,
방법.
제1 항, 제2 항, 제4 항 내지 제6 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 물과 지방이 분리된 이미징은 스포일드 그래디언트 에코(spoiled gradient echo) 물-지방 분리 이미지 재구성이며,
β_f는 쿼터 s_f,ref/s_f,ROI이고,
s_{f, ref}는
이고,
s_{f, ROI}는
이고,
여기서 α는 상기 MRI의 획득에서의 유효 플립 각도(effective flip angle)이며, T_R은 반복 시간이고, T_1f,ref는 상기 기준 조직에서의 상기 지방 신호에 대한 T1 값이며, T_1f,ROI는 상기 ROI에서의 상기 지방 신호에 대한 T1 값인,
방법.
제2 항, 제4 항 내지 제6 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 F_ref는 상기 기준 조직에서의 상기 지방 신호의 가중 보간(weighted interpolation)으로서 결정되는,
방법.
제1 항에 있어서,
R은
로 정의되고, 상기 기준 조직에서 및 상기 ROI에서의 상기 지방 신호의 T1 포화 계수들은 동일하며, β_f = 1을 제공하고,
이에 의해 상기 방법이

와 같이 PDFF를 결정하는 단계를 포함하도록 제공하며,
여기서,
W는 상기 MRI에 의해 제공되는 상기 ROI에서의 물 신호이고; 및
β_w는 상기 기준 조직에서의 상기 지방 신호의 T1 포화 계수와 상기 ROI에서의 상기 물 신호의 T1 포화 계수 사이의 비(ratio, s_f,ref/s_f,ROI)를 제공하는 함수인,
방법.
제9 항에 있어서,
β_w는

를 결정함으로써 별도의 실험에서 결정되며,
여기서 PDFF_ex는 상기 물과 지방이 분리된 MRI로부터의 획득과는 별개로, 별도의 실험에서 측정된 양성자 밀도 지방 분율인,
방법.
제10 항에 있어서,
PDFF_ex는 상기 물과 지방이 분리된 MRI로부터의 획득과는 별개로, 별도의 2점 딕슨 실험에 의해 제공되는,
방법.
양성자 밀도 지방 분율(PDFF) 계산 장치로서,
물과 지방이 분리된 자기 공명 이미징(MRI)을 수신하도록 구성된 수신기; 및
수신된 상기 물과 지방이 분리된 MRI에 기초하고, 관심 영역(ROI)에서의 지방 기준 지질 정량화를 기초로 기준 조직의 결정을 사용하여,

과 같이 상기 PDFF를 결정하도록 구성된 프로세서:
를 포함하며,
여기서,
F는 상기 MRI로부터 제공되는 상기 ROI에서의 지방 신호이고,
β_f는 상기 기준 조직에서 및 상기 ROI에서의 지방 신호들의 T1 포화 계수들 사이의 비(ratio, s_f,ref/s_f,ROI)를 제공하는 함수이며; 및
R은 상기 ROI에서의 불포화 지방과 물 신호들의 합이 상기 기준 조직에서의 지방의 포화 계수로 포화되고 난 후의 상기 합의 표현인,
장치.
제12 항에 있어서,
R은 상기 프로세서가:

와 같이 PDFF를 결정하도록 F_ref와 PDFF_ref 사이의 쿼터를 제공하며,
여기서,
F_ref는 상기 기준 조직에서의 상기 지방 신호이며; 및
PDFF_ref는 상기 기준 조직의 개별 실험에 의해 또는 미리 결정된 상수로 제공되는 상기 기준 조직의 PDFF인,
장치.
제12 항 또는 제13 항에 있어서,
상기 기준 조직에서 및 상기 ROI에서의 상기 지방 신호의 T1 포화 계수들은 동일하며, β_f = 1을 제공하는,
장치.
제13 항에 있어서,
상기 프로세서는 T₂ ^* 완화 효과에 대한 이전의 보정없이 지방 기준 2점 딕슨 획득으로부터 PDFF를 결정하도록 구성되고, 상기 기준 조직에서의 물 신호(W_ref)는 W_ref가 상기 T₂ ^* 완화 효과와 곱해질 때의 결과 값이 상기 ROI에서의 물 신호가 상기 ROI에서의 관찰된 물 신호(W_2PD)와 동일하게 되는 근사치를 제공하도록 낮게 되고, 상기 W_2PD는 상기 ROI에서의 상기 MRI로부터의 물 신호(W)를 2점 딕슨 획득을 사용하여 재구성한 값이고, 이에 따라 상기 PDFF가 상기 프로세서에 의해

와 같이 결정되도록 제공하며,
여기서,
F_2PD는 상기 ROI에서의 관찰된 지방 신호로서, 2점 딕슨 획득을 사용한 상기 ROI에서의 상기 MRI로부터의 상기 지방 신호(F)의 재구성이며;
T_ip은 상기 ROI에서의 상기 MRI로부터의 상기 물과 지방 신호들의 물 + 지방 신호를 포함하는 동상(in-phase: IP) 성분의 에코 시간의 상수이고;
T₂ ^* _{, w}는 2점 딕슨 분석으로부터 발생되는 상기 ROI에서의 물의 T₂ ^* 완화 효과이며;
T_op는 상기 ROI에서의 상기 MRI로부터의 상기 물과 지방 신호들 사이의 차이를 포함하는 이상(out-of-phase: OP) 성분의 에코 시간의 상수이고; 및
F_2PD,ref는 상기 기준 조직의 관찰된 지방 신호로서, 상기 기준 조직에서의 상기 MRI로부터의 상기 지방 신호를 2점 딕슨 획득을 사용하여 재구성한 값인,
장치.
제15 항에 있어서,
상기 T₂ ^* _{, w} 완화 값은 상기 2점 딕슨 획득과는 별개로, 별도의 실험에서 결정되는,
장치.
제15 항에 있어서,
상기 T₂ ^* _{, w} 완화 값은 측정된 T₂ ^* _{, w}의 모평균에 기초한 상수로 설정되는,
장치.
제12 항, 제13 항, 제15 항 내지 제17 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 물과 지방이 분리된 이미징은 스포일드 그래디언트 에코 물-지방 분리 이미지 재구성이며,
β_f는 쿼터 s_f,ref/s_f,ROI이고,
s_f,ref는
이고,
s_f,ROI는
이고,
여기서 α는 상기 MRI의 획득에서의 유효 플립 각도이며, T_R은 반복 시간이고, T_1f,ref는 상기 기준 조직에서의 상기 지방 신호에 대한 T1 값이며, T_1f,ROI는 상기 ROI에서의 상기 지방 신호에 대한 T1 값인,
장치.
제13 항, 제15 항 내지 제17 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 F_ref는 상기 기준 조직에서의 상기 지방 신호의 가중 보간으로서 결정되는,
장치.
제12 항에 있어서,
R은
로 정의되고, 상기 기준 조직에서 및 상기 ROI에서의 상기 지방 신호의 T1 포화 계수들은 동일하며, β_f = 1을 제공하고, 이에 의해 상기 프로세서가

와 같이 PDFF를 결정하도록 구성되게 제공하며,
여기서,
W는 상기 MRI에 의해 제공되는 상기 ROI에서의 물 신호이고; 및
β_w는 상기 기준 조직에서의 상기 지방 신호의 T1 포화 계수와 상기 ROI에서의 상기 물 신호의 T1 포화 계수 사이의 비(ratio, s_f,ref/s_f,ROI)를 제공하는 함수인,
장치.
제20 항에 있어서,
β_w는

를 결정함으로써 별도의 실험에서 결정되며,
여기서 PDFF_ex는 상기 물과 지방이 분리된 MRI로부터의 획득과는 별개로, 별도의 실험에서 측정된 양성자 밀도 지방 분율인,
장치.
제21 항에 있어서,
PDFF_ex는 상기 물과 지방이 분리된 MRI로부터의 획득과는 별개로, 별도의 2점 딕슨 실험에 의해 제공되는,
장치.