KR20030071833A - 고정밀한 코일감도맵을 사용한 패러렐 ｍｒ이미징 - Google Patents

고정밀한 코일감도맵을 사용한 패러렐 ｍｒ이미징 Download PDF

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KR20030071833A
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곤잘레스발레스터미겔안헬
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Abstract

본 발명은 고정밀도한 코일감도 맵을 사용한 패러렐 ＭＲ이미징에 관한 것으로, 멀티코일 고속촬상에 사용하는 복수의 RF코일(요소 코일)로 이루어진 멀티코일의 감도분포가 추정되고, 복수의 RF코일의 화상(C1~C3)으로부터 각각, 초기감도맵(M1~M3)이 생성되며, 타겟 데이터인 초기감도맵(M1~M3)에 TPS(thin-plate splines)를 피팅하여 언폴딩용 감도맵(M1'~M3')이 추정되고, TPS의 피팅시에 컨트롤점의 자동배치, 화상외부로의 타겟점의 추가, 이미 알고 있는 모델의 이용, MR데이터의 절대값 성분 및 위상성분 중 적어도 한쪽으로의 피팅 등의 기능이 발휘되고, 이에 의해 불충분한 에코 데이터밖에 수집되지 않는 촬상부위이어도 멀티코일을 이루는 복수의 요소 코일 각각의 감도맵이 고정밀하게 추정되는 것을 특징으로 한다.

Description

고정밀한 코일감도맵을 사용한 패러렐 ＭＲ이미징{PARALLEL MR IMAGING USING HIGH-PRECISION COIL SENSTIVITY MAP}
자기공명 이미징은 정자장 중에 놓인 피검체의 원자핵 스핀을 그 라머 주파수의 고주파 신호로 자기적으로 여기하고, 상기 여기에 따라 발생하는 MR신호로부터 화상을 재구성하는 촬상법이다.
상기 자기공명 이미징의 분야에서 최근, 특히 고속촬상의 연구가 활발해지고 있다. 상기 일례로서 복수의 RF코일을 사용하는, 총칭적으로 패러렐 MR이미징(Parallel MR Imaging)법이라고 불리는 고속촬상법이 알려져 있다. 상기 패러렐 MR이미징법은 역사적으로는 멀티코일 고속촬상법, PPA(Partially Parallel Acquisition)법, 또는 서브인코딩(subencoding)법이라고도 불리고 있다.
상기 패러렐 MR 이미징에는 여러가지의 형태가 채용된다. 초기에는 예를 들어 논문 "Carlson J.W. and Minemura T., Image Time Reduction Through MultipleReceiver Coil Data Acquisition and Image Reconstruction, MRM 29:681-688, 1993"이나 "Ra J.B. and Rim C.Y., Fast Imaging Using Subencoding Data Sets From Multiple Detectors, MRM 30:142-145, 1993"이 제안되어 있다.
또한, 상기 초기의 수법을 개량한 많은 수법이 제안되어 있다. 그 중에는 논문 "Sodikson D.K. and Manning W.J., Simultaneous Acquisition of Spatial Harmonics(SMASH): Fast Imaging with Radiofrequency Coil Arrays, MRM 38:591-603, 1997"에서 알려진 SMASH법이나, 논문 "Pruessman K.P., Weiger M., Scheidegger M.B., and Boesiger P., SENSE: Sensitivity Encoding for Fast MRI, MRM 42: 952-962, 1999"에서 알려진 SENSE법이 있다.
이들의 패러렐 MR이미징법에서는 기본적으로 복수의 RF 코일(요소 코일)로 이루어진, 소위, 멀티코일을 사용하여 각 코일에 동시에 에코신호가 수신되고, 각 RF코일의 수신에코신호로부터 독립적으로 화상 데이터가 생성된다. 이와 같이 복수의 RF코일에서 동시에 수신하는 조건에서, 각 RF코일에 대응한 인코드수를, 화상 재구성에 필요한 소정 인코드수의 RF코일수분의 1로 감소시킨다. 이에 의해, 각 RF코일마다 생성한 화상의 FOV는 작아지고 스캔시간은 감소되지만, 화상단에는 꺾임(wrap-around 또는 folding 이라고 불린다)이 발생하고 있다.
도 1에, 상기 패러렐 MR이미징법을 사용하고, 요소코일수=2의 경우에 수집되는 화상의 예를 도시한다. 도 1(a) 및 (b)는 각 요소코일에서 얻어진 화상을 각각 나타낸다.
상기 패러렐 MR이미징법의 경우, 복수의 RF코일의 감도가 각각 다른 것을 이용하여, 후처리로서의 언폴딩(unfolding)처리가 실시되고, 그들 복수매의 화상이 최종 풀 FOV(시야)의 화상에 합성된다. 상기 언폴딩 처리에는 RE코일(요소코일)의 공간적인 감도맵이 사용된다. 이와 같이 패러렐 MR 이미징법에 의해, 스캔의 고속화를 도모함과 동시에(고속촬상), 예를 들어 복부 전체와 같이 넓은 시야의 최종화상을 얻을 수 있다.
감도맵은 각각의 MR촬상마다, 본 스캔 전에 구해 둘 필요가 있다. 구체적으로는 프리스캔을 실시하여 얻은 화상 데이터로부터 소정 연산을 실시하여 감도 데이터를 얻는다. 상기 감도 데이터에는 또한 로우패스 필터처리가 실시되거나, 다항식 폴딩 처리가 실시되며, 언폴딩 처리에 사용하는 감도맵이 얻어진다. 또한, 내부삽입, 외부삽입법도 적용된다.
그러나, 상술한 각 RF코일의 감도정보(즉, 에코 신호)는 에코신호원이 존재하는 영역으로부터는 풍부하게 얻어지지만, 에코신호원이 존재하지 않는 영역, 예를 들어 피검체 외부의 영역이나 폐야(肺野)야 등으로부터는 적다. 이 때문에, 상술한 로우패스 필터처리나 다항식 피팅 처리는 예를 들어 폐야를 촬상부위로 하는 경우와 같이, 수집되는 에코 데이터(원데이터)가 불충분한 부분으로부터 얻은 화상에는 적용하기 어렵고, 또한 외부삽입의 경우에도 외부삽입할 수 있는 영역이 작고, 감도분포 데이터를 고정밀도로 확장하는 것이 곤란한 경우가 많았다.
또한, 로우패스필터 처리나 다항식 피팅처리를 실시하면, 화상의 주변부에서는 데이터가 발산하여 이상값을 나타내는 경우가 많으므로, 안정된 매끄러운 감도맵을 얻는 것은 어려웠다.
따라서, 정밀도가 낮고 또한 매끄러움이 적은 감도맵을 사용하여 언폴딩 처리가 강요되므로, 최종적으로 얻어지는 풀 FOV의 합성화상에서도 허상이 남는 등, 화질이 나쁘고 묘출성능이 낮은 화상밖에 얻어지지 않는다는 문제가 있었다.
본 발명은 피검체내의 자화 스핀의 자기공명 현상에 기초하여 상기 피검체 내부를 촬상하는 자기공명 이미징(MRI)에 관한 것으로, 특히 복수의 코일요소로 이루어진 멀티코일을 사용한 고속 MR촬영(패러렐 MR 이미징)할 때에 필요한 코일 감도 분포추정장치 및 그 추정방법에 관한 것이다.
도 1은 멀티코일 고속촬상법 중 한 형태인 패러렐 MR 이미징에 의해 얻어진 종래 화상의 일례를 도시한 도면(사진에 나타낸 도면),
도 2는 본 발명의 실시형태에 관한 MRI장치(코일감도분포 추정장치를 기능적으로 포함)의 구성예를 도시한 기능 블럭도,
도 3은 패러렐 MR이미징에 의해 최종 풀 FOV의 MR화상을 얻기까지의 순서의 개요를 도시한 도면,
도 4는 언폴딩 처리에 사용하는 감도맵을 추정할 때까지의 순서의 개요를 도시한 차트,
도 5는 초기 감도맵을 연산하기 까지의 순서의 개요를 도시한 차트,
도 6은 코일 화상으로서의 FOV화상과, 상기 화상으로부터 생성되는 초기감도맵을 예시하는 도면(사진에 나타낸 도면),
도 7은 TPS의 일례를 설명하는 도면,
도 8은 TPS 피팅 순서의 개요를 도시한 도면,
도 9는 타겟점을 선택하는 순서의 개요를 도시한 도면,
도 10은 TPS에 의한 피팅처리의 특징점을 예시하여 도시한, 처리의 개략 플로우차트,
도 11은 그리드(컨트롤점)의 자동배치의 한 형태를 설명하는 도면,
도 12a 내지 도 12c는 TPS의 컨트롤점을 설정하는 다른 형태를 설명하는 도면,
도 13a 및 도 13b는 화상의 외부의 타겟점을 추가 배치하는 모습을 예시한 도면,
도 14a 내지 도 14c는 TPS 피팅에 기존 정보를 이용하는 한 형태를 설명하는 도면,
도 15는 초기 감도맵과 언폴딩용 감도맵의 일례를 도시한 화상의 도면(사진에 나타낸 도면),
도 16은 언폴딩 결과를 예시한 화상의 도면(사진에 나타낸 도면),
도 17은 3차원의 TPS에 의한 피팅을 실시할 때의, 패러렐 MR이미징에 의해 최종 풀 FOV의 MR화상을 얻기까지의 순서의 개요를 도시한 도면, 및
도 18은 3차원의 TPS에 의한 피팅을 실시했을 때의 화상을 예시한 도면(사진에 나타낸 도면)이다.
본 발명은 이와 같은 종래 기술이 안고 있는 문제를 타파하기 위해 이루어진 것으로, 충분하지 못한 에코 데이터밖에 수집되지 않은 촬상부위(즉, 전혀 에코신호가 나오지 않거나 또는 낮은 신호값의 에코신호 밖에 나오지 않는 영역을 포함하는 촬상부위)이어도, 멀티코일을 이루는 복수의 요소코일 각가의 감도맵을 고정밀하게 추정하는 것을 그 목적으로 한다. 또한, 그와 같은 추정기능을 갖는 자기공명 이미징 장치를 제공하는 것을 다른 목적으로 한다.
상술한 목적을 달성하기 위해 본 발명에 관한 코일 감도분포 추정장치는 패러렐 MR 이미징에 사용하는 복수의 RF 코일로 이루어진 멀티코일의 초기감도 맵을 생성하는 생성수단과, 상기 초기감도 맵을 GCS(Global Coverage Splines)에서 피팅하여 언폴딩용 감도맵을 얻는 피팅 수단을 구비한 것을 특징으로 한다.
예를 들어, 상기 생성수단은 상기 복수의 RF 코일의 각각에 의해 수집된 화상의 화소값을 평방 제곱합 등의 합성처리를 하여 상기 초기감도맵을 생성하는 수단이다. 또한, 상기 생성수단은 전신용 코일에 의해 수집된 화상을 상기 초기감도맵으로서 사용하는 수단이어도 좋다.
또한 예를 들어, 상기 피팅수단은 상기 GCS의 베이스 함수의 자동위치를 결정하고, 상기 피팅 처리시에서의 타겟점의 화상 외측으로의 부가, 및 상기 풀감도맵에 관한 이미 알고 있는 정보의 편입 중, 적어도 하나의 처리를 실행하는 수단을 갖는다. 이 경우, 예를 들어 상기 피팅수단은 상기 GCS의 베이스 함수의 자동 위치결정 처리를 실행하는 수단을 갖고, 상기 실행수단은 격자점을 컨트롤점으로 하는 그리드를 사용한 자동 위치결정 처리를 실시하는 수단이다.
또한, 바람직한 일례에 의하면 상기 생성수단 및 피팅수단은 MR데이터의 절대값 성분 및 위상성분 중 어느 한쪽 또는 양쪽에 대해서 실행하도록 구성된다.
또한, 본 발명에 관한 코일감도분포 추정방법은 패러렐 MR 이미징에 사용하는 복수의 RF 코일로 이루어진 멀티코일의 감도분포를 추정하는 방법이다. 이 방법은 멀티코일의 초기감도맵을 생성하고, 초기감도맵을 GCS에서 피팅하여 언폴딩용 감도맵을 얻는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 관한 자기공명 이미징 장치는 복수의 RF 코일로 이루어진 멀티코일을 사용하여 피검체의 MR화상을 얻는 장치이고, 상기 멀티코일의 복수의 RF코일을 통하여 수신하는 프리 스캔의 에코 데이터에 기초하여 상기 RF코일 각각의 제 1 감도맵을 개별적으로 생성하는 제 1 생성수단과, 상기 제 1 감도맵의 각각을 GCS(Global Coverage Splines)에서 피팅하여 제 2 감도맵을 개별적으로 생성하는 제 2 생성수단과, 상기 멀티코일의 복수의 RF코일을 통하여 수신하는 패러렐 MR 이미징에 의한 스캔의 에코 데이터를 재구성하는 재구성 수단과, 상기 재구성 수단에 의해 재구성된 화상에 상기 제 2 감도맵을 사용하여, 언폴딩을 포함하는 처리를 실시하여 상기 MR화상을 얻는 화상취득수단을 구비한 것을 특징으로 한다.
예를 들어, 상기 제 1 생성수단은 상기 프리 스캔으로서 3차원 에코 데이터로 이루어진 볼륨 데이터를 얻는 스캔 수단과, 상기 볼륨 데이터에 기초하여 상기 각 RF코일의 3차원의 제 1 감도맵을 연산하는 연산수단을 구비하고, 상기 제 2 생성수단은 3차원의 상기 제 1 감도맵의 각각을 GCS에서 피팅하여 3차원의 상기 제 2 감도맵을 얻는 수단이다. 이 경우, 바람직하게는 상기 화상취득수단은 상기 재구성 수단에 의해 재구성된 화상에 따라서 단면의 감도맵을 3차원의 상기 제 2 감도맵으로부터 잘라 내는 절출수단과, 상기 절출수단에 의해 절출된 단면의 2차원맵을 사용하여 상기 언폴딩을 실시하는 언폴딩 수단을 구비한다.
또한, 본 발명에 관한 자기공명 이미징 장치는 다른 형태로서 정자장 내에 놓인 피검체에 패러렐 MR이미징법에 따라서 경사자장 및 고주파 신호를 인가하고, 이에 의해 상기 피검체로부터 발생하는 MR(자기공명)신호를 복수의 요소 코일로 이루어진 멀티코일에서 수신하고, 그 요소코일 각각에 의해 수신된 상기 MR신호에 기초하여 고속 촬상법에 의한 화상화를 실시하는 MRI(자기공명 이미징)장치이다. 이 장치에서는 상기 복수의 요소 코일에서 개별적으로 검출된 MR신호를 개별적으로 수신 처리하여 수신 데이터를 생성하는 수신기와, 상기 수신기에서 개별적으로 생성된 준비용 스캔시의 복수조의 수신 데이터로부터 상기 멀티코일의 초기 감도맵을 생성하는 기능, 상기 초기감도맵을 GCS에서 피팅하여 언폴딩용 감도맵을 얻는 피팅기능, 및 상기 수신기에서 개별적으로 생성된 이미징용 스캔시의 복수조의 수신 데이터와 상기 감도맵에 기초하여 상기 고속촬상법에 의한 화상을 생성하는 기능을 갖는 연산장치를 구비한다.
이와 같이, 초기감도맵을 GCS에서 피팅하여 최종 감도맵을 얻는 데에, 종래와 같이 단순한 로우패스 필터나 국지적인 다항식 피팅에 의한 리파인법과는 다르고, 불충분한 에코 데이터밖에 수집되지 않는 촬상부위(즉, 완전히 에코신호가 나오지 않거나 낮은 신호값의 에코신호 밖에 나오지 않는 영역을 포함하는 촬상부위)이어도 멀티코일을 이루는 복수의 요소 코일 각각의 언폴딩용 감도맵을 고정밀도로 추정할 수 있다. 이 추정은 2차원의 GCS에 의한 피팅이어도, 또한 3차원의 GCS에 의한 피팅이어도 실행할 수 있다.
또한, GCS(Global Coverage Splines)는 예를 들어 TPS(Thin-Plate Splines), B-splines, Bezier Surfaced 등, 넓은 영역에 걸쳐 피팅을 실시하는 것이면 좋다. 또한, 합성처리는 평방 제곱합(Square Root of Sum-of-Squares; 약칭 Sum-of-Squares(SoS)) 외에, 단순합 등의 합성법이어도 좋다.
또한, 본 발명에 관한 코일 감도추정의 수법은 페이즈드 어레이 코일(PAC)을 사용한 이미징(즉 패러렐 MR이미징은 아님)에서의 코일감도의 보정에 사용할 수도 있다.
이하, 본 발명에 관한 하나의 실시형태를 첨부도면에 기초하여 설명한다.
우선, 도 2를 참조하여 상기 실시형태에 관한 MRI(자기공명 이미징)장치를 설명한다. 또한, 상기 MRI장치는 본 발명에 관한 코일감도분포 추정장치를 기능적으로 포함한다.
상기 MRI장치는 멀티코일을 사용하여 고속촬상을 실시하고, 패러렐 MR이미징(parallel MR imaging)화상(PPA(partial parallel acquisition) 화상이라고도 불림)을 얻을 수 있는 장치이다. 도 2에 도시한 바와 같이, 상기 MRI장치는 피검체로서의 환자(P)가 위치하는 침대부와, 정자장을 발생시키는 정자장 발생부와, 정자장에 위치정보를 부가하기 위한 경사자장 발생부와, 고주파 신호를 송수신하는 송수신부와, 시스템 전체의 컨트롤 및 화상 재구성을 담당하는 제어·연산부를 구비하고 있다.
정자장 발생부는 예를 들어 초전도 방식의 자석(1)과, 상기 자석(1)에 전류를 공급하는 정자장 전원(2)을 구비하고, 피검체(P)가 들어가게 되는 원통형상의 개구부(진단용 공간)의 축방향(본 시스템에 설정된 직교 좌표축에서는 Z축방향에상당한다)으로 정전장(H0)을 발생시킨다. 또한, 상기 자석부에는 도시하지 않은 정자장 균일용 심 코일이 설치되어 있다.
침대부는 피검체(P)를 위치시킨 천판(14T)을 자석(1)의 개구부에 퇴피(退避) 가능하게 삽입할 수 있다. 상기 삽입은 침대구동장치(14D)에 의해 이루어진다. 침대 구동장치(14D)는 후술하는 호스트 계산기(6)로부터 주어지는 구동신호에 응답하여 천판(14T)을 그 길이방향(Z축방향)으로 이동시킬 수 있게 되어 있다. 피검체(P)는 일례로서 천판(14T)의 길이방향을 따라서 위치된다.
경사자장 발생부는 자석(1)에 조립된 경사자장 코일 유닛(4G)을 구비한다. 상기 경사자장 코일 유닛(4G)은 서로 직교하는 X, Y 및 Z축 방향의 경사자장을 발생시키기 위한 3조(종류)의 x, y, z 코일(도시하지 않음)을 구비한다. 상기 경사자장 발생부는 또한 x, y, z 코일에 전류를 공급하는 경사자장앰프(4)를 구비한다. 상기 경사자장앰프(4)는 후술하는 시퀀서(5)의 제어하에서, x, y, z 코일 각각에 경사자장을 발생시키기 위한 펄스 전류를 공급한다.
경사자장앰프(4)로부터 x, y, z 코일에 공급되는 펄스전류를 제어함으로써 물리축인 직교 3축 X, Y, Z 방향의 경사자장을 합성하고, 서로 직교하는 슬라이스 방향 경사자장(Gs), 위상 인코드 방향 경사자장(Ge), 및 판독방향(주파수 인코드 방향) 경사자장(Gr)의 각 논리축 방향을 임의로 설정·변경할 수 있다. 슬라이스 방향, 위상 인코드 방향 및 판독방향의 각 경사자장은 정자장(H0)에 중첩된다.
송수신부는 자석(1)의 내경 내의 촬상공간에서 피검체(P)의 근방에 설치되는RF 코일로서의 전신(WB)용 코일(7T) 및 멀티 코일(7R)과, 상기 두 코일(7T 및 7R)에 접속된 송신기(8T) 및 수신기(8R)를 구비한다.
전신용 코일(7T)는 상기 코일을 단독의 RF코일로서 사용할 때에는 송수신 겸용 코일로서 사용된다. 한편, 멀티 코일(7R)(수신코일)을 사용할 때에는 전신용 코일(7T)은 송신용 코일로서 사용된다.
멀티코일(7R)은 S/N을 높게 설정할 수 있는 어레이 타입의 수신 코일로서 구성되어 있고, 요소 코일을 이루는 복수의 RF코일(예를 들어 표면 코일)(7a, 7b, 7c)로 구성된다. 상기 복수의 RF코일(7a~7c)은 일례로서 촬상공간에서 Z축 방향으로 설치된다. 복수의 RF 코일(7a~7c)의 각각은 서로 독립하여 수신기(8R)에 접속된다.
또한, 멀티 코일(7R)은 반드시 복수개의 표면 코일로 이루어진 구조에 한정되지 않고, 복수개의 볼륨 코일로 구성되어 있어도 좋다. 또한, 멀티코일은 침대에 부착되어 있어도 좋고 피검체에 부착해도 좋다.
송신기(8T) 및 수신기(8R)는 후술하는 시퀀서(5)의 제어하에서 동작한다. 송신기(8T)는 피검체(P)의 자기화 스핀에 핵 자기공명(NMR)을 일으키기 위한 라머 주파수의 RF전류 펄스를 전신용 코일(7T)에 공급한다. 수신기(8R)는 전신용 코일(7T) 또는 멀티코일(7R)이 수신한 에코신호(고주파 신호)를 취입하고 에코 데이터(원 데이터)를 생성한다.
수신기(8R)은 구체적으로는 도 2에 도시한 바와 같이 전신용 코일측의 수신부와 멀티코일측의 수신부로 나누어져 있다.
전신용 코일측의 수신부는 전신용 코일(7T)에 접속된 듀플렉서(81)와, 상기 듀플렉서(81)에 접속된 프리앰프(82)와, 상기 프리앰프(82)의 수신신호를 받는 수신계 회로(83)를 구비한다. 듀플렉서(81)에는 송신기(8T)도 접속되어 있다.
이에 의해, 듀플렉서(81)는 송신시에는 송신기(8T)로부터의 송신구동 펄스를 전신용 코일(7T)을 향하여 통과시키는 한편, 수신시에는 전신용 코일(7T)이 검출한 에코신호를 프리앰프(82)를 향하여 통과시킨다. 프리앰프(82)는 수신 에코 신호를 전치 증폭하여 수신계 회로(83)에 보낸다. 수신계 회로(83)는 입력한 에코신호에 중간주파변환, 위상검파, 저주파 증폭, 필터링 등의 각종 신호처리를 실시한 후, A/D변환을 실시하여 에코 데이터(원 데이터)를 생성하고, 이것을 호스트 계산기(6)에 보낸다.
한편, 멀티 RF 코일측의 수신부는 RF코일(7a(~7c)) 마다 멀티코일(7R)로부터의 에코 신호를 받는 프리앰프(84A~84C)를 구비한다. 각 프리앰프(84A(~84C))의 출력은 수신계 회로(85A(~85C)를 통하여 호스트 계산기(6)에 이른다. 상기 수신계 회로(87A~87C)의 각각도 상술한 바와 동일하게, 입력한 에코 신호에 중간주파변환, 위상검파, 저주파 증폭, 필터링 등의 각종 신호처리를 실시한 후, A/D변환을 실시하여 에코 데이터를 생성하고 이것을 호스트 계산기(6)에 보낸다.
또한, 제어·연산부는 시퀀서(시퀀스 컨트롤러라고도 불림)(5), 호스트 계산기(6), 기억장치(11), 표시장치(12) 및 입력기(13)를 구비한다.
이 중, 호스트 계산기(6)는 그 내부 메모리 또는 기억장치(11)에 기억한 소프트웨어 순서에 기초하여, 시퀀서(5)에 준비용 프리 스캔(preparation scan) 및이미징용 본 스캔(imaging scan)의 펄스시퀀스 정보를 보냄과 동시에, 장치 전체의 동작을 통괄한다. 또한, 호스트 계산기(6)는 멀티코일(7R)의 RF 코일(7a~7c)의 감도맵을 추정하는 기능, 에코 데이터에 재구성 처리를 실시하여 화상 데이터를 연산하는 기능, 침대구동장치(14D)의 구동을 제어하는 기능 등을 갖는다. 상기 호스트 계산기(6)는 본 발명의 연산장치로서도 기능한다.
펄스 시퀀스 정보에 의한 스캔은 화상 재구성에 필요한 에코 데이터의 그룹를 수집하는 스캔이다. 펄스 시퀀스에는 3차원(3D) 스캔 또는 2차원(2D) 스캔의 시퀀스가 사용된다. 상기 펄스예의 형태로서는 SE(스핀 에코)법, FSE(고속 SE)법, FASE(고속 Asymmetric SE)법(즉, 고속 SE법에 하프푸리에법을 조합시킨 이미징법), EPI(에코 플래너 이미징)법, GE(그레디언트 에코)법, FFE(고속 FE)법, 세그먼티드 FFE법 등이 사용된다.
시퀀서(5)는 CPU 및 메모리를 구비하고 있고, 호스트 계산기(6)로부터 보내어 온 펄스 시퀀스 정보를 기억하고, 상기 정보에 따라서 경사 자장 앰프(4), 송신기(8T), 수신기(8R)의 동작을 제어한다. 펄스 시퀀스 정보라는 것은 일련의 펄스 시퀀스에 따라서 경사 자장 앰프(4), 송신기(8T) 및 수신기(8R)를 동작시키기 위해 필요한 모든 정보이고, 예를 들어 x, y, z 코일에 인가하는 펄스 전류의 강도, 인가시간, 인가 타이밍 등에 관한 정보를 포함한다.
멀티코일 고속촬상에서 재구성된 화상 및 합성된 화상의 데이터는 표시장치(12)에 표시됨과 동시에 기억장치(11)에 기억된다. 작동자가 희망하는 촬상조건, 펄스 시퀀스, 화상합성이나 차분연산에 관한 정보는 입력기(13)를 통하여호스트 계산기(6)에 입력된다.
다음에, 본 실시형태의 작용효과를 멀티코일(7R)의 감도맵의 작성을 중심으로 설명한다.
본 실시형태에서는 멀티코일 고속촬상은 도 3에 대략 도시한 순서로 실시된다.
우선, 이미징용 본 스캔전의 준비작업의 일환으로서 멀티코일(7R)의 각 RF코일의 감도맵을 추정하기 위한 프리 스캔이 소정 시퀀스로 실행된다(단계(S1)). 상기 프리스캔은 예를 들어 2차원의 스캔에 기초하여 FFE(Fast Field Echo)법 등의 고속 펄스 시퀀스를 이용하여 RF 코일(7a(~7c))마다 실시되고, 이에 의해 화상 재구성에 필요한 에코 신호가 수집된다.
프리 스캔에서 수집되고 수신기(8R)에서 처리된 에코 데이터는 호스트 계산기(6)에 의해 RF코일마다 실공간의 화상(C1~C3)으로 재구성된다(단계(S2: 도 4 및 도 5를 참조)). 다음에, 호스트 계산기(6)에 의해 상기 화상(C1~C3)의 데이터를 사용하여, 후술한 바와 같이 멀티코일(7R)을 이루는 RF 코일(7a~7c) 각각의 감도맵(M1'~M3')이 추정된다(단계(S3: 도 4 참조)). 상기 감도맵의 데이터는 기억장치(11)에 보존된다.
한편, 본 스캔(단계(S11))에 의해 수집되고 수신기(8R)에서 처리된 에코 데이터는 호스트 계산기(6)에 의해 RF 코일마다 실공간의 화상으로 재구성된다(단계(S12)). 상기 화상은 RF코일 마다, 기억장치(11)로부터 판독된 RF코일(7a~7c)의 감도맵을 사용하여 언폴딩 처리되고, 최종의 풀 FOV의 화상에 합성된다(단계(S13)).
다음에, 도 4 이후의 도면을 참조하여 상술한 감도맵의 추정처리(단계(S3))를 또한 설명한다.
상기 감도맵의 추정은 호스트 계산기(6)에 의해 실행된다. 구체적으로는 도 4에 도시한 바와 같이 상기 추정처리는 복수의 RF코일(7a~7c)에 의해 각각 얻은 복수매의 화상(코일화상)(C1~C3)으로부터 초기감도맵(M1~M3)을 각각 연산하는 공정(PS1)과, 상기 초기감도맵(M1~M3)에, 본 발명에 관한 TPS(Thin-Plate Splines)에 의한 피팅을 적용하여 풀감도맵(M1'~M3')을 추정하는 긍정(PS2)을 포함한다. 상기 풀감도맵(M1'~M3')이 최종적으로 언폴딩 처리에 사용되는 각 요소코일의 감도분포이다.
(초기감도맵의 연산)
다음에, 초기감도맵의 연산을 도 5를 참조하여 설명한다.
또한, 상기 연산은 RF코일(7a~7c)에 대응하여 얻어진 코일화상(C1~C3) 각각의 절대값 데이터 및 위상 데이터 중 어느 것 또는 양쪽에 대해서 실행된다. 이 결과, 코일 화상(C1~C3) 각각의 절대값 및 위상 각각에 대한 초기감도맵이 생성된다. 이하, 이것을 단순히 「감도맵의 연산」으로서 설명한다.
상기 감도맵의 연산은 비교적 용이한 처리이고, 예를 들어 상술한 SENSE법에서 사용되고 있다. 위상 배열 코일(Phased Array Coil: PAC)을 이루는 RF 코일(7a~7c)(즉, 코일 요소수 n=3)에 대응하여 얻어진 코일 화상(C1~C3)은 평방제곱합(sum-of-squares: SoS) 화상의 연산, 즉
에 따라 합성된다.
다음에, 코일화상(C1~C3)의 화상값에 대해서
의 연산을 실시하고, 초기감도맵(M1~M3)을 각각 연산한다. 여기에서, i=1~n(양의 정수: 여기에서 n=3))이다. 이 나눗셈에 의해, 해부학상의 구조물을 제거할 수 있고, 코일 각각의 감도 프로파일을 반영한 화상이 된다.
그러나, 코일 각각의 감도맵을 얻기 위한 연산은 에코 신호의 충분한 강도가 얻어지는 위치에서만 가능하다. 즉, SoS화상 중, 강도가 낮은(일례로서, 최대강도에 대한 전체 강도의 비율이 예를 들어 10%인 임계값을 사용하여 검출되는) 위치에서는 감도정보가 얻어지지 않는다.
상기 SoS화상의 다른 방법으로서 전신용(WB) 코일(7T)을 사용하여 촬상된 화상을 사용할 수 있다. 상기 WB코일(7T)을 사용하는 경우, 보다 정밀도 높은 감도맵을 제공할 수 있다는 이점이 있지만, WB 코일과 멀티코일 사이에 위치 오차(미스 레지스트레이션)이 없고, 일치하고 있는 점이 중요하다.
도 6에 RF코일이 2개(요소 코일(1,2))의 경우에 대해서 실제로 프리 스캔에서 얻어진 풀 FOV 화상(좌측 상부 및 우측 하부의 화상: 도 6(a), (c))과, 상기 풀 FOV화상(우측 상부 및 우측 하부의 화상: 도 6(b), (d))을 사용하여 연산된 초기감도맵의 예를 각각 도시한다.
(TPS피팅)
다음에, 피팅처리(도 4, 단계(PS2))를 설명한다.
먼저 TPS(Thin-Plate Splines)에 대해서 설명한다. TPS는 대수에 의한 베이스 함수의 조합으로서 정의되는 곡면이다. 이와 같은 베이스 함수는 국소적으로 변형시킬 수 있으므로, 그들 조합에 의해 이러한 곡면 전체의 형상을 정할 수 있다.
이들 베이스 함수는 그들의 위치(그 중심점에서 정의되는 위치이고, 이하 컨트롤점이라고 불림) 및 높이(TPS의 식 중에서 주어지는 무게로 정의된다)에 의해 정해진다.
도 7에 TPS의 일례를 도시한다. 동도면의 경우 컨트롤점은 마름모꼴의 정점에 놓이고, 그들 점의 높이는 ×표로 나타나 있다. 이와 같이 4개의 베이스 함수에 의해, 전부의 ×표를 지나는 곡면으로서 그 곡면의 전체형상을 특정할 수 있다.
(일반적인 TPS피팅)
여기에서 일반적으로 사용되고 있는, TPS에 의한 피팅을(내부삽입법 및 근사법의 두 케이스에 대해서)를 설명한다.
TPS는 굴곡함수의 조합에 경계구속을 더하여 이하의 수학식 1과 같이 나타낸다.
여기에서,
이고, wi는 무게를, a+bx+c는 경계에서의 매끄러움을 주는 항이다.
내부 삽입법에 대해서는 일련의 점을 정확하게 내부 삽입하는 계를 설명한다. 그러나, 가장 통상적인 케이스는 다량의 데이터점을 사용할 수 있으므로, 그 경우에는 내부삽입 보다도 근사 쪽이 바람직하다. 근사법으로서는 TPS를 최소 제곱법에 의해 피팅하는 방법을 설명한다.
<내부삽입법의 경우>
내부 삽입하는 타켓 데이터를 S(xk, yk), k=1…n으로 하면, 풀어야할 계는
가 되고 행렬 표기에서는
이 된다. 상기 행렬은
로 나타낼 수 있으므로 무게는 일반 표현으로서는
으로 나타낸다.
<최소제곱근사>
상기 TPS는
으로 근사할 수 있다. 여기에서, m은 베이스 함수의 수이고 데이터점의 수(n) 보다도 작다(m＜n). 이 때의 근사오차는
으로 나타낼 수 있다. 파라미터(wi)에 관한 오차를 최소로 하면,
이 얻어진다.
설계 행렬은() 및 관측 벡터 ()를,
와 같이 정의한다. 이에 의해, 최소제곱법의 근사식은
로 나타낼 수 있고 상기 최소 제곱법의 문제의 해는 설계 행렬의 의사역행렬
가 된다.
TPS는 데이터의 위치를 내부 삽입하거나 근사하는 경우에 사용할 수 있고, 이론적 및 실용적인 면 양쪽에서 특징으로 갖고 있다.
이론적으로는 TPS는 점의 그룹을 지나는 전 종류의 곡면 중, 굽힘 에너지(bending energy)를 최소로 하는 곡면이다. 실용적인 곡면으로부터는 TPS는 선형의 식으로 나타나고, 연산이 용이화 또한 고속화된다. 또한, 상기 베이스 함수(즉, 컨트롤점)의 수 및 위치는 어떤 제한도 없이 선택할 수 있고, 이에 의해 유연성이 있는 피팅 방법이 된다.
TPS의 식은 원래, "Harder"과 "Desmarais"에 의해 도입되었다(논문 "Harder R.L. and Desmarais R. N., Interpolation using surface splines, Journal of Aircraft 9:189-191, 1972" 참조). 상기 TPS의 의료에 대한 응용은 왜곡을 모델화하는 예에서 보고되어 있고(논문 "Bookstein F.L., Principal warps: thin-plate splines and the decomposition of deformations. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 11(6): 567-585, 1989" 참조), 의료용화상을 등록할 때 자주 사용되고 있다.
(본 발명에서 사용하는 TPS 피팅)
다음에, 본 발명에서 사용하는 TPS에 의한 피팅을 설명한다.
우선, 상기 피팅은 개략적으로는 초기 감도맵상에서 감도정보를 갖는 픽셀값을 타겟점으로서 취급하고, 그들 값에 TPS를 피트시킨다. 즉, TPS의 컨트롤점의 위치를 변화시키고, 상기 컨트롤점의 높이가 타겟점에 가장 잘 근사하도록, 무게가 최적값으로 설정된다(도 8 참조).
또한, 피팅의 연산속도를 높이는 데에는 통상, 화상은 서브샘플링된다. 이에 의해, 그리드의 값만, 즉 화상상의 일정 간격으로 배치된 픽셀만이 채용된다. 실용상은 256×256의 행렬 사이즈의 화상에서는 격자거리는 통상, 5픽셀로 설정된다(도 9 참조).
도 10에, 본 발명에서 사용하는 TPS에 의하 피팅의 일례를 실시하는 처리순서를 도시한다. 이들의 순서(PS2-1~PS2-4)는 호스트 계산기(6)에 의해 코일 화상(C1~C3)의 절대값 데이터 및 위상 데이터의 한쪽으로부터 구한 초기감도맵 또는 그 양쪽에서 구한 각각의 초기 감도맵에 대해서 실행된다.
(컨트롤점의 자동위치결정)
최초의 수순(PS2-1)에서는 컨트롤점, 즉 기초함수(basis functions)의 위치가 자동적으로 결정된다.
구체적으로는 화상상에 미리 정한 격자위치를 갖는 그리드가 도 11에 도시한 바와 같이 자동적으로 설정되고, 이에 의해 컨트롤점이 화상상에서 평균하여 배치된다. 그리드의 격자점간의 거리는 컨트롤점의 수 및 위치를 결정하는 파라미터이다. 전형적으로는 큰 바디코일의 경우, FOV의 대부분을 커버하도록 화상을 덮는 4×4의 그리드가 설정된다. 각각이 화상의 약 1/4를 덮는 사이즈의 4소자로 이루어진 헤드코일과 같이 코일이 작은 경우, 해상도를 더욱 높일 필요가 있으므로, 예를 들어 10×10 그리드가 사용된다.
또한, 상기 그리드는 컨트롤점의 최종위치를 결정하는 수단으로서 사용해도 좋지만, 도 12에 도시한 바와 같이 다른 세련화 처리(refinement process)를 실시하도록 해도 좋다.
도 12A~도 12C에 도시한 세련화 처리는 상술한 바와 같이 초기 감도맵을 이용하여 실시된다. 즉, 호스트 계산기(6)에 의해 화상상에 초기 감도맵의 내의 코일감도가 높은 영역이 자동적으로 설정되고(도 12A 참조), 대상물의 추출영역과 높은 코일감도 영역의 겹친 부분이 자동적으로 추출된다. 상기 추출화상에 상술한 그리드가 자동적으로 배치된다(도 12B 참조). 또한, 상기 화상상에서 추출부 이외의 부분에 존재하는 격자점을 자동적으로 절취하고, 남은 격자점, 즉 추출부 상에 존재하는 격자점을 최적화 그리드로서 설정한다(도 12C 참조).
그 결과, 그리드를 초기 감도맵에서 마스크한 것이 되고, 신호값이 높은 영역(코일 감도가 높은 영역)에 존재하는 컨트롤점만이 남는다. 그 결과, 신호값이 없는 영역에서의 피팅 곡면의 거동이 한층 안정화된다.
이와 같이 피팅하는 TPS곡면의 형상 및 범위는 TPS의 베이스 함수를 정의하는 컨트롤점의 수 및 위치에 의해 결정된다. 상기 컨트롤점이 너무 작으면, TPS곡면의 플렉시빌리티가 한정되고 타겟점에 대한 근사도는 낮아진다. 한편, 컨트롤점이 너무 많으면, 피팅에 대한 소음의 관여가 커지고, 그 결과 TPS곡면의 충분한 매끄러움은 확보되지 않고 변형되는 일이 있다. 일반적으로 컨트롤점은 상술한 도 12A~도 12C에 도시한 방법과 같고, 신호값이 없는 영역에는 놓지 않고, 충분한 강도의 신호가 존재하는 영역에 두는 것이 바람직하다. 신호값이 없는 영역은 그 후의 처리에서 매끄럽게 내부 삽입된다. 이에 의해, 피팅곡면에 발생하는, 컨트롤점의 위치에 의한 왜곡이 감소된다.
(타겟점의 화상외측으로의 추가)
다음의 순서(PS2-2)에서는 화상의 외측에 타겟점이 추가되는 처리가 호스트 계산기(6)에 의해 실시된다. 타겟점은 상술한 바와 같이 초기감도맵상에서 감도정보를 포함하는 픽셀의 값이다.
상기 타겟점의 추가처리는 이하의 이유때문이다. 화상의 내측에서 그 경계 가까운 위치에 타겟점이 존재하지 않는 경우, 그와 같은 영역에서 TPS의 거동이 흐트러져 바람직하지 않은 경우가 있다(도 13A (a1) 참조). 특히, 화상의 중심에 가까운 위치에서 감도 프로파일에 적어도 울퉁불퉁한 곳이 존재하면, 그 울퉁불퉁한 화상의 경계 부근에서 증강되는 경우가 있다. 이 결과, 언폴딩후의 화상에서 그 중심에 가까운 위치에서의 합성이 양호하게 실시되지 않게 된다.
이 문제를 피하기 위해서 본 실시형태에서는 화상의 외측의 어느 거리의 위치에 타겟점을 인공적으로 추가하는 방법이 채용된다. 상기 추가처리는 호스트 계산기(6)에 의해 자동적으로 실시된다.
상기 추가 타겟점의 무게는, 제로에, 즉 전 타겟점에 피트하는 곡면으로 설정되고, 그 추가점에 대한 최적값이 결정된다. 도 13A(a2) 및 도 13B에 일례를 도시한다. 도 13A(a2)는 TPS 곡면의 1차원 프로파일을 도시하고, 도 13B는 그 배치를 2차원으로 도시한다. 외측에 추가배치하는 타겟점까지의 거리는 일례로서 화상 행렬의 반의 거리이다.
이와 같이, 화상 외부에 타겟점을 추가함으로써 TPS의 거동을 안정시킨다. 즉, 화상의 경계부근에서 TPS가 준비없이 변동되거나, 노이즈적인 고피크를 나타내는 등의 상태를 배제할 수 있다.
(이미 알고 있는 정보를 이용한 TPS 피팅)
다음 순서(PS2-3)에서는 호스트 계산기(6)에 의해 TPS의 이미 알고 있는 정보를 이용하여 TPS 피팅의 연산이 이루어진다. 상기 이미 알고 있는 정보는 이미 팬텀 등을 사용하여 얻어진 TPS의 이미 알고 있는 모델 등이다.
초기의 시기에는 코일감도를 모델화하는 경우, 균질한 팬텀을 스캔하는 것에 기초하고 있었다. 환자 개개에 의존하는 팩터에 따라서 검지 코일의 감도 프로파일이 변한다는 것은 통상 알려져 있는 바이다. 이 때문에, 상술한 바와 같은 팬텀은 일반적으로 만족할만한 모델이 되지는 않는다.
그러나, 그와 같은 팬텀이라고 해도 전체적으로는 「기대받는 감도」에 근사한 감도 프로파일을 부여할 수는 있다. 그래서, 본 발명에서는 이미 알고 있는 모델(prior model)을 감도분포의 추정처리에 이용하는 방법을 제안한다. 또한, 상기 이미 알고 있는 정보(모델)는 팬텀을 사용하여 연산한 감도 모델에 한정되는 것이 아니라, 코일감도 및 시뮬레이션에 의해 수학적으로 생성된 감도 모델이어도 좋다.
본 실시형태에서는 이와 같은 이미 알고 있는 모델을 사용하여, 피팅처리를 용이하게 하고, 「기대되는 형상」에 의한 제한을 이용하도록 한다. 도 14A는 이미 알고 있는 모델의 일례를 1차원 프로파일로 나타내고 도 14B는 이미 알고 있는 모델을 이용하지 않았을 때의 피팅된 TPS의 일례를 1차원 프로파일로 나타낸다. 동 도면에 도시한 바와 같이 타겟점이 거의 존재하지 않는 한가운데에서 우측으로 치우친 영역(Rm)에서는 타겟점이 없으므로 잘못된 피팅을 실시할 우려가 있다. 그러나, 도 14C에 도시한 바와 같이 도 14A에 도시한 이미 알고 있는 모델을 편입하여 피팅함으로써 타겟점이 존재하지 않는 영역(Rm)에서의 피팅이 진짜 프로파일에 가깝고 또한 매끄럽게 추정된다.
상기 신규의 피팅처리는 수학적으로는 이하와 같이 주어지고, 호스트 계산기(6)에서 연산된다.
내부 삽입하는 타겟 데이터를 S(xk, yk), k=1…n으로 하고, 이미 알고 있는 감도 모델의 데이터를 P(xk', yk'), k'=1…n'(n'개의 샘플 데이터)로 한다. 통상의 케이스인 n'＞n이 성립하는 경우에는 FOV 전체에 대해서 이미 알고 있는 모델이 얻어진다. 그 한편, 타겟점의 수는 화상화하는 구조에 의해 변화된다.
여기에서, 신규의 오차함수를
로 정의한다. 상기 오차함수는
와 같이 재작성할 수 있다. 수학식 15에서 α는 이미 알고 있는 정보에 관해서 타겟점의 상대적인 기여를 규정하는 무게 팩터이다. 통상, 이미 알고 있는 모델에 매우 접근한 TPS면을 얻는 것 보다도, 정확한 데이터 피팅을 우선시키는 것이 바람직하므로, α≫0.5이다. 이 때문에, 타겟 데이터를 사용할 수 있는 부위에서는 εs 2의 항이 효과가 있어, 그 데이터에 잘 피팅시키는 한편, εp 2의 항은 이미 알려진 모델로부터 크게 어긋나는 것을 규제하는 팩터로서 기능한다. 타겟 데이터를 사용할 수 없는 부위에서는 εp 2항만이 오차함수에 관여하고, 효과적이고 강제적으로 이미 알고 있는 모델에 근사시킨다.
상기 피팅처리의 특수성을 설명한다. 오차 ε를 최소로 하는 데에는,
이 될 필요가 있으므로,
이 된다. 그래서,
로 두면 오차를 최소화하는 계는
로 나타나고 항을 정리하면,
로 나타난다. 이것을 TPS의 파라미터에 대해서 풀면,
이 된다.
이와 같이 이미 알고 있는 정보(모델)을 이용함으로써 보다 안정적인 감도분포를 추정할 수 있고, 특히 신호값이 없는 영역, 즉 타겟점이 없는 영역에서의 현저한 프로파일의 안정화가 도모된다. 상기 이미 알고 있는 모델과 최종 TPS 사이의 차이에 의해, 코일의 특성과 상기 코일의 검지감도 프로파일에서의 외부 팩터의 효과에 관한 추가정보도 주어진다.
본 실시형태에서는 복소수 데이터인 MR화상 데이터는 절대값 데이터 및 위상 데이터로 표현되고, 상술한 감도분포의 추정처리가, 그 절대값 데이터 및 위상 데이터의 한쪽 또는 양쪽에 실시되고 개별적으로 감도맵이 얻어진다. 통상, 각각의 스프라인을 실부와 허부의 데이터에 피팅시켜도 양호한 피팅 결과는 얻어지지 않는다. 그것은 실부 및 허부 각각에 대한 피팅 스프라인 사이에 약간의 차가 있어도 큰 허상이 되기 때문이다. 그러나, 본 실시형태에서는 절대값 데이터와 위상 데이터에 각별하게 피트시키고 있으므로, 만족할만한 피팅결과가 얻어진다. 특히, 절대값 데이터로의 피팅에서 정밀도 좋은 감도맵이 얻어진다.
또한, 보다 간편한 처리로서는 절대값 화상에만 TPS를 피팅시키고, 다음에 원래의 위상맵과 조합해도 좋다. 이에 의해서도, 절대값부와 위상부의 양쪽에 TPS 피팅을 실시한 경우에 비견할 수 있는 추정결과가 얻어진다. 절대값 화상에만 TPS피팅을 실시함으로써 연산 비용을 감소시키고, 위상맵상에서 0~2π까지 위상변화를 언래핑할 필요도 없어진다.
본 발명에 관한 감도맵의 추정에 관한 화상예를 도 15 및 도 16에 각각 도시한다. 도 15(a)의 화상은 초기감도맵을 도 15(b)의 화상은 좌측의 화상에 TPS를 피팅시켜 생성한 풀 FOV의 감도맵을 각각 도시한다. 도 16(a), (b)의 두 화상은 도 15(b)의 감도맵을 사용하여 언폴딩한, 상술한 도 1(a) 및 (b)에 대응하는 화상이다. 그 중, 도 16(a)의 화상은 슬라이스상으로서 나타내고, 도 16(b)의 화상은 전체 슬라이스 화상을 언폴딩한 결과를 MIP처리하여 얻은 화상이다.
본 실시형태에서는 파라미터인 컨트롤점의 위치 및 높이(무게)의 변경에서의 자유도가 높은 TPS를 사용하여, 데이터적으로 불충분한 초기감도맵으로부터, 매끄럽고 정밀도 높은 감도맵을 생성할 수 있다.
그런데, 상술한 초기감도맵은 강도 및 감도가 높은 영역을 포착하고 있을 뿐이므로, 상기 맵 데이터는 거의 또는 전혀 신호를 발생하고 있지 않은 큰 영역에서 수집되었을 때에는 지장이 생긴다. 그와 같은 케이스로서는 예를 들어 FBI법에 의해 폐야의 MRA화상을 얻는 경우가 해당된다. FBI법은 논문 "Miyazaki M.et al., Non-Contrast-Enhanced MR Angiography Using 3D ECG-Synchronized Half-Fourier Fast Spin Echo, JMRI 12:776-783, 2000"에 의해 알려져 있다.
이에 대해서, 본 실시형태의 경우 TPS를 사용하여 초기감도맵을 또한 리파인(refine)하고 있으므로 종래와 같이 단순한 로우패스 필터나 다항식 피팅에 의한 리파인과는 달리, 폐야와 같이 불충분한 에코 데이터밖에 수집할 수 없는 이미징, 위상 인코드 방향의 FOV단에 대상이 존재하는 경우의 이미징, 또는 요소 코일수가 적은 경우의 이미징에 대해서도 양호한 PPA화상을 제공할 수 있다.
또한, TPS를 사용하여 코일감도를 추정하는 방법은 논문 "Dawant B.M., et al., Correction of intensity variations in MR images for computer-aided tissue classification, IEEE Transactions on Medical Imaging 12(4):770-781, 1993"에서 보고되어 있다. 그러나, "Dawant" 등에 의한 추정법은 화상의 분할에 초점을 맞추고 있고, 한편 본 발명은 고속촬상에서의 화상합성에 필요한 감도정보를 양호하게 추정하는 것을 주안으로 하고 있다. 또한, "Dawant" 등은 싱글 코일의 화상을 사용하고 있는 것에 대해서, 본 발명에서는 멀티코일을 사용하고 있고, 이에 의해 상술한 바와 같이 초기감도맵을 계산할 수 있게 되었다.
또한, "Dawant" 등에서는 타겟점의 선택을 수동으로 또한 뉴럴네트워크(조작을 사전에 훈련할 필요가 있다)를 통하여 실시한다. 이에 대해서 본 발명의 방법에 의하면 타겟점의 선택은 초기감도맵을 사용할 수 있으므로 보다 간단하고 완전하게 자동화된다.
또한, 상술한 실시형태는 1)컨트롤점의 자동위치결정, 2)화상외측으로의 타겟점의 추가배치, 3)이미 알고 있는 정보의 이용, 및 4)절대값 성분 및 위상성분 각각에 대한 TPS 피팅처리를 동시에 실행하는 경우에 대해서 설명했지만, 본 발명은 반드시 그와 같은 형태로 한정되는 것은 아니고, 그들 1)~4)의 기능 중, 임의의 하나 이상을 실행하는 구성에도 적용된다.
또한, 상술한 TPS는 B-splines, Bezier Surfaced 등, 넓은 영역에 걸쳐 피팅을 실시하는 GCS(Global Coverage Splines)이면 좋다. 또한, 상술한 합성처리는 평방제곱합 외에, 단순합 등의 합성법이어도 좋다.
또한, 상술한 실시형태에서는 도 11~도 13A 및 도 13B에 예시한 바와 같이 TPS에 의한 피팅을 이해하기 쉽도록 2차원 피팅을 염두에 두고 설명했지만, 상기 TPS피팅은 2차원은 물론, 3차원으로 실시하도록 해도 좋다. 상기 3차원 TPS에 의한 피팅의 예를 도 17 및 도 18을 참조하여 상기 개략적인 내용을 설명한다.
도 17에 도시한 바와 같이 우선, 이미징용 본 스캔전의 준비작업의 일환으로서 멀티코일(7R)의 각 RF코일의 감도맵을 추정하기 위해 2차원의 프리스캔(예를 들어 멀티 슬라이스법) 또는 3차원의 프리스캔이 소정의 고속 펄스 시퀀스에서 RF코일(7a(~7b))마다 실행된다(단계(S21)). 이에 의해, 3차원의 볼륨 데이터가 수집된다.
프리스캔에서 수집되어 수신기(8R)에서 처리된 에코 데이터(볼륨 데이터)는 호스트 계산기(6)에 의해, RF코일마다 실공간의 화상(C1~C3)으로 재구성된다(단계(S22)). 다음에 호스트 계산기(6)에 의해 상기 화상(C1~C3)의 데이터에 기초하여 예를 들어 상술한 외부 삽입법(타겟점의 화상외측으로의 추가: 도 13A 및 도 13B를 참조)를 적용하여 멀티코일(7R)을 이루는 RF코일(7a~7c) 각각의 3차원의 감도맵(M1'~M3')이 추정된다(단계(S23)). 이들 감도맵의 3차원 데이터는 기억장치(11)에 보존된다.
한편, 2차원 또는 3차원의 본 스캔의 패러렐 MR 이미징에 의해 에코 데이터가 수집된다(단계(S24)). 상기 에코 데이터는 수신기(8R)에서 처리된 후, 호스트계산기(6)에 의해, RF코일마다 실공간의 화상으로 재구성된다(단계(S25)). 다음에, 상기 재구성된 화상에 맞춘 위치 및 각도의 단면(즉, 본 스캔의 스캔 조건에 맞춘 단면)이 기억장치(11)에 사전에 보존되어 있던 3차원의 감도맵 데이터로부터 화상마다 절출된다(단계(S26)). 이 때문에, 본 스캔에서 얻어진 복수매의 화상은 RF코일마다 3차원 감도맵으로부터 절출된 단면을 따른 2차원 감도맵을 사용하여 언폴딩 처리되고, 최종의 풀 FOV의 화상에 합성된다(단계(S26)).
도 18에 상술한 3차원 TPS에 의한 피팅에 기초하는 화상을 예시한다. 또한, 도 18(a)는 도 18(b)에 대비되는 감도맵에서 상술한 데이터점의 화상 외측으로의 추가처리를 하지 않고 얻은 3차원의 감도맵으로부터 절출한, 어느 단면의 감도맵을 도시한 참고예이다.
이에 대해서, 도 18(b)는 상술한 타겟점의 화상 외측으로의 추가처리를 실시하여 얻은 3차원의 감도맵으로부터 절출한, 어느 단면의 감도맵을 나타낸다. 상기 도 18(b)의 감도맵은 이러한 추가처리를 실시하는 만큼, 도 18(a)에 비해, 촘촘하고 매끄럽게 변화하는 감도분포를 나타내고 있다. 도 18(c)의 화상을 도 18(b)에 도시한 감도맵을 사용하여 언폴딩(꺾임 화상의 전개)을 실시하여, 도 18(d)에 도시한 화상을 얻었다. 상기 화상에는 꺾임에 따라 허상은 거의 보이지 않았다.
이 결과, 3차원 TPS에 의한 피팅은 피검체에 움직임이 있는 경우에 특히 효과적이고, 안정된 감도추정이 가능해지고 로버스트한 패러렐 MR이미징을 실시할 수 있다.
이상 설명한 바와 같이 코일 감도분포 추정장치와 그 방법, 및 MRI장치에 의하면 초기감도맵을 GCS에서 피팅하여 최종의 감도맵을 얻도록 구성했으므로, 종래와 같이 단순한 로우패스 필터나 국지적인 다항식 피팅에 의한 리파인법과는 달리, 불충분한 에코 데이터밖에 수집되지 않는 촬상부위이어도, 멀티코일을 이루는 복수의 요소 코일 각각의 감도맵을 고정밀하게 추정할 수 있다. 따라서, MRI장치에 의해 멀티코일 고속촬상을 실시할 때, 상기 감도맵을 사용하여 정밀도 높은 언폴딩 처리를 실시하고, 종래의 멀티코일 고속촬상법 보다도 허상이 적고 묘출성능이 뛰어난 고품질의 MR화상을 제공할 수 있다.
상술한 실시형태에 관한 코일감도추정의 방법은 패러렐 MR이미징에서의 언폴딩용 감도맵을 전제로 하여 설명되었다. 그러나, 상기 코일감도추정의 수법은 페이즈드 어레이 코일(PAC)을 사용한 이미징(즉 패러렐 MR이미징은 아님)에서의 코일감도의 보정에 사용할 수도 있다. 구체적으로는 전신(WB) 화상을 분모로 한 각 요소 코일의 추정감도맵의 평방제곱합(SoS)화상의 역수화상을 곱하는 등의 보정처리를 실시할 수 있다.
본 발명은 실시형태에 기재된 구성에 한정되는 것이 아니라, 당업자에 있어서는 특허청구의 범위에 기재된 요지를 벗어나지 않는 범위에서 적절하게 변경, 변형 가능한 것이다.
상술한 바와 같이 불충분한 에코 데이터밖에 수집되지 않은 촬상부위이어도 멀티코일을 이루는 복수의 요소 코일 각각의 감도맵이 고정밀도로 추정된다. 이에 의해, 허상이 적고 묘출성능이 뛰어난, 넓은 FOV의 MR화상을 신속하게 얻을 수 있으므로, 진단능력을 향상시킴과 동시에 환자부담 및 조작자의 조작상의 부담을 현저하게 경감시킨다. 이에 의해, 의료용 MR이미징 장치의 발달에 크게 공헌할 수 있다.

Claims (19)

  1. 복수의 RF코일로 이루어진 멀티코일의 감도분포를 추정하는 코일감도분포 추정장치에 있어서,
    상기 멀티코일의 초기감도맵을 생성하는 생성수단과,
    상기 초기감도맵을 GCS(Global Coverage Splines)로 피팅하여 감도맵을 얻는 피팅수단을 구비한 것을 특징으로 하는 코일감도분포 추정장치.
  2. 패러렐 MR 이미징에 사용하는 복수의 RF 코일로 이루어진 멀티코일의 감도분포를 추정하는 코일감도분포 추정장치에 있어서,
    상기 멀티코일의 초기감도맵을 생성하는 생성수단과,
    상기 초기감도맵을 GCS(Global Coverage Splines)로 피팅하여 언폴딩용 감도맵을 얻는 피팅수단을 구비한 것을 특징으로 하는 코일감도분포 추정장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 생성수단은 상기 복수의 RF코일의 각각에 의해 수집된 화상의 화소값을 합성처리하여 상기 초기감도맵을 생성하는 수단인 것을 특징으로 하는 코일감도분포 추정장치.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 생성수단은 전신용 코일에 의해 수집된 화상을 상기 초기감도맵으로서 사용하는 수단인 것을 특징으로 하는 코일감도분포 추정장치.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 피팅수단은 상기 GCS의 베이스 함수의 자동위치결정, 상기 피팅처리시에서의 타겟점의 화상외측으로의 부가, 및 상기 언폴딩용 감도맵에 관한 이미 알고 있는 정보의 편입 중, 적어도 하나의 처리를 실행하는 수단을 구비한 것을 특징으로 하는 코일감도분포 추정장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 피팅수단은 상기 GCS의 베이스 함수의 자동위치 결정처리를 실행하는 수단을 구비하고, 상기 실행수단은 격자점을 컨트롤점으로 하는 그리드를 사용한 자동위치 결정처리를 실시하는 수단인 것을 특징으로 하는 코일감도분포 추정장치.
  7. 제 2 항에 있어서,
    상기 생성수단 및 피팅수단은 MR데이터의 절대값 성분 및 위상성분 중 어느 한쪽 또는 양쪽에 대해서 실행하도록 한 것을 특징으로 하는 코일감도분포 추정장치.
  8. 제 2 항에 있어서,
    상기 생성수단은 상기 에코 데이터에 기초하여 상기 각 RF코일의 2차원의 초기감도맵을 생성하는 수단이고,
    상기 피팅수단은 상기 2차원의 초기감도맵을 GCS로 피팅하여 2차원의 언폴딩용 감도맵을 얻는 수단인 것을 특징으로 하는 코일감도분포 추정장치.
  9. 제 2 항에 있어서,
    상기 생성수단은 상기 에코 데이터에 기초하여 상기 각 RF코일의 3차원 초기감도맵을 생성하는 수단이고,
    상기 피팅수단은 상기 2차원 초기감도맵을 GCS로 피팅하여 3차원 언폴딩용 감도맵을 얻는 수단인 것을 특징으로 하는 코일감도분포 추정장치.
  10. 제 2 항에 있어서,
    피검체를 스캔하고 상기 멀티코일을 통하여 에코 데이터를 수집하는 스캔수단을 구비하고,
    상기 생성수단은 상기 스캔수단에 의해 수집된 에코 데이터에 기초하여 상기 멀티코일의 초기감도맵을 생성하는 수단인 것을 특징으로 하는 코일감도분포 추정장치.
  11. 복수의 RF코일로 이루어진 멀티코일의 감도분포를 추정하는 코일감도분포 추정방법에 있어서,
    상기 멀티코일의 초기감도맵을 생성하고,
    상기 초기감도맵을 GCS(Global Coverage Splines)로 피팅하여 감도맵을 얻는 것을 특징으로 하는 코일감도분포 추정방법.
  12. 패러렐 MR이미징에 사용하는 복수의 RF코일로 이루어진 멀티코일의 감도분포를 추정하는 코일감도분포 추정방법에 있어서,
    상기 멀티코일의 초기감도맵을 생성하고,
    상기 초기감도맵을 GCS(Global Coverage Splines)로 피팅하여 언폴딩용 감도맵을 얻는 것을 특징으로 하는 코일감도분포 추정방법.
  13. 복수의 RF코일로 이루어진 멀티코일을 사용하여 피검체의 MR화상을 얻는 자기공명 이미징 장치에 있어서,
    상기 멀티코일의 복수의 RF코일을 통하여 수신하는 프리 스캔의 에코 데이터에 기초하여 상기 RF코일 각각의 제 1 감도맵을 개별적으로 생성하는 제 1 생성수단과,
    상기 제 1 감도맵의 각각을 GCS(Global Coverage Splines)로 피팅하여 제 2 감도맵을 개별적으로 생성하는 제 2 생성수단과,
    상기 멀티코일의 복수의 RF코일을 통하여 수신하는 패러렐 MR이미징에 의한 스캔의 에코 데이터를 재구성하는 재구성 수단과,
    상기 재구성 수단에 의해 재구성된 화상에, 상기 제 2 감도맵을 사용하여 언폴딩을 포함하는 처리를 실시하여 상기 MR화상을 얻는 화상취득수단을 구비한 것을 특징으로 하는 자기공명 이미징 장치.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 제 1 생성수단은 상기 프리 스캔으로서, 3차원 에코 데이터로 이루어진 볼륨 데이터를 얻는 스캔 수단과, 상기 볼륨 데이터에 기초하여 상기 각 RF코일의 3차원의 제 1 감도맵을 연산하는 연산수단을 구비하고,
    상기 제 2 생성수단은 3차원의 상기 제 1 감도맵의 각각을 GCS로 피팅하여 3차원의 상기 제 2 감도맵을 얻는 수단인 것을 특징으로 하는 자기공명 이미징 장치.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 화상취득수단은 상기 재구성 수단에 의해 재구성된 화상에 따라서 단면의 감도맵을 3차원의 상기 제 2 감도맵으로부터 절출하는 절출수단과,
    상기 절출수단에 의해 절출된 단면의 2차원맵을 사용하여 상기 언폴딩을 실시하는 언폴딩 수단을 구비한 것을 특징으로 하는 자기공명 이미징 장치.
  16. 제 13 항에 있어서,
    상기 제 1 생성수단은 상기 복수의 RF코일의 각각에 의해 수집된 화상의 화소값을 합성처리하여 상기 제 1 감도맵을 생성하는 수단인 것을 특징으로 하는 자기공명 이미징 장치.
  17. 제 13 항에 있어서,
    상기 제 2 생성수단은 상기 GCS의 베이스 함수의 자동위치결정, 상기 피팅처리시에서의 타겟점의 화상 외측으로의 부가, 및 상기 언폴딩용 감도맵에 관한 이미 알고 있는 정보의 편입 중, 적어도 하나의 처리를 실행하는 수단을 갖는 것을 자기공명 이미징 장치.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 제 2 생성수단은 상기 GCS의 베이스 함수의 자동위치 결정처리를 실행하는 수단을 구비하고,
    상기 실행수단은 격자점을 컨트롤점으로 하는 그리드를 사용한 자동위치 결정처리를 실시하는 수단인 것을 특징으로 하는 자기공명 이미징 장치.
  19. 정자장내에 놓인 피검체에 패러렐 MR이미징법에 따라서 경사자장 및 고주파 신호를 인가하고, 이에 의해 상기 피검체로부터 발생하는 MR(자기공명)신호를 복수의 요소코일로 이루어진 멀티코일로 수신하고, 상기 요소코일 각각에 의해 수신된 상기 MR신호에 기초하여 화상화를 실시하는 자기공명 이미징 장치에 있어서,
    상기 복수의 요소 코일에서 개별적으로 검출된 MR신호를 개별적으로 수신처리하여 수신 데이터를 생성하는 수신기와,
    상기 수신기에서 개별적으로 생성된 준비용 스캔시의 복수조의 수신 데이터로부터 상기 멀티코일의 초기감도맵을 생성하는 기능, 상기 초기감도맵을 GCS(Global Coverage Splines)로 피팅하여 언폴딩용 감도맵을 얻는 피팅기능, 및 상기 수신기에서 개별적으로 생성된 이미징용 스캔시의 복수조의 수신 데이터와 상기 감도맵에 기초하여 고속촬상법에 의한 화상을 생성하는 기능을 갖는 연산장치를 구비한 것을 특징으로 하는 자기공명 이미징 장치.
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