KR20140025267A - 이미지 데이터 프로세싱 장치, 자기 공명 촬영 데이터 프로세싱 장치 및 이미지 데이터 프로세싱 방법 - Google Patents

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Abstract

피검체로부터의 자기 공명 촬영(MRI) 데이터 및 기타 데이터를 프로세싱하는 장치 및 방법이 개시되는데, 피검체의 혈관 조영 데이터, 4차원 혈류, 신경 혈류, 복부 혈류 및 주변 혈류 중 적어도 하나에 대응하는 이미지 데이터를 포함하며, 혈류와 자기 공명 혈관 조영 중 적어도 하나의 촬영을 위한 희박화 변환으로서 이미지 데이터의 복소수 차를 이용하는 압축 센싱(CS) 재구성 방법을 적용하여, 피검체의 혈류 및 자기 공명 혈관 조영의 재구성된 이미지를 출력하고, 프로세싱 속도가 증가되고 정확도가 높아진다. 이 장치는 MRI 장치로부터 유체 흐름의 MRI 데이터를 수신한다. 프로세서는 사전 결정된 소프트웨어를 구동시키고, MRI 데이터를 수신하며, CS 재구성 방법을 적용하여 재구성된 이미지를 생성한다. 출력 장치는 유체 흐름의 재구성된 이미지를 출력한다.

Description

이미지 데이터 프로세싱 장치, 자기 공명 촬영 데이터 프로세싱 장치 및 이미지 데이터 프로세싱 방법{METHOD AND APPARATUS FOR ACCELERATED PHASE CONTRAST MAGNETIC RESONANCE ANGIOGRAPHY AND BLOOD FLOW IMAGING}
본 발명은 자기 공명 촬영을 위한 가속화 데이터 수집에 관한 것으로, 특히, 인체 내 혈류 및 혈관 조영을 위한 압축 센싱 재구성 장치 및 방법에 관한 것이다.
위상 대비(phase contrast, PC) 심장 자기 공명(cardiac magnetic resonance, CMR) 촬영은 다양한 질병의 진단을 위한 혈류의 임상적 평가 및 인체 내 혈관의 묘사를 위해 이 기술 분야에서 널리 사용된다. 예를 들어, Nayler 등의 "Blood flow imaging by cine magnetic resonance" (Comput Assist Tomogr 1986;10(5):715-722), Pelc 등의 "Phase contrast cine magnetic resonance imaging" (Magn Reson Q 1991;7(4):229-254) 및 Rebergen 등의 "Magnetic resonance measurement of velocity and flow: technique, validation, and cardiovascular applications" (Am Heart J 1993;126(6):1439-1456)에 개시되어 있다.
평면 관통 대동맥 및 폐 혈류는 심기능 및 심박출량, 승모판 폐쇄부전 및 단락(shunts)의 평가를 위해 측정되고 사용된다. 임상적으로, 평면 관통 2D 이미지 수집은 혈류의 평가를 위해 수행된다. 최근에는, 모든 3 방향으로 혈류의 정량화 및 시각화를 허용하는 3D 시간 분해 PC 이미지 프로세싱도 가능한 수준에 이르렀는데, 이는 Markl 등의 "Time-resolved three-dimensional phase-contrast MRI"(J Magn Reson Imaging 2003;17(4):499-506)에 설명되어 있다. 심박출량 및 승모판 폐쇄부전과 같은 심장 지표의 정량적 측정을 위해, 흐름 측정은 정확하고 재현 가능해야 한다. 그러나, 이들 지표의 평가를 위한 도플러 초음파에 대한 대체 방안으로서의 PC CMR의 가능성에도 불구하고, 배경 오프셋, 와전류 및 긴 스캔 시간을 포함하는 여러 제한에 의해 정확도가 영향받는다.
PC CMR의 도전 과제 중 하나는 공간 및 시간적 해상도를 제한하는 긴 스캔 시간이다. 데이터 수집 효율을 향상시키고 PC CMR에서의 총 스캔 시간을 감소시기키 위해, 즉, 이미지 수집 및 재구성의 가속 레이트를 증가시키기 위해 여러 수집 방법이 제안되어 왔다. 에코 평면 촬영이 흐름 촬영의 시간적 해상도를 향상시키기 위해 사용되어 왔는데, 가령, Ordidge 등의 "Real time movie images by NMR" (British Journal of Radiology 1982; 55(658): 729-733)에 설명되어 있다. 나선형 및 방사상 시퀀스를 포함하는 비데카르트(non-Cartesian) k-스페이스 궤적 또한 스캔 시간을 감소시키기 위해 사용되어 왔는데, 이는 Nayak 등의 "Real-time color flow MRI"(Magn Reson Med 2000;43(2):251-258), Park 등의 "Rapid measurement of time-averaged blood flow using ungated spiral phase-contrast"(Magn Reson Med 2003;49(2):322-328) 및 Barger 등의 "Phase-contrast with interleaved undersampled projections"(Magn Reson Med 2000;43(4):503-509)에 설명되어 있다.
종래 기술에는 병렬 촬영 방법도 사용되는데, 가령, Pruessmann 등의 "SENSE: sensitivity encoding for fast MRI"(Magn Reson Med 1999;42(5):952-962) 및 Griswold 등의 "Generalized autocalibrating partially parallel acquisitions (GRAPPA)"(Magn Reson Med 2002;47(6):1202-1210)에 설명되어 있다. 가속화 촬영을 위해 임상적으로 널리 사용되어 온 이러한 병렬 촬영 방법은 감소된 스캔 시간으로 정확한 흐름 측정을 제공하는 것으로 보여져 왔으며, 이는 Thunberg 등의 "Accuracy and reproducibility in phase contrast imaging using SENSE"(Magn Reson Med 2003;50(5):1061-1068)에 설명되어 있다. Baltes 등에 의한 연구 "Accelerating cine phase-contrast flow measurements using k-t BLAST and k-t SENSE"(Magn Reson Med 2005;54(6):1430-1438)는, k-t BLAST 및 k-t SENSE가 5배속(5-fold) 가속화를 사용하는 상행 대동맥을 통해 고해상도 호흡정지(breath-hold) 흐름 정량화를 위한 촉망받는 방안이라는 것으로 보여준다.
이전 방안의 가속 레이트의 제한을 극복하기 위해, 최근의 연구는 압축 센싱(compressed-sensing, CS)을 사용하여 병렬 이미징과 같은 기존 기술과 비교할 때 더 높은 가속 레이트가 달성될 수 있다는 것을 보여주는데, 이는, Tao 등의 "Compressed sensing reconstruction with retrospectively gated sampling patterns for velocity measurement of carotid blood flow"(Proceedings of the 18th Annual Meeting of ISMRM. Volume 18. Stockholm, Sweden; 2010. p 4866), Hsiao 등의 "Quantitative assessment of blood flow with 4D phase-contrast MRI and autocalibrating parallel imaging compressed sensing"(Proceedings of the 19th Annual Meeting of ISMRM. Volume 19. Montreal, Canada; 2011. p 1190), 및 Kim 등의 "Accelerated phase-contrast cine MRI using k-t SPARSE-SENSE"(Magn Reson Med 2012;67(4):1054-1064)에 설명되어 있다.
가속화 PC 수집을 사용하는 압축 센싱 재구성은 스캔 효율을 높이기 위한 촉망받는 기술이다. Tao 등의 연구, "Compressed sensing reconstruction with retrospectively gated sampling patterns for velocity measurement of carotid blood flow"(Proceedings of the 18th Annual Meeting of ISMRM. Volume 18. Stockholm, Sweden; 2010. p 4866)에는, CS 재구성은 경동맥 혈류의 소급적으로 게이팅된 2D PC 씨네 스캔(retrospectively gated 2D PC cine scans)으로 시뮬레이팅된다. Hsiao 등의 연구 "Quantitative assessment of blood flow with 4D phase-contrast MRI and autocalibrating parallel imaging compressed sensing"(Proceedings of the 19th Annual Meeting of ISMRM. Volume 19. Montreal, Canada; 2011. p 1190)는 병렬 촬영 및 CS를 비교하여 4D 위상 대비 MRI에 대한 흐름 정량화의 정확도를 평가한다.
Kim 등은 "Accelerated phase-contrast cine MRI using k-t SPARSE-SENSE" (Magn Reson Med 2012;67(4):1054-1064)은 공간-시간 (k-t)기반 CS 및 병렬 촬영의 조합을 수행하고, 예측적으로 언더샘플링된 체내 데이터에 대한 k-t SPARSE-SENSE를 요청하며, k-t SPARSE-SENSE와 GRAPPA 사이의 합의를 보고한다. k-t 방안은 공간 도메인에서만 가속을 사용하여 달성될 수 있는 가속을 능가할 수 있지만, k-t 방안은 시간적 블러링(blurring)을 야기할 수도 있다. Stadlbauer 등의 "Accelerated time-resolved three-dimensional MR velocity mapping of blood flow patterns in the aorta using SENSE and k-t BLAST"(Eur J Radiol 2010;75(1): e15-21)은 6배속(6-fold) k-t BLAST는 레이트 2 SENSE에 비교할 때 시간적 블러링에 의해 야기되는 피크 속도의 감소를 보여주는 것으로 증명되었다.
King 등의 "Compressed sensing with vascular phase contrast acquisition"(Proceedings of the 17th Annual Meeting of ISMRM. Volume 17. Honolulu, USA; 2009. p 2817)에 설명되어 있는 바와 같은, 2개의 흐름 인코딩된 이미지의 복소수 차(CD)를 사용하는 PC에 대한 CS를 포함하는 종래 기술의 이전의 연구에서는, 이러한 CS의 적용이 뇌의 최대 강도 투영 이미지를 사용하는 MR 혈관 조영을 포함하였고, 심장을 지나는 혈액과 같은 생체 조직의 혈액 또는 물질의 흐름 평가에 적용되지 않거나 포함하지 않았다. 그러나, King의 방법은 복소수 차 도메인의 희박화(sparsifying)를 사용하지 않고 이 방법은 혈관 조영을 위한 병렬 촬영에 추가하여 CS의 사용에만 관련된다.
또한, King의 방법의 목표는 개별적인 흐름 인코딩된 이미지 m1, m2, m3 및 m4를 사용하지 않고 MR 혈관 조영을 얻는 것이다. King의 방법은 하나의 흐름 가중된 이미지를 얻기 위해 이러한 CD 이미지 모두를 조합하여 CD 이미지를 사용하는데, 이는 흐름 측정의 추출을 허용하지 않는다. King의 연구에 설명된 바와 같이, 복소수 차 프로세싱은 각 축마다 흐름 이미지를 계산하기 위해 사용되는데, 가령, x축에 대해,
Figure pat00001
이며, 여기서 mecho는 각 흐름 모멘트 조합(에코 = 1,2,3,4)에 대한 이미지를 지칭한다. 최종 흐름 이미지는 다음과 같이 주어진다.
Figure pat00002
또한, King의 방법은 이미지 데이터를 프로세싱하는 식을 해결하지만, King은 "최종 흐름 이미지의 희박화 변환을 추가하여, 목적 함수
Figure pat00003
를 제공한다"고 기재하고 있다. 여기서, "mflow"는 제곱의 합의 제곱근에 의해 얻어지는 이미지이고, 이는 흐름 이미지 생성을 허용하지 않거나 제곱의 합의 제곱근을 계산하고 MR 혈관 조영을 생성한다.
그러므로, 매우 높은 가속 레이트로 정확하고 재현 가능한 흐름 측정을 위한 이미지 수집 및 재구성 방법의 종래 기술의 결함으로 인해, 시간적 블러링 없이 인체의 혈류의 이미지 수집 및 프로세싱의 가속을 가능하게 하는 다른 방법이 필요하다.
피검체의 혈관 조영 데이터, 4차원 혈류, 신경 혈류, 복부 혈류 및 주변 혈류 중 적어도 하나에 대응하는 이미지 데이터를 데이터 소스로부터 수신하고, 희박화 변환으로서 이미지 데이터의 복소수 차를 이용하는 압축 센싱(CS) 재구성 방법을 적용하여, 이미지 데이터로부터 혈류 및 자기 공명 영상의 재구성된 이미지를 생성하는 프로세서를 포함하는 장치가 개시된다. 이 장치는, 재구성된 이미지를 출력하는 출력 장치 및 피검체의 이미지 데이터를 획득하기 위한 자기 공명 촬영(MRI) 시스템을 포함할 수도 있다.
또한, 본 발명의 장치 및 방법은 증가된 이미지 프로세싱 속도와 재구성된 이미지에서의 높은 정확도로 생체 내의 혈류와 같은 체내 유체 흐름의 재구성된 이미지를 생성하고 출력하도록 자기 공명 촬영(MRI) 데이터를 프로세싱한다. 이 장치는 입력 장치, 프로세서 및 출력 장치를 포함한다. 입력 장치는 복수의 코일을 갖는 MRI 장치로부터 생체 내 유체 흐름의 MRI 데이터를 수신하고, 수신된 입력으로부터 선택된 이미지 데이터를 생성한다. 프로세서는 사전 결정된 소프트웨어를 구동하고, 선택된 이미지 데이터를 수신하며, 압축 센싱(CS) 재구성 방법을 이미지 데이터에 적용하여 이미지 데이터로부터 재구성된 이미지를 생성한다. 출력 장치는 생체 내 유체 흐름의 재구성된 이미지를 출력한다.
본 발명에 의하면, 프로세싱 속도가 증가되고 정확도가 높은 이미지 데이터 프로세싱 장치 및 방법에 제공된다.
본 발명의 전술한 특징 및 장점들은 첨부된 도면을 참조하여 다음의 상세한 설명으로부터 보다 명백해질 것이다.
도 1은 본 발명의 실시형태에 따른 자기 공명 촬영(MRI) 장치의 구조에 대한 도면이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시형태에 따른 이미지 프로세싱 시스템을 도시하는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시형태에 따른 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시형태에 따른 방법의 반복적 단계를 도시하는 다른 흐름도이다.
도 5A 내지 5F는 본 발명을 사용하는, 심박출량 블란드-알트만 분석을 도시하고 있다.
도 6(a) 내지 6(f)는 본 발명을 사용하는, CD 제한을 갖는 CS 재구성의 인터-스캔 재현성의 블란드-알트만 분석을 도시하고 있다.
도 7은 본 발명을 사용하는, 건강한 피검체의 모든 25개의 심장 위상에 대한 CD 이미지를 도시하고 있다.
도 8(a) 내지 8(f)는 본 발명을 사용하는, 이미지 재구성의 수렴 속도를 도시하고 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시형태를 설명할 것이다. 이하의 상세한 설명에서, 알려진 관련 기능 및 구성의 상세한 설명은 본 발명의 청구 대상을 모호하게 하지 않기 위해 생략될 수 있다. 그러나, 본 발명은 많은 상이한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에서 설명되는 실시형태에 제한되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 도면 전체에서 동일하거나 유사한 부분을 지칭하기 위해 동일한 참조번호가 사용된다. 또한, 본 발명의 기능을 고려하여 정의되는 본 명세서에서 사용되는 용어는 사용자와 조작자의 의도 및 실시에 따라 상이하게 구현될 수 있다. 그러므로, 용어는 명세서 전반의 개시 내용에 기초하여 이해되어야 한다. 본 발명의 원리 및 특징은 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 변형된 많은 실시형태에서 채택될 수 있다.
또한, 도면은 본 발명의 실시형태를 나타내지만, 반드시 실제 규격대로 도시된 것이 아니며 어떤 특징은 본 발명을 보다 명확하게 도시하고 설명하기 위해 과장되거나 생략될 수 있다.
본 명세서에서 설명되는 바와 같이, "위상 대비(phase contrast)"라는 용어는 "PC"로 줄여서 사용하므로, 본 명세서 전반에서 "PC"는 "위상 대비"를 지칭한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "총 변동(total variation)"이라는 용어는 "총 변동 정규화(total variation regulation)"와 같이 알려진 방법을 참조하여 "TV"로 줄여서 사용하므로, 본 명세서 전반에서 약어 "TV"는 "총 변동"을 지칭한다.
도 1은 본 발명의 실시형태에 따른 자기 공명 촬영(MRI) 장치 또는 시스템의 구조를 도시하는 도면으로서, 임의의 알려진 혈류에 대응하는 촬영 및 MR 혈관 조영을 위한 이미지 데이터를 획득한다. 이미지 데이터는 피검체 내의 혈관 조영 데이터, 4차원 혈류 데이터, 신경 혈류 데이터, 복부 혈류 데이터, 주변 혈류 데이터 또는 어떤 알려진 액체 흐름에 대응하는 데이터일 수 있다. 도 1의 MRI 장치로부터의 이미지 데이터를 사용하여, 본 발명은 혈류의 촬영 또는 자기 공명 혈관 조영을 위한 희박화 변환으로서 이미지 데이터의 복소수 차를 사용하는 압축 센싱(CS) 재구성 방법을 적용하며, 이는 보다 상세히 후술할 것이다.
도 1을 참조하면, MRI 장치는 메인 마그넷(11), 경사 코일(12), 무선 주파수 코일(13), 실드(14), 테이블(15), 제 1 신호 발생부(21), 제 2 신호 발생부(22), 신호 수집부(23), 사용자 인터페이스(31), 제어부(32), 이미지 생성부(33), 제 1 스토리지(34), 제 2 스토리지(35) 및 이미지 출력부(36)를 포함할 수 있다. 메인 마그넷(11), 경사 코일(12) 및 RF 코일(13)은 인체 내의 원자 핵으로부터의 자기 공진 신호를 유도하기 위해 자기장을 발생시키는 요소이며, 자석, 코일 등으로 구현될 수 있다. 실드(14)는 RF 코일(13)에 의해 발생된 전자기파가 외부로 방출되는 것을 차단한다. 대상 물체, 예를 들어, 환자는 실드(14) 내부의 테이블(15)에 누우며, 테이블(15)은 제어부(32)의 제어에 의해 구성요소(11 내지 14)의 어셈블리 내부 또는 외부로 이동하여, MRI 포토그래피를 위해 환자를 위치시킬 수 있다.
제 1 신호 발생부(21), 제 2 신호 발생부(22) 및 신호 수집부(23)는 제어부(32)의 제어에 의해 경사 코일(12) 및 RF 코일(13)에 자기장을 발생시키기 위해 신호를 전송하거나, RF 코일(13)에 수신된 신호를 수집하고 수집된 신호를 이미지 생성부(13)에 제공하는 구성요소로서, 오실레이터, 증폭기, 모듈레이터, 디모듈레이터, 아날로그-디지털 컨버터(ADC), 디지털-아날로그 컨버터(DAC) 등으로 구현될 수 있다. 사용자 인터페이스(31), 제어부(32), 이미지 생성부(33), 제 1 스토리지(34), 제 2 스토리지(35) 및 이미지 출력부(36)은 제 1 신호 발생부(21) 및 제 2 신호 발생부(22)를 제어하거나 신호 수집부(23)에 의해 수집된 신호를 프로세싱하는 구성요소로서, 컴퓨터 및 컴퓨터의 주변 장치로서 구현될 수 있다.
메인 마그넷(11)은 인체 내의 원자 핵, 통상적으로 물 분자의 수소 핵의 자기 쌍극자 모멘트의 방향을 한 방향으로 배열하기 위해 정적 자기장을 발생시킨다. 메인 마그넷(11)의 예는 영구 자석, 실온 전자석, 초전도 전자석 등을 포함한다. 초전도 전자석에 의해 발생되는 자기장은 강하고 균일하므로, 초전도 전자석이 메인 마그넷(11)으로서 주로 사용된다. 예를 들어, 인체 내의 수소 원자 핵이 메인 마그넷(11)에 의해 발생된 정적 자기장에 놓이면, 수소 원자 핵의 자기 쌍극자 모멘트의 방향은 메인 마그넷(11)에 의해 발생된 정적 자기장의 방향으로 배열되어 하위 에너지 상태로 가게 된다. 열 평형 상태를 유지하기 위해, 하위 에너지 상태의 원자 핵의 수는 상위 에너지 상태의 원자 핵의 수보다 실제로 다소 크다. 이와 관련하여, 상이한 에너지 상태의 원자 핵 사이의 에너지 차는 메인 마그넷(11)에 의해 발생되는 정적 자기장의 세기에 비례하며, 원자 핵의 라모어 세차와 관련되는 고유 라모어 주파수를 갖는다. 예를 들어, 메인 마그넷(11)에 의해 발생되는 정적 자기장의 세기가 1 테슬라이고, 메인 마그넷(11)에 의해 발생되는 정적 자기장의 수소 원자 핵의 라모어 주파수가 42.58 MHz이면, 내부의 나트륨 원자 핵의 라모어 주파수는 11.27MHz이다.
경사 코일(12)은 메인 마그넷(11)에 의해 발생되는 정적 자기장 내의 기준 위치로부터의 거리에 비례하여 복수의 방향, 가령, x, y, z 각각에 대해 일정 경사로 변하는 경사 자기장을 발생시킨다. 이와 관련하여, 메인 마그넷(11)에 의해 발생되는 정적 자기장을 포함하는 공간이 3차원 좌표계로 표현되는 경우에 기준 위치는 3D 좌표계의 원점일 수 있다. RF 코일(13)에 의해 수신되는 자기 공명 신호의 각각은 경사 코일(12)에 의해 발생되는 경사 자기장으로 인해 3D 공간에서의 위치 정보를 갖는다. 경사 코일(12)은 x방향으로 변하는 경사 자기장을 발생시키는 X 경사 코일, y방향으로 변하는 경사 자기장을 발생시키는 Y 경사 코일 및 z 방향으로 변하는 경사 자기장을 발생시키는 Z 경사 코일을 포함할 수 있다.
RF 코일(13)은 원자 핵의 종류에 대응하는 RF를 갖는 전자기파 신호, 즉, RF 신호를 발생시키며, 전자기파 신호를 대상 물체에 인가하여 원자 핵을 하위 에너지 상태로부터 상위 에너지 상태로 전이시킨다. 대상 물체 내부의 원자 핵은 인가되는 전자기파 신호에 의해 여기된다. 이와 관련하여, 대상 물체는 일반적으로 인체의 MR 이미지 캡쳐된 사이트이거나 인체 이외의 생명체 또는 무생물일 수 있다. 예를 들어, RF 코일(13)은 1 테슬라의 정적 자기장 내의 수소 원자 핵의 에너지 상태를 전이시키기 위해 42.58MHz의 전자기파를 발생시킬 수 있다. 또한, RF 코일(13)은 1 테슬라의 정적 자기장 내의 나트륨 원자 핵의 에너지 상태를 전이시키기 위해 11.27MHz의 전자기파를 발생시킬 수 있다. RF 코일(13)에 의해 발생되는 전자기파 신호가 원자 핵에 인가되면, 원자 핵은 하위 에너지 상태로부터 상위 에너지 상태로 전이된다. 그 후, RF 코일(13)에 의해 발생된 전자기파 신호가 사라지면, 즉, 원자 핵에 인가되는 전자기파가 사라지면, 원자 핵은 동일한 라모어 주파수를 갖는 전자기파를 방출하면서 상위 에너지 상태로부터 하위 에너지 상태로 전이된다.
RF 코일(13)은 대상 물체 내부의 원자 핵으로부터 방출되는 전자기파 신호를 수신한다. 이 전자기파 신호는 자유 유도 감쇠(free induction decay, FID) 신호로 지칭된다. FID 신호는 자기 공명 이미지를 발생시키기 위해 사용되는 자기 공명 신호로서 대상 물체에 인가되는 전자기파 신호에 대한 에코 신호로서 지칭된다. 전자기파 신호가 대상 물체에 인가되는 시점, 즉, 전자기파 신호가 발생되는 시점으로부터 전자기파 신호가 대상 물체로부터 수신되는 시점까지의 시간 간격의 길이를 에코 타임(TE)이라고 한다. 인체에 전자기파 신호의 인가를 반복하는 시간 간격을 반복 시간(TR)이라고 한다.
RF 코일(13)은, 원자 핵의 종류에 대응하는 RF를 갖는 전자기파를 발생시키는 기능 및 원자 핵으로부터 방출되는 전자기파를 수신하는 기능을 갖는 하나의 코일로서 구현되거나, 원자 핵의 종류에 대응하는 RF를 갖는 전자기파를 발생시키는 기능을 갖는 전송 코일 및 원자 핵으로부터 방출되는 전자기파를 수신하는 기능을 갖는 수신 코일로서 구현될 수 있다. 특히, 도 1의 실시형태에 따르면, RF 코일(13)의 수신 코일은 하나의 코일의 여러 주파수를 수신할 수 있는 듀얼 튜닝된 코일로서 구현되거나, 복수의 자기 공명 신호를 동시에 수신할 수 있는 멀티 채널 코일로서 구현되거나, 듀얼 튜닝된 멀티 채널 코일로서 구현될 수 있다.
사용자 인터페이스(31)은 도 1의 MRI 장치의 조작자로부터 명령을 수신하고 제어부(32)로 명령을 출력한다. 사용자 인터페이스(31)는 키보드 및 마우스와 같은 일반적인 컴퓨터 입력장치로서 구현될 수 있다. 이미지 출력부(36)는 이미지 생성부(33)에 의해 발생된 자기 공명 이미지를 출력한다. 이미지 출력부(36)는 모니터와 같은 컴퓨터의 일반적인 출력 장치로서 구현될 수 있다. 제어부(32)는 사용자 인터페이스(31)로부터 출력된 명령에 따라 제 1 신호 발생부(21), 제 2 신호 발생부(22), 신호 수집부(23) 및 이미지 생성부(33)를 제어한다. 이미지 생성부(33)는 신호 수집부(23)에 의해 수집되어 제 1 스토리지(34) 및 제 2 스토리지(35)에 저장된 자기 공명 신호를 사용하여 자기 공명 이미지를 발생시킨다. 제어부(32) 및 이미지 생성부(33)는 자기 공명 이미지를 발생시키도록 요구되는 대량의 데이터를 신속하게 프로세싱할 수 있는 고성능 컴퓨터로서 구현될 수 있다. 한편, "자기 공명 이미지를 발생시키는"이라는 용어는 자기 공명 이미지를 재구성한다는 용어와 같은 다양한 용어로 대체될 수 있다는 것을 당업자는 이해해야 한다.
제어부(32)는 방향 x, y, z 각각에 대해 소정 경사로 변하는 주파수를 갖는 교류 신호를 표시하는 제어신호를 발생시키며, 제 2 신호 발생부(22)에 이 제어 신호를 출력한다. 이 제 1 신호 발생부는 제어부(32)로부터 수신된 제어 신호에 따라 방향 x, y, z의 각각에 대해 일정 경가로 변하는 주파수를 갖는 교류 신호를 발생시키고, 경사 코일(12)에 이 교류 신호를 출력한다. 경사 코일(12)은 제 1 신호 발생부(21)로부터 수신된 교류 신호에 따라 방향 x, y, z 각각에 대해 일정 경사로 변하는 경사 자기장을 발생시킨다. 제어부(32)는 펄스 트레인을 표시하는 제어 신호를 발생시키고, 이 제어 신호를 제 2 신호 발생부(22)로 출력한다. 제 2 신호 발생부(22)는 제어부(32)로부터 수신된 제어 신호에 따라 펄스 트레인을 갖는 교류 신호를 발생시키고, 이 교류 신호를 RF 코일(13)로 출력한다. RF 코일(13)은 제 2 신호 발생부(22)로부터 수신된 교류 신호에 따라 펄스 트레인을 갖는 전자기파 신호를 발생시킨다. 제 1 신호 발생부(21) 및 제 2 신호 발생부(22)는 제어부(32)로부터 수신된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 ADC, 소스 신호를 발생시키는 오실레이터, 제어부(32)로부터 수신된 신호에 따라 소스 신호를 변조하는 모듈레이터, 모듈레이터에 의해 변조되는 신호를 증폭시키기 위한 증폭기 등으로 구현될 수 있다. 이러한 증폭된 신호는 코일(12 및 13)으로 송신된다.
신호 수집부(23)는 RF 코일(13)을 통해 원자 핵에 의해 유도된 자기 공명 신호를 수집한다. 신호 수집부(23)는 RF 코일(13)로부터 수신된 자기 공명 신호를 증폭시키는 증폭기, 증폭기에 의해 증폭된 자기 공명 신호를 복조하는 디모듈레이터 및 디모듈레이터에 의해 복조된 아날로그 자기 공명 신호를 디지털 자기 공명 신호를 변환하는 DAC 등으로 구현될 수 있다. 디지털 형태로 변환된 자기 공명 신호는 제 1 스토리지(34) 및 제 2 스토리지(35)에 별도로 저장된다. 제 1 스토리지(34) 및 제 2 스토리지(35)는 반드시 물리적으로 구분된 스토리지는 아니지만 상이한 종류의 자기 공명 신호를 별도로 저장하기 위한 공간이다. 예를 들어, 제 1 스토리지(34) 및 제 2 스토리지(35)는 하드디스크의 상이한 저장 영역일 수 있다.
RF 코일(13)은 제 2 신호 발생부(22)로부터 인가된 교류 전류로부터 RF 코일(13)로 전자기파를 발생시키며, 신호 수집부(23)에 의한 신호 수집에 의해 전자기파를 수신하므로, RF 코일(13)이 펄스를 발생시키는 시각과 RF 코일(13)이 펄스를 수신하는 시간을 자유롭게 조절할 수 있다.
도 1에 도시된 바람직한 실시형태에서, 이미지 생성부(33)는 가속화 위상 대비 자기 공명 혈관 조영 및 혈류 촬영을 위한 방법을 수행하며, 이는 도 3 내지 8(f)를 참조하여 설명한다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 다른 실시형태에서는, 이 장치는 도 3 내지 8(f)를 참조하여 설명되는 가속화 위상 대비 자기 공명 혈관 조영 및 혈류 촬영을 위한 방법을 수행하며, 프로세서(42), 사전 결정된 소프트웨어(46)와 같은 데이터 및 동작 프로그램을 저장하는 메모리(44), 입력 장치(48) 및 출력 장치(50)를 구비한 이미지 프로세싱 시스템(40)을 포함한다. 출력 장치(50)는 재구성된 MRI 이미지를 표시하기 위한 디스플레이, 프린터 등일 수 있는 도 1의 이미지 출력부(36)를 포함하거나, 출력 장치(50)는 이미지 출력부(36)에 접속하는 통신 인터페이스일 수 있다. 입력 장치(48)는 사용자 입력 및 선택을 수신하기 위한 키보드 및/또는 마우스를 포함할 수 있고, 도 1의 사용자 인터페이스(31)를 포함하거나 접속될 수 있다. 또한, 입력 장치(48) 및 출력 장치(50)는, 가령, 공지된 방식으로 사용자 인터페이스(31)에 의해 MRI 장치의 사용자에게 제공되는 그래픽 유저 인터페이스(GUI)를 제공하도록 함께 동작할 수 있다. 다른 실시형태에서는, 입력 장치(48) 및 출력 장치(50)는 본 발명의 이미지 프로세싱 시스템(40)을 동작시키기 위해 공지된 방식으로 사용자 터치에 응답하는 GUI를 제공하는 터치 스크린을 포함할 수 있다.
도 2의 다른 실시형태에서, 이미지 프로세싱 시스템(40)은 독립형 컴퓨터이며, 이미지 재구성은 오프라인으로 수행될 수 있는데, 즉, 가령, 도 1의 MRI 시스템의 이미지 수집 프로세스와 독립적으로 수행될 수 있다. 이와 달리, 이미지 재구성은 도 1의 MRI 시스템에 의한 피검체의 이미지 수집과 동시에 수행될 수 있다.
이미지 재구성은 본 명세서에서 설명되는 방법(70)을 구현하는 사전 결정된 소프트웨어(46)로서 맞춤형 소프트웨어를 사용하여 수행되고, 미국 메사추세츠 나티크의 "The Matho Works, Inc"로부터 상업적으로 이용 가능한 "MATLAB"과 같은 수학적 소프트웨어 개발 및 저작 툴을 사용하여 발생된다.
이미지 프로세싱 시스템(40)은 이미지 데이터 소스(60)로부터 이미지 데이터를 수신하고 프로세싱하며, 수신된 이미지 데이터는 메모리(44)에 저장된다. 이미지 데이터 소스(60)는 도 1의 전체 MRI 장치를 포함할 수 있는데, 가령, 이는 메인 마그넷(11)으로서 네덜란드 베스트의 필립스 헬스케어로부터 상업적으로 이용 가능하며, 피검체로서 환자의 심장 영역에 심장 MRI 측정을 수행하는 5 채널 코일을 갖는 "1.5T ACHIEVA" 마그넷을 사용하여 구현될 수 있다. 도 2의 다른 실시형태에서, 이미지 데이터 소스(60)는 이미지 프로세싱 시스템(40)에 유선 및/또는 무선 접속헤 의해 동작 가능하게 접속된다. 또한, 이미지 데이터 소스(60)는 각 코일(12, 13)로부터의 RF 신호, MR 신호 및 기타 알려진 데이터 신호에 대응하는 데이터를 수신하고 저장하기 위해 도 1의 제 1 스토리지(34) 및 제 2 스토리지(35) 중 하나 또는 둘 다로서 실시될 수 있다.
또 다른 실시형태에서, 이미지 프로세싱 시스템(40)은 인터넷과 같은 컴퓨터 네트워크에 유선 및/또는 무선 접속을 사용하여 접속되며, 이미지 데이터 소스(60)로서 의료용 이미지 데이터 아카이브와 같은 적어도 하나 또는 심지어 다수의 원격 소스로부터 이미지 데이터를 수신한다. 예를 들어, 도1의 장치 또는 기타 알려지 MRI 장치를 사용하여 병원 또는 기타 MRI시설에 의해 수집된 MRI 이미지는 이미지 데이터 소스(60)로서 저장 시설에 이미지를 저장할 수 있는데, 이는 알려진 통신 장치 및 방법을 사용하여 본 발명의 이미지 프로세싱 시스템(40)에 의해 원격으로 프로세싱될 수 있다.
도 3을 참조하면, 사전 결정된 소프트웨어(46)는 이미지 데이터 소스(60)로부터 수신된 이미지 데이터로부터 이미지 재구성을 수행하기 위한 방법(70)을 구현한다. 이 방법은, 가령, MRI 장치로부터 풀 K-스페이스 MRI 데이터로부터 얻어진 5 가속 레이트에 의해 언더샘플링된, 단계(72)에서 언더샘플링된 K-스페이스 데이터를 수신하는 단계와, 단계(74)에서 위상 차 이미지 추정치를 획득하는 단계와, 단계(76)에서 데이터 충실도 절차를 수행하는 단계와, 희박화 변환 및 복소수 차(complex difference, CD)의 희박도를 사용하여 단계(78)에서 임계값 설정 절차를 수행하는 단계와, 단계(80)에서 반복들간의 이미지 추정의 표준의 상대적 변화가 사전 결정된 임계 미만인지를 체크하는 단계를 포함한다. 미만이 아닌 경우, 방법(70)은 희박화 변환 및 CD 이미지의 희박도를 사용하여 단계(82)에서 이미지 추정을 반복하고, 단계(76)로 되돌아 간다. 단계(80)의 조건이 충족될 때까지 단계(76 내지 82)가 반복되고, 이 방법은 단계(84)에서 최종 반복된 이미지 추정으로부터 재구성된 이미지를 획득한다. 그 후, 재구성된 이미지는, 가령, 출력 장치(50)를 사용하여 이미지 프로세싱 시스템(40)에 의해 저장, 전송 및/또는 출력될 수 있다.
본 명세서에서 보다 상세히 설명하는 바와 같이, 본 발명은 대응 가속화 PC 이미지 데이터 수집의 CS 재구성을 향상시키기 위해 추가 제한 항목(term)으로서 2개의 플로우-인코딩된 이미지의 복소수 차(CD)의 희박도를 사용한다. 단계(72)로부터 소급적으로(retrospectively) 언더샘플링된 데이터를 사용하여, 본 발명의 장치(40) 및 방법(70)은 수신된 이미지 데이터로부터 대구성된 이미지를 발생시키기 위한 재구성 기술을 구현한다. 실험적 사용으로, 본 발명의 장치(40) 및 방법(70)은 15개의 건강한 피검체에 대해 체내에서 최적화되고 입증되었다. 그 후, 단계(72)에서 11개의 건강한 피검체로부터 예측적으로(prospectively) 언더샘플링된 데이터가 획득되었고, 피검체의 이미지가 본 발명의 장치(40) 및 방법(70)으로 재구성되었다. 결과는 완전히 샘플링된 데이터로부터의 심박출량 측정과, 5 가속 레이트에 이르는 CD 희박도를 사용하는, 즉, 표준 비가속 속도의 5배의 증가된 이미지 프로세싱 속도를 갖는 제안된 CS 재구성 방법 사이에 양호한 합의점이 존재한다는 것을 보여준다. 또한, CD 이미지 프로세싱을 사용하지 않는 종래 CS 재구성 방법은 본 발명의 흐름 결과에 비교할 때 300% 이상의 적게 평가된 흐름 결과를 보여준다.
본 발명의 장치(40) 및 방법(70)에서는, 피검체의 혈류의 정량적 평가를 위한 압축-센싱 재구성에, 개별적인 위상에 대한 복소수 차 이미지의 희박도가 단계(78)의 추가 희박화 변환으로서 사용되는 가속화 PC MRI 방안이 구현된다. 먼저, 제안된 재구성 방법의 정확도는 단계(72)에서 언더샘플링된 K-스페이스 데이터를 발생시키기 위해 완전히-샘플링된 K-스페이스로부터 데이터를 소급적으로 폐기함으로써 평가된다. 이어서, 가속화 데이터 수집은 한 무리의 건강한 피검체에서 수행되어 개시된 가속화 데이터 수집 및 재구성 방법(70)의 정확성 및 재현성을 평가한다.
PC 이미지는 통상적으로 상이한 바이폴라 인코딩 경사를 갖는 2개의 이미지 데이터 세트 사이의 위상 차를 사용하여 재구성된다. 바이폴라 경사가 슬라이스 선택 경사에 적용된다고 가정하면, x-y 평면에 있어서 z방향으로의 속도 벡터 vz(x,y)를 갖는 이동 자화 m1(x,y)로부터의 복소수 MR신호 s1(kx, ky)는 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00004
(1)
여기서, Mz는 바이폴라 경사의 제 1 모멘트이고 γ는 자기회전비이다. 다른 바이폴라 경사를 갖는 제 2 스캔에 있어서,
Figure pat00005
(2)
를 얻는다.
다음 식(3)을 사용하여 위상 차 이미지가 재구성된다.
Figure pat00006
(3)
위상 차 방법은 관심 대상인 혈관을 통한 혈액량/속도를 정량적으로 평가하기 위해 공통적으로 사용된다. PC 이미지 데이터를 프로세싱하기 위한 다른 방법은 복소수 차 (CD) 프로세싱인데, 가령, Dumoulin 등의 "Three-dimensional phase contrast angiography" (Magn Reson Med 1989;9(1):139-149)에 개시되어 있다. 이 기술에서, CD 이미지는 다음 식을 사용하여 계산된다.
Figure pat00007
(4)
여기서, m1은 m2와 동일한 것으로 가정한다. CD 이미지의 데이터 값 또는 신호는 이미지 데이터의 보셀의 혈류에 의존한다. 정적 보셀에 있어서, 2개의 수집 사이의 신호 차는 거의 0이다. 그러므로, CD 이미지는 매우 희박한 이미지를 얻는 혈류가 존재하는 위치에만 데이터 값 또는 신호를 포함한다. 본 발명은 이미지 재구성 방법(70)을 구현하는 데에 CD이미지의 희박도를 사용한다.
종래 PC MR 이미지 프로세싱에 있어서, CS 재구성은 단순히 각 바이폴라 인코딩 이미지 m1에 대해 한 쌍의 제한되지 않은 최적 문제를 해결함으로써 수행된다.
Figure pat00008
(5)
여기서, FΩ는 언더샘플링을 사용하는 푸리에 변환이고, ψ는 희박화 변환이며, si는 i=1 또는 2를 사용하는 2개의 바이폴라 인코딩 각각에 대한 측정치이며, zi는 각 복소수 이미지이며, λ는 희박도 항의 웨이트(weight)이다.
본 발명의 장치(40) 및 방법(70)에서, 위상 대비 MR 이미지를 재구성하기 위해 종래 기술에서는 사용되지 않는 복소수 차 이미지가 추가 제한으로서 이용된다.
식 (5)에 도시된 라그랑지안 형태(Lagrangian-form) 문제는 다음과 같이 추가 제한 항목을 포함하도록 본 발명에서 변형된다.
Figure pat00009
(6)
여기서, ｜z1-z2｜는 복소수 차(CD) 이미지이고, λ 및 λCD는 데이터 충실도와 이미지 희박도 사이의 균형을 맞추기 위한 정규화 파라미터이다.
본 명세서에서 설명되는 바와 같이, King에 의해 설명되는 종래 방법은 종래 켤레 경사 방안을 사용하여 단 하나의 식만을 해결하는 것에 반하여, 식 (6)과 관련하여 설명되는 바와 같이, 2개의 식을 교번하는 방식으로 반복적으로 해결한다. 일단 개별적 흐름 인코딩된 이미지 m1, m2, m3 및 m4가 해결되면, 본 발명은 흐름 이미지를 생성하거나 제곱의 합의 제곱근을 계산하고, 가령, 최대 강도 프로젝션을 사용하여 MR 혈관 촬영도를 생성하는 데에 사용될 수 있다.
본 발명은 2개의 단계를 포함한다. 먼저, 본 발명의 재구성 방법은 완전히 샘플링된 수집으로부터 소급적으로 언더샘플링된 데이터를 사용하여 상이한 가속 레이트에 대해 피검체의 혈류와 같은 액체 흐름을 정량화한다. 본 발명의 장치(40) 및 방법(70)의 실험적 사용 동안, 최적의 재구성 파라미터 세트가 결정되었는데, 이는 예측적으로 언더샘플링된 이미지 수집을 사용하여 후속 단계에서 사용되었으며, 여기서 가속화 수집의 정확도가 결정되었다.
본 발명의 장치(40) 및 방법(70)의 실험적 사용 동안, 위상 대비 이미지는 폐동맥의 분기 수준에서 피검체의 상행 대동맥의 축 슬라이스를 사용하여 이미지 데이터 소스(60)로부터 획득되었다. 단계(72)의 소급적 언더샘플링에 있어서, 예측적 ECG-트리거링되는 흐름-인코딩된 2D PC 씨네 MRI 펄스 경사-에코(a prospectively ECG-triggered flow-encoded 2D PC cine MRI pulse gradient-echo) 이미징 시퀀스는, 가령, 시야 값(field of view, FOV) = 320×400mm2, 해상도 = 2.5×2.5mm2, 수집 매트릭스 = 128×160, 슬라이스 두께 = 8mm, TR/TE = 4.6/2.7ms, 플립 각 = 12°, 시간적 해상도 = 28.3~39.1ms, 및 속도-인코딩된 값 VENC = 300cm/s의 전형적인 파라미터를 사용하였다. 본 발명의 실험적 사용에서, 완전히 샘플링된 K-스페이스 데이터는 15개의 건강한 성인 피검체(남성 5명, 연령 20 내지 70세)에서 얻어졌다. 데이터는 K-스페이스의 중심을 유지하면서 외측 K-스페이스 라인을 무작위로 폐기함으로써 다양한 가속 레이트(R = 2,3,4,5)에 대한 소급적으로 언더샘플링되어, 단계(72)를 수행하였다. 중심 K-스페이스의 크기는 그 가속 레이트로 얻어지는 K-스페이스의 총 수의 크기의 절반으로 설정되었다. 중심 부근에 충분한 수의 K-스페이스 라인을 허용하기 위해, 상이한 가속 레이트에 대한 K-스페이스의 중심 크기는 고정되지 않았다.
이어서, 가속화 PC MRI 데이터는 전술한 바와 동일한 촬영 파라미터를 사용하여 11개의 피검체(4명의 남성, 연령 20세 내지 45세)에서 획득되었다. 무작위 언더샘플링된 패턴를 사용하여 가속화 데이터 수집을 가능하게 하기 위해, 촬영 펄스 시퀀스는 각각 가속화 레이트 2,3,4,5,6에 대한 총 160 ky 중 40, 26, 20, 16 및 14ky 라인을 사용하여 완전히 샘플링된 중앙 K -스페이스가 얻어지도록 수정되었으며, K-스페이스의 나머지 에지는 주어진 가속 레이트에 대해 충분한 수의 라인이 얻어질 때까지 무작위로 샘플링되었다. 로우-대-하이(low-to-high) 프로파일 오더링이 사용되어 신속한 경사 스위칭으로 인한 아티팩트를 최소화하는데, 이는 Basha 등의 "Minimization of Imaging Artifacts from Profile Ordering of Randomly Selected ky-kz Lines for Prospective Compressed-Sensing Acquisition in 3D Segmented SSFP and GRE Imaging" (Proceedings of the 19th Annual Meeting of ISMRM. 19권, 캐나다 몬트리얼, 2011년. p 1264) 및 Akcakaya 등의 "Accelerated contrast-enhanced whole-heart coronary MRI using low-dimensional-structure self-learning and thresholding" (Magn Reson Med 2012;67(5):1434-1443)에 개시되어 있다.
각 피검체는 1(즉, 완전히 샘플링됨) 내지 6의 가속 레이트(R)로 촬영되었다. 인터-스캔 변동성을 평가하기 위해, 각 스캔은 번갈아 2회 반복되었다. 요약하면, 각 피검체는 각 가속 레이트마다 하나의 반복 스캔으로 6개의 가속 레이트(R1 내지 R6)를 사용하여 12회 촬영되었다.
이미지 재구성은 도 3 및 4에 도시된 방법(70)에 따라 수행되었는데, 이 도면은 본 발명에 적용된 CS 재구성 절차가 CD 이미지의 희박도 및 교번 최소화(alternating minimization)를 어떻게 사용하는지를 도시하고 있다. 먼저, 흐름 인코딩을 위한 바이폴라 경사로부터의 이미지 데이터 S1 및 S2는 이미지 데이터 소스(60)으로부터 수신되며, 이미지 z1 및 z2에 대한 언더샘플링된 이미지 데이터가 본 명세서에서 설명된 바와 같이 얻어진다. 이 기술 분야에 알려진 데이터 충실도 절차가 언더샘플링된 이미지 데이터에 대해 초기에 수행된다.
그 후, 단계(74)에서, 중간 이미지의 초기 추정치
Figure pat00010
및
Figure pat00011
는 모두 제로 이미지로 설정된다. 그 후, 각 반복에서, 방법(70)은
Figure pat00012
를 고정으로 유지하고, 제 1 희박도 항
Figure pat00013
및 CD 이미지의 추가 희박도
Figure pat00014
를 사용하여 단계(76)의 데이터 충실도 절차 및 단계(78)의 임계값 설정 절차를 수행함으로써 추정치
Figure pat00015
에 대한 식(6)의 제 1 라인을 해결한다. 그 후,
Figure pat00016
가 고정으로 유지되고, 식(6)의 제 2 라인은
Figure pat00017
및 CD 이미지의 희박도
Figure pat00018
를 유사하게 사용하여
Figure pat00019
에 대해 해결된다. 이미지 z1 및 z2의 이러한 동시적 계산이 도 4에 도시되어 있다.
도 4에 도시된 바와 같이, 복소수 차 이미지의 희박도를 사용하는 위상 대비 MR 이미지의 반복 CS 재구성이 수행된다. 이 재구성은 2개의 별도의 반복 프로세스로 구성되며, 각각 데이터 충실도와 임계값 설정의 2 단계를 갖는다. 임계값 설정 단계는 이미지의 희박화 변환 ψzi 및 복소수 차 이미지를 계산하기 위한 다른 프로세스의 중간 이미지를 사용한다. 재구성된 이미지로서 에일리어싱되지 않은(unaliased) 위상 차 이미지는 이미지 z1 및 z2의 최종 추정치를 사용하여 얻어진다.
도 3 및 4를 참조하면, 단계(76 내지 78)는 수렴될 때까지, 본 명세서에서는 이미지 z1 및 z2의 표준의 상대적 변화가 사전 결정된 임계, 가령, 5×10-4보다 작게 될 때까지 반복된다. 본 발명에서, 총 변동 (TV) 정규화는 희박화 변환 ψ으로서 수행되었는데, TV가 이미지 복원의 노이즈 제거를 위한 우수한 제한으로 종래 기술에서 보여져 왔기 때문이며, 이는 Rudin 등의 "Nonlinear total variation based noise removal algorithms" (Physica D: Nonlinear Phenomena 1992;60(1-4):259-268)에 설명되어 있다.
TV는 많은 CS MR 연구에 널리 사용되어 왔으며, 이는 Lustig 등의 "The application of compressed sensing for rapid MR imaging", (Magn Reson Med 2007;58(6):1182-1195) 및 Block 등의 "Undersampled radial MRI with multiple coils. Iterative image reconstruction using a total variation constraint" (Magn Reson Med 2007;57(6):1086-1098)에 설명되어 있다.
단계(84)의 각 이미지의 재구성은 TVL1-L2 최소화에 대한 고속 교번 방향 방법을 사용하여 자기 코일을 사용하는 MRI 장치로부터 이미지에 대해 코일별로 수행되는데, 이는 Junfeng 등의 "A fast alternating direction method for TVL1-L2 signal reconstruction from partial Fourier data" (Selected Topics in Signal Processing, IEEE Journal of 2010;4(2):288-297)에 설명되어 있다.
2개의 복소수 이미지 z1 및 z2를 사용하여, 본 발명의 장치(40) 및 방법(70)은 피검체의 위상 차 재구성 이미지로부터 흐름 정보를 추출한다. 전술한 재구성 절차(70)는 2개의 목적 함수의 합을 포함하는 최적화 문제를 해결하기 위한 교번 최소 공식화로서 고려될 수 있다. Wang 등의 "A New Alternating Minimization Algorithm for Total Variation Image Reconstruction" (SIAM Journal on Imaging Sciences 2008;1(3):248-272)에 설명된 바와 같이, 2개의 함수의 합의 최소화는 다른 방안으로 유사-코드로 다음과 같이 해결될 수 있다.
Figure pat00020
z2 = 0, k = 0이라 하면,
"수렴되지 않는" 동안, 다음을 수행
단계 1: z2 = z2 k로 고정하고, z1과 관련하여 J(z1, z2 k)를 최소화하고 z1 k = z1로 하며,
단계 2: z1 = z1 k로 고정하고, z2과 관련하여 J(z1 k, z2)를 최소화하고 z2 k+1 = z2로 하고,
단계 3: k = k+1
수행 종료.
CS를 사용하여 재구성 방법을 구현하는 본 발명의 장치(40) 및 방법(70)은 모든 심장 위상에 별도로 적용되는데, 이는 이미지 재구성에 연산 복잡도를 추가시킨다. 그러나, 최소 혈류가 존재하는 이미지를 프로세싱하는 데에 있어서, 심장 위상의 CD 이미지는 우세한 위상 에러로부터 얻어지는 속도 노이즈를 제외한 어떤 또는 충분한 정보를 포함하지 않으며, 이미지는 또한 재구성을 향상시키기 위한 어떤 또는 현저한 추가 정보를 추가하지 않는다.
또한, 각 이미지 재구성에 있어서, 본 발명은 입력 장치(48)를 통해 피검체의 상행 대동맥의 대응 크기 이미지에 수동으로 그려진 관심 영역(ROI)의 사용자 선택을 수신할 수 있다. 예를 들어, 의사는 GUI의 디스플레이 스크린상에 마우스를 이동시키거나 터치 스크린상에 손가락 또는 스틸러스를 이동시키는 등에 의해 입력 장치(48) 및 출력 장치(50)에 의해 구현되는 GUI를 사용하여 ROI를 선택할 수 있고, 프로세싱될 이미지 데이터의 ROI를 지정하여, ROI는 심장 움직임에 대한 심장 주기를 통해 수동으로 보정될 수 있다.
본 발명의 장치(40) 및 방법(70)의 실험적 사용 동안, 각 심장 주기 및 심박출량의 혈류의 평균 속도는 이미지의 재구성마다 계산되었다. 블란드-알트만 분석 및 피어슨 상관 계산이 수행되어, 제한으로서 CD 이미지를 사용하는 경우와 사용하지 않는 경우의 CS 재구성에 의해 재구성된 심박출량을 분당 리터 단위(liters per minute)로 비교하였다. 완전히 샘플링된 데이터를 사용하는 재구성에 의해 계산된 심박출량이 기준으로서 사용되었다.
표 1은 본 발명의 장치(40) 및 방법(70)의 실험적 사용에 있어서, 상이한 언더샘플링 레이트 사이, 특히 완전히 샘플링된 데이터와 소급적으로 언더샘플링된 데이터의 CS 구성의 심박출량에 대한 블란드-알트만 분석과, 관련 피어슨 계수 r을 도시하고 있다.
가속 레이트 R=1(완전히 샘플링된 데이터)과 가속 레이트 R=2(상관 계수: 0.999) 사이와, 레이트 R=1 및 레이트 R=3(상관 계수: 0.999) 사이의 우수한 합의가 존재한다. 피어슨 상관 계수 r이 높은 가속 레이트에 대해 감소하지만, 항상 0.97보다 높기 때문에 가속화 이미지 재구성과 기준 사이에 우수한 합의를 나타낸다. 소급적으로 언더샘플링된 데이터를 사용하는 본 발명의 실험적 사용의 결과는 추가 제한으로서 CD 이미지의 희박도를 갖는 본 발명의 장치(40) 및 방법(70)을 사용하는 5배속(5-fold) 가속화 PC MR이 상행 대동맥을 통해 측정되는 심박출량의 평가에 대한 가능한 기술임을 시사한다.
가속 레이트 (R) 평균 차
(리터/분)		 상위 95%
(리터/분)		 하위 95%
(리터/분)		 피어슨 계수 r
2 -0.004 0.120 -0.129 0.999
3 0.018 0.152 -0.117 0.999
4 0.052 0.429 -0.326 0.991
5 0.153 0.867 -0.562 0.970
도 5A 내지 5F는 예측적 가속화 수집의 심박출량의 블란드-알트만 분석을 도시하고 있으며, 표 2는 완전히 샘플링된 데이터와, 예측적으로 언더샘플링된 데이터에 대한 CD 이미지 제한을 사용하는 경우와 사용하지 않는 경우의 2개의 상이한 CS 재구성 사이의 심박출량의 블란드-알트만 분석을 도시하고 있다. 표 2는 상이한 레이트에 대한 완전히 샘플링된 데이터와 CD 이미지 제한을 사용하고 사용하지 않는 경우의 가속화 스캔의 CD 재구성 사이의 차의 관련 평균 및 표준 편차를 요약하고 있으며, R1은 가속 레이트 R=1을 나타내고, R2는 가속 레이트 R=2를 나타내는 등으로 표시된다.
스캔/리스캔 변동성에 대한 상행 대동맥을 통한 혈액량의 블란드-알트만 분석이 완전히 샘플링된 수집(R1 대 R1)에 대해 도 5A에 도시되어 있고, 완전히 샘플링된 데이터와 2 내지 6과 동일한 레이트 R을 사용하는 예측적으로 가속화된 스캔의 재구성 사이의 비교가 도 5B 내지 5F에 도시되어 있으며, 검은 사각형으로 표시된 CD 희박도를 사용하는 CS와, 검은 별로 표시된 CD 희박도를 사용하는 CS를 사용한다. 하위 가속 레이트 R, 가령, 3 이하에서, 두 재구성 기술은 임상적으로 동등한 결과를 산출한다. 그러나, 높은 가속 레이트에서, CD 희박도를 사용하는 CS 재구성은 완전히 샘플링된 수집에 대해 비교될 때 CD 희박도를 사용하지 않는 CS 재구성보다 흐름 측정이 우수하고 차가 적다.
가속 레이트
(R)		 CD 제한의 사용 평균 차
(리터/분)		 차의 SD
(리터/분)		 상위95%
(리터/분)		 하위95%
(리터/분)
R1 대 R1 해당없음 0.0623 0.273 0.598 -0.474
R1 대 R2 CD 사용 0.0530 0.319 0.678 -0.572
CD 비사용 0.0286 0.309 0.633 -0.576
R1 대 R3 CD 사용 0.128 0.295 0.706 -0.449
CD 비사용 0.182 0.295 0.761 -0.396
R1 대 R4 CD 사용 0.0930 0.378 0.833 -0.647
CD 비사용 0.280 0.421 1.11 -0.545
R1 대 R5 CD 사용 0.246 0.441 1.11 -0.618
CD 비사용 0.536 0.526 1.57 -0.496
R1 대 R6 CD 사용 0.299 0.542 1.36 -0.763
CD 비사용 0.841 0.470 1.76 -0.0790
도 5A는 완전히 샘플링된 데이터의 인터-스캔 재현성을 도시하고 있는데, 이는 동일한 스캔 조건 하에서의 2개의 별도의 스캔 사이의 차를 도시하고 있다. 도 5B 내지 5F는 2 내지 6과 동일한 레이트 R에 대한 완전히 샘플링된 수집과 가속화 수집 사이의 합의를 도시하고 있다. 또한, 도 5A 내지 5F는 2개의 상이한 CS 이미지 프로세싱 방법을 비교하는데, 하나는 CD 희박도를 사용하며 다른 하나는 사용하지 않는다. 검정 사각형 및 검정 실선은 완전히 샘플링된 스캔과 본 발명의 방법(70)을 사용하여 재구성된 가속화 스캔 사이의 차의 변동이 가속 레이트 4에 이르는 완전히 샘플링된 데이터의 스캔-리스캔의 범위에 존재한다는 것을 나타낸다. 또한, 이 변동은 레이트 5를 갖는 수용 가능한 범위에 존재한다. 그러나, 표 2에 도시된 바와 같이 레이트 6에 대한 흐름 측정에서 더 큰 변동(완전히 샘플링된 데이터의 재현성에 비교해서 98%만큼)이 존재한다. 또한, 특히 표 2에 도시된 높은 가속 레이트(CD 제한을 사용하는 재구성에 비교해서 레이트 4 및 5에 대해 각각 12% 및 19% 증가)에서, 완전히 샘플링된 스캔과 CD 제한을 사용하지 않고 재구성된 가속화 스캔 사이의 차에서 더 큰 표준 편차가 관측된다. 이들 차는 CD 제한을 사용하지 않는 CS의 경우에 대해 더 양성으로(positively) 바이어싱되며, 이는 혈액 속도를 크게 적게 평가하게 할 것이다.
도 6A 내지 6F는 상이한 스캔/리스캔 변동성을 갖는 상행 대동맥을 통한 혈액량의 블란드-알트만 분석을 도시하고 있는데, CD 제한을 갖는 CS 재구성의 인터-스캔 재현성을 증명하고 있다. 도 6A는 완전히 샘플링된 데이터 수집의 인터-스캔 재현성(R1 대 R1)을 도시하고 있으며, 도 6B 내지 6F는 CD 희박도를 사용하는 CS 재구성을 사용하여 2 내지 6에 각각 동일한 레이트 R에 대한 예측적 가속화 수집의 인터-스캔 재현성을 도시하고 있다. 가속 레이트 5까지는 표준 편차의 범위가 도 6A의 기준의 표준 편차보다 크지 않다. 도 6F의 데이터의 표준 편차는 도 6A의 데이터의 표준 편차보다 비교적 높다. 따라서, 본 발명의 장치(40) 및 방법(70)의 재구성 기술은 완전히 샘플링된 수집과 임상적으로 동등한 결과를 산출한다.
도 7은 건강한 피검체의 모두 25개의 심장 위상에 대한 크기 CD 이미지를 도시하고 있다. 최초 10개의 위상의 CD 이미지에서, 상행 및 하행 대동맥의 혈관이 분명하게 보인다. 그러므로, CD 이미지는 이들 위상에 대한 본 발명의 CS 방법에 대한 추가적인 제한으로서 사용된다. 그러나, 나중의 15개의 위상의 CD 이미지는 배경 이미지에 비교해서 혈관에 관한 많은 정보를 갖지 못한다. 그러므로, 임계값 설정 동작이 이들 위상에 대한 어떤 중요한 신호를 배제할 가능성이 존재할 수 있다. 이러한 경우, 성능을 향상시키고 복잡도를 감소시키기 위해 CD 재구성을 위해 CD 이미지를 사용하지 않는 것이 유리하다. 그러므로, 추가 CD 제한은, 대동맥 흐름이 CD 이미지가 측정 및 재구성을 위한 실질적 혈관 신호 및 데이터를 갖기에 충분히 높은 때에만 사용되었다. 재구성을 위한 CD 제한을 사용하는 심장 위상은 전체 심장 주기의 최초 40%로서 설정된다. CD 제한을 사용하는 심장 주기의 최초 40%에 있어서, 파라미터 λ 및 λCD의 값은 10-4로 설정되었다. 심장 주기의 나중의 60%에 있어서, 식(5)에 도시된 바와 같이 정규 CS 방법을 구현하기 위해 λCD = 0이고 λ = 10- 4이도록 파라미터가 설정된다. 비교를 위해, 식(5)에서 주어진 바와 같이, 이미지는 심장 주기 전반에 걸쳐 CD 제한을 사용하지 않고 재구성되었다.
도 8(a) 내지 8(f)는 본 발명의 장치(40) 및 방법(70)에서 사용되는 재구성 방법의 수렴 속도를 도시하고 있다. 건강한 피검체로부터의 샘플 위상 제한 이미지가 도 8(a) 내지 8(c)에 도시되어 있는데, 이는 폐동맥의 분기 수준에서 상행 대동맥의 축 슬라이스의 완전히 샘플링된 이미지이다. 크기 이미지가 도 8(a)에 도시되어 있고, 위상 차 이미지가 도 8(b)에 도시되어 있으며, 완전히 샘플링된 k-스페이스 데이터를 사용하여 재구성된 복소수 차 이미지가 도 8(c)에 도시되어 있다.
본 발명의 장치(40) 및 방법(70)에서 사용되는, 재구성 방법의 상이한 반복(각각 1, 16, 256 반복)에 관한 도 8(d) 내지 8(f)의 대응 CD 이미지는 가속 레이트 5로 동일한 피검체의 소급적으로 언더샘플링된 k-스페이스 데이터 세트에 적용된다. 에일리어싱 아티팩트 및 블러링(blurring)은 도 8(d)에 도시된 방법의 시작에서 CD 이미지에서 분명히 보인다. 그러나, 본 발명의 반복적 CS 재구성 방법(70)을 통해, 혈관 벽이 보다 선명하게 나타나며, CD 이미지는 보다 희박해지고 도 8(f)의 완전히 샘플링된 데이터의 CD 이미지에 실질적으로 동일한 것으로 근접한다.
본 발명의 장치(40) 및 방법(70)은 가속화 위상 대비 CMR을 위해 본 명세서에 개시된 새롭게 개발된 CS 재구성 방법을 구현한다. CD 이미지의 희박도는 이 방안에서 최소화 문제에 관한 추가 제한으로서 포함되었다. 본 발명의 실험적 테스트에서, 완전히 샘플링된 기준 데이터와, 가속 레이트 5에 이르는 본 발명의 개시된 이미지 재구성 장치(40) 및 방법(70)을 사용하여 재구성된 것 사이의 심박출량 측정에 대해 시스템적 변동은 관측되지 않았다.
종래 가속화 PC MR의 CS 사용의 이전의 연구에서는, 관심 대상인 보셀의 속도의 과소추정(underestimination)이 쟁점으로 부각되었다. 과소추정은 완전히 샘플링된 PC 수집과 가속화 PC 수집의 재구성을 비교하는 블란드-알트만 분석의 바이어스로서 보여질 수 있다. 그러나, 본 발명의 장치(40) 및 방법(70)의 실험적 구현에서, CD 희박도를 사용하지 않는 총 이미지 변동을 사용하는 CS 재구성은 차의 양성 바이어스에 의해 보여지는 심박출량의 과소추정이 문제가 되었다. 그러나, CD 이미지와 추가 희박 제한을 사용함으로써, 심박출량의 차의 바이어스는 5에 이르는 가속 레이트에 관해 현저하게 감소되었다.
CS에 대한 주요 쟁점 중 하나는 재구성됨 이미지의 공간적 해상도 손실 및 블러링(blurring)일 수 있다. 지난 몇 년에 걸쳐, 고해상도 심장 MRI에 관한 이 쟁점을 해결하는 다양한 향상된 재구성 방법이 존재하였는데, 이는 Akcakaya 등의 "Accelerated contrast-enhanced whole-heart coronary MRI using low-dimensional-structure self-learning and thresholding"(Magn Reson Med 2012;67(5):1434-1443), Akcakaya 등의 "Low-dimensional-structure self-learning and thresholding: regularization beyond compressed sensing for MRI reconstruction"(Magn Reson Med 2011;66(3):756-767) 및 Akcakaya 등의 "Accelerated Late Gadolinium Enhancement Cardiac MRI with Isotropic Spatial Resolution Using Compressed Sensing: Initial Experience"(Radiology, 미발행)에 설명되어 있다.
그러나, PC 촬영에 있어서, 블러링의 쟁점은 흐름의 정량화에 적은 영향을 준다. 첫째, 공간적 해상도는 관상 동맥의 병변(lesions) 또는 상처(scars)의 평가를 위해 필요한 것보다 훨씬 낮다. 둘째, 분석 동안에, 보셀 벽의 픽셀은 부분적 체적 에러를 감소시키기 위해 의도적으로 방지된다. 셋째, 흐름의 정량화는 보통 평균 혈류 속도를 사용하여 전체 심장 주기를 통해 수행된다.
본 발명의 개시된 장치(40) 및 방법(70)의 반복당 연산 비용은 (2개의 역 FFT를 포함하는) 4개의 FFT 및 4개의 임계값 설정 동작이며, 모두 2D 위상 이미지의 크기의 이미지에 적용된다. 재구성 시간은 심장 위상의 실제 개수와 요구되는 반복 횟수에 의존하지만, 재구성 시간은, "MATLAB"을 사용하여 개발된 사전 결정된 소프트웨어(46)를 사용하고, 가령, 듀얼 코어 CPU 및 8GB RAM을 갖는 "MICROSOFT CORP"로부터 상업적으로 이용 가능한 "WINDOWS" 운영 시스템상에서 실행되는 64비트 개인용 컴퓨터에서 구현되는 이미지 프로세싱 시스템(40)을 사용하여, 대략 20분 미만이다. 재구성 시간은 병렬 프로그래밍 및 그래픽 프로세싱 유닛의 사용을 통해 임상적으로 수용 가능한 범위로 더 감소될 수 있는데, 이는 Nam 등의 "Compressed sensing reconstruction for whole-heart imaging with 3D radial trajectories: A graphics processing unit implementation"(Magn Reson Med, 미발행)에 설명되어 있다.
본 발명의 장치(40) 및 방법(70)의 바람직한 실시형태에서, 최적의 동작 모드는 최대 5의 가속 레이트를 제공한다. 다른 실시형태에서, 6 이상의 보다 높은 가속 레이트는 이미지 데이터 소스(60)로서 도 1의 MRI 시스템의 보다 많은 수의 코일 소자를 사용하여 가능할 수 있는데, 이미지가 상이한 코일에서 보다 잘 국소화(localized)되기 때문이다. 본 발명의 추가적인 다른 실시형태에서, 병렬 촬영 기법을 사용하는 개시된 장치(40) 및 방법(70)의 최적 조합도 가능할 수 있다.
결론적으로, 본 발명의 개시된 장치(40) 및 방법(70)은 2개의 흐름-인코딩된 이미지의 CD의 희박도를 사용하는 가속화 PC CMR에 대한 향상된 재구성 기법을 제공하도록 개발되고 평가되었다. 따라서, 본 발명을 사용하여, 이미지의 복소수 차의 이미지 도메인 희박도를 사용하는 추가 제한을 갖는 압축 센싱(CS)를 사용하는 가속화 위상 대비 씨네 MRI는, 가령, 환자의 대동맥의 혈류의 정확한 측정을 가능하게 한다.
본 발명에 따른 전술한 장치 및 방법은 하드웨어, 펌웨어 또는 소프트웨어, 또는 CD ROM, RAM, ROM, 플로피 디스크, DVD, 하드 디스크, 자기 저장 매체, 광 기록 매체 또는 자기-광 디스크와 같은 기록 매체에 저장될 수 있는 컴퓨터 코드, 또는 원격 기록 매체, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 또는 비이동성 머신 판독 가능한 매체에 본래 저장되고 네트워크를 통해 다운로드되어 로컬 기록 매체에 저장되는 컴퓨터 코드로서 구현될 수 있다. 따라서, 본 명세서에서 설명되는 방법은 범용 컴퓨터, 디지털 컴퓨터 또는 특수 컴퓨터를 사용하여 기록 매체에 저장되는 이러한 소프트웨어 또는 ASIC 또는 FPGA와 같은 프로그래밍 가능하거나 전용 하드웨어에 실행될(rendered) 수 있다. 이 기술 분야에서 명백한 바와 같이, 컴퓨터, 프로세서, 마이크로프로세서 콘트롤러 또는 프로그래밍 가능한 하드웨어는 메모리 구성요소, 가령, RAM, ROM, Flash 등을 포함하는데, 이는 컴퓨터, 프로세서 또는 하드웨어에 의해 액세스되고 실행될 때 본 명세서에서 설명되는 프로세싱 방법을 구현하는 소프트웨어 또는 컴퓨터 코드를 저장하고 수신할 수 있다. 또한, 범용 컴퓨터가 본 명세서에서 설명되는 프로세싱을 구현하는 코드에 액세스하면, 코드의 실행은 범용 컴퓨터를 본 명세서에서 설명되는 프로세싱을 실행하기 위한 특수 컴퓨터로 변환시킨다는 것을 인식할 것이다.
11: 메인 마그넷 12: 경사 코일
13: RF 코일 15: 테이블
21: 제 1 신호 발생부 22: 제 2 신호 발생부
23: 신호 수집부 31: 사용자 인터페이스
32: 제어부 33: 이미지 생성부
34: 제 1 스토리지 35: 제 2 스토리지
36: 이미지 출력부

Claims (26)

  1. 데이터 소스로부터 피검체의 이미지 데이터를 수신하고, 희박화 변환(sparsifying transform)으로서 상기 이미지 데이터의 복소수 차를 사용하는 압축 센싱(compressed sensing, CS) 재구성 방법을 적용하여, 상기 이미지 데이터로부터 혈류와 자기 공명 혈관 조영 중 적어도 하나의 재구성된 이미지를 생성하는 프로세서; 및
    상기 재구성된 이미지를 출력하는 출력 장치를 포함하는 이미지 데이터 프로세싱 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 이미지 데이터는 상기 피검체의 혈관 조영 데이터, 4차원 혈류 데이터, 신경 혈류 데이터, 복부 혈류 데이터 및 주변 혈류 데이터 중 적어도 하나에 대응하는 이미지 데이터 프로세싱 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 피검체의 상기 이미지 데이터를 획득하는 자기 공명 촬영(MRI) 시스템을 더 포함하는 이미지 데이터 프로세싱 장치.
  4. 데이터 소스로부터 이미지 데이터를 수신하고, 희박화 변환(sparsifying transform)으로서 상기 이미지 데이터로부터 도출된 복소수 차 이미지의 희박도(sparsity)를 사용하는 압축 센싱(compressed sensing, CS) 재구성 방법을 상기 이미지 데이터에 적용하여, 상기 이미지 데이터로부터 재구성된 이미지를 생성하는 프로세서; 및
    상기 재구성된 이미지를 출력하는 출력 장치를 포함하는 이미지 데이터 프로세싱 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 CS 재구성 방법은 데이터 충실도(data fidelity)와 이미지 희박도(image sparsifying) 사이의 균형을 맞추기 위해 상기 이미지 데이터로부터 유도된 상기 복소수 차 이미지를 프로세싱할 때 정규화 파라미터를 사용하는 이미지 데이터 프로세싱 장치.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 이미지 데이터는 상기 이미지 데이터의 완전히 샘플링된 k-스페이스로부터 언더샘플링되는 이미지 데이터 프로세싱 장치.
  7. 제 4 항에 있어서,
    상기 데이터 소스는 생체로부터 상기 이미지 데이터를 생성하기 위한 복수의 코일을 갖는 자기 공명 촬영(MRI) 장치인 이미지 데이터 프로세싱 장치.
  8. 제 4 항에 있어서,
    상기 CS 재구성 방법은 상기 이미지 데이터의 위상 이미지 추정을 반복적으로 업데이트하는 이미지 데이터 프로세싱 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 반복적인 업데이트는 상기 위상 이미지의 표준(norm)의 상대적 변화가 사전 결정된 수렴 임계값보다 작아져서 수렴이 발생할 때까지 반복되는 이미지 데이터 프로세싱 장치.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 반복적인 업데이트는 복소수 차 이미지의 희박도를 사용하는 임계값 설정 절차를 수행하는 것을 포함하는 이미지 데이터 프로세싱 장치.
  11. 자기 공명 촬영(MRI) 데이터를 프로세싱하는 장치에 있어서,
    복수의 코일을 갖는 MRI 장치로부터 생체 내 유체 흐름의 MRI 데이터를 수신하고, 수신된 MRI 데이터로부터 선택된 이미지 데이터를 생성하는 입력 장치;
    상기 선택된 이미지 데이터를 수신하고, 압축 센싱(CS) 재구성 방법을 상기 이미지 데이터에 적용하여 상기 이미지 데이터로부터 재구성된 이미지를 생성하는 프로세서; 및
    상기 생체 내 상기 유체 흐름의 상기 재구성된 이미지를 출력하는 출력 장치를 포함하는 MRI 데이터 프로세싱 장치.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 CS 재구성 방법은, 상기 재구성된 이미지를 생성하기 위한 희박화 변환으로서 상기 이미지 데이터로부터 도출된 복소수 차 이미지의 희박도를 사용하는 MRI 데이터 프로세싱 장치.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 CS 재구성 방법은 데이터 충실도와 이미지 희박도 사이의 균형을 맞추기 위해 상기 이미지 데이터로부터 도출된 복소수 차 이미지를 프로세싱할 때 정규화 파라미터를 사용하는 MRI 데이터 프로세싱 장치.
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 이미지 데이터는 상기 이미지 데이터의 완전히 샘플링된 k-스페이스로부터 언더샘플링되는 MRI 데이터 프로세싱 장치.
  15. 제 11 항에 있어서,
    상기 CS 재구성 방법은 상기 이미지 데이터의 위상 이미지의 추정을 반복적으로 업데이트하는 MRI 데이터 프로세싱 장치.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 반복적인 업데이트는 상기 위상 이미지의 표준(norm)의 상대적 변화가 사전 결정된 수렴 임계값보다 작아져서 수렴이 발생할 때까지 반복되는 MRI 데이터 프로세싱 장치.
  17. 제 15 항에 있어서,
    상기 반복적 업데이트는 복소수 차 이미지의 희박도를 사용하는 임계값 설정 절차를 수행하는 것을 포함하는 MRI 데이터 프로세싱 장치.
  18. 사전 결정된 소프트웨어를 구동하는 프로세서에서 피검체의 이미지 데이터를 데이터 소스로부터 수신하는 단계;
    상기 이미지 데이터로부터 도출된 복소수 차 이미지의 희박도를 사용하여 희박화 변환을 적용하는 단계를 포함하는, 압축 센싱(CS) 재구성 방법을 상기 이미지 데이터에 적용하는 단계;
    상기 이미지 데이터로부터 재구성된 이미지를 생성하는 단계; 및
    상기 재구성된 이미지를 출력하는 단계를 포함하는 이미지 데이터 프로세싱 방법.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 이미지 데이터는 상기 피검체의 혈관 조영 데이터, 4차원 혈류 데이터, 신경 혈류 데이터, 복부 혈류 데이터 및 주변 혈류 데이터 중 적어도 하나에 대응하는 이미지 데이터 프로세싱 방법.
  20. 제 18 항에 있어서,
    상기 이미지 데이터의 완전히 샘플링된 k-스페이스로부터 언더샘플링에 의해 상기 이미지 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하는 이미지 데이터 프로세싱 방법.
  21. 제 18 항에 있어서,
    상기 데이터 소스는 생체로부터 상기 이미지 데이터를 생성하기 위한 복수의 코일을 갖는 자기 공명 촬영(MRI) 장치인 이미지 데이터 프로세싱 방법.
  22. 제 18 항에 있어서,
    상기 CS 재구성 방법을 적용하는 단계는, 상기 이미지 데이터의 위상 이미지의 추정을 반복적으로 업데이트하는 단계를 포함하는 이미지 데이터 프로세싱 방법.
  23. 데이터 소스로부터 혈관 조영 데이터에 대응하는 이미지 데이터를 수신하고, 희박화 변환(sparsifying transform)으로서 상기 이미지 데이터의 복소수 차를 사용하는 압축 센싱(compressed sensing, CS) 재구성 방법을 적용하여, 상기 이미지 데이터로부터 혈류와 자기 공명 혈관 조영 중 적어도 하나의 재구성된 이미지를 생성하는 프로세서; 및
    상기 재구성된 이미지를 출력하는 출력 장치를 포함하는 이미지 데이터 프로세싱 장치.
  24. 제 23 항에 있어서,
    피검체의 상기 이미지 데이터를 획득하기 위한 자기 공명 촬영(MRI) 시스템을 더 포함하는 이미지 데이터 프로세싱 장치.
  25. 데이터 소스로부터 4차원 혈류에 대응하는 이미지 데이터를 수신하고, 희박화 변환(sparsifying transform)으로서 상기 이미지 데이터의 복소수 차를 사용하는 압축 센싱(compressed sensing, CS) 재구성 방법을 적용하여, 상기 이미지 데이터로부터 혈류와 자기 공명 혈관 조영 중 적어도 하나의 재구성된 이미지를 생성하는 프로세서; 및
    상기 재구성된 이미지를 출력하는 출력 장치를 포함하는 이미지 데이터 프로세싱 장치.
  26. 제 25 항에 있어서,
    피검체의 상기 이미지 데이터를 획득하기 위한 자기 공명 촬영(MRI) 시스템을 더 포함하는 이미지 데이터 프로세싱 장치.
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101531654B1 (ko) * 2013-12-27 2015-06-25 한국전기연구원 압축센싱에서 경사 전체변이를 이용한 3차원 반복적 영상 재구성의 수렴속도 개선방법
KR20150111259A (ko) * 2014-03-25 2015-10-05 베스 이스라엘 데코니스 메디칼 센터 확대된 임시 윈도우의 서브 세트를 유연하게 가시화하기 위한 자기 공명 촬상 장치 및 자기 공명 촬상 방법
KR20150128607A (ko) * 2014-05-09 2015-11-18 베스 이스라엘 데코니스 메디칼 센터 멀티 슬라이스 자기 공명 영상을 사용하는 조직 특성 감별 시스템 및 방법
KR20190086390A (ko) * 2018-01-12 2019-07-22 한국과학기술원 언더샘플링 방향 변화를 통한 다중영상획득 mri의 고속화 방법 및 이를 위한 장치
KR20190131325A (ko) * 2018-05-16 2019-11-26 가천대학교 산학협력단 의료영상기기에서 압축센싱 활용을 위한 샘플링 패턴 산출장치 및 그 방법
US10663549B2 (en) 2014-11-25 2020-05-26 Siemens Healthcare Gmbh Compressed sensing reconstruction for multi-slice and multi-slab acquisitions

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012085810A2 (en) * 2010-12-22 2012-06-28 Koninklijke Philips Electronics N.V. Rapid parallel reconstruction for arbitrary k-space trajectories
US9081074B2 (en) * 2012-08-21 2015-07-14 Beth Israel Deaconess Medical Center, Inc. (Bidmc, Inc.) Method and apparatus for accelerated phase contrast magnetic resonance angiography and blood flow imaging
DE102012217227B4 (de) * 2012-09-25 2014-05-15 Siemens Aktiengesellschaft MR-Phasenkontrastangiographie mit rotierenden Kodierungsgradienten
KR101580532B1 (ko) * 2014-02-24 2015-12-28 고려대학교 산학협력단 자기 공명 영상 처리 장치 및 방법
JP2017508556A (ja) * 2014-03-28 2017-03-30 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． Ｓｅｎｓｅに関わるｅｐｉゴースト補正
US9734601B2 (en) * 2014-04-04 2017-08-15 The Board Of Trustees Of The University Of Illinois Highly accelerated imaging and image reconstruction using adaptive sparsifying transforms
CN104280705B (zh) * 2014-09-30 2017-01-11 深圳先进技术研究院 基于压缩感知的磁共振图像重建方法和装置
WO2016183572A1 (en) 2015-05-14 2016-11-17 Ohio State Innovation Foundation Systems and methods for estimating complex b1+ fields of transmit coils of a magnetic resonance imaging (mri) system
CN105005012B (zh) * 2015-06-05 2017-09-26 北京大学 基于压缩感知的腹部器官动态对比增强磁共振成像方法
US9786069B2 (en) * 2016-03-07 2017-10-10 Siemens Healthcare Gmbh Refined reconstruction of time-varying data
WO2018005939A1 (en) * 2016-07-01 2018-01-04 The Board Of Regents Of The University Of Texas System Methods, apparatuses, and systems for creating 3-dimensional representations exhibiting geometric and surface characteristics of brain lesions
US10890631B2 (en) 2017-01-19 2021-01-12 Ohio State Innovation Foundation Estimating absolute phase of radio frequency fields of transmit and receive coils in a magnetic resonance
CN109791617B (zh) * 2017-01-25 2024-02-27 清华大学 低秩建模和并行成像的实时相位对比血流mri

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3844646B2 (ja) * 2000-09-29 2006-11-15 ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー 磁気共鳴信号獲得装置、記録媒体および磁気共鳴撮影装置
US8437564B2 (en) * 2007-08-07 2013-05-07 Ntt Docomo, Inc. Image and video compression using sparse orthonormal transforms
US8194937B2 (en) * 2007-12-20 2012-06-05 Wisconsin Alumni Research Foundation Method for dynamic prior image constrained image reconstruction
US8823374B2 (en) * 2009-05-27 2014-09-02 Siemens Aktiengesellschaft System for accelerated MR image reconstruction
US8111893B2 (en) * 2009-06-09 2012-02-07 Wisconsin Alumni Research Foundation Method for dynamic prior image constrained image reconstruction
US8699773B2 (en) * 2010-10-21 2014-04-15 Beth Israel Deaconess Medical Center Method for image reconstruction using low-dimensional-structure self-learning and thresholding
US9081074B2 (en) * 2012-08-21 2015-07-14 Beth Israel Deaconess Medical Center, Inc. (Bidmc, Inc.) Method and apparatus for accelerated phase contrast magnetic resonance angiography and blood flow imaging

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101531654B1 (ko) * 2013-12-27 2015-06-25 한국전기연구원 압축센싱에서 경사 전체변이를 이용한 3차원 반복적 영상 재구성의 수렴속도 개선방법
KR20150111259A (ko) * 2014-03-25 2015-10-05 베스 이스라엘 데코니스 메디칼 센터 확대된 임시 윈도우의 서브 세트를 유연하게 가시화하기 위한 자기 공명 촬상 장치 및 자기 공명 촬상 방법
US9702956B2 (en) 2014-03-25 2017-07-11 Beth Israel Deaconess Medical Center, Inc. (Bidmc, Inc.) MRI methods and apparatus for flexible visualization of any subset of an enlarged temporal window
KR20150128607A (ko) * 2014-05-09 2015-11-18 베스 이스라엘 데코니스 메디칼 센터 멀티 슬라이스 자기 공명 영상을 사용하는 조직 특성 감별 시스템 및 방법
US10520570B2 (en) 2014-05-09 2019-12-31 Beth Israel Deaconess Medical Center, Inc. System and method for tissue characterization using multislice magnetic resonance imaging
US10663549B2 (en) 2014-11-25 2020-05-26 Siemens Healthcare Gmbh Compressed sensing reconstruction for multi-slice and multi-slab acquisitions
KR20190086390A (ko) * 2018-01-12 2019-07-22 한국과학기술원 언더샘플링 방향 변화를 통한 다중영상획득 mri의 고속화 방법 및 이를 위한 장치
KR20190131325A (ko) * 2018-05-16 2019-11-26 가천대학교 산학협력단 의료영상기기에서 압축센싱 활용을 위한 샘플링 패턴 산출장치 및 그 방법

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