KR20150039581A - 자기 공명 영상 장치 및 자기 공명 영상의 생성 방법 - Google Patents

자기 공명 영상 장치 및 자기 공명 영상의 생성 방법 Download PDF

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베쓰 이스라엘 디코니스 메디칼 센터 인크
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Abstract

동적 자기 공명 영상 생성 방법이 개시된다. 동적 자기 공명 영상 생성 방법은 EPI (Echo-Planar Imaging) 펄스 시퀀스 기법으로 랜덤하게 언더 샘플링된 k-공간 데이터를 획득하는 단계; 제약 복원 기법으로 상기 언더 샘플링된 k-공간 데이터를 복원하여 자기 공명 영상을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

자기 공명 영상 장치 및 자기 공명 영상의 생성 방법 {MAGNETIC RESONANCE IMAGING APPARATUS AND GENERATING METHOD FOR MAGNETIC RESONANCE IMAGE THEREOF}
본원 발명은 자기 공명 영상 장치 및 그에 따른 자기 공명 영상의 생성 방법에 관한 것이다.
자기 공명 영상(MRI: magnetic resonance imaging) 촬영 장치는 자기장을 이용해 대상체(target object)를 촬영하는 장치로, 뼈는 물론 디스크, 관절, 신경 인대 등을 원하는 각도에서 입체적으로 보여주기 때문에 정확한 질병 진단을 위해서 널리 이용되고 있다.
자기 공명 영상 장치는 자기 공명(MR: magnetic resonance) 신호를 획득하고, 획득된 자기 공명 신호를 영상으로 재구성하여 출력한다. 자기 공명 영상 장치는 획득하려는 자기 공명 영상에 따라서 다양한 펄스 시퀀스를 사용한다.
자기 공명 영상 장치가 사용하는 정교하게 계획된 펄스 시퀀스는 자기 공명 영상의 품질을 향상시키고, 자기 공명 영상의 획득 시간을 단축 시킨다. 따라서, 어떠한 펄스 시퀀스를 사용하는지는 자기 공명 영상 획득에 있어서 중요한 이슈이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 자기 공명 영상 장치는 단축된 시간으로 자기 공명 영상을 획득하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 동적 자기 공명 영상 생성 방법은 EPI (Echo-Planar Imaging) 펄스 시퀀스 기법으로 랜덤하게 언더 샘플링된 k-공간 데이터를 획득하는 단계; 제약 복원 기법으로 상기 언더 샘플링된 k-공간 데이터를 복원하여 자기 공명 영상을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 동적 자기 공명 영상 생성은 동적 대조 강화 자기 공명 영상 또는 위상 대조 자기 공명 영상인 것을 특징으로 할 수 있다.
예를 들어, 상기 제약 복원 기법은 TV(Total Variation) 복원 기법 또는 LOST(LOw dimensional-structure Self-learning and Thresholding) 복원 기법인 것을 특징으로 할 수 있다.
예를 들어, 상기 제약 복원 기법은 랜덤하게 언더 샘플링된 y-z 복원 기법인 것을 특징으로 할 수 있다.
예를 들어, 상기 제약 복원 기법은 CS(Compressed Sensing) 복원 기법을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
예를 들어, 상기 k-공간 데이터를 획득하는 단계는 균일 언더 샘플링 패턴 또는 비균일 언더 샘플링 패턴을 통하여 랜덤하게 언더 샘플링하는 것을 특징으로 할 수 있다.
예를 들어, 상기 k-공간 데이터는 상기 k-공간의 중심부의 데이터가 선형 순서에 의하여 획득된 후 상기 k-공간의 주변부의 데이터가 방사(radial) 형태로 획득되거나, 또는 상기 k-공간의 중심부의 데이터 및 상기 k-공간의 주변부의 데이터가 동시에 방사 형태로 획득되는 것을 특징으로 할 수 있다.
예를 들어, 상기 k-공간 데이터를 획득하는 단계는 1 보다 큰 EPI 인자 및 1 보다 큰 CS 레이트(Compressed Sensing rate) 인자를 통하여 상기 k-공간 데이터를 획득하는 것을 특징으로 할 수 있다.
예를 들어, 상기 k-공간은 중심부와 주변부로 구분되고, 상기 중심부와 상기 주변부는 별개의 EPI 인자로 k-공간 데이터를 획득하는 것을 특징으로 할 수 있다.
예를 들어, 상기 k-공간은 R_CS 인자로 랜덤하게 언더 샘플링되고, 상기 EPI 펄스 시퀀스는 상기 k-공간을 EPI 인자에 기초하여 R_EPI 세그먼트로 나누는 것을 특징으로 할 수 있다.
예를 들어, k-공간의 중심부는 풀(full) 샘플링되고, 주변부는 랜덤하게 언더(under) 샘플링되는 것을 특징으로 할 수 있다.
예를 들어, 상기 EPI 펄스 시퀀스 기법은 2D 또는 3D 이미징 기법인 것을 특징으로 할 수 있다.
예를 들어, 상기 EPI 펄스 시퀀스 기법은 가속화된 동적 이미징 기법인 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 자기 공명 장치는 EPI(Echo-Planar Imaging) 펄스 시퀀스 기법으로 랜덤하게 언더 샘플링된 k-공간 데이터를 획득하고, 제약 복원 기법으로 상기 언더 샘플링된 k-공간 데이터를 복원하여 자기 공명 영상을 생성하는 프로세서를 포함하는 이미지 처리 시스템; 및 상기 이미지 처리 시스템를 제어하는 제어부를 포함 할 수 있다.
예를 들어, 상기 제약 복원 기법은 TV(Total Variation) 복원 기법 또는 LOST(낮은 차원의 -structure Self-learning and Thresholding) 복원 기법인 것을 특징으로 할 수 있다.
예를 들어, 상기 제약 복원 기법은 랜덤하게 언더 샘플된 y-z 복원 기법인 것을 특징으로 할 수 있다.
예를 들어, 상기 제약 복원 기법은 CS(Compressed Sensing) 복원 기법을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
예를 들어, 상기 동적 자기 공명 이미지는 동적 대조 강화 자기 공명 이미지 또는 위상 대조 자기 공명 이미지 인 것을 특징으로 할 수 있다.
예를 들어, 상기 프로세서는 K-공간의 중심부가 선형 순서에 의하여 획득되고, 상기 K-공간의 주변부가 방사(radial) 형태로 획득되도록 동작하는 것을 특징으로 할 수 있다.
예를 들어, 상기 프로세서는 k-공간의 중심부는 풀(full) 샘플링되고, 주변부는 랜덤하게 언더(under) 샘플링되도록 동작하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 자기 공명 영상 장치는 RF 펄스 및 경사 자기장을 동적 대상체에 인가하는 신호 송수신부; 상기 신호 송수신부에서 EPI(Echo-Planar Imaging) 펄스 시퀀스 기법으로 신호가 송수신 되도록 제어하는 시퀀스 제어부; 및 상기 신호 송수신부를 통하여 랜덤하게 언더 샘플링된 k-공간 데이터를 획득하고, 제약 복원 기법으로 상기 언더 샘플링된 k-공간 데이터를 복원하여 자기 공명 영상을 생성하는 영상 처리부를 포함할 수 있다.
예를 들어, 상기 영상 처리부는 TV(Total Variation) 복원 기법 또는 LOST(LOw dimensional-structure Self-learning and Thresholding) 복원 기법을 통하여 자기 공명 영상을 생성 할 수 있다.
예를 들어, 상기 k-공간 데이터는 상기 k-공간의 중심부의 데이터가 선형 순서에 의하여 획득된 후 상기 k-공간의 주변부의 데이터가 방사(radial) 형태로 획득되거나, 또는 상기 k-공간의 중심부의 데이터 및 상기 k-공간의 주변부의 데이터가 동시에 방사 형태로 획득되는 것을 특징으로 할 수 있다.
예를 들어, 상기 시퀀스 제어부는 상기 중심부와 상기 주변부를 별개의 EPI 인자로 EPI(Echo-Planar Imaging) 펄스 시퀀스 기법으로 신호가 송수신 되도록 제어하는 것을 특징으로 할 수 있다.
예를 들어, k-공간의 중심부는 풀(full) 샘플링되고, 주변부는 랜덤하게 언더(under) 샘플링되는 것을 특징으로 할 수 있다.
도 1는 본 발명의 일 실시예에 따른 자기 공명 영상 장치(100)를 설명하기 위한 블록도 이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 자기 공명 영상 생성 방법을 설명하기 위한 흐름도 이다.
도 3은 본 발명의 자기 공명 영상 장치에서 사용할 수 있는 제약 복원 기법 중 LOST 복원 기법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4 및 도 5 는 EPI 리드아웃 위상 대조(PC) 시퀀스에 대한 펄스 시퀀스를 설명하기 위한 도면 이다.
도 6는 본 발명의 일 실시예에 따른 k-공간 획득 방법을 나타낸다.
도 7 내지 도 14는 본 발명의 일실시예에 따른 자기 공명 영상 장치로 생성한 자기 공명 영상들의 예시이다.
도 15은 언더 샘플링된 3D 데이터에 대하여 다양한 복원 방법들을 이용한 2D 및 3D 획득으로부터의 상행대동맥 및 하행대동맥의 속도의 대표 평균값을 나타낸다.
도 16은 2D 및 3D-EPI-제한 복원 시퀀스로부터 측정된 상행 및 하행 대동맥의 혈량 비율에 대한 Bland-Altman 플롯(plot)을 나타낸다.
도 17은 본 발명의 k-공간의 적어도 일부와 연관된 동적 대조 강화 자기 공명 영상 또는 위상 대조 자기 공명 영상과 같은 동적 자기 공명 영상에 있어서 스캔 시간을 줄이기 위한 방법을 수행하도록 구성된 MRI 장치의 기본적인 예시적 구성을 나타낸다.
도 18에 따른 실시예에 따른 장치는 영상 처리 시스템을 포함하여 MRI 데이터로부터 영상을 생성하거나 복원하는 방법을 수행할 수 있다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에서 사용되는 "부"라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부"는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부"는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부"는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부"는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부"들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부"들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부"들로 더 분리될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략한다.
본 명세서에서 "이미지"는 이산적인 이미지 요소들(예를 들어, 2차원 이미지에 있어서의 픽셀들 및 3차원 이미지에 있어서의 복셀들)로 구성된 다차원(multi-dimensional) 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 이미지는 X-ray 장치, CT 장치, MRI 장치, 초음파 진단 장치, 및 다른 의료 영상 장치에 의해 획득된 대상체의 의료 이미지 등을 포함할 수 있다.
또한, 본 명세서에서 "대상체(object)"는 사람 또는 동물, 또는 사람 또는 동물의 일부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 대상체는 간, 심장, 자궁, 뇌, 유방, 복부 등의 장기, 또는 혈관을 포함할 수 있다. 또한, "대상체"는 팬텀(phantom)을 포함할 수도 있다. 팬텀은 생물의 밀도와 실효 원자 번호에 아주 근사한 부피를 갖는 물질을 의미하는 것으로, 신체와 유사한 성질을 갖는 구형(sphere)의 팬텀을 포함할 수 있다.
또한, 본 명세서에서 "사용자"는 의료 전문가로서 의사, 간호사, 임상 병리사, 의료 영상 전문가 등이 될 수 있으며, 의료 장치를 수리하는 기술자가 될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
또한, 본 명세서에서 "자기 공명 영상 (MR image: Magnetic Resonance image)"이란 핵자기 공명 원리를 이용하여 획득된 대상체에 대한 영상을 의미한다.
또한, 본 명세서에서 "펄스 시퀀스"란, MRI 시스템에서 반복적으로 인가되는 신호의 연속을 의미한다. 펄스 시퀀스는 RF 펄스의 시간 파라미터, 예를 들어, 반복 시간(Repetition Time, TR) 및 에코 시간(Time to Echo, TE) 등에 따라서 달라질 수 있다.
또한, 본 명세서에서 "펄스 시퀀스 모식도"란, MRI 시스템 내에서 일어나는 신호 발생 순서를 설명한다. 예컨대, 펄스 시퀀스 모식도란 RF 펄스, 경사 자장, 자기 공명 신호 등을 시간에 따라 인가되는 순서를 보여주는 모식도일 수 있다.
MRI 시스템은 특정 세기의 자기장에서 발생하는 RF(Radio Frequency) 신호에 대한 MR(Magnetic Resonance) 신호의 세기를 명암 대비로 표현하여 대상체의 단층 부위에 대한 이미지를 획득하는 기기이다. 예를 들어, 대상체를 강력한 자기장 속에 눕힌 후 특정의 원자핵(예컨대, 수소 원자핵 등)만을 공명시키는 RF 신호를 대상체에 순간적으로 조사했다가 중단하면 상기 특정의 원자핵에서 자기 공명 신호가 방출되는데, MRI 시스템은 이 자기 공명 신호를 수신하여 MR 이미지를 획득할 수 있다. 자기 공명 신호는 대상체로부터 방사되는 RF 신호를 의미한다. 자기 공명 신호의 크기는 대상체에 포함된 소정의 원자(예컨대, 수소 등)의 농도, 이완시간 T1, 이완시간 T2 및 혈류 등의 흐름에 의해 결정될 수 있다.
MRI 시스템은 다른 이미징 장치들과는 다른 특징들을 포함한다. 이미지의 획득이 감지 하드웨어(detecting hardware)의 방향에 의존하는 CT와 같은 이미징 장치들과 달리, MRI 시스템은 임의의 지점으로 지향된 2D 이미지 또는 3D 볼륨 이미지를 획득할 수 있다. 또한, MRI 시스템은, CT, X-ray, PET 및 SPECT와 달리, 대상체 및 검사자에게 방사선을 노출시키지 않으며, 높은 연부 조직(soft tissue) 대조도를 갖는 이미지의 획득이 가능하여, 비정상적인 조직의 명확한 묘사가 중요한 신경(neurological) 이미지, 혈관 내부(intravascular) 이미지, 근 골격(musculoskeletal) 이미지 및 종양(oncologic) 이미지 등을 획득할 수 있다.
MRI 장치에서 이미지 복원은 공간 주파수 성분을 공간 위치에 매핑하기 위하여 측정된 신호들을 디코딩하는 과정을 수반할 수 있다.
푸리에 복원 방법이 최근에 향상하고 있는 가운데, 제약 복원(Constraint Reconstruction) 방법은 복원과정에서 추측 정보(priori information)를 사용하여 고주파 데이터가 누락된 것을 보상할 수 있다. 따라서, 측정 범위 이상의 정보를 회복하기 위한 추가 정보가 파생될 수 있다.
본 명세서에서 k-공간이란 이미지와 수학적 관계를 갖는 공간 주파수 메트릭스를 의미할 수 있다. 디지털화된 MRI 신호 데이터의 경우, k-공간의 각각의 포인트들은 공간 주파수를 나타내고, 신호 세기가 추가되어 사용될 수 있다. 언더 샘플링된 k-공간 데이터는 나이퀴스트 기준을 만족시키지 못하는 k-공간 데이터를 의미할 수 있다. 풀 샘플링된 k-공간 데이터는 나이퀴스트 기준을 만족시키는 k-공간 데이터를 의미할 수 있다.
또한, EPI(Echo Planar Imaging)는 의료 영상을 생성하기 위하여 사용되는 펄스 시퀀스 이다. 자기 공명 영상 장치는 EPI(Echo Planar Imaging)를 사용하여 대상체에 펄스를 인가한 후, 단일 에코 신호를 측정하지 않고, 한번에 복수의 에코 신호들을 측정할 수 있다. EPI(Echo Planar Imaging) 기법은 여기 펄스로부터 복수의 신호들을 획득하기 위하여 사용될 수 있다.
자기 공명 영상 장치는 EPI 기법의 사용으로 각각의 위상에 대해서 복수의 k-공간 라인이 획득할 수 있어서 스캔시간을 줄일 수 있다. 따라서, EPI 기법의 사용으로 유속 인코딩 경사 신호들이 각각의 RF 여기 후에 인가될 수 있어, 위상 대조 이미징에 도움이 될 수 있다.
하지만, EPI 기법에는 몇 가지 문제점이 있다. EPI 기법을 사용하면 슬라이스 마다 K 공간 데이터의 획득시간은 100 ms/slice 정도 수준이고, 어느 정도의 해상도의 제한이 발생하게 된다.
최근의 자기 공명 기술의 하드웨어 및 소프트웨어의 발전은 EPI 기법이 소요시간이 단축되고, 시간적으로나 공간적으로 높은 유속 이미징 해상도를 가질 수 있게 되었다. 하지만, 이러한 기술적 발전으로 인한 EPI 기법으로 EPI 시퀀스에서 사용되는 k-공간 궤적은 더욱 중요한 의미를 갖게 되었다.
일반적으로 자기 공명 이미지 장치는 자기장이 인가된 공간에서 환자 내부의 원자핵에 일정비율의 주파수 및 에너지를 갖는 신호를 인가하여, 공명 반응으로 유도되는 에너지를 사용하여, 인체의 내부 구조를 진찰할 수 있다.
자기 공명 이미지는 복수의 슬라이스들이 합쳐져서 3차원 모델을 생성하는 3D MRI까지 확장되어 사용되고 있다. 또한, 자기 공명 이미지는 유속 감지 3D MRI를 ECG로 동기화한 유속 감지 4D MRI 와 같은 동적 이미징 분야까지 확장되어 사용되고 있다. 유속 감지 4D MRI 데이터는 직접적으로 측정될 수 있다면 압력차이, 펄스파 속도 등에 대해서 유용한 수량화(quantification)를 가능하게 할 수 있다. 유속 감지 4D MRI는 말초혈관, 경동맥, 두뇌 동맥, 인공적인 판막 등에 대한 분석을 가능하게 할 수 있다.
동적 이미징과 관련되는 스캔시간은 30분이 이상의 긴 시간이 소요될 수 있다. 이러한 긴 스캔 시간으로 인하여 작동 비용이 증가될 수 있고, 결과 데이터의 유용성과 정확성에도 불구하고 이러한 스캔 기술을 사용하지 않게 할 수 있다. 또한, 환자들은 자기 공명 영상 장치의 폐공간 안에 머물러 있는 것을 힘들어 할 수 있다.
관상 동맥 이나 폐와 같이 호흡기나 순환기 관련 같은 신체 기관들의 움직임과 관련된 자기 공명 영상인 경우, 고해상도 자기 공명 영상을 제공하는데 어려움이 있다. 이러한 기관들의 움직임이 일반적으로 반복적인 움직임이므로, 순간적으로 개시 시간이 있을 수 있는데, 일정 해상도 이상의 이미지를 획득하는데 지나치게 많은 시간이 소요될 수 있다.
또한, 지금까지 임상적인 심장 MRI 프로토콜의 일부로서 4D 씨네(cine) 위상 대조를 통하여 동적인 이미지를 획득하는 것을 실행할 수 없었다. 여기서, 심장 MRI 프로토콜은 기능, 해부구조 및 스카(Scar) 이미징을 포함할 수 있다.
따라서, 4D-위상대조(PC) 유속 이미지와 같은 동적 이미징을 사용하는 경우, EPI 기법의 스캔 시간을 줄이는 기술이 필요하다.
도 1는 본 발명의 일 실시예에 따른 자기 공명 영상 장치(100)를 설명하기 위한 블록도 이다.
도 1를 참조하면, 자기 공명 영상 장치(100)는 신호 송수신부(110), 시퀀스 제어부(120) 및 영상 처리부(130)을 포함할 수 있다.
자기 공명 영상 장치(100)는 신호 송수신부(110), 시퀀스 제어부(120) 및 영상 처리부(130)들의 동작을 통하여, 자기 공명 영상을 생성할 수 있다.
신호 송수신부(110)는 RF 신호 및 경사자장을 심장이나 혈류와 같은 동적 대상체에 인가 할 수 있고, 대상체로부터 자기 공명 신호를 수신할 수 있다. 신호 송수신부(110)는 특정한 펄스 시퀀스에 따라 RF 신호 및 경사자장을 인가하고, RF 신호와 자기 공명 신호를 송수신 할 수 있다. 예를 들어, 신호 송수신부(110)는 시퀀스 제어부(120)의 제어에 따른 EPI(Echo-Planar Imaging) 펄스 시퀀스에 따라 동적(Dynamic) 대상체에 경사자장을 인가할 수 있다.
시퀀스 제어부(120)는 미리 예정된 펄스 시퀀스에 따라 신호 송수신부(110)에서 RF 신호 및 경사자장을 발생시키도록 신호 송수신부(110)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 시퀀스 제어부(120)는 신호 송수신부(110)를 제어하여 동적 대상체에 EPI(Echo-Planar Imaging) 펄스 시퀀스에 따라 RF 신호 및 경사자장을 인가할 수 있다.
영상 처리부(130)는 신호 송수신부(110)에서 수신한 자기 공명 신호를 통하여 자기 공명 영상을 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리부(130)는 상기 신호 송수신부를 통하여 랜덤하게 언더 샘플링된 k-공간 데이터를 획득할 수 있다. 영상 처리부(130)는 k-공간의 중심부의 데이터를 선형(linear) 형태로 획득한 후 k-공간의 주변부의 데이터를 방사(radial) 형태로 획득할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서 영상 처리부(130)는 k-공간의 중심부의 데이터 및 상기 k-공간의 주변부의 데이터를 방사 형태로 획득할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서 영상 처리부(130)는 k-공간의 중심부의 데이터는 풀 샘플링 하고, k-공간의 주변부는 랜덤하게 언더 샘플링 할 수 있다. 영상 처리부(130)는 언더 샘플링된 k-공간 데이터를 복원하기 위하여 풀 샘플링된 영역의 데이터를 사용할 수 있다. 영상 처리부(130)는 언더 샘플링된 k-공간 데이터를 복원하기 위하여 동적으로 형성되는 이미지의 연속성을 활용할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리부(130)는 제약 복원 기법으로 언더 샘플링된 k-공간 데이터를 복원하여 자기 공명 영상을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제약 복원 기법은 TV(Total Variation) 복원 기법 또는 LOST(LOw dimensional-structure Self-learning and Thresholding) 복원 기법을 사용할 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 자기 공명 영상 장치는 적은 획득시간 동안 좋은 품질의 자기 공명 영상을 획득할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 자기 공명 영상 생성 방법을 설명하기 위한 흐름도 이다.
도 2를 참조하면, 단계 S110에서, 자기 공명 영상 장치는 EPI 인자에 따라서, k-공간을 복수의 세그먼트로 구분할 수 있다.
단계 S130에서, 각각의 세그먼트에서 k-공간의 중심부는 풀 샘플링(full sampling)하여 k-공간 데이터를 획득할 수 있고, 주변부는 랜덤하게 언더 샘플링(undersampling) k-공간 데이터를 획득할 수 있다.
단계 S150에서, 획득된 k-공간 데이터를 제약 복원 기법에 의하여 복원할 수 있다. 예를 들어, 랜덤하게 언더 샘플링된 제약 복원 기법들은 이하에서 언급하는 "LOST" 복원 기법 또는 y-z 도메인들을 랜덤하게 언더 샘플링하는 어떤 종류의 제약 복원 기법을 포함할 수 있다.
단계 S170에서, 자기 공명 영상 장치는 EPI 기법 및 랜덤하게 언더 샘플링된 제약 복원 기법들의 결합에 기초하여 k-공간 데이터의 일부를 통하여 동적 이미지를 생성할 수 있다.
일반적인 임상 절차는 와류 전류(eddy current) 문제를 일반적으로 갖지 않는다. 그러나, k-공간을 언더 샘플링하여 펄스 시퀀스를 빠르게 한다면, 와류 전류(eddy current) 문제가 발생한다. 본 발명의 일 실시예에 따른, 자기 공명 영상 생성 방법은 방사상 순서를 사용하여 이러한 문제를 해결한다.
수차례의 시퀀스를 통하여 k-공간 데이터를 획득하는 동안, k-공간을 언더 샘플링하는 경우, k-공간 데이터는 균질하지 않게 형성이 되고, 경사 스위칭이 커져서 와류 전류(eddy current)에 의한 아티팩트가 발생하게 된다. 예를 들어, SSFP 펄스 시퀀스의 경우 와류 전류 아티팩트가 크게 발생한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 자기 공명 영상 장치는 특별한 방사상 프로파일 오더링을 통하여 이러한 문제점을 제거할 수 있다.
방사상 오더링 프로파일은 EPI 펄스 시퀀스로 인한 k-공간 데이터 획득 기법과 결합된다. 도 6는 이러한 결합이 어떻게 수행되는지를 도시한다.
도 6a 및 도 6c를 참조하면, EPI 기법은 래귤러 선형 오더링으로 시작하여, EPI 인자에 기초하여 k-공간 프로파일들을 R_EPI개의 세그먼트들로 구별한다. 그리고, 각각의 세그먼트(즉, R_EPI lines)에 대하여 동일한 위치에 해당하는 k-공간 라인은 동일한 주기에서 획득될 수 있다. 이러한 방법을 통하여 k-공간 데이터의 획득이 신속해진다.
도 6b 및 도 6d를 참조하면, 방사형태의 프로파일 순서로 EPI 기법으로 데이터를 획득할 수 있다. 또한, R_CS 만큼 중심부에서 떨어진 프로파일들은 랜덤하게 언더 샘플링하고, k-공간 중심부는 풀 샘플링 되도록 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 자기 공명 영상 생성 장치는 두 가지 기법(EPI 기법 및 랜덤 언더 샘플링 기법)을 결합하여, 도 6e에 도시된 바와 같이, 방사상 오더링 메커니즘을 각각의 EPI 세그먼트으로 축소할 수 있다. 즉, 프로파일들은 EPI 선형 세그먼트들에서 동시에 획득할 수 있으나, 각각의 세그먼트들 내부에서 방사형태로 k-공간 데이터를 획득 할 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 자기 공명 영상 생성 장치는 상술한 방식으로, R_EPI X R_CS의 비율로 자기 공명 영상 생성 시간을 감소시킬 수 있다.
<LOST 복원>
도 3은 본 발명의 자기 공명 영상 장치에서 사용할 수 있는 제약 복원 기법 중 LOST 복원 기법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 도 2에 대한 설명에서 언급된 EPI 획득 후에, "LOST" 방식을 사용하여 이미지의 제약 복원이 수행될 수 있다. 단계 S151에서, 자기 공명 영상 장치는 이미지 데이터를 획득할 수 있다. 자기 공명 영상 장치는 나이퀴스트 기준에 따라서 데이터를 샘플링할 수 있고, 나이퀴스트 기준을 위반하여 데이터를 샘플링할 수 있다. 언더 샘플링 이미지 데이터를 획득하는 경우, 아티팩트는 없고, 낮은 해상도 이미지를 생산하기 위하여 충분한 데이터를 획득하는 것이 필요하다. 예를 들어, 자기 공명 영상이 언더 샘플링된 이미지 데이터를 획득하기 위하여 사용된다면, k-공간의 중심부를 나이퀴스트 샘플링 기준에 의하여 샘플링하고, 높은 공간 주파수가 위치한 k-공간 주변부를 언더 샘플링하는 것이 필요하다.
단계 S152에서, 자기 공명 영상 장치는 이미지 데이터가 획득된 후에 이미지 데이터로부터 저해상도 이미지를 복원할 수 있다. 자기 공명 영상 장치는 푸리에 변환에 기초하는 이미지 복원을 수행하기 전에 Hann 함수를 이미지 데이터의 범위를 정하기 위해 적용하는 것을 포함할 수 있다. Hann 함수의 적용은 낮은 얼리어싱 아티팩트들을 야기할 수 있고, 공간 해상도는 낮아질 수 있다. 단계 S153에서 이러한 저해상도 이미지로부터, 복수의 유사 클러스터들이 생산될 수 있다. 그러한 유사 클러스터들은 의료 영상의 해부학적인 컨텐츠와 같은 유사한 정보를 포함할 수 있다.
즉, 상술한 두 단락에서 언급한 바와 같이, 이미지의 중심부는 풀 샘플링 되고, 주변부는 언더 샘플링 될 수 있다. 풀 샘플링된 중심부는 이미지의 약 15-20%의 사이즈 일 수 있고, 나머지 부분은 언더 샘플링 될 수 있다. 언더 샘플링되는 어떠한 종류의 이미지 복원이든 LOST 복원 기법을 대신하여 사용될 수 있다. 단계 S154에서 유사 클러스터들은 아티팩트들을 제거하기 위하여 변환 도메인 특성들 및 낮은 랭크 특성들에 기초하여 처리 될 수 있다. 단계 S155에서, 처리된 유사 클러스터들은 결합되어 가중 접근법에 기초하여 최종 이미지를 형성할 수 있다. 이러한 가중 접근법은 노이즈 또는 얼리어싱 락을 제거하기 위하여 노이즈 또는 얼리어싱 락에 낮은 가중치를 둘 수 있다. 단계 S156에서 자기 공명 영상 장치는 가중 평균 이미지가 이미지 복원을 중지하는 기준을 만족하는지 판단할 수 있다. 만약 기준이 만족된다면, 타겟 이미지를 저장할 수 있다(단계 S160). 만약 기준이 만족되지 않는다면, 데이터 일치 조건이 강요될 수 있다(단계 S157). 예를 들어, 이미지 추정치를 획득된 이미지 데이터와 비교되는 이미지 추정 데이터에 전면 투사하고, 이를 평균하여 업데이트된 이미지 데이터를 생성할 수 있다. 그 후, 단계 S158에서, 복원의 다음 이터레이션이 선택될 수 있다. 단계 S159에서, 다시 프로세싱 되기전에 유사 클러스터들을 업데이트하거나 하지 않는 것을 결정할 수 있다.
EPI-제약 복원 PC-MRI 스캔들의 로우 k-공간 데이터는 오프 라인 복원을 수행하기 위하여 외부로 방출 될 수 있다. 두 가지 이상의 상이한 복원 알고리즘이 사용될 수 있다. 예를 들어, 랜덤하게 언더 샘플링된 데이터에 대하여 누락된 k-공간 데이터를 추정하는 알고리즘은 TV(total variation) 제약 복원 알고리즘, LOST(low-dimensional -structural self-learning and thresholding) 제약 복원 알고리즘이 사용될 수 있다.
LOST 알고리즘과 관련하여, 낮은 해상도의 이미지는 일반적으로 이미지 데이터에서 실질적으로 풀 샘플링된 부분(예를 들어, k-공간의 중심부)부터 사용된다. 여기서, 유사한 특성의 블록은 유사 클러스터들로 배열되고, 유사 클러스터들은 내재하는 낮은 차원의 특징들의 사용을 통하여 디얼리어싱(de-aliasing) 및 아티팩트 제거 로 처리될 수 있다.
예를 들어, 유사 클러스터들은 3차원 구조로 배열될 수 있고, 3차원 푸리에 변환(또는, WT(wavelet transform)과 같은 변환 또는 하나 이상의 변환의 결합)을 사용하여 처리될 수 있다. 각각의 변환은 하나 이상의 차원에서 수행될 수 있고, 이미지 블록들의 유사성으로 인하여 누락된 데이터들이 증가할 수 있다.
또한, 유사 클러스터의 각각의 이미지 블록은 백터화 될 수 있고, 낮은 랭킹 특성을 가진 메트릭스로 배열될 수 있다. 각각의 유사 클러스터들은 낮은 차원의 신호 모델에 맞추어 질 수 있고, 언더 샘플링으로 인한 아티팩트와 낮은 차원의 구조에 동요(perturbation) 노이즈로 나타날 수 있다. 그러한 특성은 정보를 처리하고 보존하는 것을 촉진하고, 유사 클러스터들은 혼란(perturbation)을 제거하는 낮은 차원의 특성들에 기초하여, 비선형적인 기준을 가질 수 있다.
도 3은 LOST 복원의 동작 알고리즘을 제공하는 선행 기술(미국 특허 8,699,773 참조)의 흐름도 이다. 선행 기술(미국 특허 8,699,773 참조)의 명세서는 본 명세서에 합체된다. LOST 방법은 나이퀴스트 샘플링 방식으로 중심부의 이미지를 획득하고, 높은 주파수가 위치하는 주변부는 나이퀴스트 샘플링 주파수보다 낮은 샘플링 주파수로 이미지를 획득하는 방법이다.
도 4 및 도 5 는 EPI 리드아웃 위상 대조(PC) 시퀀스에 대한 펄스 시퀀스를 설명하기 위한 도면 이다. 양극(bipolar) 경사는 인코딩되는 방향에 대한 경사 축으로 증가할 수 있다. 양극 경사 후에 통상의 EPI 리드아웃 신호가 인가될 수 있다. 도 5는 랜덤하게 언더 샘플링된 k-공간에 대한 ky-kz 좌표(map)를 나타낸다. ky-kz 좌표의 각 점은 k-공간 상의 선(즉, 하나의 리드아웃 프로파일)을 나타낸다. 검은색 점들이 비획득 선들을 나타내는 반면, 흰색 점들은 획득 선들을 나타낼 수 있다.
자기 공명 영상 장치는 도시된 모든 영상을 제안된 펄스 시퀀스 획득 및 복원을 평가하기 위하여 정량 분석을 위한 별도의 영역으로 전할 수 있다. 그러나, 발명의 권리 범위는 이에 제한되지 않는다. 자기 공명 영상 장치는 각 주체에 대하여, a) 호흡을 정지한 상태에서의 2D 흐름 획득 및 b) 복원 후의 제공되는 언더 샘플링된 3D 획득을 평가할 수 있다. 첫 번째로, 자기 공명 영상 장치는 3D 스캔 영상에서 가장 일치하는 슬라이스(slice)로서 주어진 2D 스캔 영상을 시각적으로 선택할 수 있다. 두 번째로, 자기 공명 영상 장치는 각 슬라이스에 대하여, 관심 영역(ROI)을 각 세트의 진폭 영상을 이용하여 상행 및 하행 대동맥 상에 여러 시간 프레임에 거쳐 수동으로 그릴 수 있다.
자기 공명 영상 장치는 관심 영역들을 심장 운동에 대한 심장 주기의 전 주기에 걸쳐서 수동으로 수정할 수 있다. 자기 공명 영상 장치는 혈류에 대한 박출량 및 평균 유속 곡선을 각 획득에 대하여 계산할 수 있다. 모든 통계 분석은 Matlab(v7.14, The MathWorks, Natick, MA) 및 SPSS (v20.0, SPSS Inc, Chicago, IL)로 수행될 수 있다. 자기 공명 영상 장치는 측정의 유사성을 평가하기 위하여, 선형 모델 분석을 상행 및 하행 대동맥 내의 박출량, 평균 유속을 포함하는 모든 파라미터 측정에 사용할 수 있다.
자기 공명 영상 장치는 주체 내의 또는 주체 간의 측정의 변화를 파악하기 위하여, 모든 주체에 대한 2D 시퀀스로부터의 데이터를 주체에 대한 시간 변수를 갖는 하나의 싱글 벡터로 구성할 수 있다. 자기 공명 영상 장치는 3D 시퀀스부터의 데이터 또한 같은 방식으로 구성할 수 있다. 자기 공명 영상 장치는 두 벡터 간의 전체적인 경사(slope)를 95% 신뢰구간 이내로서, 각 주체 상의 측정들의 상관관계를 고려하여 산출할 수 있다.
자기 공명 영상 장치는 측정들을 신뢰구간 1.0 이내이면 동일한 것으로 간주할 수 있다. 상관관계(분산-공분산) 구조는 선형 혼합 효과 모델을 통한 차분 및 신뢰구간을 추정하는데 사용되는 주체 내의 또는 주체 간의 분산 성분을 생산하는 대칭적 결합으로 가정할 수 있다.
자기 공명 영상 장치는 언더 샘플링된 3D 부피의 복원에 사용되는 각 복원 방법(즉, simple zero-filling, CS-TV 및 LOST 기법)에 대하여 비교 테스트를 반복할 수 있다. 자기 공명 영상 장치는 2D 스캔 영상 및 3D-EPI-압축센싱(CS) 스캔에서 대응하는 슬라이스 간의 심박출량 값을 비교하기 위하여 Bland-Altman 분석을 수행할 수 있다.
도 6는 본 발명의 일 실시예에 따른 k-공간 획득 방법을 나타낸다. 자기 공명 영상 장치는 통상의 3D 이미징 상에서, 프로파일들을 ky-kz 평면 상에서 (a) 선형 또는 (b) 방사형 순서 방식 중 어느 하나로 획득할 수 있다. 자기 공명 영상 장치는 선형 순서 방법에 따르면, EPI 가속화 기법(c)은 k-공간을 복수개의 세그먼트들로 분할할 수 있다. 자기 공명 영상 장치는 각 세그먼트의 하나의 선을 동일한 EPI 시퀀스로부터 획득할 수 있다. 대조적으로, 제약 복원 가속화 기법(d)은 기본적으로 방사형 순서에 기초할 수 있다. 제약 복원 가속화 기법(d)은 k-공간 프로파일들은 랜덤하게 언더 샘플링되고, k-공간의 중심부는 풀 샘플링을 유지하면서 방사형 방식으로 획득될 수 있다.
EPI 및 제약 복원은 (e)에 도시된 바와 같이 더 높은 가속화 비율(higher acceleration rate)로 하나의 획득으로 결합될 수 있다. 자기 공명 영상 장치는 k-공간이 복수개의 세그먼트들로 분할되는 동안에, 각 세그먼트를 동일한 패턴으로 랜덤하게 언더 샘플링 하고 방사형 방식으로 획득할 수 있다. k-공간의 중심부가 아니더라도 k-공간의 풀 샘플링 부분이 필요하지만, 본 발명의 일 실시예에 따른 자기 공명 장치의 주된 장점은 전체의 3D 획득에 대하여 높은 전반적 엑셀레이션 비율(본 실시예에서는 9 = 3(R_CS) X 3(R_EPI))이다.
도 7은 3, 5, 7 및 9인 EPI 인자들을 이용한 네 개의 서로 다른 획득들에 대한 위상 영상들의 예시이다. 각 열은 서로 다른 EPI 인자에 따른 별도의 스캔 영상을 나타내고, 각 행은 3D 획득과 동일한 시간 프레임에서의 특정 슬라이스를 나타낸다. 자기 공명 영상 장치는 3D 영상 상에서 대략적으로 동일한 위치를 갖고, 심장 주기의 동일한 위상을 갖도록 슬라이드들 및 시간 프레임들을 시각적으로 선택할 수 있다. 3 및 5인 EPI 인자를 이용하여 획득된 영상들은 적당한 영상 품질을 나타내는 것을 알 수 있다. 그러나, 필드 균일성(field homogeneity) 및 시적 평활도(temporal smoothing)는 보다 높은 EPI 인자(즉, 7 및 9)에서 더욱 명확할 수 있다.
도 8는 EPI 성분 3 또는 5 이고, CS 레이트가 각각 2,3,4 인 경우, 크기 및 진폭 대조 이미지를 도시한다.
도 9는 제안된 4D-EPI-제약 복원 시퀀스를 이용하여 획득되고, 하행대동맥 및 상행대동맥에 걸친 횡단면을 묘사하는, 심장 박동이 75bpm인 피사체로부터의 3D PC MRI 획득들의 다양한 슬라이스들 및 심장 위상(R파 후의 시간에 특정된)에 대한 진폭 영상들의 예시를 나타낸다.
도 10은 도 10과 동일한 주체로부터의 3D PC MRI 획득들의 다양한 슬라이스들 및 심장 위상(R파 후의 시간(t_61, t_62, t_63, t_64)에 따른)에 대한 위상 영상들의 예시를 나타낸다. 자기 공명 영상 장치는 상행 및 하행 대동맥에 걸쳐 흐름 패턴을 나타낼 수 있고, 흐름 패턴은 스캔 중에 적용되는 상대적으로 높은 엑셀레이션 비율(? 7)에 간섭 받지 않을 수 있다. 신호 대 잡음비(SNR)가 근본적으로 낮은 상태에서, 상대적으로 높은 가속화 비율에도 불구하고 3D 획득 상의 위상 정보 및 구조가 유지되는지 유의하여야 한다.
도 11은 전체 레이트 4 (각각의 위상 인코딩 방향에서 2) 의 표준 SENSE 및 제안된 3D-EPI-제약 복원 스캔을 사용한 두 개의 상이한 3D 스캔에 의한 크기(magnitude) 영상과 위상(phase) 영상의 예를 나타낸다. 스캔시간은 SENSE 스캔의 경우 8시간 20분, 3D-EPI-제약 복원 스캔의 경우 3시간 24분이다. SENSE 스캔에서 크기 영상과 위상 영상의 품질이 저하된 것을 볼 수 있다. SENSE 스캔에서 스캔시간이 더 길지만, SENSE 영상에서의 품질의 저하가 나타난다.
도 12은 3개의 EPI 성분 및 제약 복원 레이트 3의 표준 2D 및 제안된 3D를 사용하여 획득한 대표적인 프레임들을 나타낸다. 3D 스캔의 대표적인 슬라이스는 2D 스캔에서 슬라이스와 매칭되도록 육안으로 선택될 수 있다. 두 개의 시간적 해상도(예를 들어, 도 12(a)의 2D 스캔에서 21 msec 및 도 12(b)의 3D 스캔에서 30 msec)가 상이하기 때문에, 시간 프레임은 완벽하게 정렬되지 않을 수 있다. 따라서, 각각에서 시간적으로 가장 근접한 프레임을 선택할 수 있다.
도 13는 상이한 복원 방식들(예를 들어, zero-fill, TV (total variation), and LOST)을 도 10의 영상들에 적용하였을 때의 크기 영상의 예를 나타낸다. TV 방식 및 LOST 방식의 영상들이 비교적 더 선명하고 더 뚜렷하게 보일 수 있다.
도 14은 도 10의 슬라이스들 중 어느 하나(특히 슬라이스 3)에 다양한 복원 방법(즉, zero-fill, TV, and LOST 기법)이 적용된 위상 영상들의 예시를 나타낸다. 상행 및 하행 대동맥 상에서 TV 및 LOST 기법에 의한 흐름 패턴들은 보다 균일하고 노이즈가 적은 것으로 나타날 수 있다.
도 15은 언더 샘플링된 3D 데이터에 대하여 다양한 복원 방법들을 이용한 2D 및 3D 획득으로부터의 상행대동맥 및 하행대동맥의 속도의 대표 평균값을 나타낸다. 화살표로 표시된 곡선 사이에 이동이 있다. 보다 구체적으로, 도 11은 2D 및 simple zero filling, CS-TV, 및 LOST 기법을 이용한 4D-EPI-CS PC-MRI와 같은 동적 이미징의 혈류의 평균 속도에 대한 흐름 곡선을 나타낸다. TV 또는 LOST 기법으로 복원된 위상 영상들로부터 측정된 곡선들은 2D 곡선 값들에 근접할 뿐 아니라 2D 곡선 값들의 주위로 변동을 보일 수 있다.
도 16은 2D 및 3D-EPI-제한 복원 시퀀스로부터 측정된 상행 및 하행 대동맥의 혈량 비율에 대한 Bland-Altman 플롯(plot)을 나타낸다. 상행대동맥 상의 혈량 비율은 일반적으로 심박출량으로 간주될 수 있다.
이하, 도 17은 본 발명의 k-공간의 적어도 일부와 연관된 동적 대조 강화 자기 공명 영상 또는 위상 대조 자기 공명 영상과 같은 동적 자기 공명 영상에 있어서 스캔 시간을 줄이기 위한 방법을 수행하도록 구성된 MRI 장치의 기본적인 예시적 구성을 나타낸다.
또한, 도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 k-공간의 적어도 일부와 연관된 동적 대조 강화 자기 공명 영상 또는 위상 대조 자기공명 영상과 같은 자기 공명 영상에 있어서 스캔 시간을 줄이기 위한 자기 공명 영상 장치 또는 시스템의 구조를 나타낸다. 이것은 하드웨어 구성의 하나의 예시이며, 본 발명의 권리범위는 예시에 한정되지 않는다.
주자석(10), 경사 코일(11), RF 코일(12)은 인체의 원자핵들로부터 자기 공명 신호를 유도하기 위하여 자기장을 생성할 수 있다. 주자석(10), 경사 코일(11), RF 코일(12)은 자석, 코일들 등으로 구현될 수 있다. 쉴드(13)는 RF 코일(12)로부터 생성되는 전자기장이 외부로 방사되는 것을 방지할 수 있다. 대상체, 예를 들어, 환자가 쉴드(13) 내의 테이블(14)에 위치할 수 있다. 테이블(14)은 제어부(31)에 의해 제어되어 주자석(10), 경사 코일(11), RF 코일(12) 및 쉴드(13)의 내부 또는 외부로 움직일 수 있다. 이에 따라 MRI 촬영을 위해 환자의 위치가 조정될 수 있다.
제1 신호 생성부(25), 제2 신호 생성부(26) 및 신호 수집부(27)는 제어부(31)에 의해 제어되어 경사 코일(11) 및 RF 코일(12) 내의 자기장을 생성하도록 신호를 전송할 수 있고, RF 코일(12) 내에서 수신한 신호를 수집할 수 있고, 영상 생성부(32)에 수집된 신호를 제공할 수 있다. 제1 신호 생성부(25), 제2 신호 생성부(26) 및 신호 수집부(27)는 오실레이터, 증폭기, 변조기, 복조기, 아날로그-디지털 컨버터(ADC), 디지털-아날로그 컨버터(DAC) 등에 의해 구현될 수 있다. 사용자 인터페이스(30), 제어부(31), 영상 생성부(32), 제1 저장부(33), 제2 저장부(34) 및 영상 출력부(35)는 제1 신호 생성부(25) 및 제2 신호 생성부(26)를 제어할 수 있고, 신호 수집부(27)로부터 수집된 신호를 처리할 수 있다. 사용자 인터페이스(30), 제어부(31), 영상 생성부(32), 제1 저장부(34) 및 영상 출력부(35)는 컴퓨터 및 컴퓨터의 주변 디바이스에 의해 구현될 수 있다.
주자석(10)은 원자핵의 자기 쌍극자 모멘트(magnetic dipole moment)의 방향의 정렬을 위한 정자기장을 생성할 수 있다. 주자석(10)은 일반적으로 인체 내부의 물 분자내의 수소 원자핵을 하나의 방향으로 정렬시킬 수 있다. 정자기장을 생성하는 주자석(10)의 예로는, 영구 자석, 실온 전자기체(room temperature electromagnet), 초전도 전자기체 등이 있다. 초전도 전자기체에 의해 생성된 자기장은 세기가 강하고 일정하여 주자석(10)으로 사용될 수 있다. 대상체 내의 수소 원자핵이 주자석(10)에 의해 정자기장 내에 위치하면, 수소 원자핵이 저 에너지 상태에 있도록, 주자석(10)에 의해 생성된 정자기장의 방향으로 수소 원자핵의 자기 쌍극자 모멘트(magnetic dipole moment)의 방향이 정렬될 수 있다. 열 평형 상태를 유지하기 위해서는, 고 에너지 상태에 있는 원자핵의 수보다 저 에너지 상태에 있는 원자핵의 수가 더 많을 수 있다. 상이한 에너지 상태에 있는 원자핵들 간의 에너지 차이는 주자석(10)에 의해 생성된 정자기장의 강도에 비례할 수 있다. 원자핵들은 원자핵의 라모어 세차운동에 관계되는 고유한 라모어 주파수를 가질 수 있다. 예를 들어, 주자석(10)에 의해 생성된 정자기장의 강도가 1 테슬라인 경우, 주자석(10)에 의해 생성된 정자기장 내의 수소 원자핵의 라모어 주파수는 42.58MHz 일 수 있다. 그리고 이 때 나트륨 원자핵의 라모어 주파수는 11.27Mhz 일 수 있다.
경사 코일(11)은 복수의 방향들 예를 들어, x축 방향, y축 방향, z축 방향에 대해 주자석(10)에 의해 생성된 주자기장내의 기준 위치로부터의 거리에 비례하도록 일정한 기울기로 변화하는 경사 자기장을 생성할 수 있다. 주자석(10)에 의해 생성되는 정자기장을 포함하는 공간을 3차원 좌표계에 나타내었을 때, 기준 위치는 3차원 좌표계의 원점으로 할 수 있다. RF 코일(12)에서 수신된 자기 공진 신호들은 경사 코일(11)에 의해 생성되는 경사 자기장으로 인해 3차원 공간에서의 위치 정보를 가질 수 있다. 경사 코일(11)은 x축 방향으로 변화하는 경사 자기장을 생성하기 위한 X 경사 코일, y축 방향으로 변화하는 경사 자기장을 생성하기 위한 Y 경사 코일 및 z축 방향으로 변화하는 경사 자기장을 생성하기 위해 Z 경사 코일을 포함할 수 있다.
RF 코일(12)은 원자핵의 종류에 대응되는 무선 주파수를 갖는 전자기파인 RF 신호를 생성할 수 있다. RF 코일(12)은 저에너지 상태의 원자핵을 고에너지 상태로 천이시키기 위하여 대상체에 11.27MHz의 전자기파를 인가할 수 있다. 대상체 내의 원자핵은 인가된 전자기파 신호에 의해 여기될 수 있다. 대상체는 일반적으로 인체에서 MR 영상이 촬영되는 부위일 수 있고, 사람이 아닌 생명체 또는 무생물의 일부가 될 수도 있다.
일 실시예에 따르면, RF 코일(12)은 1 테슬라의 정자기장 내의 수소 원자핵의 에너지 상태를 저 에너지에서 고 에너지로 천이시키기 위하여 42.58MHz의 전자기파를 생성할 수 있다. 또한 RF 코일(12)은 1 테슬라의 정자기장 내의 나트륨의 원자핵의 에너지 상태를 저 에너지에서 고 에너지로 천이시키기 위하여 11.27MHz의 전자기파를 생성할 수 있다. RF 코일(12)에 의해 생성된 전자기파 신호가 원자핵에 인가되면, 원자핵은 저 에너지 상태에서 고 에너지 상태로 천이될 수 있다. 그 후 RF 코일(12)에 의해 생성되는 전자기파 신호가 사라지면, 다시 말해 원자핵에 인가되는 전자기파가 사라지면, 원자핵이 고 에너지 상태에서 저 에너지 상태로 천이되는 동안 라모어 주파수와 동일한 주파수를 갖는 전자기파를 방사할 수 있다.
RF 코일(12)은 대상체 내부의 원자핵으로부터 방사되는 전자기파를 수신할 수 있다. 전자기파 신호는 자유 유도 감쇠(FID) 신호일 수 있다. FID 신호는 대상체에 인가되는 전자기파 신호와 관련된 에코 신호일 수 있고, 자기 공명 영상을 생성하는데 이용되는 자기 공명 신호일 수 있다. 대상체에 전자기파 신호가 인가되는 일 시점으로부터의 시간 간격의 길이, 즉 전자기파 신호가 인가될 때의 시점으로부터 대상체로부터 전자기파 신호를 수신할 때의 시점까지의 시간 간격은 에코 시간(Echo Time, TE)이라고 할 수 있다. 대상체에 전자기파 신호가 반복하여 인가되는 경우 인가되는 간격을 반복 시간(Repetition Time, TR)이라고 할 수 있다.
RF 코일(12)은 원자핵의 종류에 대응하는 무선 주파수를 갖는 전자파를 생성하는 기능과 원자핵으로부터 방사된 전자파를 수신하는 기능을 함께 갖는 하나의 RF 코일로서 구현될 수 있다. 또한, 원자핵의 종류에 대응하는 무선 주파수를 갖는 전자파를 생성하는 기능을 갖는 송신 RF 코일과 원자핵으로부터 방사된 전자파를 수신하는 기능을 갖는 수신 RF 코일로서 각각 구현될 수도 있다. 도 13의 실시예에 따르면, RF 코일(12)의 수신 코일은 하나의 코일에서 여러 개의 주파수를 수신하는 것이 가능한 듀얼 튠(dual tuned) 코일로 구현될 수 있다. 복수의 자기 공명 신호들을 동시에 수신하는 것이 가능한 멀티 채널 코일 또는 듀얼 튠 멀티 채널 코일로 구현될 수도 있다.
사용자 인터페이스(30)는 동작을 실행하도록 구성된 센서, 프로세서 및 마이크로 프로세서 등과 같은 회로를 포함할 수 있고, 도 13의 MRI 장치의 사용자로부터 명령을 수신할 수 있다. 사용자 인터페이스(30)는 키보드 및 마우스와 같이 컴퓨터의 일반적인 입력 디바이스로 구현될 수도 있다. 영상 출력부(35)는 동작을 실행하도록 구성된 센서, 프로세서 및 마이크로 프로세서 등과 같은 회로를 포함할 수 있고, 영상 생성부(32)에 의해 생성되는 자기 공명 영상을 출력하는 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이는 박막 트랜지스터(TFT)로 구성될 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다. 영상 생성부(32)는 동작을 실행하도록 구성된 센서, 프로세서 및 마이크로 프로세서 등과 같은 회로를 포함할 수 있고, 전술한 방법을 수행하기 위한 동작들을 실행하도록 구성된 GPU(Graphic Process Unit)를 포함할 수 있다. 전술한 실시 예들에서 NVIDIA GeForce GTX 480 하드웨어가 사용되는 경우, 모든 GPU 동작들은 CUDA 플랫폼을 사용하여 구현될 수 있으나, 이에 제한되지 않고, 다른 하드웨어 및 전술된 하드웨어들의 다음 세대들이 영상 복원을 위해 사용될 수 있다. 영상 출력부(35)는 모니터와 같은 컴퓨터의 일반적인 출력 디바이스로 구현될 수 있다. 제어부(31)는 동작을 실행하도록 구성된 센서, 프로세서 및 마이크로 프로세서 등과 같은 회로를 포함할 수 있다. 제어부(31)는 사용자 인터페이스(30)로부터의 명령에 따라 제1 신호 생성부(25), 제2 신호 생성부(26), 신호 수집부(27) 및 영상 생성부(32)를 제어할 수 있다. 영상 생성부(32)는 신호 수집부(27)로부터 수집되고 제1 저장부(33) 및 제2 저장부(34)에 저장된 자기 공명 신호들을 이용하여 자기 공명 영상을 생성할 수 있다. 제어부(31) 및 영상 생성부(32)는 자기 공명 영상을 생성하는 데에 요구되는 대량의 데이터를 신속하게 처리할 수 있는 특수 목적의 고성능 컴퓨터에 의해 구현될 수 있다. 한편, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 자기 공명 영상의 생성을 자기 공명 영상의 복원으로 대체될 수 있음을 이해할 것이다.
제어부(31)는 동작을 실행하도록 구성된 센서, 프로세서 및 마이크로 프로세서 등과 같은 회로를 포함할 수 있다. 제어부(31)는 x, y 및 z축 방향 각각에 대하여 특정 기울기로 변화하는 주파수를 갖는 교류 신호를 지시하는 제어 신호를 생성할 수 있고, 제1 신호 생성부(25)로 제어 신호를 출력할 수 있다. 제1 신호 생성부(25)는 제어부(31)로부터 수신한 제어 신호에 따라 x, y 및 z축 방향 각각에 대하여 일정한 기울기로 변화하는 주파수를 갖는 교류 신호를 생성할 수 있고, 교류 신호를 경사 코일(11)로 출력할 수 있다. 경사 코일(11)은 제1 신호 생성부(25)로부터 수신한 교류 신호에 따라 x, y 및 z축 방향 각각에 대하여 일정한 기울기로 변화하는 경사 자기장을 생성할 수 있다. 제어부(31)는 펄스열을 지시하는 제어 신호를 생성할 수 있고, 제2 신호 생성부(26)로 제어 신호를 출력할 수 있다. 제2 신호 생성부(26)는 제어부(31)로부터 수신한 제어 신호에 따른 펄스열을 갖는 교류 신호를 생성할 수 있고, RF 코일(12)로 교류 신호를 출력할 수 있다. RF 코일(12)은 제2 신호 생성부(26)로부터 수신된 교류 신호에 따른 펄스열을 갖는 전자기파를 출력할 수 있다. 제1 신호 생성부(25) 및 제2 신호 생성부(26)는 제어부(31)로부터 수신한 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하기 위한 ADC들, 제어부(31)로부터 수신한 신호에 따라 소스 신호를 변조하기 위한 변조기들 및 변조기들로부터 변조된 신호들을 증폭하기 위한 증폭기들 등으로 구현될 수 있다. 증폭된 신호들은 코일들(11, 12)로 송신될 수 있다.
신호 수집부(27)는 RF 코일(12)을 통해 원자핵에서 유도된 자기 공진 신호들을 수집할 수 있다. 신호 수집부(27)는 RF 코일(12)을 통해 수신한 신호들을 증폭하기 위한 증폭기들, 증폭된 신호를 복조하기 위한 복조기들, 복조기들에 의해 복조된 디지털 자기 공진 신호들을 아날로그 자기 공진 신호로 변환하기 위한 ADC들, 등으로 구현될 수 있다. 아날로그로 변환된 자기 공진 신호들은 제1 저장부(33) 및 제2 저장부(34)에 분리되어 획득된 MRI 데이터로 저장될 수 있다. 제1 저장부(33) 및 제2 저장부(34)는 물리적으로 분리되어 있을 필요는 없지만, 상이한 타입의 자기 공진 신호들을 분리하여 저장하기 위한 분리된 공간일 수 있다. 예를 들어, 제1 저장부(33) 및 제2 저장부(34)는 하드 디스크의 상이한 저장 영역일 수 있다. 또한, 제1 저장부(33) 및 제2 저장부(34)는 결합될 수 있고, 하나의 저장부에 의해 구현될 수 있다.
RF 코일(12)은 제2 신호 생성부(26)로부터 RF 코일(12)로 인가된 교류 전류로부터 전자기파를 생성할 수 있다. RF 코일(12)은 신호 수집부(27)에서 수집된 신호에 의한 전자기파를 수신할 수 있고, 이에 따라 RF 코일(12)은 펄스를 생성하고 수신하는 시간을 자유롭게 조정할 수 있다.
도 17의 실시예에 따르면, 영상 생성부(32)는 전술한 결합된 동적 이미징 MRI EPI 및 제약 복원에 기초하여, 획득된 MRI 데이터로부터 영상을 생성하거나 복원하는 방법을 수행할 수 있다.
도 18에 따른 실시예에 따른 장치는 영상 처리 시스템(50)을 포함하여 MRI 데이터로부터 영상을 생성하거나 복원하는 방법을 수행할 수 있다. 영상 처리 시스템(50)은 프로세서(55), 소정의 소프트웨어(65)와 같은 동작 프로그램이 포함된 기계로 실행가능한 코드 및 데이터를 저장하는 비-일시적인 메모리, 입력 디바이스(70) 및 출력 디바이스(75)를 포함할 수 있다. 출력 디바이스(75)는 도 13의 영상 출력부(35)를 포함할 수 있고, 영상 출력부(35)는 복원된 MR 영상을 디스플레이하기 위한 디스플레이 및 프린터 등을 포함할 수 있다. 또한 출력 디바이스(75)는 영상 출력부(35)와의 연결을 위한 통신 인터페이스일 수 있다. 입력 디바이스(70)는 키보드, 터치 스크린 및/또는 입력 및 선택을 위한 마우스를 포함할 수 있다. 입력 디바이스(70)는 도 13의 사용자 인터페이스(30)에 포함되거나 연결될 수 있다. 입력 디바이스(70) 및 출력 디바이스(75)는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)로써 함께 동작할 수 있다. 예를 들어, 종래 공지된 방식으로 사용자 인터페이스(30)에 의해 MRI 장치의 사용자에게 제공될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 입력 디바이스(70) 및 출력 디바이스(75)는 본 발명의 영상 처리 시스템을 동작시키기 위하여, 종래 공지된 방식에 의해 사용자의 터치에 응답하는 GUI를 제공하는 터치 스크린을 포함할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 도 14에 도시된 영상 처리 시스템(50)은 독립형의 컴퓨터가 될 수 있고, 영상 복원은 오프라인에서 수행될 수 있다. 즉, 영상 복원은 도 13의 MRI 시스템과 같은 MRI 시스템의 영상 획득 프로레스와 독립적으로 수행될 수 있다. 또한, 영상 복원은 도 13의 MRI 시스템에 의한 대상체의 데이터 획득과 동시에 수행될 수도 있다.
도 18를 참조하면, 영상 복원은 주문 제작된 소프트웨어를 이용하여 수행될 수도 있다. 소정의 소프트웨어(65)는 MATLAB과 같은 수학 소프트웨어 개발 툴, MATHWORKS, Natick, MA, U.S.A. 등으로부터 이용가능한 소프트웨어 어플리케이션으로 구현된 수학 및 수치 계산 환경을 사용하여 생성될 수 있다. 소정의 소프트웨어(65)는 예를 들어, C++ 프로그래밍 언어와 같은 공지된 프로그래밍 언어에 의해 구현될 수 있다. 그러나, 본 발명은 전술한 예에 제한되지 않는다.
영상 처리 시스템(50)은 영상 데이터 소스(80)로부터의 영상 데이터 및 메모리에 저장된 수신된 영상 데이터를 수신하고 처리할 수 있다. 영상 데이터 소스(80)는 도 13의 MRI 장치에 포함될 수 있다. MRI 장치는 예를 들어, 주자석(10)으로 상업적으로 이용 가능한 1.5 T 자석을 이용하여 구현될 수 있다. 다른 예로, 영상 데이터 소스(80)는 영상 처리 시스템에 유선 및/또는 무선으로 동작 가능하게 연결될 수 있다. 영상 데이터 소스(80)는 제1 저장부(33) 및 제2 저장부(34) 중 적어도 하나로 구현될 수도 있고, 코일들(11, 12) 각각으로부터의 RF 신호, MR 신호 및 다른 공지의 데이터 신호를 수신하고 저장하도록 구성될 수 있다.
다른 실시예로, 영상 처리 시스템(50)은 무선 및/또는 유선 연결을 사용하여, 인터넷 등의 컴퓨터 네트워크에 연결될 수 있고, 의료 영상 데이터 보관소와 같은 하나 이상의 원격 소스로부터 영상 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, MRI 영상은 도 17의 장치 또는 다른 공지된 MRI 장치들과 같은 MRI 설비를 사용하여 수집될 수 있고, 공지된 통신 디바이스 및 공지된 방식을 사용하여 본 발명의 영상 처리 시스템에 의해 원격으로 액세스될 수 있다.
영상 처리 시스템(50)은 EPI에 의해 획득된 영상을 처리하도록 구성될 수 있다. 영상 데이터 소스(80)는 예를 들어, 중심부 세그먼트의 k-공간 프로파일들을 풀(full) 샘플링한 것 그리고 중심부 세그먼트에 인접하거나 중심부 세그먼트를 둘러싸는 주변 세그먼트의 k-공간 프로파일을 언더샘플링한 것을 포함할 수 있다. 먼저, 이들을 선형으로 정렬한 뒤 EPI 성분에 기초하여 k-공간을 REPI 세그먼트로 나눌 수 있다.
전술한 <~부> 또는 <모듈>의 용어는 그 자체로서 소프트웨어를 지칭하는 것은 아니고, 회로, 집적 회로, 프로세서, 컨트롤러 또는 특정 기능을 수행하기 위한 마이크로프로세서로 이루어지거나 이들과 함께 동작하는 것으로 이해되어야 할 것이다. 도면에 개시된 모든 기능들 및 단계들은 하드웨어, 소프트웨어 또는 그 둘의 조합에 의해 구현될 수 있으며, 특수 용도의 컴퓨터의 프로그래밍된 명령의 전체 또는 일부로서 수행될 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.
상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장매체를 포함한다.
이상과 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
110 : 신호 송수신부
120 : 시퀀스 제어부
130 : 영상 처리부

Claims (25)

  1. 동적 자기 공명 영상 생성 방법에 있어서,
    EPI (Echo-Planar Imaging) 펄스 시퀀스 기법으로 랜덤하게 언더 샘플링된 k-공간 데이터를 획득하는 단계;
    제약 복원 기법으로 상기 언더 샘플링된 k-공간 데이터를 복원하여 자기 공명 영상을 생성하는 단계를 포함하는 동적 자기 공명 영상 생성 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 동적 자기 공명 영상 생성은 동적 대조 강화 자기 공명 영상 또는 위상 대조 자기 공명 영상인 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 생성 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 제약 복원 기법은 TV(Total Variation) 복원 기법 또는 LOST(LOw dimensional-structure Self-learning and Thresholding) 복원 기법인 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 생성 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 제약 복원 기법은 랜덤하게 언더 샘플링된 y-z 복원 기법인 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 생성 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 제약 복원 기법은 CS(Compressed Sensing) 복원 기법을 포함하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 생성 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 k-공간 데이터를 획득하는 단계는 균일 언더 샘플링 패턴 또는 비균일 언더 샘플링 패턴을 통하여 랜덤하게 언더 샘플링하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 생성 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 k-공간 데이터는 상기 k-공간의 중심부의 데이터가 선형 순서에 의하여 획득된 후 상기 k-공간의 주변부의 데이터가 방사(radial) 형태로 획득되거나, 또는 상기 k-공간의 중심부의 데이터 및 상기 k-공간의 주변부의 데이터가 동시에 방사 형태로 획득되는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 생성 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 k-공간 데이터를 획득하는 단계는 1 보다 큰 EPI 인자 및 1 보다 큰 CS 레이트(Compressed Sensing rate) 인자를 통하여 상기 k-공간 데이터를 획득하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 생성 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 k-공간은 중심부와 주변부로 구분되고, 상기 중심부와 상기 주변부는 별개의 EPI 인자로 k-공간 데이터를 획득하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 생성 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 k-공간은 R_CS 인자로 랜덤하게 언더 샘플링되고, 상기 EPI 펄스 시퀀스는 상기 k-공간을 EPI 인자에 기초하여 R_EPI 세그먼트로 나누는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 생성 방법.
  11. 제1항에 있어서, k-공간의 중심부는 풀(full) 샘플링되고, 주변부는 랜덤하게 언더(under) 샘플링되는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 생성 방법.
  12. 제1항에 있어서, 상기 EPI 펄스 시퀀스 기법은 2D 또는 3D 이미징 기법인 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 생성 방법.
  13. 제1항에 있어서, 상기 EPI 펄스 시퀀스 기법은 가속화된 동적 이미징 기법인 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 생성 방법.
  14. EPI(Echo-Planar Imaging) 펄스 시퀀스 기법으로 랜덤하게 언더 샘플링된 k-공간 데이터를 획득하고, 제약 복원 기법으로 상기 언더 샘플링된 k-공간 데이터를 복원하여 자기 공명 영상을 생성하는 프로세서를 포함하는 이미지 처리 시스템; 및
    상기 이미지 처리 시스템를 제어하는 제어부를 포함하는 자기 공명 영상 장치.
  15. 제 14항에 있어서, 상기 제약 복원 기법은 TV(Total Variation) 복원 기법 또는 LOST(낮은 차원의 -structure Self-learning and Thresholding) 복원 기법인 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 장치.
  16. 제 14항에 있어서, 상기 제약 복원 기법은 랜덤하게 언더 샘플된 y-z 복원 기법인 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 장치.
  17. 제 14항에 있어서, 상기 제약 복원 기법은 CS(Compressed Sensing) 복원 기법을 포함하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 장치.
  18. 제 14항에 있어서, 상기 동적 자기 공명 이미지는 동적 대조 강화 자기 공명 이미지 또는 위상 대조 자기 공명 이미지 인 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 장치.
  19. 제 14항에 있어서, 상기 프로세서는 K-공간의 중심부가 선형 순서에 의하여 획득되고, 상기 K-공간의 주변부가 방사(radial) 형태로 획득되도록 동작하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 장치.
  20. 제19항에 있어서, 상기 프로세서는 k-공간의 중심부는 풀(full) 샘플링되고, 주변부는 랜덤하게 언더(under) 샘플링되도록 동작하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 장치.
  21. RF 펄스 및 경사 자기장을 동적 대상체에 인가하는 신호 송수신부;
    상기 신호 송수신부에서 EPI(Echo-Planar Imaging) 펄스 시퀀스 기법으로 신호가 송수신 되도록 제어하는 시퀀스 제어부; 및
    상기 신호 송수신부를 통하여 랜덤하게 언더 샘플링된 k-공간 데이터를 획득하고, 제약 복원 기법으로 상기 언더 샘플링된 k-공간 데이터를 복원하여 자기 공명 영상을 생성하는 영상 처리부를 포함하는 자기 공명 영상 장치.
  22. 제21항에 있어서, 상기 영상 처리부는 TV(Total Variation) 복원 기법 또는 LOST(LOw dimensional-structure Self-learning and Thresholding) 복원 기법을 통하여 자기 공명 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 생성 방법.
  23. 제21항에 있어서, 상기 k-공간 데이터는 상기 k-공간의 중심부의 데이터가 선형 순서에 의하여 획득된 후 상기 k-공간의 주변부의 데이터가 방사(radial) 형태로 획득되거나, 또는 상기 k-공간의 중심부의 데이터 및 상기 k-공간의 주변부의 데이터가 동시에 방사 형태로 획득되는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 생성 방법.
  24. 제21항에 있어서, 상기 시퀀스 제어부는 상기 중심부와 상기 주변부를 별개의 EPI 인자로 EPI(Echo-Planar Imaging) 펄스 시퀀스 기법으로 신호가 송수신 되도록 제어하는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 생성 방법.
  25. 제21항에 있어서, k-공간의 중심부는 풀(full) 샘플링되고, 주변부는 랜덤하게 언더(under) 샘플링되는 것을 특징으로 하는 자기 공명 영상 생성 방법.
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