KR20150110415A - 자기 공명 촬영 장치, 자기 공명 촬영 방법, 및 컴퓨터 판단 가능 저장 매체 - Google Patents

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Abstract

MRI 장치는, T2-가중 촬영 데이터의 제1 세트 및 T2-가중 촬영 데이터의 제2 세트를 획득하도록 구성된 데이터 프로세서; 펄스 시퀀스를 생성하고 생성된 펄스 시퀀스를 그라디언트 코일 조립체와 RF 코일 조립체에 인가하도록 구성된 펄스 시퀀스 컨트롤러로서, 생성된 펄스 시퀀스는, T2-가중 촬영 데이터의 제1 세트를 획득하기 위한 T2-준비 모듈 및 연관된 촬영 모듈; 및 T2-가중 촬영 데이터의 제2 세트를 획득하기 위한 펄스 시퀀스 및 연관된 포화 촬영 모듈을 포함하는 것인, 펄스 시퀀스 컨트롤러; 복수의 위치에서의 T2 값을 결정하기 위해, T2-가중 촬영 데이터의 제1 및 제2 세트를 T2 감쇠에 대한 3-파라미터 모델에 적용하도록 구성된 곡선 적합기; 및 복수의 위치에서 결정된 T2 값에 기초하여 대상체의 T2 맵을 생성하도록 구성된 영상 프로세서를 포함한다.

Description

자기 공명 촬영 장치, 자기 공명 촬영 방법, 및 컴퓨터 판단 가능 저장 매체{A MAGNETIC RESONANCE IMAGING APPARATUS, A MAGNETIC RESONANCE IMAGING (MRI) METHOD, AND COMPUTER-READABLE STORAGE MEDIUM}
예시적인 실시예들에 부합하는 장치와 방법은, 자기 공명 촬영(magnetic resonance imaging; MRI)에 관한 것으로서, 더욱 구체적으로는, T2-가중 촬영 데이터의 획득에 관한 것이다.
인체 조직 등의 물질이 균일한 자계, 즉, 정 자계 B0을 받는 경우, 인체 조직의 여기된 핵의 개별적인 자기 모멘트들은, 정 자계 B0과 조정하려 하지만, 이러한 자기 모멘트들의 특징적 라머 주파수에 있어서 랜덤한 순서로 정 자계 주위로 세차 운동하게 된다. x-y 면에 있고 라머 주파수 근처에 있는 여기 자계 B1을 그 물질이 받는 경우, 조정된 순 자화 모멘트 MZ가 x-y면으로 회전되어, 즉, 기울어져, 순 횡 자기 모멘트(net transverse magnetic moment) Mt가 생성될 수 있다. MR 신호는, 여기 자계 B1이 종료된 후에, 여기된 핵, 즉, 스핀에 의해 방출되며, MR 신호를 수신 및 처리하여 영상을 형성할 수 있다.
MRI 시스템에서, 여기된 스핀들은 수신 코일에 있어서 진동하는 사인파 신호를 유도한다. 이 신호의 주파수는 라머 주파수에 가까우며, 이 신호의 초기 진폭은 횡 자기 모멘트 Mt의 크기에 의해 결정된다. 방출된 MR 신호의 진폭은 시간 경과에 따라 지수적으로 감쇠된다.
MR 신호의 진폭은, 시상수 T1, 즉, 스핀-격자 완화 시간을 특징으로 하는 스핀-격자 완화 프로세스에 의존한다. 이 시상수는 순 자기 모멘트 M이 자기 분극의 축, 즉, z-자화 축을 따라 평형 값으로 복귀하는 것을 나타낸다. 조직들 간의 T1 값들의 차를 이용하여 영상 콘트라스트를 제공할 수 있다.
T2 시상수는, 스핀-스핀 완화 상수 또는 횡 완화 상수라 칭하며, 신호 감쇠를 특징화하는 스핀-스핀 완화 시간을 특징으로 한다. T2 시상수는, 완벽하게 균일한 자계에서 여기 자계 B1이 제거된 후에 스핀들의 조정된 세차 운동이 탈위상(dephase)하는 지수함수적 속도에 반비례한다. T1 시상수는 관심을 갖는 대부분의 의료용 조직에 있어서 T2보다 훨씬 더 크다.
생체 조직들은 서로 다른 T2 값들을 갖고, 이러한 특성을 이용하여 조직들 간의 콘트라스트를 향상시킬 수 있다. 이에 따라, T2는, 유익한 MRI 파라미터로서 기능을 하여, 급성 심근 경색과 만성 심근 경색을 구별하는 것을 포함하여 애플리케이션과 질병의 넓은 범위에 대하여 질병 예후 및 조직 상태의 비침습적 측정을 제공한다. 예를 들어, 정량적 T2 매핑은, T2 가중 촬영보다 가변성이 덜하면서 부종을 평가하게 할 수 있다.
T2를 정량화하도록, 각 에코 시간(TE) 길이에 기초하여 다수의 T2-가중 영상들을 획득하고 적합(fit)시킬 수 있으며, 완전한 완화를 위해 긴 반복 시간(TR)을 상정한다. 특히, 관련 기술의 T2 매핑 방법들에서는 T2-가중 값이 서로 다른 3개의 영상을 획득하며, 예를 들어, T2 자화 준비 시간이 0ms, 25ms, 55ms인 영상들을 획득한다. 이어서, 이 데이터를 2-파라미터 모델에 적합시켜 T2 맵을 생성한다. 그러나, 데이터 적합 프로세스의 2-파라미터 모델에서는, 촬영 동안 추가 RF 펄스의 인가 및 T2 자화 준비의 RF 펄스의 결함을 고려하지 않고 있다. 따라서, 추정된 T2 시간이 부정확할 수 있고 또는 용이하게 재현되지 않을 수 있다. 즉, 2-파라미터 곡선-적합(two-parameter curve-fitting)은 기저 영상 획득과 일치하지 않을 수 있다.
이에 따라, 대규모의 촬영 시퀀스 및/또는 비현실적인 촬영 시퀀스 없이 정확한 T2 맵을 제공하는 장치 및 방법이 필요하다.
예시적인 실시예들은, 적어도 전술한 문제점들 및/또는 단점들 및 전술하지 않은 기타 단점들을 다룬다. 또한, 예시적인 실시예들은, 전술한 단점들을 극복하는 것을 필요로 하지 않으며, 전술한 문제점들 중 어느 것도 극복하지 않을 수도 있다.
하나 이상의 예시적인 실시예들은 T2 값들을 매우 정확하게 정량화하기 위한 장치와 방법을 제공한다.
하나 이상의 예시적인 실시예들은, 곡선 적합에 사용될 수 있으며 T2 맵을 생성하는 데 사용될 수 있는 3-파라미터 모델을 제공할 수 있다.
하나 이상의 예시적인 실시예들은, 포화 펄스 후에 촬영을 수행하기 위한 펄스 시퀀스를 제공할 수 있으며, 이는 무한대의 시간 동안 영상 획득을 시뮬레이션한다.
예시적인 일 실시예의 일 양태에 따르면, MRI 시스템은, 촬영 영역에 배치된 대상체로부터 T2-가중 촬영(weighted imaging) 데이터의 제1 세트 및 T2-가중 촬영 데이터의 제2 세트를 획득하도록 구성된 데이터 프로세서; T2-가중 촬영 데이터의 제1 세트를 획득하기 위한 T2-준비 펄스를 포함하는 T2-준비 모듈과 촬영 펄스를 포함하는 촬영 모듈; 및 T2-가중 촬영 데이터의 제2 세트를 획득하기 위한 포화 펄스 시퀀스와 촬영 펄스를 포함하는 포화 촬영 모듈을 포함하는 펄스 시퀀스를 생성하고 생성된 펄스 시퀀스를 그라디언트 코일 조립체(gradient coil assembly)와 RF 코일 조립체에 인가하도록 구성된 펄스 시퀀스 컨트롤러; 복수의 위치에서의 T2 값을 결정하기 위해 베이스 강도 파라미터, 조직 T2 값, 및 오프셋 파라미터에 대하여 모델링된 영상 신호의 T2 감쇠에 대한 3-파라미터 모델에 T2-가중 촬영 데이터의 제1 세트와 상기 T2-가중 촬영 데이터의 제2 세트를 적용하는 곡선 적합기(curve fitter); 및 상기 복수의 위치에서 결정된 상기 T2 값에 기초하여 상기 대상체의 T2 맵을 생성하는 영상 프로세서를 포함한다.
예시적인 일 실시예의 일 양태에 따르면, MRI 방법은, (a) T2-준비 펄스를 포함하는 T2-준비 모듈을 대상체의 관심 영역(region of interest; ROI)에 인가하는 단계; (b) 상기 T2-준비 모듈의 인가에 후속하여, 촬영 펄스를 포함하는 연관된 촬영 모듈을 인가하여 상기 ROI로부터 제1 T2-가중 데이터를 획득하는 단계; (c) 상기 T2-준비 모듈과 이어서 상기 연관된 촬영 모듈의 인가를 복수 회 반복하여 T2-감쇠 곡선 상의 다수의 샘플링 지점을 획득하는 단계; (d) 상기 (a), (b), (c) 단계들의 최종 반복 후에 포화 펄스 시퀀스를 상기 ROI에 인가하는 단계; (e) 상기 포화 펄스 시퀀스에 이어서 촬영 펄스를 포함하는 포화 촬영 모듈을 인가하여, 상기 ROI로부터 T2가 실질적으로 완전히 감쇠된 제2 T2-가중 데이터를 획득하는 단계; 및 (f) 상기 (a) 단계와 상기 (b) 단계를 반복한 결과로 획득된 상기 제1 T2-가중 데이터에 기초하고 두 개보다 많은 파라미터를 포함하는 T2-완화 모델을 이용하여 상기 (e) 단계에서 획득된 상기 제2 T2-가중 데이터에 기초하여, 상기 ROI의 T2 맵을 생성하는 단계를 포함한다.
예시적인 일 실시예의 일 양태에 따르면, 프로세서에 의해 실행될 때 상기 프로세서로 하여금 방법을 실행하게 하는 컴퓨터 명령어가 기록된 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 있어서, 상기 방법은, T2-감쇠 곡선 상의 다수의 샘플링 지점에서의 데이터를 포함하도록 대상체로부터 복수 횟수로 획득된 T2-가중 촬영 데이터를 평가하는 단계; T2 감쇠에 대한 3-파라미터 모델을 이용하여 상기 T2-가중 촬영 데이터를 처리하는 단계; 및 처리된 T2-가중 촬영 데이터를 이용하여 상기 대상체의 T2 맵을 생성하는 단계를 포함한다.
전술한 양태들 및/또는 다른 양태들은, 첨부 도면을 참조하여 일부 예시적인 실시예들을 설명함으로써 더욱 명백해질 것이다.
도 1은 예시적인 일 실시예에 따른 MRI 장치의 블록도.
도 2는 예시적인 일 실시예에 따라 T2-가중 데이터를 획득하기 위한 펄스 시퀀스도.
도 3은 예시적인 일 실시예에 따른 펄스 시퀀스도.
도 4a는 예시적인 일 실시예에 따른 펄스 시퀀스도.
도 4b는 예시적인 일 실시예에 따른 펄스 시퀀스도.
도 5는 팬텀(phantom) 촬영에 기초한 T2 측정값들의 표.
도 6은 예시적인 일 실시예에 따라 MRI 장치의 일부를 도시하는 도.
도 7은 예시적인 일 실시예에 따른 방법의 흐름도.
일부 예시적인 실시예들을 첨부 도면을 참조하여 더욱 상세히 설명한다.
이하의 설명에서, 유사한 도면 참조 번호들은 다른 도면들에서도 유사한 요소들에 대하여 사용된다. 상세한 설명에서 정의되는 사항들, 예를 들어, 상세한 구조와 요소는, 예시적인 실시예들을 포괄적으로 이해하는 것을 보조하도록 제공된다. 그러나, 구체적으로 정의된 그러한 사항들 없이 예시적인 실시예들을 실시할 수 있다는 점은 명백하다. 또한, 널리 알려져 있는 기능이나 구조는, 불필요한 상세로 설명이 모호해지므로, 상세히 설명하지 않는다.
도 1을 참조하면, MRI 장치(100)의 일례가 예시되어 있다. MRI 장치(100)는, 디스플레이(104), 키보드, 마우스, 마이크, 조이스틱 등의 하나 이상의 입력 디바이스(106), 및 프로세서(108)를 포함하는 조작자 워크스테이션(102), 및 자석 조립체(124)를 포함한다. 조작자 워크스테이션(102)은 스캔 명령을 MRI 장치(100)에 입력할 수 있게 하는 조작자 인터페이스를 제공한다. 예를 들어, 조작자 워크스테이션(102)은, 펄스 시퀀스 컨트롤러(110), 데이터 버퍼(112), 데이터 프로세서(114), 데이터 저장 서버(116), 곡선 적합기(150), 및 영상 프로세서(152) 중 적어도 하나에 연결될 수 있고, 이러한 구성요소들은, 무선 접속 및/또는 와이어 접속을 제공하도록 임의의 적절한 네트워크 인터페이스를 포함할 수 있는 통신 장치(117)를 통해 서로 상호 접속될 수 있다. 일례로, 통신 장치(117)는 고유 네트워크(proprietary network), 전용 네트워크, 및/또는 인터넷 등의 개방형 네트워크를 포함할 수 있다.
자석 조립체(124)는, 최외측으로부터 보어(115)로 향하는 순서대로 순차적으로 배치된, 주 자석(126), 그라디언트 코일 조립체(122), 및 RF 코일 조립체(128)를 포함한다. 대상체(119)는 자석 시스템(124)의 보어(115)로 이동하는 크레이들(121) 상에 위치하고 있으며, 이때, 자계가 대상체(119)에 인가될 수 있다. 주 자석(126)은 개방형 자석일 수 있다.
주 자석(126)은 자석 시스템(124)의 보어(115)에 정 자계 B0을 생성한다. 정 자계 B0의 방향은 대상체(119)의 몸 축(270)에, 즉, 대상체(119)의 길이방향에 평행할 수 있고 또는 수직일 수 있다.
펄스 시퀀스 컨트롤러(110)는, 그라디언트 컨트롤러(118)와 RF 송수신기(120)를 작동시키도록 조작자 워크스테이션(102)으로부터 수신되는 명령어에 응답하여 기능을 한다.
규정된 스캔을 수행하기 위한 그라디언트 파형을 생성하여 그라디언트 컨트롤러(118)에 인가한다. 그라디언트 컨트롤러(118)는 그라디언트 코일 조립체(122)의 그라디언트 코일들에 접속되며, 자계 그라디언트를 형성하도록 신호 펄스를 출력한다. 그라디언트 컨트롤러(118)는, 서로 직교하며 위치 인코딩과 슬라이스 선택에 사용되는 X 축, Y 축, Z 축 방향으로 자계 그라디언트를 각각 생성하는 그라디언트 코일 조립체(122)의 X, Y, Z 그라디언트 코일들에 대응하는 구동 회로들을 포함할 수 있다.
RF 송수신기(120)는, RF 펄스를 인가하도록 및/또는 RF 펄스를 RF 코일 조립체(128)에 인가하는 데 관련된 신호를 인가하도록 RF 코일 조립체(128)에 접속된다. 도 1에 예시한 바와 같이, RF 코일 조립체(128)는, 송신/수신 코일로서 기능을 할 수 있는 전신 코일(whole-body coil)을 포함할 수 있다. 추가 또는 선택 사항으로, RF 코일 조립체(128)는, RF 펄스를 대상체(119)에 송신하도록 및/또는 MR 신호를 대상체(119)로부터 수신하도록 구성될 수 있는 로컬 RF 코일 또는 코일들을 포함할 수 있다. 예를 들어, RF 송수신기(120)는, RF 펄스를 대상체(119)에 인가하여 규정된 자기 공명 펄스 시퀀스를 수행하도록, RF 펄스 시퀀스를 RF 코일 조립체(128)의 전신 코일이나 로컬 코일에 송신하는 RF 송신기(123)를 포함할 수 있다. 대상체(119)로부터의 MR 신호들은, RF 코일 조립체(128)의 전신 코일이나 로컬 코일에 의해 검출될 수 있고, RF 송수신기(120)의 RF 수신기(125)에 의해 수신될 수 있으며, 이러한 RF 송수신기에서 MR 신호들이 펄스 시퀀스 컨트롤러(110)로부터 수신되는 커맨드에 기초하여 증폭, 복조, 필터링, 및 디지털화된다. RF 송신기(123)는 MRI 펄스 시퀀스에서 사용되는 다양한 RF 펄스를 생성할 수 있다. 펄스 시퀀스 컨트롤러(110)의 제어와 스캔 규정에 응답하여, RF 송신기(123)는 소망하는 주파수, 위상, 및 펄스 진폭의 RF 펄스를 생성할 수 있다.
RF 수신기(125)는 하나 이상의 RF 수신기 채널을 포함할 수 있다. 각 RF 수신기 채널은, RF 코일 조립체(128)에 의해 수신되는 MR 신호를 증폭하는 연관된 RF 전치증폭기, 및 수신된 MR 신호의 동위상 성분과 직교위상 성분을 검출하고 디지털화하는 검출기를 포함할 수 있다. 따라서, 수신된 MR 신호의 크기는, 동위상 성분과 직교위상 성분, 즉, I 채널과 Q 채널의 제곱의 합의 제곱근에 의해 임의의 샘플링된 지점에서 결정될 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00001
수신된 MR 신호의 위상은 아래와 같이 결정될 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00002
펄스 시퀀스 컨트롤러(110)는, 선택 사항으로, 생리적 획득 컨트롤러(130)로부터 환자 데이터를 수신할 수도 있다. 예를 들어, 생리적 획득 컨트롤러(130)는, 대상체(119)에 접속된 서로 다른 센서들로부터 생리적 정보 신호, 예를 들어, 심전계(ECG) 신호 및/또는 호흡 벨로우즈 또는 기타 호흡 감시 디바이스로부터의 호흡 팽창을 나타내는 호흡 신호를 수신할 수 있다. 생리적 정보 신호는, 스캔 실행을 대상체(119)의 심장 박동 및/또는 호흡과 동기화 또는 게이팅(gate)하도록 펄스 시퀀스 컨트롤러(110)에 의해 사용될 수 있다.
펄스 시퀀스 컨트롤러(110)는, 자석 시스템 및 대상체(119)의 상태에 연관된 다양한 센서들로부터의 신호들을 수신하는 스캔 룸 인터페이스(132)에 접속될 수 있다. 예를 들어, 스캔 룸 인터페이스(132)는, 스캔 동안 크레이들(121) 상의 대상체(119)을 소망하는 위치로 이동시키는 커맨드를 환자 위치결정 시스템(134)에 제공한다.
RF 송수신기(120)에 의해 생성된 디지털화된 MR 신호 샘플들은 데이터 버퍼(112)로 수신된다. 데이터 버퍼(112)는, 실시간 자기 공명 데이터를 수신하고 버퍼 저장을 제공하도록 조작자 워크스테이션(102)으로부터 수신되는 명령어에 응답하여 동작하며, 이때, 데이터 오버런(Overrun)에 의해 손실되는 데이터는 없다.
스캔의 추가 성능을 제어하도록, 획득된 자기 공명 데이터로부터 도출되는 정보를 필요로 하는 스캔에 있어서, 데이터 버퍼(112)는, 이러한 정보를 생성하여 펄스 시퀀스 컨트롤러(110)에 전달하도록 제어될 수 있다. 예를 들어, 프리스캔(Prescans) 동안, 자기 공명 데이터는, 펄스 시퀀스 컨트롤러(110)에 의해 수행되는 펄스 시퀀스를 캘리브레이션(calibrate)하도록 획득 및 사용될 수 있다. 다른 일례로, 네비게이터 신호는, RF 송수신기(120) 및/또는 그라디언트 컨트롤러(118)의 작동 파라미터들을 조절하도록 또는 k-공간이 샘플링되는 뷰(view) 명령을 제어하도록 획득 및 사용될 수 있다. 또 다른 일례로, 데이터 버퍼(112)는, 예를 들어, MR 혈관조영술(MRA) 스캔에 있어서 조영제의 도달을 검출하는 데 사용되는 MR 신호들을 처리할 수 있다. 예를 들어, 데이터 버퍼(112)는, 자기 공명 데이터를 획득하여 실시간으로 처리하여 스캔을 제어하는 데 사용되는 정보를 생성한다.
데이터 프로세서(114)는, 데이터 버퍼(112)로부터 자기 공명 데이터를 수신하고, 조작자 워크스테이션(102)으로부터 다운로드된 명령어에 따라 자기 공명 데이터를 처리한다. 데이터 프로세서(114)는, 서로 다른 MR 파라미터 값들을 갖는 영상 데이터 세트들을 얻어 MR 파라미터 맵을 생성할 수 있다. MR 파라미터 맵은 T1 맵, T2 맵 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 영상 프로세서(152)는 얻어진 데이터 세트에 기초하여 MR 파라미터 맵을 형성할 수 있다. 예를 들어, 영상 프로세서(152)는, 원시 k-공간 데이터의 푸리에 변환을 수행함으로써 2차원(2D) 또는 3차원(3D) 영상을 재구축하는 것, 반복적 또는 역투영(backprojection) 재구축 알고리즘 등의 영상 재구축 알고리즘을 수행하는 것, 원시 k-공간 데이터에 또는 재구축된 영상 데이터에 필터링을 적용하는 것, 기능적 자기 공명(fMR) 영상을 생성하는 것, 동영상 또는 흐름 영상을 산출하는 것 등 중 하나 이상을 수행할 수 있다.
도 1에서는 곡선 적합기(150)와 영상 프로세서(152)를 데이터 프로세서(114)로부터 분리된 구성요소들로서 예시하고 있지만, 곡선 적합기(150) 및/또는 영상 프로세서(152)는 데이터 프로세서(114) 내에 통합될 수도 있다. 또한, 예시적인 실시예들에 따라, 곡선 적합기(150)와 영상 프로세서(152) 중 하나 이상을 생략할 수 있고, 데이터 프로세서(114)가 곡선 적합기(150)와 영상 프로세서(152) 중 하나 이상으로서 기능을 할 수 있다.
영상 프로세서(152)에 의해 재구축된 영상들은 조작자 워크스테이션(102)에 전달될 수 있고 및/또는 저장될 수 있다. 실시간 영상들은, 데이터베이스 메모리 캐시(도 1에는 도시하지 않음)에 저장될 수 있고, 이 캐시로부터 자석 조립체(124) 근처에 위치하는 조작자 디스플레이(112) 또는 디스플레이(136)에 출력될 수 있다. 일괄 모드 영상들 또는 선택된 실시간 영상들은 디스크 저장장치(138) 상의 또는 원격 서버(도시하지 않음) 상의 호스트 데이터베이스에 저장될 수 있다. 영상들이 재구축되어 저장장치에 전달된 경우, 영상 프로세서(152)는 조작자 워크스테이션(102), 즉, 사용자에게 통지할 수 있다. 조작자 워크스테이션(102)은, 영상들을, 아카이브(archive)하고, 필름들을 생성하고, 또는 영상들을 네트워크를 통해 다른 시설들에 송신하도록 조작자에 의해 사용될 수 있다.
MRI 장치(100)는 하나 이상의 네트워크화 워크스테이션(142)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 네트워크화 워크스테이션(142)은, 디스플레이(144), 하나 이상의 입력 디바이스(146), 예컨대, 키보드와 마우스, 및 프로세서(148)를 포함할 수 있다. 네트워크화 워크스테이션(142)은 조작자 워크스테이션(102)과 동일한 시설 내에 위치할 수 있고, 또는 다른 시설에, 예컨대, 다른 헬스케어 기관이나 클리닉에 위치할 수 있다.
네트워크화 워크스테이션(142)은, 통신 장치(117)를 통해, 데이터 프로세서(114), 곡선 적합기(150), 영상 프로세서(152), 및/또는 데이터 저장 서버(116)에 대한 원격 액세스를 얻을 수 있다. 이러한 식으로, 자기 공명 데이터, 재구축된 영상, 또는 기타 데이터가 네트워크화 워크스테이션(142)과 교환될 수 있고, 이때, 그 데이터 또는 영상은 네트워크화 워크스테이션(142)에 의해 원격으로 처리될 수 있다. 데이터는 임의의 적절한 포맷으로, 예컨대, 송신 제어 프로토콜(TCP), 인터넷 프로토콜(IP), 또는 적절한 프로토콜에 따라 교환될 수 있다.
도 6을 참조하면, 펄스 시퀀스 컨트롤러(110)는 T2-가중 펄스 시퀀스의 실행을 제어하도록 T2-준비 시퀀스 생성기(602) 및 촬영 시퀀스 생성기(604)를 포함할 수 있다.
도 2를 참조하면, T2 가중 촬영 프로세스(200)가 예시되어 있다. 프로세스(200)는, 예를 들어, 확장 주기(204) 등의 심장 사이클에서의 주기를 결정하는 데 사용되는 트리거(202)로서 ECG 신호를 이용하는 게이팅 획득일 수 있다. T2-준비 시퀀스 생성기(602)는 시간 지연 경과 후에 트리거(202)에 기초하여 T2-준비 모듈(206)을 실행할 수 있고, 결국, 촬영 시퀀스 생성기(604)는 촬영 시퀀스를 실행할 수 있고, 단일-샷 영상 획득(208)에 있어서 단일 영상을 획득할 수 있다.
도 3을 참조하면, 예시적인 일 실시예에 따라 펄스 시퀀스 컨트롤러(110)에 의해 새로운 펄스 시퀀스(300)를 생성하도록 도 2의 T2 가중 펄스 시퀀스가 적응될 수 있다. 예시한 바와 같이, N개의 영상 획득 I1, I2, I3 내지 IN을 수행할 수 있으며, 이는, 예를 들어, ECG 신호를 트리거로서 사용하여 다수의 단일-샷 영상을 획득하기 위한 단일-샷 영상 획득일 수 있다. 비제한적인 일례로, N은 대응하는 영상 개수를 획득하도록 3 내지 9일 수 있다.
영상 획득의 각각은, 트리거 신호 3021, 3022, 3023 내지 302N에 대하여 타이밍이 맞춰지고, 서로 다른 T2-준비 모듈(3042, 3043 내지 304N), 즉, 파라미터가 서로 다르게 설정된, 예를 들어, T2-준비 시퀀스 생성기(602)에 의해 실행되는, 시간 에코 길이 TET2P가 서로 다르게 설정된 T2-준비 펄스 시퀀스를 획득할 수 있다. T2-준비 모듈의 RF 펄스들의 시퀀스는, 예를 들어, 180ㅀ펄스 및/또는 -180ㅀ펄스 중 하나 이상이 뒤따르는 90ㅀRF 펄스를 포함할 수 있다. -90ㅀRF 펄스가 T2-준비 모듈의 끝에 올 수 있다. 그러나 이러한 예로 한정되지는 않는다. 예시적인 일 실시예에서는, 영상 획득 I1을 위해 T2-준비 모듈을 사용하지 않으며, 즉, TET2P가 0과 같다.
T2-준비 모듈들(3042 내지 304N)은, T2-감쇠 곡선 상의 조밀한 개수의 샘플링 지점들을 허용하는 펄스들을 포함하도록 설계될 수 있다. 또한, 예를 들어, N을 약 9까지 증가시킴으로써, 더욱 많은 영상을 획득하여 T2-감쇠 곡선 상에 더욱 많은 샘플을 가질 수 있다. 샘플의 개수를 증가시킴으로써 T2 맵의 정확도를 증가시킨다.
도 3에 예시한 바와 같이, 각 트리거 신호 3022 내지 302N 뒤에는, 각 트리거 신호 3022 내지 302N 후에 시간이 지연되면서 실행되는 T2-준비 모듈들(3042 내지 304N)의 각각이 뒤따른다. T2-준비 모듈들(3042 내지 304N) 후에는, 대상체의 MR 영상 데이터를 획득하도록 펄스 시퀀스들을 포함하는 각 촬영 모듈들(3062 내지 306N)이 뒤따른다. 영상 획득 I1에서는, T2-준비 모듈이 수행되지 않기 때문에, 촬영 모듈(3061)은 트리거 신호 3021 후에 시간이 지연되어 실행된다. 예를 들어, 시간 지연은, 심장 사이클의 동일한 위상에서 MR 신호 판독을 보장하도록, 촬영 모듈들(3061 내지 306N)에 대하여 조절 가능할 수 있다. 예를 들어, 촬영 모듈들은 촬영 시퀀스 생성기(604)에 의해 실행되는 촬영 시퀀스들을 포함할 수 있다.
RF 펄스가 없는 휴지기(3081 및 3082)는, 촬영 모듈들 중 일부 또는 전부, 예를 들어, 촬영 모듈들(3061과 3062)을 뒤따를 수 있다. 휴지기(3081 및 3082)는, 다음 영상 획득에 대한 임의의 T1 복귀 영향을 제어하도록, 촬영 모듈의 실행 후 Δtrest초 동안 지속될 수 있다. 예를 들어, Δtrest는, 0 내지 10초일 수 있고, 비제한적인 일례로, 약 6초일 수 있다.
시퀀스(300)의 종료시, 포화 시퀀스 생성기(606)는, 단일 포화 영상 획득 ISAT를 수행하도록 트리거 신호 302SAT 후에 시간 지연을 두고서 포화(SAT) 펄스 310SAT를 실행할 수 있다. 예를 들어, 촬영 시퀀스 생성기(604)는, 선행하는 SAT 펄스 310SAT의 실행 후에 포화 영상 데이터를 획득하도록 촬영 모듈(306SAT)의 실행을 제어할 수 있다. 예를 들어, 시간 지연은, 촬영 모듈들(3061 내지 306N)의 획득에서와 같이 심장 사이클의 동일한 위상에서의 MR 신호 판독을 보장하도록 촬영 모듈(306SAT)에 대하여 조절 가능할 수 있다. 영상 획득 ISAT에 대응하는 포화 영상은 상세히 후술하는 바와 같이 새로운 적합 모델에 대하여 사용된다. 영상 획득 ISAT는, SAT 펄스 310SAT가 z 축을 따른 모든 자화를 제거하기 위한 것이므로, 선행하는 휴지기를 이용하지 않는다. 예를 들어, SAT 펄스 310SAT는, 스포일링 그라디언트(spoiling gradient)가 뒤따르는, 비교적 짧은 반복 시간의 90ㅀRF 펄스들을 포함할 수 있다. 그러나 이러한 예로 한정되지는 않는다.
도 4a를 참조하면, 펄스 시퀀스 섹션(400)이 예시되어 있다. 예를 들어, 펄스 시퀀스 섹션(400)은, 이러한 펄스 시퀀스 섹션을 복수 개 포함할 수 있는, 도 3을 참조하여 전술한 펄스 시퀀스(300)의 한 섹션일 수 있다. 펄스 시퀀스 섹션(400)은 영상 획득 I1 내지 IN 중 하나를 나타내는 영상 획득 Ik에 대응할 수 있다.
펄스 시퀀스 섹션(400)은, 예시적인 일 실시예에 따라 T2-준비 모듈(4121)에 선행하는 네비게이터 펄스(402)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 네비게이터 펄스(402)를 사용하여 획득되는 데이터는 후속 영상 획득들 I1 내지 IN의 각각을 게이팅하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 네비게이터 펄스(402)를 사용하여 획득되는 데이터는 호흡을 추적하는 데 사용될 수 있다. 호흡 추적을 예시하는 예에서는, 위치 그래프(404)로 예시한 바와 같이, 촬영되고 있는 대상체의 횡격막의 위치를 시간 경과에 따라 추적할 수 있다. 위치 그래프(404) 상의 위치 정보를, 허용되는 횡격막 위치들의 범위(410)를 나타내는 위치 임계값들(406, 408)의 세트에 비교할 수 있다.
도 4a에 예시한 바와 같이, T2-준비 모듈(4121) 전에 그리고 연관된 촬영 모듈(4141) 전에 네비게이터 펄스(402)가 인가되며, 이들은 허용되는 횡격막 위치들의 범위(410) 내에 있도록 타이밍 맞춰진다. 즉, 네비게이터 펄스(402)를 사용하여 획득되는 영상 데이터에 의해 결정되는 바와 같이 추적되는 생리적 움직임의 위치가 허용되는 범위(410) 내에 있다면, T2-준비 모듈(4121)이 인가된 후, 촬영 모듈(4141)이 수행된다.
영상 획득이 완료된 후, 시퀀스는, 포즈(pause)를 포함할 수 있으며, 즉, 최종 획득으로부터의 완전한 T1 복귀를 허용하도록 기간 Δtrest 동안 휴지기(416)를 포함할 수 있다. 그러나, 네비게이터 펄스(401)의 위치가 허용되는 횡격막 위치들의 범위(410)를 벗어난다면, T2-준비 펄스 또는 촬영 펄스는 인가되지 않으며 복귀 주기도 인가되지 않는다. 따라서, 촬영 시간이 짧아질 수 있다. 자화는 방해받지 않는 상태로 되며, 영상 데이터는, 네비게이션 펄스와 영상 획득을 실행함으로써 다음 RR 간격에서 획득된다. 네비게이션 펄스는 네비게이션 시퀀스 생성기(608)에 의해 실행될 수 있고, 네비게이션 영상 데이터는 데이터 프로세서(114)에 의해 획득 및 처리될 수 있다.
도 4b를 참조하면, 펄스 시퀀스 섹션(418)이 예시되어 있다. 예를 들어, 펄스 시퀀스 섹션(418)은 도 3을 참조하여 전술한 펄스 시퀀스(300)의 한 섹션일 수 있다. 펄스 시퀀스 섹션(418)의 일부는 도 4a를 참조하여 전술한 펄스 시퀀스 섹션(400)과 실질적으로 동일할 수 있다. 또한, 펄스 시퀀스 섹션(418)은 SAT 펄스 420SAT에 선행하는 네비게이터 펄스(403)를 포함한다.
네비게이터 펄스(403)를 사용하여 획득되는 네비게이터 영상 데이터는 추적한 생리적 움직임의 위치가 범위(410) 내에 있음을 나타내지만, T2-준비 모듈은 인가되지 않으며 SAT 펄스(420SAT)의 인가 후에 촬영 모듈(414SAT)이 수행된다. 또한, 포화 영상 획득 ISAT에 바로 선행하는 최종 영상 획득 IN 후에는 휴지기가 인가되지 않는다.
도 6에서는, T2-준비 시퀀스 생성기(602), 촬영 시퀀스 생성기(604), 포화 시퀀스 생성기(606), 및 네비게이션 시퀀스 생성기(608)가 펄스 시퀀스 컨트롤러(110) 내에 통합되어 있는 것으로 예시되어 있다. 그러나, 펄스 시퀀스 컨트롤러(110)는 예시한 구성요소들 중 일부를 생략할 수도 있고, 또는 더욱 많은 개수의 구성요소들을 구비할 수도 있다. 또한, T2-준비 시퀀스 생성기(602), 촬영 시퀀스 생성기(604), 포화 시퀀스 생성기(606), 및 네비게이션 시퀀스 생성기(608) 중 하나 이상은 펄스 시퀀스 컨트롤러(110)와는 별도의 구성요소들일 수도 있다.
도 7을 참조하면, 네비게이션 게이팅 획득에 있어서, 단계 S10에서 ECG 신호를 검출한다. 단계 S20에서는, T2 준비 모듈에 바로 선행하도록 NAV 펄스를 인가한다. 단계 S30에서는, 제k 영상 획득 Ik에 있어서 제k 영상의 획득을 위해 NAV 신호가 게이팅 윈도우(410) 외부에 있는지 여부를 결정한다. NAV 신호가 게이팅 윈도우(410) 외부에 있다고 결정되면, T2 준비 또는 촬영 펄스를 인가하지 않으며, 다음 R-R 간격에서 제k 영상 획득을 수행한다. NAV 신호가 게이팅 윈도우(410) 내에 있다고 결정되면, T2-준비 영상들의 전부가 획득되는지를 결정한다(단계 S40). T2-준비 영상들의 전부가 획득되지 않는다고 결정되면, 소망하는 T2 준비 시간이 있는 제k 영상이 획득되고(단계 S50), 이어서 자화 복귀를 위한 휴지기가 뒤따른다(단계 S60). T2-준비 영상들의 전부가 획득된다고 결정되면, 단계 S70에서 SAT 펄스를 인가하고 포화-준비(SAT) 영상을 획득하며, 이는 휴지기 없이 최종 T2-준비 영상의 획득을 바로 뒤따르는 것이다.
전술한 호흡계 추적은 단지 일례이다. 전술한 시스템과 방법은, 심장 응용 분야들에 적용가능하며, 비제한적인 일례로, 호흡계 사이클 및/또는 심장 사이클을 추적할 수 있다. 심장 응용 분야에 있어서, 예시적인 시퀀스를 다양하게 사용할 수 있다. 예를 들어, Δtrest가 6초이고 3개의 영상이 획득되는 경우, 시퀀스는 예를 들어 약 12초의 호흡 참기 동안 하나의 호흡 참기 스캔에 용이하게 적용될 수 있다. 이는 호흡으로 인한 영상들 간의 임의의 오정합(mis-registration)을 피하는 데 크게 도움이 된다. 환자가 호흡을 참는 데 어려움을 겪는다면, 자유로운 호흡 모드에서 동일한 영상들을 얻도록 네비게이터 게이팅을 활성화할 수 있다. 50 퍼센트인 통상적인 네비게이터 게이팅 효율에 대하여, 시퀀스는 겨우 2 내지 4초만큼 길어질 것이다.
또한, 포화 영상 획득 ISAT에는 스캔 지속 시간의 하나 이상의 심장 사이클(거의 1초)만이 부가될 수 있다. 이 경우, 시퀀스는 여전히 하나의 호흡 참기에 적합하지만, 후술하는 바와 같이, 2-지점 적합 모델을 사용하고 또한 3-지점 적합 모델을 사용하여 T2-맵을 추정할 수 있다.
즉, 관련 기술의 T2 맵은, 예를 들어, 3개 영상의 각각으로부터의 대응하는 화소들에 대하여 다음에 따르는 두 개의 파라미터 등식을 이용하는 곡선 적합에 의해 생성된다.
[수학식 3]
Figure pat00003
여기서, S는 주어진 위치에서의 신호 강도이고, A는 예를 들어 평형 자화 및 로컬 수신기 코일 이득을 포함할 수 있는 베이스 파라미터이고, TET2P는 T2 준비 에코 시간이다.
예시적인 일 실시예에 따라, T2 맵은 3-파라미터 적합을 이용하는 곡선 적합기(150)(도 1에 도시함)에 의해 생성된다. T2-가중이 서로 다른 영상들이 획득되면, k-공간의 중심이 획득될 때까지 여러 개의 촬영 펄스들을 인가한다. 이러한 촬영 펄스들은 자화가 평형 자화와는 다른 스테디 스테이트(steady state)에 도달하게 한다. 그 차이는, 아래의 형태를 취하는 예시적인 일 실시예에 따라 3-파라미터 모델을 이용하여 특징화될 수 있다.
[수학식 4]
Figure pat00004
여기서, S는 주어진 위치에서의 신호 강도이고, A는 예를 들어 평형 자화 및 로컬 수신기 코일 이득을 포함하는 베이스 파라미터이고, t는 T2-준비 에코 시간이고, B는, 예시적인 일 실시예에 따라 도입되는 영상 획득 윈도우 동안 T1 복귀 영향으로 인한 새로운 모델 오프셋 파라미터이다.
곡선 적합기(150)는, 획득된 T2-가중 영상들, 즉, 서로 다른 T2 에코 시간으로 가중된 영상들, 및 포화 준비 영상을 처리하여, 각 화소에서의 3-파라미터 모델을 사용함으로써 T2-감쇠 곡선을 적합시켜 T2 맵을 생성하고, 이러한 맵이 사용자에게 영상으로서 표시될 수 있다. 예를 들어, 표시된 영상은 컬러 영상일 수 있다.
구체적으로, 예시적인 시퀀스의 SAT 펄스를 사용함으로써 B 오프셋을 정확하게 적합시킬 수 있고, 이는 촬영 펄스의 영향을 캡처한다. SAT 펄스 후의 촬영은, 모든 자화 이력이 소거되어 있는 획득, 즉, T2가 완전히 감소되고 포화 촬영 획득에서의 촬영 펄스가 뒤따르는 획득을 시뮬레이션한다. 다시 말하면, 오프셋 값 B를 추정하도록, 전술한 시퀀스 및 유사한 시퀀스는 포화 펄스 SAT 후에 실행되는 촬영 모듈을 포함하고, 이는, 자화 곡선에 끼치는 촬영 펄스의 영향을 캡처하고 오프셋 파라미터 B의 추정을 개선하는 포화 준비 영상을 얻도록, 매우 긴 TET2P에서의 획득, 즉, 무한대와 같은 TET2P를 갖는 영상의 등가물을 시뮬레이션한다.
따라서, 전술한 펄스 시퀀스 또는 유사한 시퀀스 및 수학식 4의 3-파라미터 모델을 이용함으로써, 관련 기술의 2-파라미터 적합과는 달리, 사용되는 T2 준비 에코 시간과 에코의 개수와는 독립적인 T2 시간의 정확한 특징화를 가능하게 하는 적합 구조를 생성한다.
또한, 2-파라미터 모델은, 촬영 펄스 동안 신호가 재성장하므로, 실제로 사용되고 있는 대부분의 단일-샷 획득에 있어서 부적절할 수 있다. 그러나, 예시적인 실시예들의 전술한 시스템과 방법은 관련 기술의 단점들을 극복할 수 있다. 예를 들어, 심근 T2 매핑을 위한 시퀀스의 개수를 제안하였으며, 건강한 심근 T2 값들의 범위는 40 내지 60ms로 보고되었다. 이러한 시퀀스들은, 다양한 콘트라스트 메커니즘, 에코 유형, k-공간 정렬(orderings)과 궤적, 및 세그먼트화/단일-샷 획득에 기초하여 T2 완화 곡선을 샘플링한다. 그러나, 이러한 모든 연구에 있어서, 전술한 바와 같은 T2 감쇠에 대한 2-지점 모델은, 시퀀스의 상세에 관계없이 T2 데이터를 생성하는 데 사용된다. 스테디-스테이트 자유 세차(SSFP) 및 그라디언트 리콜 에코(GRE) 촬영 펄스 시퀀스를 이용하여 서로 다른 k-공간 정렬에 대한 T2 매핑에 있어서 전술한 2-지점 모델과 3-지점 모델을 비교하는 연구를 행하였다.
촬영 시작시 자화가 아래와 같도록 T2 준비를 수행한다고 가정한다.
[수학식 5]
Figure pat00005
설명의 편의상, 이하에서는 밸런싱된 SSFP(bSSFP) 획득에 중점을 둔다. k-공간의 중심에 대하여 n개의 RF 펄스가 존재한다면, 신호 강도는 수학식 6과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 6]
Figure pat00006
여기서, α는 플립 각도이고, MSS는 스테디-스테이트 자화이고, λ와 MSS는 exp(-TR/T1), exp(-TR/T2), α항으로 명시적으로 기재될 수 있다.
수학식 6은, 수학식 7과 같이 S(n)에 대하여 재배치될 수 있다.
[수학식 7]
Figure pat00007
여기서, α'(n)과 d(n)은, k-공간의 중심에 대한 RF 펄스의 개수인 n에 의존하는 상수이다.
k-공간의 중심에 대응하는 S(n)은, T2 곡선 상의 샘플링된 지점들의 콘트라스트를 결정하는 데 있어서 가장 높은 영향력을 갖고, 정확한 T2 추정을 위해, 선형(liner) k-공간 정렬을 위해서는 전술한 바와 같은 3-지점 적합이 필요한 반면, 중심(Centric) 정렬을 위해서는 2-지점 적합 또는 3-지점 적합을 사용할 수도 있다.
중심 정렬을 이용하는 GRE, 선형 정렬을 이용하는 GRE, 및 선형 정렬을 이용하는 SSFP를 포함하는 T2 매핑 시퀀스를 이용하여, 농도가 서로 다른, NiCl2로 도핑된 아가로스 물약병들(vials)의 팬텀 촬영을 수행하였다. 선형 정렬에 대해서는, k-공간의 중심에 대하여 37개의 펄스가 존재하였고, 0, 25, 35, 45, 55, 65, 75, 85 ms에서 T2 준비의 8개의 TEprep를 사용하였다. 스핀 에코 시퀀스를 획득하여 기준 T2 및 T1 값들을 생성하였다. T2 매핑을 위해, MATLAB(v7.6, by MathWorks Inc., of Natick, MA)을 이용하여 T2 추정을 오프라인으로 수행하였다. 각 획득마다, 2-지점 적합 및 3-지점 적합 모두를 수행하였다. T2 맵에 대하여 ROI 분석을 수행하였으며, 각 물약병(vial)마다 ROI를 그렸고, ROI에서의 평균 값과 표준 편차를 각 획득마다 기록하였다.
T2 추정 결과는 도 5의 표에 도시되어 있으며, 여기서, 기준 값의 10 퍼센트 밖에 있는 T2 값들은 이탤릭체로 표시하였다. 물약병들에 대한 T1 값들은 각각 752, 1185, 1182, 1180ms이었고, 이때 물약병 2, 3, 4에 대한 T1 값들은 건강한 심근의 해당 값과 유사하였다. 선형 k-공간 정렬을 이용하는 경우, 대응하는 기준 값들에 비해, 2-지점 적합은 T2 값들을 20 내지 60 퍼센트(범위: 13.1ms 내지 28.1ms)만큼 과대평가한다. 과대 추정은 T1 값들이 작아질수록 악화되며, 이때, 길이방향 자화는, k-공간의 중심이 획득될 때까지 37개의 촬영 펄스가 인가되는 동안 더욱 급속하게 복귀되어, S(n)의 시프트를 더욱 커지게 한다.
2-지점 적합을 이용한 중심 정렬에서 그러하듯이, 3-지점 적합에 의해 정확한 T2 추정이 가능하게 된다.
따라서, T 2 매핑을 위한 2-지점 모델을 이용한 파라미터 적합은, 획득에 있어서 선형 k-공간 정렬이 이용되는 경우 T2 값들을 과대평가한다. 반면에, 예시적인 일 실시예의 3-지점 적합은, 정확한 T2 맵을 생성하도록 중심 정렬 또는 선형 k-공간 정렬과 함께 사용될 수 있다.
하나 이상의 예시적인 실시예들은, 심장 박동 및/또는 호흡을 게이팅하도록 심장 게이팅 획득과 네비게이터 펄스를 사용하는 것으로서 전술되었지만, 이러한 예로 한정되지는 않는다. 예를 들어, 전술한 바는 심장 게이팅 및/또는 호흡 게이팅을 필요로 하지 않는 장기와 조직의 촬상에 적용 가능하다. 예를 들어, 전술한 시퀀싱으로부터 ECG 신호 및/또는 호흡 신호를 생략할 수 있고, 기타 물리적, 하드웨어, 또는 소프트웨어 신호를 트리거로서 및/또는 게이팅에 사용할 수 있다.
예시적인 실시예들은, 필드-프로그래머블 게이트 어레이(FPGA) 또는 주문형 집적 회로(ASIC) 등의 소프트웨어 또는 하드웨어 구성요소들에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어 구성요소는, 어드레싱을 행할 수 있는 저장 매체를 포함할 수 있고, 또는, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되도록 구성될 수 있다. 소프트웨어 구성요소는, 오브젝트 지향 소프트웨어 구성요소, 클래스 구성요소, 태스크 구성요소, 및 프로세스, 함수, 속성, 프로시저, 서브루틴, 프로그램 코드의 세그먼트, 드라이버, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조, 테이블, 어레이, 및 변수를 포함할 수 있다. 서로 다른 구성요소들에 의해 제공되는 기능들은 더욱 적은 개수의 구성요소들에 결합될 수 있고 또는 추가 구성요소들로 더욱 분리될 수 있다.
전술한 예시적인 실시예들과 장점들은 예시일 뿐이며, 제한적으로 해석해서는 안 된다. 본 교시는 다른 유형의 장치들에 용이하게 적용될 수 있다. 또한, 예시적인 실시예들의 설명은 예시를 위한 것이며 청구범위를 한정하려는 것은 아니며, 통상의 기술자에게는 많은 대체예, 수정예, 및 변형예가 자명할 것이다.

Claims (21)

  1. 촬영 영역에 배치된 대상체로부터 T2-가중 촬영(weighted imaging) 데이터의 제1 세트 및 T2-가중 촬영 데이터의 제2 세트를 획득하도록 구성된 데이터 프로세서;
    상기 T2-가중 촬영 데이터의 제1 세트를 획득하기 위한 T2-준비 펄스를 포함하는 T2-준비 모듈과 촬영 펄스를 포함하는 촬영 모듈; 및 상기 T2-가중 촬영 데이터의 제2 세트를 획득하기 위한 포화 펄스 시퀀스와 촬영 펄스를 포함하는 포화 촬영 모듈을 포함하는 펄스 시퀀스를 생성하고, 상기 생성된 펄스 시퀀스를 그라디언트 코일 조립체(gradient coil assembly)와 RF 코일 조립체에 인가하는 펄스 시퀀스 컨트롤러;
    복수의 위치에서의 T2 값을 결정하기 위해 베이스 강도 파라미터, 조직 T2 값, 및 오프셋 파라미터에 대하여 모델링된 영상 신호의 T2 감쇠에 대한 3-파라미터 모델에 상기 T2-가중 촬영 데이터의 제1 세트와 상기 T2-가중 촬영 데이터의 제2 세트를 적용하는 곡선 적합기(curve fitter); 및
    상기 복수의 위치에서 결정된 상기 T2 값에 기초하여 상기 대상체의 T2 맵을 생성하는 영상 프로세서;를 포함하는 자기 공명 촬영 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 3-파라미터 모델은 하기의 수학식 4를 포함하는 자기 공명 촬영 장치.

    [수학식 4]
    Figure pat00008

    여기서, S는 상기 복수의 위치 중 주어진 위치에서의 영상 신호 강도이고, A는 상기 베이스 강도 파라미터이고, t는 상기 T2-준비 에코 시간이고, B는 영상 획득 동안 T1 복귀 영향을 보상하는 상기 오프셋 파라미터.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 펄스 시퀀스 컨트롤러는, 상기 포화 펄스 시퀀스를 실행하는 포화 시퀀스 생성기를 포함하고,
    상기 데이터 프로세서는, 상기 T2-가중 촬영 데이터의 제2 세트를 획득하여 실질적으로 완전한 T2 감쇠 발생을 시뮬레이션하는 자기 공명 촬영 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 펄스 시퀀스 컨트롤러는, 상기 T2-준비 모듈과 상기 촬영 모듈을 반복하여 실행하는 자기 공명 촬영 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 펄스 시퀀스 컨트롤러는, 상기 T2-준비 모듈과 상기 촬영 모듈의 반복 사이에 휴지기를 수행하는 자기 공명 촬영 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 휴지기는, 후속하는 촬영 모듈에 대한 T1 복귀 영향에 따라 제어되는 자기 공명 촬영 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 펄스 시퀀스 컨트롤러는, 네비게이션 영상 데이터가 획득되도록 네비게이션 모듈을 실행하고, 상기 네비게이션 영상 데이터에 기초하여 상기 T2-준비 모듈과 상기 촬영 모듈의 실행을 게이팅(gate)하는 네비게이션 시퀀스 생성기;를 더 포함하는 자기 공명 촬영 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 펄스 시퀀스 컨트롤러는, 상기 대상체의 생리적 파라미터에 기초하여 상기 T2-가중 촬영 데이터의 제1 세트와 상기 T2-가중 촬영 데이터의 제2 세트의 획득의 게이팅을 제어하는 자기 공명 촬영 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 생리적 파라미터는 호흡계 사이클 파라미터와 심장 사이클 파라미터 중 하나 이상을 포함하는 자기 공명 촬영 장치.
  10. 자기 공명 촬영(MRI) 방법으로서,
    T2-준비 펄스를 포함하는 T2-준비 모듈을 대상체의 관심 영역(region of interest; ROI)에 인가하는 단계;
    상기 T2-준비 모듈의 인가에 후속하여, 촬영 펄스를 포함하는 연관된 촬영 모듈을 인가하여 상기 ROI로부터 제1 T2-가중 데이터를 획득하는 단계;
    상기 T2-준비 모듈과 이어서 상기 연관된 촬영 모듈의 인가를 복수 회 반복하여 T2-감쇠 곡선 상의 다수의 샘플링 지점을 획득하는 단계;
    포화 펄스 시퀀스를 상기 ROI에 인가하는 단계;
    상기 포화 펄스 시퀀스에 이어서 촬영 펄스를 포함하는 포화 촬영 모듈을 인가하여, 상기 ROI로부터 T2가 실질적으로 완전히 감쇠된 제2 T2-가중 데이터를 획득하는 단계; 및
    상기 제1 T2-가중 데이터와 두 개 이상의 파라미터를 포함하는 T2-완화 모델을 이용하여 획득된 상기 제2 T2-가중 데이터에 기초하여 상기 ROI의 T2 맵을 생성하는 단계를 포함하는, 자기 공명 촬영 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 촬영 모듈은 상기 ROI의 단일 영상을 획득하는 단일-샷 촬영 모듈인 자기 공명 촬영 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 T2-완화 모델은 하기의 수학식 4를 포함하는 자기 공명 촬영 방법.

    [수학식 4]
    Figure pat00009

    여기서, S는 상기 ROI의 주어진 위치에서의 신호 강도이고, A는 베이스 강도 파라미터이고, t는 T2-준비 에코 시간이고, B는 오프셋 파라미터.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 다수의 샘플링 지점을 획득하는 단계는, 휴지기를 수행하는 단계;를 포함하는 자기 공명 촬영 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 휴지기는, 상기 제1 T2-가중 데이터를 획득하는 단계가 후속 실행 동안 획득되는 상기 제1 T2-가중 데이터에 대한 T1 복귀 영향에 따라 제어되는 자기 공명 촬영 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 휴지기는, 최종 반복이 수행된 후 상기 포화 펄스 시퀀스의 인가 전에 생략되는 자기 공명 촬영 방법.
  16. 제10항에 있어서,
    네비게이션 펄스 시퀀스를 인가하여 네비게이션 영상 데이터를 획득하는 단계; 및
    상기 네비게이션 영상 데이터에 기초하여 상기 T2-준비 모듈의 실행을 게이팅하는 단계;를 더 포함하는, 자기 공명 촬영 방법.
  17. 제10항에 있어서,
    상기 대상체의 생리적 파라미터에 기초하여 상기 T2-준비 모듈과, 상기 촬영 모듈의 실행을 게이팅하는 단계;를 더 포함하는, 자기 공명 촬영 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 생리적 파라미터는 호흡 사이클 파라미터와 심장 사이클 파라미터 중 하나 이상을 포함하는 자기 공명 촬영 방법.
  19. 자기 공명 촬영 방법을 실행하게 하는 컴퓨터 명령어가 기록된 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,
    상기 자기 공명 촬영 방법은,
    T2-감쇠 곡선 상의 다수의 샘플링 지점에서의 데이터를 포함하도록 대상체로부터 복수 횟수로 획득된 T2-가중 촬영 데이터를 평가하는 단계;
    T2 감쇠에 대한 3-파라미터 모델을 이용하여 상기 T2-가중 촬영 데이터를 처리하는 단계; 및
    처리된 T2-가중 촬영 데이터를 이용하여 상기 대상체의 T2 맵을 생성하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 3-파라미터 모델은, 복수의 위치에서의 T2 값을 결정하기 위해 베이스 강도 파라미터, 조직 T2 값, 및 오프셋 파라미터에 대하여 영상 신호를 모델링한 것인 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 3-파라미터 모델은 하기의 수학식 4를 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
    [수학식 4]
    Figure pat00010

    S는 상기 복수의 위치 중 주어진 위치에서의 신호 강도이고, A는 상기 베이스 강도 파라미터이고, t는 상기 T2-준비 에코 시간이고, B는 상기 오프셋 파라미터.
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