KR20160003075A - 스캔 조건 결정 장치, 자기 공명 이미징 시스템 및 스캔 조건 결정 방법 - Google Patents

Abstract

스캔 조건 결정 장치는 자기 공명 이미징 시스템에서의 스캔 조건들을 결정한다. 스캔 조건 결정 장치는, 이미징 범위, 소망하는 공간 분해능 및 소망하는 SN비를 설정하는 설정 유닛과, 상기 설정 유닛에 의해 설정된 이미징 범위, 소망하는 공간 분해능에 기초하여, 주파수 인코딩(encode) 방향의 매트릭스(matrix) 수 및 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수를 결정하고, 상기 결정된 매트릭스 수들, 상기 설정된 이미징 범위 및 상기 설정된 소망하는 SN비에 기초하여, 상기 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수와 상기 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수와는 상이한 물리적 파라미터들을 결정하기 위한 결정 유닛을 포함한다.

Description

스캔 조건 결정 장치, 자기 공명 이미징 시스템 및 스캔 조건 결정 방법{SCAN CONDITION DETERMINING APPARATUS, MAGNETIC RESONANCE IMAGING SYSTEM AND SCAN CONDITION DETERMINING METHOD}

본 발명은 자기 공명 이미징(imaging) 시스템의 스캔(scan) 조건들을 최적화하는 기술에 관한 것이다.

자기 공명 이미징 시스템에서 스캔 조건의 조정시 일반적인 조작자가 주의를 기울이는 파라미터(parameter)는 SN비, 공간 분해능, 스캔 시간, 콘트라스트(contrast), 이미징 범위 등을 포함한다. 이미징 범위를 커버리지(coverage)라고도 부른다. 조작자는 이들 파라미터들이 각각 소망하는 설정이 되도록 복수의 물리적 파라미터들을 조정한다(특허 문헌 1과 요약 참조).

특허 문헌: 일본 특허 공개 제2011-98128호.

그러나, 조작자가 주의를 기울이는 파라미터들에 영향을 미치는 물리적 파라미터들은 그 수가 많다. 또한, 파라미터들에 영향을 주는 방법은 매우 복잡하다. 그러므로, 조작자는 자신이 주의를 기울이는 파라미터들을 소망하는 설정으로 가져오기 위해서 수많은 물리적 파라미터들을 시행 착오를 통해 결정해야 하고, 이에 따라 조작자의 부담을 크게 만든다.

이런 사정으로, 자기 공명 이미징 시스템의 스캔 조건의 최적화를 보다 간편하게 수행할 수 있는 기술이 요구되고 있다.

제1 양태의 발명은 자기 공명 이미징 시스템에서의 스캔 조건들을 결정하는 스캔 조건 결정 장치를 제공하며, 상기 스캔 조건 결정 장치는, 이미징 범위, 소망하는 공간 분해능(spatial resolution), 및 소망하는 SN비를 설정하는 설정 유닛과, 상기 설정 유닛에 의해 설정된 이미징 범위, 소망하는 공간 분해능에 기초하여, 주파수 인코딩(frequency encode) 방향의 매트릭스(matrix) 수 및 위상 인코딩(phase encode) 방향의 매트릭스 수를 결정하고, 상기 결정된 매트릭스 수들, 상기 설정된 이미징 범위 및 상기 설정된 소망하는 SN비에 기초하여, 상기 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수와 상기 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수와는 상이한 물리적 파라미터들을 결정하는 결정 수단을 포함한다.

또한, “물리적 파라미터들”로는 예컨대 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수 “Frequency”, 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수 “Phase”, 대역폭 “BW”, 가산 횟수 “NEX”, 에코 트레인 길이(echo train length) “ETL”, 반복 시간 “TR”, 계측 횟수 “#Acq”, 반전 시간 “TI”, 에코 시간 “TE” 등을 포함하도록 상정된다.

또한, “매트릭스 수”는 픽셀 수를 의미한다.

제2 양태의 발명은 상기 설정 유닛이 이미징 영역 및/또는 스캔 방법의 설정 내용에 따라 복수의 공간 분해능들을 선택 사항들로서 준비하고 선택된 공간 분해능을 상기 소망하는 공간 분해능으로서 설정하는 제1 양태에 따른 스캔 조건 결정 장치를 제공한다.

제3 양태의 발명은 공간 분해능들의 선택 사항들이 과거에 설정된 스캔 조건들의 통계에 기초하여 결정되는 제2 양태에 따른 스캔 조건 결정 장치를 제공한다.

제4 양태의 발명은 상기 설정 유닛이 이미징 영역 및/또는 스캔 방법의 설정 내용에 따라 복수의 SN비들을 선택 사항들로서 준비하고 선택된 SN비를 소망하는 SN비로서 설정하는 제1 양태 내지 제3 양태 중 임의의 하나의 양태에 따른 스캔 조건 결정 장치를 제공한다.

제5 양태의 발명은 SN비들의 선택 사항들이 과거에 설정된 스캔 조건들의 통계에 기초하여 결정되는 제4 양태에 따른 스캔 조건 결정 장치를 제공한다.

제6 양태의 발명은 이미징 범위에 의해서 결정된 FOV(Field Of View) 면적과, 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수와, 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수와, 소망하는 공간 분해능이 이들간의 상호 관계를 규정하는 등식을 만족시키도록, 결정 유닛이 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수 및 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수를 결정하는 제1 양태 내지 제5 양태 중 임의의 하나의 양태에 따른 스캔 조건 결정 장치를 제공한다.

제7 양태의 발명은 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수로부터 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수를 감산하여 얻어진 값이 미리결정된 값 미만이 되도록, 결정 유닛이 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수 및 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수를 결정하는 제1 양태 내지 제6 양태 중 임의의 하나의 양태에 따른 스캔 조건 결정 장치를 제공한다.

제8 양태의 발명은 상기 미리결정된 값이 과거에 설정된 스캔 조건들의 통계에 기초하여 결정되는 제7 양태에 따른 스캔 조건 결정 장치를 제공한다.

제9 양태의 발명은 물리적 파라미터들이 대역폭과 가산 횟수 중 적어도 하나를 포함하는 제1 양태 내지 제8 양태 중 임의의 하나의 양태에 따른 스캔 조건 결정 장치를 제공한다.

제10 양태의 발명은 결정 유닛이 이미징 영역 및/또는 스캔 방법의 설정 내용에 따라 대역폭과 가산 횟수에 각각 기초한 복수의 조합들을 선택 사항들로서 준비하고 상기 복수의 조합들 중에서 복수의 조합들 각각의 채택시 추정된 SN비가 소망하는 SN비보다 크게 되며 상기 복수의 조합들 중에서의 조합 채택시에 추정된 스캔 시간이 최소가 되는 조합을 채택함으로써 대역폭과 가산 횟수를 결정하는 제9 양태에 따른 스캔 조건 결정 장치를 제공한다.

제11 양태의 발명은 복수의 조합들의 선택 사항들이 과거에 설정된 스캔 조건들의 통계에 기초하여 결정되는 제10 양태에 따른 스캔 조건 결정 장치를 제공한다.

제12 양태의 발명은 결정 유닛이 대역폭 및 가산 횟수를 결정하고, 결정된 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수와, 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수와, 대역폭 및 가산 횟수와, 데이터 취득 방법의 설정 내용에 기초하여 에코 트레인 길이를 또한 결정하는 제9 양태 내지 제11 양태 중 임의의 하나의 양태에 따른 스캔 조건 결정 장치를 제공한다.

제13 양태의 발명은 제1 양태 내지 제12 양태 중 임의의 하나의 양태에 따른 스캔 조건 결정 장치를 포함한 자기 공명 이미징 시스템을 제공한다.

제14 양태의 발명은 자기 공명 이미징 시스템에서 스캔 조건들을 결정하는 스캔 조건 결정 방법을 제공하며, 본 방법은, 이미징 범위와, 소망하는 공간 분해능과, 소망하는 SN비를 설정하는 단계와, 상기 설정 단계에 의해 설정된 이미징 범위와 소망하는 공간 분해능에 기초하여 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수 및 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수를 결정하는 단계와, 결정된 매트릭스 수들과, 상기 설정된 이미징 범위와, 상기 설정된 소망하는 SN비에 기초하여, 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수 및 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수와는 상이한 물리적 파라미터들을 결정하는 단계를 포함한다.

제15 양태의 발명은 물리적 파라미터들이 대역폭과 가산 횟수 중 적어도 하나를 포함하는 제14 양태에 따른 스캔 조건 결정 방법을 제공한다.

제16 양태의 발명은 결정 단계에서 대역폭 및 가산 횟수가 결정되고, 결정된 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수와, 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수와, 대역폭 및 가산 횟수와, 데이터 취득 방법의 설정 내용에 기초하여 에코 트레인 길이가 결정되는 제15 양태에 따른 스캔 조건 결정 방법을 제공한다.

제17 양태의 발명은 컴퓨터로 하여금 제1 양태 내지 제12 양태 중 임의의 하나의 양태에 따른 스캔 조건 결정 장치로서 기능하게 하는 프로그램을 제공한다.

상기 양태들의 발명에 따르면, 상술한 구성을 통해, 조작자가 주의를 기울이는 파라미터들로 시작하여, 이러한 파라미터들을 충족시키도록 개별적인 물리적 파라미터들을 자동으로 결정할 수 있어서, 자기 공명 이미징 시스템에서의 스캔 조건들의 최적화를 보다 간편하게 수행할 수 있다.

본 발명의 추가적인 목적들과 장점들은 첨부된 도면들에서 예시된 본 발명의 바람직한 실시예들의 이하의 설명으로부터 명확해질 것이다.
도 1은 본 실시예에 따른 자기 공명 이미징 시스템의 개략도이다.
도 2는 스캔 조건들을 결정하기 위한 파라미터들의 최적화를 자동으로 수행하는 공정의 개념도이다.
도 3은 스캔 조건들이 결정될 때의 MRI(Magnetic Resonance Imaging) 시스템에서의 처리의 흐름을 보여주는 도면이다.
도 4는 스캔 조건들을 결정하기 위한 디스플레이 스크린의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5는 과거에 실제로 설정된 복수의 스캔 조건들에서의 공간 분해능들의 히스토그램(histogram)의 예시이다.
도 6은 과거에 실제로 설정된 복수의 스캔 조건들에서의 SN비들의 히스토그램의 예시이다.
도 7은 과거에 실제로 설정된 복수의 스캔 조건들에서의 감산값들(“Frequency”―“Phase”)의 히스토그램의 예시이다.
도 8은 과거에 실제로 설정된 복수의 스캔 조건들에서의 “BW” 및 “NEX”의 조합들의 2D(Dimension) 히스토그램의 예시이다.

도 1은 본 실시예에 따른 자기 공명 이미징 시스템(이하, MRI 시스템이라고 부름)의 개략도이다.

MRI 시스템(1)은 자기장 발생기(2), 테이블(3), 수신 코일(4) 등을 갖는다.

자기장 발생기(2)는 피검체(13)가 수용될 보어(bore)(21), 초전도 코일(22), 경사 코일(23), 및 송신 코일(24)을 갖는다. 초전도 코일(22)은 정적 자기장(B0)을 보어(21) 내에서 발생시킨다. 경사 코일(23)은 경사 자기장을 보어(21)에 인가한다. 송신 코일(24)은 RF 펄스(Radio Frequency Pulse)을 보어(21)에 송신하며, 또한, 초전도 코일(22) 대신에 영구 자석을 사용해도 좋다.

테이블(3)은 피검체(13)를 운송하기 위한 크래들(cradle)(31)을 갖는다. 크래들(31)에 의해 피검체(13)는 보어(21)로 운송된다.

수신 코일(4)은 피검체(13)의 이미징 영역(13a)에 근접하게 부착되고, 이미징 영역(13a)으로부터 자기 공명 신호를 수신한다.

MRI 시스템(1)은 시퀀서(sequencer)(5), 송신기(6), 경사 자기장 전원(7), 수신기(8), 데이터베이스(9), 중앙 처리 유닛(10), 입력 유닛(11) 및 디스플레이 유닛(12)을 더 갖는다.

시퀀서(5)는 중앙 처리 유닛(10)의 제어하에서, RF 펄스들의 정보(중심 주파수, 대역폭 등)를 송신기(6)에 송신하고 경사 자기장의 정보(경사 자기장의 강도 등)을 경사 자기장 전원(7)에 보낸다.

송신기(6)는 시퀀서(5)로부터 송신된 정보에 기초하여 송신 코일(24)을 구동한다.

경사 자기장 전원(7)은 시퀀서(5)로부터 보내진 정보에 기초하여 경사 코일(23)을 구동한다.

수신기(8)는 수신 코일(4)에 의해 수신된 자기 공명 신호를 신호 처리하여 중앙 처리 유닛(10)에 송신한다.

데이터베이스(9)는 재구성된 이미지의 데이터, 스캔 조건들, 프로그램 등을 저장한다.

중앙 처리 유닛(10)은 시퀀서(5) 및 디스플레이 유닛(12)을 위해 필요한 정보의 송신, 수신기(8)로부터 수신된 각각의 신호에 기초한 이미지의 재구성 등과 같은 MRI 시스템(1)의 다양한 동작들을 실현하도록 MRI 시스템(1)의 각 부분의 동작들을 제어한다. 또한, 중앙 처리 유닛(10)은 예를 들면, 컴퓨터에 의해 구성되며, 미리결정된 프로그램을 실행함으로써 해당 유닛으로서 기능한다. 또한, 중앙 처리 유닛(10)은 스캔 조건들을 결정하는 파라미터들의 최적화를 자동으로 수행한다. 여기서, 파라미터들의 최적화는 조작자(14)가 희망하는 이미지 퀄리티(대부분의 경우 이미지 진단에 적합한 이미지 퀄리티)를 가진 MRI 이미지를 생성하는데 필요한 스캔 데이터를 가급적 짧은 스캔 시간에 취득하기 위한 파라미터들을 결정하는 것이다.

중앙 처리 유닛(10)은 스캔 조건들을 결정하기 위한 파라미터들의 최적화를 자동으로 수행하기 위한 조건 설정 유닛(101) 및 결정 유닛(102)을 갖는다.

조건 설정 유닛(101)은 조작자(14)가 주의를 기울이는 파라미터들의 값들을 설정하고 이 값들의 선택을 택한다. 여기서 설정되는 파라미터들에는 이미징 범위(커버리지)를 규정하는 파라미터와, 조작자(14)가 희망하는 이미지 퀄리티를 나타내는 파라미터 등이 포함된다.

결정 유닛(102)은 조건 설정 유닛(101)에 의해 설정된 파라미터들의 값들 및 선택된 선택 사항에 기초하여 다른 각각의 파라미터들의 값들을 결정한다.

입력 유닛(11)은 조작자(14)의 조작에 응답하여 여러가지 명령들을 중앙 처리 유닛(10)에 입력한다. 디스플레이 유닛(12)은 각종 정보를 디스플레이한다.

따라서, 스캔 조건들을 결정할 때의 MRI 시스템(1)에 의한 처리에 대해서 설명한다.

본 예시에서는, 스캔 조건들을 결정할 때의 MRI 시스템(1)에서의 처리가 스캔 조건들을 결정하기 위한 파라미터들의 최적화를 자동으로 수행하는 처리를 포함한다.

도 2는 스캔 조건들을 결정하기 위한 파라미터들의 최적화를 자동으로 수행하는 공정의 개념도이다.

본 예시에서, 도 2에서 도시된 바와 같이, 생성될 이미지에서의 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수 “Frequency”, 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수 “Phase”, 대역폭 “BW” 및 가산 횟수 “NEX”의 값들은 주파수 인코딩 방향의 FOV “Freq. FOV”, 위상 인코딩 방향의 FOV “Phase FOV”, 슬라이스 두께 “Slice Thickness”(슬라이스들의 플러스(+) 수 “+Slices”), 결정된 공간 분해능 “Resolution” 및 소망하는 SN비 “SNR”의 설정 내용들에 기초하여 결정된다. 또한, 에코 트레인 길이 “ETL”, 반복 시간 “TR” 및 계측 횟수 “#Acq”의 값들이 결정된다.

도 3은 스캔 조건들이 결정될 때의 MRI 시스템(1)에서의 처리의 흐름을 보여주는 도면이다.

단계 S1에서는, 조작자(14)가 입력 유닛(11)을 조작하여 디스플레이 유닛(12)에게 스캔 조건들을 결정하기 위한 스크린을 디스플레이시키게 한다. 이 디스플레이 스크린은 스캔 조건들을 결정하기 위한 파라미터들의 일부를 자동으로 최적화하고 결정하기 위한 스크린이다. 또한, 실제로는 스캔 조건들을 결정하기 위한 거의 모든 파라미터들을 수동으로 설정하기 위한 스크린도 디스플레이될 수 있지만, 여기서는 이 스크린의 설명을 생략한다.

도 4는 스캔 조건들을 결정하기 위한 디스플레이 스크린의 한가지 예시를 보여주는 도면이다.

도 4에서 도시된 바와 같이, 스캔 조건들을 결정하기 위한 디스플레이 스크린(20) 상에는 각종의 파라미터들이 디스플레이된다. 또한, 실제로는 도 4에서 도시된 파라미터들 이외의 파라미터들도 디스플레이될 수 있지만, 여기서는 편의상 이들 파라미터들에 대해서는 설명을 생략한다.

디스플레이 스크린의 상부(201)에는 스캔 조건들을 결정하기 위한 파라미터들의 일부이며, 조작자(14)가 설정하는 파라미터들이 디스플레이 되어 있다.

구체적으로는, 데이터 취득 방법(펄스 시퀀스) “PStype”, 수신 코일 “Coil”, 이미징 단면 “Scan Plane”, 이미징 영역 “Anatomy”, 콘트라스트(취득된 이미지) “Contrast”, 슬라이스 매수 “#Slices”, 주파수 인코딩 방향의 FOV “Freq. FOV”, 위상 인코딩 방향의 FOV “Phase FOV”, 슬라이스 두께 “Slice Thickness” 및 슬라이스 간격 “Spacing”이 디스플레이된다.

조작자(14)는 이들 파라미터들을 수동으로 임의적으로 설정/변경할 수 있다. 또한, 이들 파라미터들에는 처음에 어떠한 초기값들이 설정되어 있어도 좋다.

도 4에서 도시된 예시에서는, “PStype”에는 “FSE(Fast Spin Echo)”, “Coil”에는 “8HR Brain”, “Scan Plane”에는 “Axial”, “Anatomy”에는 “Brain”, “Contrast”에는 “T2”, “#Slices”에는 “34”, “Freq. FOV”에는 “23.0”, “Phase FOV”에는 “23.0”, “Slice Thickness”에는 “5.0”, “Spacing”에는 “1.0”이 각각 설정되어 있다.

디스플레이 스크린의 중앙부(202)에서는, 조작자(14)가 희망하는 이미지 퀄리티를 설정하기 위한 파라미터들이면서, 스캔 조건들을 결정하기 위한 다른 파라미터들을 자동으로 최적화할 때 기준으로서 이용되는 파라미터들이 디스플레이되고 있다. 구체적으로는, SN비 “SNR” 및 공간 분해능 “Resolution”이 디스플레이되고 있다.

여기서, SN비 “SNR”은 스캔 데이터에서 조작자(14)가 희망하는 SN비를 의미한다. 조작자(14)는 선택기 스위치를 스위칭함으로써 복수의 SN비들에 기초하여 선택 사항들 중에서 소망하는 SN비를, SN비 레벨로서 선택하고 설정할 수 있다. 본 예시에서는, 선택기 스위치는 슬라이더 바(slider & bar)이다. 복수의 SN비 레벨들로서, 본 예시에서는 “1(Low)”~“5(High)”의 5단계가 준비된다. 복수의 SN비 레벨들은 복수의 구체적인 SN비들에 각각 대응되어 있다. SN비 레벨들과 SN비들간의 대응 관계는 이미징 영역 “Anatomy”, 스캔 방법(데이터 취득 방법(펄스 시퀀스) “PStype” 및 콘트라스트(취득 이미지) “Contrast”)의 설정 내용들에 기초하여 결정된다. SN비 레벨들과 구체적인 SN비들간의 대응 관계의 결정 방법에 대해서는 나중에 상술한다. 또한, 이 SN비 레벨들 각각에는 처음에 어떠한 초기값이 설정되어 있다. 도 4의 예에서는 SN비 레벨에 대한 초기값으로서 “3”이 설정되어 있다.

공간 분해능 “Resolution”은 생성된 이미지에서 조작자(14)가 소망하는 평균적인 공간 분해능을 의미한다. 조작자(14)는 선택기 스위치를 스위칭함으로써 복수의 공간 분해능들에 기초하여 선택 사항 중에서 소망의 공간 분해능을 공간 분해능 레벨로서 선택하고 설정할 수 있다. 공간 분해능 레벨들로서는 “1(Low)”~“5(High)”의 5단계가 준비되어 있다. 복수의 공간 분해능 레벨들은 복수의 구체적인 공간 분해능들에 각각 대응되어 있다. 구체적인 공간 분해능들은 각각의 공간 분해능 레벨들과 대응되어 디스플레이되고 있다. 도 4의 예에서는, 공간 분해능 레벨들 “1”, “2”, “3”, “4”, “5”에 대해서, “0.9(mm)”, “0.8(mm)”, “0.7(mm)”, “0.6(mm)”, “0.5(mm)”가 각각 대응되고 있다. 복수의 공간 분해능 레벨들과 복수의 공간 분해능들간의 대응 관계는 이미징 영역 “Anatomy”, 및 스캔 방법(데이터 취득 방법(펄스 시퀀스) “PStype” 및 콘트라스트(취득된 이미지) “Contrast”)의 설정 내용에 기초하여 결정된다. 공간 분해능 레벨들과 구체적인 공간 분해능들간의 대응 관계의 결정 방법에 대해서는 나중에 상술한다. 또한, 공간 분해능 레벨들 각각으로서 처음에 어떠한 초기값이 설정되어 있다. 도 4의 예시에서, 공간 분해능 레벨에 대한 초기값으로서 “3”이 설정되어 있다.

디스플레이 스크린의 하단부(203)에서는, 스캔 조건들을 결정하기 위한 파라미터들이며, 조작자(14)에 의해서 설정된 파라미터들에 기초하여 자동으로 설정되는 나머지의 파라미터들이 표시되고 있다. 구체적으로, 생성된 이미지에서의 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수 “Frequency”, 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수 “Phase”, 가산 횟수 “NEX”, 대역폭 “BW”, 에코 트레인 길이 “ETL”, 펄스 시퀀스의 반복 시간 “TR”, 계측 횟수 “#Acq” 등이 디스플레이된다. 또한, 스캔 조건들을 결정하기 위한 파라미터들은 데이터 취득 방법 “PStype”의 설정 내용에 따라서 약간 다르므로, 여기에서 디스플레이되는 파라미터들은 그 설정 내용에 따라서 약간 변화한다.

단계 S2에서는, 조작자(14)가 디스플레이 스크린의 상부(201)에서 스캔 조건들을 결정하기 위한 파라미터들 중 조작자(14)가 설정하는 파라미터들(“Freq.FOV”, “Phase FOV”, “Slice Thickness”, “#Slices” 등)을, 값들을 입력하거나 선택 사항들을 선택함으로써 설정한다. 조건 설정 유닛(101)은 조작자(14)의 조작에 따라 이러한 파라미터들을 설정한다.

단계 S3에서, 조건 설정 유닛(101)은 공간 분해능 “Resolution”에 대한 선택 사항으로서 준비되어 있는 복수의 레벨들을 구체적인 공간 분해능들과 각각 대응시킨다.

공간 분해능의 설정에 적합한 범위는 일반적으로 이미징 영역 “Anatomy” 및 스캔 방법(데이터 취득 방법 “PStype” 및 콘트라스트 “Contrast”)의 설정에 따라 결정된다. 그 범위는 이론적으로 또는 경험적으로 결정될 수 있다. 따라서, 구체적으로는, 예를 들면, 이미징 영역 “PStype” 및 스캔 방법(데이터 취득 방법 “PStype” 및 콘트라스트 “Contrast”)의 설정 가능한 조합별로 복수의 공간 분해능 레벨들에 대해서 각각 할당된 공간 분해능들이 미리 결정된다. 이것들을 테이블로 준비한다. 그런 후, 테이블을 참조하여, 이미징 영역 “PStype” 및 스캔 방법(데이터 취득 방법 “PStype” 및 콘트라스트 “Contrast”)의 실제 설정 내용에 대응한 공간 분해능들을 읽어내고 복수의 공간 분해능 레벨들에 각각 할당한다.

이제부터는, 이미징 영역 “Anatomy” 및 스캔 방법(데이터 취득 방법 “PStype” 및 콘트라스트 “Contrast”)의 설정 가능한 조합별로 여러 공간 분해능 레벨들에 대해서 각각 할당된 공간 분해능들을 결정하는 방법의 한가지 예시로서, 통계에 기초한 공간 분해능 결정 방법을 설명한다. 이 방법은 과거에 실제로 설정된 복수의 스캔 조건들을 교사(teacher) 데이터로서 이용함으로써 적절한 공간 분해능들의 할당을 결정하는데 이용된다.

도 5는 과거에 실제로 설정된 복수의 스캔 조건들에서의 공간 분해능들의 히스토그램의 예시이다. 도 5의 히스토그램에서, 세로축은 공간 분해능을 나타내고, 횡축은 주파수를 각각 나타낸다. 히스토그램은 라운드(round)의 심볼들의 수가 많을수록 주파수가 높은 것을 의미한다. 이 히스토그램에 있어서 각각의 빈의 폭은 주파수의 분포 형상이 잘 나타나도록 하고 상기 SN비의 할당이 용이해지도록 조정되고 있다. 도 5의 예시에서, 이미징 영역 “Anatomy” 및 스캔 방법(데이터 취득 방법 “PStype” 및 콘트라스트 “Contrast”)의 설정 내용이 “Brain”, “FSE” 및 “T2”이라는 조건으로 좁혀져 있다. 이 히스토그램에서, 공간 분해능은 대부분 “0.40~0.50(mm)”의 범위에서 “0.80~0.90(mm)”의 범위의 범위 내에 들어간다. 가장 빈도수가 높은, 즉 가장 대중적인 범위는 “0.60~0.70(mm)”이다. 따라서, 예를 들면, 이미징 영역 “Anatomy” 및 스캔 방법(데이터 취득 방법 “PStype” 및 콘트라스트 “Contrast”)의 설정 내용이 각각 “Brain”, “FSE” 및 “T2”인 경우의 복수의 공간 분해능 레벨들에 대한 공간 분해능들의 할당을 다음과 같이 결정한다. 우선, 공간 분해능 레벨들의 중앙에 위치하는 공간 분해능 레벨 “3”에 가장 빈도수가 높은 범위의 상한치인 “0.70(mm)”를 할당한다. 공간 분해능 레벨 “2”에는 “0.60(mm)”을, 공간 분해능 레벨 “1”에는 “0.50(mm)”을, 공간 분해능 레벨 “4”에는 “0.80(mm)”을, 공간 분해능 레벨 “5”에는 “0.90(mm)”을 각각 할당하여 공간 분해능들을 결정한다. 이와 같은 결정을 이미징 영역 “Anatomy” 및 스캔 방법(데이터 취득 방법 “PStype” 및 콘트라스트 “Contrast”)의 설정 가능한 조합마다 수행한다. 또한, 상기 할당은 범위의 상한치뿐만이 아니라, 범위의 중앙값, 하한치 등이라도 좋다.

단계 S4에서, 조건 설정 유닛(101)은 SN비 “SNR”의 선택 사항으로서 준비되고 있는 복수 레벨들을 구체적인 SN비들과 각각 대응시킨다.

각각의 SN비의 설정에 적합한 범위는 일반적으로 이미징 영역 “Anatomy” 및 스캔 방법(데이터 취득 방법 “PStype” 및 콘트라스트 “Contrast”)의 설정에 따라 이론적으로 또는 경험적으로 결정될 수 있다. 따라서, 구체적으로는, 예를 들면, 이미징 영역 “Anatomy” 및 스캔 방법(데이터 취득 방법 “PStype” 및 콘트라스트 “Contrast”)의 설정 가능한 조합별로 복수의 SN비 레벨들에 대해서 각각 할당된 SN비들을 미리 결정한다. 이러한 SN비들은 테이블로 준비된다. 그런 후, 테이블을 참조하여, 이미징 영역 “Anatomy” 및 스캔 방법(데이터 취득 방법 “PStype” 및 콘트라스트 “Contrast”)의 실제 설정 내용에 대응하는 SN비들은 복수의 SN비 레벨들에 할당된다.

이제부터는, 이미징 영역 “Anatomy” 및 스캔 방법(데이터 취득 방법 “PStype” 및 콘트라스트 “Contrast”)의 설정 가능한 조합별로 여러 SN비 레벨들에 대해서 각각 할당된 SN비를 결정하는 방법의 한가지 예시로서, 통계에 기초한 SN비 결정 방법을 설명한다. 이 방법은 과거에 실제로 설정된 복수의 스캔 조건들을 교사 데이터로서 이용함으로써 적절한 SN비들의 할당을 결정하는데 이용된다. 또한, 이 조합은 수신 코일 “Coil”을 더 포함한 조합으로서 취해도 좋다.

도 6은 과거에 실제로 설정된 복수의 스캔 조건들에서의 SN비들의 히스토그램의 예시이다. 도 6의 히스토그램에서, 세로축은 SN비를 나타내고, 횡축은 주파수를 각각 나타낸다. 히스토그램은 라운드(round)의 심볼들의 수가 많을수록 주파수가 높은 것을 의미한다. 이 히스토그램에 있어서 각각의 빈의 폭은 주파수의 분포 형상이 잘 나타나도록 하고 상기 SN비의 할당이 용이해지도록 조정되고 있다. 도 6의 예시에서, 이미징 영역 “Anatomy” 및 스캔 방법(데이터 취득 방법 “PStype” 및 콘트라스트 “Contrast”)의 설정 내용이 “Brain”, “FSE” 및 “T2”이라는 조건으로 좁혀져 있는 것을 보여준다. 이 히스토그램에서, SN비들은 “0.00~0.30”의 범위에서 “2.70~3.00”의 범위까지 폭넓게 채택되고 있다. 따라서, 예를 들어, 이미징 영역 “Anatomy” 및 스캔 방법(데이터 취득 방법 “PStype”및 콘트라스트 “Contrast”)의 설정 내용이 각각 “Brain”, “FSE” 및 “T2”인 경우의 복수의 SN비 레벨들에 대한 SN비들의 할당을 다음과 같이 결정한다. “0.00”~“3.00”을 5등분하고, 이것을 SN비 레벨 “1”~“5”에 각각 할당한다. 즉, 본 예시에서는, SN비 레벨 “1”에는 “0.30”을, SN비 레벨 “2”에는 “0.90”을, SN비 레벨 “3”에는 “1.50”을, SN비 레벨 “4”에는 “2.10”을, SN비 레벨 “5”에는 “2.70”을 각각 할당하여 SN비들이 결정된다. 이와 같은 결정을 이미징 영역 “Anatomy” 및 스캔 방법(데이터 취득 방법 “PStype” 및 콘트라스트 “Contrast”)의 설정 가능한 조합마다 수행한다.

단계 S5에서, 조작자(14)는 디스플레이 스크린의 중앙부(202)에서 조작자 자신이 희망하는 이미지 퀄리티를 나타내는 파라미터들(“Resolution” 및 “SNR”)을 설정한다. 조건 설정 유닛(101)은 조작자(14)의 조작에 따라 이러한 파라미터들의 설정을 수행한다.

단계 S6에서, 결정 유닛(102)은 공간 분해능 레벨 “Resolution”, 주파수 인코딩 방향의 FOV “Freq.FOV” 및 위상 인코딩 방향의 FOV “Phase FOV”의 설정 내용에 기초하여, 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수 “Frequency” 및 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수 “Phase”의 값들을 결정한다.

구체적으로, 예를 들어, “Resolution”, “Freq.FOV”, “Phase FOV”, “Frequency” 및 “Phase”의 상호 간의 물리적 관계를 나타내는 등식(1)과, 생성된 이미지에서의 수직 및 수평 분해능들간의 차이가 크고 부자연스러운 이미지가 되는 것을 막기 위한 조건을 나타내는 등식(2)과, 자기 공명 이미징 시스템(1)의 설계 사양상의 제한에 기초한 조건을 나타내는 등식(3)을 만족시키도록, “Frequency” 및 “Phase”의 값들을 결정한다. 또한, 등식(2)에서의 문턱치 T는 이론적으로 혹은 경험적으로 결정될 수 있다. 여기서,

이제부터는, 등식(2)에서의 문턱치 T의 결정 방법의 한가지 예시로서 통계에 근거한 문턱치 결정 방법을 설명한다. 이 방법은 과거에 실제로 설정된 복수의 스캔 조건들을 이용함으로써 적절한 문턱치를 결정하는데 이용된다.

도 7은 과거에 실제로 설정된 복수의 스캔 조건들에서의 “Frequency”와 “Phase”간의 감산값들(“Frequency”의 값들로부터 “Phase”의 값들을 감산하여 얻어진 값들)의 히스토그램의 예시이다. 도 7의 히스토그램에서, 횡축은 감산값(“Frequency”―“Phase”)을 나타내고, 세로축은 주파수를 각각 나타낸다. 각각의 빈의 폭은 주파수의 분포 형상이 잘 나타나도록 조정되고 있다. 히스토그램에서, 해당 감산값이 피크(peak)값인 “96”을 넘으면 채택되는 감산값들의 수치가 많이 감소된다. 그러므로, 예를 들어, 문턱치 T는 피크값에 대응하는 “96”으로서 결정된다.

단계 S7에서, 결정 유닛(102)은 SN비 레벨 “SNR”의 설정 내용, 단계 S6에서 결정된 “Frequency” 및 “Phase”의 값들, “Freq.FOV”, “Phase FOV” 및 “Slice Thickness”의 설정 내용에 기초하여, 대역폭 “BW” 및 가산 횟수 “NEX”의 값을 결정한다.

구체적으로, 예를 들어, 우선 “BW” 및 “NEX”의 각각의 조합에 대해서 복수의 후보들을 준비한다.

후보들에 적합한 “BW” 및 “NEX”의 조합은 일반적으로 이미징 영역 “Anatomy” 및 스캔 방법(데이터 취득 방법 “PStype” 및 콘트라스트 “Contrast”)의 설정에 따라 결정된다. 후보들은 이론적으로 또는 경험적으로 결정될 수 있다. 따라서, 구체적으로, 예를 들어, 이미징 영역 “Anatomy” 및 스캔 방법(데이터 취득 방법 “PStype” 및 콘트라스트 “Contrast”)의 설정 가능한 조합마다 “BW” 및 “NEX”의 각각의 조합에 대해서 복수의 후보들을 미리 결정한다. 이러한 후보들을 테이블로 준비한다. 그런 후, 테이블을 참조하여, 이미징 영역 “Anatomy” 및 스캔 방법(데이터 취득 방법 “PStype” 및 콘트라스트 “Contrast”)의 실제 설정 내용에 대응한 복수의 후보들을 읽어 낸다.

이제부터는, 이미징 영역 “Anatomy” 및 스캔 방법(데이터 취득 방법 “PStype” 및 콘트라스트 “Contrast”)의 설정 가능한 조합마다 “BW” 및 “NEX”의 조합에 대한 복수의 후보들을 결정하는 방법의 한가지 예시로서, 통계에 근거한 후보 결정 방법을 설명한다. 이 방법은 과거에 실제로 설정된 복수의 스캔 조건들을 교사 데이터로서 이용함으로써 적절한 후보들을 결정하는데 이용된다.

도 8은 과거에 실제로 설정된 복수의 스캔 조건들에서의 “BW” 및 “NEX”의 조합들의 2D 히스토그램의 예시이다. 도 8에서, 횡축은 대역폭 “BW”의 값을 나타내고, 세로축은 가산 횟수 “NEX”의 값을 나타낸다. 이들의 조합에 대응하는 좌표들의 수치들은 주파수들이다. 도 8의 예시에서, 이미징 영역 “Anatomy” 및 스캔 방법(데이터 취득 방법 “PStype” 및 콘트라스트 “Contrast”)의 설정 내용은 “Brain”, “FSE” 및 “T2”이라는 조건으로 좁혀진 것이다.

또한, “BW”는 과소한 경우 케미칼 시프트(chemical shift)가 발생하여 이미지 퀄리티가 떨어지고, 과대한 경우 SN비가 저하되는 특성을 갖는다. “NEX”는 과대한 경우, 스캔 시간이 길어지는 특성을 갖는다.

2D 히스토그램으로부터 볼 수 있듯이, “BW” 및 “NEX”의 조합들은 “BW”가 과대와 과소가 되는 범위와, “NEX”가 과대가 되는 범위를 실질적으로 피하도록 설정되어 있는 것을 알 수 있다.

따라서, 예를 들어, 2D히스토그램에 대해 직사각형 프레임 F를 설정한다. 직사각형 프레임 F는 가장 빈도수가 높은 조합을 포함하고, “BW”가 과대 및 과소가 되는 범위와 “NEX”가 과대가 되는 범위를 제거하도록 설정한 것이다. 이미징 영역 “Anatomy” 및 스캔 방법(데이터 취득 방법 “PStype” 및 콘트라스트 “Contrast”)이 “Brain”, “FSE” 및 “T2”인 경우의 “BW” 및 “NEX”의 조합들에 대한 복수의 후보들을, 직사각형 프레임 F내에 포함된 조합들에 대해 결정한다.

또한, 다른 방법으로서, 이 2D 히스토그램에서 “BW”가 과대 및 과소가 되는 범위와 “NEX”가 과대가 되는 범위를 제거하면서, 빈도수가 높은 순(대중적인 순서)으로 상위에 규정된 수들을 복수의 후보들로서 결정해도 좋다.

후속하여, 상기와 같은 결정을 이미징 영역 “Anatomy” 및 스캔 방법(데이터 취득 방법 “PStype” 및 콘트라스트 “Contrast”)의 설정 가능한 조합마다 수행한다.

“BW” 및 “NEX”의 조합들에 대해서 복수의 후보들을 준비하고, 그런 후 각 후보별로, 해당 후보의 채택시의 SN비를 추정한다. 또한, SN비는 아래와 같이 정의될 수 있다:

여기서:

SQR은 제곱근,

"pFOV.R"은 "Phase FOV"/"Freq.FOV",

A는 알려진 상수,

C는 "Coil","TR","TE" 등에 의존하는 상수이다.

그런 후, SN비의 추정값이 SN비 레벨 “SNR”의 설정 레벨에 대응한 SN비 이상이거나 또는 해당 SN비보다 큰 후보를 추출한다. 도 8에서, 직사각형 프레임 F내의 “BW” 및 “NEX”의 복수의 조합들에 대한 각각의 후보들에 대해서, SN비의 상대적 크기를 나타내는 지표값 SQR{“NEX”/“BW”}을 산출한다. 지표값들의 각각의 후보들을 내림순으로 배열시킨 것이 화살표로서 나타나고 있다. 여기서, SQR{}는 제곱 근을 의미한다. SN비 레벨 “SNR”의 설정 레벨에 대응하는 SN비에 대한 지표값을 문턱치로 취하고, 각각의 후보가 이러한 문턱치의 결정에 의해 추출된다.

후보들이 추출되면, 그 추출된 후보들마다 스캔 시간을 추정한다.

마지막으로, 추출된 후보들 중에서 스캔 시간의 추정값이 최소가 되는 후보를 채택한다.

단계 S8에서, 결정 유닛(102)은 단계 S6 및 단계 S7에서 결정된 “Frequency”, “Phase”, “BW”, “NEX”의 설정 내용에 근거하여 설정이 필요한 나머지 파라미터들의 값을 결정한다. 하지만, 상기 나머지 파라미터들은 사용하는 데이터 취득 방법(펄스 시퀀스) “PStype”에 따라 다르다. 데이터 취득 방법으로서 가장 흔히 사용하는 방법은 FSE 법(FLAIR법을 제외)이다. 그러므로, 이제부터는, 하나의 예시로서, 데이터 취득 방법으로서 FSE법(FLAIR법을 제외)을 이용하는 경우에 대해서 설명한다.

데이터 취득 방법이 FSE법(FLAIR법을 제외)인 경우, 설정이 필요한 나머지 파라미터들은, 에코 트레인 길이 “ETL”, 반복 시간 “TR”, 및 계측 횟수 “#Acq”이다.

우선, “Auto ETL”기능을 사용하여 “ETL”의 값에 대한 후보를 1개 이상 결정한다.

“ETL”은 데이터 취득 방법이 FSE법일 때에 필요한 파라미터이다. “ETL”은 그 값을 크게 하면 결과적으로 “DAT(Data Acquisition Time)”이 길어져서 스캔 시간이 짧아지지만, 그 값이 크면 이미지 퀄리티를 저하시키는(이미지를 흐리게 함) 특성을 갖는다. 따라서, “DAT”의 값의 범위로서 적절한 범위(상한치 및 하한치)를 미리 결정한다. 다음의 관계식으로부터 “DAT”의 값이 적절한 범위 안에 있도록 “ETL”의 값을 조정한다.

여기서, “Frequency” 및 “BW”의 값들은 이미 결정되어 있다. f()는 함수를 나타낸다.

다음으로, “ETL”의 값의 후보마다 “Auto TR” 기능을 사용하여 “TR” 및 “#Acq”의 값들을 자동으로 결정한다. “TR”은 데이터 취득 방법에 상관 없이 항상 필요한 파라미터이지만, 경우에 따라서는 조작자로 하여금 설정을 못하게 하여 그 값을 고정시킬 수 있다. “#Acq”는 스캔 시간에 큰 영향을 주는 파라미터이다. 취득하는 이미지의 슬라이스들의 수가 미리결정된 값 N(예를 들면, 30)까지이면 “#Acq”는 1이 되고, 그 슬라이스들의 수가 미리결정된 값 Nㆍ2까지이면 “#Acq”는 2가 되는 식이다. 스캔 시간은 “#Acq”의 값에 대해서 거의 선형적으로 증가하는 특성을 갖는다. “Auto TR”기능은 “ETL”을 토대로 스캔 시간이 최소가 되도록 “TR”및“#Acq”을 최적화하는 기능이며, 이것은 기존의 기술이다.

그런 후, “ETL”, “TR” 및 “#Acq”의 조합들에 대한 후보들 중에서 스캔 시간이 최소가 되는 조합의 후보들을 채택한다.

단계 S9에서, 결정된 “Frequency”, “Phase”, “NEX”, “BW”, “ETL”, “TR” 및 “#Acq”의 값들을 디스플레이한다. 또한 추정된 스캔 시간도 디스플레이된다.

단계 S10에서는, 스캔 조건을 결정하기 위한 명령 및 파라미터의 설정 변경을 받아들인다.

단계 S11에서는, 임의의 파라미터가 변경되었는지 여부를 결정한다. 파라미터의 변경이 이루어진 경우, 프로시저는 단계 S2로 복귀하고, 각각의 파라미터의 결정을 다시 수행한다. 한편, 변경이 이뤄지지 않은 경우에는, 처리는 단계 S12로 진행한다.

단계 S12에서는, 스캔 조건 결정 명령이 이뤄졌는지 여부를 결정한다. 스캔 조건 결정 명령이 이뤄지지 않았다고 결정되면, 처리는 단계 S10으로 복귀한다. 한편, 스캔 조건 결정 명령이 이뤄졌다고 결정되면, 스캔 조건을 확정하고 처리를 종료한다.

상술한 바와 같은 본 실시예에 따르면, 설정된 이미징 커버리지 및 소망하는 공간 분해능에 기초하여, 생성된 이미지에 관한 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수 및 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수 둘 다가 결정된다. 결정된 두 개의 매트릭스 수들, 설정된 이미징 커버리지 및 설정된 소망하는 SN비에 기초하여, 대역폭과 가산 횟수를 결정한다. 따라서, 조작자가 주의를 기울이는 파라미터들로 시작하여 이러한 파라미터들을 만족시키는 각각의 물리적 파라미터들을 자동으로 결정할 수 있어서, 자기 공명 이미징 시스템에서의 스캔 조건들의 최적화를 보다 간편하게 수행하는 것이 가능하다. 각각의 파라미터들을 결정하는 방법은 단순하기 때문에, 알고리즘의 개발 비용, 최적화 처리에서의 소요 시간, 결정된 파라미터들의 타당성에 대한 안정도 등에서 우위를 갖는다.

또한 본 실시예에서는, 파라미터의 설정 범위와 후보들을 결정하는 데 있어서 과거에 실제로 설정된 스캔 조건들을 교사 데이터로서 이용한다. 따라서, 조작자가 경험으로 익힌 파라미터 설정상의 기준을 파라미터의 결정 방법에 반영시킬 수 있어서, 서로 복잡하게 영향을 주는 많은 파라미터들을 간단한 방법으로 합리적으로 결정할 수 있다.

또한, 본 발명은 상기 실시예에 국한되지는 않고, 본 발명의 취지를 일탈하지 않는 범위 내에서 여러가지 변형들 등이 취해질 수 있다.

예컨대, 공간 분해능 “Resolution”의 각각의 레벨들과 구체적인 공간 분해능들간의 대응, SN비 “SNR”의 각 레벨들과 구체적인 SN비들간의 대응, “BW” 및 “NEX”의 조합들에 대한 후보들 등이 이미징 영역과 스캔 방법 중 어느 한 쪽마다 또는 기타의 조건마다 준비될 수 있다.

또한, 예를 들면, 슬라이스들의 수 “#Slices”는 z축 방향으로의 소망하는 공간 분해능과, z축 방향으로의 이미징 영역의 범위의 설정 내용에 기초하여 자동으로 결정될 수 있다. z축 방향으로의 소망하는 공간 분해능은 슬라이스 두께 “Slice Thickness”로서 취해질 수 있다.

또한, 예를 들면, 교사 데이터로 이용되는, 과거에 실제로 설정된 스캔 조건들은 전세계 규모의 모든 데이터를 대상으로 해도 좋지만, 경험 연수가 소정 년수 이상이 되는 노련한 엔지니어에 의해 설정된 것으로 한정해도 좋다. 대안적으로, 국가나 지역마다 엔지니어의 스킬이 다르다고 간주되기 때문에, 엔지니어의 스킬이 높다고 생각되는 나라나 지역에서 설정된 것으로 한정해도 좋다. 또는, 보다 구체적으로, 국가나 지역마다 피검체의 체격이 다르다고 간주되므로, 자기 공명 장치가 사용되는 국가 및 지역과 같은 나라나 지역에서 설정된 것으로 한정해도 좋다. 이러한 경우들에서, 각각의 파라미터의 최적화의 정밀도의 향상을 기대할 수 있다.

본 실시예는 자기 공명 이미징 시스템에 관한 것이지만, 상술한 바와 같이 파라미터들을 최적화하는 스캔 조건 결정 방법, 이 방법을 실행하기 위한 스캔 조건 결정 장치, 컴퓨터를 스캔 조건 결정 장치로서 기능하도록 하기 위한 프로그램, 이 프로그램이 저장되어 있는 저장 매체 등이 또한 각각 본 발명의 실시예이다.

본 발명의 폭넓게 다양한 다른 실시예들이 본 발명의 사상 및 범위로부터 벗어남 없이 구성될 수 있다. 본 발명은 첨부된 청구항에서 정의된 것을 제외하고, 본 명세서에서 설명된 특정 실시예들로 국한되지는 않는다는 점을 이해해야 한다.

본 발명은 조작자가 주의를 기울이는 파라미터들로 시작하고, 개별적인 물리적 파라미터들을 자기 공명 이미징 시스템에서 자동으로 결정하는 장치에 적용되며, 본 장치는 스캔 조건들을 보다 간편하게 최적화할 수 있다.

Claims (20)

1. 자기 공명 이미징 시스템에서의 스캔 조건들을 결정하는 스캔 조건 결정 장치에 있어서,
   이미징 범위, 소망하는 공간 분해능 및 소망하는 SN비를 설정하기 위한 설정 유닛; 및
   상기 설정 유닛에 의해 설정된 이미징 범위, 소망하는 공간 분해능에 기초하여, 주파수 인코딩(frequency encode) 방향의 매트릭스(matrix) 수 및 위상 인코딩(phase encode) 방향의 매트릭스 수를 결정하며, 상기 결정된 매트릭스 수들, 상기 설정된 이미징 범위 및 상기 설정된 소망하는 SN비에 기초하여, 상기 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수 및 상기 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수와는 상이한 물리적 파라미터들을 결정하기 위한 결정 유닛
   을 포함하는 스캔 조건 결정 장치.
2. 제1항에 있어서, 상기 설정 유닛은, 이미징 영역 및/또는 스캔 방법의 설정 내용에 따라 복수의 공간 분해능들을 선택 사항들로서 준비하고, 선택된 공간 분해능을 상기 소망하는 공간 분해능으로서 설정하는 것인, 스캔 조건 결정 장치.
3. 제2항에 있어서, 상기 공간 분해능들의 선택 사항들은 과거에 설정된 스캔 조건들의 통계에 기초하여 결정된 것인, 스캔 조건 결정 장치.
4. 제1항에 있어서, 상기 설정 유닛은, 이미징 영역 및/또는 스캔 방법의 설정 내용에 따라 복수의 SN비들을 선택 사항들로서 준비하고, 선택된 SN비를 상기 소망하는 SN비로서 설정하는 것인, 스캔 조건 결정 장치.
5. 제2항에 있어서, 상기 설정 유닛은, 이미징 영역 및/또는 스캔 방법의 설정 내용에 따라 복수의 SN비들을 선택 사항들로서 준비하고, 선택된 SN비를 상기 소망하는 SN비로서 설정하는 것인, 스캔 조건 결정 장치.
6. 제3항에 있어서, 상기 설정 유닛은, 이미징 영역 및/또는 스캔 방법의 설정 내용에 따라 복수의 SN비들을 선택 사항들로서 준비하고, 선택된 SN비를 상기 소망하는 SN비로서 설정하는 것인, 스캔 조건 결정 장치.
7. 제4항에 있어서, 상기 SN비들의 선택 사항들은 과거에 설정된 스캔 조건들의 통계에 기초하여 결정된 것인, 스캔 조건 결정 장치.
8. 제5항에 있어서, 상기 SN비들의 선택 사항들은 과거에 설정된 스캔 조건들의 통계에 기초하여 결정된 것인, 스캔 조건 결정 장치.
9. 제6항에 있어서, 상기 SN비들의 선택 사항들은 과거에 설정된 스캔 조건들의 통계에 기초하여 결정된 것인, 스캔 조건 결정 장치.
10. 제1항에 있어서, 상기 결정 유닛은, 상기 이미징 범위에 의해 결정된 FOV(Field Of View) 면적과, 상기 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수와, 상기 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수와, 상기 소망하는 공간 분해능이 이들간의 상호 관계를 규정하는 등식을 만족시키도록, 상기 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수 및 상기 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수를 결정하는 것인, 스캔 조건 결정 장치.
11. 제1항에 있어서, 상기 결정 유닛은, 상기 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수로부터 상기 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수를 감산하여 얻어진 값이 미리결정된 값 미만이 되도록, 상기 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수 및 상기 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수를 결정하는 것인, 스캔 조건 결정 장치.
12. 제11항에 있어서, 상기 미리결정된 값은 과거에 설정된 스캔 조건들의 통계에 기초하여 결정된 것인, 스캔 조건 결정 장치.
13. 제1항에 있어서, 상기 물리적 파라미터들은 대역폭과 가산 횟수 중 적어도 하나를 포함한 것인, 스캔 조건 결정 방법.
14. 제13항에 있어서, 상기 결정 유닛은, 이미징 영역 및/또는 스캔 방법의 설정 내용에 따라 대역폭과 가산 횟수에 각각 기초한 복수의 조합들을 선택 사항들로서 준비하고, 상기 복수의 조합들 중에서 조합들 각각의 채택시 추정된 SN비가 상기 소망하는 SN비보다 크게 되며 상기 조합들 중에서의 조합 채택시에 추정된 스캔 시간이 최소가 되는 조합을 채택함으로써 상기 대역폭과 상기 가산 횟수를 결정하는 것인, 스캔 조건 결정 장치.
15. 제14항에 있어서, 상기 복수의 조합들의 선택 사항들은 과거에 설정된 스캔 조건들의 통계에 기초하여 결정된 것인, 스캔 조건 결정 장치.
16. 제13항에 있어서, 상기 결정 유닛은, 상기 대역폭 및 상기 가산 횟수를 결정하고, 또한, 상기 결정된 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수, 상기 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수, 대역폭 및 가산 횟수, 및 데이터 취득 방법의 설정 내용에 기초하여, 에코 트레인 길이(echo train length)를 결정하는 것인, 스캔 조건 결정 장치.
17. 제1항에 따른 스캔 조건 결정 장치를 포함한 자기 공명 이미징 시스템.
18. 자기 공명 이미징 시스템에서의 스캔 조건들을 결정하기 위한 스캔 조건 결정 방법에 있어서,
    이미징 범위, 소망하는 공간 분해능 및 소망하는 SN비를 설정하는 단계; 및
    상기 설정 단계에 의해 설정된 상기 이미징 범위와 상기 소망하는 공간 분해능에 기초하여, 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수 및 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수를 결정하고, 상기 결정된 매트릭스 수들과, 상기 설정된 이미징 범위와, 상기 설정된 소망하는 SN비에 기초하여, 상기 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수 및 상기 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수와는 상이한 물리적 파라미터들을 결정하는 단계
    를 포함하는 스캔 조건 결정 방법.
19. 제18항에 있어서, 상기 물리적 파라미터들은 대역폭과 가산 횟수 중 적어도 하나를 포함한 것인, 스캔 조건 결정 방법.
20. 제19항에 있어서, 상기 결정 단계에서, 상기 대역폭 및 상기 가산 횟수가 결정되고, 또한, 상기 결정된 주파수 인코딩 방향의 매트릭스 수와, 상기 위상 인코딩 방향의 매트릭스 수와, 대역폭 및 가산 횟수와, 데이터 취득 방법의 설정 내용에 기초하여, 에코 트레인 길이가 결정되는 것인, 스캔 조건 결정 방법.

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