KR20190081656A - Method and apparatus for correction of a distortion in MR image - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 자기공명영상의 왜곡 보정을 위한 방법 및 이를 적용한 자기공명영상 장치 에 관한 것이다. The present invention relates to a method for correcting distortion of a magnetic resonance image and a magnetic resonance imaging apparatus using the same.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.The contents described in this section merely provide background information on the present embodiment and do not constitute the prior art.
자기공명영상(Magnetic Resonance Image, MR Image)은 핵자기공명 원리를 이용한 영상 기술 중 하나이다. 자기공명영상 장치는 마그넷 안에서의 세차 운동하는 생체 신호를 RF를 통해 공명 시키고, 신체의 수소 원자핵이 공명하면서 방출하는 신호의 차이를 측정하고, 컴퓨터를 통해 이를 재구성하고 영상화한다. 자장의 변화를 이용하여 위치정보를 인코딩하여 영상을 획득한다. 자기공명영상 장치는 해부학적 구조, 생리학적인 기능 등 다양한 정보를 얻어낼 수 있는 장점이 있어, 뇌, 근골격계, 장기 기관 등 다양한 부분의 병변을 진단하기 위해 널리 이용된다. Magnetic Resonance Image (MR Image) is one of the imaging technologies using the nuclear magnetic resonance principle. The magnetic resonance imaging device resonates the biological signals that are moving in the magnet through the RF, measures the difference of the signal emitted by the hydrogen nuclei of the body resonance, reconstructs and imaged through the computer. The position information is encoded using the change of the magnetic field to obtain an image. MRI is widely used to diagnose lesions of various parts such as brain, musculoskeletal system, organs, because it has various advantages such as anatomical structure and physiological function.
한편, 금속 임플란트의 외과적 시술 증가로 인해, 인체에 금속 물질을 지니고 있는 환자의 자기공명영상 촬영을 필요로 한 일이 흔히 발생한다. 이때 금속 성분은 마그넷 안에서 자기장의 왜곡을 발생시키기 때문에, 영상의 위치 정보가 왜곡되어 신호의 void 혹은 pile-up, voxel의 크기 변화 등의 형태로 최종 획득 영상에 아티팩트(artifacts)가 발생하는 문제가 있다. On the other hand, due to the increase in surgical procedures of metal implants, magnetic resonance imaging of patients with metal objects is often required. In this case, since the metal component generates the distortion of the magnetic field in the magnet, the problem that the position information of the image is distorted causes artifacts in the final acquired image in the form of void, pile-up of the signal, have.
이러한 아티팩트를 제거하기 위한 방법으로는 여러 기술들이 제안된 바 있다. Several techniques have been proposed as methods for eliminating these artifacts.
VAT(view angle tilting)는, 주파수 인코딩과 동시에 슬라이스 선택(slice selection)을 위해 이용되었던 슬라이스 그라디언트(slice gradient, Gz)를 부가적으로 걸어주는 방식을 제안하고 있는데, 보상을 위해 추가적으로 인가된 슬라이스 그라디언트에 의해 투영된 영상을 얻게 되기 때문에 약간의 블러(blur)가 발생하고, 한 복셀(voxel) 내에서 발생하는 급격한 경사자장에 의해 발생하는 복셀의 크기 변화는 보정할 수 없다는 단점이 있다.The view angle tilting (VAT) proposes a method of additionally applying a slice gradient (Gz), which was used for frequency selection and slice selection at the same time as frequency encoding. In addition, a slice gradient A slight blur is generated and a variation in the size of a voxel caused by a sharp gradient magnetic field generated in a voxel can not be corrected.
SEMAC(slice encoding for metal artifact correction)은 부가적인 슬라이스 선택 방향으로의 인코딩을 통해 영상 왜곡을 보정하고자 하는 방식이고, MAVRIC(multi-acquisition variable-resonance image combination)은 다중 offset 주파수를 이용한 multispectral 인코딩을 통해 영상 왜곡을 보정하고자 하는 방식이다. 그러나 이러한 방법들은 별도의 추가적인 인코딩을 해야하기 때문에 영상획득 시간이 오래 걸리고, multispectral 영상들을 합칠 때 블러가 발생하는 문제가 있다. 또한, 이러한 방식들은 주로 VAT 방식이 동시에 사용되기 때문에, VAT에 의해 발생하는 문제 또한 함께 발생하게 된다.SEMAC (Slice Encoding for Metal Artifact Correction) is a method for correcting image distortion through encoding in an additional slice selection direction. Multi-acquisition variable-resonance image combination (MAVRIC) It is a method to correct image distortion. However, since these methods require additional encoding, it takes a long time to acquire an image, and blurring occurs when multispectral images are combined. Also, since these schemes are mainly used at the same time, problems caused by VAT also occur together.
이외에도, SR-FPE(spectrally resolved fully phase-encoded)는 슬라이스 선택 없이, multispectral imaging으로 세 방향 모두 위상 인코딩을 이용하여 금속 물질에 의한 왜곡이 발생하지 않도록 하는 방식이다. 그러나 비현실적으로 긴 영상 획득 시간을 필요로 하기 때문에, 실제로 적용되기에는 어려움이 있다.In addition, SR-FPE (spectrally resolved fully phase-encoded) is a method of preventing distortion caused by metal materials by using phase encoding in all three directions with multispectral imaging, without slice selection. However, since it takes an unrealistically long image acquisition time, it is difficult to actually apply it.
(비특허문헌 1) Cho, Z. H., D. J. Kim, and Y. K. Kim. "Total inhomogeneity correction including chemical shifts and susceptibility by view angle tilting." Medical physics 15.1 (1988): 7-11.(Non-Patent Document 1) Cho, Z. H., D. J. Kim, and Y. K. Kim. "Total inhomogeneity correction including chemical shifts and susceptibility by angle tilting." Medical physics 15.1 (1988): 7-11.
(비특허문헌 2) Lu, Wenmiao, et al. "SEMAC: slice encoding for metal artifact correction in MRI." Magnetic resonance in medicine 62.1 (2009): 66-76(Non-Patent Document 2) Lu, Wenmiao, et al. "SEMAC: slice encoding for metal artifact correction in MRI." Magnetic resonance in medicine 62.1 (2009): 66-76
(비특허문헌 3) Koch, Kevin M., et al. "A multispectral three-dimensional acquisition technique for imaging near metal implants." Magnetic resonance in medicine 61.2 (2009): 381-390.(Non-Patent Document 3) Koch, Kevin M., et al. "A multispectral three-dimensional acquisition technique for imaging near metal implants." Magnetic resonance in medicine 61.2 (2009): 381-390.
(비특허문헌 4) Artz, Nathan S., et al. "Spectrally resolved fully phase-encoded three-dimensional fast spin-echo imaging." Magnetic resonance in medicine 71.2 (2014): 681-690.(Non-Patent Document 4) Artz, Nathan S., et al. "Spectrally resolved fully phase-encoded three-dimensional fast spin-echo imaging." Magnetic resonance in medicine 71.2 (2014): 681-690.
본 발명은, 자기공명영상 생성에 있어, 대상체의 자기장 분포의 왜곡을 발생시키는 물질에 의해 발생하는 자기공명영상의 왜곡을 보정할 수 있는 방법을 제공하는 데 주된 목적이 있다.A main object of the present invention is to provide a method for generating a magnetic resonance image capable of correcting distortion of a magnetic resonance image caused by a substance causing distortion of a magnetic field distribution of a target object.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 자장불균질(field inhomogeneities)에 의한 자기공명영상의 왜곡을 보정하기 위한 방법에 있어서, 대상체에 대한 자기공명신호 획득 과정에서, 복수의 리드아웃 그라디언트에 의한 복수의 자기공명영상을 획득하는 과정, 상기 복수의 리드아웃 그라디언트에 의해 왜곡된 복수의 영상으로부터 왜곡이 없는 영상을 출력하도록 학습된 신경망 기반의 영상 보정 모델에 기초하여, 상기 복수의 자기공명영상으로부터 왜곡이 보정된 자기공명영상을 출력하는 과정을 포함하는 자기공명영상의 왜곡 보정 방법을 제공한다.According to an embodiment of the present invention, there is provided a method for correcting distortion of a magnetic resonance image due to field inhomogeneities, comprising the steps of: acquiring a plurality of readout gradients Based on an image correction model based on a neural network that is learned to output a distortion-free image from a plurality of images distorted by the plurality of lead-out gradients, distortion of the plurality of magnetic resonance images And outputting the corrected magnetic resonance image.
상기 자기공명영상의 왜곡 보정 방법의 실시예들은 다음의 특징들을 하나 이상 더 포함할 수 있다.Embodiments of the method for correcting distortion of a magnetic resonance image may further include one or more of the following features.
상기 복수의 리드아웃 그라디언트는, 제1 리드아웃 그라디언트 및 제2 리드아웃 그라디언트를 포함하고, 상기 제1 리드아웃 그라디언트 및 상기 제2 리드아웃 그라디언트는 서로 다른 극성을 갖을 수 있다.The plurality of lead-out gradients may include a first lead-out gradient and a second lead-out gradient, and the first lead-out gradient and the second lead-out gradient may have different polarities.
상기 영상 보정 모델은, 임의의 물질의 자화율(susceptibility)에 따라 계산된 필드 맵을 이용하여 미리 생성된 학습 데이터를 학습한 모델이고, 상기 학습 데이터는, 상기 제1 리드아웃 그라디언트에 의한 제1 왜곡 영상 및 상기 제2 리드아웃 그라디언트에 의한 제2 왜곡 영상을 포함하는 입력 데이터 및 리드아웃 그라디언트에 의한 왜곡이 없는 영상을 포함하는 출력 데이터를 포함할 수 있다.Wherein the image correction model is a model in which learning data previously generated using a field map calculated according to susceptibility of an arbitrary material is learned and the learning data includes a first distortion caused by the first readout gradient Output data including input data including a video and a second distortion image by the second lead-out gradient, and output data including a distortion-free image by a lead-out gradient.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 자장불균질에 의한 자기공명영상의 왜곡을 보정하는 자기공명영상 장치에 있어서, 대상체에 대한 자기공명신호 획득 과정에서, 복수의 리드아웃 그라디언트에 의한 복수의 자기공명영상을 획득하는 영상정보획득부 및 상기 복수의 리드아웃 그라디언트에 의해 왜곡된 복수의 영상으로부터 왜곡이 없는 영상을 출력하도록 학습된 신경망 기반의 영상 보정 모델에 기초하여, 상기 복수의 자기공명영상으로부터 왜곡이 보정된 자기공명영상을 출력하는 영상처리부를 포함하는 자기공명영상 장치를 제공한다.According to an embodiment of the present invention, there is provided a magnetic resonance imaging apparatus for correcting distortion of a magnetic resonance image due to magnetic field inhomogeneity, the magnetic resonance imaging apparatus comprising: a plurality of magnetic resonance Based on a neural network-based image correction model learned to output an image without distortion from a plurality of images distorted by the plurality of lead-out gradients, And an image processor for outputting the corrected magnetic resonance image.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 자장불균질에 의한 자기공명영상의 왜곡을 보정하기 위한 학습 방법에 있어서, 임의의 물질의 자화율에 따라 필드 맵을 계산하여 생성하는 과정, 원본 영상에 상기 필드 맵을 고려하여 복수의 리드아웃 그라디언트에 의해 서로 다른 왜곡 정보를 갖는 복수의 왜곡 영상을 획득하는 과정, 상기 원본 영상에 리드아웃 그라디언트 없이 상기 필드 맵을 고려한 위상 인코딩만을 수행하여 왜곡이 없는 영상을 획득하는 과정 및 상기 복수의 왜곡 영상에서 영상 특징을 추출하고, 추출한 영상 특징을 기초로 상기 왜곡이 없는 영상을 출력하도록 인공신경망 기반의 영상 보정 모델을 학습시키는 과정을 포함하는 자기공명영상의 왜곡 보정을 위한 학습 방법을 제공한다.According to an embodiment of the present invention, there is provided a learning method for correcting distortion of a magnetic resonance image due to magnetic field inhomogeneity, comprising the steps of: calculating and generating a field map according to a magnetic susceptibility of an arbitrary material; Obtaining a plurality of distorted images having different distortion information by a plurality of lead-out gradients in consideration of a lead-out gradient, performing only phase encoding considering the field map without a lead-out gradient on the original image, And an artificial neural network-based image correction model for extracting image features from the plurality of distorted images and outputting the distortion-free images based on the extracted image features. Provides a learning method.
상기 자기공명영상의 왜곡 보정을 위한 학습 방법의 실시예들은 다음의 특징들을 하나 이상 더 포함할 수 있다.Embodiments of the learning method for distortion correction of the MRI image may further include one or more of the following features.
상기 복수의 왜곡 영상을 획득하는 과정 및 상기 왜곡이 없는 영상을 획득하는 과정에서, 다중 오프셋 주파수 환경에서, 각 주파수 대역별로 상기 복수의 리드아웃 그라디언트에 의한 복수의 왜곡 영상 및 상기 왜곡이 없는 영상을 획득할 수 있다.In a multi-offset frequency environment, a plurality of distorted images by the plurality of lead-out gradients and a non-distorted image by the plurality of lead-out gradients in a multi-offset frequency environment are obtained in the process of acquiring the plurality of distorted images and the process of acquiring the non- Can be obtained.
이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예에 의하면, 신경망 기반의 학습 모델을 이용하여 보정 결과를 출력함으로써, 추가적인 인코딩 없이도 대상체 내부에서 자기장 분포의 변화를 일으키는 물질에 의해 발생한 왜곡이 보정된 자기공명영상을 얻을 수 있는 효과가 있다. As described above, according to the present embodiment, by outputting a correction result using a neural network-based learning model, a magnetic resonance image in which a distortion caused by a substance causing a change in the magnetic field distribution inside the object is corrected can be obtained There is an effect that can be.
또한, 본 실시예에 의하면, 임의의 물질 및 임의의 영상을 이용하여 생성된 학습 데이터를 이용할 수 있어, 실제 의료영상인 자기공명영상에 접근하기 어려운 경우에도, 다양한 왜곡 상황을 효율적으로 학습할 수 있는 효과가 있다.Further, according to the present embodiment, learning data generated using an arbitrary material and an arbitrary image can be used, and even when it is difficult to approach a magnetic resonance image which is an actual medical image, various distortion conditions can be efficiently learned There is an effect.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자기공명영상 장치의 구성요소를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자기공명영상 왜곡 보정 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자기공명영상의 왜곡 보정을 위한 학습 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 필드 맵 생성을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자기공명영상의 왜곡 보정을 위한 학습 방법에서 사용되는 펄스 시퀀스를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 데이터의 생성을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 종래 기술 및 본 발명의 일 실시예에 의해 왜곡 보정된 자기공명영상을 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 자기공명영상의 왜곡 보정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.FIG. 1 is a diagram schematically showing the components of a magnetic resonance imaging apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a conceptual diagram for explaining a method of correcting a magnetic resonance image distortion according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a learning method for distortion correction of a magnetic resonance image according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram for explaining generation of a field map according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a pulse sequence used in a learning method for distortion correction of a magnetic resonance image according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram for explaining generation of learning data according to an embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a diagram showing a magnetic resonance image corrected for distortion according to the prior art and one embodiment of the present invention.
8 is a flowchart illustrating a method of correcting distortion of a magnetic resonance image according to an embodiment of the present invention.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, some embodiments of the present invention will be described in detail with reference to exemplary drawings. It should be noted that, in adding reference numerals to the constituent elements of the drawings, the same constituent elements are denoted by the same reference symbols as possible even if they are shown in different drawings. In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 '포함', '구비'한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 '~부', '모듈' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.In describing the components of the present invention, terms such as first, second, A, B, (a), and (b) may be used. These terms are intended to distinguish the constituent elements from other constituent elements, and the terms do not limit the nature, order or order of the constituent elements. Throughout the specification, when an element is referred to as being "comprising" or "comprising", it means that it can include other elements as well, without excluding other elements unless specifically stated otherwise . In addition, the terms 'module' and the like described in the specification mean units for processing at least one function or operation, which can be implemented by hardware, software, or a combination of hardware and software.
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.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily carry out the present invention. In order to clearly explain the present invention in the drawings, parts not related to the description will be omitted.
본 명세서에서 영상은 이산적인 이미지 요소들(예를 들어, 2차원 이미지에 있어서의 픽셀들 및 3차원 이미지에 있어서의 복셀들)로 구성된 다차원(multi-dimensional) 데이터를 의미할 수 있다. An image herein may refer to multi-dimensional data composed of discrete image elements (e.g., pixels in a two-dimensional image and voxels in a three-dimensional image).
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, 대상체는 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.Also, in this specification, an object may include a person or an animal, or a part of a person or an animal. For example, the subject may include a liver, a heart, a uterus, a brain, a breast, an organ such as the abdomen, or a blood vessel. In addition, the object may include a phantom. A phantom is a material that has a volume that is very close to the density of the organism and the effective atomic number, and can include a spheric phantom that has body-like properties.
또한, 본 명세서에서 자기공명영상(MR image: Magnetic Resonance image)이란 핵자기 공명 원리를 이용하여 획득된 대상체에 대한 영상을 의미한다.Also, in this specification, a magnetic resonance image (MR image) means an image of a target object obtained using a nuclear magnetic resonance principle.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자기공명영상 장치의 구성요소를 개략적으로 나타낸 도면이다. FIG. 1 is a diagram schematically showing the components of a magnetic resonance imaging apparatus according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 자기공명영상 장치(100)는 영상정보획득부(110), 영상처리부(120) 및 디스플레이부(130)를 포함하여 구성된다.Referring to FIG. 1, the
영상정보획득부(110)는 대상체로부터 수신되는 자기공명신호를 처리하여, 대상체에 대한 자기공명 데이터를 생성한다. 영상처리부(120)는 자기공명신호를 전송받고, 전송받은 자기 공명 신호에 증폭, 주파수 변환, 위상 검파, 저주파 증폭, 필터링(filtering) 등과 같은 각종의 신호 처리를 가한다. 예컨대, 영상처리부(120)는 메모리의 k 공간(주파수 공간)에 디지털 데이터를 배치하고, 이러한 데이터를 2차원 또는 3차원 푸리에 변환하여 영상 데이터로 재구성할 수 있다. The image
영상정보획득부(110)가 자기공명신호에 대해 적용하는 각종 신호처리는 병렬적으로 수행될 수 있다. 예컨대, 다채널 RF 코일에 의해 수신되는 복수의 자기공명신호에 신호 처리를 병렬적으로 가하여 복수의 자기공명신호를 영상 데이터로 재구성할 수 있다.Various signal processes applied to the magnetic resonance signal by the image
영상정보획득부(110)는 대상체 내부에 자기장 분포에 영향을 미치는 물질이 포함되어 있는 경우에, 물질에 의한 자기공명영상의 왜곡을 보정하기 위하여, 대상체에 대한 자기공명신호 획득 과정에서 복수의 리드아웃 그라디언트에 의한 복수의 자기공명영상을 획득한다.The image
영상처리부(120)는 복수의 리드아웃 그라디언트에 의해 왜곡된 복수의 영상으로부터 왜곡이 없는 영상을 출력하도록 학습된 신경망 기반의 영상 보정 모델에 기초하여, 대상체의 자기공명영상에 포함된 왜곡을 보정할 수 있다. The
디스플레이부(130)는 영상정보획득부(110)에 의해 획득된 자기공명영상 또는 영상처리부(120)에 의해 왜곡이 보정된 자기공명영상을 디스플레이할 수 있다. 또한, 디스플레이부(130)는 GUI를 디스플레이할 수 있고, 사용자 정보 또는 대상체 정보 등 사용자가 MRI 시스템을 조작하기 위해 필요한 정보를 디스플레이할 수 있다.The display unit 130 may display a magnetic resonance image obtained by the image
자기공명영상 장치(100)는, 도면에 도시된 구성 이외에, 대상체에 자기장을 인가하기 위한 주 자석, 경사 코일, RF 코일 등을 포함할 수 있으며, 대상체로부터 자기공명신호를 수신하기 위한 다채널 수신 코일을 포함할 수 있다.In addition to the components shown in the drawings, the magnetic
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자기공명영상 왜곡 보정 방법을 설명하기 위한 개념도이다. FIG. 2 is a conceptual diagram for explaining a method of correcting a magnetic resonance image distortion according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 복수의 리드아웃 그라디언트에 의해 왜곡된 복수의 자기공명영상을 획득하고, 왜곡된 자기공명영상들을 입력으로 하고 리드아웃 그라디언트에 의한 왜곡이 없는 영상을 출력하도록 하는 신경망 기반의 영상 보정 모델을 통해 자기공명영상의 왜곡을 보정한다. 여기서, 복수의 리드아웃 그라디언트는, 복수 회차의 리드아웃 그라디언트를 의미한다. 예컨대, 복수의 리드아웃 그라디언트는 서로 다른 극성을 갖는 두 번의 리드아웃 그라디언트일 수 있다.2, a plurality of magnetic resonance images distorted by a plurality of lead-out gradients are obtained, a neural network-based image for inputting distorted magnetic resonance images and outputting a distortion-free image by a lead- The distortion of the magnetic resonance image is corrected through the correction model. Here, the plurality of lead-out gradients means lead-out gradients of a plurality of times. For example, the plurality of lead-out gradients may be two lead-out gradients having different polarities.
영상 보정 모델은 인공신경망 기반의 학습 모델로, 임의의 물질의 자화율(susceptibility)에 따라 계산된 필드 맵을 이용하여 미리 생성된 학습 데이터를 학습한 모델이다. 학습 데이터는 입력 데이터인 복수의 리드아웃 그라디언트에 의해 왜곡된 복수의 영상과 출력 데이터인 리드아웃 그라디언트에 의한 왜곡이 없는 영상을 포함하며, 동일한 원본 영상 및 동일한 필드 맵을 이용하여 각 리드아웃 그라디언트를 포함한 인코딩 및 리드아웃 그라디언트를 제외한 인코딩을 통해 획득한 입력 데이터-출력 데이터 쌍으로 이루어진다. 영상 보정 모델은 이러한 입력 데이터-출력 데이터 쌍을 이용하여, 입력 데이터와 출력 데이터의 상관 관계를 학습하며, 학습 결과에 기초하여 왜곡된 영상으로부터 왜곡이 없는 영상을 출력할 수 있도록 학습한다.The image correction model is an artificial neural network based learning model, which is a model that learns pre-generated learning data using a field map calculated according to the susceptibility of an arbitrary material. The learning data includes a plurality of images distorted by a plurality of lead-out gradients that are input data and images without distortion due to lead-out gradients as output data, and each lead-out gradient is formed by using the same original image and the same field map And an input data-output data pair obtained by encoding excluding the inclusion of the lead-out gradient. The image correction model learns the correlation between the input data and the output data by using the input data-output data pair and learns to output the distortion-free image from the distorted image based on the learning result.
도 2에 도시된 실시예에 따르면, 복수의 그라디언트를 가하여 왜곡된 영상을 획득하고, 복수의 왜곡된 영상과 왜곡이 없는 영상의 상관 관계를 학습한 신경망 기반 모델에 입력함으로써, 별도의 인코딩 과정 없이도 왜곡이 없는 영상을 획득할 수 있어 영상 획득 시간을 단축할 수 있고, 왜곡 보정된 영상의 질을 향상시킬 수 있으며 왜곡 보정의 정확도를 높일 수 있다.According to the embodiment shown in FIG. 2, a distorted image is obtained by applying a plurality of gradients, and a correlation between a plurality of distorted images and an image without distortion is input to a learned neural network-based model, It is possible to acquire an image without distortion, thereby shortening the image acquisition time, improving the quality of the distortion-corrected image, and improving the accuracy of the distortion correction.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자기공명영상의 왜곡 보정을 위한 학습 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a learning method for distortion correction of a magnetic resonance image according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 일 실시예는, 대상체 내부에 금속과 같이 자기장 왜곡을 일으키는 물질이 존재하는 경우, 자기공명영상을 획득하는 과정에서 위치 정보가 왜곡되어 발생하는 void, pile-up이나 voxel의 크기 변화 같은 아티팩트를 보정하기 위한 것이다. 본 실시예에서, 동일한 조건(동일한 원본 영상 및 동일한 물질)에서 아티팩트가 발생하여 왜곡된 영상과 아티팩트가 없는 왜곡 없는 영상을 획득하여 학습 데이터로 수집하고, 신경망 기반의 영상 보정 모델이 이를 학습한다.In an embodiment of the present invention, when a substance causing magnetic field distortion such as a metal exists in a subject, changes in size of a void, pile-up, or voxel caused by distorted position information in the process of acquiring a magnetic resonance image To correct artifacts. In the present embodiment, artifacts are generated in the same conditions (same original image and the same material) to obtain distorted images and distortion-free images without artifacts and collect them as learning data, and the neural network-based image correction model learns them.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 필드 맵 생성을 설명하기 위한 도면이다.4 is a diagram for explaining generation of a field map according to an embodiment of the present invention.
먼저, 영상 왜곡 상황에 대한 학습 데이터 수집을 위해 임의의 물질을 가정하고, 도 4와 같이, 임의의 물질의 자화율(susceptibility)에 따라 필드 맵을 계산하여 생성한다. 이 때, 상기 물질의 침식, 팽창 또는 회전을 고려하여 하나의 물질에 대해 다양한 필드 맵을 생성할 수 있다. 예컨대, 금속 임플란트의 종류 및 크기를 특정하고, 자기공명영상 장치의 사양, 금속 임플란트의 각도 등에 따라 다양하게 발생할 수 있는 자기장의 분포 변화를 계산하여 필드 맵을 생성할 수 있다. 실제 사용되는 금속 임플란트의 사양 및 발생 가능한 변화들을 고려하여 다양한 필드 맵을 생성하여, 다양한 왜곡 케이스에 대해 학습할 수 있다.First, an arbitrary material is assumed to collect learning data for an image distortion condition, and a field map is calculated and generated according to the susceptibility of an arbitrary material as shown in FIG. At this time, various field maps can be generated for one material in consideration of erosion, expansion or rotation of the material. For example, the field map can be generated by specifying the kind and size of the metal implant, computing the distribution of magnetic field distribution that can be variously generated according to the specifications of the magnetic resonance imaging apparatus, the angle of the metal implant, and the like. Various field maps can be generated in consideration of specifications and possible changes of metal implants actually used, and various distortion cases can be learned.
이후, 과정 S301 및 S302를 통해 학습 데이터를 수집한다.Thereafter, learning data is collected through steps S301 and S302.
원본 영상에 필드 맵을 고려하여 두 방향의 리드아웃 인코딩을 통해 왜곡된 영상을 획득한다(S301). 두 방향의 리드아웃 인코딩을 통해 두 개의 왜곡된 영상을 획득할 수 있으며, 왜곡된 영상은 영상 보정 모델이 학습하는 입력 데이터로 사용된다. The distorted image is obtained through lead-out encoding in two directions in consideration of the field map in the original image (S301). Two distorted images can be obtained through lead-out encoding in two directions, and the distorted image is used as input data to be learned by the image correction model.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자기공명영상의 왜곡 보정을 위한 학습 방법에서 사용되는 펄스 시퀀스를 도시한 도면이다.5 is a diagram illustrating a pulse sequence used in a learning method for distortion correction of a magnetic resonance image according to an embodiment of the present invention.
자기장의 분포 변화가 발생하는 경우 리드아웃 그라디언트에 의해 해당 방향으로 부가적인 위상이 축적되어 다음과 같이 영상에 왜곡이 발생한다.When a change in the distribution of the magnetic field occurs, an additional phase is accumulated in the corresponding direction by the lead-out gradient, and distortion occurs in the image as follows.
여기서, 
수학식1 및 수학식 2를 참조하면, 리드아웃 그라디언트의 대역폭 rBW에 따라 해당 voxel이 off-resonance 주파수 f를 가질 때 영상이 왜곡된다. Referring to equations (1) and (2), the image is distorted when the corresponding voxel has the off-resonance frequency f according to the bandwidth rBW of the lead-out gradient.
도 5와 같이, 리드아웃 그라디언트를 양의 값(실선)과 음의 값(점선)으로 두 번 획득 할 경우, 서로 다른 왜곡 정보(수학식 1 및 수학식 2)를 갖는 두 왜곡 영상을 획득 할 수 있고, 이를 수집하여 입력 데이터를 구성할 수 있다.As shown in FIG. 5, when the lead-out gradient is obtained twice with a positive value (solid line) and a negative value (dotted line), two distorted images having different distortion information (Equation 1 and Equation 2) And can collect and organize the input data.
본 실시예에서는, 리드아웃 그라디언트가 서로 방향을 달리하고 크기는 같은 경우를 가정하여 설명하였으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 크기 및 방향이 다른 복수의 리드아웃 그라디언트에 의해 서로 다른 왜곡 정보를 포함하는 복수의 왜곡 영상을 획득하여 입력 데이터를 수집할 수 있다. 다만, 자기공명영상 장치에서 영상 보정 모델에 입력하기 위한 데이터를 수집하는 과정은 이러한 입력 데이터의 수집 과정과 동일한 것이 바람직하다. In the present embodiment, it is assumed that the lead-out gradients have different directions and the same size. However, the lead-out gradients are not necessarily limited to this, and may include different distortion information by a plurality of lead- A plurality of distorted images can be acquired and input data can be collected. However, it is preferable that the process of collecting data for input to the image correction model in the MRI apparatus is the same as the process of collecting the input data.
원본 영상에 리드아웃 그라디언트 없이 필드 맵을 고려한 위상 인코딩만을 수행하여 왜곡이 없는 영상을 획득한다(S302). 과정 S301에서와 동일한 원본 영상 및 동일한 필드 맵을 사용하여 리드아웃 그라디언트에 의한 왜곡이 발생하지 않은 상황을 가정하여 왜곡되지 않은 영상을 획득한다. 획득한 영상은 영상 보정 모델이 학습하는 출력 데이터로 사용된다.Only the phase encoding considering the field map is performed on the original image without the lead-out gradient to acquire the image without distortion (S302). An undistorted image is obtained assuming that no distortion due to the lead-out gradient occurs using the same original image and the same field map as in step S301. The acquired image is used as output data to be learned by the image correction model.
과정 S301 및 과정 S302를 통해, 임의의 물질의 자화율에 따른 필드 맵을 통해 왜곡이 발생한 상황 및 왜곡이 없는 상황을 가정하여 복수의 입력 영상에 대응하는 하나의 출력 영상을 획득한다. 본 발명의 일 실시예는, 영상 보정 모델이 왜곡 상황을 학습하는 방법에 관한 것으로, 물질에 의한 자기장의 분포 변화를 보정하기 위한 것이기 때문에 원본 영상이 반드시 자기공명영상일 필요는 없다.Through step S301 and step S302, one output image corresponding to a plurality of input images is obtained on the assumption that distortion occurs in the field map according to the magnetic susceptibility of an arbitrary material and no distortion occurs. An embodiment of the present invention relates to a method of learning a distortion situation by an image correction model, and it is not necessarily that the original image is a magnetic resonance image because it is for correcting a change in distribution of a magnetic field caused by a substance.
학습 데이터 기반의 감독 학습을 위해서는 학습 데이터가 필요하지만, 의료 영상에서 환자의 데이터를 모으는 것은 쉽지 않을뿐더러, label로 이용될 ground truth를 얻기 위해서는 SR-FPE같은 방법을 이용하여야 하는데, 너무 긴 영상 획득 시간을 필요로 하므로, 사실상 실제 자기공명영상을 학습 데이터로 수집하는 것은 불가능하다. 따라서, 본 발명의 일 실시예와 같이, 임의의 영상에 대해 임의의 물질의 자화율에 따른 자기장 분포의 변화를 가정하여 학습 데이터를 수집한다. Although learning data is required for supervised learning of learning data base, it is not easy to collect patient data in medical images, and SR-FPE should be used to obtain ground truth to be used as label. Since it takes time, it is practically impossible to collect real magnetic resonance images as learning data. Therefore, as in the embodiment of the present invention, the learning data is collected assuming a change in the magnetic field distribution according to the magnetic susceptibility of an arbitrary material to an arbitrary image.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 데이터의 생성을 설명하기 위한 도면이다.6 is a diagram for explaining generation of learning data according to an embodiment of the present invention.
자기장 분포에 영향을 미치는 임의의 물질에 대해 자화율에 따른 필드 맵을 계산하여 생성하고, 임의의 영상에 필드 맵을 고려한 학습 데이터를 생성한다. 학습 데이터는 두 개의 입력 영상과 하나의 출력 영상이 쌍으로 이루어진 입력 데이터-출력 데이터 세트로 구성된다. 영상 보정 모델이 왜곡 상황을 하는 방법에 관한 것으로, 물질에 의한 자기장의 분포 변화를 보정하기 위한 것이기 때문에 임의의 영상은 반드시 자기공명영상일 필요는 없다. 도 6에 도시된 바와 같이 자연 영상(Object)을 이용하더라도, 학습 데이터를 생성할 수 있다.A field map according to the magnetic susceptibility is calculated and generated for an arbitrary material that affects the magnetic field distribution, and learning data considering a field map is generated for an arbitrary image. The learning data consists of an input data-output data set in which two input images and one output image are paired. Since the image correction model relates to a method of distorting a situation, an arbitrary image does not necessarily have to be a magnetic resonance image because it is intended to correct a change in the distribution of a magnetic field caused by a substance. The learning data can be generated even if the natural image Object is used as shown in Fig.
실제 자기공명영상에서 왜곡이 발생할 수 있는 다양한 상황에 대해 많은 학습 데이터를 확보하여 학습할수록 더 정확한 왜곡 보정 결과를 얻을 수 있으므로, 임의의 물질에 대한 침식, 팽창 또는 회전을 고려하여 하나의 물질에 대해 다양한 필드 맵을 생성하고 다양한 영상을 사용하여 학습 데이터를 생성한다. As more training data is obtained and learned for various situations where distortion occurs in real magnetic resonance images, more accurate distortion correction results can be obtained. Therefore, considering erosion, expansion, or rotation for an arbitrary material, Various field maps are generated and learning data is generated using various images.
도 6의 오른쪽에 도시된 바와 같이, 양의 방향의 리드아웃 그라디언트를 가하여 획득한 왜곡 영상과 음의 방향의 리드아웃 그라디언트를 가하여 두 개의 왜곡 영상을 획득하고, 리드아웃 그라디언트를 가하지 않고 위상 인코딩만을 통해 획득한 왜곡이 없는 영상을 획득하여 학습 데이터로 이용한다. 왜곡이 없는 영상을 ground truth로 이용하고, 두 개의 왜곡 영상으로부터 왜곡이 없는 영상이 출력될 수 있도록 영상 보정 모델을 학습시킨다.As shown in the right side of FIG. 6, two distortion images are obtained by applying a distortion image obtained by adding a lead-out gradient in the positive direction and a lead-out gradient in the negative direction, and only phase encoding is performed without applying a lead- And obtains an image without distortion and uses it as learning data. We use image without distortion as ground truth and learn image correction model so that distortion-free image is output from two distorted images.
또한, multispectral 영상법으로의 확장을 위해 다중 오프셋 주파수 환경에서, 각 주파수 대역별로 복수의 리드아웃 그라디언트에 의한 복수의 왜곡 영상 및 왜곡이 없는 영상을 획득하여 학습 데이터를 생성할 수 있다.In addition, in order to expand to the multispectral imaging method, learning data can be generated by acquiring a plurality of distorted images and distortion-free images by a plurality of lead-out gradients for each frequency band in a multi-offset frequency environment.
또한, 획득한 영상에서 일부분을 추출하여 학습 데이터를 생성할 수도 있다.In addition, the learning data may be generated by extracting a part of the acquired image.
과정 S301 및 S302를 통해 생성된 학습 데이터를 이용해, 복수의 왜곡 영상에서 영상 특징을 추출하고 추출한 영상 특징을 기초로 왜곡되지 않은 영상을 출력하도록 왜곡 영상과 왜곡이 없는 영상간의 상관관계를 학습한다(S303). Using the learning data generated in steps S301 and S302, the image feature is extracted from a plurality of distorted images, and the correlation between the distorted image and the image without distortion is learned so as to output an undistorted image based on the extracted image feature ( S303).
수학식 1 및 수학식 2를 참조하면, 임의의 물질에 의해 발생하는 자기장의 분포 변화는 영상 왜곡에 직접적인 영향을 주고, 그 자기장의 분포는 물질의 위치에 기반한 지역적인 특성을 가진다. 따라서, 이러한 지역적인 연관성 분석에 효율적인 컨볼루션 기반의 인공 신경망 모델을 이용하여 입력 데이터 및 출력 데이터 간의 상관관계를 학습할 수 있다. 뿐만 아니라, 이러한 컨볼루션 기반의 인공신경망을 이용하여 제안된 알려진 다른 네트워크들, 예컨대 U-net이나 residual network 등의 네트워크들을 이용하는 것도 가능하다. Referring to equations (1) and (2), a change in the distribution of a magnetic field generated by an arbitrary material directly affects image distortion, and the distribution of the magnetic field has a local characteristic based on the position of the material. Therefore, it is possible to learn the correlation between the input data and the output data by using an efficient convolution-based artificial neural network model for the regional correlation analysis. In addition, it is also possible to use other known networks, such as U-net or residual network, proposed using such convolution-based artificial neural networks.
도 7은 종래 기술 및 본 발명의 일 실시예에 의해 왜곡 보정된 자기공명영상을 도시한 도면이다.FIG. 7 is a diagram showing a magnetic resonance image corrected for distortion according to the prior art and one embodiment of the present invention.
실제 자기공명영상 장치를 이용하여 얻은 인공물 데이터에 본 실시예를 적용하여 성능을 검토해 보았다. 3T system에서 fast spin echo를 기반으로 실험하여 획득된 자기공명영상 데이터의 파라미터들은 matrix size = 160 (readout)×512 (phase encoding)×20 (slice), resolution = 1×1×5mm^3, readout bandwidth = 780hz/px, RF duration = 400us, offset frequency = 1khz, number of bins=25와 같다.The present embodiment was applied to the artifact data obtained by using the actual magnetic resonance imaging apparatus, and the performance was examined. The parameters of the magnetic resonance imaging data obtained by experiments based on fast spin echo in 3T system are matrix size = 160 (readout) × 512 (phase encoding) × 20 (slice), resolution = 1 × 1 × 5mm ^ 3, readout bandwidth = 780hz / px, RF duration = 400us, offset frequency = 1khz, number of bins = 25.
도시된 것과 같이, 기존의 MAVRIC 방법을 통한 왜곡 보정보다 제안된 방법을 통해 왜곡 보정이 더 잘 이루어짐을 확인할 수 있었으며, offset 주파수를 크게 설정할수록 제안된 방법에 비해 종래 기술의 아티팩트가 더 심각하게 나타나는 것으로 확인되었다.As shown in the figure, it can be seen that the distortion correction is more performed by the proposed method than the distortion correction through the existing MAVRIC method. The larger the offset frequency is set, the more serious the artifacts of the prior art Respectively.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 자기공명영상의 왜곡 보정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 8을 참조하여, 도 3에서 설명한 학습 방법을 통해 학습한 영상 보정 모델을 이용하여 대상체에 가해진 리드아웃 그라디언트에 의해 왜곡된 자기공명영상을 보정하는 방법에 대해 설명한다. 8 is a flowchart illustrating a method of correcting distortion of a magnetic resonance image according to an embodiment of the present invention. A method of correcting a distorted magnetic resonance image by a lead-out gradient applied to a target object using the image correction model learned through the learning method described with reference to FIG. 3 will be described with reference to FIG.
대상체에 대한 자기공명신호 획득 과정에서, 두 방향의 리드아웃 그라디언트에 의한 복수의 자기공명영상을 획득한다(S801). 본 실시예에서, 대상체 내부에는 자기장 분포에 영향을 미치는 물질 예컨대, 금속 임플란트가 있으므로, 리드아웃 그라디언트를 가하여 획득된 자기공명영상에는 왜곡이 발생하게 된다. 두 방향의 리드아웃 그라디언트에 의해 서로 다른 왜곡 정보를 포함하는 두 개의 자기공명영상을 획득할 수 있다. 과정 S801은 영상 보정 모델에서 출력을 얻기 위한 입력 자기공명영상을 획득하는 과정으로, 영상 보정 모델이 학습한 데이터에 기반하여 다른 방식으로 이루어질 수도 있다.In the magnetic resonance signal acquisition process for the object, a plurality of magnetic resonance images by the two-direction lead-out gradient are acquired (S801). In the present embodiment, since there is a material, for example, a metal implant, which influences the magnetic field distribution in the object, distortion occurs in the magnetic resonance image obtained by applying the lead-out gradient. Two magnetic resonance images containing different distortion information can be obtained by the readout gradients in two directions. The process S801 is a process of acquiring an input magnetic resonance image for obtaining an output from the image correction model, and may be performed in a different manner based on data learned by the image correction model.
복수의 리드아웃 그라디언트에 의해 왜곡된 복수의 영상으로부터 왜곡이 없는 영상을 출력하도록 학습된 신경망 기반의 영상 보정 모델에 기초하여, 과정 S801에서 획득한 영상으로부터 왜곡이 보정된 자기공명영상을 출력한다(S802). 영상 보정 모델은 왜곡 영상들을 입력받아 왜곡이 없는 영상을 출력하도록 학습하였으므로, 과정 S801에서 획득한 왜곡 자기공명영상으로부터 왜곡이 없는 자기공명영상을 출력할 수 있다. Based on the neural network-based image correction model learned to output a distortion-free image from a plurality of images distorted by the plurality of lead-out gradients, a distortion-corrected magnetic resonance image is output from the image acquired in step S801 S802). Since the image correction model receives distorted images and outputs images without distortion, it is possible to output a distortion-free magnetic resonance image from the distorted MRI image obtained in step S801.
본 실시예는, 물질에 의해 유발된 자기장의 분포 변화와 그에 따라 발생하는 영상 왜곡을 제거하기 위해, 신경망 기반의 학습 모델을 이용한 왜곡 보정 방법을 제안한다. 자기장 분포에 영향을 미치는 물질을 포함하고 있는 대상체에서 왜곡이 없는 자기공명영상을 얻기 위하여, 대상체에 복수의 리드아웃 그라디언트를 가하여 의도적으로 복수의 왜곡된 영상을 획득하고 이를 신경망 기반의 영상 보정 모델에 입력하여 왜곡이 없는 영상을 출력하는 방식을 통해 자기공명영상의 왜곡을 보정할 수 있다.The present embodiment proposes a distortion correction method using a neural network-based learning model in order to eliminate a change in the distribution of a magnetic field caused by a material and an image distortion caused thereby. In order to obtain a distortion-free MR image in a target object containing a substance that affects the magnetic field distribution, a plurality of distorted images are intentionally obtained by applying a plurality of lead-out gradients to the target object, Distortion of the magnetic resonance image can be corrected by inputting a distortion-free image.
영상 보정 모델이 이용하는 학습 데이터는 실제 자기공명영상을 이용하는 것이 현실적으로 불가능 하기 때문에, 모의실험 데이터를 생성하여 학습하고, 실제 적용 시에는 alternating readout gradients로 두 번 영상을 얻어 학습된 모델에 적용시켜 영상으로부터 왜곡을 보정한다. Since the learning data used by the image correction model is practically impossible to use an actual magnetic resonance image, simulation data is generated and learned. In actual application, two images are obtained with alternating readout gradients and applied to the learned model. Distortion is corrected.
또한, 본 실시예는 다중 오프셋 주파수에서 자기공명신호를 획득하고, 각 주파수 대역별로 복수의 리드아웃 그라디언트에 의한 복수의 자기공명영상을 획득하는 방식을 통해 multispectral 복원 방법에도 적용 가능하다.The present embodiment is also applicable to a multispectral reconstruction method by acquiring a magnetic resonance signal at multiple offset frequencies and acquiring a plurality of magnetic resonance images by a plurality of lead-out gradients for each frequency band.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The foregoing description is merely illustrative of the technical idea of the present embodiment, and various modifications and changes may be made to those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the embodiments. Therefore, the present embodiments are to be construed as illustrative rather than restrictive, and the scope of the technical idea of the present embodiment is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present embodiment should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the scope of equivalents thereof should be construed as being included in the scope of the present invention.
전술한 바와 같이, 도 3 및 도 8에 기재된 방법은 프로그램으로 구현되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 유사 수학문제 검색방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록되고 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 이러한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등을 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다. 또한, 본 실시예를 구현하기 위한 기능적인(Functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 실시예가 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다.As described above, the methods described in Figs. 3 and 8 can be implemented by a program and recorded on a computer-readable recording medium. A program for implementing a similar mathematical problem retrieval method according to an embodiment of the present invention is recorded, and a computer-readable recording medium includes all kinds of recording apparatuses in which data that can be read by a computer system is stored. Examples of such computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage, and the like. The computer readable recording medium may also be distributed over a networked computer system so that computer readable code is stored and executed in a distributed manner. In addition, functional programs, codes, and code segments for implementing the present embodiment can be easily inferred by programmers in the technical field to which the present embodiment belongs.
100: 자기공명영상 장치100: Magnetic Resonance Imaging Device
Claims (15)
대상체에 대한 자기공명신호 획득 과정에서, 복수의 리드아웃 그라디언트에 의한 복수의 자기공명영상을 획득하는 과정;
상기 복수의 리드아웃 그라디언트에 의해 왜곡된 복수의 영상으로부터 왜곡이 없는 영상을 출력하도록 학습된 신경망 기반의 영상 보정 모델에 기초하여, 상기 복수의 자기공명영상으로부터 왜곡이 보정된 자기공명영상을 출력하는 과정
을 포함하는 자기공명영상의 왜곡 보정 방법.A method for correcting distortion of a magnetic resonance image due to field inhomogeneities,
Obtaining a plurality of magnetic resonance images by a plurality of lead-out gradients in a magnetic resonance signal acquisition process for a target object;
Outputting a distortion-corrected magnetic resonance image from the plurality of magnetic resonance images based on a neural network-based image correction model learned to output a distortion-free image from a plurality of images distorted by the plurality of lead-out gradients process
And correcting the distortion of the magnetic resonance image.
상기 복수의 리드아웃 그라디언트는, 제1 리드아웃 그라디언트 및 제2 리드아웃 그라디언트를 포함하고,
상기 제1 리드아웃 그라디언트 및 상기 제2 리드아웃 그라디언트는 서로 다른 극성을 갖는 것을 특징으로 하는, 자기공명영상의 왜곡 보정 방법.The method according to claim 1,
Wherein the plurality of lead-out gradients include a first lead-out gradient and a second lead-out gradient,
Wherein the first lead-out gradient and the second lead-out gradient have different polarities.
상기 영상 보정 모델은, 임의의 물질의 자화율(susceptibility)에 따라 계산된 필드 맵을 이용하여 미리 생성된 학습 데이터를 학습한 모델이고,
상기 학습 데이터는,
상기 제1 리드아웃 그라디언트에 의한 제1 왜곡 영상 및 상기 제2 리드아웃 그라디언트에 의한 제2 왜곡 영상을 포함하는 입력 데이터; 및
리드아웃 그라디언트에 의한 왜곡이 없는 영상을 포함하는 출력 데이터
를 포함하는 것을 특징으로 하는 자기공명영상의 왜곡 보정 방법.3. The method of claim 2,
The image correction model is a model obtained by learning learning data generated in advance using a field map calculated according to the susceptibility of an arbitrary material,
The learning data includes:
Input data including a first distorted image by the first readout gradient and a second distorted image by the second readout gradient; And
Output data including images without distortion due to lead-out gradients
And correcting the distortion of the magnetic resonance image.
상기 복수의 자기공명영상을 획득하는 과정은,
다중 오프셋 주파수에서 상기 자기공명신호를 획득하고, 각 주파수 대역별로 상기 복수의 리드아웃 그라디언트에 의한 복수의 자기공명영상을 획득하는 것을 특징으로 하는, 자기공명영상의 왜곡 보정 방법.The method according to claim 1,
Wherein the acquiring of the plurality of magnetic resonance images comprises:
Acquiring the magnetic resonance signal at a multiple offset frequency, and obtaining a plurality of magnetic resonance images by the plurality of lead-out grades for each frequency band.
대상체에 대한 자기공명신호 획득 과정에서, 복수의 리드아웃 그라디언트에 의한 복수의 자기공명영상을 획득하는 영상정보획득부; 및
상기 복수의 리드아웃 그라디언트에 의해 왜곡된 복수의 영상으로부터 왜곡이 없는 영상을 출력하도록 학습된 신경망 기반의 영상 보정 모델에 기초하여, 상기 복수의 자기공명영상으로부터 왜곡이 보정된 자기공명영상을 출력하는 영상처리부
를 포함하는 자기공명영상 장치.A magnetic resonance imaging apparatus for correcting distortion of a magnetic resonance image due to magnetic field inhomogeneities,
An image information acquiring unit for acquiring a plurality of magnetic resonance images by a plurality of lead-out gradients in a magnetic resonance signal acquisition process for a target object; And
Outputting a distortion-corrected magnetic resonance image from the plurality of magnetic resonance images based on a neural network-based image correction model learned to output a distortion-free image from a plurality of images distorted by the plurality of lead-out gradients The image processor
And a magnetic resonance imaging apparatus.
상기 복수의 리드아웃 그라디언트는, 제1 리드아웃 그라디언트 및 제2 리드아웃 그라디언트를 포함하고,
상기 제1 리드아웃 그라디언트 및 상기 제2 리드아웃 그라디언트는 서로 다른 극성을 갖는 것을 특징으로 하는, 자기공명영상 장치.6. The method of claim 5,
Wherein the plurality of lead-out gradients include a first lead-out gradient and a second lead-out gradient,
Wherein the first lead-out gradient and the second lead-out gradient have different polarities.
상기 영상 보정 모델은, 임의의 물질의 자화율에 따라 계산된 필드 맵을 이용하여 미리 생성된 학습 데이터를 학습한 모델이고,
상기 학습 데이터는,
상기 제1 리드아웃 그라디언트에 의한 제1 왜곡 영상 및 상기 제2 리드아웃 그라디언트에 의한 제2 왜곡 영상을 포함하는 입력 데이터; 및
리드아웃 그라디언트에 의한 왜곡이 없는 영상을 포함하는 출력 데이터
를 포함하는 것을 특징으로 하는 자기공명영상 장치.The method according to claim 6,
The image correction model is a model obtained by learning learning data generated in advance using a field map calculated according to the susceptibility of an arbitrary material,
The learning data includes:
Input data including a first distorted image by the first readout gradient and a second distorted image by the second readout gradient; And
Output data including images without distortion due to lead-out gradients
And a magnetic resonance imaging apparatus.
상기 영상정보획득부는,
다중 오프셋 주파수에서 상기 자기공명신호를 획득하고, 각 주파수 대역별로 상기 복수의 리드아웃 그라디언트에 의한 복수의 자기공명영상을 획득하는 것을 특징으로 하는, 자기공명영상 장치.6. The method of claim 5,
Wherein the image information obtaining unit comprises:
Obtains the magnetic resonance signal at a multiple offset frequency, and acquires a plurality of magnetic resonance images by the plurality of lead-out gradients for each frequency band.
임의의 물질의 자화율에 따라 필드 맵을 계산하여 생성하는 과정;
원본 영상에 상기 필드 맵을 고려하여 복수의 리드아웃 그라디언트에 의해 서로 다른 왜곡 정보를 갖는 복수의 왜곡 영상을 획득하는 과정;
상기 원본 영상에 리드아웃 그라디언트 없이 상기 필드 맵을 고려한 위상 인코딩만을 수행하여 왜곡이 없는 영상을 획득하는 과정; 및
상기 복수의 왜곡 영상에서 영상 특징을 추출하고, 추출한 영상 특징을 기초로 상기 왜곡이 없는 영상을 출력하도록 인공신경망 기반의 영상 보정 모델을 학습시키는 과정
을 포함하는 자기공명영상의 왜곡 보정을 위한 학습 방법.A learning method for correcting distortion of a magnetic resonance image due to magnetic field inhomogeneity,
Calculating a field map according to a susceptibility of an arbitrary material and generating the field map;
Obtaining a plurality of distorted images having different distortion information by a plurality of lead-out gradations in consideration of the field map in an original image;
Performing only phase encoding considering the field map without a lead-out gradient on the original image to obtain a distortion-free image; And
A process of extracting an image characteristic from the plurality of distorted images and learning an image correction model based on an artificial neural network to output the distortion-free image based on the extracted image characteristic
A learning method for distortion correction of a magnetic resonance imaging image.
상기 복수의 리드아웃 그라디언트는, 제1 리드아웃 그라디언트 및 제2 리드아웃 그라디언트를 포함하고,
상기 제1 리드아웃 그라디언트 및 상기 제2 리드아웃 그라디언트는 서로 다른 극성을 갖는 것을 특징으로 하는, 자기공명영상의 왜곡 보정을 위한 학습 방법.10. The method of claim 9,
Wherein the plurality of lead-out gradients include a first lead-out gradient and a second lead-out gradient,
Wherein the first lead-out gradient and the second lead-out gradient have different polarities. 2. The learning method for distortion correction of a magnetic resonance image according to claim 1, wherein the first lead-out gradient and the second lead-out gradient have different polarities.
상기 복수의 왜곡 영상을 획득하는 과정 및 상기 왜곡이 없는 영상을 획득하는 과정은,
다중 오프셋 주파수 환경에서, 각 주파수 대역별로 상기 복수의 리드아웃 그라디언트에 의한 복수의 왜곡 영상 및 상기 왜곡이 없는 영상을 획득하는 것을 특징으로 하는, 자기공명영상의 왜곡 보정을 위한 학습 방법.10. The method of claim 9,
Wherein the step of acquiring the plurality of distorted images and the step of acquiring the distortion-
A method for correcting distortion of a magnetic resonance image, comprising: obtaining a plurality of distorted images by the plurality of lead-out gradients and an image without distortion in each frequency band in a multi-offset frequency environment.
상기 영상 보정 모델을 학습시키는 과정은,
상기 왜곡 영상 및 상기 왜곡이 없는 영상에서 일부분을 추출하여 상기 영상 보정 모델을 학습시키는 것을 특징으로 하는, 자기공명영상의 왜곡 보정을 위한 학습 방법.10. The method of claim 9,
Wherein the step of learning the image correction model comprises:
And extracting a part of the distortion image and the distortion-free image to learn the image correction model.
상기 필드 맵을 계산하여 생성하는 과정은,
상기 물질의 침식, 팽창 또는 회전을 고려하여 하나의 물질에 대해 다양한 필드 맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 자기공명영상의 왜곡 보정을 위한 학습 방법.10. The method of claim 9,
The step of calculating and generating the field map includes:
Wherein a variety of field maps are generated for one substance in consideration of erosion, expansion, or rotation of the substance.
대상체에 대한 자기공명신호 획득 과정에서, 복수의 리드아웃 그라디언트에 의한 복수의 자기공명영상을 획득하는 과정;
상기 복수의 리드아웃 그라디언트에 의해 왜곡된 복수의 영상으로부터 왜곡이 없는 영상을 출력하도록 학습된 신경망 기반의 영상 보정 모델에 기초하여, 상기 복수의 자기공명영상으로부터 왜곡이 보정된 자기공명영상을 출력하는 과정
을 수행하도록 하는 명령어들을 포함하는 컴퓨터 프로그램.A computer program for creating a scenario recorded on a computer-readable recording medium including computer program instructions executable by a processor, the computer program causing a computing device, when executed by a processor of the computing device,
Obtaining a plurality of magnetic resonance images by a plurality of lead-out gradients in a magnetic resonance signal acquisition process for a target object;
Outputting a distortion-corrected magnetic resonance image from the plurality of magnetic resonance images based on a neural network-based image correction model learned to output a distortion-free image from a plurality of images distorted by the plurality of lead-out gradients process
The computer program product comprising:
임의의 물질의 자화율에 따라 필드 맵을 계산하여 생성하는 과정;
원본 영상에 상기 필드 맵을 고려하여 복수의 리드아웃 그라디언트에 의해 서로 다른 왜곡 정보를 갖는 복수의 왜곡 영상을 획득하는 과정;
상기 원본 영상에 리드아웃 그라디언트 없이 상기 필드 맵을 고려한 위상 인코딩만을 수행하여 왜곡이 없는 영상을 획득하는 과정; 및
상기 복수의 왜곡 영상에서 영상 특징을 추출하고, 추출한 영상 특징을 기초로 상기 왜곡이 없는 영상을 출력하도록 인공신경망 기반의 영상 보정 모델을 학습시키는 과정
을 수행하도록 하는 명령어들을 포함하는 컴퓨터 프로그램.A computer program for creating a scenario recorded on a computer-readable recording medium including computer program instructions executable by a processor, the computer program causing a computing device, when executed by a processor of the computing device,
Calculating a field map according to a susceptibility of an arbitrary material and generating the field map;
Obtaining a plurality of distorted images having different distortion information by a plurality of lead-out gradations in consideration of the field map in an original image;
Performing only phase encoding considering the field map without a lead-out gradient on the original image to obtain a distortion-free image; And
A process of extracting an image characteristic from the plurality of distorted images and learning an image correction model based on an artificial neural network to output the distortion-free image based on the extracted image characteristic
The computer program product comprising:
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2017
- 2017-12-29 KR KR1020170184352A patent/KR102027773B1/en active IP Right Grant
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| KR102027773B1 (en) | 2019-10-02 |
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