WO2017111315A1 - Mra 영상을 이용하여 관류 특성 확인용 추가 영상을 얻기 위한 방법 및 시스템 - Google Patents

Mra 영상을 이용하여 관류 특성 확인용 추가 영상을 얻기 위한 방법 및 시스템 Download PDF

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WO2017111315A1
WO2017111315A1 PCT/KR2016/013191 KR2016013191W WO2017111315A1 WO 2017111315 A1 WO2017111315 A1 WO 2017111315A1 KR 2016013191 W KR2016013191 W KR 2016013191W WO 2017111315 A1 WO2017111315 A1 WO 2017111315A1
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image frame
target image
mra
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PCT/KR2016/013191
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한예지
김응엽
정준영
노영
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(의료)길의료재단
가천대학교 산학협력단
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves  involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/5608—Data processing and visualization specially adapted for MR, e.g. for feature analysis and pattern recognition on the basis of measured MR data, segmentation of measured MR data, edge contour detection on the basis of measured MR data, for enhancing measured MR data in terms of signal-to-noise ratio by means of noise filtering or apodization, for enhancing measured MR data in terms of resolution by means for deblurring, windowing, zero filling, or generation of gray-scaled images, colour-coded images or images displaying vectors instead of pixels
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    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/563—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution of moving material, e.g. flow contrast angiography
    • G01R33/5635—Angiography, e.g. contrast-enhanced angiography [CE-MRA] or time-of-flight angiography [TOF-MRA]

Definitions

  • the present invention is directed to a method and system for obtaining at least one additional image from which an MRA image of a subject can identify perfusion characteristics for a particular region of interest of the subject.
  • CT computed tomography
  • MRI magnetic resonance imaging
  • DWI gradient-recalled echo imaging
  • FLAT fluid attenuated inversion recovery
  • MRA MR angiography
  • dynamic susceptibility-weighted perfusion-weighted imaging Cerebral infarction can be diagnosed as soon as possible and treated to save brain cells a little longer. Therefore, image acquisition should be obtained as soon as possible.
  • MRA consumes a lot of time, and in recent years, it is a tendency to replace with contrast-enhanced MRA which can be obtained faster to shorten time.
  • the problem is that the contrast medium must be used once more in order to obtain a perfusion image, and it requires more time and money, and additionally used contrast agents in patients who have poor discharge of the contrast medium (decrease in function). Can harm.
  • Recent studies have shown that carcinoma and cerebral angiography are essential before carotid thrombectomy in patients with acute cerebral infarction. . The most important factor in selecting the patient group to be treated is cerebral infarction, and side circulation evaluation using vascular imaging is also very important.
  • Patent Document 1 Japanese Patent Publication No. 5,325,795 (2013.10.23.)
  • Patent Document 2 Japanese Unexamined Patent Publication No. 1997-024047 (1997.01.28.)
  • Patent Document 3 Japanese Patent Publication No. 4,266,574 (2009.05.20)
  • an aspect of the present invention is to provide a method and system for obtaining at least one additional image capable of identifying perfusion characteristics of a region of interest from a contrast-enhanced MRA image.
  • the present invention (S10) using the MRI equipment comprising a plurality of image frames, obtaining an MRA image of the object; (S20) determining at least one target image frame among the image frames; (S30) determining at least one reference image frame corresponding to the at least one target image frame among the image frames; Calculating at least one subtraction data by subtracting data of a corresponding reference image frame from data of each target image frame; And (S50) obtaining at least one cross-sectional image of the region of interest of the subject based on each subtraction data.
  • the method may further include obtaining an additional image for perfusion confirmation using the MRA image.
  • the at least one target image frame includes a first target image frame corresponding to an arterial peak viewpoint, a second target image frame corresponding to a vein peak viewpoint, and a second viewpoint corresponding to the arterial peak viewpoint and the venous peak viewpoint. It may include at least one of the three target image frame.
  • the method includes (S11) selecting any point of the artery associated with the site of interest of the subject and obtaining a first time-intensity curve for the first voxel in the MRA image corresponding to the selected point; And (S12) selecting any point of the vein associated with the region of interest of the subject, and obtaining a second time-intensity curve for the second voxel in the MRA image corresponding to the selected point;
  • the first target image frame is determined based on the first time-strength graph
  • the second target image frame is determined based on the second time-strength graph
  • the first and second time-strengths are determined.
  • the third target image frame may be determined based on the intensity graph.
  • the image frame corresponding to the arterial peak time point representing the maximum intensity in the first time-strength curve is displayed in the first frame.
  • the target image frame may be determined.
  • the second image frame corresponding to the vein peak time point representing the maximum intensity in the second time-strength curve The target image frame may be determined.
  • the artery peak time point representing the maximum intensity in the first time-strength curve and the second time-strength curve An image frame corresponding to an intermediate point between vein peak points representing the maximum intensity may be determined as the third target image frame.
  • any one of the remaining image frames except for the first, second and third target image frames may be determined as the reference image frame.
  • an image frame indicating a minimum intensity in the first time-strength curve or an image frame indicating a minimum intensity in the second time-strength curve may be determined as the reference image frame.
  • the MRA image may be obtained by a contrast-enhanced method.
  • the region of interest may be a brain of the subject.
  • the present invention MRI equipment for providing an MRA image of the object consisting of a plurality of image frames; Determining at least one target image frame and at least one reference image frame among the image frames, subtracting data of a corresponding reference image frame from data of each target image frame, and calculating at least one subtraction data; Also provided is a system for obtaining perfusion confirmation additional images using a MRA image, including a microprocessor to obtain at least one cross-sectional image of the region of interest of the subject based on each subtraction data.
  • the display apparatus may further include a display unit configured to display the at least one cross-sectional image obtained by the microprocessor.
  • the at least one target image frame includes a first target image frame corresponding to an arterial peak viewpoint, a second target image frame corresponding to a vein peak viewpoint, and a second viewpoint corresponding to the arterial peak viewpoint and the venous peak viewpoint. It may include at least one of the three target image frame.
  • the microprocessor includes a first time-intensity graph for the first voxel in the MRA image corresponding to any point selected in the artery associated with the site of interest and the point corresponding to any point selected in the vein associated with the site of interest.
  • Compute a second time-intensity graph for a second voxel in an MRA image determine the first target image frame based on the first time-intensity graph, and based on the second time-intensity graph
  • a second target image frame may be determined, and the third target image frame may be determined based on the first and second time-strength graphs.
  • the microprocessor may generate an image frame corresponding to an arterial peak time point representing a maximum intensity in the first time-strength curve, wherein the first target image frame is included in the first target image frame. Can be determined.
  • the microprocessor displays the image frame corresponding to the vein peak time point representing the maximum intensity in the second time-strength curve, wherein the second target image frame is selected. Can be determined.
  • the microprocessor determines the maximum intensity in the artery peak time point and the second time-strength curve representing the maximum intensity in the first time-strength curve.
  • An image frame corresponding to an intermediate time point between the vein peak views may be determined as the third target image frame.
  • the microprocessor may determine any one of the remaining image frames except the first, second and third target image frames as the reference image frame.
  • the microprocessor may determine an image frame representing the minimum intensity in the first time-strength curve or an image frame representing the minimum intensity in the second time-strength curve as the reference image frame.
  • FIG. 1 is a flow chart showing one embodiment of a method for obtaining a cross-sectional image for perfusion confirmation in accordance with the present invention.
  • Figure 2 is a block diagram showing one embodiment of a system for obtaining a cross-sectional image for perfusion confirmation in accordance with the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of an MRA image.
  • FIG 4 shows examples of first and second time-strength graphs obtained in accordance with the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram for comparing the present invention with the prior art
  • FIG. 5 (a) is an example of perfusion images obtained by the prior art
  • FIG. 5 (b) is a cross-sectional image of the region of interest obtained by the present invention. Yes.
  • FIG. 1 is a flowchart showing an embodiment of a method for obtaining a cross-sectional image for perfusion confirmation according to the present invention
  • FIG. 2 is a block diagram showing an embodiment of a system for obtaining a cross-sectional image for perfusion confirmation according to the present invention
  • 3 is a diagram showing an example of an MRA image
  • FIG. 4 is a diagram showing examples of first and second time-strength graphs obtained according to the present invention
  • FIG. 5 is a diagram for comparing the present invention with the prior art.
  • FIG. 5 (a) is an example of perfusion images obtained by the prior art
  • FIG. 5 (b) is an example of cross sectional images for the region of interest obtained by the present invention.
  • the method according to the embodiment of FIG. 1 and the system according to the embodiment of FIG. 2 are applied to obtain cross-sectional images of the region of interest to confirm perfusion to the region of interest of the subject using the MRA image of the subject.
  • the site of interest of the subject can be, for example, the brain of the subject.
  • the region of interest of the subject need not be limited to the brain, and the present invention may be similarly applied to obtaining additional images for perfusion confirmation of other body parts.
  • the method (S100) may include obtaining an MRA image of an object (S10), determining at least one target image frame (S20), and determining at least one reference image frame (S30). ), Calculating at least one subtraction data (S40) and obtaining at least one cross-sectional image of the region of interest (S50).
  • the method S100 of FIG. 1 may further include obtaining a first time-strength graph S11 and obtaining a second time-strength graph S12.
  • an MRA image of the object is obtained.
  • the MRA image is an image for observing the state of blood vessels of the subject, and the main arteries and veins that spread out from the heart to the body are observed.
  • the MRA image may be obtained using the MRI equipment 110 provided in the system 100 of FIG. 2, and the obtained MRA image may be stored in the memory 120 provided in the system 100 of FIG. 2.
  • an MRA image is composed of a plurality of image frames that are periodically photographed for a predetermined time.
  • each image frame is shown two-dimensionally, but in fact, the data of each image frame is three-dimensional data about an object.
  • a total of 20 image frames F01 to F20 are illustrated in FIG. 3, the number of image frames constituting the MRA image may be changed in various ways according to a shooting time and a frame period.
  • Such MRA image is preferably obtained by contrast-enhanced method.
  • the contrast-enhancing method refers to a method of applying contrast media to increase the contrast of an image.
  • At least one target image frame is determined among the plurality of image frames F01 to F20.
  • the at least one target image frame corresponds to a first target image frame corresponding to an arterial peak viewpoint, a second target image frame corresponding to a vein peak viewpoint, and an intermediate viewpoint between the arterial peak viewpoint and the venous peak viewpoint. It may include at least one of the third target image frame.
  • step S11 is a step of obtaining a first time-strength graph
  • step S12 is a step of obtaining a second time-strength graph.
  • step S11 when the user selects an arbitrary point of the artery related to the region of interest (eg, the brain) of the object using the MRA image obtained in step S10, the microprocessor 130 corresponds to the selected point.
  • a first time-intensity graph is calculated for the voxels (first voxels) in the MRA image.
  • the user can select any point using user interface 140 such as a mouse or keyboard.
  • the microprocessor 130 may perform an MRA image corresponding to the selected point. Compute a second time-intensity graph for the voxels in the second (second voxel).
  • the user can select any point using user interface 140 such as a mouse or keyboard.
  • FIG. 4 (a) An example of a first time-strength graph is shown in FIG. 4 (a) and an example of a second time-strength graph is shown in FIG. 4 (b).
  • the X axis represents time and the Y axis represents signal strength.
  • the time points T01-T20 corresponding to the aforementioned 20 image frames F01-F20 are displayed on the X axis of each graph.
  • the signal strength indicated at the seventh time point T07 in the first time-strength graph is the signal strength on the seventh image frame F07 of the first voxel corresponding to the selected arterial point.
  • the signal strength indicated at the eleventh time point T11 in the second time-strength graph is the signal strength on the eleventh image frame F11 of the second voxel corresponding to the selected vein point.
  • the signal intensity changes over time because the blood flow through the blood vessel points corresponding to the first voxel and the second voxel varies with heart rate.
  • the first target image frame (image frame corresponding to the arterial peak viewpoint) may be determined based on the first time-intensity graph
  • the second target image frame (image frame corresponding to the vein peak viewpoint) may be determined.
  • 2 may be determined based on the time-intensity graph
  • the third target image frame (the image frame corresponding to the midpoint between the arterial and venous peak time points) may be determined based on the first and second time-strength graphs. have.
  • the ninth image frame F9 corresponding to the ninth view T9 is determined as the first target image frame, and the image frame F13 corresponding to the thirteenth view T13 is referred to as the second target image frame.
  • the image frame F11 corresponding to the intermediate time point T11 between the arterial peak time point T9 and the venous peak time point T13 may be determined as the third target image frame.
  • At least one reference image frame corresponding to the at least one target image frame is determined from among the plurality of image frames F01 -F20.
  • the at least one reference image frame may be determined among the remaining image frames except for at least one target image frame among the plurality of image frames F01 -F20.
  • an individual reference image frame may be determined for each target image frame, or a reference image frame common to the plurality of target image frames may be determined.
  • first, second and third target image frames F9, F13, and F11 are determined using the first and second time-strength graphs described above in operation S20
  • the first, second, and third target image frames F9, F13, and F11 may be determined.
  • Separate reference image frames may be determined for each of the second and third target image frames F9, F13, and F11 and are common to the first, second and third target image frames F9, F13, and F11. This may be determined.
  • the third image frame F03 corresponding to the third time point T03 representing the minimum intensity is the reference image frame with respect to the first target image frame F9.
  • the second image frame F02 corresponding to the second time point T02 indicating the minimum intensity in the second time-strength graph of FIG. 4B may be a reference to the second target image frame F13.
  • the image frame may be determined, and one of the third image frame F03 and the second image frame F02 may be determined as the reference image frame for the third target image frame F11.
  • one of the third image frame F03 and the second image frame F02 may be determined as the common reference image frame.
  • the step S30 may be automatically performed by the microprocessor 130.
  • At least one subtraction data is calculated by subtracting data of a corresponding reference image frame from data of each target image frame. Operation S40 may be performed by the microprocessor 130 of the system 100.
  • each image frame is three-dimensional data.
  • each image frame corresponds to a set of many voxels arranged in three dimensions. Therefore, the subtraction data obtained in step S40 is also three-dimensional data consisting of a number of voxels.
  • the first, second and third target image frames F9, F13, and F11 described above are determined in step S20, and the reference image frames corresponding to the respective target image frames F9, F13, and F11 in step S30.
  • the data of the corresponding reference image frame is subtracted from the data of each target image frame F9, F13, F11 to obtain three subtraction data (first, second and third subtraction data). Can lose.
  • At least one cross-sectional image (additional image) of the region of interest (eg, the brain) of the object is obtained based on the respective subtraction data in operation S40.
  • Operation S50 may be performed by the microprocessor 130 of the system 100, and the cross-sectional image obtained in operation S50 may be displayed through the display unit 150 of the system 100.
  • the subtraction data obtained in step S40 is also three-dimensional data consisting of a number of voxels. Therefore, in step S50, one or more cross-sectional images of the region of interest may be obtained.
  • the cross-sectional image obtained in step S50 may be particularly useful for perfusion confirmation of the region of interest.
  • Perfusion confirmation here refers to confirming that blood is flowing smoothly through capillaries to the site of interest. In other words, perfusion confirmation confirms the presence of necrotic candidate regions due to insufficient blood supply to the site of interest.
  • FIG. 5 (a) shows an example of perfusion images obtained by CT imaging with contrast medium use according to the prior art
  • FIG. 5 (b) shows examples of additional cross-sectional images obtained at step S50. have.
  • the region of interest is commonly the brain.
  • the cross-sectional images arranged on the left, the center, and the right are arterial phase perfusion images, venous phase perfusion images, and capillaries obtained by conventional CT imaging, respectively.
  • Capillary phase perfusion image is arranged on the left, the center, and the right.
  • cross-sectional images disposed on the left side, the center side, and the right side in FIG. 5B are obtained from the first subtraction data, the second subtraction data, and the third subtraction data, respectively, obtained in step S40.
  • the second and third subtraction data may be generated at the first target image frame (corresponding to the arterial peak time point), the second target image frame (corresponding to the venous peak time point), and the third target image frame (intermediate time between the arterial and venous peaks). Corresponding to each other).
  • the left brain region is relatively dark compared to the right brain region. You can see that it is not smooth.
  • a particularly dark area (A) appears in the left brain region, which is expected to be an infarction region.
  • the left brain portion is relatively dark as compared to the right brain region. Accordingly, it can be seen from the left and right images of FIG. 5B that blood supply to the left brain region is not smooth.
  • a particularly dark area B appears in the left brain region. Therefore, the position of the cerebral infarction can be grasped similarly by the right image of FIG. 5 (b).
  • the additional images such as the images of FIG. 5 (b) obtained by applying the present invention can be sufficiently utilized for identifying perfusion characteristics of the region of interest.
  • the process of diagnosing diseases such as cerebral infarction can be made simpler and cheaper, and the pain, discomfort and side effects of the contrast agent can be greatly reduced due to the decrease in the number of contrast agents.

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Abstract

조영 증강 MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 추가 영상을 얻기 위한 방법 및 시스템이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, (S10) MRI 장비를 사용하여 다수의 이미지 프레임으로 구성된, 대상체에 대한 MRA 영상을 얻는 단계; (S20) 상기 이미지 프레임들 중에서 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임을 결정하는 단계; (S30) 상기 이미지 프레임들 중에서 상기 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임에 대응하는 적어도 하나의 기준 이미지 프레임을 결정하는 단계; (S40) 각각의 타겟 이미지 프레임의 데이터에서 대응하는 기준 이미지 프레임의 데이터를 차감하여 적어도 하나의 차감 데이터를 산출하는 단계; 및 (S50) 각각의 차감 데이터에 기초하여 상기 대상체의 관심 부위에 대한 적어도 하나의 횡단면 영상을 얻는 단계;를 포함한다.

Description

MRA 영상을 이용하여 관류 특성 확인용 추가 영상을 얻기 위한 방법 및 시스템
본 발명은 대상체에 대한 MRA 영상으로부터 대상체의 특정 관심 부위에 대한 관류 특성을 확인할 수 있는 적어도 하나의 추가 영상을 얻을 수 있는 방법 및 시스템에 대한 것이다.
급성허혈성 뇌경색이 의심되는 환자가 내원하면, 뇌출혈을 배제하기 위하여 computed tomography (CT) 혹은 Magnetic resonance imaging (MRI)를 먼저 시행한다. 급성허혈성 뇌경색의 진단 민감도는 MRI를 이용한 확산강조영상(diffusion-weighted imaging, DWI)이 CT보다 월등히 민감하여, 여건이 허락한다면 CT보다는 MRI를 시행하는 것이 좋다. MRI는 gradient-recalled echo imaging, DWI, FLAIR (fluid attenuated inversion recovery), MR angiography (MRA), dynamic susceptibility-weighted perfusion-weighted imaging 순서대로 얻는다. 뇌경색은 한시라도 빨리 진단을 내리고, 치료를 하여야 뇌세포를 조금이라도 더 살릴 수 있다. 따라서, 영상획득도 가급적 빠르게 얻어야 하는데, 앞에 언급한 영상 기법 중 MRA가 시간을 많이 소모하여 최근에는 시간을 단축시키고자 보다 빠르게 얻을 수 있는 조영증강 MRA로 대치하는 경향이다. 이 경우 문제는 perfusion영상을 얻기 위해 이미 조영제를 사용한 상황에서 한 번 더 조영제를 써야 하는 점이고, 시간 및 비용이 더 필요하며, 조영제를 잘 배출하지 못하는 환자 (신기능 저하)에서는 추가 사용된 조영제가 인체에 해를 끼칠 수 있다. 최근 연구 결과에 따르면 급성 뇌경색 환자에서 경동맥 뇌혈전 제거 시술 대상이 되는 환자에서 이를 가능한 빠르게 시행할수록 예후를 좋게 할 수 있으므로, 급성 뇌경색 환자에서 목동맥 및 뇌동맥 혈관 영상은 경동맥 혈전 제거술 시행전 반드시 필요하다. 치료 대상이 되는 환자군을 선정하는 요인으로 가장 중요한 것은 뇌경색 부위이며, 혈관 영상을 이용한 곁순환 평가가 또한 매우 중요하다. 고식적 경동맥 혈관 조영술이 이를 평가하는데 가장 정확하다고 알려져 있지만, 이는 침습적이며 비침습적 영상기법에 비해 영상을 얻는데 오래 걸리는 큰 단점이 있다. 최근, 이를 보완할 수 있는 방법으로 관류 영상의 원천 영상 (source image)를 이용하여 곁순환 평가를 할 수 있다는 연구가 있었다. 하지만, 이 영상은 혈관을 볼 수 없는 단점이 있다. 역동적 조영 증강 MRA 는 곁순환 평가를 할 때 어느 정도 정보를 제공하지만, 관류영상을 이용한 곁순환 평가 기법에 비해 단면 영상을 제공하지 못하므로 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 따라서, 역동적 조영증강 MRA를 얻음과 동시에 이 영상을 이용하여 단면 영상을 재구성하여 곁순환을 평가할 수 있는 기술을 개발해야 할 필요성이 있다.
(특허문헌 1) 일본등록특허공보 제5,325,795호 (2013.10.23.)
(특허문헌 2) 일본공개특허공보 제1997-024047호 (1997.01.28.)
(특허문헌 3) 일본등록특허공보 제4,266,574호 (2009.05.20)
따라서, 본 발명은 조영증강 MRA 영상으로부터 관심 부위의 관류 특성을 파악할 수 있는 적어도 하나의 추가 영상을 얻을 수 있는 방법 및 시스템을 제공하고자 한다.
이에 본 발명은, (S10) MRI 장비를 사용하여 다수의 이미지 프레임으로 구성된, 대상체에 대한 MRA 영상을 얻는 단계; (S20) 상기 이미지 프레임들 중에서 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임을 결정하는 단계; (S30) 상기 이미지 프레임들 중에서 상기 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임에 대응하는 적어도 하나의 기준 이미지 프레임을 결정하는 단계; (S40) 각각의 타겟 이미지 프레임의 데이터에서 대응하는 기준 이미지 프레임의 데이터를 차감하여 적어도 하나의 차감 데이터를 산출하는 단계; 및 (S50) 각각의 차감 데이터에 기초하여 상기 대상체의 관심 부위에 대한 적어도 하나의 횡단면 영상을 얻는 단계;를 포함하는, MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 추가 영상을 얻기 위한 방법을 제공한다.
상기 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임은 동맥 피크 시점에 대응하는 제1 타겟 이미지 프레임, 정맥 피크 시점에 대응하는 제2 타겟 이미지 프레임, 및 상기 동맥 피크 시점과 상기 정맥 피크 시점 사이의 중간 시점에 대응하는 제3 타겟 이미지 프레임 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 방법은, (S11) 상기 대상체의 관심 부위와 관련된 동맥의 임의의 지점을 선택하고, 선택된 지점에 대응하는 상기 MRA 영상 내의 제1 복셀에 대한 제1 시간-강도 곡선을 얻는 단계; 및 (S12) 상기 대상체의 관심 부위와 관련된 정맥의 임의의 지점을 선택하고, 선택된 지점에 대응하는 상기 MRA 영상 내의 제2 복셀에 대한 제2 시간-강도 곡선을 얻는 단계;를 더 포함할 수 있으며, 이때 상기 제1 시간-강도 그래프에 기초하여 상기 제1 타겟 이미지 프레임이 결정되고, 상기 제2 시간-강도 그래프에 기초하여 상기 제2 타겟 이미지 프레임이 결정되며, 상기 제1 및 제2 시간-강도 그래프에 기초하여 상기 제3 타겟 이미지 프레임이 결정될 수 있다.
상기 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임에 상기 제1 타겟 이미지 프레임이 포함된 경우, 상기 (S20) 단계에서, 상기 제1 시간-강도 곡선에서 최대 강도를 나타내는 동맥 피크 시점에 대응하는 이미지 프레임을 상기 제1 타겟 이미지 프레임으로 결정할 수 있다.
상기 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임에 상기 제2 타겟 이미지 프레임이 포함된 경우, 상기 (S20) 단계에서, 상기 제2 시간-강도 곡선에서 최대 강도를 나타내는 정맥 피크 시점에 대응하는 이미지 프레임을 상기 제2 타겟 이미지 프레임으로 결정할 수 있다.
상기 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임에 상기 제3 타겟 이미지 프레임이 포함된 경우, 상기 (S20) 단계에서, 상기 제1 시간-강도 곡선에서 최대 강도를 나타내는 동맥 피크 시점과 상기 제2 시간-강도 곡선에서 최대 강도를 나타내는 정맥 피크 시점 사이의 중간 시점에 대응하는 이미지 프레임을 상기 제3 타겟 이미지 프레임으로 결정할 수 있다.
상기 (S30) 단계에서, 상기 제1, 제2 및 제3 타겟 이미지 프레임을 제외한 나머지 이미지 프레임들 중 어느 하나가 상기 기준 이미지 프레임으로 결정될 수 있다.
상기 (S30) 단계에서, 상기 제1 시간-강도 곡선에서 최소 강도를 나타내는 이미지 프레임 또는 상기 제2 시간-강도 곡선에서 최소 강도를 나타내는 이미지 프레임이 상기 기준 이미지 프레임으로 결정될 수 있다.
상기 (S10) 단계에서 상기 MRA 영상은 조영-증강(contrast-enhanced) 방식에 의해 얻어지는 것일 수 있다.
상기 관심 부위는 상기 대상체의 뇌(brain)일 수 있다.
본 발명은, 다수의 이미지 프레임으로 구성된, 대상체에 대한 MRA 영상을 제공하는 MRI 장비; 및 상기 이미지 프레임들 중에서 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임과 적어도 하나의 기준 이미지 프레임을 결정하고, 각각의 타겟 이미지 프레임의 데이터에서 대응하는 기준 이미지 프레임의 데이터를 차감하여 적어도 하나의 차감 데이터를 산출하며, 각각의 차감 데이터에 기초하여 상기 대상체의 관심 부위에 대한 적어도 하나의 횡단면 영상을 얻는 마이크로프로세서;를 포함하는, MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 추가 영상을 얻기 위한 시스템을 또한 제공한다.
상기 마이크로프로세서에 의해 얻어진 상기 적어도 하나의 횡단면 영상을 표시하는 디스플레이부를 더 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임은 동맥 피크 시점에 대응하는 제1 타겟 이미지 프레임, 정맥 피크 시점에 대응하는 제2 타겟 이미지 프레임, 및 상기 동맥 피크 시점과 상기 정맥 피크 시점 사이의 중간 시점에 대응하는 제3 타겟 이미지 프레임 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 마이크로프로세서는, 상기 관심 부위와 관련된 동맥에서 선택된 임의의 지점에 대응하는 상기 MRA 영상 내의 제1 복셀에 대한 제1 시간-강도 그래프 및 상기 관심 부위와 관련된 정맥에서 선택된 임의의 지점에 대응하는 상기 MRA 영상 내의 제2 복셀에 대한 제2 시간-강도 그래프를 산출하고, 상기 제1 시간-강도 그래프에 기초하여 상기 제1 타겟 이미지 프레임을 결정하고, 상기 제2 시간-강도 그래프에 기초하여 상기 제2 타겟 이미지 프레임을 결정하며, 상기 제1 및 제2 시간-강도 그래프에 기초하여 상기 제3 타겟 이미지 프레임을 결정할 수 있다.
상기 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임에 상기 제1 타겟 이미지 프레임이 포함된 경우, 상기 마이크로프로세서는 상기 제1 시간-강도 곡선에서 최대 강도를 나타내는 동맥 피크 시점에 대응하는 이미지 프레임을 상기 제1 타겟 이미지 프레임으로 결정할 수 있다.
상기 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임에 상기 제2 타겟 이미지 프레임이 포함된 경우, 상기 마이크로프로세서는 상기 제2 시간-강도 곡선에서 최대 강도를 나타내는 정맥 피크 시점에 대응하는 이미지 프레임을 상기 제2 타겟 이미지 프레임으로 결정할 수 있다.
상기 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임에 상기 제3 타겟 이미지 프레임이 포함된 경우, 상기 마이크로프로세서는 상기 제1 시간-강도 곡선에서 최대 강도를 나타내는 동맥 피크 시점과 상기 제2 시간-강도 곡선에서 최대 강도를 나타내는 정맥 피크 시점 사이의 중간 시점에 대응하는 이미지 프레임을 상기 제3 타겟 이미지 프레임으로 결정할 수 있다.
상기 마이크로프로세서는 상기 제1, 제2 및 제3 타겟 이미지 프레임을 제외한 나머지 이미지 프레임들 중 어느 하나를 상기 기준 이미지 프레임으로 결정할 수 있다.
상기 마이크로프로세서는 상기 제1 시간-강도 곡선에서 최소 강도를 나타내는 이미지 프레임 또는 상기 제2 시간-강도 곡선에서 최소 강도를 나타내는 이미지 프레임을 상기 기준 이미지 프레임으로 결정할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따라 관류 확인용 단면 영상을 얻기 위한 방법의 일 실시예를 보이는 흐름도이다.
도 2는 본 발명에 따라 관류 확인용 단면 영상을 얻기 위한 시스템의 일 실시예를 보이는 블록도이다.
도 3은 MRA 영상의 일 예를 보이는 도면이다.
도 4는 본 발명에 따라 얻어진 제1 및 제2 시간-강도 그래프들의 예를 보이는 도면이다.
도 5는 본 발명과 종래 기술을 비교하기 위한 도면으로서, 도 5(a)는 종래 기술에 의해 얻어진 관류 영상들의 예이고, 도 5(b)는 본 발명에 의해 얻어진 관심 부위에 대한 횡단면 영상들의 예이다.
이하에서는 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들에 대해 보다 구체적으로 설명한다.
도 1은 본 발명에 따라 관류 확인용 단면 영상을 얻기 위한 방법의 일 실시예를 보이는 흐름도이고, 도 2는 본 발명에 따라 관류 확인용 단면 영상을 얻기 위한 시스템의 일 실시예를 보이는 블록도이고, 도 3은 MRA 영상의 일 예를 보이는 도면이고, 도 4는 본 발명에 따라 얻어진 제1 및 제2 시간-강도 그래프들의 예를 보이는 도면이며, 도 5는 본 발명과 종래 기술을 비교하기 위한 도면으로서, 도 5(a)는 종래 기술에 의해 얻어진 관류 영상들의 예이고, 도 5(b)는 본 발명에 의해 얻어진 관심 부위에 대한 횡단면 영상들의 예이다.
도 1의 실시예에 따른 방법과 도 2의 실시예에 따른 시스템은 대상체의 MRA 영상을 이용하여 대상체의 관심 부위에 대한 관류를 확인하기 위해 그 관심 부위의 횡단면 영상들을 얻기 위해 적용된다.
이하에서는 도 1의 방법이 도 2의 시스템에 의해 구현되는 것으로 설명하지만, 도 1의 방법을 구현하는 시스템이 도 2의 시스템으로 한정될 필요는 없다.
대상체의 관심 부위는 예로써 대상체의 뇌(brain)일 수 있다. 하지만, 대상체의 관심 부위는 뇌로 한정될 필요는 없으며, 본 발명은 다른 신체 부위에 대한 관류 확인용 추가 영상들을 얻는 데 마찬가지로 적용될 수도 있다.
도 1의 실시예에 따른 방법(S100)은 대상체에 대한 MRA 영상을 얻는 단계(S10), 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임을 결정하는 단계(S20), 적어도 하나의 기준 이미지 프레임을 결정하는 단계(S30), 적어도 하나의 차감 데이터를 산출하는 단계(S40) 및 관심 부위에 대한 적어도 하나의 횡단면 영상을 얻는 단계(S50)를 포함한다.
추가적으로, 도 1의 방법(S100)은 제1 시간-강도 그래프를 얻는 단계(S11) 및 제2 시간-강도 그래프를 얻는 단계(S12)를 더 포함할 수 있다.
이상의 단계들에 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
S10 단계에서는 대상체에 대한 MRA 영상을 얻는다. MRA 영상은 대상체의 혈관들의 상태를 관찰하기 위한 영상으로서 심장으로부터 온몸으로 퍼져나가는 주요 동맥들 및 정맥들이 그 관찰 대상이다. MRA 영상은 도 2의 시스템(100)에 구비된 MRI 장비(110)를 사용하여 얻어질 수 있으며, 얻어진 MRA 영상은 도 2의 시스템(100)에 구비된 메모리(120)에 저장될 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, MRA 영상은 정해진 시간 동안 주기적으로 촬영된 다수의 이미지 프레임들로 구성된다. 도 3에서 각각의 이미지 프레임은 2차원적으로 도시되어 있으나, 실제로 각각의 이미지 프레임의 데이터는 대상체에 대한 3차원 데이터이다. 도 3에는 총 20개의 이미지 프레임들(F01~F20)이 도시되어 있지만, MRA 영상을 구성하는 이미지 프레임들의 개수는 촬영 시간 및 프레임 주기에 따라 다양하게 변경될 수 있다.
이러한 MRA 영상은 조영-증강(contrast-enhanced) 방식에 의해 얻는 것이 바람직하다. 여기서 조영-증강 방식은 영상의 대조도를 높이기 위해 조영제(contrast media)를 적용하는 방식을 말한다.
S20 단계에서는 다수의 이미지 프레임들(F01~F20) 중에서 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임을 결정한다. 여기서, 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임은 동맥 피크 시점에 대응하는 제1 타겟 이미지 프레임, 정맥 피크 시점에 대응하는 제2 타겟 이미지 프레임, 및 상기 동맥 피크 시점과 상기 정맥 피크 시점 사이의 중간 시점에 대응하는 제3 타겟 이미지 프레임 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이와 같이, 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임에 제1, 제2 및 제3 타겟 이미지 프레임 중 적어도 하나가 포함된 경우, S20 단계 이전에 S11 및 S12 단계가 수행될 수 있다. 전술한 바와 같이, S11 단계는 제1 시간-강도 그래프를 얻는 단계이고, S12 단계는 제2 시간-강도 그래프를 얻는 단계이다.
구체적으로, S11 단계에서는, 사용자가 S10 단계에서 얻어진 MRA 영상을 이용하여 대상체의 관심 부위(예로써, 뇌)와 관련된 동맥의 임의의 지점을 선택하면, 마이크로프로세서(130)는 그 선택된 지점에 대응하는 MRA 영상 내의 복셀(제1 복셀)에 대한 제1 시간-강도 그래프를 산출한다. 사용자는 마우스나 키보드와 같은 사용자 인터페이스(140)를 사용하여 그 임의의 지점을 선택할 수 있다.
그리고, S12 단계에서는, 사용자가 S10 단계에서 얻어진 MRA 영상을 이용하여 관심 부위(예로써, 뇌)와 관련된 정맥의 임의의 지점을 선택하면, 마이크로프로세서(130)는 그 선택된 지점에 대응하는 MRA 영상 내의 복셀(제2 복셀)에 대한 제2 시간-강도 그래프를 산출한다. 사용자는 마우스나 키보드와 같은 사용자 인터페이스(140)를 사용하여 그 임의의 지점을 선택할 수 있다.
도 4(a)에는 제1 시간-강도 그래프의 예가 도시되어 있고, 도 4(b)에는 제2 시간-강도 그래프의 예가 도시되어 있다. 각 그래프에서 X축은 시간을 나타내고 Y축은 신호의 강도를 나타낸다. 그리고, 각 그래프의 X축에는 전술한 20개의 이미지 프레임들(F01-F20)에 대응되는 시점(T01-T20)이 표시되어 있다.
예로써, 제1 시간-강도 그래프에서 7번째 시점(T07)에 표시된 신호 강도는 선택된 동맥 지점에 대응하는 제1 복셀의 7번째 이미지 프레임(F07) 상에서의 신호 강도이다. 다른 예로써, 제2 시간-강도 그래프에서 11번째 시점(T11)에 표시된 신호 강도는 선택된 정맥 지점에 대응하는 제2 복셀의 11번째 이미지 프레임(F11) 상에서의 신호 강도이다. 제1 및 제2 시간-강도 그래프 각각에서 신호 강도는 시간에 따라 변화하는데, 이는 심장 박동에 따라 제1 복셀 및 제2 복셀에 대응하는 혈관 지점을 통과하는 혈류량이 변화하기 때문이다.
S20 단계에서, 제1 타겟 이미 프레임(동맥 피크 시점에 대응하는 이미지 프레임)은 제1 시간-강도 그래프에 기초하여 결정될 수 있고, 제2 타겟 이미 프레임(정맥 피크 시점에 대응하는 이미지 프레임)은 제2 시간-강도 그래프에 기초하여 결정될 수 있으며, 제3 타겟 이미지 프레임(동맥 피크 시점과 정맥 피크 시점 사이의 중간 시점에 대응하는 이미지 프레임)은 제1 및 제2 시간-강도 그래프에 기초하여 결정될 수 있다.
도 4(a)에서와 같이 제1 시간-강도 그래프 상에서는 9번째 시점(T9)에서 최대 강도이고 3번째 시점(T03)에서 최소 강도이고, 도 4(b)에서와 같이 제2 시간-강도 그래프 상에서는 13번째 시점(T13)에서 최대 강도이고 2번째 시점(T02)에서 최소 강도인 경우를 가정한다.
이러한 경우, 9번째 시점(T9)에 대응되는 9번째 이미지 프레임(F9)이 제1 타겟 이미지 프레임으로 결정되고, 13번째 시점(T13)에 대응하는 이미지 프레임(F13)이 제2 타겟 이미지 프레임으로 결정되며, 동맥 피크 시점(T9)과 정맥 피크 시점(T13) 사이의 중간 시점(T11)에 대응하는 이미지 프레임(F11)이 제3 타겟 이미지 프레임으로 결정될 수 있다.
S30 단계에서는 다수의 이미지 프레임들(F01-F20) 중에서 상기 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임에 대응하는 적어도 하나의 기준 이미지 프레임을 결정한다. 이때 적어도 하나의 기준 이미지 프레임은 다수의 이미지 프레임들(F01-F20) 중에서 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임을 제외한 나머지 이미지 프레임들 중에서 결정되는 것이 바람직하다.
전술한 S20 단계에서 복수의 타겟 이미지 프레임이 결정된 경우, 각각의 타겟 이미지 프레임에 대해 개별적인 기준 이미지 프레임이 결정될 수도 있고, 복수의 타겟 이미지 프레임에 공통되는 기준 이미지 프레임이 결정될 수도 있다.
예로써, S20 단계에서 전술한 제1 및 제2 시간-강도 그래프를 이용하여 전술한 제1, 제2 및 제3 타겟 이미지 프레임(F9, F13, F11)이 결정된 경우, S30 단계에서는 제1, 제2 및 제3 타겟 이미지 프레임(F9, F13, F11) 각각에 대해 개별적인 기준 이미지 프레임이 결정될 수도 있으며 제1, 제2 및 제3 타겟 이미지 프레임(F9, F13, F11)에 공통적인 기준 이미지 프레임이 결정될 수 도 있다.
예로써, 도 4(a)의 제1 시간-강도 그래프에서 최소 강도를 나타내는 3번째 시점(T03)에 대응하는 3번째 이미지 프레임(F03)이 제1 타겟 이미지 프레임(F9)에 대한 기준 이미지 프레임으로 결정될 수 있고, 도 4(b)의 제2 시간-강도 그래프에서 최소 강도를 나타내는 2번째 시점(T02)에 대응하는 2번째 이미지 프레임(F02)이 제2 타겟 이미지 프레임(F13)에 대한 기준 이미지 프레임으로 결정될 수 있으며, 제3 타겟 이미지 프레임(F11)에 대한 기준 이미지 프레임으로는 그 3번째 이미지 프레임(F03)과 그 2번째 이미지 프레임(F02) 중 어느 하나가 결정될 수 있다.
대안적으로, 공통의 기준 이미지 프레임이 적용되는 경우, 상기 3번째 이미지 프레임(F03)과 상기 2번째 이미지 프레임(F02) 중 어느 하나를 공통의 기준 이미지 프레임으로 결정할 수도 있다.
S30 단계를 전술한 제1 및 제2 시간-강도 그래프에 기초하여 수행하는 경우, S30 단계는 마이크로프로세서(130)에 의해 자동으로 수행될 수 있다.
S40 단계에서는 각각의 타겟 이미지 프레임의 데이터에서 대응하는 기준 이미지 프레임의 데이터를 차감하여 적어도 하나의 차감 데이터를 산출한다. S40 단계는 상기 시스템(100)의 마이크로프로세서(130)에 의해 수행될 수 있다.
전술한 바와 같이 각각의 이미지 프레임은 3차원 데이터이다. 다시 말해서 각각의 이미지 프레임은 3차원으로 배열된 수 많은 복셀의 집합에 해당한다. 따라서, S40 단계에서 얻어지는 차감 데이터도 역시 수 많은 복셀로 구성된 3차원 데이터이다.
예로써, S20 단계에서 전술한 제1, 제2 및 제3 타겟 이미지 프레임(F9, F13, F11)이 결정되고 S30 단계에서 각각의 타겟 이미지 프레임(F9, F13, F11)에 대응하는 기준 이미지 프레임이 결정된 경우, S40 단계에서는 각각의 타겟 이미지 프레임(F9, F13, F11)의 데이터에서 대응하는 기준 이미지 프레임의 데이터를 차감하여 3개의 차감 데이터(제1, 제2 및 제3 차감 데이터)가 얻어질 수 있다.
S50 단계에서는 S40 단계에서 각각의 차감 데이터에 기초하여 대상체의 관심 부위(예로써, 뇌)에 대한 적어도 하나의 횡단면 영상(추가 영상)을 얻는다.
S50 단계는 상기 시스템(100)의 마이크로프로세서(130)에 의해 수행될 수 있으며, S50 단계에서 얻어진 횡단면 영상은 상기 시스템(100)의 디스플레이부(150)를 통해 표시될 수 있다.
전술한 바와 같이, S40 단계에서 얻어진 차감 데이터도 역시 수 많은 복셀로 구성된 3차원 데이터이다. 따라서, S50 단계에서는 관심 부위에 대해 하나 이상의 횡단면 영상을 얻을 수 있다.
S50 단계에서 얻어진 횡단면 영상은 관심 부위의 관류 확인을 위해 특히 유용하게 활용될 수 있다. 여기서 관류 확인은 관심 부위에 모세 혈관들을 통해 혈액이 원활하게 공급되고 있는지를 확인하는 것을 의미한다. 바꿔 말하면, 관류 확인은 관심 부위에 불충분한 혈액 공급에 따른 괴사 후보 영역의 존재 여부를 확인하는 것이다.
도 5(a)에는 종래 기술에 따라 조영제 사용을 수반한 CT 촬영에 의해 얻어진 관류 영상들(perfusion images)의 예가 도시되어 있고, 도 5(b)에는 S50 단계에서 얻어지는 추가적인 횡단면 영상들의 예가 도시되어 있다. 도 5(a) 및 도 5(b)의 예들에서 관심 부위는 공통적으로 뇌이다.
보다 구체적으로, 도 5(a)에서 좌측, 중앙, 우측에 배치된 횡단면 영상은 각각 종래의 CT 촬영에 의해 얻어진 동맥-상(arterial phase) 관류 영상, 정맥-상(venous phase) 관류 영상, 모세혈관-상(capillary phase) 관류 영상이다.
한편, 도 5(b)에서 좌측, 중앙, 우측에 배치된 횡단면 영상들은 각각 S40 단계에서 얻어진 제1 차감 데이터, 제2 차감 데이터, 제3 차감 데이터로부터 각각 얻어진 것들로서, 앞서 설명한 바와 같이 제1, 제2 및 제3 차감 데이터는 제1 타겟 이미지 프레임(동맥 피크 시점에 대응), 제2 타겟 이미지 프레임(정맥 피크 시점에 대응) 및 제3 타겟 이미지 프레임(동맥 피크와 정맥 피크의 중간 시점에 대응)에 기초하여 각각 산출된 것이다.
도 5(a)에서 좌측의 동맥-상 관류 영상 및 우측의 모세혈관-상 관류 영상을 살펴보면, 우뇌 부위에 비해 좌뇌 부위가 상대적으로 어둡게 나타남을 볼 수 있으며, 이로부터 좌뇌 부위에 대한 혈액 공급이 원활하지 않음을 확인할 수 있다. 그리고, 도 5(a)에서 중앙의 정맥-상 관류 영상을 살펴보면, 좌뇌 부위에 특히 어두운 영역(A)이 나타남을 볼 수 있는데 이 영역(A)이 뇌경색 부위로 예상되는 영역이다.
도 5(b)에서 좌측의 횡단면 영상 및 우측의 횡단면 영상을 살펴보면, 마찬가지로 우뇌 부위에 비해 좌뇌 부위가 상대적으로 어둡게 나타남을 볼 수 있다. 따라서 도 5(b)의 좌측 및 우측 영상에 의해서도 마찬가지로, 좌뇌 부위에 대한 혈액 공급이 원활하지 않음을 확인할 수 있다. 그리고, 도 5(b)에서 중앙의 횡단면 영상을 살펴보면, 좌뇌 부위에 특히 어두운 영역(B)이 나타남을 볼 수 있다. 따라서 도 5(b)의 우측 영상에 의해서도 마찬가지로, 뇌경색 부위의 위치를 파악할 수 있다.
여기서, 본 발명을 적용하여 얻어진 도 5(b)의 영상들과 같은 추가 영상들은 관심 부위에 대한 관류 특성 파악에 충분히 활용 가능함을 알 수 있다.
따라서 본 발명에 의하면, 관심 부위에 대한 관류 특성을 파악하기 위해 별도의 조영제 투입을 수반하는 추가적인 촬영(예로써 CT 촬영)을 수행할 필요가 없게 된다.
따라서 뇌경색 등의 질병을 진단하는 과정이 보다 간단하고 저렴해질 수 있을 뿐만 아니라, 조영제 투입 횟수의 감소로 인해 조영제 투입에 따른 환자의 고통과 불편함 그리고 부작용을 크게 완화될 수 있다.
이상 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 당업계에서 통상의 지식을 가진 자라면 아래의 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (20)

  1. (S10) MRI 장비를 사용하여 대상체에 대한, 다수의 이미지 프레임으로 구성된 MRA 영상을 얻는 단계;
    (S20) 상기 이미지 프레임들 중에서 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임을 결정하는 단계;
    (S30) 상기 이미지 프레임들 중에서 상기 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임에 대응하는 적어도 하나의 기준 이미지 프레임을 결정하는 단계;
    (S40) 각각의 타겟 이미지 프레임의 데이터에서 대응하는 기준 이미지 프레임의 데이터를 차감하여 적어도 하나의 차감 데이터를 얻는 단계; 및
    (S50) 각각의 차감 데이터에 기초하여 상기 대상체의 관심 부위에 대한 적어도 하나의 횡단면 영상을 얻는 단계;를 포함하는,
    MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 단면 영상을 얻는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임은 동맥 피크 시점에 대응하는 제1 타겟 이미지 프레임, 정맥 피크 시점에 대응하는 제2 타겟 이미지 프레임, 및 상기 동맥 피크 시점과 상기 정맥 피크 시점 사이의 중간 시점에 대응하는 제3 타겟 이미지 프레임 중에서 적어도 하나를 포함하는,
    MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 단면 영상을 얻는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    (S11) 상기 대상체의 관심 부위와 관련된 동맥의 임의의 지점을 선택하고, 선택된 지점에 대응하는 상기 MRA 영상 내의 제1 복셀에 대한 제1 시간-강도 곡선을 얻는 단계; 및
    (S12) 상기 대상체의 관심 부위와 관련된 정맥의 임의의 지점을 선택하고, 선택된 지점에 대응하는 상기 MRA 영상 내의 제2 복셀에 대한 제2 시간-강도 곡선을 얻는 단계;를 더 포함하며,
    상기 제1 시간-강도 곡선에 기초하여 상기 제1 및 제3 타겟 이미지 프레임 중 적어도 하나가 결정되고,
    상기 제2 시간-강도 곡선에 기초하여 상기 제2 및 제3 타겟 이미지 프레임 중 적어도 하나가 결정되는,
    MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 단면 영상을 얻는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임이 상기 제1 타겟 이미지 프레임을 포함하는 경우, 상기 (S20) 단계에서, 상기 제1 시간-강도 곡선에서 최대 강도를 나타내는 동맥 피크 시점에 대응하는 이미지 프레임을 상기 제1 타겟 이미지 프레임으로 결정하는,
    MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 단면 영상을 얻는 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임이 상기 제2 타겟 이미지 프레임을 포함하는 경우, 상기 (S20) 단계에서, 상기 제2 시간-강도 곡선에서 최대 강도를 나타내는 정맥 피크 시점에 대응하는 이미지 프레임을 상기 제2 타겟 이미지 프레임으로 결정하는,
    MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 단면 영상을 얻는 방법.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임이 상기 제3 타겟 이미지 프레임을 포함하는 경우, 상기 (S20) 단계에서, 상기 제1 시간-강도 곡선에서 최대 강도를 나타내는 동맥 피크 시점과 상기 제2 시간-강도 곡선에서 최대 강도를 나타내는 정맥 피크 시점 사이의 중간 시점에 대응하는 이미지 프레임을 상기 제3 타겟 이미지 프레임으로 결정하는,
    MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 단면 영상을 얻는 방법.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 (S30) 단계에서, 상기 제1, 제2 및 제3 타겟 이미지 프레임을 제외한 나머지 이미지 프레임들 중 어느 하나가 상기 기준 이미지 프레임으로 결정되는,
    MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 단면 영상을 얻는 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 (S30) 단계에서, 상기 제1 시간-강도 곡선에서 최소 강도를 나타내는 이미지 프레임 또는 상기 제2 시간-강도 곡선에서 최소 강도를 나타내는 이미지 프레임이 상기 기준 이미지 프레임으로 결정되는,
    MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 단면 영상을 얻는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 (S10) 단계에서 상기 MRA 영상은 조영-증강(contrast-enhanced) 방식에 의해 얻어지는,
    MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 단면 영상을 얻는 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 관심 부위는 상기 대상체의 뇌(brain)인,
    MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 단면 영상을 얻는 방법.
  11. 다수의 이미지 프레임으로 구성된, 대상체에 대한 MRA 영상을 제공하는 MRI 장비; 및
    상기 이미지 프레임들 중에서 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임과 적어도 하나의 기준 이미지 프레임을 결정하고, 각각의 타겟 이미지 프레임의 데이터에서 대응하는 기준 이미지 프레임의 데이터를 차감하여 적어도 하나의 차감 데이터를 산출하며, 각각의 차감 데이터에 기초하여 상기 대상체의 관심 부위에 대한 적어도 하나의 횡단면 영상을 얻는 마이크로프로세서;를 포함하는,
    MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 추가 영상을 얻기 위한 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 마이크로프로세서에 의해 얻어진 상기 적어도 하나의 횡단면 영상을 표시하는 디스플레이부를 더 포함하는,
    MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 추가 영상을 얻기 위한 시스템.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임은 동맥 피크 시점에 대응하는 제1 타겟 이미지 프레임, 정맥 피크 시점에 대응하는 제2 타겟 이미지 프레임, 및 상기 동맥 피크 시점과 상기 정맥 피크 시점 사이의 중간 시점에 대응하는 제3 타겟 이미지 프레임 중에서 적어도 하나를 포함하는,
    MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 추가 영상을 얻기 위한 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 마이크로프로세서는, 상기 관심 부위와 관련된 동맥에서 선택된 임의의 지점에 대응하는 상기 MRA 영상 내의 제1 복셀에 대한 제1 시간-강도 그래프 및 상기 관심 부위와 관련된 정맥에서 선택된 임의의 지점에 대응하는 상기 MRA 영상 내의 제2 복셀에 대한 제2 시간-강도 그래프를 산출하고, 상기 제1 시간-강도 그래프에 기초하여 상기 제1 타겟 이미지 프레임을 결정하고, 상기 제2 시간-강도 그래프에 기초하여 상기 제2 타겟 이미지 프레임을 결정하며, 상기 제1 및 제2 시간-강도 그래프에 기초하여 상기 제3 타겟 이미지 프레임을 결정하는,
    MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 추가 영상을 얻기 위한 시스템.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임에 상기 제1 타겟 이미지 프레임이 포함된 경우,
    상기 마이크로프로세서는 상기 제1 시간-강도 곡선에서 최대 강도를 나타내는 동맥 피크 시점에 대응하는 이미지 프레임을 상기 제1 타겟 이미지 프레임으로 결정하는,
    MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 추가 영상을 얻기 위한 시스템.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임에 상기 제2 타겟 이미지 프레임이 포함된 경우,
    상기 마이크로프로세서는 상기 제2 시간-강도 곡선에서 최대 강도를 나타내는 정맥 피크 시점에 대응하는 이미지 프레임을 상기 제2 타겟 이미지 프레임으로 결정하는,
    MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 추가 영상을 얻기 위한 시스템.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 타겟 이미지 프레임에 상기 제3 타겟 이미지 프레임이 포함된 경우,
    상기 마이크로프로세서는 상기 제1 시간-강도 곡선에서 최대 강도를 나타내는 동맥 피크 시점과 상기 제2 시간-강도 곡선에서 최대 강도를 나타내는 정맥 피크 시점 사이의 중간 시점에 대응하는 이미지 프레임을 상기 제3 타겟 이미지 프레임으로 결정하는,
    MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 추가 영상을 얻기 위한 시스템.
  18. 제14항에 있어서,
    상기 마이크로프로세서는 상기 제1, 제2 및 제3 타겟 이미지 프레임을 제외한 나머지 이미지 프레임들 중 어느 하나를 상기 기준 이미지 프레임으로 결정하는,
    MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 추가 영상을 얻기 위한 시스템.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 마이크로프로세서는 상기 제1 시간-강도 곡선에서 최소 강도를 나타내는 이미지 프레임 또는 상기 제2 시간-강도 곡선에서 최소 강도를 나타내는 이미지 프레임을 상기 기준 이미지 프레임으로 결정하는,
    MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 추가 영상을 얻기 위한 시스템.
  20. 제11항에 있어서,
    상기 MRA 영상은 조영-증강(contrast-enhanced) 방식에 의해 얻어지는,
    MRA 영상을 이용하여 관류 확인용 추가 영상을 얻기 위한 시스템.
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