KR20130040502A

KR20130040502A - Ｅｐｉ 이미지 보정법 및 ｅｐｉ 이미지 보정 시스템

Info

Publication number: KR20130040502A
Application number: KR1020110105322A
Authority: KR
Inventors: 강대훈; 정준영; 김영보; 조장희
Original assignee: 가천의과학대학교 산학협력단
Priority date: 2011-10-14
Filing date: 2011-10-14
Publication date: 2013-04-24
Also published as: KR101330945B1

Abstract

변화하는 숙임각을 가지는 RF 펄스와, 경사자계 펄스를 타겟에 시간 연속적으로 인가하는 단계와, k-스페이스에서 시간 연속적으로 에코 트레인의 세그먼트를 획득하는 ciEPI를 실행하는 단계와, 에코 트레인을 수집하기 전 각 세그먼트의 네비게이터를 획득하고 네비게이터의 에너지 평균값을 이용하여 에코 트레인의 크기를 보정하는 단계 및, k-스페이스의 누락된 세그먼트를 평행 이미징법을 이용하여 복원하여 타겟의 EPI 이미지를 형성하는 단계를 포함하는 EPI 이미지 보정 방법이 개시된다.

Description

ＥＰＩ 이미지 보정법 및 ＥＰＩ 이미지 보정 시스템{EPI IMAGE CORRECTION METHOD AND EPI IMAGE CORRECTION SYSTEM THEREOF}

본 발명은 EPI 이미지 보정법과 이를 실행하는 EPI 이미지 보정 시스템 및 기록매체에 관한 것이다.

EPI(Echo Planar Imaging) 은 가장 효과적인 자기 공명 이미징(MRI; Magnetic Resonance Imaging) 기술 중 하나이다. EPI 기술이란 40 내지 100ms 시간 동안 단일의 자유 유도 감쇠 (FID;Free Induction Decay) 신호 중 MR 이미지를 수신할 수 있어 초고속 이미징 기술을 실현할 수 있다. EPI의 빠른 스캔 기술 덕분에 타겟의 움직임으로 인해 발생하는 결함이나 MRI 이미지의 문제들이 감소될 수 있다. 하지만, EPI 기술은 큰 필드 경사자계를 생성하고 대략 1kHz 정도의 비율로 스위칭을 하기 때문에 하드웨어 상 이미징 구현이 쉽지 않고, 타겟의 자기 자화율(magnetic susceptibility)의 영향을 받아 이미지의 심각한 왜곡이 발생하기 쉽다.

종래 EPI 기술로는 단일 TR(repetition time)에 단일 스캔을 실현하는 ss EPI(Single Shot Echo Planar Imaging) 기술이 있으나 짧은 스캔 시간에 비해 필드 불균일성으로 인한 이미지의 기하학적 왜곡(geometric distortion)이 쉽게 일어난다. 이를 개선하도록 단일 TR 동안 다중 스캔을 실현하는 인터리브드 멀티 샷(interleaved mutli shot) EPI 기술이 개발되었으나 상기 기술은 이미지의 기하학적 왜곡이 감소되는 대신 멀티 샷 스캔으로 인해 스캔 시간이 길어지는 단점이 있다.

본 발명은 상술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 창안된 것으로서, 스캔 시간을 감소시키도록 연속적인 스캔을 실현하는 ci(consecutive interleaved)EPI 기술과 시간 해상도(temporal resolution)의 향상을 위한 평행 이미징(parallel imaging) 기술을 함께 적용하고, 멀티 채널 코일을 장착한 MRI 장치에서 변화하는 숙임각(variable flip angle)을 가지는 RF 펄스와 진폭 보정을 실행함으로써 이미지 왜곡을 감소시켜 고해상도의 강건한 이미지를 얻을 수 있는 EPI 이미지 보정법을 제안한다.

또한, 상기 본 발명에 따른 EPI 이미지 보정법을 실현하는 EPI 이미지 보정 시스템 및 이를 기록한 기록매체를 제공하고자 한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 멀티 채널 코일을 포함하는 자기공명장치의 EPI 이미지 보정 방법으로서, k-스페이스를 구성하는 세그먼트의 총수와 감소 인자를 고려하여 설정된, 변화하는 숙임각을 가지는 RF 펄스와, 경사자계 펄스를 타겟에 시간 연속적으로 인가하는 단계; 상기 타겟에서 발생하는 에코 트레인을 상기 멀티 채널 코일로 수신한 다음, 상기 k-스페이스에서 시간 연속적으로 상기 에코 트레인의 세그먼트를 획득하는 ciEPI를 실행하는 단계; 상기 에코 트레인을 수집하기 전 각 세그먼트의 네비게이터를 획득하고 상기 네비게이터의 에너지 평균값을 이용하여 상기 에코 트레인의 크기를 보정하는 단계; 및 상기 k-스페이스의 누락된 세그먼트를 평행 이미징법을 이용하여 복원하여 상기 타겟의 EPI 이미지를 형성하는 단계;를 포함하는 EPI 이미지 보정 방법이 제공된다.

상기 숙임각(a_i)는 상기 k-스페이스를 구성하는 세그먼트의 총수가 n일 경우 i번째 세그먼트에 대해 수학식 1로 주어진다.

n>0, i=0, 1, 2, ..., n-1

상기 감소 인자는 상기 세그먼트의 총수의 약수이고, 상기 숙임각의 수는 상기 세그먼트의 총수를 상기 감소 인자로 나눈 몫의 수에 해당할 수 있다.

상기 감소 인자는 상기 세그먼트의 총수의 약수이고, 상기 숙임각은 제일 큰 각도부터 상기 세그먼트의 총수를 상기 감소 인자로 나눈 몫의 수만큼 선택할 수 있다.

상기 ciEPI를 실행하는 단계에서, 상기 세그먼트의 총수를 상기 감소 인자로 나눈 몫과 동일한 수의 세그먼트를 포함하는 세트를 정렬하고, 상기 세트의 수는 상기 감소 인자와 동일한 개수가 될 수 있다.

여기서, 상기 세그먼트를 불연속적으로 포함하는 적어도 두 개의 세트를 형성하고, 상기 k-스페이스에서 실질적 감소 인자를 이루도록 상기 세트의 세그먼트를 정렬하는 라인 조합을 실행할 수 있다.

상기 세트와 적어도 한 번 추가 획득되는 세트를 조합하여 참조 k-스페이스를 형성할 수 있다.

상기 에코 트레인의 크기를 보정하는 단계에서, 상기 네비게이터의 에너지 평균값(E_na)을 각 네비게이터의 에너지값(E_ni)으로 나누어 얻은 보정 계수(λ_i)를 수학식 2에 따라 각 세그먼트의 에코 트레인(K_i)에 적용하여 크기가 보정된 에코 트레인(K'i)을 획득할 수 있다.

상기 타겟의 EPI 이미지를 형성하는 단계에서, 상기 평행 이미징법은 상기 참조 k-스페이스를 이용하여 누락된 세그먼트를 복원할 수 있다.

상기 타겟의 EPI 이미지를 형성하는 단계에서, 상기 평행 이미징법은 GRAPPA(Generalized Auto-calibrating Partially Parallel Acquisitions) 기법 또는 SENSE(SENsitivity Encoding) 기법을 사용할 수 있다.

본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 타겟에 k-스페이스를 구성하는 세그먼트의 총수와 감소 인자를 고려하여 설정된, 변화하는 숙임각을 가지는 RF 펄스를 시간 연속적으로 인가하는 RF 펄스 생성기; 상기 타겟에 경사자계 펄스를 시간 연속적으로 인가하는 경사자계 펄스 증폭기; 상기 타겟으로부터 수신되는 에코 트레인과 네비게이터를 시간 연속적으로 수신하는 멀티 채널 코일; 상기 에코 트레인과 상기 네비게이터를 이용하여 ciEPI와 진폭 보정 및 평행 이미징을 포함한 EPI 보정법을 실행하고 상기 타겟의 이미지를 획득하는 프로세서; 및 상기 에코 트레인과 상기 네비게이터를 상기 멀티 채널 코일로부터 수신하여 상기 프로세서로 전달하는 수신기:를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 k-스페이스에서 상기 에코 트레인을 수집하기 전 각 세그먼트의 상기 네비게이터를 획득하고 상기 네비게이터의 에너지 평균값을 이용하여 상기 에코 트레인의 크기를 보정하며, 상기 k-스페이스의 누락된 세그먼트를 평행 이미징법을 이용하여 복원하여 상기 타겟의 EPI 이미지를 형성하는 EPI 이미지 보정 시스템을 제공할 수 있다.

본 발명의 또 다른 일 실시예에 따르면, 상기 EPI 이미지 보정법을 구현하는 프로그램이 기록된, 컴퓨터로 판독가능한 기록매체가 제공된다.

본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법과 이를 실행하는 EPI 이미지 보정 시스템 및 이를 기록한 기록매체는 이미지의 스캔 시간과 기하학적 왜곡을 감소시키고 SNR 을 향상시킴으로써, 해상도(resolution)가 보다 향상되고 물질의 흐름이나 타겟의 움직임에 강건한(robust) MRI 이미지를 얻을 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법에서 이용되는, RF 펄스와 경사자계 펄스를 보이는 PSD(Pulse Sequence Diagram)이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법에서 다양한 세그먼트를 가지는 2차원 k-스페이스를 보이는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법을 보이는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법에 적용되는 네비게이터와 에코 트레인 및 진폭을 보정하는 방법을 보이는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법에 사용되는 진폭 보정 알고리즘을 보이는 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법에 사용되는 평행 이미징을 위한 참조 k-스페이스를 구성하는 원리를 보이는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법의 각 단계를 보이는 플로우 차트이다
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법을 실현하는 EPI 이미지 보정 시스템을 개략적으로 보이는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법에 사용되는 GRAPPA의 커널의 일 예에 대한 모식도이다.

아래에서는 본 발명의 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법에서 이용되는, RF 펄스와 경사자계 펄스를 보이는 PSD(Pulse Sequence Diagram)이다.

PSD란 자기공명 데이터(MR data) 를 효과적으로 얻기 위하여, RF 펄스, 경사자계 펄스(X, Y, Z Gradient)의 크기 및 타이밍, 그리고 ADC(Analog Digital Converter)에서의 데이터 획득(ADC: data acquisition)의 타이밍을 순서대로 보인 다이어그램을 말한다.

도 1에 도시된 PSD는 RF 펄스와 경사자계 펄스에 의하여 푸리에 변환(Fourier Transform)한 데이터로 k-스페이스를 채우는 EPI 기술을 나타내고 있다.

도 1에서는 인터리브드 멀티 샷 EPI의 3 개의 세그먼트를 시간 연속적으로 실행하는 ciEPI(consecutive interleaved EPI)을 보인다. ciEPI 기술에서는 도 1에 도시된 RF 펄스와 경사자계 펄스를 세그먼트의 수에 따라 반복 실행하며, 시간 연속적인 데이터의 획득을 위해 세그먼트 사이의 시간 지연을 0에 가깝도록 설정한다. 이를 통하여 스캔 시간을 줄일 수 있다.

도 1을 참조하면, RF 펄스는 슬라이스 선택 펄스라고도 하며 타겟 중 하나의 평면에서의 주 자장(main magnetic field, B0)에 대하여 세차운동(procession)을 하는 양자(proton)들을 선택적으로 여기시킨다. 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법에서 이용되는 RF 펄스는 변화하는 숙임각(VFA)으로 타겟에 인가된다. VFA에 대해서는 후술한다.

Z 경사자계는 슬라이스 선택 경사자계라고도 하며 상기 RF 펄스와 함께 타겟의 스캔 위치를 결정하는데 이용된다. 위상 인코딩 경사자계(Y Gradient)와 리드 아웃(read out) 경사자계(X Gradient)는 Z 경사자계에 수직한 방향으로의 주어지며 자기 모멘텀 스핀의 공간적 분포를 분석하는데 사용된다. 최초 리드아웃 경사자계는 RF 펄스에 의해 여기된 자기공명신호의 스핀을 디페이즈(dephase)시킨다. 그 다음, 반대 극성의 리드 아웃 경사자계를 적용하는 리페이즈(rephase) 프로세스는 디페이즈된 스핀들의 위상을 일치시키는 상태(in-phase)를 유도함으로써 경사자계 에코를 발생시킨다.

상기 프로세스를 반복함으로써 타겟으로부터 수신되는 자기공명신호의 에코 트레인이 생성될 수 있다. 자기공명신호의 강도는 결과적으로 T2(spin-spin relaxation) 이완시간 또는 T2*(field inhomogeneity and magnetic susceptibility) 이완시간 효과로 인해 제로(0)으로 감쇠된다. T2와 T2*로 인한 자기공명신호의 손실은 데이터 획득 시간을 감소시킴으로써 최소화시킬 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법은 인터리브드 멀티 샷 EPI 기술에 기반하여 에코 트레인의 길이를 조절함으로써 T2* 감쇠로 인한 이미지의 필터링 효과를 최소화시킬 수 있다.

ADC(Analog Digital Converter)에서 수신되는 신호는 네비게이터와 k-스페이스를 채우는 에코 트레인으로 이루어지는데, 네비게이터는 직접 이미지를 구성하지 않지만 보통 아티팩트(artifacts)를 제거하는 진폭보정을 행하기 위해 이용된다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법에서 다양한 세그먼트를 가지는 2차원 k-스페이스를 보이는 도면이다. 3차원 k-스페이스의 경우 공간좌표에 해당하는 3차원 공간(x, y, z)를 푸리에 변환(FT: Fourier Transform)한 주파수 공간(kx, ky, kz)이 된다. k-스페이스를 푸리에 변환하여 스핀의 공간적인 분포, 즉 이미지를 얻는다. NRM 신호는 가해준 경사자계의 시간에 대한 적분값에 비례하여 k-스페이스를 움직인다.

도 2의 2차원 k-스페이스를 참조하면, (a)는 종래의 싱글 샷 EPI를 보이고 있으며 하나의 화살표 궤적(trajectory)이 지그재그하면서 k-스페이스가 채워지는 것을 보인다.

도 2의 (b) 내지(f)는 멀티 샷 EPI 기술을 나타내고 있으며, 차례대로 2, 3, 4, 6 및 8 개의 세그먼트로 k-스페이스가 채워지는 것을 보이고 있다. 멀티 샷 EPI 기술은 같은 패턴으로 RF 펄스와 경사자계 펄스를 타겟에 인가하는 시도를 여러 번 하여 하나의 k-스페이스를 채우는 기술이다.

도 2에서 각 세그먼트는 화살표 궤적으로 표현되고 있다. 몇 개의 세그먼트로 채워지는 k-스페이스를 선택할 지 여부는 스캔 시간, 이미지 획득 시간, SNR, 해상도 등의 인자를 고려하여 결정될 수 있다.

종래의 ssEPI 의 주 목적은 단일 RF 여기(excitation)를 사용하여 빠른 2D 이미징을 실현하는 것이다. 여기서 경사자계 펄스는 k-스페이스에서 kx, ky의 모든 점을 포함하도록 고안되어야 한다. 하지만 ssEPI는 에코 타임(TE; Echo Time)에 민감하고 아티팩트에 취약한 단점이 있다. 또한 자기 자화율 효과는 이미지를 심각하게 왜곡시키거나 자기공명신호의 손실을 초래하기 때문에 강자기장(예를 들어 5T 이상)에서는 ssEPI 기술을 실현하기가 어렵다.

ciEPI 기술에서는 도 1 및 도 2에 도시된 멀티 샷 EPI 기술을 시간 연속적으로 실행한다. 도 2에 도시된 바와 같이 완전한 k-스페이스의 일부를 포괄하는 여러 괘적을 사용하는 ciEPI 기술을 채용하고, ciEPI 기술을 보완하도록 평행 이미징법을 사용하여 나머지 궤적(세그먼트)을 추정하여 채움으로써 완전한 k-스페이스를 형성할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법을 보이는 도면이다. 도 3에 도시된 실시예에서는 4개의 멀티 채널 코일이 장착된 자기공명장치에서, k-스페이스의 세그먼트의 총수가 6이고 감소 인자를 2로 설정하는 경우 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법의 알고리즘을 보이고 있다.

먼저 주 자기장이 인가된 자기공명장치에서, k-스페이스의 세그먼트 총수(n)와 감소 인자(r)를 고려하여 변화하는 숙임각(a)을 설정하고 상기 숙임각(a)으로 RF 펄스를 조정하여 타겟에 인가한다. 일정한 숙임각을 가지는 RF 펄스로는 안정한 상태의 자기화(steady-state magnetization)에 도달할 수 없고 낮은 SNR을 나타내므로, 변화하는 숙임각(VFA)을 채용하여 연속적인 RF 펄스에서도 안정한 자화상태와 SNR을 최대화시킬 수 있다.

숙임각(ai)은 k-스페이스의 세그먼트 총수가 n 일 경우 i 번째 세그먼트에 대해 수학식 3로 주어진다.

n>0, i=1, 2, ...n-1

따라서 도 3에 도시된 바와 같이 n=6 인 경우 숙임각(FA)은 다음의 표와 같이 주어진다.

세그먼트 총수	1st FA	2nd FA	3rd FA	4th FA	5th FA	6th FA
6	24.1°	26.6°	30.0°	35.3°	45.0°	90.0°

변화하는 숙임각은 세그먼트의 총수와 세그먼트의 순서(i)에 따라 주어질 수 있는데, 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법에서는 변화하는 숙임각 중 감소 인자를 고려하여 일부 숙임각만 선택적으로 사용한다. 감소 인자(r)는 세그먼트 총수(n)의 약수이고, 선택되는 숙임각의 수는 세그먼트의 총수(n)를 감소 인자(r)로 나눈 몫(s)의 수에 해당한다. 따라서, 도 3에 도시된 예에서는 세그먼트의 총수 n=6이고 감소 인자 r=2로 설정하는 경우 RF 펄스에 적용되는 숙임각의 수는 몫(s)=6/2=3 이 된다.

여기에서는, 세 개의 숙임각으로 네번째 내지 여섯번째 숙임각 즉, 35.3°, 45.0°, 90.0°을 선택한다. 이는 SNR을 고려한 것으로, 숙임각(ai)은 제일 큰 각도부터 상기 세그먼트의 총수(n)를 상기 감소 인자(r)로 나눈 몫(s)의 수만큼 선택한다.

따라서, 세그먼트의 총수가 n=6 일 경우 감소 인자(r=1, 2, 3)에 따라 선택될 수 있는 숙임각은 다음의 표와 같다.

세그먼트 총수	1^st FA	2^nd FA	3^rd FA	4^th FA	5^th FA	6^th FA
6(r=1)	24.1°	26.6°	30.0°	35.3°	45.0°	90.0°
6(r=2)	35.3°	45.0°	90.0°
6(r=3)	45.0°	90.0°

도 3을 참조하면, 숙임각 35.3°가 적용된 RF 펄스로부터 획득되는 세그먼트의 k-스페이스는 자기 공명 장치에 네 개의 멀티채널코일이 장착된 경우 네 개의 멀티 채널 코일 각각에 따라 각각 I11, I12, I13, I14로 명명될 수 있다. 숙임각 45.0°가 적용된 RF 펄스로부터 획득되는 세그먼트의 k-스페이스는 네 개의 멀티 채널 코일 각각에 따라 각각 I21, I22, I23, I24로 주어질 수 있다. 숙임각 90.0°가 적용된 RF 펄스로부터 획득되는 세그먼트의 k-스페이스는 네 개의 멀티 채널 코일 각각에 따라 각각 I31, I32, I33, I34로 설정될 수 있다. k-스페이스의 스캔 방향은 도 3에 도시된 화살표 궤적과 같이 바텀 업 방향으로 아래에서 위로 진행한다.

일단 RF 펄스와 경사자계 펄스가 타겟에 인가되면, 상기 타겟에서 발생하는 에코 트레인을 멀티 채널 코일로 수신한 다음 k-스페이스에서 시간 연속적으로 각 숙임각에 해당하는 세그먼트를 획득하는 ciEPI를 실행한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법에서 ciEPI 기술은 평행 이미징기술을 함께 적용할 수 있도록 세트를 정렬한다. 상기 세트는 감소 인자(r)에 따라 몫(s)에 해당하는 수의 세그먼트를 포함하는 각 세트가 감소인자와 동일한 개수(r)로 마련된다. 각 세트에 포함되는 세그먼트는 나란히 형성된 괘적을 연속적으로 선택하지 않고 불연속적으로 선택한다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법의 k-스페이스에서 세그먼트의 세트 수는 2가 된다. 세그먼트의 스킴은 1, 3, 5 세그먼트를 포함하는 세트 1과 2, 4, 6 세그먼트를 포함하는 세트 2로 설정될 수 있다. 여기서, 각 세그먼트는 일정한 감소 인자를 이루도록 1, 3, 5 세그먼트 및 2, 4, 6 세그먼트와 같이 불연속적으로 선택된다.

따라서 도 3에서 숙임각(35.3°, 45.0°, 90.0°)이 적용되어 시간 연속적으로 먼저 획득된 세 개의 세그먼트는 세트 2의 2, 4, 6 세그먼트가 되고, 다시 참조를 위해 추가적으로 획득되는 세 개의 세그먼트는 세트 1의 1, 3, 5 세그먼트가 된다. 처음에는 세트 1 및 세트 2 중 중앙선(Gy=0)을 지나는 세그먼트를 포함하는 세트가 선택된다.

이렇게 각 세트가 마련되면 이를 k-스페이스에서 라인 조합을 실행하여 완전한 k-스페이스를 형성한다. 도 3에서, 멀티 채널 코일에서 수신된 에코 트레인의 각각은 처음 k-스페이스에서, 감소 인자가 6인 세그먼트로 3개의 k-스페이스가 별도로 구성되지만, 각각의 세그먼트를 가진 k-스페이스의 라인 조합을 통하면 결국 실질적으로 감소 인자가 2인 k-스페이스가 형성된다. 즉, 각 세트에 포함된 세그먼트는 불연속적으로 선택되고, 세트 간 라인 조합에 의해 k-스페이스의 세그먼트들이 정렬될 수 있으므로 실질적 감소 인자를 실현할 수 있다.

하지만 움직임과 관련된 아티팩트를 감소시키 위해 적용된, 변화하는 숙임각은 그 불완전성과 불균일한 자기장으로 인해 세그먼트 간 진폭 변형을 일으키고 고스트 아티팩트(ghost artifacts)를 발생시킨다. 따라서, 이를 해결하기 위해 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법에서는 자기공명신호의 진폭의 크기를 보정하는 단계를 실행한다. 이를 위해 에코 트레인을 획득하기 전 각 세그먼트의 네비게이터를 획득하고 상기 네비게이터의 에너지 평균값을 이용하여 상기 에코 트레인의 크기를 보정한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법에 적용되는 네비게이터와 에코 트레인 및 진폭을 보정하는 방법을 보이는 도면이다. 도 4의 (a)는 각 에코 트레인 전에 각 숙임각(35.3°, 45°, 90°)에 해당하는 세그먼트 별(1^st seg., 2^nd seg.,3^rd seg.)로 네비게이터를 수집하는 것을 보인다. 도 4의 (b)는 네비게이터의 에너지 평균값을 이용하여 보정 계수를 도출한 다음 이를 에코 트레인에 적용하여 진폭의 크기가 보정된 에코 트레인을 보인다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법에 사용되는 진폭 보정 알고리즘을 보이는 블록도이다.

도 5를 참조하면, i번째 세그먼트의 네비게이터(N_i)들이 가지는 에너지(E_ni)의 에너지 평균값(E_na)을 수학식 4를 이용하여 도출한다.

보정계수(λ_i)는 수학식 5의 값으로 주어진다.

상기 보정계수(λ_i)를 에코 트레인(Ki)에 적용하여 획득된 진폭의 크기가 보정된 에코 트레인(K'i)은 수학식 6와 같이 주어진다.

이와 같은 진폭 보정을 통해 이미지 앨리아싱이 감소되고 아티팩트가 현저히 줄어들 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법에 사용되는 평행 이미징을 위한 참조 k-스페이스를 구성하는 원리를 보이는 도면이다. 평행 이미징 기술은 ciEPI 기술의 긴 이미징 시간을 감소시키기 위해 도입된다.

도 6의 (a)는 세그먼트가 6이고 감소인자(r)이 1인 k-스페이스를 보이는 도면이다. 도 6의 (b) 및 (c)는 실질적 감소 인자(r)가 2인 경우, 3개의 실질적 세그먼트로 구성되는 두 타입의 세트를 가지는 k-스페이스의 예를 보인다.

도 6의 (a)와 (b)를 비교하면 도 6의 (b)에 누락 세그먼트(missing segment)가 생기는 것을 볼 수 있다. ciEPI 기술로 획득하는 k-스페이스가 도 6의 (b)가 되는 경우 누락 세그먼트 때문에 (b)의 k-스페이스로 만든 이미지에 앨리아싱이 생기게 된다. 평행 이미징법으로 누락 세그먼트를 추정하기 위하여 또는 이미지의 앨리아싱을 제거하기 위하여, (a)와 같은 참조 k-스페이스를 적어도 한번 수집해야 한다. 이를 위하여 적어도 한 번 추가적으로 (c)와 같은 k-스페이스를 얻고, 미리 획득한 (b)와 추가 획득하는 (c)를 조합하여 세그먼트가 연속 정렬되게 함으로써 (a)와 같은 감소 인자가 1인 참조 k-스페이스를 구성한다.

k-스페이스는 공간상의 조화(spatial harmonics)의 속성을 가지므로 일부 세그먼트의 데이터를 이용하여 누락된 다른 세그먼트의 데이터를 도출할 수 있다. 따라서 평행 이미징 기술로 데이터 획득을 위한 시간을 감소시키는 동시에 참조 k-스페이스를 통하여, 누락 세그먼트의 데이터를 추정하여 완전한 k-스페이스를 얻을 수 있다.

평행 이미지법 중 GRAPPA 기법을 사용하여, 누락된 데이터를 추정하는 방법은 다음과 같다. k-스페이스 상의 어떤 누락된 점의 값은, 실제로 얻어진 그 주변의 점들의 값을 선형 조합 (linear combination)하여 추정한다. 상기 k-스페이스는 위상 인코딩 방향으로 감소 인자를 갖기 때문에, 누락된 위상 인코딩 라인의 각 점을 추정하기 위하여, 해당 점의 위상 인코딩 방향의 점들과 리드아웃 방향의 점들의 값의 선형 조합을 사용한다.

상기 GRAPPA 기법에서는 위상 인코딩 방향으로 4개, 리드아웃 방향으로 5개의 직사각형 안에 포함되는 20개의 점들과 각각의 멀티 채널로부터 동시에 얻은 k-스페이스의 같은 위치에 있는 점들을 사용하였다. 도 3과 같이 멀티 채널이 4개이면 하나의 누락된 점을 추정하기 위하여 총 80개 (=4x5x4)의 획득된 점들의 선형 조합의 계산이 사용된다. 누락된 점과 이것을 추정하기 위한 점들 간의 관계를 GRAPPA 기법의 커널(kernel)이라 부르며, 커널의 크기는 성능, 데이터 프로세싱 시간 등에 영향을 미친다.

GRAPPA의 커널은 선형 조합으로 수학식 7과 같이 주어진다. Sj(x,y)는 j 번째 코일에서 얻은 k-스페이스의 (x,y)에 위치한 점의 값, R은 감소 인자, r은 누락된 데이터의 위치를 가리킨다. l은 코일, b는 위상 인코딩 방향으로 참조하는 점, h는 리드아웃 방향으로 참조하는 점을 가리킨다. ky 와 kx 는 k-스페이스에서 점과 다음 점 사이의 위상 인코딩 방향 또는 리드아웃 방향으로 최소 거리이다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법에서 이용되는 GRAPPA의 커널의 한 예에 대한 모식도이다. 도 9를 참조하면, 각 코일(coil 1, 2, 3)에서 획득된 라인(Acquired line)의 정보를 이용하여 ACS(auto-calibration signal)를 통하여 커널 또는 보간 네트(interpolation net)의 선형 계수를 추출하는 과정을 볼 수 있다. 상기 과정을 통해 얻어진 커널의 선형 계수를 이용하여 다른 부분의 누락선을 획득할 수 있다.

수학식 7에서 나타나는 선형 계수(Wj,r)는 GRAPPA 기법 중 선형 조합을 위한 선형 계수(coefficients)로서, 참조 k-스페이스를 통하여 구할 수 있다. 참조 k-스페이스는 위 단락에서 언급된 ACS의 역할을 할 것이다. 여기서, 미리 정해진 커널에 맞추어 참조 k-스페이스의 데이터들을 샘플로 사용하여 여러 개의 선형 방정식을 유도할 수 있다. 위의 예시와 같이, 하나의 누락된 점을 추정하기 위하여 80개의 점들이 필요한 상황이면, 선형 계수 역시 80개가 필요로 하게 된다. 참조 k-스페이스에서는 모든 점에 대한 값을 알고 있기 때문에, 미지수(선형 계수) 80개에 대한 방정식을 만들 수 있다. 참조 k-스페이스에서 최소 80개 이상의 데이터 샘플을 만들어 낼 수 있고, 유사 역행렬(pseudo inverse matrix)를 통하여 선형 방정식의 80개의 선형 계수를 최소 제곱법에 의하여 설정할 수 있다. 상기 선형 계수를 이용하여 누락된 점을 추정할 수 있다.

다시 도 3을 참조하면, 평행 이미징 기술을 이용하여 완전한 k-스페이스가 형성되고 이를 역푸리에변환(inverse Fourier Transform)을 이용하여 전환함으로써 원하는 타겟의 이미지를 획득할 수 있다. 여기서, 평행 이미징 기술로 k-스페이스 기반의 GRAPPA를 선택하고 있으나 이미지 기반의 SENSE(SENSitivity Encoding) 기법 등의 기술을 이용할 수 있다. 즉, 평행 이미징 기술은 특정한 기법에 한정되지 않으며 다양한 기술을 사용할 수 있음은 물론이다.

도 7은 상술한 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법의 각 단계를 보이는 플로우차트이다.

도 7을 참조하면, 멀티 채널 코일을 포함하는 자기공명장치의 EPI 이미지 보정 방법은 먼저, k-스페이스의 세그먼트 총수와 감소 인자를 고려하여 설정된 변화하는 숙임각을 가지는 RF 펄스와, 경사자계 펄스를 타겟에 인가한다(단계 101).

그리고, 상기 타겟에서 발생하는 에코 트레인을 상기 멀티 채널 코일로 수신한 다음, 상기 k-스페이스에서 시간 연속적으로 각 숙임각에 해당하는 세그먼트를 획득하는 ciEPI를 실행하는데(단계 103), 상기 k-스페이스에서 상기 에코 트레인을 수집하기 전, 각 세그먼트의 네비게이터를 획득한다(단계 102). 네비게이터는 위상 인코딩 경사자계의 적용없이 획득된다.

상기 네비게이터는 그 에너지 평균값을 이용하여 상기 에코 트레인의 크기를 보정할 수 있다(단계 103). 에코 트레인의 크기가 보정된 후 k-스페이스에 있어, 상기 감소 인자에 의해 감소된 수만큼의 누락된 세그먼트를 평행 이미징법을 이용하여 복원하여 완전한 k-스페이스를 형성한다(단계105). 상기 k-스페이스를 역푸리에 변환하면, 상기 타겟의 EPI 이미지를 획득할 수 있다(단계 107).

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법을 실현하는 EPI 이미지 보정 시스템을 개략적으로 보이는 도면이다.

도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법을 실현하는 EPI 이미지 보정 시스템(10)은 멀티 채널 코일(11)이 주 자기장이 인가되는 보어(12, bore)에 설치되고, 보어(12) 내부의 타겟(미도시)에 RF 펄스를 인가하는 RF 펄스 생성기(13)와 경사자계 펄스를 인가하는 경사자계 펄스 생성기(15)가 보어(12)에 연결된다. 또한, 타겟으로부터 방출되는 네비게이터 및 에코 트레인을 수신하는 수신기(17)와 상기 수신기(17)에 수집되는 신호를 아날로그디지털 변환하는 ADC(19)가 수신기(17)에 연결된다.

수신기(17)에 연결된 프로세서(21)는 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법을 실현하는 EPI 이미지 보정법을 실행한다. 여기서, EPI 이미지 보정법은 상술한 내용과 동일하므로 상세한 설명을 생략한다. 또한 프로세서(21)는 RF 펄스 생성기(13)에 변화하는 숙임각을 가지는 RF 펄스를 생성하도록 명령을 전달한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 이미지 보정법을 실현하는 EPI 이미지 보정 시스템은 짧은 스캔 시간과 이미징 시간, 높은 SNR을 달성할 수 있고 고 해상도의 이미지를 제공할 수 있다.

상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 구현될 수 있으므로 본 발명의 일 실시예에 따른 EPI 보정법을 구현하는 프로그램이 기록된, 컴퓨터로 판독가능한 기록매체를 제공할 수 있다.

상기 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체는 ROM(Read-Only Memory), 플로피 디스크, 하드 디스크, 자기 테이프 등의 마그네틱 저장매체, CD-ROM, DVD, 광테이터 저장장치 등의 광학식 판독매체 및 인터넷을 통한 전송과 같은 캐리어 웨이브와 같은 저장매체를 포함한다.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

11 멀티 채널 코일
12 보어
13 RF 펄스 생성기
15 경사자계 펄스 생성기
17 수신기
19 ADC

Claims

멀티 채널 코일을 포함하는 자기공명장치의 EPI 이미지 보정 방법으로서,
k-스페이스를 구성하는 세그먼트의 총수와 감소 인자를 고려하여 설정된, 변화하는 숙임각을 가지는 RF 펄스와, 경사자계 펄스를 타겟에 시간 연속적으로 인가하는 단계;
상기 타겟에서 발생하는 에코 트레인을 상기 멀티 채널 코일로 수신한 다음, 상기 k-스페이스에서 시간 연속적으로 상기 에코 트레인의 세그먼트를 획득하는 ciEPI를 실행하는 단계;
상기 에코 트레인을 수집하기 전 각 세그먼트의 네비게이터를 획득하고 상기 네비게이터의 에너지 평균값을 이용하여 상기 에코 트레인의 크기를 보정하는 단계; 및
상기 k-스페이스의 누락된 세그먼트를 평행 이미징법을 이용하여 복원하여 상기 타겟의 EPI 이미지를 형성하는 단계;
를 포함하는 EPI 이미지 보정 방법.
제1항에 있어서,
상기 숙임각(a_i)는 상기 k-스페이스를 구성하는 세그먼트의 총수가 n일 경우 i번째 세그먼트에 대해 수학식 8로 주어지는 EPI 이미지 보정 방법.
(수학식 8)

(n>0, i=0, 1, 2, ..., n-1)
제1항에 있어서,
상기 감소 인자는 상기 세그먼트의 총수의 약수이고, 상기 숙임각의 수는 상기 세그먼트의 총수를 상기 감소 인자로 나눈 몫의 수에 해당하는 EPI 이미지 보정법.
제1항에 있어서,
상기 감소 인자는 상기 세그먼트의 총수의 약수이고, 상기 숙임각은 제일 큰 각도부터 상기 세그먼트의 총수를 상기 감소 인자로 나눈 몫의 수만큼 선택하는 EPI 이미지 보정법.
제1항에 있어서,
상기 ciEPI를 실행하는 단계에서,
상기 세그먼트의 총수를 상기 감소 인자로 나눈 몫과 동일한 수의 세그먼트를 포함하는 세트를 정렬하고, 상기 세트의 수는 상기 감소 인자와 동일한 개수인 EPI 이미지 보정법.
제5항에 있어서,
상기 세그먼트를 불연속적으로 포함하는 적어도 두 개의 세트를 형성하고, 상기 k-스페이스에서 실질적 감소 인자를 이루도록 상기 세트의 세그먼트를 정렬하는 라인 조합을 실행하는 EPI 이미지 보정법.
제6항에 있어서,
상기 세트와 적어도 한 번 추가 획득되는 세트를 조합하여 참조 k-스페이스를 형성하는 EPI 이미지 보정법.
제1항에 있어서,
상기 에코 트레인의 크기를 보정하는 단계에서,
상기 네비게이터의 에너지 평균값(E_na)를 각 네비게이터의 에너지값(E_ni)으로 나누어 얻은 보정 계수(λ_i)를 수학식 9에 따라 각 세그먼트의 에코 트레인(K_i)에 적용하여 크기가 보정된 에코 트레인(K'i)을 획득하는 EPI 이미지 보정법.
(수학식 9)
제7항에 있어서,
상기 에코 트레인의 크기를 보정하는 단계에서,
상기 네비게이터의 에너지 평균값(E_na)를 각 네비게이터의 에너지값(E_ni)으로 나누어 얻은 보정 계수(λ_i)를 수학식 10에 따라 각 세그먼트의 에코 트레인(K_i)에 적용하여 크기가 보정된 에코 트레인(K'i)을 획득하는 EPI 이미지 보정법.
(수학식 10)
제9항에 있어서,
상기 타겟의 EPI 이미지를 형성하는 단계에서,
상기 평행 이미징법은 상기 참조 k-스페이스를 이용하여 누락된 세그먼트를 복원하는 EPI 이미지 보정방법.
제1항에 있어서,
상기 타겟의 EPI 이미지를 형성하는 단계에서,
상기 평행 이미징법은 GRAPPA 기법 또는 SENSE 기법인 EPI 이미지 보정방법.
타겟에 k-스페이스를 구성하는 세그먼트의 총수와 감소 인자를 고려하여 설정된, 변화하는 숙임각을 가지는 RF 펄스를 시간 연속적으로 인가하는 RF 펄스 생성기;
상기 타겟에 경사자계 펄스를 시간 연속적으로 인가하는 경사자계 펄스 증폭기;
상기 타겟으로부터 수신되는 에코 트레인과 네비게이터를 시간 연속적으로 수신하는 멀티 채널 코일;
상기 에코 트레인과 상기 네비게이터를 이용하여 ciEPI와 진폭 보정 및 평행 이미징을 포함한 EPI 보정법을 실행하고 상기 타겟의 이미지를 획득하는 프로세서; 및
상기 에코 트레인과 상기 네비게이터를 상기 멀티 채널 코일로부터 수신하여 상기 프로세서로 전달하는 수신기:를 포함하고,
상기 프로세서는, 상기 에코 트레인을 수집하기 전 각 세그먼트의 상기 네비게이터를 획득하고 상기 네비게이터의 에너지 평균값을 이용하여 상기 에코 트레인의 크기를 보정하며, 상기 k-스페이스의 누락된 세그먼트를 평행 이미징법을 이용하여 복원하여 상기 타겟의 EPI 이미지를 형성하는 EPI 이미지 보정 시스템.
제12항에 있어서,
상기 숙임각(a_i)는 상기 k-스페이스를 구성하는 세그먼트의 총수가 n일 경우 i번째 세그먼트에 대해 수학식 11로 주어지는 EPI 이미지 보정 시스템.
(수학식 11)

(n>0, i=0, 1, 2, ..., n-1)
제12항에 있어서,
상기 감소 인자는 상기 세그먼트의 총수의 약수이고, 상기 숙임각의 수는 상기 세그먼트의 총수를 상기 감소 인자로 나눈 몫의 수에 해당하는 EPI 이미지 보정 시스템.
제12항에 있어서,
상기 감소 인자는 상기 세그먼트의 총수의 약수이고, 상기 숙임각은 제일 큰 각도부터 상기 세그먼트의 총수를 상기 감소 인자로 나눈 몫의 수만큼 선택하는 EPI 이미지 보정 시스템.
제12항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 k-스페이스에서 상기 세그먼트의 총수를 상기 감소 인자로 나눈 몫과 동일한 수의 세그먼트를 포함하는 세트를 정렬하고, 상기 세트의 수는 상기 감소 인자와 동일한 개수인 EPI 이미지 보정 시스템.
제16항에 있어서,
상기 세그먼트를 불연속적으로 포함하는 적어도 두 개의 세트를 형성하고, 상기 k-스페이스에서 실질적 감소 인자를 이루도록 상기 세트의 세그먼트를 정렬하는 라인 조합을 실행하는 EPI 이미지 보정 시스템.
제17항에 있어서,
상기 세트와 적어도 한 번 추가 획득되는 세트를 조합하여 참조 k-스페이스를 형성하는 EPI 이미지 보정 시스템.
제12항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 네비게이터의 에너지 평균값(E_na)를 각 네비게이터 의 에너지값(E_ni)으로 나누어 얻은 보정 계수(λ_i)를 수학식 12에 따라 각 세그먼트의 에코 트레인(K_i)에 적용하여 크기가 보정된 에코 트레인(K'i)을 획득하는 EPI 이미지 보정 시스템.
(수학식 12)
제18항에 있어서,
상기 프로세서는, 상기 네비게이터의 에너지 평균값(E_na)를 각 네비게이터 의 에너지값(E_ni)으로 나누어 얻은 보정 계수(λ_i)를 수학식 13에 따라 각 세그먼트의 에코 트레인(K_i)에 적용하여 크기가 보정된 에코 트레인(K'i)을 획득하는 EPI 이미지 보정 시스템.
(수학식 13)
제20항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 평행 이미징법에서 상기 참조 k-스페이스를 이용하여 누락된 세그먼트를 복원하는 EPI 이미지 보정 시스템.
제12항에 있어서,
상기 평행 이미징법은 GRAPPA 기법 또는 SENSE 기법인 EPI 이미지 보정 시스템.
제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 따른 EPI 이미지 보정법을 구현하는 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독가능한 기록매체.