KR20130111445A

KR20130111445A - 자기 공명 시스템의 제어

Info

Publication number: KR20130111445A
Application number: KR1020130034435A
Authority: KR
Inventors: 디이터 리터
Original assignee: 지멘스 악티엔게젤샤프트
Priority date: 2012-03-30
Filing date: 2013-03-29
Publication date: 2013-10-10
Also published as: CN103364749A; DE102012205292B4; JP2013212382A; DE102012205292A1; CN103364749B; US20130257430A1; US9594137B2; JP6091965B2

Abstract

자기 공명 시스템(1)은 복수의 고주파 송신 채널들(S₁, ..., S_N)을 가지며, 상기 복수의 고주파 송신 채널들(S₁, ..., S_N)을 통해 HF 펄스 트레인들(b₁, ..., b_N)이 동작 동안 병렬로 방출되는, 상기 자기 공명 시스템(1)을 제어하기 위한 방법이 기술되며, 상기 방법에서, 공동(joint) 기준 펄스 트레인(b_R)은 상기 복수의 고주파 송신 채널들(S₁, ..., S_N)에 대해 특정되며, HF 펄스-최적화 방법(OV)에서, 송신 스케일링 인자(SF₁, ..., SF_N)는, 상기 기준 펄스 트레인(b_R)에 기초하여 상기 송신 채널들(S₁, ..., S_N)에 대해 상기 HF 펄스 트레인들(b₁, ..., b_N)을 계산하기 위해, 특정된 타겟 자화(m)를 고려함으로써 상기 고주파 송신 채널들(S₁, ..., S_N) 각각에 대해 결정된다. 상기 송신 스케일링 인자들(SF₁, ..., SF_N)의 계산 동안, 적어도 상기 HF 펄스-최적화 방법(OV)의 제 1 최적화 모드(OM₁)에서, 타겟 함수(f_Z)는 타겟 자화 차이(Δm)와 독립적으로 생성된다. 대신에 상기 타겟 자화 차이(Δm)는 경계 조건 함수(f_C)를 통해 상기 HF 펄스-최적화 방법(OV)에서 고려된다. 더욱이, 그에 따라 동작하는 펄스 최적화 디바이스(19) 및 이러한 펄스 최적화 디바이스(19)를 갖는 자기 공명 시스템(1)이 기술된다.

Description

자기 공명 시스템의 제어 {CONTROL OF A MAGNETIC RESONANCE SYSTEM}

본 발명은 복수의 고주파 송신 채널들을 갖는 자기 공명 시스템을 제어하기 위한 방법에 관한 것이며, 상기 복수의 고주파 송신 채널들을 통해 HF(고주파) 펄스 트레인들이 동작 동안 병렬로 방출되며, 공동(joint) 기준 펄스 트레인이 복수의 고주파 송신 채널들에 대해 특정되며, 송신 스케일링 인자는, 기준 펄스 트레인에 기초하여 송신 채널들에 대해 HF 펄스 트레인들을 계산하기 위해 고주파 송신 채널들 각각에 대해 특정된 타겟 자화를 고려함으로써 HF 펄스-최적화 방법에서 고주파 송신 채널들 각각에 대해 결정된다. 본 발명은 또한, 이러한 HF 펄스-최적화 방법의 프레임워크 내에서 개개의 고주파 송신 채널들에 대한 송신 스케일링 인자들을 결정하기 위한 펄스 최적화 디바이스, 및 이러한 펄스 최적화 디바이스를 갖는 자기 공명 시스템에 관한 것이다.

자기 공명 시스템 또는 자기 공명 토모그래피 시스템에서, 검사될 몸체는 통상적으로, 기본 필드 자석 시스템의 도움으로, 예로서 3 또는 7 테슬라의 비교적 높은 기본 필드 자기장(또한 "B₀ 필드"로 불림)에 노출된다. 부가하여, 그레디언트 시스템의 도움으로 자기장 그레디언트가 적용된다. 그 다음으로, 고주파 여기 신호들(HF 신호들)은 적합한 안테나 디바이스들에 의해 고주파 전송 시스템을 통해 방출되며, 이것은, 기본 자기장의 자기장 라인들에 관하여 대략 규정된 플립각으로 공간적으로 분해되도록 하기 위해, 이러한 고주파 필드에 의해 공명 여기된(resonantly excited) 특정 원자들의 핵 스핀을 틸팅하기 위해 의도된다. 이런 고주파 여기 또는 결과적인 플립각 분포는 이후에, 코어 자화 또는 짧게 "자화"로 또한 불릴 것이다. 핵 스핀의 이완에 따라, 적합한 수신 안테나를 통해 수신되고, 그 다음으로 추가로 프로세싱되는, 자기 공명 신호들(또한 "B₁ 필드"로 불림)로 알려진 고주파 신호들이 방사된다. 원하는 이미지 데이터는 결국, 이와 같이 포착된 미가공(raw) 데이터로부터 재구성될 수 있다. 핵 스핀 자화를 위한 고주파 신호들은 "전체 몸체 코일"(또한 "몸체 코일"로 불림)로 알려진 것에 의해 방출되거나, 또는 종종, 환자 또는 테스트 대상자(test person)에 적용되는 로컬 코일들을 이용하여 또한 방출된다. 전체 몸체 코일의 일반적인 구성은, 길이방향 축과 평행하게 이어지도록 하기 위해 그리고 검사 동안 환자가 놓이는 토모그래프의 환자 영역의 둘레에 배열되는 복수의 전송 로드(rod)들로 이루어지는 케이지 안테나(버드케이지 안테나)이다. 단부 측에서, 안테나 로드들은 각각 서로 환형으로(annularly) 용량성으로(capacitively) 접속된다.

이전에는 전체 몸체 안테나를 "CP 모드"(원형 극성화 모드(circularly polarized mode))에서 동작시키는 것이 통상적이었다. 이러한 목적을 위해, 단일의 시간적(temporal) HF 신호가 전송 안테나의 모든 컴포넌트들에, 예로서 케이지 안테나의 모든 전송 로드들에 주어진다. 동일한 진폭을 갖는 펄스들은 통상적으로, 전송 코일의 기하학적 형상(geometry)에 적응된 시프트와 함께 위상-오프셋된 개개의 컴포넌트들에 전달된다. 예를 들어, 16개의 로드들을 갖는 케이지 안테나의 경우에, 로드들은 각각, 22.5° 위상 시프트를 갖는 동일한 HF 매그니튜드 신호를 이용하여 스태거되는 방식으로 제어된다. 그 다음으로, 그 결과는 x/y 플레인에서, 즉 z 방향으로 이어지는 케이지 안테나의 길이방향 축에 수직으로 원형 극성화된 고주파 필드이다. 그 사이에, 복소수 송신 스케일링 인자에 의해, 진폭 및 위상 각각의 측면에서 개별적으로, 방출될 고주파 신호를, 즉 (본 발명의 프레임워크 내에서 "기준 펄스 트레인"으로 불리는) 고주파 펄스들의 인입(incoming) 시퀀스를 수정하는 것이 또한 가능해진다. 앞서와 같이 이와 관련하여, "CP 모드"에서 안테나를 동작시키는 것, 즉 모든 송신 채널들에 대해 동일하게 진폭을 선택하는 것, 및 전송 코일의 기하학적 형상에 적응된 위상 시프트를 단지 제공하는 것이 또한 여전히 가능하다. 더욱이, 검사될 대상에 따라, 고주파 필드가 x/y 플레인에서 원형보다는 타원형으로 극성화되는 "EP 모드"(타원 극성화 모드(elliptically polarized mode))로 알려진 것이 또한 종종 이용된다. 이용되는 모드의 선택은 통상적으로, 여기될 몸체의 영역의 형상에 따른다. 보다 원통형으로 대칭적인 대상들에 대해, 즉 예로서 머리의 구역에서 이미지들을 취할 때, CP 모드가 더 빈번하게 선택되며; 다른 한편으로, 흉부 또는 복부의 구역에서의 검사들의 경우에서와 같이, 보다 타원형 형상들에 대해, EP 모드가 선택되는 경향이 있다. EP 모드의 목적은 비-원형으로 대칭적인 몸체 형상에 의해 야기되는 B₁ 필드에서의 불균질성들을 보상하는 것이다.

그 사이에, 이러한 다중-채널 고주파 전송 시스템의 "B₁ 시밍(shimming)"으로 알려진 것을 수행하는 것이 또한 가능해진다. 여기서, 이전의 표준 CP 또는 EP 모드와 비교하여 특히 균질한 여기를 달성하는 것을 목표로, 환자-특정 조정에 기초하여, 개개의 송신 스케일링 인자들이 계산된다.

송신 스케일링 인자들을 계산하기 위해, 이론상으로 획득된 실제 자화(A·b)로부터 완벽하게 균질하게 원해지는 타겟 자화(m)의 매그니튜드 차이를 최소화하는 최적화기(optimizer)들이 이용된다:

여기서, A는, 특히 개개의 송신 채널들(안테나 로드들)의 공간적 전송 프로파일들 및 기존의 B₀ 필드 분포가 입력되는, 선형 복소수 방적식들의 시스템을 포함하는 설계 매트릭스로 알려진 것이다. 이러한 설계 매트릭스는 예를 들어, W. Grissom 등에 의한, "Spartial Domain Method for the Design of RF Pulses in Multicoil Parallel Excitation", Mag. Res. Med. 56, 620-629, 2006에 기술되어 있다. b(t)는, 병렬로 방출될 HF 곡선들의 벡터, b_C(t) = SF_C·b_R(t)이며, 여기서 SF_C는 채널(C = 1, ..., N)에 대한 복소수 스케일링 인자이다.

방정식(1)에 대한 솔루션, 즉 방정식(1)에서 규정된 "타겟 함수"의 최소치가 발견된다면, 결과적으로 원하는 스케일링 인자들(SF₁, SF₂, ..., SF_N)이 존재한다.

방정식(1)에서, 티코노프 규칙화(Tikhonov regularization)로 알려진 것(방정식(1)에서, 타겟 함수의 제 2 피가수(summand))은 통상적으로 타겟 함수의 확장으로서 이용되며, 이를 이용시, 작은 벡터들(b)에 대한 솔루션들이 바람직하며, 이는 최적으로 작은 고주파 진폭들을 포함한다. 고주파 전압이 출력 파워 제곱의 계산에 들어가기 때문에, 따라서 환자의 고주파 노출(HF 노출)은 B₁ 시밍에 따라 감소될 수 있다. HF 노출은 제한되어야 하는데, 그 이유는 과도한 HF 노출은 환자에게 해로울 수 있기 때문이다. 그러므로, 환자의 HF 노출은 먼저 통상적으로, 방출될 고주파 펄스들의 계획 동안 미리 계산되며, 고주파 펄스들은 특정 제한치에 도달하지 않도록 선택된다. 이와 관련하여, HF 노출은 이하에서, 그러한 도입된 HF 에너지가 아니라, HF 방사에 의해 유도되는 생리학적 노출을 의미하는 것으로 취해진다. HF 노출에 대한 일반적인 측정은 SAR 값(SAR = 전자파 인체 흡수율(Specific Absorption Rate))으로 알려진 것이며, 이는 특정 HF 펄스 파워로 인해 어떤 생물학적 노출이 환자에 작용하는지를 watts/kg 단위로 표시한다. IEC 표준에 따른 "제 1 레벨"에서 4 watts/kg의 표준화된 제한치가 예로서, 환자의 HF 노출 또는 글로벌 SAR에 대해 적용된다. 부가하여, 사전-계획과 별개로, 환자의 SAR 노출은 자기 공명 시스템 상의 적합한 안전 메커니즘들을 통해 검사 동안 지속적으로 모니터링되며, HF 노출이, 제공된 표준들을 초과하여 놓인다면, 측정은 변경되거나 또는 중단된다. 그러나, 미리 최적으로 정확하게 계획하는 것은 측정의 종료를 회피하기 위한 방편인데, 그 이유는 상기 측정의 종료는 새로운 측정 필요성을 만들 것이기 때문이다.

방정식(1)에서 인자(β)는 자유 파라미터(티코노프 파라미터로 알려진 것)이며, 상기 자유 파라미터의 설정으로 인해, 최적의 균질성과 최적으로 낮은 HF 노출 사이의 솔루션-발견 동안 선택이 이루어질 수 있다.

그 사이에, HF 노출은 국부적으로 크게 변화할 수 있다는 것이 알려지게 된다. 이는, B₁ 시밍 때문에, 고주파 펄스들이 개개의 채널들 상에서 상이한 진폭 및 위상으로 방출되며, 이들 펄스들의 오버레잉(overlaying), 즉 검사될 대상에서 위치마다 상이한, 상호 소거 또는 증폭은 더 이상 사소하지 않다는 사실로 인한 것이다. 그러므로, 다른 구역들에서보다 HF 노출이 국부적으로 상당히 더 높은 몇몇 영역들이 존재한다.

보다 새로운 방법들에서, 그러므로, 특히, 규정된 "가상 관측점들(virtual observation points)"(VOP들)에서의 HF 노출이 이론상으로 계산되는 타겟 함수에서, 로컬 HF 노출로 알려진 것이 모니터링된다. 이와 관련하여, 로컬 HF 노출은, 하나의 위치에서 또는 특정 볼륨 유닛에서 발생하는 HF 진폭이 아니라, 그로부터 비롯되는 에너지 노출 또는 예로서, 특정 로컬 볼륨 내의, 예로서 VOP들에서의 SAR 값 또는 SED 값(SED = 특정 에너지 도스(Specific Energy Dose))의 형태의, HF 방사에 의해 유도된 생리학적 노출을 의미하는 것으로 취해진다. 타겟 함수에서 이용되는 HF 로컬 노출 값은, 예로서 하나 또는 그보다 많은 수의 로컬 SAR 값들 또는 SED 값들에 기초할 수 있다. 이는 예로서, 적합한 타겟 함수에 의한 고주파 펄스(b_C(t))의 자유 개별 결정에 대해, DE 10 2010 015 044 A1에 기술되며, 이러한 VOP들(또한 거기에서 "핫 스팟들(hot spots)"로 불림)의 계산과 관련하여 이하에서 DE 10 2010 015 044 A1에 대한 참조가 이루어질 수 있다.

방정식(1)에 따른 타겟 함수가, 티코노프 규칙화에서 로컬 HF 노출의 모니터링과 관련하여 이용된다면, 파라미터(β)를 조정할 때, HF 노출의 근사화된 질적인 예측도 가능하지 않고 이미지 품질, 즉 타겟 자화로부터의 실제 자화에 있어서의 예상된 차이도 가능하지 않다, 하지만 최적화 동안, 보다 큰 가중치가, 감소된 HF 노출에 두어지는지 이미지 품질에 두어지는지는 가능하다.

그러므로, 본 발명의 목적은 대안적인 제어 방법 및 적합한 펄스 최적화 디바이스를 제공하는 것이며, 이를 이용하여, HF 노출 및/또는 이미지 품질의 개선된 예측을 허용하는 B₁ 시밍이 가능하다.

이러한 목적은 청구항 제1항에 청구된 바와 같은 방법에 의해 그리고 청구항 제10항에 청구된 바와 같은 펄스 최적화 디바이스에 의해 달성된다.

서두에 기술된 바와 같이, 복수의, 원칙적으로 독립적으로 제어가능한 고주파 송신 채널들을 포함하는 자기 공명 시스템을 제어하기 위한 본 발명의 방법에서 ― 상기 고주파 송신 채널들을 통해 병렬 HF 펄스 트레인들이 동작 동안 방출됨 ―, 공동 기준 펄스 트레인은 일반적으로 복수의 고주파 송신 채널들에 대해, 바람직하게는 모든 고주파 송신 채널들에 대해 특정된다. 더욱이, HF 펄스-최적화 방법에서, 예를 들어, 상술된 바와 같이, 관련된 고주파 송신 채널에 대해 기준 펄스 트레인을 이용하여/기준 펄스 트레인에 의해 스케일링하기 위해 또는 곱하기 위해, 기준 펄스 트레인에 기초하여 송신 채널들에 대해 HF 펄스 트레인들을 계산하기 위해 고주파 송신 채널들 각각에 대해 특정된 타겟 자화를 고려함으로써, 개개의 복소수 송신 스케일링 인자가 결정된다.

그러나, 본 발명에 따르면, 적어도 제 1 최적화 모드에서, 타겟 함수는, 송신 스케일링 인자들의 계산 동안 타겟 자화 차이와 독립적으로 HF 펄스-최적화 방법에서 생성된다. 타겟 자화 차이는 다시, 방정식(1)에 따른 통상의 타겟 함수의 제 1 항에 대응하는, 타겟 자화로부터의 최적화 동안 결정된 고주파 펄스들과, 이론적으로 획득된 실제 자화에서의 차이의 측정이다. 다시 말해, 여기서 수반되는 것은, 얼마나 용이하게 타겟 자화 차이가 획득될 수 있는지를 서술하는 이미지 품질 조건이다.

대신에 이러한 타겟 자화 차이는 HF 펄스-최적화 방법에서 경계 조건 함수(boundary condition function)를 통해 고려된다.

제 1 최적화 모드에서, 예로서, 타겟 함수는 바람직하게 HF 노출에 단독으로 의존하는 방식으로 구성될 수 있다. 그 예들은 도면들의 도움으로 이후에 기술될 것이다. 다시 말해, 이미지 품질 조건 및 HF 노출 조건은 바람직하게 적어도 이러한 제 1 동작 모드에서 완전히 분리된다.

이후에 예시되는 바와 같이 놀랍게도, 먼저 비교적 정확하게 예측가능한 이미지 품질이 이러한 방식으로 달성될 수 있으며, 동시에 HF 노출을 상당히 감소시키는 것이 가능하다는 것을 알게 되었다.

이러한 목적을 위해 단지, 타겟 함수 및 경계 조건 함수가 적합한 방식으로 셋업되는 것이 필요하며, 그리고 경계 조건 함수들을 또한 고려할 수 있는 "해결자(solver)"로 알려진 것, 즉 타겟 함수를 해결하기 위한 최적화 프로그램이 이용되는 것이 필요하다. 그러나, 이러한 종류의 "제약된 해결자들(constrained solvers)"로 알려진 것들은 당업자에게 알려져 있다. 이러한 제약된 해결자를 갖는 적합한 프로그램 모듈은 예로서, 미국, 나티크의, The Mathworks Inc.로부터의 매스웍 최적화 툴박스(Mathwork Optimization Toolbox)로부터의 "fmincon" 최적화기에 속하는 내점 서브알고리즘(Interior-Point Subalgorithm)이다. 그러나, 기본적으로 임의의 다른 제약된 해결자가 또한 이용될 수 있다.

그러므로, 복수의 고주파 송신 채널들을 포함하는 자기 공명 시스템을 위한 적합한 펄스 최적화 디바이스는, 적어도 제 1 최적화 모드에서, 타겟 자화 차이와 독립적으로 HF 펄스-최적화 방법에서 타겟 함수를 생성하도록, 그리고 대신에, HF 펄스-최적화 방법에서 경계 조건 함수를 통해 타겟 자화 차이를 고려하도록 구성되어야 한다.

그러므로, 복수의 고주파 송신 채널들 및 예로서, 그레디언트 시스템, 기본 필드 자석들 등과 같은 다른 통상의 시스템 컴포넌트들 및 원하는 측정을 수행하기 위해 고주파 송신 채널들을 통해 HF 펄스 트레인들을 병렬로 방출하도록 설계된 제어기에 부가하여, 본 발명의 자기 공명 시스템은 본 발명의 펄스 최적화 디바이스를 또한 포함한다.

펄스 최적화 디바이스는 특히, 자기 공명 시스템의 제어기의 부분일 수 있다. 그러나 기본적으로, 펄스 최적화 디바이스는 컴퓨터-집중(intensive) 프로세스들을 아웃소싱하기 위해, 예를 들어 네트워크를 통해 제어기에 접속된 외부 컴퓨터, 예로서 오퍼레이터 단말기 또는 다른 컴퓨터에 또한 위치될 수 있다.

바람직하게, 적어도 펄스 최적화 디바이스의 대부분은 소프트웨어의 형태로 구성된다. 그러므로, 본 발명은 또한, 프로그램이 제어기 및/또는 펄스 최적화 디바이스에서 실행된다면, 본 발명의 방법의 모든 단계들을 실행하기 위해 프로그램 코드 부분들을 갖는, 제어기 및/또는 펄스 최적화 디바이스의 메모리 내로 직접적으로 로딩될 수 있는 컴퓨터 프로그램을 포함한다. 이러한 소프트웨어 구현은, 심지어, B₁ 시밍을 위해 또는 송신 스케일링 인자들을 결정하기 위해 이용되었던 이전의 디바이스들, 예로서, 기존의 자기 공명 시스템들의 제어기들이, B₁ 시밍을 독창적으로 수행하도록 프로그램의 구현을 통해 적합하게 수정될 수 있다는 이점을 갖는다.

종속 청구항들 및 아래의 설명은 본 발명의 특히 유리한 전개들 및 실시예들을 포함하며, 특히 하나의 카테고리의 청구항들은 또한 상이한 청구항들 카테고리의 종속 청구항들과 유사하게 전개될 수 있다.

펄스 최적화 디바이스는 바람직하게, 상기 펄스 최적화 디바이스가 또한 제 2 최적화 모드에서 동작할 수 있는 방식으로 구성된다. HF 펄스-최적화 방법의 이러한 제 2 최적화 모드에서, 타겟 함수는 통상적으로, 상기 타겟 함수가 타겟 자화 차이를 포함하는 방식으로 생성된다. 그러나 이제, 타겟 함수는 검사될 대상의 HF 노출 값을 포함하지 않으며, 대신에 HF 노출 값은 경계 조건 함수를 통해 고려된다는 것이 보장된다. 그러므로 바람직하게, 이러한 제 2 최적화 모드에서 또한, 타겟 자화 차이 및 HF 노출 조건은 상이한 함수들로 완전히 분리된다는 것이 보장된다.

이러한 목적을 위해, 최적화 모드 표시자는 특히 바람직하게, HF 펄스-최적화 방법의 시작 전에 또는 시작시에 포착되고, 그에 기초하여, 그 다음으로 HF 펄스-최적화 방법은 제 1 최적화 모드 또는 제 2 최적화 모드에 따라 수행된다. 이러한 최적화 모드 표시자는, 예로서, 자기 공명 시스템의 제어기 또는 펄스 최적화 디바이스의 적합한 인터페이스를 통해 포착될 수 있다. 상기 적합한 인터페이스는 특히 사용자 인터페이스일 수 있으며, 오퍼레이터는 상기 사용자 인터페이스를 통해 최적화 모드 표시자를 명시할 수 있다. 대안적으로, 수행될 측정에 대한 다른 파라미터들의 대부분을 또한 포함하고, 측정의 과정 동안 점차 자동적으로 프로세싱되는 제어 프로토콜에 의해, 최적화 모드 표시자가 특정되는 것이 또한 가능하다.

예를 들어, DE 10 2010 015 044 A1에 기술된 바와 같이, 경계 조건 함수 또는 타겟 함수에서 고려되는 HF 노출 값은 바람직하게, 특정 위치에 국부적으로 존재하는 고주파 노출이 고려되는 HF 로컬 노출 값일 수 있다. 그러나 이는, 예로서 환자의 몸체의 전체에 걸쳐 평균된 글로벌 HF 노출 값, 또는 대신에 경계 조건 함수 또는 타겟 함수에서 HF 펄스-최적화 방법에 이용되는 글로벌 노출 값 및 HF 로컬 노출 값 양측 모두를 고려하는 조합된 HF 노출 값을 배제하지 않는다.

경계 조건 함수는 바람직하게, 상기 경계 조건 함수가, 상대적 기준 파라미터 값으로부터의 특정 파라미터의 파라미터 값에 있어서의 허용가능 차이를 규정하도록 선택된다.

0의 차이가 특정될 수 있다, 즉 경계 조건 함수에서 특정된 상대적 기준 파라미터 값은 정확하게 고수되어야 한다. 그러나, 예로서, 경계 조건 함수에서 모니터링된 파라미터의, 최적화 방법에서 획득된 파라미터 값은 항상 기준 파라미터 값 미만에 놓여야 하는 등의, 특정화(specification)가 또한 가능하다.

예로서, 타겟 자화 차이가 경계 조건 함수에서 고려되는 제 1 최적화 모드에서, 파라미터 값은 현재 타겟 자화 차이이다. 이러한 경우에, 그 다음으로, 상대적 기준 타겟 자화 차이로부터의 타겟 자화 차이에 있어서의 최대 차이가 규정된다.

대조적으로, 고주파 노출 값이 경계 조건 함수에서 고려되어야 하는 제 2 최적화 모드에서, 상대적 기준 HF 노출 값으로부터 HF 노출 값의 최대 차이가 규정된다.

이와 관련하여, 상대적 기준 파라미터 값, 즉 상대적 기준 타겟 자화 차이 또는 상대적 기준 HF 노출 값은 예로서, 자기 공명 시스템의 상이한 동작 모드에 기초할 수 있는 값을 의미하는 것으로 취해진다. 이는 이러한 점에 있어서 편리한데, 그 이유는 B₁ 시밍의 프레임워크 내에서 단지 스케일링 인자들만이 결정되며, 이는 실제 타겟 자화, 그리고 특히 HF 노출을 [표시하지만], 기준 펄스 트레인에 여전히 의존적이고, 이는 B₁ 시밍에서 변화될 수 없기 때문이다. 그러므로, 기준 파라미터 값은 바람직하게, 기본 여기 모드에서 획득될 수 있는 관련 파라미터의 파라미터 값에 기초하여 규정된다. 이와 관련하여, "기본 여기 모드"는 B₁ 시밍 없는 이전의 프로시저에 후속하는 관련 검사를 위해 각각 이용되는 표준 모드, 즉 예로서 머리의 검사의 경우에는 CP 모드 그리고 복부 검사의 경우에는 EP 모드를 의미하는 것으로 취해진다. 다시 말해, 그러므로 여기서 비교는 항상, 비록 관련 검사를 위한 기본 여기 모드에 대응하는 송신 스케일링 인자들을 이용할지라도, 동일한 기준 펄스 트레인에 기초하는 송신 채널들 상에서 고주파 펄스 트레인들을 이용하여 획득가능할 값들을 이용하여 이루어진다.

이러한 목적을 위해, 관계 값(relational value)은 바람직하게, HF 펄스-최적화 방법의 시작 전에 또는 시작시에 포착되고, 그에 기초하여, 그 다음으로 기준 파라미터 값이, 기본 여기 모드에서 획득될 수 있는 관련 파라미터의 파라미터 값과 관련하여 규정된다. 이러한 관계 값은 예로서, 어떤 비율로 특정 상대적 기준 파라미터 값이 획득되어야 하는지를 결정하기 위해, 인자 또는 상세하게는 퍼센트일 수 있다. 그러므로, 예를 들어 경계 조건의 도움으로 관계 값에 의해, 그렇지 않으면 CP 모드에서 수행될 머리 영역의 측정의 경우에, B₁ 시밍은, 타겟 자화가 적어도 CP 모드와 동일한 범위로 달성되는 방식으로 발생되어야 한다는 것이 특정될 수 있다.

마찬가지로, 예로서 제 2 최적화 모드에서, HF 노출은 통상의 CP 모드에서 보다 예로서, 40% 더 낮아야 하며, 이는 경계 조건 함수에 의해 제어되고, 게다가 이미지 품질에 관하여 최적화가 발생한다는 것이 확립될 수 있다.

본 발명의 방법은 이미, 오늘날 병원들에 이미 존재하는 시스템들 중 많은 시스템들에서 흔히 있듯이, 예로서 버드케이지 안테나가, 서로 90°로 위치된 단지 2개의 공급 포인트들만을 갖는 단순한 2-채널 시스템들에 적용될 때 상당한 세기들을 갖는다는 것이 확인되었다. 그러므로, 본 발명에 따라 제안된 가벼운(minor) 수정들은, 심지어 이러한 종류의 시스템들에서도 상당한 개선들이 이미 달성될 수 있다는 것을 의미한다. 그러나, 송신 채널들의 수는 본 발명에 의해 한정되지 않는다.

본 발명은 첨부 도면들을 참조하여 그리고 예시 실시예들의 도움으로 아래에서 더욱 상세하게 다시 기술될 것이다.

도 1은 본 발명의 자기 공명 시스템의 예시 실시예의 개략도를 도시한다.
도 2는 B₁ 시밍을 명확하게 하는 도면을 도시한다.
도 3은 본 발명의 방법의 예시 실시예에 따른 하나의 가능한 시퀀스에 대한 흐름도를 도시한다.
도 4는 제 1 최적화 모드에서 본 발명의 HF 펄스-최적화 방법의 도움으로 획득된 상대적 타겟 자화 차이들 및 상대적 HF 노출 값들을 갖는 테이블을 도시한다.
도 5는 제 2 최적화 모드에서 본 발명의 HF 펄스-최적화 방법의 도움으로 획득된 상대적 타겟 자화 차이들 및 상대적 HF 노출 값들을 갖는 테이블을 도시한다.

도 1은 본 발명의 자기 공명 유닛(1) 또는 자기 공명 시스템을 개략적으로 도식적으로 도시한다. 상기 자기 공명 유닛(1) 또는 자기 공명 시스템은 먼저, 그 내부에 위치되는 검사 공간(8) 또는 환자 터널(8)을 갖는 실제 자기 공명 스캐너(2)를 포함한다. 검사 테이블(7)은 이러한 환자 터널(8) 내로 이동될 수 있어서, 검사 동안, 상기 검사 테이블(7) 위에 놓여 있는 환자(O) 또는 테스트 대상자는 자기 공명 스캐너(2) 내부에 배열된 고주파 시스템 및 자석 시스템과 관련하여 자기 공명 스캐너(2) 내부의 특정 위치에 위치될 수 있고 및/또는 측정 동안 상이한 위치들 사이에서 또한 이동될 수 있다.

자기 공명 스캐너(2)의 기본적인 컴포넌트들은 기본 필드 자석(3), 임의의 원하는 자기장 그레디언트들을 x, y, 및 z 방향들로 적용하기 위해 자기장 그레디언트 코일들을 갖는 그레디언트 시스템(4), 및 전체 몸체 고주파 코일(5)이다. 검사될 대상(O) 내에 도입되는 자기 공명 신호들은 전체 몸체 코일(5)을 통해 수신될 수 있으며, 일반적으로 상기 전체 몸체 코일(5)을 이용하여, 자기 공명 신호들을 도입하기 위해 고주파 신호들이 또한 방출된다. 그러나, 이러한 신호들은 통상적으로 예로서, 검사될 대상(O) 위 또는 아래에 놓인 로컬 코일들(6)에 의해 수신된다. 이러한 컴포넌트들 모두는 기본적으로 당업자에게 알려져 있으며, 그러므로 도 1에 단지 개략적으로 도식적으로만 도시된다.

본 명세서에서 전체 몸체 고주파 코일(5)은 버드케이지 안테나로 알려진 것의 형태로 구성되며, 다수(N)의 개개의 안테나 로드들을 포함하며, 상기 다수(N)의 개개의 안테나 로드들은 환자 터널(8)에 평행하게 이어지고, 균일하게 분포되도록 환자 터널(8) 둘레의 원주 상에 배열된다. 단부 측에서, 개개의 안테나 로드들은 각각 용량성으로 환형으로 접속된다.

본 명세서에서 안테나 로드들은 제어기(10)에 의해 개개의 송신 채널들(S₁, ..., S_N)로서 개별적으로 제어될 수 있다. 상기 제어기(10)는 많은 수의 개개의 컴퓨터들 ― 선택적으로, 또한 공간적으로 분리되고 적합한 케이블들 등에 의해 서로 접속됨 ― 로 또한 이루어질 수 있는 제어 컴퓨터일 수 있다. 이러한 제어기(10)는 단말기 인터페이스(17)에 의해 단말기(20)에 접속되며, 상기 단말기 인터페이스(17)를 통해 사용자가 전체 시스템(1)을 제어할 수 있다. 본 경우에서, 컴퓨터로서, 이러한 단말기(20)는 키보드, 하나 또는 둘 이상의 스크린(들), 및 예로서 마우스 등과 같은 추가의 입력 디바이스들을 구비하여서, 그래픽적 사용자 인터페이스가 오퍼레이터에게 이용가능하다.

제어기(10)는 특히, 그레디언트 제어 유닛(11)을 포함하며, 상기 그레디언트 제어 유닛(11)은 차례로 복수의 서브-컴포넌트들로 이루어질 수 있다. 개개의 그레디언트 코일들은 이러한 그레디언트 제어 유닛(11)을 통해 제어 신호들(SG_x, SG_y, SG_z)에 의해 활성화된다. 이들은, 측정 동안, 정확하게 제공된 시간적 위치들에 위치되고 정확하게 특정된 시간적 코스를 갖는 그레디언트 펄스들이다.

제어기(10)는 또한 고주파 트랜시버 유닛(12)을 포함한다. 각각의 경우에서, 개개의 송신 채널들(S₁, ..., S_N), 즉 전체 몸체 고주파 코일(5)의 개별적으로 제어가능한 안테나 로드들 상에 고주파 펄스들을 개별적으로 그리고 병렬로 위치시키기 위해, 이러한 HF 트랜시버 유닛(12)은 또한 복수의 서브-컴포넌트들로 이루어진다. 자기 공명 신호들은 또한 트랜시버 유닛(12)을 통해 수신될 수 있다. 그러나, 이는 통상적으로 로컬 코일들(6)의 도움으로 발생한다. 이러한 로컬 코일들(6)에 의해 수신된 신호들은 HF 수신 유닛(13)에 의해 판독되고 프로세싱된다. 이에 의해 수신된, 또는 HF 트랜시버 유닛(12)에 의해 전체 몸체 코일에 의해 수신된 자기 공명 신호들은, 미가공 데이터(RD)로서 재구성 유닛(14)에 패스되고, 상기 재구성 유닛(14)은 상기 미가공 데이터(RD)로부터 이미지 데이터(BD)를 재구성하고, 상기 이미지 데이터(BD)를 메모리(16) 내에 저장하고 및/또는 상기 이미지 데이터(BD)를 인터페이스(17)를 통해 단말기(20)에 패스하여서, 오퍼레이터가 상기 이미지 데이터(BD)를 살펴볼 수 있다. 이미지 데이터(BD)는 또한, 네트워크(NW)를 통해 상이한 위치들에 저장되고 및/또는 디스플레이되고 평가될 수 있다.

로컬 코일들(6)을 위한 수신 유닛(13), 고주파 트랜시버 유닛(12), 및 그레디언트 제어 유닛(11)은 각각 측정 제어 유닛(15)에 의해 조정된 방식으로 제어된다. 적합한 명령들을 통해, 이것은 원하는 그레디언트 펄스 트레인(GP)이, 적합한 그레디언트 제어 신호들(SG_x, SG_y, SG_z)에 의해 방출되고, 동시에, 다중-채널-펄스 트레인(b)이 방출되는 방식으로 HF 트랜시버 유닛(12)을 제어한다는 것, 즉 적합한 고주파 펄스들이 동시에 개개의 송신 채널들(S₁, ..., S_N) 상에서 전체 몸체 코일(5)의 개개의 전송 로드들에 주어진다는 것을 보장한다. 부가하여, 적합한 시간에서, 로컬 코일들(6) 상의 자기 공명 신호들은 HF 수신 유닛(13)에 의해 판독되거나 또는 가능하게는 HF 트랜시버 유닛(12)에 의해 전체 몸체 코일(5) 상의 신호들이 추가로 프로세싱된다는 것이 보장되어야 한다. 측정 제어 유닛(15)은, 제어 프로토콜(P)에서 특정된 제어 시퀀스의 함수로써, 대응하는 신호들, 특히 다중-채널 펄스 트레인(b)을 고주파 트랜시버 유닛(12) 상에 패스하고, 그레디언트 펄스 트레인(GP)을 그레디언트 제어 유닛(11)에 패스한다. 측정 동안 조정되어야 하는 모든 제어 데이터는 이러한 제어 프로토콜(P)에 저장된다.

상이한 측정들에 대한 많은 수의 제어 프로토콜들(P)은 통상적으로 메모리(16)에 저장된다. 상기 많은 수의 제어 프로토콜들(P)은 단말기(20)를 통해 오퍼레이터에 의해 선택될 수 있고, 그리고 그 다음으로 선택적으로, 측정 제어 유닛(15)이 동작하게 하는 현재 원해지는 측정을 위해 이용가능한 적합한 제어 프로토콜(P)을 갖도록 변화될 수 있다. 더욱이, 오퍼레이터는 또한, 예로서, 네트워크(NW)를 통해 자기 공명 시스템(1)의 제조업체로부터 제어 프로토콜들(P)을 검색할 수 있으며, 그 다음으로 이들을 선택적으로 수정하고 이용할 수 있다.

그러나, 제어를 위한 상기 컴포넌트들 및 이러한 자기 공명 측정의 근본적인 시퀀스는 당업자에게 알려져 있어서, 이들은 본 명세서에서 더 상세하게 논의될 필요가 없다. 더욱이, 이러한 자기 공명 스캐너(2) 및 연관된 제어기(10)는 또한, 마찬가지로 본 명세서에서 상세하게 기술되지 않는 많은 수의 부가적인 컴포넌트들을 포함한다.

이 시점에서, 자기 공명 스캐너(2)는 또한 상이한 방식으로, 예로서 측부가 개방되는 환자 공간을 갖게, 구성될 수 있다는 점, 그리고 원칙적으로 고주파 전체 몸체 코일은 버드케이지 안테나로서 구성되지 않아도 된다는 점에 대한 참조가 이루어진다. 필수적인 것은 단지, 상기 자기 공명 스캐너(2)가 복수의 개별적으로 제어가능한 송신 채널들(S₁, ..., S_N), 그리고 가장 단순한 경우에는 2개의 송신 채널들을 포함한다는 것만이다.

본 명세서에서, 제어기의 측정 제어 유닛은, 예로서 소프트웨어 모듈들의 형태로, 기준 펄스-발생 모듈(18)을 포함하며, 상기 기준 펄스-발생 모듈(18)은 먼저, 그레디언트 펄스들에 관하여 적합한 방식으로 플레이될 제어 프로토콜(P)의 규격들에 따라 기준 펄스 트레인(b_R)을 발생시킨다. 이러한 기준 펄스 트레인(b_R)은 먼저, 펄스 최적화 디바이스(19)에 패스되며, 이 경우에 상기 펄스 최적화 디바이스(19)는 측정 제어 유닛(15) 내부에 소프트웨어 모듈로서 또한 구성될 수 있다. 이러한 펄스 최적화 디바이스(19)는, HF 펄스-최적화 방법 또는 B₁ 시밍 방법에서, 고주파 송신 채널들(S₁, ..., S_N) 각각에 대해 개개의 복소수 송신 스케일링 인자(SF₁, ..., SF_N)를 독창적으로 결정하도록 서빙한다.

도 2는 이러한 B₁ 시밍 방법 또는 HF 펄스-최적화 방법(OV)을 다시 개략적으로 도시한다. 여기서 확인될 수 있는 바와 같이, 기준 펄스 트레인(b_R)은 먼저, 펄스 최적화 디바이스(19)에 패스되고, 상기 펄스 최적화 디바이스(19)는 ― 도 3의 도움으로 나중에 기술되는 바와 같이 ― 복소수 송신 스케일링 인자들(SF₁, SF₂, SF₃,..., SF_Nt)을 결정한다. 도식적으로 도시된 바와 같이, 상기 인자들은, 개개의 펄스 트레인들(b₁, b₂, b₃, ..., b_N)을 획득하기 위해 기준 펄스 트레인(b_R)으로 곱해지며, 그 다음으로 상기 개개의 펄스 트레인들(b₁, b₂, b₃, ..., b_N)은 공동으로 다중-채널-펄스 트레인(b)을 형성하며, 상기 다중-채널-펄스 트레인(b)은 고주파 트랜시버 유닛(12)을 통해 방출된다.

대안적으로, 예로서, 펄스 최적화 디바이스(19)는 또한, 측정 제어 유닛(15)과 별개로 구성될 수 있거나 또는 고주파 트랜시버 유닛(12)의 부분일 수 있어서, 예로서, 복소수 송신 스케일링 인자들(SF₁, SF₂, SF₃, ..., SF_N)에 의한 곱셈은 하드웨어의 측면에서 발생한다. 기준 펄스-발생 모듈(18)은 또한, 별개의 디바이스일 수 있거나 또는 예로서, 고주파 트랜시버 유닛(12)의 부분일 수 있다. 그러나, 이러한 B₁ 시밍 방법 및 이를 위해 요구되는 디바이스들은 이들의 기본 원리의 측면에서 당업자에게 알려져 있다.

알려진 B₁ 시밍 방법과 대조적으로, 바람직한 예시 실시예에 따른 본 발명의 방법의 경우에서, 적어도 2개의 상이한 최적화 모드들(OM₁, OM₂)에서 HF 펄스-최적화를 수행할 가능성이 존재하며, 2개의 최적화 모드들(OM₁, OM₂)에서, 각각의 경우에서, 타겟 자화 차이 즉, 이미지 품질 조건, 및 HF 노출 조건의 타겟 함수 및 경계 조건 함수로의 완전한 분리, 또는 그 반대의 경우가 존재한다. 이는 도 3의 도움으로 보다 상세하게 기술된다.

여기서 최적화 방법은, 먼저 최적화 모드 표시자(OMI)의 입력에 따라 단계(I)에서 시작한다. 이는 예로서, 측정의 시작시, 또는 오퍼레이터가 프로토콜(P)을 검색하고 이를 현재 측정에 적응시킬 때, 단말기(20)를 통해 오퍼레이터에 의해 이루어질 수 있다. 대안적으로, 이러한 최적화 모드 표시자(OMI)는 또한, 제어 프로토콜(P) 내에 하나의 값으로서 이미 저장되었을 수 있으며, 그 다음으로 예로서, 오퍼레이터가 원하는 바와 같이 변경될 수 있다.

그 다음으로 단계(II)에서, 이러한 최적화 모드 표시자(OMI)에 기초하여, 최적화 방법이 제 1 최적화 모드(OM₁)에서 수행될지 또는 제 2 최적화 모드(OM₂)에서 수행될지가 결정된다.

단계들(III.1 및 IV.1)은 제 1 최적화 모드(OM₁)에서 런 스루(run through)되고, 단계들(III.2 및 IV.2)은 제 2 최적화 모드(OM₂)에서 런 스루된다. 이들 단계들의 프레임워크 내에서, 하나의 타겟 함수(f_Z) 및 하나의 경계 조건 함수(f_C)가 각각 고정되며, 그 다음으로 이들은 통상적으로, 최적의 송신 스케일링 인자들(SF₁, ..., SF_N)을 결정하기 위해 단계(V)에서 이용된다. 예로서, 서두에서 이미 기술된 The Mathworks Inc.에 의한 fmincon 해결자와 같은 통상의 제약된 해결자가 이러한 목적을 위해 단계(V)에서 이용될 수 있다.

제 1 최적화 모드(OM₁)가 선택되었다면, 이미지 품질 값에 의존하지 않는 타겟 함수(f_Z)가 이용된다, 즉 특히 타겟 함수(f_Z)는 여기서, 실제 자화가 원하는 타겟 자화(m)와 얼마나 많이 상이한지를 표시하는 타겟 자화 차이(Δm)를 포함하지 않는다. 대신에, 경계 조건 함수 내부에서 타겟 자화 차이(Δm)가 이용된다.

이러한 목적을 위해 먼저, 각각의 검사를 위해 기본 여기 모드를 이용한 측정의 경우에, 즉 예로서 CP 모드 또는 EP 모드에서 달성되는 최적화 방법의 결과가 어떤 범위로, 예로서 어떤 퍼센트로, 타겟 자화 차이(Δm)와 매칭하는지를 표시하는 관계 값(r_Δm)이 단계(III.1)에서 포착된다.

그 다음으로, 단계(V)에서 후속하는 최적화를 위한 함수들, 즉 제약된 해결자에 공급되는 2개의 함수들의 정확한 셋업은 단계(IV.1)에서 발생한다. 여기서 타겟 함수(f_Z(SB))는 고주파 노출 값(SB)에 의존한다. 이러한 타겟 함수의 예는 아래의 함수일 것이다:

SED_loc는 ([Ws/kg] 단위의) 로컬 SED 값들(SED_loc _,h)의 로컬 노출 벡터이다. 검사될 대상(O)의 몸체 내의 VOP(가상 관측점)(h)에서의 이들 로컬 SED 값들(SED_loc _,h)은 아래 방정식을 이용하여 계산될 수 있다:

N은 독립적인 송신 채널들의 수이다.

는 kg/m³ 단위의 VOP(h)에서의 환자의 밀도이며, c 및 c'는 1부터 N(=송신 채널들의 수)까지 이어지는 제어 변수들이다. 값들(ZZ_hcc')은, 민감도 매트릭스(ZZ)로 알려진 것의 개개의 엘리먼트들이다. 방정식(3)에서, 이러한 민감도 매트릭스(ZZ)는 각각의 VOP(h)에 대한 민감도 값을 포함하며, HF 필드의 진폭으로 곱해지는 이는 관련된 VOP 내의 E 필드를 표시하고, 그러므로 VOP에서의 실제 에너지 노출에 대한 고주파 곡선의 진폭의 변환 인자를 형성한다. 이는, 30개의 이러한 VOP들이 관측된다면, HF 로컬 노출 벡터(SED_loc)는 방정식(3)에 따라 30개의 벡터 엘리먼트들로 이루어진다는 것을 의미한다.

T_CC'는 HF 펄스 트레인의 HF 곡선들의 상호 상관이다:

Δt는 s에 있어서의 샘플링 간격이다. 그러므로, 이러한 상호 상관은 HF 펄스 트레인의 HF 곡선들이, 오버레잉의 경우에 특정 위치에서 증가되는지 또는 감소되는지를 표시한다.

민감도 매트릭스(ZZ) 및 타겟 함수는 예로서, 제어기(10)의 메모리(16) 내에 저장될 수 있으며, 요구되는 바에 따라 상기 메모리(16)로부터 재호출될 수 있다. 민감도 매트릭스는 예를 들어, 몸체 모델들에 대한 시뮬레이션들에 의해 미리 결정될 수 있다. 이러한 민감도 매트릭스 및 로컬 SED 값들(SED_loc)을 결정하기 위한 방법은 예로서, 그 개시 내용이 이와 관련하여 전체가 본 명세서에 포함된 DE 10 2009 024 077에 기술되어 있다. 상이한 몸체 타입들, 예를 들어 상이한 사이즈들의 환자들에 대한 상이한 민감도 매트릭스들이 또한 저장될 수 있다. 더욱이 추가의 설명들을 위해, 로컬 노출 벡터가 또한 이용되는 DE 10 2010 015 044 A1에 대한 인용이 다시 이루어진다.

방정식(2) 내의 로컬 노출 함수 항(f(SED_loc))은 다양한 방식들로 구성될 수 있다. 예로서, 이는 2차 최대 노름 max²(quadratic maximum norm max²)(SED_loc)일 수 있다. 그 다음으로, 이는 로컬 SED 벡터들의 임계 최대치(critical maximum), 즉 최소화되는 가장 큰 핫 스팟을 초래한다.

바람직한 변형에서,

가 설정된다. 이는, HF 에너지가 리스트 내의 보다 많은 임계 VOP들로부터 제거되는 것 및 에너지가 다른 보다 적은 임계 VOP들에 공급되는 것을 초래하는데, 그 이유는 최적화에 있어서 전체적으로 2차 표준

의 이용은 0으로부터 로컬 SED 벡터의 2차 구간의 최소화가 달성된다는 것을 의미하기 때문이다.

대조적으로, 경계 조건 함수(f_C(Δm))는 그에 따라 타겟 자화 차이(Δm)에 의존적이다.

이러한 것의 하나의 예는, 예로서 아래의 함수이다:

여기서, 방정식의 좌측은 최적화에서 현재 계산된 송신 스케일링 인자들을 이용하여 획득될 수 있는 타겟 자화 차이값

을 제공하며, 이는, 그에 따라 기본 여기 모드에서, 즉 CP 모드 또는 EP 모드에서 달성가능한, 관계 값(r_Δm)으로 곱해지는 타겟 자화 차이값

과 매칭되어야 한다. 기본 여기, 즉 CP 모드 또는 EP 모드에 대한 방정식 부분은 방정식(6)에서 그리고 보다 아래의 첨자(lower subscript) CP/EP에 의해 아래에서 보여진다. 방정식 대신에, 부등식이 또한 여기서 선택될 수 있다, 즉 최적화는 예를 들어, 획득된 타겟 자화 차이값이 항상, 관계 값(r_Δm)으로 곱해지는 CP 모드 또는 EP 모드에서의 타겟 자화 차이값 미만이도록 발생한다.

본 발명의 방법의 우수한 동작을 예시하고 증명하기 위해 3개의 예들이 이용될 수 있으며, 도 4의 테이블의 값들에 대한 참조가 이루어진다.

방정식(3)에 따른 경계 조건 함수에 대한 관계 값들(r_Δm)은 각각의 경우에서 인자의 형태로 제 1 열(column)에 제공된다.

기본 여기 모드에서 달성가능한 타겟 자화 차이(Δm_B)와 관련하여 최적화 후에, 그러므로 예로서, 각각 CP 또는 EP 모드에서의 검사 후에, 제 1 최적화 모드에 따른 HF 펄스-최적화 방법의 프레임워크 내에서 달성되는 상대적 타겟 자화 차이(Δm_opt)는 제 2 열에서 퍼센트 단위로 제공된다. 그러므로, 네거티브 부호(타겟 자화 차이에 있어서의 감소)는 이미지 품질에 있어서의 개선에 연결된다.

그 다음으로, 기본 여기 모드에서 발생하는 HF 노출(SB_B)과 관련하여 최적화 방법에 의해 달성되는 (상대적) HF 노출(SB_opt)에 대한 값은 제 3 열에, 그리고 보다 명확하게는, 기본 여기 모드에서의 HF 노출(SB_B)에 관한 퍼센트 차이의 형태로 다시 제공된다(그러므로 부호 '-' 는 HF 노출에 있어서의 감소에 대응함). 도 4에 구체적으로 표시된 고주파 노출 값들(SB)의 경우에서, 이들은 각각, 방정식(3)과 관련하여 기술된 바와 같이,

의 형태의 로컬 SED 노출 값들이다.

제 1 행(row)에서 관계 값 r_Δm=1이 선택된다, 즉 타겟 자화 차이, 그리고 결과적으로 이미지 품질은 정규 기본 여기 모드와 관련하여 변경되지 않아야 한다. 그러므로, 최적화된 송신 스케일링 인자들을 이용하여 HF 펄스들을 방출할 때의 타겟 자화 차이 사이의 차이 및 기본 여기 모드에서 통상의 송신 스케일링 인자들을 이용할 때 타겟 자화 차이 사이의 차이는 요구되는 바와 같이, 0%에 놓인다. 그러나, 최적화로 인해, 기본 여기 모드와 비교하여 고주파 노출이 42%만큼 감소될 수 있다는 것이 마지막 열로부터 확인될 수 있다.

추가의 실험에 있어서, 관계 값은 r_Δm=1.05로 설정되었고, 이는 기본 여기 모드에서의 타겟 자화 차이와 비교하여 타겟 자화 차이에 있어서 5%의 최적화된 펄스들의 증가에 대응한다. 이에 따라, 제 2 열의 값으로부터 확인될 수 있는 바와 같이, 최적화 후에 +5%의, 기본 여기 모드에서의 타겟 자화 차이와 비교되는 차이가 또한 존재한다. 그러나, 제 3 열로부터 드러나는 바와 같이, 총(total) 50.4%의, 기본 여기 모드와 비교하여 노출에 있어서의 HF 감소가 보상을 통해 달성되었다. 그러므로, 오퍼레이터가, 기본 여기 모드 즉, 예로서 CP 또는 EP 모드에서의 이미지 품질이 충분히 우수하며, 심지어 5% 더 악화되어도 이미지들을 평가할 때 이는 문제가 없다는 견해를 가지면, 이러한 1.05의 관계 값(r_Δm)이 또한, 감소된 HF 노출을 위해 선택될 수 있다.

세 번째 실험을 위해 관계 값 r_Dm = 0.95이 선택되었고, 이는, 제 2 열에서 타겟 자화 차이(Δm)에 있어서의 상대적 변화에 대해 값 -5.0%로부터 확인될 수 있는 바와 같이, 이미지 품질에 있어서의 5%의 개선을 초래한다. 여기서, 이미지 품질에 있어서의 개선이 경계 조건에 의해 달성되었지만, 제 3 열로부터 확인될 수 있는 바와 같이, 통상의 기본 여기 모드와 비교하여 고주파 노출에 있어서 15.8%의 감소가 또한 달성된다.

도 4의 테이블의 값들이 도시됨에 따라, 본 발명의 방법을 이용하여 제 1 최적화 모드에서, 오퍼레이터는 통상의 이전의 기본 모드와 관련하여 오퍼레이터가 어떤 이미지 품질을 원하는지를 정확하게 규정할 수 있다. 그럼에도 불구하고, 이들 경우들 각각에서, 심지어 이미지 품질에 있어서의 개선을 이용하여, 고주파 노출과 관련하여 상당한 감소가 달성될 수 있다.

다른 한편으로, (도 3의) 단계(I)에서, 최적화 모드 표시자(OMI)가 제 2 최적화 모드 표시자(OM₂)에 따라 선택된다면, 관계 값(r_SB)이 먼저 단계(III.2)에서 포착되고, 그 다음으로 상기 관계 값(r_SB)은 고주파 노출에 기초하여 경계 조건 함수를 구성하기 위해 나중에 단계(IV.2)에서 이용된다.

그러므로, 타겟 함수(f_Z(Δm))는 이전의 경우에서 또한 그랬던 것과 유사하게, 이러한 최적화 모드(OM₂)를 이용하여, 타겟 자화 차이(Δm)의 함수로서 선택된다. 이러한 타겟 함수는 예로서, 다음과 같이 형성될 수 있다:

방정식(1)과의 비교는, 이러한 타겟 함수가, 타겟 함수(f_Z) 그 자체 내에서 HF 노출이 이제 더 이상 고려되지 않는 점을 제외하고, 이전의 통상의 타겟 함수에 대응한다는 것을 보여준다. 대신에, HF 노출은 경계 조건 함수(f_C(SB)) 내에서 고려된다. 특정 경계 조건 함수는 다음과 같이 보여질 수 있다:

이러한 경계 조건 함수는 기본적으로 로컬 노출 벡터(SED_loc)의 모니터링에 다시 대응한다(또한, 이와 관련하여 방정식(3)에서 주어진 표기들 및 설명들을 갖는 방정식(3)과 비교함). 그러나, 이는 지금, 이용되는 상호 상관(T_cc') 및 민감도 매트릭스(ZZ_hcc')에 의해 주어진 로컬 노출 벡터(SED_loc)(즉, VOP들)의 로컬 SED 값들의 유클리드 노름(Euclidean norm)

이 아니다. 방정식(8) 대신에, 개개의 VOP들의 최대치가 고려된다, 즉 특정된 최대치가 최대 로컬 노출에 따라 VOP에서 초과하지 않는지가 검사된다. 다시, 좌측은 로컬 노출 벡터의 최대치를 표시하고, 이는 최적화된 송신 스케일링 인자들을 이용하여 달성되며, (보다 아래의 첨자 CP/EP에 의해 다시 표시된) 우측은 통상의 CP 또는 EP 전송 모드를 이용하여 달성되는 바와 같은, 관계 값(r_SB)으로 곱해진 최대치이다.

3개의 예시 측정들이 다시, 이러한 제 2 최적화 모드(OM₂)와 관련하여 테이블에 주어지며, 이는 도 5에 도시된다. 테이블은 HF 노출과 관련하여 관계 값들(r_SB)이 이제 제 1 열에 주어진다는 차이와 함께, 도 4의 테이블과 유사하게 구성된다. 마지막 열에서 개시된 고주파 노출 값들(SB)의 경우에, 이러한 예시 실시예는 또한, 방정식(3)과 관련하여 기술되는 바와 같이, 각각

의 형태의 로컬 SED 노출 값들을 수반한다.

제 1 행에서, 제 1 측정을 위해 관계 값 r_SB =1이 가정된다. 이는, HF 노출이, 통상의 기본 여기 모드에서의 즉, CP 또는 EP 모드에서의 HF 노출과 관련하여 변화하도록 허용되지 않는 방식으로, 이러한 측정이 수행된다는 것을 의미하며, 이는 또한 제 1 행의 마지막 열에서 0%의 획득된 값에서 보여진다. 그러나, 방정식(7)에 따른 타겟 함수의 도움으로 최적화의 프레임워크 내에서, 타겟 자화 차이(Δm)가 -6.2%만큼 감소되는 것이 달성된다, 즉 이미지 품질이 그에 따라 개선되고, 이는 제 1 행의 중간의 값으로부터 드러난다.

제 2 행에 대한 측정에서, 관계 값 r_SB = 1.2가 특정된다, 즉 최적화 후에, HF 노출은 기본 여기 모드에서보다 20% 더 높게 허용되며, 이는 마지막 열에서 +20%의 값에 의해 보여진다. 심지어 이미지 품질에 있어서 제 1 경우보다 더 큰 개선, 즉 7.1%의 개선이 여기서 달성되며, 이는 다시 중간의 열로부터 드러난다.

마지막 실험에서, 관계 값 r_SB = 0.8이 특정되었다, 즉 송신 스케일링 인자들의 최적화 후에 HF 노출은 기본 여기 모드에서의 값 20% 미만에 놓여야 하는 것으로 경계 조건 함수가 특정되었고, 이는 마지막 열의 수 -20%에 대응한다. 이 경우에 또한, 최적화 방법에 의해 4.6%의 이미지 품질에 있어서의 개선이 여전히 달성되었다.

그러므로, 제 2 최적화 모드(OM₂)에서, HF 노출에 있어서의 개선 그리고 동시에 이미지 품질에 있어서의 개선 양측 모두가 또한 가능하다는 것이 그러므로 입증되었으며, 제 2 모드에서, 달성된 HF 노출의 관계 값은 통상의 기본 여기와 관련하여 오퍼레이터에 의해 설정될 수 있다. 그러므로, 그 다음으로, 특히 얼마나 높은 주파수 노출을 달성하기를 원하는지를 오퍼레이터가 미리 정확히 알고 있다면, 또는 보다 높은 HF 노출이 심지어 여전히 가능하다면, 오퍼레이터는 이러한 제 2 최적화 모드(OM₂)를 이용할 수 있다. 이는, 특히 고주파의 노출과 연결되지 않은 시퀀스가 런 스루된다면, 즉 기준 펄스 트레인이 매우 높은 HF 노출과 이미 연관되지 않았다면, 고려가능하다. 따라서, 오퍼레이터는 이미지 품질에 있어서 예로서, 제 1 최적화 모드에서보다, 심지어 더 큰 개선들을 달성할 수 있지만, 오퍼레이터는 고주파 노출이 너무 크게 증가하지 않는다는 것을 확신할 수 있다.

상기 예들은, 상당히 단순한 수단을 이용하여, 어떻게 환자의 HF 노출에 있어서의 감소, 그리고 그럼에도 불구하고 이미지 품질에 있어서의 개선이 본 발명의 방법에 의해 벌써 달성될 수 있는지를 보여준다. 마지막으로, 상술된 상세한 방법 및 확장들이 예시 실시예들이며, 당업자는 또한, 청구항들에 의해 미리규정된 바와 같은 한, 본 발명의 범주로부터 벗어남이 없이 넓은 범위들 내에서 기본 원리를 변화시킬 수 있다는 사실에 대한 참조가 이루어진다. 또한, 완전성을 위해, 부정 관사 "하나('a' 또는 'an')"의 이용은 관련 있는 특징들이 또한 수회 존재하는 것을 배제하지 않는다는 사실에 대한 참조가 또한 이루어진다. 용어 "유닛" 또는 "모듈"은, 상기 유닛 또는 모듈이 또한 여러 컴포넌트들로 이루어지는 것을 배제하지 않으며, 선택적으로 상기 유닛 또는 모듈은 또한, 공간적으로 분리될 수 있다.

1 : 자기 공명 유닛/자기 공명 시스템 2 : 자기 공명 스캐너
3 : 기본 필드 자석 4 : 그레디언트 시스템
5 : 전체 몸체 고주파 코일 6 : 로컬 코일
7 : 검사 테이블 8 : 검사 공간/환자 터널
10 : 제어기 11 : 그레디언트 제어 유닛
12 : 고주파 트랜시버 유닛 13 : HF 수신 유닛
14 : 재구성 유닛 15 : 측정 제어 유닛
16 : 메모리 17 : 단말기 인터페이스
18 : 기준 펄스-발생 모듈 19 : 펄스 최적화 디바이스
20 : 단말기 O : 검사될 환자/대상
P : 제어 프로토콜 NW : 네트워크
BD : 이미지 데이터 RD : 미가공 데이터
GP : 그레디언트 펄스 트레인 SG_x, SG_y, SG_z : 제어 신호
b : 다중-채널 펄스 트레인 b_R : 기준 펄스 트레인
b₁, ..., b_N : 펄스 트레인들 S₁, ..., S_N : 송신 채널
SF₁, ..., SF_N : 송신 스케일링 인자 m : 타겟 자화
OV HF : 펄스-최적화 방법 OMI : 최적화 모드 표시자
OM₁ : 제 1 최적화 모드 OM₂ : 제 2 최적화 모드
f_Z : 타겟 함수 f_C : 경계 조건 함수
Δm : 타겟 자화 차이 SB : 고주파 노출 값
r_Δm : 관계 값 r_SB : 관계 값
Δm_opt : 최적화 이후 타겟 자화 차이
Δm_B : 기본 여기 모드에서의 타겟 자화 차이
SB_opt : 최적화 이후 HF 노출
SB_B : 기본 여기 모드에서의 HF 노출

Claims

자기 공명 시스템(1)을 제어하기 위한 방법으로서,
상기 자기 공명 시스템(1)은 복수의 고주파 송신 채널들(S₁, ..., S_N)을 가지고, 상기 복수의 고주파 송신 채널들(S₁, ..., S_N)을 통해 HF 펄스 트레인들(b₁, ..., b_N)이 동작 동안 병렬로 방출되고, 공동(joint) 기준 펄스 트레인(b_R)은 상기 복수의 고주파 송신 채널들(S₁, ..., S_N)에 대해 특정되며,
HF 펄스-최적화 방법(OV)에서, 송신 스케일링 인자(SF₁, ..., SF_N)는, 상기 기준 펄스 트레인(b_R)에 기초하여 상기 송신 채널들(S₁, ..., S_N)에 대해 상기 HF 펄스 트레인들(b₁, ..., b_N)을 계산하기 위해, 특정된 타겟 자화(m)를 고려함으로써 상기 고주파 송신 채널들(S₁, ..., S_N) 각각에 대해 결정되며,
적어도 제 1 최적화 모드(OM₁)에서, 타겟 함수(f_Z)는, 상기 송신 스케일링 인자들(SF₁, ..., SF_N)의 계산 동안 타겟 자화 차이(Δm)와 독립적으로 상기 HF 펄스-최적화 방법(OV)에서 생성되고, 대신에 상기 타겟 자화 차이(Δm)는 경계 조건 함수(f_C)를 통해 상기 HF 펄스-최적화 방법(OV)에서 고려되는,
자기 공명 시스템을 제어하기 위한 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 타겟 함수(f_Z)는, 상기 타겟 함수(f_Z)가, 검사될 대상(O)의 적어도 하나의 HF 노출 값(SB)을 포함하는 방식으로 적어도 상기 HF 펄스-최적화 방법의 제 1 최적화 모드(OM₁)에서 특정되는,
자기 공명 시스템을 제어하기 위한 방법.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 타겟 함수(f_Z)는, 상기 타겟 함수(f_Z)가 타겟 자화 차이(Δm)를 포함하지만 검사될 대상(O)의 HF 노출 값(SB)은 포함하지 않으며, 대신에 상기 HF 노출 값(SB)은 경계 조건 함수(f_C)를 통해 고려되는 방식으로 상기 HF 펄스-최적화 방법의 제 2 최적화 모드(OM₂)에서 특정되는,
자기 공명 시스템을 제어하기 위한 방법.
제 3 항에 있어서,
최적화 모드 표시자(OMI)가 포착되고, 상기 최적화 모드 표시자(OMI)에 기초하여, 상기 HF 펄스-최적화 방법(OV)이 상기 제 1 최적화 모드(OM₁)에 따라서 또는 상기 제 2 최적화 모드(OM₂)에 따라서 수행되는,
자기 공명 시스템을 제어하기 위한 방법.
제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 HF 노출 값(SB)은 HF 로컬 노출 값을 포함하는,
자기 공명 시스템을 제어하기 위한 방법.
제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 경계 조건 함수(f_C)는 기준 파라미터 값으로부터의 파라미터 값에 있어서의 허용가능 차이를 규정하는,
자기 공명 시스템을 제어하기 위한 방법.
제 6 항에 있어서,
상기 기준 파라미터 값은, 기본 여기 모드에서 획득될 수 있는 관련 파라미터(Δm, SB)의 파라미터 값(Δm_B, SB_B)에 기초하여 규정되는,
자기 공명 시스템을 제어하기 위한 방법.
제 6 항 또는 제 7 항에 있어서,
관계 값(r_Δm, r_SB)이 포착되고, 상기 관계 값(r_Δm, r_SB)에 기초하여, 상기 기준 파라미터 값은, 기본 여기 모드에서 획득될 수 있는 관련 파라미터의 파라미터 값(Δm_B, SB_B)과 관련하여 규정되는,
자기 공명 시스템을 제어하기 위한 방법.
제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 자기 공명 시스템(1)의 2개의 송신 채널들이 제어되는,
자기 공명 시스템을 제어하기 위한 방법.
자기 공명 시스템(1)을 위한 펄스 최적화 디바이스(19)로서,
상기 자기 공명 시스템(1)은 복수의 고주파 송신 채널들(S₁, ..., S_N)을 포함하고,
상기 펄스 최적화 디바이스(19)는 HF 펄스-최적화 방법(OV)에서, 특정된 타겟 자화(m)를 고려함으로써 상기 고주파 송신 채널들(S₁, ..., S_N)에 대해 공동으로 특정된 기준 펄스 트레인(b_R)에 대해 상기 복수의 고주파 송신 채널들(S₁, ..., S_N)에 대한 각각 하나의 송신 스케일링 인자(SF₁, ..., SF_N)를 결정하도록 구성되며,
적어도 제 1 최적화 모드(OM₁)에서, 타겟 함수(f_Z)는, 상기 송신 스케일링 인자들(SF₁, ..., SF_N)의 계산 동안 타겟 자화 차이(Δm)와 독립적으로 상기 HF 펄스-최적화 방법(OV)에서 생성되고, 대신에 상기 타겟 자화 차이(Δm)는 경계 조건 함수(f_C)를 통해 상기 HF 펄스-최적화 방법(OV)에서 고려되는,
자기 공명 시스템을 위한 펄스 최적화 디바이스.
자기 공명 시스템(1)으로서,
상기 자기 공명 시스템(1)은,
복수의 고주파 송신 채널들(S₁, ..., S_N),
상기 고주파 송신 채널들(S₁, ..., S_N)을 통해 원하는 측정을 수행하기 위해 HF 펄스 트레인들(b₁, ..., b_N)을 병렬로 방출하도록 구성되는 제어기(10), 및
제 10 항에 따른 펄스 최적화 디바이스(10)
를 갖는,
자기 공명 시스템.
컴퓨터 프로그램으로서,
상기 컴퓨터 프로그램은, 자기 공명 시스템(11)의 제어기(10) 및/또는 펄스 최적화 디바이스(19)의 메모리 내에 직접적으로 로딩될 수 있으며,
상기 컴퓨터 프로그램은, 상기 프로그램이 상기 펄스 최적화 디바이스(19) 또는 제어기(10)에서 실행된다면, 제 1 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항에 따른 방법의 모든 단계들을 수행하기 위해 프로그램 코드 부분들을 갖는,
컴퓨터 프로그램.