KR20140059936A - 자기공명영상장치 및 기능적 영상획득방법 - Google Patents

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Abstract

구조적 영상 데이터를 이용하여 기능적 영상 데이터를 보정함으로써 대상체의 움직임에 의해 발생한 아티팩트가 보정된 기능적 영상을 획득하는 방법을 제공한다.
기능적 영상 획득방법은 대상체에 대한 기능적 영상 데이터를 획득하고, 대상체에 대한 구조적 영상 데이터를 획득하고, 구조적 영상 데이터에 기초하여 대상체의 움직임과 관련된 정보를 획득하고, 대상체의 움직임과 관련된 정보를 기초로, 기능적 영상 데이터를 보정하여 대상체에 대한 기능적 영상을 획득한다.

Description

자기공명영상장치 및 기능적 영상획득방법{MAGNETIC RESONANCE IMAGING APPARATUS AND ACQUIRING METHOD OF FUNCTIONAL MAGNETIC RESONANCE IMAGE USING THE SAME}
기 공명 영상을 이용하여 각종 질병을 진단하기 위해 사용되는 자기공명영상장치 및 이를 이용한 기능적 영상획득방법에 관한 것이다.
일반적으로 의료용 영상 장치는 환자의 정보를 획득하여 영상을 제공하는 장치이다. 의료용 영상 장치는 X선 장치, 초음파 진단 장치, 컴퓨터 단층 촬영 장치, 자기공명영상장치 등이 있다.
이 중에서 자기공명영상장치는 영상 촬영 조건이 상대적으로 자유롭고, 연부 조직에서의 우수한 대조도와 다양한 진단 정보 영상을 제공해주기 때문에 의료용 영상을 이용한 진단 분야에서 중요한 위치를 차지하고 있다.
자기 공명 영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI)는 인체에 해가 없는 자장과 비전리 방사선인 RF를 이용하여 체내의 수소 원자핵에 핵자기 공명 현상을 일으켜 원자핵의 밀도 및 물리화학적 특성을 영상화한 것이다.
구체적으로, 자기공명영상장치는 원자핵에 일정한 자기장을 가한 상태에서 일정한 주파수와 에너지를 공급하여 원자핵으로부터 방출된 에너지를 신호로 변환하여 인체 내부를 진단하는 영상 진단 장치이다.
원자핵을 구성하는 양성자는 스스로가 스핀 각운동량과 자기 쌍극자를 갖기 때문에 자기장을 가해주면 자기장의 방향으로 정렬되고, 자기장의 방향을 중심으로 　원자핵이 세차운동을 한다. 이러한 세차운동에 의해 핵자기 공명 현상을 통한 인체의 영상을 획득할 수 있다.　
한편, 최근에는 인체의 해부학적 구조를 파악하고 이를 통해 질병을 진단하는 것에서 더 나아가 인체기관들이 수행하는 기능, 특히 대표적으로 뇌의 기능을 영상으로 표현하고자 하는 시도들이 지속적으로 이루어지고 있고, 그 대표적인 예가 fMRI(functional MRI, 이하, 기능적 자기공명영상법이라 함)이다.
기능적 자기공명영상의 스캔 중에 환자가 움직이게 되면, 기능적 자기공명영상법으로 획득한 기능적 영상에 아티팩트(artifact)가 발생하게 된다. 종래에는 기능적 영상의 정합(registration)과 같은 영상처리를 통해 이러한 아티팩트를 보정하였으나, 기능적 영상의 경우 움직임에 의해 발생한 아티팩트의 보정을 위한 해부학적 정보가 미흡한 문제가 있다.
개시된 일 실시예에 따른 기능적 영상 획득방법은 기능적 영상 데이터와 함께 구조적 영상 데이터를 함께 획득하고, 구조적 영상 데이터를 이용하여 대상체의 움직임을 파악하여 이를 기초로 기능적 영상 데이터를 보정함으로써 대상체의 움직임에 의해 발생한 아티팩트가 보정된 기능적 영상을 획득하는 방법을 제공한다.
본 발명의 일 측면에 따른 기능적 영상 획득방법은 자기공명영상장치를 이용한 기능적 영상 획득방법에 있어서, 대상체에 대한 기능적 영상 데이터를 획득하고; 상기 대상체에 대한 구조적 영상 데이터를 획득하고; 상기 구조적 영상 데이터에 기초하여 상기 대상체의 움직임과 관련된 정보를 획득하고; 상기 대상체의 움직임과 관련된 정보를 기초로, 상기 기능적 영상 데이터를 보정하여 상기 대상체에 대한 기능적 영상을 획득하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 상기 기능적 영상은 뇌기능영상, 대사기능영상, 온도영상, 분광학적 영상을 포함할 수 있다.
또한, 상기 대상체에 대한 구조적 영상 데이터를 획득하는 것은, 미리 정해진 시간 간격마다 상기 구조적 영상 데이터를 획득하는 것을 포함할 수 있다.
또한, 상기 대상체에 대한 구조적 영상 데이터를 획득하는 것은, 각각의 기능적 영상 데이터 사이마다 구조적 영상 데이터를 획득하는 것을 포함할 수 있다.
또한, 상기 기능적 영상 데이터 및 구조적 영상 데이터는 상기 대상체에 대한 슬라이스 영상 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 상기 기능적 영상 데이터 및 구조적 영상 데이터는 상기 대상체에 대한 볼륨 영상 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 상기 대상체에 대한 구조적 영상 데이터를 획득하는 것은, 확인하고자 하는 기능의 활성구간 및 비활성구간에서 각각 구조적 영상 데이터를 획득하는 것을 포함할 수 있다.
또한, 상기 대상체에 대한 구조적 영상 데이터를 획득하는 것은, 대상체의 에코신호를 압축센싱(compressed sensing)방식으로 샘플링하여 k공간을 형성하고; 상기 k공간으로부터 구조적 영상 데이터를 획득하는 것;을 포함할 수 있다.
또한, 상기 대상체에 대한 구조적 영상 데이터를 획득하는 것은, 대상체의 에코신호 중 저주파 영역을 샘플링하여 k공간을 형성하고; 상기 k공간으로부터 구조적 영상 데이터를 획득하는 것;을 포함할 수 있다.
또한, 구조적 영상 데이터에 기초하여 상기 대상체의 움직임과 관련된 정보를 획득하는 것은, 구조적 영상 데이터들을 정합하고; 상기 구조적 영상 데이터들의 정합을 위한 변환행렬을 산출하는 것;을 포함할 수 있다.
또한, 상기 대상체의 움직임과 관련된 정보를 기초로, 상기 기능적 영상 데이터를 보정하여 상기 대상체에 대한 기능적 영상을 획득하는 것은, 상기 변환행렬에 기초하여 상기 기능적 영상 데이터들을 정합함으로써 대상체의 움직임에 의한 아티팩트가 보정된 기능적 영상을 획득하는 것을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 자기공명영상장치는 대상체에 대한 기능적 영상 데이터 및 구조적 영상 데이터를 획득하고, 상기 구조적 영상 데이터에 기초하여 상기 대상체의 움직임과 관련된 정보를 획득하고, 상기 대상체의 움직임과 관련된 정보에 기초하여 상기 기능적 영상 데이터를 보정함으로써 상기 대상체에 대한 기능적 영상을 획득하는 영상처리부; 및 상기 기능적 영상을 표시하는 표시부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 기능적 영상은 뇌기능영상, 대사기능영상, 온도영상, 분광학적 영상을 포함할 수 있다.
또한, 상기 영상처리부는, 미리 정해진 시간 간격마다 상기 구조적 영상 데이터를 획득할 수 있다.
또한, 상기 영상처리부는, 각각의 기능적 영상 데이터 사이마다 구조적 영상 데이터를 획득할 수 있다.
또한, 상기 기능적 영상 데이터 및 구조적 영상 데이터는 상기 대상체에 대한 슬라이스 영상 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 상기 기능적 영상 데이터 및 구조적 영상 데이터는 상기 대상체에 대한 볼륨 영상 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 상기 영상처리부는, 확인하고자 하는 기능의 활성구간 및 비활성구간에서 각각 구조적 영상 데이터를 획득할 수 있다.
또한, 상기 영상처리부는, 대상체의 에코신호를 압축센싱(compressed sensing)방식으로 샘플링하여 k공간을 형성하고, 상기 k공간으로부터 구조적 영상 데이터를 획득할 수 있다.
또한, 상기 영상처리부는, 대상체의 에코신호 중 저주파 영역을 샘플링하여 k공간을 형성하고, 상기 k공간으로부터 구조적 영상 데이터를 획득할 수 있다.
또한, 상기 영상처리부는, 구조적 영상 데이터들을 정합하여, 상기 구조적 영상 데이터들의 정합을 위한 변환행렬을 산출할 수 있고, 상기 변환행렬에 기초하여 상기 기능적 영상 데이터들을 정합함으로써 대상체의 움직임에 의한 아티팩트가 보정된 기능적 영상을 획득할 수 있다.
개시된 일 실시예에 따르면, 대상체의 움직임과 관련된 정보를 보다 정확하게 획득할 수 있고, 그로 인해 대상체의 움직임에 의해 발생한 아티팩트를 보다 정확하게 보정할 수 있다.
또한, 기능적 영상의 분석 수행 시, 통계적인 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자기공명영상장치의 제어 블록도이다.
도 2는 자기공명영상장치의 외관을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 대상체가 놓여 있는 공간을 x, y, z 축으로 구분한 도면이다.
도 4는 보어의 구조와 경사 코일부의 구조를 나타낸 도면이다.
도 5는 경사 코일부를 구성하는 각 경사 코일과 각 경사 코일의 동작과 관련된 펄스 시퀀스를 도시한 도면이다.
도 6 내지 도 8은 대상체의 움직임에 따른 기능적 영상의 움직임을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 9 내지 도 11은 대상체의 구조적 영상 데이터의 획득방법을 기능적 영상 데이터의 획득과 관련하여 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 12는 k 공간의 중심부의 데이터가 영상의 대조도에 지배적인 영향을 미치는 이유를 에코 신호의 주파수 부호화 과정을 통해 설명한 도면이다.
도 13은 k 공간의 중심부의 데이터가 영상의 대조도에 지배적인 영향을 미치는 이유를 에코 신호의 위상 부호화 과정을 통해 설명한 도면이다.
도 14는 에코신호의 전체를 샘플링하여 k공간을 형성하는 것을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 15는 에코신호의 저주파 영역을 샘플링하여 k공간을 형성하는 것을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 16은 에코신호의 전체가 샘플링된 k공간과 저주파 영역만 샘플링된 k공간으로부터 획득한 영상을 비교하여 나타낸 도면이다.
도 17은 대상체의 움직임에 의한 기능적 영상의 아티팩트를 구조적 영상을 이용하여 보정하는 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 기능적 영상의 획득방법을 나타낸 순서도이다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자기공명영상장치의 제어 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 자기공명영상장치는 자기장을 형성하고 원자핵에 대한 공명 현상을 발생시키는 보어(150)와, 보어(150)를 구성하는 코일들의 동작을 제어하는 코일 제어부(120), 원자핵으로부터 발생되는 에코신호를 수신하여 자기 공명 영상을 생성하는 영상 처리부(160) 및 자기공명영상장치의 전반적인 동작을 제어하는 워크스테이션(110) 등을 포함한다.
보어(150)는 내부에 정자장(Static field)을 형성하는 정자장 코일부(151), 정자장에 경사자장(gradient field)을 형성하는 경사 코일부(152), RF 펄스를 인가하여 원자핵을 여기시키고 원자핵으로부터 에코 신호를 수신하는 RF 코일부(153)를 포함한다.
코일 제어부(120)는 정자장 코일부(151)가 형성하는 정자장의 세기 및 방향을 제어하는 정자장 제어부(121), 펄스 시퀀스를 설계하여 그에 따라 경사 코일부(152) 및 RF 코일부(153)를 제어하는 펄스 시퀀스 제어부(122)를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 자기공명영상장치는 경사 코일부(152)에 경사 신호를 인가하는 경사 인가부(130) 및 RF 코일부(153)에 RF 신호를 인가하는 RF 인가부(140)를 구비한다.
펄스 시퀀스 제어부(122)가 경사 인가부(130) 및 RF 인가부(140)를 제어함으로써 정자장에 형성되는 경사자장 및 원자핵에 가해지는 RF를 조절하도록 할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 자기공명영상장치는 자기공명영상장치의 오퍼레이터가 장비를 조작할 수 있도록 워크스테이션(110)을 구비하여 오퍼레이터로부터 자기공명영상장치(100)의 전반적인 동작에 관한 제어 명령을 입력받을 수 있다.
워크스테이션(110)은 오퍼레이터가 시스템을 조작할 수 있도록 마련되는 조작 콘솔(111)과, 제어 상태를 표시하고 영상 처리부(160)에서 생성된 영상을 표시하여 사용자로 하여금 대상체(200)의 건강상태를 진단할 수 있도록 하는 표시부(112)를 포함할 수 있다.
도 2는 자기공명영상장치의 외관을 개략적으로 나타낸 도면이고, 도 3은 대상체가 놓여 있는 공간을 x, y, z 축으로 구분한 도면이다. 도 4는 보어의 구조와 경사 코일부의 구조를 나타낸 도면이고, 도 5는 경사 코일부를 구성하는 각 경사 코일과 각 경사 코일의 동작과 관련된 펄스 시퀀스를 도시한 도면이다.
이하 앞서 설명한 도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 자기공명영상장치의 구체적인 동작에 대해 설명하도록 한다.
보어(150)는 내부 공간이 비어 있는 원통형의 형상을 하며 그 내부 공간을 캐비티(cavity)부라고 한다.
이송부는 그 위에 누워 있는 대상체(200)를 캐비티부로 이송시켜 자기 공명 신호를 얻을 수 있도록 한다.
보어(150)는 정자장 코일부(151), 경사 코일부(152), 및 RF 코일부(153)를 포함한다.
정자장 코일부(151)는 캐비티부의 둘레를 코일이 감고 있는 형태를 가질 수 있고 정자장 코일부(151)에 전류가 인가되면 보어(150) 내부 즉, 캐비티부에 정자장이 형성된다.
정자장의 방향은 일반적으로 보어(150)의 동축과 평행하다.
캐비티부에 정자장이 형성되면 대상체(200)를 구성하는 원자 특히, 수소 원자의 원자핵은 정자장의 방향으로 정렬되며, 정자장의 방향을 중심으로 세차운동(precession)을 한다. 원자핵의 세차속도는 세차주파수로 나타낼 수 있으며 이를 Larmor 주파수라 부르고 아래의 [수학식 1]으로 표현할 수 있다.
[수학식 1]
ω=γB0　
여기서, ω는 Larmor 주파수이고 γ는 비례상수이며 B0는 외부 자기장의 세기이다. 비례상수는 원자핵의 종류마다 달라지며 외부 자기장의 세기의 단위는 테슬라(T) 또는 가우스(G)이고 세차주파수의 단위는 Hz이다.
예를 들어, 수소 양성자는 1T의 외부 자기장 속에서 42.58MHZ의 세차주파수를 가지며, 인간의 몸을 구성하는 원자 중 가장 큰 비율을 차지하는 것이 수소이므로 자기공명영상장치에서는 주로 수소 양성자의 세차운동을 이용하여 자기 공명 신호를 얻는다.
경사 코일부(152)는 캐비티부에 형성된 정자장에 경사(gradient)를 발생시켜 경사자장(gradient magnetic field)를 형성한다.
도 3에 도시된 바와 같이, 대상체(200)의 머리부터 발까지의 상하방향과 평행하는 축, 즉 정자장의 방향과 평행하는 축을 z축으로, 대상체(200)의 좌우방향과 평행하는 축을 x축으로, 공간에서의 상하방향과 평행하는 축을 y축으로 결정할 수 있다.
3차원의 공간적인 정보를 얻기 위해서는 x, y, z 축 모두에 대한 경사자장이 요구된다. 이에 경사 코일부(152)는 세 쌍의 경사 코일을 포함한다.
도 4 및 도 5에 도시된 것처럼 z축 경사 코일(154)은 일반적으로 한 쌍의 링 타입의 코일로 구성되고, y축 경사 코일(155)은 대상체(200)의 위아래에 위치한다. x축 경사 코일(156)은 대상체(200)의 좌우측에 위치한다.
반대극성을 가진 직류전류가 두 개의 z축 경사 코일(154) 각각에서 반대 방향으로 흐르게 되면 z축 방향으로 자장의 변화가 발생하여 경사자장이 형성된다. 도 5에는 z축 경사 코일(154)의 동작 시 z축 경사자장이 형성되는 것이 펄스 시퀀스로 도시되어 있다.
z축 경사 코일(154)은 슬라이스의 선택에 사용되는데, z축 방향으로 형성되는 경사자장의 기울기가 클수록 얇은 두께의 슬라이스를 선택할 수 있다.
z축 경사 코일(154)에 의해 형성된 경사자장을 통해 슬라이스가 선택되면, 슬라이스를 구성하는 스핀들은 모두 동일한 주파수 및 동일한 위상을 가지므로 각 스핀을 구별할 수 없다.
이때 y축 경사 코일(155)에 의해 y축 방향으로 경사자장이 형성되면, 경사자장은 슬라이스의 행들이 서로 다른 위상을 갖도록 위상 시프트를 일으킨다.
즉, y축 경사자장이 형성되면 큰 경사자장이 걸린 행의 스핀들은 높은 주파수로 위상이 변하고 작은 경사자장이 걸린 행의 스핀들은 보다 낮은 주파수로 위상이 변한다.
y축 경사자장이 사라지면 선택된 슬라이스의 각 행들을 위상 시프트가 일어나 서로 다른 위상을 갖게 되고, 이로 인해 행들을 구별할 수 있다. 이와 같이 y축 경사 코일(155)에 의해 생긴 경사자장은 위상 부호화(phase encoding)에 사용된다.
도 5에는 y축 경사 코일(155)의 동작 시 y축 경사자장이 형성되는 것이 펄스 시퀀스로 도시되어 있다. 　
z축 경사 코일(154)에 의해 형성된 경사자장을 통해 슬라이스가 선택되고, y축 경사 코일(155)에 의해 형성된 경사자장을 통해 선택된 슬라이스를 구성하는 행들을 서로 다른 위상으로 구별한다. 그러나 행을 구성하는 각 스핀들은 모두 동일한 주파수 및 동일한 위상을 가지므로 구별할 수 없다.
이때 x축 경사 코일(156)에 의해 x축 방향으로 경사자장이 형성되면, 경사자장은 각 행을 구성하는 스핀들이 서로 다른 주파수를 갖도록 하여 각각의 스핀을 구별하도록 해준다.
이와 같이 x축 경사 코일(156)에 의해 생긴 경사자장은 주파수 부호화(frequency encoding)에 사용된다.
전술한 것처럼, z, y, x축 경사 코일에 의해 형성되는 경사자장은 슬라이스 선택, 위상 부호화, 주파수 부호화를 통해 각 스핀들의 공간 위치를 부호화(spatial encoding)한다.
경사 코일부(152)는 경사 인가부(130)와 접속되어 있고, 경사 인가부(130)는 펄스 시퀀스 제어부(122)로부터 전송받은 제어신호에 따라 경사 코일부(152)에 구동 신호를 인가하여 경사자장을 발생시킨다.
경사 인가부(130)는 경사 코일부(152)를 구성하는 세 개의 경사 코일(154, 155, 156)에 대응하여 세 개의 구동회로를 구비할 수 있다.
앞서 설명한 바와 같이 외부 자기장에 의해 정렬된 원자핵들은 Larmor 주파수로 세차운동을 하며 여러 개의 원자핵의 자화(magnetization) 벡터합을 하나의 평균자화(net magnetization) M으로 나타낼 수 있다.
평균자화의 z축 성분은 측정이 불가능하고, Mxy만이 검출될 수 있다. 따라서 자기 공명 신호를 얻기 위해서는 원자핵의 여기(excitation)시켜 평균자화가 XY 평면 위에 존재하게 해야 한다. 원자핵의 여기를 위해 원자핵의 Larmor 주파수로 tune된 RF 펄스를 정자장에 인가해야 한다.
RF 코일부(153)는 RF 펄스를 송신하는 송신 코일 및 여기된 원자핵이 방출하는 전자파 즉, 자기 공명 신호를 수신하는 수신 코일을 포함한다.
RF 코일부(153)는 RF 인가부(140)와 접속되어 있고, RF 인가부(140)는 펄스 시퀀스 제어부(122)로부터 전송받은 제어신호에 따라 RF 코일부(153)에 구동신호를 인가하여 RF 펄스를 송신한다.
RF 인가부(140)는 고주파 출력 신호를 펄스형 신호로 변조하는 변조 회로 및 펄스형 신호를 증폭하는 RF 전력 증폭기를 포함할 수 있다.
또한, RF 코일부(153)는 영상 처리부(160)와 접속되어 있고, 영상 처리부(160)는 RF 코일부(153)에서 수신한 자기공명신호를 수신하고, 이를 처리하여 자기공명영상을 생성하기 위한 데이터를 생성하는 데이터 수집부(161), 데이터 수집부(161)에서 생성한 데이터들을 처리하여 자기공명영상을 생성하는 데이터 처리부(163)를 포함한다.
데이터 수집부(161)는 RF 코일부(153)의 수신 코일이 수신한 자기 공명 신호를 증폭하는 전치 증폭기(preamplier), 전치 증폭기로부터의 자기 공명 신호를 전송받아 위상 검출하는 위상 검출기, 위상 검출에 의해 획득된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 A/D 컨버터를 포함한다. 그리고 데이터 수집부(161)는 디지털 변환된 자기 공명 신호를 데이터 저장부(162)로 전송한다.
데이터 저장부(162)에는 2차원 푸리에 공간을 구성하는 데이터 공간이 형성되며 스캔 완료된 전체 데이터의 저장이 완료되면 데이터 처리부(163)는 2차원 푸리에 공간 내의 데이터를 2차원 역 푸리에 변환하여 대상체(200)에 대한 영상을 재구성한다. 재구성된 영상은 디스플레이(112)에 표시된다.
원자핵으로부터 자기 공명 신호를 얻기 위해 주로 사용되는 방법으로 스핀 에코 펄스 시퀀스가 있다. RF 코일부(153)에서 RF 펄스를 인가 할 때, 첫 번째 RF 펄스 인가 후 적당한 시간 간격 △t를 두고 RF 펄스를 한번 더 송신하면, 그로부터 △t시간이 경과하였을 때 원자핵들에 강한 횡자화가 나타나며 이로부터 자기 공명 신호를 얻을 수 있다.
이를 스핀 에코 펄스 시퀀스라 하고, 첫번째 RF 펄스 인가후 자기 공명 신호가 발생할 때까지 걸리는 시간을 TE(Time Echo)라 한다.
양성자가 얼마나 플립되었는지 여부는 플립되기 전에 위치하던 축으로부터 이동한 각으로 나타낼 수 있으며, 플립 정도에 따라 90도RF 펄스, 180도RF 펄스 등으로 나타낸다.
일반적으로 자기공명영상장치는 인체의 해부학적 구조를 파악하고 이를 통해 질병을 진단하는 목적으로 사용되지만, 최근에는 더 나아가 인체기관들이 수행하는 기능, 특히 대표적으로 뇌의 기능을 영상으로 표현하고자 하는 시도들이 지속적으로 이루어지고 있고, 이를 fMRI(functional MRI, 이하, 기능적 자기공명영상법이라 함)라고 한다.
뇌는 부위별로 고유한 기능을 가지고 있으며 특정한 기능을 수행하기 위해서는 특정부위의 뇌활동이 증가하여 그 부위의 국소적 뇌 혈류 및 대사가 증가하는 것으로 알려져 있다. 기능적 자기공명영상법은 이러한 생리학적 변화를 이용하여 뇌에 국소적 신경활성을 유도한 후 그 기능의 위치를 영상으로 표현해낸다. 기능적 자기공명영상법은 PET(Position Emission Tomography)에 비해 공간 및 시간 분해능이 우수할 뿐 아니라 동위원소 주입이 불필요하여 반복해서 시행할 수 있다는 장점이 있다.
기능적 자기공명영상법은 다양한 기법이 있으나, BOLD(Blood Oxygen Level-Dependent)기법이 가장 널리 사용된다. 뇌의 활성에 따른 국소적 혈류 증가는 곧 활성화된 뇌조직으로 공급되는 산소량의 증가를 의미하며 이때 증가된 산소공급량은 모세혈관과 정맥 내의 옥시헤로글로빈 양을 증가시켜 상대적으로 디옥시헤모글로빈의 농도를 감소시키게 된다. 디옥시헤모글로빈은 주위의 　T2이완시간을 단축시키는 상자성 물질이므로 이 물질의 감소는 T2강조영상에서 신호의 증가를 일으키게 된다.
한편, 기능적 자기공명영상의 스캔 중에 환자가 움직이게 되면, 기능적 자기공명영상법으로 획득한 기능적 영상에 아티팩트(artifact)가 발생하게 된다.
뇌는 다른 기관과 달리 스캔 중 그 형태에 변화가 발생하는 일이 거의 없고, 환자의 움직임에 의해 형상 전체가 상하좌우 중 어느 한 방향으로 이동하거나, 회전하는 움직임만을 보인다.
도 6 내지 도 8은 대상체의 움직임에 따른 기능적 영상의 움직임을 개념적으로 나타낸 도면이다.
이러한 대상체의 움직임으로 인해 도 6에 도시한 것처럼, 대상체의 움직임이 없을 때의 영상과 비교하여 위 또는 아래로 이동(translation)한 뇌의 영상을 획득하게 된다.
또는 도 7에 도시한 것처럼, 대상체의 움직임이 없을 때의 영상과 비교하여 환자의 움직임에 의해 형상 전체가 회전(rotation)한 뇌의 영상을 획득하거나, 도 8에 도시한 것처럼, 대상체의 움직임이 없을 때의 영상과 비교하여 환자의 움직임에 의해 형상 전체가 이동 및 회전한 뇌의 영상을 획득하게 된다.
이렇게 스캔 중에 환자의 움직임 등으로 인해 이동하거나 회전한 연속적인 기능적 영상 데이터들은 정합(registration)을 통해 대상체의 움직임으로 인한 이동 및 회전의 영향이 보정될 수 있다.
기능적 영상 데이터들의 정합으로는 강체영상정합(rigid-body registration)이 사용될 수 있다. 강체영상정합은 정합하고자 하는 해부학적 관심부위가 변형이나 비틀림이 없다는 가정 하에서 오직 영상의 이동과 회전변환만을 이용하여 영상을 정합하는 방법으로, 박동이나 호흡 등에 의해 시간적으로 변형되는 심장이나 폐와 달리 뇌는 형태의 변형이 없으므로 강체영상정합을 통해 기능적 영상 데이터들을 정합한다.
그러나 기능적 자기공명영상법으로 획득한 기능적 영상 데이터는 geometric distortion, intensity nonuniformity 등의 아티팩트를 포함하고 있어서 구조학적인 정보를 기반으로 하는 대상체의 움직임으로 인한 영향의 보정에는 부적합하다. 또한, 기능적 영상 데이터는 해부학적 정보가 아닌 혈류변화를 측정하는 기능적 분석에 포커스가 있기 때문에, 구조학적 정보를 기반으로 하는 정합에 적합하지 않은 측면이 있다.
이에 개시된 실시예는 기능적 영상 데이터의 움직임 보정을 위해 데이터의 정합 시, 스캔 대상의 해부학적 구조가 명확하게 나타난 구조적 영상 데이터를 이용하여 기능적 영상을 획득하는 방법을 제안한다. 스캔 대상으로 뇌를 일 예로 하여 설명하나 기능적 영상은 이러한 뇌기능영상에 한정되지 않고,　대사기능영상, 온도영상, 고통영상, 분광학적 영상을 포함할 수 있다.
온도영상은 온도변화를 결정하는 시퀀스를 이용하여 대상체의 온도를 모니터링하는 영상기법으로 획득한 영상으로 HIFU(High Intensity Focused Ultrasound)를 이용한 치료에 활용될 수 있고, 대사기능영상은 나트륨, 인, 탄소, ATP 등과 같은 수소원자핵 이외의 대사 물질에 대한 농도를 모니터링 할 수 있는 영상기법을 통해 획득한 영상이다. 그리고 분광학적 영상은 영상을 구성하는 복셀 내의 화학적 물질의 농도 정보를 모니터링하는 영상기법을 통해 획득한 영상이다.
이러한 영상들 또한 구체적으로 후술할 구조적 영상 데이터를 이용하여 대상체의 움직임으로 인한 영향을 보정함으로써 기능적 영상을 획득하는 방법이 적용될 수 있음은 물론이다.
도 9 내지 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 기능적 영상 획득방법에서 구조적 영상 데이터를 획득하는 다양한 방법을 기능적 영상 데이터의 획득과 관련하여 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 9에서 왼쪽에는 기능적 영상의 볼륨 데이터가 이를 구성하는 슬라이스들로 구성되어 있는 것이 개념적으로 도시되어 있고, 오른쪽에는 구조적 영상의 볼륨 데이터가 이를 구성하는 슬라이스들로 구성되어 있는 것이 개념적으로 도시되어 있다.
도 9에 도시된 것처럼, 영상 처리부(160)에서 기능적 영상의 볼륨 데이터를 구성하는 슬라이스 데이터를 하나 획득하면 구조적 영상의 볼륨 데이터를 구성하는 슬라이스 데이터를 획득하는 방식으로 구조적 영상 데이터를 획득할 수 있다. 즉, 기능적 영상의 슬라이스 데이터와 구조적 영상의 슬라이스 데이터를 교대로 획득하는 방식으로 구조적 영상 데이터를 획득하는 것이다.
도 9에는 기능적 영상의 볼륨 데이터를 구성하는 각각의 슬라이스 데이터가 F1~Fn으로 표시되어 있고, 구조적 영상의 볼륨 데이터를 구성하는 각각의 슬라이스 데이터는 S1~Sn으로 표시되어 있다.
이와 같이 표시된 슬라이스 데이터들 사이를 연결하는 화살표는 기능적 영상의 슬라이스 데이터와 구조적 영상의 슬라이스 데이터가 획득되는 순서를 나타낸다.
화살표로 나타낸 것처럼, F1을 획득하면, S1을 획득하고, S1이 획득되면, F2를 획득하고, F2가 획득되면 S3를 획득하는 식으로 기능적 영상의 슬라이스 데이터 사이마다 구조적 영상의 슬라이스 데이터를 획득한다.
도 10에는 도 9와 다른 방식으로 구조적 영상 데이터를 획득하는 방법이 도시되어 있다.
도 10에서 왼쪽에는 복수개의 기능적 영상의 볼륨 데이터가 이를 구성하는 슬라이스들로 구성되어 있는 것이 개념적으로 도시되어 있고, 오른쪽에는 복수개의 구조적 영상의 볼륨 데이터가 이를 구성하는 슬라이스들로 구성되어 있는 것이 개념적으로 도시되어 있다.
도 10에 도시된 것처럼, 영상 처리부(160)에서 기능적 영상의 볼륨 데이터 하나를 획득하면 구조적 영상의 볼륨 데이터 하나를 획득하는 방식으로 구조적 영상 데이터를 획득할 수 있다. 즉, 기능적 영상의 볼륨 데이터와 구조적 영상의 볼륨 데이터를 교대로 획득하는 방식으로 구조적 영상 데이터를 획득하는 것이다.
도 10에는 기능적 영상의 볼륨 데이터가 Fv1~Fvn으로 표시되어 있고, 구조적 영상의 볼륨 데이터는 Sv1~Svn으로 표시되어 있다.
이와 같이 표시된 볼륨 데이터들 사이를 연결하는 화살표는 기능적 영상의 볼륨 데이터와 구조적 영상의 볼륨 데이터가 획득되는 순서를 나타낸다.
화살표로 나타낸 것처럼, Fv1을 획득하면 Sv1을 획득하고, Sv1이 획득되면 Fv2를 획득하고, Fv2가 획득되면 Sv3를 획득하는 식으로 기능적 영상의 볼륨 데이터 사이마다 사이마다 구조적 영상의 볼륨 데이터를 획득한다.
도 11에는 도 9 및 도 10과 다른 방식으로 구조적 영상 데이터를 획득하는 방법이 도시되어 있다.
도 11에는 기능적 영상획득을 위한 design-matrix를 반영하여 기능적 영상을 통해 확인하고자 하는 특정 기능이 비활성화(de-activation)되는 구간 및 활성화(activation) 되는 구간이 반복되는 것과, 그 각 구간에서 획득되는 기능적 영상의 볼륨 데이터들이 도시되어 있다.
예를 들면, 대상체에게 특정 이미지가 보여지고 있지 않을 때와 특정 이미지가 눈을 통해 보여질 때 뇌에서 일어나는 기능적 변화를 확인하고자 하는 경우, 특정 이미지를 보여 줄 때가 활성구간에 해당하고, 그 이미지를 보여 주고있지 않을 때가 비활성 구간에 해당한다. 또는 대상체가 말할 때와 말하지 않을 때 뇌에서 일어나는 기능적 변화를 확인하고자 하는 경우, 대상체가 말을 할 때가 활성구간에 해당하고, 말을 하지 않을 때가 비활성 구간에 해당한다.
비활성 구간에서 획득되는 기능적 영상의 볼륨 데이터들은 Fvd로 표시하였고, 활성 구간에서 획득되는 기능적 영상의 볼륨 데이터들은 Fva로 표시하였다. 그리고 구조적 영상의 볼륨 데이터는 Sv로 표시하였다.
도 11에 도시된 것처럼, 영상 처리부(160)는 활성 구간 및 비활성 구간에서 복수의 기능적 영상의 볼륨 데이터를 획득할 수 있다. 활성 구간 및 비활성 구간에서 복수의 볼륨 데이터가 획득되는 것을 볼륨 데이터를 지칭하는 Fvd, Fva 뒤에 불륨 데이터의 개수를 나타내는 숫자를 병기하여 표시하였다.
도 9 및 도 10에 나타낸 구조적 영상 데이터의 획득방법과 달리 도 11에 나타낸 구조적 영상 데이터의 획득은 기능적 영상의 슬라이스 데이터나 볼륨 데이터에 대응하여 이루어지는 것이 아니라, 기능적 영상의 복수의 볼륨 데이터가 획득되는 활성 구간 및 비활성 구간에 대응하여 이루어진다.
즉, 활성 구간 및 비활성 구간마다 구조적 영상의 볼륨 데이터를 하나씩 획득한다. 도면에는 각 구간마다 구조적 영상의 볼륨 데이터를 하나씩 획득하는 것으로 도시하였으나, 이에 한정되지 않고 구조적 영상의 볼륨 데이터를 하나 이상 획득할 수도 있다.
구조적 영상 데이터를 도 9 또는 도 10에 나타낸 방법으로 획득하게 되면, 기능적 영상의 볼륨 데이터와 구조적 영상의 볼륨 데이터가 1:1로 대응하게 되어, 구조적 영상 데이터로부터 보다 정확하게 대상체의 움직임과 관련된 정보를 획득할 수 있다.
구조적 영상 데이터를 도 11에 나타낸 방법으로 획득하게 되면, 기능적 영상의 볼륨 데이터와 구조적 영상의 볼륨 데이터가 n:1로 대응하게 되어, 구조적 영상 데이터를 획득하는데 소요되는 시간이 줄어들게 되므로 최종적으로 기능적 영상을 획득하는 시간이 단축될 수 있다.
즉, 도 9 및 도 10에 나타낸 방법으로 구조적 영상 데이터를 획득하여 기능적 영상 데이터를 보정할 경우, 시간이 더 소요되더라도 대상체의 움직임에 의한 영향을 보다 정확하게 보정할 수 있고, 도 11에 나타낸 방법으로 구조적 영상 데이터를 획득하여 기능적 영상 데이터를 보정할 경우, 대상체의 움직임에 의한 영향의 보정은 도 9 및 도 10에 나타낸 방법에 의할 때보다 그 세밀함이 떨어질 수 있으나 최종적으로 기능적 영상을 획득하는 시간을 단축시킬 수 있다.
따라서, 대상체의 움직임이 적을 것으로 예상되는 경우에는 도 11에 나타낸 방법으로 구조적 영상 데이터를 획득하는 것이 바람직하고, 대상체의 움직임이 클 것으로 예상되는 경우에는 도 9 또는 도 10에 나타낸 방법으로 구조적 영상 데이터를 획득하는 것이 바람직할 것이다.
도 9 내지 도 11을 통해 설명한 것처럼, 슬라이스 데이터 마다 또는 볼륨 데이터 마다 또는 활성구간 이나 비활성 구간마다 구조적 영상 데이터를 획득할 수 있으나 이는 일 예일 뿐, 이에 한정되지 않고, 미리 정해진 시간 간격마다 구조적 영상의 슬라이스 데이터를 획득하거나 볼륨 데이터를 획득할 수도 있다.
도 9 내지 도 11을 통해 구조적 영상 데이터를 획득하는 방법을 설명하였고, 이하 도 12 내지 도 16을 참조하여, 구조적 영상 데이터의 획득 속도를 향상시키기 위한 방법을 설명한다.
도 14는 에코신호 전체를 샘플링하여 k공간을 형성하는 것을 나타내고 있다. 이렇게 에코신호 전체를 샘플링하여 형성되는 k공간의 3차원적인 모습이 도 14에 개념적으로 도시되어 있고, 도 16(a)에 이러한 k공간의 2차원적 모습이 그래프 형태와 이미지로 도시되어 있다.
이렇게 에코신호 전체를 샘플링하여 형성된 k공간으로부터 획득한 뇌의 기능적 자기공명영상이 도 16(a)에 도시되어 있다.
도 15는 에코신호 중 중심영역에 해당하는 저주파 영역을 샘플링하여 k공간을 형성하는 것을 나타내고 있다. 이렇게 에코신호의 저주파 영역을 샘플링하여 형성되는 k공간의 3차원적인 모습이 도 15에 개념적으로 도시되어 있고, 도 16(b), (c)에 이러한 k공간의 2차원적 모습이 그래프 형태와 이미지로 도시되어 있다. 도 16(b)에는 에코신호의 저주파 영역을 보다 넓게 샘플링하여 형성한 k공간이 도시되어 있고, 도 16(c)에는 도 16(b)보다 좁은 영역을 샘플링하여 형성한 k공간이 도시되어 있다
도 16(a), (b), (c)에 도시된 k공간으로부터 획득한 구조적 자기공명영상을 비교해보면, (a)의 에코신호 전체를 샘플링하여 획득한 구조적 자기공명영상의 해상도가 (b)나 (c)의 영상보다 우수하고, (b)의 구조적 자기공명영상의 해상도가 (c)의 영상의 해상도보다 우수하지만, 영상의 대조도에는 큰 차이가 없는 것을 알 수 있다.
구조적 영상 데이터는 대상체의 움직임과 관련된 정보를 산출하기 위한 것이므로, 대상체의 움직임 정도를 파악하기에 적합한 소정의 대조도를 갖추면 된다. 따라서 도 16의 (a)에 나타낸 것처럼, 에코신호의 전체를 샘플링하여 k공간을 형성하고 이로부터 구조적 영상 데이터를 획득할 수도 있고, 보다 빠르게 구조적 영상 데이터를 획득하기 위해 도 16의 (b), (c)에 나타낸 것처럼 에코신호의 저주파 영역을 샘플링하여 k공간을 형성하고 이로부터 구조적 영상 데이터를 획득할 수도 있다. 　
일반적으로 k 공간의 중심부에 위치하는 데이터는 영상의 대조도와 신호의 세기를 결정한다. 이는 도 12에 도시된 것처럼, k 공간의 중심부에 위치하는 데이터의 경우 주변부와 달리 주파수 부호화 과정에서 스핀들의 위상이 포커싱되어 동일한 위상(in-phase)을 갖게 되고, 도 13에 도시된 것처럼, 위상 부호화 과정에서 위상 시프트가 일어나지 않거나 그 정도가 작기 때문이다. 도 13에서 TR의 넘버가 작을 때 획득한 에코 신호가 k 공간의 중심부에 위치하게 되는데, TR 넘버 2를 보면 위상의 시프트가 일어난 정도가 작은 것을 알 수 있다.
이와 같은 이유로 구조적 영상 데이터를 획득할 때, 보다 빠른 속도로 데이터를 획득하기 위해 대조도와 신호의 세기를 결정하여 영상복원(image reconstruction)에 지배적인 영향을 미치는 에코신호의 중심부인 저주파영역을 샘플링하여 k공간을 형성한다.
도 16에는 에코신호를 직교좌표계 형태로 샘플링하여 형성된 직교좌표형 k 공간이 도시되어 있으나, 개시된 일 실시예는 이에 한정되지 않고, 에코신호의 방사형 샘플링(radial trajectory sampling) 또는 나선형 샘플링(spiral sampling)을 통해 k 공간을 형성하여 그로부터 구조적 영상 데이터를 획득할 수도 있다.
전술한 것처럼, 보다 빠르게 구조적 영상 데이터를 획득하기 위해 에코신호의 저주파영역을 샘플링하여 k공간을 형성하거나, 또는 압축센싱(compressed sensing)방식으로 에코신호를 샘플링하여 구조적 영상 데이터의 획득 속도를 향상시킬 수도 있다.
아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하기 위해 샘플링 과정을 거치는데 샘플링 대상 신호의 최고 주파수의 2배 이상으로 그 신호를 샘플링해야, 즉 Nyquist rate 이상으로 그 신호를 다시 정확하게 복원할 수 있다.
압축센싱이론은 Nyquist rate 이상으로 신호를 샘플링하지 않아도 그 신호를 다시 복원할 수 있는 방법, 즉, Nyquist rate보다 작은 주파수로 신호를 샘플링해도 원래의 신호를 복원할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은, 통상적으로 다루는 신호들은 대부분 특정한 신호 공간(space)으로 변형(transform)시켜 보았을 때, 대부분의 값이 제로(zero)인 소위 "sparse signal"이라는 점에 착안한 것이다.
Sparse signal은 말 그대로 xy그래프 상에 신호를 그려 보았을 때 대부분의 x값에서 y가 제로이고, 상대적으로 적은 수의 x값에서 제로가 아닌 y값을 가지는 신호를 말한다. 압축센싱이론에 의하면 이런 sparse signal은 적은 수의 선형측정(linear measurement)만으로도 원래의 신호를 거의 그대로 복원시킬 수 있다.
따라서, 압축센싱방법을 통해 신호를 샘플링할 경우 보다 짧은 시간에 신호의 샘플링이 가능하기 때문에, 압축센싱방법을 통해 에코신호를 샘플링하여 구조적 영상 데이터를 획득하면, 데이터의 획득에 소요되는 시간을 단축시킬 수 있다.
압축센싱방법은 당해 기술분야에서 널리 알려진 샘플링 방법이므로 자세한 설명은 생략한다.
전술한 것처럼, 구조적 영상 데이터를 획득하는데 소요되는 시간을 단축시키기 위해 에코신호의 저주파 영역을 샘플링하거나, 에코신호를 압축센싱방식으로 샘플링하여 k공간을 형성할 수 있다.
도 17에는 구조적 영상 데이터에 기초하여 대상체의 움직임과 관련된 정보를 획득하고, 이를 기초로 기능적 영상 데이터를 정합함으로서 대상체의 움직임으로 인한 아티팩트가 보정된 기능적 영상을 획득하는 과정이 개념적으로 도시되어 있다.
구조적 영상 데이터를 획득하면, 영상처리부(160)는 구조적 영상 데이터들을 전술한 강체영상정합방법으로 정합하여 구조적 영상을 획득한다.
영상처리부(160)는 구조적 영상 데이터의 정합에 사용된 변환행렬을 산출하여, 이를 기능적 영상 데이터의 정합에 사용한다.
전술한 것처럼, 기능적 영상 데이터는 구조학적인 정보를 기반으로 하는 대상체의 움직임으로 인한 영향의 보정에는 부적합하므로, 해부학적 구조가 잘 나타나 있는 구조적 영상 데이터의 정합을 통해 변환행렬을 산출한다.
구조적 영상 데이터에는 대상 기관의 해부학적 구조가 명확하게 나타나 있고, 변환행렬은 대상체의 움직임으로 인한 영향을 제거하기 위해 구조적 영상 데이터를 정합하는데 사용되는 것이므로, 상기 변환행렬을 사용하여 기능적 영상 데이터를 정합함으로써, 기능적 영상 데이터에 나타낸 대상체의 움직임으로 인한 영향을 제거할 수 있다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 자기공명영상장치를 이용한 기능적 영상 획득방법을 나타낸 순서도이다.
도 18을 참조하면, 대상체에 대한 기능적 영상 데이터와 구조적 영상 데이터를 획득한다(200, 210).
도 9 내지 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 기능적 영상 획득방법에서 구조적 영상 데이터를 획득하는 다양한 방법을 기능적 영상 데이터의 획득과 관련하여 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 9에 도시된 것처럼, 영상 처리부(160)에서 기능적 영상의 볼륨 데이터를 구성하는 슬라이스 데이터를 하나 획득하면 구조적 영상의 볼륨 데이터를 구성하는 슬라이스 데이터를 획득하는 방식으로 구조적 영상 데이터를 획득할 수 있다.
즉, 기능적 영상의 슬라이스 데이터와 구조적 영상의 슬라이스 데이터를 교대로 획득하는 방식으로 구조적 영상 데이터를 획득하는 것이다.
도 9에는 기능적 영상의 볼륨 데이터를 구성하는 각각의 슬라이스 데이터가 F1~Fn으로 표시되어 있고, 구조적 영상의 볼륨 데이터를 구성하는 각각의 슬라이스 데이터는 S1~Sn으로 표시되어 있다.
이와 같이 표시된 슬라이스 데이터들 사이를 연결하는 화살표는 기능적 영상의 슬라이스 데이터와 구조적 영상의 슬라이스 데이터가 획득되는 순서를 나타낸다.
화살표로 나타낸 것처럼, F1을 획득하면, S1을 획득하고, S1이 획득되면, F2를 획득하고, F2가 획득되면 S3를 획득하는 식으로 기능적 영상의 슬라이스 데이터 사이마다 구조적 영상의 슬라이스 데이터를 획득한다.
도 10에는 도 9와 다른 방식으로 구조적 영상 데이터를 획득하는 방법이 도시되어 있다.
도 10에 도시된 것처럼, 영상 처리부(160)에서 기능적 영상의 볼륨 데이터 하나를 획득하면 구조적 영상의 볼륨 데이터 하나를 획득하는 방식으로 구조적 영상 데이터를 획득할 수 있다.
즉, 기능적 영상의 볼륨 데이터와 구조적 영상의 볼륨 데이터를 교대로 획득하는 방식으로 구조적 영상 데이터를 획득하는 것이다.
도 10에는 기능적 영상의 볼륨 데이터가 Fv1~Fvn으로 표시되어 있고, 구조적 영상의 볼륨 데이터는 Sv1~Svn으로 표시되어 있다.
이와 같이 표시된 볼륨 데이터들 사이를 연결하는 화살표는 기능적 영상의 볼륨 데이터와 구조적 영상의 볼륨 데이터가 획득되는 순서를 나타낸다.
화살표로 나타낸 것처럼, Fv1을 획득하면 Sv1을 획득하고, Sv1이 획득되면 Fv2를 획득하고, Fv2가 획득되면 Sv3를 획득하는 식으로 기능적 영상의 볼륨 데이터 사이마다 사이마다 구조적 영상의 볼륨 데이터를 획득한다.
도 11에는 도 9 및 도 10과 다른 방식으로 구조적 영상 데이터를 획득하는 방법이 도시되어 있다.
도 11에는 기능적 영상획득을 위한 design-matrix를 반영하여 기능적 영상을 통해 확인하고자 하는 특정 기능이 비활성화(de-activation)되는 구간 및 활성화(activation) 되는 구간이 반복되는 것과, 그 각 구간에서 획득되는 기능적 영상의 볼륨 데이터들이 도시되어 있다.
비활성 구간에서 획득되는 기능적 영상의 볼륨 데이터들은 Fvd로 표시하였고, 활성 구간에서 획득되는 기능적 영상의 볼륨 데이터들은 Fva로 표시하였다. 그리고 구조적 영상의 볼륨 데이터는 Sv로 표시하였다.
도 11에 도시된 것처럼, 영상 처리부(160)는 활성 구간 및 비활성 구간에서 복수의 기능적 영상의 볼륨 데이터를 획득할 수 있다. 활성 구간 및 비활성 구간에서 복수의 볼륨 데이터가 획득되는 것을 볼륨 데이터를 지칭하는 Fvd, Fva 뒤에 불륨 데이터의 개수를 나타내는 숫자를 병기하여 표시하였다.
도 9 및 도 10에 나타낸 구조적 영상 데이터의 획득방법과 달리 도 11에 나타낸 구조적 영상 데이터의 획득은 기능적 영상의 슬라이스 데이터나 볼륨 데이터에 대응하여 이루어지는 것이 아니라, 기능적 영상의 복수의 볼륨 데이터가 획득되는 활성 구간 및 비활성 구간에 대응하여 이루어진다.
즉, 활성 구간 및 비활성 구간마다 구조적 영상의 볼륨 데이터를 하나씩 획득한다. 도면에는 각 구간마다 구조적 영상의 볼륨 데이터를 하나씩 획득하는 것으로 도시하였으나, 이에 한정되지 않고 구조적 영상의 볼륨 데이터를 하나 이상 획득할 수도 있다.
구조적 영상 데이터를 도 9 또는 도 10에 나타낸 방법으로 획득하게 되면, 기능적 영상의 볼륨 데이터와 구조적 영상의 볼륨 데이터가 1:1로 대응하게 되어, 구조적 영상 데이터로부터 보다 정확하게 대상체의 움직임과 관련된 정보를 획득할 수 있다.
구조적 영상 데이터를 도 11에 나타낸 방법으로 획득하게 되면, 기능적 영상의 볼륨 데이터와 구조적 영상의 볼륨 데이터가 n:1로 대응하게 되어, 구조적 영상 데이터를 획득하는데 소요되는 시간이 줄어들게 되므로 최종적으로 기능적 영상을 획득하는 시간이 단축될 수 있다.
즉, 도 9 및 도 10에 나타낸 방법으로 구조적 영상 데이터를 획득하여 기능적 영상 데이터를 보정할 경우, 시간이 더 소요되더라도 대상체의 움직임에 의한 영향을 보다 정확하게 보정할 수 있고, 도 11에 나타낸 방법으로 구조적 영상 데이터를 획득하여 기능적 영상 데이터를 보정할 경우, 대상체의 움직임에 의한 영향의 보정은 도 9 및 도 10에 나타낸 방법에 의할 때보다 그 세밀함이 떨어질 수 있으나 최종적으로 기능적 영상을 획득하는 시간을 단축시킬 수 있다.
따라서, 대상체의 움직임이 적을 것으로 예상되는 경우에는 도 11에 나타낸 방법으로 구조적 영상 데이터를 획득하는 것이 바람직하고, 대상체의 움직임이 클 것으로 예상되는 경우에는 도 9 또는 도 10에 나타낸 방법으로 구조적 영상 데이터를 획득하는 것이 바람직할 것이다.
도 9 내지 도 11을 통해 구조적 영상 데이터를 획득하는 방법을 설명하였고, 이하 도 12 내지 도 16을 참조하여, 구조적 영상 데이터의 획득 속도를 향상시키기 위한 방법을 설명한다.
도 14는 에코신호 전체를 샘플링하여 k공간을 형성하는 것을 나타내고 있다. 이렇게 에코신호 전체를 샘플링하여 형성되는 k공간의 3차원적인 모습이 도 14에 개념적으로 도시되어 있고, 도 16(a)에 이러한 k공간의 2차원적 모습이 그래프 형태와 이미지로 도시되어 있다. 이렇게 에코신호 전체를 샘플링하여 형성된 k공간으로부터 획득한 뇌의 기능적 자기공명영상이 도 16(a)에 도시되어 있다.
도 15는 에코신호 중 중심영역에 해당하는 저주파 영역을 샘플링하여 k공간을 형성하는 것을 나타내고 있다. 이렇게 에코신호의 저주파 영역을 샘플링하여 형성되는 k공간의 3차원적인 모습이 도 15에 개념적으로 도시되어 있고, 도 16(b), (c)에 이러한 k공간의 2차원적 모습이 그래프 형태와 이미지로 도시되어 있다. 도 16(b)에는 에코신호의 저주파 영역을 보다 넓게 샘플링하여 형성한 k공간이 도시되어 있고, 도 16(c)에는 도 16(b)보다 좁은 영역을 샘플링하여 형성한 k공간이 도시되어 있다
도 16(a), (b), (c)에 도시된 k공간으로부터 획득한 구조적 자기공명영상을 비교해보면, (a)의 에코신호 전체를 샘플링하여 획득한 구조적 자기공명영상의 해상도가 (b)나 (c)의 영상보다 우수하고, (b)의 구조적 자기공명영상의 해상도가 (c)의 영상의 해상도보다 우수하지만, 영상의 대조도에는 큰 차이가 없는 것을 알 수 있다.
구조적 영상 데이터는 대상체의 움직임과 관련된 정보를 산출하기 위한 것이므로, 대상체의 움직임 정도를 파악하기에 적합한 소정의 대조도를 갖추면 된다. 따라서 도 16의 (a)에 나타낸 것처럼, 에코신호의 전체를 샘플링하여 k공간을 형성하고 이로부터 구조적 영상 데이터를 획득할 수도 있고, 보다 빠르게 구조적 영상 데이터를 획득하기 위해 도 16의 (b), (c)에 나타낸 것처럼 에코신호의 저주파 영역을 샘플링하여 k공간을 형성하고 이로부터 구조적 영상 데이터를 획득할 수도 있다. 　
일반적으로 k 공간의 중심부에 위치하는 데이터는 영상의 대조도와 신호의 세기를 결정한다. 이는 도 12에 도시된 것처럼, k 공간의 중심부에 위치하는 데이터의 경우 주변부와 달리 주파수 부호화 과정에서 스핀들의 위상이 포커싱되어 동일한 위상(in-phase)을 갖게 되고, 도 13에 도시된 것처럼, 위상 부호화 과정에서 위상 시프트가 일어나지 않거나 그 정도가 작기 때문이다. 도 13에서 TR의 넘버가 작을 때 획득한 에코 신호가 k 공간의 중심부에 위치하게 되는데, TR 넘버 2를 보면 위상의 시프트가 일어난 정도가 작은 것을 알 수 있다.
이와 같은 이유로 구조적 영상 데이터를 획득할 때, 보다 빠른 속도로 데이터를 획득하기 위해 대조도와 신호의 세기를 결정하여 영상복원(image reconstruction)에 지배적인 영향을 미치는 에코신호의 중심부인 저주파영역을 샘플링하여 k공간을 형성한다.
도 16에는 에코신호를 직교좌표계 형태로 샘플링하여 형성된 직교좌표형 k 공간이 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않고, 에코신호의 방사형 샘플링(radial trajectory sampling) 또는 나선형 샘플링(spiral sampling)을 통해 k 공간을 형성하여 그로부터 구조적 영상 데이터를 획득할 수도 있다.
전술한 것처럼, 보다 빠르게 구조적 영상 데이터를 획득하기 위해 에코신호의 저주파영역을 샘플링하여 k공간을 형성하거나, 또는 압축센싱(compressed sensing)방식으로 에코신호를 샘플링하여 구조적 영상 데이터의 획득 속도를 향상시킬 수도 있다.
아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하기 위해 샘플링 과정을 거치는데 샘플링 대상 신호의 최고 주파수의 2배 이상으로 그 신호를 샘플링해야, 즉 Nyquist rate 이상으로 그 신호를 다시 정확하게 복원할 수 있다.
압축센싱이론은 Nyquist rate 이상으로 신호를 샘플링하지 않아도 그 신호를 다시 복원할 수 있는 방법, 즉, Nyquist rate보다 작은 주파수로 신호를 샘플링해도 원래의 신호를 복원할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은, 통상적으로 다루는 신호들은 대부분 특정한 신호 공간(space)으로 변형(transform)시켜 보았을 때, 대부분의 값이 제로(zero)인 소위 "sparse signal"이라는 점에 착안한 것이다.
Sparse signal은 말 그대로 xy그래프 상에 신호를 그려 보았을 때 대부분의 x값에서 y가 제로이고, 상대적으로 적은 수의 x값에서 제로가 아닌 y값을 가지는 신호를 말한다. 압축센싱이론에 의하면 이런 sparse signal은 적은 수의 선형측정(linear measurement)만으로도 원래의 신호를 거의 그대로 복원시킬 수 있다.
따라서, 압축센싱방법을 통해 신호를 샘플링할 경우 보다 짧은 시간에 신호의 샘플링이 가능하기 때문에, 압축센싱방법을 통해 에코신호를 샘플링하여 구조적 영상 데이터를 획득하면, 데이터의 획득에 소요되는 시간을 단축시킬 수 있다.
압축센싱방법은 당해 기술분야에서 널리 알려진 샘플링 방법이므로 자세한 설명은 생략한다.
전술한 것처럼, 구조적 영상 데이터를 획득하는데 소요되는 시간을 단축시키기 위해 에코신호의 저주파 영역을 샘플링하거나, 에코신호를 압축센싱방식으로 샘플링하여 k공간을 형성할 수 있다.
구조적 영상 데이터를 획득하면, 획득한 구조적 영상 데이터로부터 대상체의 움직임과 관련된 정보를 획득한다(220).
도 17에는 구조적 영상 데이터에 기초하여 대상체의 움직임과 관련된 정보를 획득하고, 이를 기초로 기능적 영상 데이터를 정합함으로서 대상체의 움직임으로 인한 아티팩트가 보정된 기능적 영상을 획득하는 과정이 개념적으로 도시되어 있다.
구조적 영상 데이터를 획득하면, 영상처리부(160)는 구조적 영상 데이터들을 전술한 강체영상정합방법으로 정합하여 구조적 영상을 획득한다.
영상처리부(160)는 구조적 영상 데이터의 정합에 사용된 변환행렬을 산출하여, 이를 기능적 영상 데이터의 정합에 사용한다.
전술한 것처럼, 기능적 영상 데이터는 구조학적인 정보를 기반으로 하는 대상체의 움직임으로 인한 영향의 보정에는 부적합하므로, 해부학적 구조가 잘 나타나 있는 구조적 영상 데이터의 정합을 통해 변환행렬을 산출한다.
구조적 영상 데이터에는 대상 기관의 해부학적 구조가 명확하게 나타나 있고, 변환행렬은 대상체의 움직임으로 인한 영향을 제거하기 위해 구조적 영상 데이터를 정합하는데 사용되는 것이므로, 상기 변환행렬을 사용하여 기능적 영상 데이터를 정합함으로써, 기능적 영상 데이터에 나타낸 대상체의 움직임으로 인한 영향을 제거할 수 있다. 즉, 구조적 영상 데이터를 통해 산출한 대상체의 움직임과 관련된 정보는 구조적 영상 데이터를 정합하는데 사용된 변환행렬로 나타나는 것이다.
대상체의 움직임과 관련된 정보가 산출되면, 이를 기초로, 기능적 영상 데이터의 아티팩트를 보정하여(230), 아티팩트가 보정된 기능적 영상을 획득한다(240).
영상처리부(160)는 구조적 영상 데이터의 정합에 사용된 변환행렬을 산출하면, 이를 이용하여 기능적 영상 데이터를 강체영상정합방법으로 정합한다.
해부학적 구조가 명확하게 나타낸 구조적 영상 데이터를 기초로 산출한 변환행렬이므로 이를 이용하여 기능적 영상 데이터를 정합하면 대상체의 움직임으로 인한 아티팩트를 보정할 수 있다.
이렇게 대상체의 움직임으로 인한 아티팩트가 보정되면, 표시부는 기능적 영상 데이터의 정합을 통해 아티팩트가 보정된 기능적 영상을 표시한다.
110 : 워크스테이션
120 : 코일 제어부 　　　　　　　　　　　　　　
121 : 정자장 제어부 　　　　　　
122 : 펄스 시퀀스 제어부 　　
150 : 보어
151 : 정자장 코일부 　　　　　　　
152 : 경사 코일부
153 : RF 코일부 　　　
160 : 영상 처리부
161 : 데이터 수집부 　　　　　　　
162 : 데이터 저장부
163 : 데이터 처리부
170 : 경사 코일

Claims (20)

  1. 자기공명영상장치를 이용한 기능적 영상 획득방법에 있어서,
    대상체에 대한 기능적 영상 데이터를 획득하고;
    상기 대상체에 대한 구조적 영상 데이터를 획득하고;
    상기 구조적 영상 데이터에 기초하여 상기 대상체의 움직임과 관련된 정보를 획득하고;
    상기 대상체의 움직임과 관련된 정보를 기초로, 상기 기능적 영상 데이터를 보정하여 상기 대상체에 대한 기능적 영상을 획득하는 것;을 포함하는 기능적 영상 획득방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 상기 기능적 영상은 뇌기능영상, 대사기능영상, 온도영상, 분광학적 영상을 포함하는 기능적 영상 획득방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 대상체에 대한 구조적 영상 데이터를 획득하는 것은,
    미리 정해진 시간 간격마다 상기 구조적 영상 데이터를 획득하는 것을 포함하는 기능적 영상 획득방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 대상체에 대한 구조적 영상 데이터를 획득하는 것은,
    각각의 기능적 영상 데이터 사이마다 구조적 영상 데이터를 획득하는 것을 포함하는 기능적 영상 획득방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 기능적 영상 데이터 및 구조적 영상 데이터는 상기 대상체에 대한 슬라이스 영상 데이터를 포함하는 기능적 영상 획득방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 기능적 영상 데이터 및 구조적 영상 데이터는 상기 대상체에 대한 볼륨 영상 데이터를 포함하는 기능적 영상 획득방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 대상체에 대한 구조적 영상 데이터를 획득하는 것은,
    확인하고자 하는 기능의 활성구간 및 비활성구간에서 각각 구조적 영상 데이터를 획득하는 것을 포함하는 기능적 영상 획득방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 대상체에 대한 구조적 영상 데이터를 획득하는 것은,
    대상체의 에코신호를 압축센싱(compressed sensing)방식으로 샘플링하여 k공간을 형성하고;
    상기 k공간으로부터 구조적 영상 데이터를 획득하는 것;을 포함하는 기능적 영상 획득방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 대상체에 대한 구조적 영상 데이터를 획득하는 것은,
    대상체의 에코신호 중 저주파 영역을 샘플링하여 k공간을 형성하고;
    상기 k공간으로부터 구조적 영상 데이터를 획득하는 것;을 포함하는 기능적 영상 획득방법.
  10. 제1항에 있어서,
    구조적 영상 데이터에 기초하여 상기 대상체의 움직임과 관련된 정보를 획득하는 것은,
    구조적 영상 데이터들을 정합하고;
    상기 구조적 영상 데이터들의 정합을 위한 변환행렬을 산출하는 것;을 포함하는 기능적 영상 획득방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 대상체의 움직임과 관련된 정보를 기초로, 상기 기능적 영상 데이터를 보정하여 상기 대상체에 대한 기능적 영상을 획득하는 것은,
    상기 변환행렬에 기초하여 상기 기능적 영상 데이터들을 정합함으로써 대상체의 움직임에 의한 아티팩트가 보정된 기능적 영상을 획득하는 것을 포함하는 기능적 영상 획득방법.
  12. 대상체에 대한 기능적 영상 데이터 및 구조적 영상 데이터를 획득하고, 상기 구조적 영상 데이터에 기초하여 상기 대상체의 움직임과 관련된 정보를 획득하고, 상기 대상체의 움직임과 관련된 정보에 기초하여 상기 기능적 영상 데이터를 보정함으로써 상기 대상체에 대한 기능적 영상을 획득하는 영상처리부; 및
    상기 기능적 영상을 표시하는 표시부를 포함하는 자기공명영상장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 영상처리부는,
    미리 정해진 시간 간격마다 상기 구조적 영상 데이터를 획득하는 자기공명영상장치.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 영상처리부는,
    각각의 기능적 영상 데이터 사이마다 구조적 영상 데이터를 획득하는 자기공명영상장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 기능적 영상 데이터 및 구조적 영상 데이터는 상기 대상체에 대한 슬라이스 영상 데이터를 포함하는 자기공명영상장치.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 기능적 영상 데이터 및 구조적 영상 데이터는 상기 대상체에 대한 볼륨 영상 데이터를 포함하는 자기공명영상장치.
  17. 제12항에 있어서,
    상기 영상처리부는,
    확인하고자 하는 기능의 활성구간 및 비활성구간에서 각각 구조적 영상 데이터를 획득하는 자기공명영상장치.
  18. 제12항에 있어서,
    상기 영상처리부는,
    대상체의 에코신호를 압축센싱(compressed sensing)방식으로 샘플링하여 k공간을 형성하고, 상기 k공간으로부터 구조적 영상 데이터를 획득하는 자기공명영상장치.
  19. 제12항에 있어서,
    상기 영상처리부는,
    대상체의 에코신호 중 저주파 영역을 샘플링하여 k공간을 형성하고, 상기 k공간으로부터 구조적 영상 데이터를 획득하는 자기공명영상장치.
  20. 제12항에 있어서,
    상기 영상처리부는,
    구조적 영상 데이터들을 정합하여, 상기 구조적 영상 데이터들의 정합을 위한 변환행렬을 산출하고, 상기 변환행렬에 기초하여 상기 기능적 영상 데이터들을 정합함으로서 대상체의 움직임에 의한 아티팩트가 보정된 기능적 영상을 획득하는 자기공명영상장치.
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