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Keyhole 방법을 이용한 MR 온도감시영상의 시간해상도 향상기법
Time Resolution Improvement of MRI Temperature Monitoring Using Keyhole Method 원문보기

대한자기공명의과학회지 = Journal of the Korean society of magnetic resonance in medicine, v.13 no.1, 2009년, pp.31 - 39  

한용희 (인제대학교 의용공학과) ,  김태형 (인제대학교 의용공학과) ,  천송이 (인제대학교 의용공학과) ,  김동혁 (인제대학교 의용공학과) ,  이광식 (부산백병원 영상의학과) ,  은충기 (인제대학교 의과대학 영상의학과) ,  전재량 (인제대학교 의과대학 영상의학과) ,  문치웅 (인제대학교 의용공학과)

초록
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목적 : 본 연구는 PRF(Proton Resonance Frequency)를 이용한 MR 온도감시 영상에서 시간 해상도를 keyhole방법 적용으로 향상시키고자하였다. 제시된 keyhole방법과 기존 온도영상 방법 사이의 비교를 위해 온도 값에 대한 RMS(Root Mean Square) 오차와 SNR(Signal to Noise Ratio)을 비교하였다. 대상 및 방법 : PRF 방법과 GRE(Gradient Recalled Echo)를 이용하여 MR 온도영상을 구현하였으며 장비로는 임상용 1.5T MRI 장치를 이용하였다. 인체모사 조직인 2% 한천팬텀과 돼지 근육조직으로 실험을 수행하였다. 2.45GHz대역의 마이크로파 발생장치로 MR호환 동축 슬롯 안테나를 구동하여 MRI장치 내에서 대상 조직과 팬텀을 5분간 가열하였다. 가열 직후 10분 동안에 순차적으로 MR 원 데이터를 획득하였다. 획득된 원 데이터는 PC로 전송되어 전체 위상을 부호화하여 얻은 원 데이터의 바깥영역과 K-space의 중앙 영역을 각각 128, 64, 32, 16으로 위상부호화된 데이터로 keyhole영상을 재구성하였다. 256개로 전체 부호화된 자체-참조 온도영상과 RMS 오차를 비교하였으며, zero-filling 영상과 SNR비교를 하였다. 결과 : keyhole 온도 영상에서 위상부호화 수가 128, 64, 32, 16으로 줄어들수록 RMS 오차로 산출한 온도의 차이가 0.538, 0.712, 0.786, 0.845$^{\circ}C$ 만큼 증가하였으나 SNR 값은 keyhole의 위상부호화 수가 줄어도 유지되었다. 결론 : 본 연구는 고정된 매트릭스 크기에 keyhole 방법 적용을 이용하여 온도 감시에서의 시간해상도 증가와 SNR 값을 유지하는 결과를 도출하여 성공적인 적용을 보여 주었다. 본 연구를 기반으로 한 다음 연구에서는 최적화된 변수를 이용한 keyhole 방법 적용으로 최소 온도 오차의 실시간 MR 온도 감시가 가능할 것이라 예상된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Purpose : This study proposes the keyhole method in order to improve the time resolution of the proton resonance frequency(PRF) MR temperature monitoring technique. The values of Root Mean Square (RMS) error of measured temperature value and Signal-to-Noise Ratio(SNR) obtained from the keyhole and f...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 각 팬텀과 조직은 (그림 1)처럼 제작한 아크릴 통 (65×55×95 mm3) 내에 고정시켜 온도에 대한 위상의 변화만을 획득하기 위해 다른 기타 변수에 의해 움직임이 야기되는 인공물(artifact)을 최대한 줄이고자 하였다.
  • 따라서 본 연구에서는 크기(magnitude) 영상에만 적용해온 기존의 keyhole방법을 위상을 이용하는 PRF 온도영상에도 적용을 시도하여 하드웨어의 제약에 따르지 않고 SNR 또한 최소의 손실을 유지시켜 촬영 시간을 줄이는 방안을 찾고자 하였다(5-7).
  • 하지만 거의 대부분이 해부학적 구조의 관찰이나 병변의 진단을 위한 목적으로 한 크기영상(magnitude image)에 주로 적용하고 있다. 본 연구에서는 keyhole방법을 PRF 방법에 의한 MR 온도영상처럼 위상영상에 초점을 맞춰 접근하여 그 실효성과 가능성에 대해 살펴보았다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
자기공명영상의 장점은 무엇인가? 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI)은 비침습적으로 생체 내부를 영상화 할 수 있는 방법으로 특히 체내의 온도분포를 관찰할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그 중에서 PRF(Proton Resonance Frequency)방법을 통한 온도 영상은 가장 많이 활용되고 있다(1, 2).
SENSE같은 병렬 영상방법이 가지는 제약은 무엇인가? 그중에서 FLASH(Fast low angle shot) MRI나 EPI(Echo planar imaging)와 같이 펄스 열(pulse sequence) 변화의 경우에는 촬영 시간을 줄이는 장점을 가져다주는 대신 높은 사양의 하드웨어를 필요로 하며 SNR이 감소하는 단점을 가진다. 그리고 또 다른 방법으로는 SENSE(Sensitivity encoding method)나 SMASH(Simultaneous acquisition of spatial harmonics)같이 병렬 영상(parallel imaging) 방법을 이용한 것으로서 이 방법 역시 촬영 시간은 줄이지만 특수한 하드웨어가 필요하다는 제약을 갖는다.
Keyhole방법의 장점은 무엇인가? 적용된 keyhole방법은 촬영시간에서 위상 부호화 수를 줄일 수 있기 때문에 그 만큼의 촬영시간을 단축시켜 시간해상도를 높일 수 있고 같은 시간동안은 보다 많은 고해상도 영상을 획득할 수 있다. 또한 정보의 변화가 적은 높은 공간 주파수 영역을 새로 획득할 부분과 조합함으로서 matrix size를 고정하였기 때문에 SNR을 유지시킬 수 있는 장점을 가진다. 따라서 다음 연구에서는 최적화된 변수를 이용하여 오차의 손실을 최소화하는 유의수준을 검증하여 진단에 적합한 변수로 촬영 시간을 단축시켜 실시간 온도영상의 구현에 대한 가능성을 기대할 수 있을 것이다.
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참고문헌 (12)

  1. Ishihara Y, Calderon A, Watanabe H, et al, A precise and fast temperature mapping method using water proton chemical shift, Magn Reson Med, 1995;34:814-823. 

  2. J. De Poorter, C.De Wagter, Y.De Deene, C. Thomsen, F. Stahlberg, and E. Achten, Noninvasive MRI thermometry with the proton resonance frequency(PRF) method: In vivo results in human muscle, Magn Reson Med, 1995;33:74-81. 

  3. R. Salomir, J. palussiere, N. Grenier, E. Dumont, B. Quesson, and T. Tsukamoto, Local hyperthermia with focused ultrasound( FUS) or interstitial laser applicator(LITT) under PRFbased MR-temperature monitoring in the living kidney of the rabbit, Proceedings of the 10th Annual Meeting of ISMRM, Honolulu, Hawaii, 2002;2202. 

  4. S. Morikawa, T. Inubushi, Y. Kurumi, S. Naka, V. Seshan, and T. Tsukamoto, Feasibility of simple respiratory triggering in MR-guided interventional procedures for liver tumors under general anesthesia, Proceedings of the 10th Annual Meeting of ISMRM, Honolulu, Hawaii, 2002;2240. 

  5. Igor Sers, Jure Medic, Katarina Beravs, et al, Fast keyhole MR Imaging using optimized k-space data acquisition, Electro and Magnetobiology, 1998;17:307-321 

  6. Zhaolin Chen, Jingxin Zhang, and Khee K. Pang, Adaptive keyhole methods for dynamic magnetic resonance image reconstruction, Computerized Medical Image and Graphics, 2007;31:458-468. 

  7. Mikio Suga, Tetsuya Matsuda, Masaru Komori, Kotaro Minato, and Takashi Takahashi, Keyhole method for highspeed human cardiac cine MR imaging, J Mag Reson Imaging, 1999;10:778-783. 

  8. T.H. Kim, K.C. Tan, S.I. Chun, K.S. Choi, Y.H. Han, and C.W. Mun, Computer simulation and temperature measurement for MR hyperthermia therapy using coaxial-slot antenna, Proceedings of the 17th Annual Meeting of ISMRM, Hawaii, 2009; 4413. 

  9. Schwarzmaier HJ, and Kahn T. Magnetic Resonance Imaging of microwave induced tissue heating, Magn Reson Med, 1995;33:729-731 

  10. D. Ghiglia and M. Pritt, Two-Dimensional Phase Unwrapping: Theory, Algorithms, and Software, 1998, John Wiley & Sons, New York 

  11. J. Bioucas-Dias and G. Valad-o, Phase Unwrapping via graph cuts, IEEE Transactions on Image Processing, 2007;16:698-709. 

  12. Kee Chin Tan, Tae Hyung Kim, Song I Chun, et al, Preliminary study on the MR temperature mapping using center array-sequencing phase unwrapping algorithm, J Korean Soc Magn Reson Med, 2008;12:131-141. 

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