[논문]MRI 소음의 특성을 이용한 공동 내부 목표점의 능동소음 제어

이록행; 박영진; 박윤식

doi:10.5050/ksnve.2014.24.1.062

MRI 소음의 특성을 이용한 공동 내부 목표점의 능동소음 제어
Active Noise Control for Target Point Inside Bore Using Property of MRI Noise 원문보기

한국소음진동공학회논문집 = Transactions of the Korean society for noise and vibration engineering, v.24 no.1, 2014년, pp.62 - 68

이록행 (KAIST, Department of Mechanical Engineering) , 박영진 (KAIST, Department of Mechanical Engineering) , 박윤식 (KAIST, Department of Mechanical Engineering)

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, MRI(magnetic resonance imager) scanner is continually used for medical diagnosis and many biomedical researches. When it operates, however, intense noise is generated. The SPL(sound pressure level) of the noise approaches 130 dB especially in 3 T(Tesla) MRI. Meanwhile, more than 3 T MRI scanners have been developed to get higher-resolution images, so louder noise is expected in the future. The intense noise makes patients feel nervous and uncomfortable. Moreover, it could possibly cause hearing loss to patient in extreme cases. For this reason, some active noise control systems have been researched. One of them used feedback Filtered-X LMS(FXLMS) algorithm which is able to control only narrowband noises and possible to diverge in severe case. In this paper, we determine the property of MRI noise. Using the property, we applied a method of open-loop and adaptive control for reducing MRI noise at target point inside bore. We verified performance of the method with computer simulation and preliminary experiment. The results demonstrate that the method can effectively reduce MRI noise at target point.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

지금까지 이를 저감하고자 한 연구들은 다음과 같이 크게 3가지로 분류가 될 수 있다. 소음의 원인을 제어하고자 하는 연구, 소음 발생 후 이를 수동적으로 제어하고자 하는 연구, 능동적으로 제어하고자 하는 연구이다. 먼저, 소음의 원인으로 입력되는 전기신호를 수정하는 연구가 있었다⁽²⁾.
이 논문에서는 MRI 소음 신호가 반복성 및 주기성을 가짐을 확인하고, 이를 이용하여 MRI 공동 내부 목표점에서의 소음을 줄이고자 하였다. 이를 위해, 앙상블 평균을 이용하는 개루프 제어와 다중 주파수 적응제어를 함께하여 개루프 및 적응 능동소음 제어 알고리즘을 구성하였다.
이와 같은 배경 속에 이 논문에서는 MRI 공동 내부에 도달하는 소음의 특성을 분석하고, 이를 제어하기 위한 알고리즘을 설계하고 그 성능을 검증하고자 한다.

제안 방법

MRI 소음 신호를 시간 영역과 주파수 영역에서 분석 하였다. 마찬가지로 GRE 펄스파형에 의한 소음신호를 시간 영역과 주파수 영역에서 Figs.
MRI 시스템의 시간에 따른 변화를 확인하기 위하여, 약 2분 동안 공동 내부 중심점(isocenter)에서 같은 조건 하에 여러 번 측정된 신호를 바탕으로 샘플 사이의 평균, 최대값, 최소값을 비교하였다. Fig.
실제 MRI에서 소음을 저감하고자 사용 될 장비들로 실험실 환경에서의 예비 실험을 수행하였다. 사용한 장비는 다음과 같다.
이 논문에서는 MRI 소음 신호가 반복성 및 주기성을 가짐을 확인하고, 이를 이용하여 MRI 공동 내부 목표점에서의 소음을 줄이고자 하였다. 이를 위해, 앙상블 평균을 이용하는 개루프 제어와 다중 주파수 적응제어를 함께하여 개루프 및 적응 능동소음 제어 알고리즘을 구성하였다. GRE 펄스파형에 의한 소음을 대상으로 이 알고리즘을 적용해 보았으며, 컴퓨터 모의실험과 실험실 환경에서의 예비 실험을 통해 그 성능을 검증할 수 있었다.

대상 데이터

유도한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 먼저 컴퓨터 모의실험을 수행한다. GRE 펄스파형으로 발생된 소음을 MRI 공동 내부 중심점에서 48 kHz의 샘플링 주파수로 약 2분간 측정한 신호를 대상으로 모의실험을 하였다. 개루프 및 적응 능동소음 제어 알고리즘을 위해서는 사전에 개루프 제어를 위한 앙상블 평균 신호와 적응 제어를 위해 기본주파수 성분을 알아야 한다.
또한, 참조신호에 부가경로 전달함수를 사전에 계산하여 이를 적용하였다. 그리고 적응제어의 목표주파수 대역들은 주로 에너지를 가지는 상위 20개 내외의 피크를 대상으로 하였다.

성능/효과

이를 위해, 앙상블 평균을 이용하는 개루프 제어와 다중 주파수 적응제어를 함께하여 개루프 및 적응 능동소음 제어 알고리즘을 구성하였다. GRE 펄스파형에 의한 소음을 대상으로 이 알고리즘을 적용해 보았으며, 컴퓨터 모의실험과 실험실 환경에서의 예비 실험을 통해 그 성능을 검증할 수 있었다. 예비 실험의 결과는 관심주파수 대역에서 약 20 dB 저감하는 결과를 얻을 수 있었다.
8~9에서 관심주파수 대역에서의 값과 목표주파수 대역에서의 값을 확인할 수가 있다. 개루프 제어 시 주파수 전체적으로 저감하는 결과를 얻을 수 있었고, 제안하는 알고리즘의 경우 목표주파수 피크들에서 약 20 dB 더 저감 하는 결과를 얻을 수 있었으며 관심주파수 대역 2.5 kHz 이하에서 약 20 dB 저감하는 결과를 얻을 수 있었다. 한편, 약 1270 Hz 피크 외 몇 군데에서 개루프 및 적응제어 시, 개루프만 한 경우에 비해 저감이 덜 되는 부분이 존재하였다.
GRE 펄스파형에 의한 소음을 대상으로 이 알고리즘을 적용해 보았으며, 컴퓨터 모의실험과 실험실 환경에서의 예비 실험을 통해 그 성능을 검증할 수 있었다. 예비 실험의 결과는 관심주파수 대역에서 약 20 dB 저감하는 결과를 얻을 수 있었다.
개루프 제어만 한 경우, 앙상블 평균 신호를 이용하였고 이를 부가경로 전달함수로 역 필터링을 하는 과정 중에 생기는 오차 등으로 인해 소음이 완벽하게 저감되지 않음을 알 수가 있다. 제안하는 알고리즘을 사용한 경우, 개루프 제어 후에도 남아있는 피크성분들이 약 30 dB 정도 더 저감하는 것을 확인할 수가 있었으며 관심주파수 대역 2.5 kHz 이하에서 약 30 dB 저감하는 결과를 얻을 수 있었다.

후속연구

앞으로의 연구에서는 보다 실제적인 경우를 고려할 예정이며, 실제 MRI 시스템에서의 실험을 통해 제안하는 알고리즘의 성능을 검증하고자 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	헤드셋 시스템의 문제점은?	그 중 MRI공동 내부에서의 소음을 저감하기 위한 방법으로 피드백 구조의 FXLMS 능동소음 제어 알고리즘을 이용한 헤드셋 시스템이 있다(6). 이 시스템의 알고리즘은 제어 스피커에서 출력된 신호와 오차마이크로폰에서 측정된 신호로부터 참조신호를 생성하여 이용하기 때문에, 협대역의 소음들에만 저감성능이 한정되고 외란에 민감한 구조로서 시스템의 안정성을 보상하기 위해 수렴속도를 낮춰야 하는 문제점이 존재하였다.
	MRI 기기의 단점은 무엇인가?	MRI기기는 현대의 중요한 의료기기로서 CT나 X-ray에 비해 방사능에 해가 없어 질병의 정밀 진단 및 의학적 연구로 많이 사용되고 있다. 하지만, 이는 사용 시에 큰 소음을 발생하는데, 최근 기기인 3T MRI 기기의 경우 130 dB에 육박하는 소음을 발생한다. 앞으로 더 높은 해상도의 영상을 얻기 위해 사용되는 자기장의 세기가 더 커진다면 이러한 소음은 더 커질 것으로 예상이 되고 있으며 문제 시 되고 있다(1).
	MRI공동 내부에서의 소음을 저감하기 위한 시스템은?	능동소음 제어는 관 내에서의 소음을 제어하거나, 창문 외부에서 오는 저주파 소음을 줄이기 위해 사용되었다(4,5). 그 중 MRI공동 내부에서의 소음을 저감하기 위한 방법으로 피드백 구조의 FXLMS 능동소음 제어 알고리즘을 이용한 헤드셋 시스템이 있다(6). 이 시스템의 알고리즘은 제어 스피커에서 출력된 신호와 오차마이크로폰에서 측정된 신호로부터 참조신호를 생성하여 이용하기 때문에, 협대역의 소음들에만 저감성능이 한정되고 외란에 민감한 구조로서 시스템의 안정성을 보상하기 위해 수렴속도를 낮춰야 하는 문제점이 존재하였다.

참고문헌 (9)

Peuvrel, T., Noise in MRI scanners, PhD Thesis, University of Southampton.
Hennel, F., Girard, F. and Loenneker, T., 1999, "Silent" MRI with Soft Gradient Pulses, Magnetic Eesonance in Medicine, Vol. 42, No. 1, pp. 6-10.
Killion, M. E. A. D., DeVilbiss, E. and Stewart, J., 1988, An Earplug with Uniform 15-dB Attenuation, Hearing Journal, Vol. 41, No. 5, pp. 14-17.
Na, H. and Park, Y., 1998, Active Noise Control Using Constrained Filtered-x LMS Algorithm, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 8, No. 3, pp. 485-493.
Kwon, B. and Park, Y., 2011, Active Window to Reduce the Exterior Noise Flowed Through the Open Window, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 21, No. 9, pp. 820-827.

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Kumamoto, M. et al., 2011, Active Noise Control System for Reducing MR Noise, IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, Vol. 94, No. 7, pp. 1479-1486.
Kuo, S. M. and Dennis, M., 1995, Active Noise Control Systems: Algorithms and DSP Implementations. John Wiley & Sons, Inc.
Lee, N. and Park, Y., 2013, A Method of Using Open-loop and Adaptive Control for Reducing MRI Noise, Proceedings of ICCAS 2013.
Lee, N., Park, Y. and Park, Y., 2013, Active Noise Control for Target Point Inside Bore Using Property of MRI Noise, Proceedings of the KSNVE Annual Autumn Conference, pp. 717-719.

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