목적: 실제 촬영 결과와 전자기 모의실험 결과를 시각적으로 비교함으로써 위상배열코일을 이루는 모든 코일 요소의 감도를 효과적으로 검증할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 대상과 방법: 위상배열코일검증기(PACE)라 불리는 프로그램을 MATLAB과 C언어를 이용해 구현하였다. 위상배열 코일검증기는 코일 소자의 3차원 형상 모델 구축, FDTD 모의실험 결과의 수용, 보통의 직각좌표계 및 코일면에 기준하는 직각좌표계 상에서 각기 코일 소자 감도를 도시하는 기능을 가지고 있다. 위상배열코일의 3차원 형상 모델을 구축하기 위해 바늘침 모양의 3차원 전자기 위치추적기를 사용하였다. 3차원 형상 모델을 만든 뒤, 이 형상 모델 데이터를 FDTD 모의실험 장치에 보낼 수 있게 하였다. 결과: 3차원 전자기 위치추적기를 이용해 실제 실험에 사용된 위상배열코일과 FDTD 모의실험에 사용된 위상배열코일 모델을 정확하게 일치시킴으로써, 각기 코일 소자의 공간적 감도를 평가할 때 모의실험 결과와 촬영실험 결과 사이 정확한 비교가 가능하게 되었다. 모의실험과 실제 촬영실험에는 36 채널의 헬멧형 위상배열코일을 사용하였다. MRI 촬영 대상체로는 FDTD 모의실험의 모델과 같은 크기와 형상을 가진 원통형 팬텀을 사용하였다. 개발한 프로그램에서는 위상배열코일의 성능을 편리하게 평가하기 위해 관심 코일 소자를 쉽게 선택할 수 있게 하였다. 결론: 개발한 위상배열코일 성능 검증 프로그램은 위상배열코일의 개발 및 정기적인 유지보수에 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
1.5T에서 경직장 코일과 3.0T의 위상 배열 코일을 이용하여 신호대 잡음비를 비교하여 3.0T의 위상 배열 코일의 유용성을 제시한다. 전립선암으로 진단받은 환자 40명을 대상으로 1.5T MR scanner에서는 경직장 표면 코일과 3.0T MR scanner에서는 위상 배열 코일을 이용하여 T2 강조 영상, T1 강조영상, 확산 강조 영상을 각각 획득 후 전립선의 Central Zone(CZ)과 Peripheral Zone(PZ)에서 Right Peripheral Zone(PZ)과 Left Peripheral Zone(PZ) 세 부위에서 신호 강도(signal intensity)측정을 하였다. 정량적 분석방법으로 관심영역의 신호대 잡음비(signal to noise ratio)를 구하고 평균화 하여 1.5T MR scanner로 획득한 그룹과 3.0T MR scanner로 획득한 그룹에서의 신호대 잡음비를 비교하였다. 3.0T MR scanner에서 위상 배열 코일을 사용한 경우 1.5T MR scanner에서 경직장 코일을 사용한 경우보다 신호대 잡음비가 증가됨을 알 수 있었다.
목적 : 위상 배열(phased array) 코일의 sensitivity profile을 추정하는 알고리즘을 제시하고, 이로부터 위상 배열 코일 영상에서 나타나는 밝기 비균등성 문제를 해결하고자 한다. 대상 및 방법 : 코일의 sensitivity profile을 추정하기 위해, 우선 그 영상을 여러 각도에 대해 회전을 시켜가면서 projection 데이터를 얻는다. 영상의 해부학적인 구조, 즉 고주파 성분을 제거하기 위해, 앞에서 구한 projection 데이터에 적절한 curve fitting을 적용하여, projection profile을 부드럽게 변하는 곡선으로 만든다. Fitting된 projection profile에 filtered back projection 알고리즘을 적용하면, 원하는 코일의 sensitivity profile을 얻을 수 있다. 추정된 코일의 sensitivity profile 정보를 이용하여 획득한 위상 배열 코일 영상의 밝기를 균등화시킨다. 제안된 알고리즘은 각각, 8채널 및 4채널 위상 배열 코일을 사용하여 얻은 phantom과 사람 뇌 영상에 대해 적용해 봤다. 결과 : 알고리즘의 성능을 측정하기 위해, 본 알고리즘으로부터 얻어진 결과와 단순히 위상 배열코일 영상에 sum-of-square를 취하여 얻어진 결과의 밝기 균등성을 서로 비교해 보았다. 이때, 본 알고리즘으로부터 얻어진 영상의 밝기 균등성이 sum-of-square의 경우보다 더 높음을 확인할 수 있었다. 정량적으로는 밝기 변화량이 제안한 알고리즘에 의해 $13.1\%$에서 $6.1\%$로 감소되었다. 결론 : 제안한 알고리즘은 위상 배열 코일로부터 얻어진 영상의 밝기 비균등성을 효과적으로 보정할 수 있었다.
EMAT는 비접촉식 탐촉자인 동시에 모드 선택성이 우수하여 다양한 분야에 적용되고 있으나 근본적으로 에너지 전환효율이 낮아 신호 대 잡음비의 증가에 한계를 보인다. EMAT에 위상배열 기술을 접목하면 초음파의 집속 효과를 얻을 수 있으므로 낮은 전환효율의 문제를 극복하기 위한 하나의 해결방안이 될 수 있을 것으로 판단한다. 본 연구에서는 위상배열 EMAT에 대한 기초연구로 3~4개의 코일로 구성되는 표면파 및 수직횡파 발생용 위상배열 EMAT를 제작하고 각 요소코일에 공급하는 펄스의 지연으로부터 위상배열의 효과를 확인하고 방향특성을 측정하였다. 또한 시험편의 표면에 0.5 mm 깊이의 표면결함과 시험편 내부에 직경 0.5 mm의 측면 드릴 홀을 가공하여 제작된 위상배열 EMAT로 결함 신호를 검출하였으며, 이로부터 제작된 EMAT의 성능을 평가하였다.
본 연구는 향상된 중심배열 정렬 위상 펼침 방법(ICASPL)을 제안하고 자기공명 위상 영상을 재구성하여 성능을 평가하였다. 제안된 방법을 수행하기 위해 2% 한천젤에 0.6mM/l를 첨가한 팬텀을 제작하여 임상용젠작하5T 자기공명영상와젠상용화된 무릎코일을 이용하여 MR위상영상을 얻었다. 획득된 k 공간 자료는 PC로 옮긴 뒤 매트랩 프로그램을 이용하여 영상을 재구성하였다. 제안된 ICASPU의 오차를 2차 회귀분석읕 이용하여 기존의 중심배열 정렬 위상 펼침과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 ICASPU방법에 비해 제안된 ICASPU방법이 5배 정도 오차가 향상된 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 향상된 중심배열 정렬 위상 펼침 방법을 이용한 위상영상 펼침의 유용성을 확인하였으며, 향후 위상 정보를 포함한 영상 적용에 매우 유용할 것이라 기대된다.
Parallel imaging technique can provide several advantages for a multitude of MRI applications. Especially, in SENSE technique, sensitivity maps were always required in order to determine the reconstruction matrix, therefore, a number of difference approaches using sensitivity information from coils have been demonstrated to improve of image quality. Moreover, many filtering methods were proposed such as adaptive matched filter and nonlinear diffusion technique to optimize the suppression of background noise and to improve of image quality. In this study, we performed SENSE reconstruction using computer simulations to confirm the most suitable method for the feasibility of filtering effect and according to changing order of polynomial fit that were applied on variation of spatial resolution of sensitivity map. The image was obtained at 0.32T(Magfinder II, Genpia, Korea) MRI system using spin-echo pulse sequence(TR/TE = 500/20 ms, FOV = 300 mm, matrix = $128{\times}128$, thickness = 8 mm). For the simulation, obtained image was multiplied with four linear-array coil sensitivities which were formed of 2D-gaussian distribution and the image was complex white gaussian noise was added. Image processing was separated to apply two methods which were polynomial fitting and filtering according to spatial resolution of sensitivity map and each coil image was subsampled corresponding to reduction factor(r-factor) of 2 and 4. The results were compared to mean value of geomety factor(g-factor) and artifact power(AP) according to r-factor 2 and 4. Our results were represented while changing of spatial resolution of sensitivity map and r-factor, polynomial fit methods were represented the better results compared with general filtering methods. Although our result had limitation of computer simulation study instead of applying to experiment and coil geometric array such as linear, our method may be useful for determination of optimal sensitivity map in a linear coil array.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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