실시간 MRI

실시간 자기공명영상(RT-MRI)은 움직이는 물체를 실시간으로 연속적으로 감시("촬영")하는 것을 말합니다.MRI는 시간 소모가 많은 k 공간 스캔을 기반으로 하기 때문에 낮은 화질이나 낮은 시간 해상도로만 실시간 MRI가 가능했습니다.이러한 한계는 최근 반복 재구성 알고리즘을 사용하여 제거되었습니다. 실시간 MRI를 위한 새로운 방법은 평면 내 해상도가 1.5~^[2]2.0mm인 영상에 대해 20~30밀리초의 시간 해상도를 달성합니다.실시간 MRI는 관절과 심장의 질병에 대한 중요한 정보를 추가할 것을 약속합니다.많은 경우 MRI 검사가 환자에게 더 쉽고 편안해질 수 있습니다.

역사

1977/1978 - Raymond Damadian이 최초의 MRI 스캐너를 개발하여 ^[3]암 진단을 목적으로 건강한 인체의 첫 MRI 스캔(1977)을 달성하였습니다.또한 Peter Mansfield는 에코 평면 기법을 개발하여 몇 초 만에 이미지를 생성하고 빠른 MRI의 ^[4]기초가 됩니다.

1983 - DB Twieg의^[5] k-space 소개

1987년 - 심장 실시간 MRI 최초 개발^[6]

1997 - DK Sodickson에^[7] 의해 RF 코일 어레이를 이용한 병렬 이미징 도입

1999년 - KP Pruessmann에^[8] 의해 SENSE 이미지 재구성 도입

2002 - Mark Griswold에^[9] 의해 GRAPPA 이미지 재구성이 도입

물리적 근거

개요

일반적으로 실시간 MRI는 그라디언트 에코 시퀀스, 효율적인 k 공간 샘플링 및 빠른 재구성 방법을 사용하여 영상 획득 프로세스를 ^[10]가속화합니다.그래디언트 에코 시퀀스는 ^[11]각 시퀀스에 하나의 RF 펄스만 필요하므로 에코 시간이 짧아집니다.또한 현대의 고속 스위칭 그레이디언트 코일은 슬루 레이트를 증가시켜 그레이디언트 에코 시퀀스의 더 빠른 변화를 가능하게 하고 ^[12]반복 시간을 단축시킬 필요가 있습니다.

k-공간 샘플링

효율적인 k-공간 샘플링은 또한 데이터 수집 시간을 단축시킵니다.직선 스캔은 ^[13]MRI의 표준 k 공간 샘플링 방법이 되었습니다.그러나 전체 k-공간을 동일하게 표본 추출하기 때문에 공정에 상대적으로 오랜 시간이 걸립니다.이러한 지연 때문에 실시간 모션을 캡처하기 위해 다른 샘플링 방법이 사용됩니다.단일 샷 에코 평면 이미징은 MR 영상에 대한 모든 데이터를 하나의 RF ^[14]펄스에서 수집하는 매우 빠른 샘플링 방법입니다.그러나 EPI 방법은 직선 스캔과 마찬가지로 데카르트 샘플링 방법이며 전체 k-공간을 동일하게 샘플링합니다.EPI와 같은 나선형 샘플링은 전체 k 공간을 샘플링하는 데 단일 RF 펄스만 필요합니다.방사형 및 나선형 샘플링은 k-공간을 효율적으로 샘플링하기 위한 방법으로도 사용되며, 나선형은 k-공간을 샘플링하기 위해 단일 RF 펄스만 필요합니다.방사형 샘플링과 나선형 샘플링은 모두 저주파를 오버 샘플링하므로 데카르트 방법보다 효율적이며, 이를 통해 일반적인 모션 캡처와 더 나은 실시간 영상 재구성이 가능합니다.^[10] 따라서 k-공간의 방사형 또는 나선형 샘플링은 이제 실시간 MRI 재구성에 선호되는 방법입니다.

평행영상

병렬 이미징은 각 코일이 전체 이미지의 일부를 획득하면서 타겟을 둘러싼 여러 코일을 추가하는 것을 포함합니다.현대의 GPU는 병렬 처리 기능을 가지고 있기 때문에 이미지의 각 부분을 동시에 재구성할 수 있습니다.따라서 코일을 많이 사용할수록 MR 이미지의 ^[15]획득 속도가 빨라집니다.

그래디언트 에코 시퀀스

플래시 MRI

초기 애플리케이션은 실시간 기능 MRI(rt-fMRI)^[16]에서 중요한 애플리케이션을 발견한 에코 평면 이미징을 기반으로 했지만, 최근의 진행은 반복 재구성 및 FLASH ^[17][18]MRI를 기반으로 합니다. Uecker와 동료들이^[2] 제안한 실시간 영상 방법은 빠르고 지속적인 데이터 획득, moti를 제공하는 방사형 FLASH ^[19]MRI를 결합합니다.비선형 ^[20][21]역문제로 이미지 재구성 공식을 기반으로 하는 반복적인 이미지 재구성 방법으로 견고성과 언더샘플링에 대한 내성에 대해 설명합니다.다중 수신 코일(즉, 병렬 MRI)의 데이터를 통합하고, 정규화 및 필터링을 사용하여 시계열 영상의 중복성을 활용함으로써, 이 접근법은 데이터 언더샘플링의 가능한 정도를 한 단계 향상시킵니다.따라서 정상적인 영상 재구성에 필요한 5 ~ 10%의 데이터에서 고품질의 영상을 얻을 수 있습니다.

에코 시간이 매우 짧기 때문에(예: 1~2밀리초), 이 방법은 오프 공진 효과를 겪지 않으므로 이미지가 민감도 아티팩트를 나타내거나 지방 억제에 의존하지 않습니다.손상된 플래시 시퀀스가 스핀 밀도 또는 T1 대비를 제공하는 반면, 재초점 또는 완전히 균형 잡힌 그래디언트가 있는 버전은 T2/T1 대비에 액세스할 수 있습니다.그래디언트-에코 시간(예: 동상 대 반대 위상 조건)을 선택하면 영상에서 물과 지방 신호의 표현이 추가로 변경되며 별도의 물/지방 무비가 가능합니다.

균형잡힌 정상 상태 자유 세차운동

RT-MRI에서 일반적으로 사용되는 또 다른 GRE 시퀀스는 위에서 언급한 바와 같이 균형 ^[10]잡힌 정상 상태 자유 세차운동(bSSFP)입니다.정상 상태 자유 세차는 T2보다 짧은 반복 시간(TR)을 포함합니다.그러면 다음 RF 펄스가 인가되기 전에 자기 신호가 완전히 붕괴되는 것을 방지하고, 이후 시간이 ^[22]지남에 따라 정상 상태 신호가 생성됩니다.또한 짧은 TR은 bSSFP를 RT-MRI에 이상적으로 만듭니다.

bSSFP에서 피크 MR 신호에 대한 방정식은 다음과 같습니다.

${\displaystyle M_{ss,xy}\vert _{\alpha =\alpha _{opt}}={\frac {1}{2}}{\sqrt {1-E_{1}^{2}}}{\frac {1-E_{2}^{2}}}{\frac {0}{\frac {T_{2}}}}}{\frac {T_{2}}}}{{{frac {}}}{{frac {}}}}{T_{1}}}}$

${\displaystyle {여기}_{}}$서$M0$ {\$displaystyle M_{$0}}는 초기 $자화$이고, ${\displaystyle {E1}_{}}$ =${\displaystyle {{}_{}}^{}}$ - ${\displaystyle {{}_{}}^{}}$${\displaystyle {{}_{}}^{}}$1 / ${\displaystyle T^{}}$ ${\displaystyle {R_{}}^{}}${\$displaystyle$ E_${1$}= $e^{-T_{1}/T_{R}},$ ${\displaystyle {E2}_{}}$ =${\displaystyle {}^{}}$ - ${\displaystyle {T_{}}^{}}$2 / ${\displaystyle T^{}}$ ${\displaystyle {R_{}}^{}}${\$displaystyle E_{2$}= $e^{-T_{2}/T_{R$입니다.

따라서 MR 신호는 T2/T1에 비례합니다.유체, 지방 등 T1과 T2가 유사한 물질은 높은 T2/T1 대비를 나타내며 최대 $0{\displaystyle \mathrm{.}{5M}_{}}$의 신호 세기를 가질 수 있습니다$.$ {\$displaystyle$ 0$.5$$M_{0$

bSSFP 신호는 또한 플래시 신호보다 1배 더 큽니다.

${\displaystyle \frac{\sqrt{11\mathrm{}}}{}}$- ${\displaystyle \frac{\sqrt{{\mathrm{}}_{}^{}}}{}}${\$displaystyle${\$frac {1}{\sqrt {1-E_{2}^{2$^[22]

이러한 강력한 유체/조직 대비로 인해 bSSFP를 사용하는 RT-MRI는 심장 영상 및 혈류 ^[22]시각화에 도움이 됩니다.

영상재구성

SENSITY 인코딩(SENSE)

병렬 이미징과 함께 사용되는 특정 이미지 재구성 알고리즘은 k-공간의 언더샘플링에서 발생할 수 있는 잠재적 문제를 해결합니다.SENSE(SENSitivity Encoding)는 각 코일의 부분 k 공간 데이터를 재구성하고 부분 영상을 공간 도메인의 ^[23]최종 스캔으로 결합하는 방법입니다.코일 감도는 실제 영상을 촬영하기 전에 또는 영상을 촬영하는 과정에서 먼저 획득해야 합니다.영상 촬영의 나머지 시간 동안 k-공간은 다른 모든 선을 건너뛰도록 언더샘플링되어 τ FOV가 발생합니다.

2점 예를 들어, 원래 앨리어싱된 영상의 픽셀을 다음 방정식을 통해 "개봉"하여 최종 스캔을 수행할 수 있습니다.

${\displaystyle P_{1}=A\cdot S_{1A}+B\cdot S_{1B}}$

${\displaystyle P_{2}=A\cdot S_{2A}+B\cdot S_{2B}}$

A ${\displaystyle$ A$}$ 및$$ $B{\displaystyle }$ ${\displaystyle$ B$\}$의 두 점에 대해 최종 이미지에 표시됩니다.${\displaystyle {P1\mathrm{}}_{}}${\$displaystyle$ P_${1$$}}$ $및{\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle {P2\mathrm{}}_{}}${\$displaystyle$ P_${2}$은 별칭 이미지에 대한 이미지 신호를 ${\displaystyle {\mathrm{나타냅니다}}_{}}$.$displaystyle$$A$$},$ ${\displaystyle {\mathrm{S1}}_{}}$ B$${\$displaystyle S_{1B}}$는 $각각{\displaystyle }$ A $지점{\displaystyle }$ ${\displaystyle$A}, B ${\displaystyle$ B$\}$의 코일 1에 대한 감도 값이고, ${\displaystyle {\mathrm{S2}}_{}}$ A$${\$displaystyle S_{2$$A}}$과 ${\displaystyle {\mathrm{S2}}_{}}$ B$${\$displaystyle S_{2B}}$는 $각각{\displaystyle }$ ^[23]A ${\displaystyle$ A$}$ 지점과$$ $B{\displaystyle }$ ${\displaystyle$ B$\}$ 지점의 코일 2에 대한 민감도 값입니다.

Gene Ralized 자동 보정 부분 평행 획득(GRAPPA)

또 다른 재구성 알고리즘으로는 GeneRalized Autocalibrating Partial Parallel Acquisition(GRAPPA)이 있습니다.GRAPPA는 최종 ^[24]영상을 재구성하기 전에 k-공간 도메인에서 언더샘플링된 k-공간 데이터를 채웁니다.k 공간의 중앙을 통과하는 선은 일반적으로 실제 영상과 함께 완전히 샘플링되어 자동 보정 신호(ACS) 영역을 제공합니다.가중치 인자는 ACS를 사용하여 계산되며, 이러한 인자는 각 코일이 전체 시야 주파수 영역에서 적용하는 코일 고유의 왜곡을 반영합니다.그런 다음 채워지는 k-공간 데이터는 부분적인 비-알라이징 이미지를 구성하기 위해 역 푸리에 변환을 거칩니다.그런 다음 이러한 이미지는 공간 영역에서 직접 ^[24]결합됩니다.

k-공간 데이터가 데카르트가 아닌 경우 빠른 푸리에 변환(FFT)에는 데카르트 값이 필요하므로 재구성이 계산적으로 더 어렵습니다.일반적으로, K-공간 데이터는 FFT를 적용하기 전에 데카르트 좌표로 재샘플링해야 합니다. GRAPP는 많은 양의 보정 데이터를 얻음으로써 이러한 문제를 해결할 수 있지만, 가장 빠른 재구성에는 일반적으로 데카르트 ^[10]데이터가 필요합니다.

신호 대 잡음비

마지막으로, 병렬 영상 재구성 내에 고려해야 할 또 다른 요소가 있는데, 바로 신호 대 잡음비(SNR)입니다.병렬 영상의 SNR은 다음 식을 사용하여 계산할 수 있습니다.

${\displaystyle SNR_{parallel}={\frac {SNR_{MRI}}{g{\sqrt {R}}}}$^[25]

$여기$서 R ${\displaystyle$ R$}$은 가속 계수이고 $g{\displaystyle }$ ${\displaystyle$ g$}$은 공간적으로 종속적인 형상 계수(사용되는 코일 수 또는 코일 간의 상호 작용에 비례함)입니다.따라서 코일을 더 많이 사용할수록 이미징 프로세스가 빨라지고 코일 간 상호 작용이 더 많아지므로 SNR이 ^[25]낮아집니다.

적용들

심장 MRI

실시간 MRI의 응용 분야는 난류^[26] 흐름에 대한 비의학적 연구에서부터 중재적(수술적) 시술의 비침습적 모니터링에 이르기까지 광범위한 범위를 다루고 있지만, 새로운 기능을 사용하는 가장 중요한 응용 분야는 심혈관 ^[1]영상입니다.이전의 심장 MR(CMR)은 심장의 주기적인 움직임을 포착하기 위해 시네 기술을 사용했습니다.그러나 심장 주기를 예측할 ^[27]수 없는 부정맥 환자에게는 불가능합니다.새로운 방법을 사용하면 심전도에 ^[28]동기화할 필요 없이 자유 호흡 중에 초당 최대 50프레임으로 심장이 뛰는 동영상을 실시간으로 얻을 수 있습니다.Laubrocket. al에^[27] 의해 수행된 연구는 RT-MRI가 bSSFP 시퀀스와 방사형 k-공간 샘플링을 가진 cine CMR보다 더 높은 SNR로 더 높은 품질의 영상을 생성했음을 보여주었습니다.또한 RT-MRI를 사용하면 영상을 촬영하는 동안 숨을 참을 필요가 없으므로 환자도 보다 편안한 경험을 할 수 있습니다.^[27]

근골격 MRI

심장 MRI를 제외한 다른 실시간 응용 프로그램에서는 관절 운동학(예: 턱관절,^[29] 무릎 및 손목^[30])의 기능적 연구를 다루거나 말하기(조음 ^[31]음성학)^[32] 또는 삼키는 동안 입술, 혀, 연입술 및 성대 주름과 같은 관절의 조정된 역학을 다룹니다.근골격계 영상은 특히 실시간 관찰의 이점이 있습니다.뉴욕대학교 그로스만 의과대학의^[33] 연구원들은 손의 움직임을 영상화하기 위한 RT-MRI 장갑을 개발했습니다.이 장갑은 급속하게 변하는 자기장에서 와전류가 발생하는 것을 방지하기 위해 고임피던스 코일을 사용하고 빠른 영상 촬영 시간을 위해 bSSFP를 사용합니다.고임피던스 코일은 특정 코일 형상 및 능동 경사 ^[34]차폐의 필요성을 제거합니다.

MRI 유도 침습 시술

최소 침습 수술 절차의 모니터링을 의미하는 인터벤션 MRI의 응용은 영상 위치 및 방향과 같은 매개 변수를 상호작용적으로 변경함으로써 가능합니다.이 애플리케이션은 수술 ^[10]중 조직의 3D 이미지가 필요할 때 특히 유용합니다.시술 중 의사가 사용할 수 있는 실내 디스플레이와 MRI로 안전한 수술 도구가 필요합니다.여기에는 세라믹, 플라스틱 또는 상자성 금속인 티타늄이 포함됩니다.bSSFP와 여러 코일에 병렬 이미징을 사용함으로써 초당 5-10 프레임의 프레임 레이트를 달성하여 심장 ^[10]시술을 시각화할 수 있습니다.

향후방향

평행영상

병렬 이미징 코일은 몸통 및 심장 이미징에 사용할 수 있지만 다른 신체 부위에는 아직 표준화되지 않았습니다.음성 및 근골격 영상을 위한 동적 코일 설정은 현재 ^[10]연구의 핵심 분야입니다.

머신 러닝

RT-MRI의 이미지 재구성은 기계 학습(ML) 또는 딥 러닝(DL)의 이점을 갖습니다.비선형 커널 또는 매핑 함수는 ACS로부터 k 공간 데이터를 채우고 최종 ^[35]이미지를 생성하기 위해 개발될 수 있습니다.이 과정은 전체적으로 MRI 과정을 상당히 가속화시킵니다.영상 분할 또는 병변 식별은 기계 학습을 통해 달성할 수 있습니다.딥 러닝에서는 컨볼루션 신경망을 사용하여 매핑 함수를 네트워크로 지정할 수 있습니다.ML과 DL은 영상 해상도와 영상 촬영 속도를 ^[35]향상시킵니다.

고성능, 저장 스캐너

고성능 저장 MRI 스캐너도 개발의 ^[10]한 분야입니다.이러한 스캐너는 0.35T 또는 0.55T와 같은 비교적 낮은 자기장 강도에서 작동합니다. bSSFP와 같은 많은 RT-MRI 획득 시퀀스는 상당한 오프 공진 효과를 경험합니다.오프 공진 효과는 B0 필드 강도에 따라 선형적으로 증가하므로 B0를 최소화하면 아티팩트 및 이미지 ^[36]왜곡을 초래할 수 있는 이러한 효과도 최소화할 수 있습니다.이를 통해 더 긴 TR을 사용할 수 있으며, 이를 통해 더 넓은 범위의 k-공간 샘플링 방법 ^[10]및 시퀀스 설계의 문이 열립니다.마지막으로, 더 낮은 강도의 MRI 스캐너는 금속 임플란트의 가열과 관련된 위험을 감소시키고 ^[37]MRI의 비용을 감소시킬 것입니다.

참고문헌

외부 링크

• Max Planck Society 관련 정보
• 호른 연주 실시간 MRI (사라 윌리스)