MREIT에서 Multi-echo를 이용한 측정 자기장 데이터의 최적화

국문 초록 (Abstract)

기술의 급속한 발전에 의한 MRI 성능개선(주자장 균질도, 경사자계 선형성, RF 코일 민감도 및 병렬화, 시스템 잡음 및 드리프트 등)은 MRI를 이용할 수 있는 여러 응용분야의 개발과 적용이 가능하게 하였으며, 의료영상 분야에서 다양한 시도들이 이루어지고 있다. 인체의 표면에 부착된 전극을 통해 측정한 전류-전압 데이터로부터 내부의 도전율분포를 영상화 하고자 하는 EIT(electrical impedance tomography)기술은 문제자체가 가지는 저민감도(low sensitivity)와 비선형성(nonlinearity)으로 인해 측정 데이터로부터 아무런 제한 조건 없이 내부의 도전율 영상을 안정적으로 계산하는 표현 공식을 기대하기 어렵다. EIT문제가 가지는 한계성을 극복하고자 1990년대 초에 제안된 MREIT(Magnetic Resonance Electrical Impedance Tomography) 기술은 표면에 부착된 전극을 통해 주입된 전류에 의한 내부자기장의 변화를 MRI를 이용하여 측정함으로써 EIT기술이 가지는 한계성을 극복할 수 있는 새로운 의료기술이다.
MREIT는 전기적 자극에 의한 자기장의 변화를 MRI를 이용한 위상신호로서 측정하여 인체내부의 도전율 영상 복원을 목적으로 하며, 최근에 상당한 기술적 발전과 수치적 복원 알고리즘들이 개발되고, 또한 임상적으로도 다양한 시도들이 이루어져왔다. 전류주입에 의한 위상신호 획득의 어려움, 측정 자기장 데이터로부터 도전율 복원의 비선형적 관계에서 오는 수학적 어려움, 실제적인 인체대상 실험을 위한 동물 실험 등은 여전히 MREIT 연구에 큰 문제이다.
보통 존재하는 MR 펄스시퀀스로 정밀한 자기장 구성성분을 추출하는 것은 힘들다. 이 논문에서 RF 펄스를 적용후 바로 전류를 주입하고 연속으로 각 Tr시간에 전류를 적용한 멀티에코 그래디언트(ME-GRE) 펄스시퀀스에 집중한다.
제안한 ME-GRE는 MREIT로 자기장상 신호를 최대화하는데 유리하다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

MRI performance improvements due to the rapid development of technology(such as main magnetic field homogeneity, gradient magnetic field linearity, RF coil sensitivity and parallelism, artifacts and drifts, etc.) made possible many applications that can take advantage of MRI and variety of attempts have been made in the area of medical imaging. EIT(electrical impedance tomography) techniques visualize the internal conductivity distribution from the current-voltage data measured through attached electrodes on the surface of the human body. It is difficult to expect the representative formula to calculate the internal conductivity images stably due to a low sensitivity and nonlinearity from the measured data without any restrictions. The proposed MREIT(Magnetic Resonance Electrical Impedance Tomography) technique in the early 1990s to overcome the limits of the EIT problem is a new medical technique that can overcome the limits of the EIT technique to measure the internal magnetic field change using MRI by the current injected through electrodes attached to the surface.
MREIT measures changes of the magnetic field by the electrical stimulation as phase signal using MRI. Significant recent technological advances and numerical reconstruction algorithms have been developed and various attempts have been made clinically. There are difficulties of obtaining phase signal by current injection; mathematical difficulties of nonlinear relation of conductivity reconstruction by measured magnetic field data; animal experiments for practical human subject experiments, etc.
It is difficult to extract the precise magnetic field components using existing common MR pulse sequences. In this thesis, we focus on multi-echo gradient echo pulse (ME-GRE) sequence by injecting current straight after applying RF pulse and applied current each Tr time continuously.
The proposed ME-GRE advantages to maximize a magnetic field phase signal using MREIT.

목차 (Table of Contents)

• 1. 소개 1
• 1.1 연구동기 1
• 1.2 MREIT의 핵심개념과 발전 1
• 1.3 논문의 구성 2
• 2. 문제 정의 3
• 2.1 연구동기 4
• 2.2 역문제 4
• 3. 측정기법 6
• 3.1 시스템구성 6
• 3.2 자속밀도 측정 7
• 3.3 전처리 9
• 4. 영상복원알고리즘 10
• 4.1 전류밀도-기반 MREIT 알고리즘 10
• 4.1.1 J -치환 알고리즘 10
• 4.1.2 다른 전류밀도-기반 알고리즘 10
• 4.2 Bz-기반 MREIT 알고리즘 11
• 4.2.1 sensitivity matrix 알고리즘 11
• 4.2.2 조화 Bz 알고리즘 12
• 4.2.3 ∇Bz 알고리즘 13
• 4.2.4 국소 조화 Bz 알고리즘 14
• 4.2.5 사영전류밀도 알고리즘 14
• 5. 영상실험 15
• 5.1 팬텀영상 15
• 5.2 생체조직 팬텀영상 17
• 5.3 사후동물영상 18
• 5.4 마취동물영상 20
• 5.5 인체대상실험 21
• 6. 가능한 응용 22
• 7. 기술현안과 미래방향 23
• 8. 결론 24
• 참고문헌 25
• 국문초록 32