特許 7516532 磁気共鳴映像処理装置及びその方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-07-05

(45)【発行日】2024-07-16

(54)【発明の名称】磁気共鳴映像処理装置及びその方法

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/055 20060101AFI20240708BHJP

【ＦＩ】

A61B5/055 376

【請求項の数】 13

(21)【出願番号】P 2022549166

(86)(22)【出願日】2020-05-27

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2023-04-03

(86)【国際出願番号】 KR2020006853

(87)【国際公開番号】W WO2021162176

(87)【国際公開日】2021-08-19

【審査請求日】2022-09-01

(31)【優先権主張番号】10-2020-0017998

(32)【優先日】2020-02-13

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(73)【特許権者】

【識別番号】522300628

【氏名又は名称】エアーズ・メディカル・インコーポレイテッド

【氏名又は名称原語表記】ＡＩＲＳ ＭＥＤＩＣＡＬ ＩＮＣ．

【住所又は居所原語表記】１３Ｆ， １４Ｆ， ２２３， Ｔｅｈｅｒａｎ－ｒｏ Ｇａｎｇｎａｍ－ｇｕ Ｓｅｏｕｌ ０６１４２ ＲＥＰＵＢＬＩＣ ＯＦ ＫＯＲＥＡ

(74)【代理人】

【識別番号】100121382

【弁理士】

【氏名又は名称】山下 託嗣

(72)【発明者】

【氏名】コ，ジン キュ

(72)【発明者】

【氏名】ユン，ジェ ヨン

(72)【発明者】

【氏名】ジョン，クン ウ

【審査官】永田 浩司

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１９－１１１３２２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０１５－５３３５３１（ＪＰ，Ａ）

【文献】Anagha Deshmane, et al.，Parallel MR Imaging，JOURNAL OF MAGNETIC RESONANCE IMAGING，2012年，36，55-72

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６１Ｂ ５／０５５

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

磁気共鳴映像処理装置による磁気共鳴映像処理方法であって、
サブサンプリングされた磁気共鳴信号から獲得された第１磁気共鳴映像を前処理して第１入力映像データを生成する段階と、
前記第１入力映像データから、第１人工ニューラルネットワークモデルを用いて第１出力磁気共鳴映像を獲得する段階と、を含み、
前記第１人工ニューラルネットワークモデルは、ノイズパターン映像が入力されて学習されるのであり、このノイズパターン映像は、復元された映像において対象体の各部分によるノイズの発生程度に基づいて加重値を適用して区分表示した映像である、磁気共鳴映像処理方法。

【請求項2】

前記サブサンプリングされた磁気共鳴信号から、第１並列映像技法を用いて第１ｋ－ｓｐａｃｅデータを獲得する段階をさらに含み、
前記サブサンプリングされた磁気共鳴信号が複数の場合、前記第１ｋ－ｓｐａｃｅデータ及び前記第１磁気共鳴映像のそれぞれを複数獲得し、
前記第１磁気共鳴映像を前処理して第１入力映像データを生成する段階は、
前記複数の第１磁気共鳴映像をコンバイン（ｃｏｍｂｉｎｅ）して単一の第２磁気共鳴映像を獲得する段階と、
前記第２磁気共鳴映像を前処理して第１入力映像データを生成する段階と、を含む、請求項１に記載の磁気共鳴映像処理方法。

【請求項3】

前記複数の第１磁気共鳴映像をコンバインして単一の第２磁気共鳴映像を獲得する段階は、つぎの数式１を用いて遂行する、請求項２に記載の磁気共鳴映像処理方法。
＜数式１＞

【請求項4】

前記複数の第１磁気共鳴映像をコンバインして単一の第２磁気共鳴映像を獲得する段階はつぎの数式２を用いて遂行する、請求項２に記載の磁気共鳴映像処理方法。
＜数式２＞

【請求項5】

前記第１磁気共鳴映像は、ターゲットイメージと位相エンコード方向にエイリアシングされたイメージとを含み、
前記第１磁気共鳴映像を前処理して第１入力映像データを生成する段階は、
前記エイリアシングされたイメージが前記ターゲットイメージとマッチングするように前記第１磁気共鳴映像をシフト（ｓｈｉｆｔ）させて、シフトされた第１磁気共鳴映像を獲得する段階と、
前記第１磁気共鳴映像と前記シフトされた第１磁気共鳴映像とを、前記位相エンコード方向及びリードアウト方向のそれぞれに垂直な第１方向にスタック（ｓｔａｃｋ）してグループ化（ｇｒｏｕｐｉｎｇ）することで第１入力映像データを生成する段階と、を含む、請求項１に記載の磁気共鳴映像処理方法。

【請求項6】

前記第２磁気共鳴映像は、ターゲットイメージと、位相エンコード方向にエイリアシングされたイメージとを含み、
前記第２磁気共鳴映像を前処理して第１入力映像データを生成する段階は、
前記エイリアシングされたイメージが前記ターゲットイメージとマッチングするように前記第２磁気共鳴映像をシフトさせて、シフトされた第２磁気共鳴映像を獲得する段階と、
前記第２磁気共鳴映像と前記シフトされた第２磁気共鳴映像とを、前記位相エンコード方向及びリードアウト方向に垂直な第１方向にスタックしてグループ化することで第１入力映像データを生成する段階と、を含む、請求項２に記載の磁気共鳴映像処理方法。

【請求項7】

前記第１人工ニューラルネットワークモデルは、コントラクティングパス（Ｃｏｎｔｒａｃｔｉｎｇ ｐａｔｈ）及びエクスパンディングパス（Ｅｘｐａｎｄｉｎｇ ｐａｔｈ）を含む人工ニューラルネットワーク構造を有し、
前記コントラクティングパス（Ｃｏｎｔｒａｃｔｉｎｇ ｐａｔｈ）は複数のコンボリューション（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）レイヤー及びプーリング（Ｐｏｏｌｉｎｇ）レイヤーを含んでなるものであり、前記エクスパンディングパス（Ｅｘｐａｎｄｉｎｇ ｐａｔｈ）は複数のコンボリューションレイヤー及びアンプーリング（Ｕｎｐｏｏｌｉｎｇ）レイヤーを含んでなり、
前記ノイズパターン映像は、前記エクスパンディングパス（Ｅｘｐａｎｄｉｎｇ ｐａｔｈ）の前記複数のコンボリューションレイヤー及びアンプーリングレイヤーのうちの少なくとも一つに入力される、請求項１に記載の磁気共鳴映像処理方法。

【請求項8】

前記第１出力磁気共鳴映像からフーリエ演算を用いて第２ｋ－ｓｐａｃｅデータを獲得する段階を含み、
前記第２ｋ－ｓｐａｃｅデータを獲得する段階は、
前記第１出力磁気共鳴映像をデコンバイン（ｄｅｃｏｍｂｉｎｅ）して複数の第２出力磁気共鳴映像を獲得する段階と、
前記第２出力磁気共鳴映像からフーリエ演算を用いて第２ｋ－ｓｐａｃｅデータを獲得する段階と、を含む、請求項１に記載の磁気共鳴映像処理方法。

【請求項9】

前記第１出力磁気共鳴映像をデコンバイン（ｄｅｃｏｍｂｉｎｅ）して複数の第２出力磁気共鳴映像を獲得する段階は、つぎの数式３または数式４を用いて遂行する、請求項８に記載の磁気共鳴映像処理方法。
＜数式３＞

＜数式４＞

【請求項10】

前記第２ｋ－ｓｐａｃｅデータから、第２並列映像技法を用いて第３ｋ－ｓｐａｃｅデータを獲得する段階を含む、請求項８に記載の磁気共鳴映像処理方法。

【請求項11】

前記第３ｋ－ｓｐａｃｅデータから、逆フーリエ演算を用いて第３磁気共鳴映像を獲得する段階と、
前記第３磁気共鳴映像を前処理して第２入力映像データを生成する段階と、
前記第２入力映像データから、第２人工ニューラルネットワークモデルを用いて第３出力磁気共鳴映像を獲得する段階と、を含む、請求項１０に記載の磁気共鳴映像処理方法。

【請求項12】

磁気共鳴映像処理方法を実行するための磁気共鳴映像処理装置であって、
磁気共鳴映像処理プログラムが保存されたメモリと、
前記プログラムを実行するプロセッサと、を含み、
前記プロセッサは、前記プログラムの実行によって、サブサンプリングされた磁気共鳴信号から獲得された第１磁気共鳴映像を前処理して第１入力映像データを生成し、前記第１入力映像データから第１人工ニューラルネットワークモデルを用いて第１出力磁気共鳴映像を獲得するのであり、
前記第１人工ニューラルネットワークモデルは、ノイズパターン映像が入力されて学習されるのであり、このノイズパターン映像は、復元された映像において対象体の各部分によるノイズの発生程度に基づいて加重値を適用して区分表示した映像である、磁気共鳴映像処理装置。

【請求項13】

請求項１から６及び８から１１のいずれか一項に記載の方法を実行するプログラムが保存されたコンピューター可読の記録媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は磁気共鳴映像処理装置及びその方法に関し、人工ニューラルネットワークを用いて、磁気共鳴信号から磁気共鳴映像を獲得することを加速化する磁気共鳴映像処理装置及びその方法に関する。

【背景技術】

【0002】

一般に、医療用映像装置は、患者の身体情報を獲得して映像を提供する装置である。医療用映像装置としては、Ｘ線撮影装置、超音波診断装置、コンピューター断層撮影装置、磁気共鳴映像（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ、ＭＲＩ）撮影装置などがある。

【0003】

ここで、磁気共鳴映像は、人体に無害な磁場及び非電離放射線を用いて体内の水素原子核に核磁気共鳴現象を引き起こして、原子核の密度及び物理／化学的特性を映像化したものである。磁気共鳴映像撮影装置は、映像撮影条件が相対的に自由であり、軟部組織における多様な診断情報を含み、優れたコントラストを有する映像を提供するので、医療用映像を用いた診断分野で重要な位置を占めている。

【0004】

具体的には、磁気共鳴映像撮影装置は、原子核に一定の磁場をかけた状態で一定の周波数のエネルギーを供給することにより、原子核から放出されたエネルギーを信号に変換して人体の内部を診断する映像診断装置である。原子核を構成する陽子は自らがスピン角運動量及び磁気双極子を有するので、磁場をかければ、磁場の方向に整列され、磁場の方向を中心に原子核が歳差運動を行う。このような歳差運動によって核磁気共鳴現象による人体の映像を獲得することができる。

【0005】

一方、磁気共鳴映像撮影装置による撮影には、撮影部位及びＭＲ映像の種類などによって、短くは２０分余りから、長くは１時間以上がかかることがある。すなわち、磁気共鳴映像撮影装置の撮影時間は、他の医療用映像撮影装置に比べて相対的に長いという欠点がある。このような欠点は患者に撮影に対する負担を与えることがあり、特に閉所恐怖症を有している患者に対しては、施行自体が困ることになる。よって、撮影時間を縮めようとする技術が最近まで開発されており、さらに映像の質的な面でも改善が要求されている実情である。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

本発明による磁気共鳴映像処理装置及びその方法は、磁気共鳴映像撮影時間を短縮させても良質の復元映像を獲得することができる磁気共鳴映像処理装置及びその方法を提供して患者の病変部位を容易に診断しようとする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の一実施例は、磁気共鳴映像処理装置による磁気共鳴映像処理方法であって、サブサンプリングされた磁気共鳴信号を獲得する段階と、前記サブサンプリングされた磁気共鳴信号から第１並列映像技法を用いて第１ｋ－ｓｐａｃｅデータを獲得する段階と、前記第１ｋ－ｓｐａｃｅデータから逆フーリエ演算を用いて第１磁気共鳴映像を獲得する段階と、前記第１磁気共鳴映像を前処理して第１入力映像データを生成する段階と、前記第１入力映像データから第１人工ニューラルネットワークモデルを用いて第１出力磁気共鳴映像を獲得する段階とを含む磁気共鳴映像処理方法を提供する。

【0008】

本実施例は、前記サブサンプリングされた磁気共鳴信号が複数の場合、前記第１ｋ－ｓｐａｃｅデータ及び前記第１磁気共鳴映像をそれぞれ複数獲得し、前記第１磁気共鳴映像を前処理して第１入力映像データを生成する段階は、前記複数の第１磁気共鳴映像をコンバイン（ｃｏｍｂｉｎｅ）して単一の第２磁気共鳴映像を獲得する段階と、前記第２磁気共鳴映像を前処理して第１入力映像データを生成する段階とを含む磁気共鳴映像処理方法を提供することができる。

【0009】

本実施例において、前記複数の第１磁気共鳴映像をコンバインして単一の第２磁気共鳴映像を獲得する段階は、つぎの数式１を用いて遂行するものである、磁気共鳴映像処理方法を提供することができる。

【0010】

＜数式１＞

【0011】

ｃ_ｉ＝ｉ番目の第1磁気共鳴の映像
Ｓ_ｉ＝ｉ番目コイルの感度の行列
ｍ＝複素数値の情報による第2磁気共鳴映像
ｍ_ｒｅａｌ＝実数値の情報による第２磁気共鳴映像

【0012】

本実施例であると、前記複数の第１磁気共鳴の映像をコンバインして単一の第２磁気共鳴映像を獲得する段階は、つぎの数式２を用いて遂行する、磁気共鳴映像処理方法を提供することができる。

【0013】

＜数式２＞

【0014】

ｍ＝複素数値の情報による第２磁気共鳴映像
Ｓ_ｉ ^＊＝ｉ番目コイルの感度の行列の共役転置行列（Ｃｏｎｊｕｇａｔｅ ｔｒａｎｓｐｏｓｅｄ ｍａｔｒｉｘ）
ｃ_ｉ＝ｉ番目の第１磁気共鳴の映像

【0015】

本実施例であると、前記第１磁気共鳴の映像は、ターゲットイメージと、位相エンコード方向にエイリアシング(aliasing)されたイメージとを含み、前記第１磁気共鳴映像を前処理して第１入力映像データを生成する段階は、(1)前記エイリアシングされたイメージが前記ターゲットイメージとマッチングするように前記第１磁気共鳴映像をシフト（ｓｈｉｆｔ）させて、シフトされた第１磁気共鳴映像を獲得する段階と、(2)前記第１磁気共鳴映像と前記シフトされた第１磁気共鳴映像とを、前記位相エンコード方向及びリードアウト方向のそれぞれに垂直な、第１方向にスタック（ｓｔａｃｋ）してグループ化（ｇｒｏｕｐｉｎｇ）することで第１入力映像データを生成する段階と、を含む磁気共鳴映像処理方法を提供することができる。

【0016】

本実施例であると、前記第２磁気共鳴映像は、ターゲットイメージと、位相エンコード方向にエイリアシングされたイメージとを含み、前記第２磁気共鳴映像を前処理して第１入力映像データを生成する段階は、(1)前記エイリアシングされたイメージが前記ターゲットイメージとマッチングするように前記第２磁気共鳴映像をシフトさせて、シフトされた第２磁気共鳴映像を獲得する段階と、(2)前記第２磁気共鳴映像と、前記シフトされた第２磁気共鳴映像とを、前記位相エンコード方向及びリードアウト方向に垂直な第１方向にスタックしてグループ化することで第１入力映像データを生成する段階と、を含む磁気共鳴映像処理方法を提供することができる。

【0017】

本実施例であると、前記第１人工ニューラルネットワークモデルは、前記第１磁気共鳴映像に基づいて生成されたノイズパターン映像が入力される磁気共鳴映像処理方法を提供することができる。

【0018】

本実施例であると、前記第１人工ニューラルネットワークモデルは、コントラクティングパス（Ｃｏｎｔｒａｃｔｉｎｇ ｐａｔｈ）及びエクスパンディングパス（Ｅｘｐａｎｄｉｎｇ ｐａｔｈ）を含む人工ニューラルネットワーク構造を有し、前記コントラクティングパス（Ｃｏｎｔｒａｃｔｉｎｇ ｐａｔｈ）は、複数のコンボリューション（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）レイヤー及びプーリング（Ｐｏｏｌｉｎｇ）レイヤーを含んでなるものであり、前記エクスパンディングパス（Ｅｘｐａｎｄｉｎｇ ｐａｔｈ）は、複数のコンボリューションレイヤー及びアンプーリング（Ｕｎｐｏｏｌｉｎｇ）レイヤーを含んでなり、前記ノイズパターン映像は、前記エクスパンディングパス（Ｅｘｐａｎｄｉｎｇ ｐａｔｈ）の前記複数のコンボリューションレイヤー及びアンプーリングレイヤーのうちの少なくとも一つに入力される磁気共鳴映像処理方法を提供することができる。

【0019】

本発明の拡張実施例であると、前記第１出力磁気共鳴映像からフーリエ演算を用いて第２ｋ－ｓｐａｃｅデータを獲得する段階を含み、前記第２ｋ－ｓｐａｃｅデータを獲得する段階は、前記第１出力磁気共鳴映像をデコンバイン（ｄｅｃｏｍｂｉｎｅ）して複数の第２出力磁気共鳴映像を獲得する段階と、前記第２出力磁気共鳴映像からフーリエ演算を用いて第２ｋ－ｓｐａｃｅデータを獲得する段階とを含む磁気共鳴映像処理方法を提供することができる。

【0020】

本実施例であると、前記第１出力磁気共鳴映像をデコンバイン（ｄｅｃｏｍｂｉｎｅ）して複数の第２出力磁気共鳴映像を獲得する段階はつぎの数式３または数式４を用いて遂行する磁気共鳴映像処理方法を提供することができる。

【0021】

＜数式３＞

【0022】

【0023】

＜数式４＞

【0024】

【0025】

本実施例であると、前記第２ｋ－ｓｐａｃｅデータから第２並列映像技法を用いて第３ｋ－ｓｐａｃｅデータを獲得する段階を含む磁気共鳴映像処理方法を提供することができる。

【0026】

本実施例であると、前記第３ｋ－ｓｐａｃｅデータから逆フーリエ演算を用いて第３磁気共鳴映像を獲得する段階と、前記第３磁気共鳴映像を前処理して第２入力映像データを生成する段階と、前記第２入力映像データから第２人工ニューラルネットワークモデルを用いて第３出力磁気共鳴映像を獲得する段階とを含む磁気共鳴映像処理方法を提供することができる。

【0027】

本発明の一実施例による、磁気共鳴映像処理方法を実行するための磁気共鳴映像処理装置であると、磁気共鳴映像処理プログラムが保存されたメモリと、前記プログラムを実行するプロセッサと、を含み、前記プロセッサは、前記プログラムの実行によって、サブサンプリングされた磁気共鳴信号を獲得し、前記サブサンプリングされた磁気共鳴信号から第１並列映像技法を用いて第１ｋ－ｓｐａｃｅデータを獲得し、前記第１ｋ－ｓｐａｃｅデータから逆フーリエ演算を用いて第１磁気共鳴映像を獲得し、前記第１磁気共鳴映像を前処理して第１入力映像データを生成し、前記第１入力映像データから第１人工ニューラルネットワークモデルを用いて第１出力磁気共鳴映像を獲得する磁気共鳴映像処理装置を提供する。

【発明の効果】

【0028】

本発明による磁気共鳴映像処理装置及びその方法は、磁気共鳴映像撮影時間を短縮させても良質の復元映像を獲得することができる磁気共鳴映像処理装置及びその方法を提供して患者の病変部位を容易に診断することができる。

【0029】

また、本発明の実施例による磁気共鳴映像処理装置及びその方法は、複数の磁気共鳴映像を獲得し、これを前処理して生成した入力データから、第１人工ニューラルネットワークモデル及び第２人工ニューラルネットワークモデルを活用して復元した高正確度の出力磁気共鳴映像を提供することにより患者の病変部位を容易に診断する効果がある。

【図面の簡単な説明】

【0030】

【図1】本発明の一実施例による磁気共鳴映像処理装置の構成を示す構成図である。

【図2】本発明の一実施例による磁気共鳴映像処理方法の手順を示すフローチャートである。

【図3】本発明の一実施例による磁気共鳴映像処理方法を示す概略図である。

【図4】本発明の一実施例によるフルサンプリングとサブサンプリングの相違点を説明するための概略図である。

【図5】本発明の一実施例による並列映像技法であるグラッパ（ＧＲＡＰＰＡ）とスピリット（ＳＰＩＲｉＴ）との相違点を説明するための概略図である。

【図6】本発明の一実施例による第１磁気共鳴映像を前処理する方法の手順を示すフローチャートである。

【図7】本発明の一実施例による第１磁気共鳴映像を前処理する方法を示す概略図である。

【図8】本発明の変形実施例による、第１磁気共鳴映像を前処理して第１入力映像データを生成する方法の手順を示すフローチャートである。

【図9】本発明の一実施例による第１人工ニューラルネットワークモデルを用いて第１入力映像データから第１出力磁気共鳴映像を獲得する段階を示す概略図である。

【図10】本発明の一実施例による第１人工ニューラルネットワークモデルの構造を示す概略図である。

【図11】本発明の一実施例による人工ニューラルネットワークモデルに学習データとして適用されるノイズパターン映像を説明するための図である。

【図12】本発明の一実施例による人工ニューラルネットワークモデルにノイズパターン映像を学習データとして適用して幻影（ｈａｌｌｕｃ_ｉｎａｔｉｏｎ）を緩和させた効果を示す図である。

【図13】本発明の一実施例による磁気共鳴映像処理方法を含む拡張実施例による磁気共鳴映像処理方法の手順を示すフローチャートである。

【図14】本発明の本発明の拡張実施例による磁気共鳴映像処理方法を示す概略図である。

【図15】本発明の拡張実施例による第２出力磁気共鳴映像獲得段階及び第２ｋ－ｓｐａｃｅデータ獲得段階を示すフローチャートである。

【図16】本発明の一実験例による４倍加速化した復元映像を比較例とともに示す図である。

【図17】本発明の他の実験例による６倍加速化した復元映像を比較例とともに示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0031】

以下では、添付図面に基づき、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者が容易に実施することができるように本発明の実施例を詳細に説明する。しかし、本発明は、様々な相異なる形態に具現されうるのであり、ここで説明する実施例に限定されない。そして、図面では、本発明を明確に説明するために、説明に関係ない部分は省略し、明細書全般にわたって、類似の部分に対しては類似の図面符号を付けた。

【0032】

本明細書が実施例のすべての要素を説明するものではなく、本発明が属する技術分野で一般的な内容、または実施例同士の間で重複する内容は省略する。明細書で使われる部（ｐａｒｔ、ｐｏｒｔｉｏｎ）という用語は、ソフトウェアまたはハードウェアによって具現されうるのであり、実施例によっては複数の「部」が単一の要素（ｕｎｉｔ、ｅｌｅｍｅｎｔ）によって具現されるか、単一の「部」が複数の要素を含むこともできる。

【0033】

本明細書で、「映像」は離散的なイメージ要素（例えば、２次元イメージにおけるピクセル及び３次元イメージにおけるボクセル）から構成された多次元（ｍｕｌｔｉ－ｄｉｍｅｎＳ_ｉｏｎａｌ）データを意味することができる。例えば、映像は、磁気共鳴映像撮影装置、コンピューター断層撮映（ＣＴ）装置、超音波撮影装置、またはＸ線撮影装置などの医療映像装置によって獲得された医療映像を含むことができる。

【0034】

本明細書で、「対象体（ｏｂｊｅｃｔ）」は、撮影の対象となるものであり、ヒト、動物、またはその一部を含むことができる。例えば、対象体は、身体の一部（臓器または器官など；ｏｒｇａｎ）またはファントム（ｐｈａｎｔｏｍ）などを含むことができる。ファントムは、生物の密度及び実効原子番号に非常に近似した体積を有する物質を意味するのであり、身体と類似した性質を有する球形（ｓｐｈｅｒｅ）のファントムを含むことができる。

【0035】

磁気共鳴映像（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｅ、ＭＲＩ）システムは、特定強度の磁場で発生する無線周波数（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ、ＲＦ）信号に対する磁気共鳴（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ、ＭＲ）信号の強度を明暗の対比として表現して対象体の断層部位に対するイメージを獲得するシステムである。

【0036】

具体的には、ＭＲＩシステムは、主磁石が静磁場（ｓｔａｔｉｃ ｍａｇｎｅｔｉｃ ｆｉｅｌｄ）を形成するようにし、静磁場内に位置する対象体における特定原子核の磁気双極子モーメント方向を静磁場の方向に整列させる。傾斜磁場コイルは、静磁場に傾斜信号を印加して傾斜磁場を形成することで、対象体の部位別に共鳴周波数を異なるように誘導することができる。ＲＦコイルは、映像の獲得を所望する部位の共鳴周波数に合わせて磁気共鳴信号を照射することができる。また、ＲＦコイルは、傾斜磁場が形成されることにより、対象体の多くの部位から放射される、相異なる共鳴周波数の磁気共鳴信号を受信することができる。ＭＲＩシステムは、このような段階で受信した磁気共鳴信号に、映像復元技法を適用して映像を獲得する。また、ＭＲＩシステムは、多チャンネルＲＦコイルによって受信される複数の磁気共鳴信号に対して、直列的または並列的信号処理を遂行して複数の磁気共鳴信号を映像データに再構成することもできる。

【0037】

以下では、本発明の一実施例による磁気共鳴映像処理装置１００について説明する。

【0038】

本発明の一実施例による磁気共鳴映像処理装置１００は、前述したＭＲＩシステムに直間接的に適用されて、磁気共鳴信号から磁気共鳴映像を獲得することを加速化する磁気共鳴映像処理装置１００である。

【0039】

磁気共鳴映像処理装置１００は、自ら磁気共鳴信号を感知して磁気共鳴映像を獲得することができるＭＲＩシステムだけでなく、外部から獲得された映像を処理する映像処理装置、磁気共鳴映像に対するプロセッシング機能を備えたスマートフォン、タブレット型ＰＣ、ＰＣ、スマートＴＶ、マイクロサーバー、その他の家電機器、及びその他のモバイルまたは非モバイルコンピューター装置でありうるが、これに限定されない。また、磁気共鳴映像処理装置１００は、通信機能及びデータプロセッシング機能を備えた時計、メガネ、ヘアバンド及び指輪などのウェアラブルバイスでありうる。

【0040】

図１は、本発明の一実施例による磁気共鳴映像処理装置１００の構成を示す構成図である。

【0041】

図１を参照すると、磁気共鳴映像処理装置１００は、通信モジュール１１０、メモリ１２０、プロセッサ１３０、及びデータベース（ＤＢ）１４０を含むことができる。

【0042】

通信モジュール１１０は、通信網と連動して磁気共鳴映像処理装置１００に通信インターフェースを提供し、ＭＲＩ撮影装置、使用者端末、及び管理サーバーに対して、データを送受信する役割を果たすことができる。ここで、通信モジュールは、他のネットワーク装置に対して有無線連結を介して、制御信号またはデータ信号といった信号を送受信するために必要なハードウェア及びソフトウェアを含む装置であることができる。

【0043】

メモリ１２０は、磁気共鳴映像処理プログラムが記録された記録媒体でありうる。また、メモリ１２０は、プロセッサが処理するデータを一時的または永久的に保存する機能を果たすことができる。ここで、メモリ１２０は、揮発性記録媒体（ｖｏｌａｔｉｌｅ ｓｔｏｒａｇｅ ｍｅｄｉａ）または非揮発性記録媒体（ｎｏｎ－ｖｏｌａｔｉｌｅ ｓｔｏｒａｇｅ ｍｅｄｉａ）を含むことができるが、本発明の範囲がこれに限定されるものではない。

【0044】

プロセッサ１３０は、磁気共鳴映像処理装置１００で磁気共鳴映像処理プログラムが遂行する全体の過程を制御することができる。プロセッサ１３０が遂行する過程の各段階については、図２～図１５を参照して後述する。

【0045】

ここで、プロセッサ１３０は、プロセッサ（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のようにデータを処理することができるすべての種類の装置を含むことができる。ここで、「プロセッサ（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）」は、例えばプログラム内に含まれたコードまたは命令で表現された機能を果たすために物理的に構造化した回路を有する、ハードウェアに内蔵されたデータ処理装置を意味することができる。このようにハードウェアに内蔵されたデータ処理装置の一例として、マイクロプロセッサ（ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、中央処理装置（ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）、プロセッサコア（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ ｃｏｒｅ）、マルチプロセッサ（ｍｕｌｔｉｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＡＳ_ｉＣ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ－ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）などの処理装置を網羅することができるが、本発明の範囲がこれに限定されるものではない。

【0046】

データベース１４０は、磁気共鳴映像処理装置１００がプログラムを実行するために必要な各種のデータが保存されたものでありうる。例えば、データベースには、後述する人工ニューラルネットワークの学習データ、磁気共鳴信号３１０データ、ｋ－ｓｐａｃｅデータ、及び磁気共鳴映像データなどが保存されたものでありうる。

【0047】

一方、本発明で、「端末」は携帯性及び移動性が保障された無線通信装置でありうるのであり、例えばスマートフォン、タブレット型ＰＣまたはノートブック型ＰＣなどのようなすべての種類のハンドヘルド（Ｈａｎｄｈｅｌｄ）基盤の無線通信装置でありうる。また、「端末」は、通信機能及びデータプロセッシング機能を備えた時計、ネガネ、ヘアバンド、及び指輪などのウェアラブル機器であってもよい。また、「端末」は、ネットワークを介して他の端末またはサーバーなどに接続することができるＰＣなどの有線通信装置であってもよい。

【0048】

また、ネットワークは端末及びサーバーのようなそれぞれのノードの間に情報を交換することができる連結構造を意味するものであり、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ：Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット（ＷＷＷ：Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）、有無線データ通信網、電話網、有無線テレビ通信網などを含む。無線データ通信網の一例としては、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、３ＧＰＰ（登録商標）（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ Ｐｒｏｊｅｃｔ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、ＷＩＭＡＸ（Ｗｏｒｌｄ Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ Ａｃｃｅｓｓ）、ワイファイ（Ｗｉ－Ｆｉ）、ブルートゥース（登録商標）通信、赤外線通信、超音波通信、可視光通信（ＶＬＣ：Ｖｉｓｉｂｌｅ Ｌｉｇｈｔ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、ライファイ（ＬｉＦｉ）などが含まれるが、これに限定されない。

【0049】

以下では、本発明の一実施例による磁気共鳴映像処理装置１００によって遂行される磁気共鳴映像処理方法について詳細に説明する。図２は、本発明の一実施例による磁気共鳴映像処理方法の手順を示すフローチャートである。図３は、本発明の一実施例による磁気共鳴映像処理方法を示す概略図である。

【0050】

図２及び図３を参照すると、本発明の一実施例による磁気共鳴映像処理装置１００によって遂行される磁気共鳴映像処理方法は、まず、サブサンプリングされた磁気共鳴信号３１０を獲得する段階（Ｓ２１０）を遂行することができる。

【0051】

図４は、本発明の一実施例によるフルサンプリングとサブサンプリングとの相違点を説明するための概略図である。

【0052】

図４を参照すると、サブサンプリングされた磁気共鳴信号３１０は、ナイキストサンプリングレートより低いサンプリングレートでサンプリングされた磁気共鳴信号３１０であることができる。また、サブサンプリングされた磁気共鳴映像は、ナイキストサンプリングレートより低いサンプリングレートで磁気共鳴信号３１０をサンプリングして獲得した映像である。サブサンプリングされた磁気共鳴映像は、エイリアシングアーチファクト（ａｌｉａｓｉｎｇ ａｒｔｉｆａｃｔ）を含む映像でありうる。エイリアシングアーチファクトは、スキャンされた対象体がＦＯＶ（ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｖｉｅｗ）より大きいとき、磁気共鳴映像に発生する人工的なイメージでありうる。一方、フルサンプリングされた磁気共鳴映像は、ナイキストサンプリングレート以上のサンプリングレートでｋ－ｓｐａｃｅデータをサンプリングして獲得した映像でありうる。

【0053】

例えば、フルサンプリングされた磁気共鳴信号３１０のライン（ｌｉｎｅ）数がｎ個であり、サブサンプリングされた磁気共鳴信号３１０のライン（ｌｉｎｅ）数がｎ／２個でありうる。ここで、サンプリングラインの減少した程度が１／２の倍数であれば磁気共鳴映像撮影の加速化指数が２であると言える。サンプリングラインの減少した程度が１／３の倍数、１／４の倍数であれば、加速化指数はそれぞれ３、４であると言える。

【0054】

そして、サブサンプリング方法は、均一サブサンプリングと、非均一サブサンプリングとに区分されうる。均一サブサンプリングは、サンプリングされるラインの間隔を一定に維持してサンプリングを遂行することでありうる。一方、非均一サブサンプリングは、一般的にサンプリングデータの中央部分に行くほど、サンプリングされるラインの間隔を小さくしてサンプリングを多く遂行し、中央部分から遠くなるほどサンプリングされるラインの間隔を大きくしてサンプリングを少なくすることを意味することができる。

【0055】

一方、磁気共鳴映像処理装置１００は、ＭＲＩシステムに含まれ、ＲＦコイルから受信した磁気共鳴信号に基づき、サブサンプリングされた磁気共鳴信号３１０に対応する入力データを獲得することができる。また、磁気共鳴映像処理装置１００は、外部の磁気共鳴映像撮影装置、外部サーバー及びデータベースのうちの少なくとも一つからサブサンプリングされた磁気共鳴信号３１０に対応する入力データを獲得することもできる。

【0056】

また図２及び図３を参照すると、段階（Ｓ２１０）の後、サブサンプリングされた磁気共鳴信号３１０から第１並列映像技法を用いて第１ｋ－ｓｐａｃｅデータ３２０を獲得する段階（Ｓ２２０）を遂行することができる。

【0057】

ここで、並列映像技法は、サブサンプリングされた磁気共鳴信号３１０及び／またはｋ－ｓｐａｃｅデータからフルサンプリングされたｋ－ｓｐａｃｅデータ及び／または磁気共鳴映像のように高正確度のｋ－ｓｐａｃｅデータ及び／または磁気共鳴映像を獲得するための一種の映像復元技法である。

【0058】

並列映像技法による映像復元の遂行において、公知の技術であるＳＰＡＣＥ ＲＩＰ（ＳｅｎＳ_ｉｔｉｖｉｔｙ Ｐｒｏｆｉｌｅｓ Ｆｒｏｍ ａｎ Ａｒｒａｙ ｏｆ Ｃｏｉｌｓ ｆｏｒ Ｅｎｃｏｄｉｎｇ ａｎｄ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｉｎ Ｐａｒａｌｌｅｌ）、ＳＭＡＳＨ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ｏｆ ｓｐａｔｉａｌ ｈａｒｍｏｎｉｃｓ）、ＰＩＬＳ（Ｐａｒｔｉａｌｌｙ Ｐａｒａｌｌｅｌ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｗｉｔｈ Ｌｏｃａｌｉｚｅｄ Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｉｅ）、ＧＲＡＰＰＡ（Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ Ａｕｔｏｃａｌｉｂｒａｔｉｎｇ Ｐａｒｔｉａｌｌｙ Ｐａｒａｌｌｅｌ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓ）、ＳＰＩＲｉＴ（ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｓｅｌｆ－ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ Ｐａｒａｌｌｅｌ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）などの並列映像技法に適用可能なものであれば制限なしに適用可能である。

【0059】

図５は本発明の一実施例による並列映像技法であるグラッパ（ＧＲＡＰＰＡ）とスピリット（ＳＰＩＲｉＴ）との相違点を説明するための概略図である。

【0060】

図４及び図５を参照すると、第１並列映像技法としては、サブサンプリングされた磁気共鳴信号３１０を入力データとしてフルサンプリングされたｋ－ｓｐａｃｅ映像データを出力とするグラッパ（ＧＲＡＰＰＡ）を適用して映像復元を遂行することが好ましいであろう。

【0061】

すなわち、第１並列映像技法はグラッパ技法であることができる。グラッパは、サブサンプリングされた磁気共鳴信号３１０のデータを、フルサンプリングされたｋ－ｓｐａｃｅのデータと類似した高正確度のｋ－ｓｐａｃｅのデータに補正することができる。言い換えれば、フルサンプリングされた映像データのライン（ｌｉｎｅ）数がｎ個であり、サブサンプリングされた映像データのライン（ｌｉｎｅ）数がｎ／２個であるとき、グラッパは、サブサンプリングされた映像データのｎ／２個のラインから、サンプリングされなかった残りのｎ／２個のラインを推測して生成することができる。

【0062】

例えば、ＲＦコイルの一チャネルで獲得された、サブサンプリングされた磁気共鳴信号３１０から、第１ライン、第３ライン及び第４ラインはサンプリングされたが、第２ラインはサンプリングされなかった場合、第２ラインに最も近いラインである第１ラインと、第３ラインとを、線形に組み合わせて第２ラインを推測することができる。このように、グラッパは、隣り合うラインの線形の組合せから、サンプリングされなかった残りのラインを推測して、フルサンプリングされた映像データと類似するように補正することができる。すなわち、各チャネル別に高正確度のｋ－ｓｐａｃｅの形態の映像データを生成することができる。

【0063】

このようなグラッパとは違い、スピリットは、推測しようとするピクセルを含むラインにおける隣接したピクセルデータと、当該ラインに隣接した、サンプリングされたラインのデータとを、互いに線形に組み合わせて、サンプリングされなかったピクセルのデータを推測することができる。

【0064】

段階（Ｓ２２０）の後、第１ｋ－ｓｐａｃｅデータ３２０から、逆フーリエ（ＩＦＦＴ）演算を用いて第１磁気共鳴映像を獲得する段階（Ｓ２３０）を遂行することができる。

【0065】

グラッパは、完全なｋ－ｓｐａｃｅ形態の映像データを逆フーリエ変換して、復元映像である第１磁気共鳴映像を生成することができる。ここで、第１磁気共鳴映像は、ターゲットイメージと、位相エンコード方向（Ｋｙ）にエイリアシングされたイメージとを含むことができる。

【0066】

図４及び図５を参照すると、位相エンコード方向（Ｋｙ）は、磁気共鳴信号３１０をサンプリングする過程で、サンプリングされたラインがスタック（ｓｔａｃｋ）される方向に平行に延びる方向でありうる。そして、リードアウト方向（Ｋｘ）は、サンプリングされたラインが延びる方向でありうる。一方、Ｋｚ方向は、コイルの軸方向であるか、または、後述する位相エンコード方向（Ｋｙ）及びリードアウト方向（Ｋｘ）のそれぞれと直交する第１方向（Ｋｚ）と言える。

【0067】

一方、サブサンプリングされた磁気共鳴信号３１０が複数の場合、第１ｋ－ｓｐａｃｅデータ３２０及び第１磁気共鳴映像はいずれも複数が獲得されうる。すなわち、磁気共鳴信号３１０を受信するＲＦコイルが複数の場合、それぞれのチャネル別に受信される、複数の磁気共鳴信号３１０に対応して生成された複数の復元映像が第１磁気共鳴映像となる。

【0068】

段階（Ｓ２３０）の後、第１磁気共鳴映像を前処理して第１入力映像データ３４０を生成する段階（Ｓ２４０）を遂行することができる。

【0069】

図６は本発明の一実施例による第１磁気共鳴映像を前処理する方法の手順を示すフローチャートである。図７は本発明の一実施例による第１磁気共鳴映像を前処理する方法を示す概略図である。

【0070】

図６及び図７を参照すると、第１磁気共鳴映像７２０を前処理して第１入力映像データ７４０を生成する段階（Ｓ２４０）は、エイリアシングされたイメージＡ１、Ａ２がターゲットイメージＴとマッチングするように第１磁気共鳴映像７２０をシフト（ｓｈｉｆｔ）して、シフトされた第１磁気共鳴映像７１０、７３０を獲得する段階（Ｓ２４１）を含むことができる。

【0071】

図７の（ａ）を参照すると、例えば、第１磁気共鳴映像７２０は、対象体（脳）のターゲットイメージＴとエイリアシングされたイメージＡ１、Ａ２とを含むことができる。ここで、第１磁気共鳴映像７２０を位相エンコード方向（Ｋｙ）に沿って左／右に移動させれば、シフトされた第１磁気共鳴映像７１０、７３０を得ることができる。

【0072】

ここで、第１磁気共鳴映像７２０をシフトすることは、エイリアシングされたイメージＡ１、Ａ２が、ターゲットイメージＴとマッチングするほどにまで移動することによって遂行されうる。例えば、左側にシフトされた第１磁気共鳴映像７１０に含まれた対象体のエイリアシングされたイメージＡ２が、位相エンコード方向（Ｋｙ）及びリードアウト方向（Ｋｘ）が形成する平面を基準に、原本の第１磁気共鳴映像７２０に含まれた対象体のターゲットイメージＴの位置と同じ位置に配置されるようにシフトされうる。また、右側にシフトされた第１磁気共鳴映像７３０に含まれた対象体についてのエイリアシングされたイメージＡ１が、位相エンコード方向（Ｋｙ）及びリードアウト方向（Ｋｘ）が形成する平面を基準に、原本の第１磁気共鳴映像７２０に含まれた対象体のターゲットイメージＴの位置と同じ位置に配置されるようにシフトされうる。

【0073】

そして、図７の（ｂ）を参照すると、第１磁気共鳴映像７２０を前処理して第１入力映像データ７４０を生成する段階（Ｓ２４０）は、第１磁気共鳴映像７２０と、シフトされた第１磁気共鳴映像７１０、７３０とを、位相エンコード方向（Ｋｙ）及びリードアウト方向（Ｋｘ）のそれぞれに垂直な、第１方向（Ｋｚ）にスタック（ｓｔａｃｋ）してグループ化（ｇｒｏｕｐｉｎｇ）することで、第１入力映像データ７４０を生成する段階（Ｓ２４２）を含むことができる。

【0074】

ここで、第１方向（Ｋｚ）は、図７の（ｂ）におけるＫｚ方向に平行な方向である。位相エンコード方向（Ｋｙ）はＫｙ方向に平行な方向であり、リードアウト方向（Ｋｘ）はＫｘ方向に平行な方向である。そして、スタックされた、第１磁気共鳴映像７２０と、複数のシフトされた第１磁気共鳴映像７１０、７３０とは単一グループにまとめられて、後述する第１人工ニューラルネットワークモデル５００に入力される第１入力映像データ７４０として生成されうる。

【0075】

図８は、本発明の変形実施例による、第１磁気共鳴映像を前処理して第１入力映像データ３４０を生成する方法の手順を示すフローチャートである。

【0076】

図８を参照すると、本発明の変形実施例で、第１磁気共鳴映像を前処理して第１入力映像データ３４０を生成する段階（Ｓ２４０’）は、複数の第１磁気共鳴映像をコンバイン（ｃｏｍｂｉｎｅ）して単一の第２磁気共鳴映像３３０を獲得する段階（Ｓ２４１’）を含むことができる。複数の第１磁気共鳴映像は、複数のＲＦコイルチャネルによってそれぞれ受信される磁気共鳴信号３１０によって生成されうる。コンバインは多重コイルで受信した複数の第１磁気共鳴映像を入力として単一の第２磁気共鳴映像３３０を出力する過程である。

【0077】

具体的には、複数の第１磁気共鳴映像をコンバイン（ｃｏｍｂｉｎｅ）して単一の第２磁気共鳴映像３３０を獲得する段階（Ｓ２４１’）は次の数式１を用いて遂行することができる。

【0078】

＜数式１＞

【0079】

ｃ_ｉ＝ｉ番目の第1磁気共鳴映像
Ｓ_ｉ＝ｉ番目コイルの感度の行列
ｍ＝複素数値の情報による第2磁気共鳴映像
ｍ_ｒｅａｌ＝実数値の情報による第２磁気共鳴映像

【0080】

ここで、第２磁気共鳴映像３３０は、第１磁気共鳴映像情報及びＲＦコイルの感度情報に基づいて獲得することができる。第１磁気共鳴映像情報は、第２磁気共鳴映像３３０情報に各コイルの感度情報を加重値として掛けたものでありうる。一方、第２磁気共鳴映像３３０を獲得するための方法としては、第１磁気共鳴映像から各当該コイルの感度情報を割って獲得する方法があるが、これはノイズ増幅の問題が発生し得る。よって、ノイズ増幅を防止するとともに計算を簡素化及び加速化するために、実数値情報による第２磁気共鳴映像３３０を獲得することが容易でありうる。実数値情報による第２磁気共鳴映像３３０を獲得することができるようにするためには、それぞれのコイル感度行列の大きさの和が１を満たさなければならないであろう。

【0081】

一方、複数の第１磁気共鳴映像をコンバインして単一の第２磁気共鳴映像３３０を獲得する段階（Ｓ２４１’）は、次の数式２を用いて遂行することができる。

【0082】

＜数式２＞

【0083】

ｍ＝複素数値の情報による第２磁気共鳴映像
Ｓ_ｉ ^＊＝ｉ番目コイルの感度行列の共役転置行列（Ｃｏｎｊｕｇａｔｅ ｔｒａｎｓｐｏｓｅｄ ｍａｔｒｉｘ）
ｃ_ｉ＝ｉ番目の第１磁気共鳴映像

【0084】

数式２は、複素数値の情報に基づいて第２磁気共鳴映像３３０を獲得するために使うことができる。この場合、第２磁気共鳴映像３３０を獲得するのに数式１を適用することよりも演算が複雑になりうるが、より正確な第２磁気共鳴映像３３０を獲得することができるという利点がある。

【0085】

そして、第１磁気共鳴映像を前処理して第１入力映像データ３４０を生成する段階（Ｓ２４０’）は、前記数式１または数式２を用いてコンバインされた第２磁気共鳴映像３３０を前処理して第１入力映像データ３４０を生成する段階（Ｓ２４２’）を含むことができる。

【0086】

複数の第１磁気共鳴映像がコンバインされた第２磁気共鳴映像３３０は、ターゲットイメージと、位相エンコード方向（Ｋｙ）にエイリアシングされたイメージとを含むことができる。そして、第２磁気共鳴映像３３０を前処理して第１入力映像データ３４０を生成する段階（Ｓ２４２’）は、前述した第１磁気共鳴映像を前処理して第１入力映像データ３４０を生成する段階（Ｓ２４０）と同じ過程を遂行することができる。

【0087】

すなわち、第２磁気共鳴映像３３０を前処理して第１入力映像データ３４０を生成する段階（Ｓ２４２’）は、エイリアシングされたイメージがターゲットイメージとマッチングするように第２磁気共鳴映像３３０をシフトさせて、シフトされた第２磁気共鳴映像３３０を獲得する段階（図示せず）と、第２磁気共鳴映像３３０とシフトされた第２磁気共鳴映像３３０とを位相エンコード方向（Ｋｙ）及びリードアウト方向（Ｋｘ）に垂直な第１方向（Ｋｚ）にスタックしてグループ化することで、第１入力映像データ３４０を生成する段階（図示せず）と、を含むことができる。

【0088】

まとめると、複数の第１磁気共鳴映像をコンバインして第２磁気共鳴映像３３０を獲得し、これから第１入力映像データ３４０を生成する過程によって、より多量の磁気共鳴信号３１０データに基づいて高い正確度の第１入力映像データ３４０を生成して、後述する人工ニューラルネットワークに入力することができる。

【0089】

段階（Ｓ２４０）の後、第１入力映像データ３４０から、第１人工ニューラルネットワークモデル５００を用いて第１出力磁気共鳴映像３５０を獲得する段階（Ｓ２５０）を遂行することができる。

【0090】

図９は、本発明の一実施例による第１人工ニューラルネットワークモデル５００を用いて、第１入力映像データ３４０から第１出力磁気共鳴映像３５０を獲得する段階を示す概略図である。

【0091】

図９を参照すると、第１人工ニューラルネットワークモデル５００は、統計的機械学習結果を用いて、少なくとも一つのサブサンプリングされた磁気共鳴映像と、少なくとも一つのフルサンプリングされた磁気共鳴映像との間の相関関係を学習するアルゴリズムの集合でありうる。第１人工ニューラルネットワークモデル５００は、少なくとも一つのニューラルネットワークを含むことができる。ニューラルネットワークは、ＤＮＮ（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＢＲＤＮＮ（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＭＬＰ（Ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒ Ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ）、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）のような方式のネットワークモデルを含むことができるが、これらに限定されない。

【0092】

例えば、第１人工ニューラルネットワークモデル５００は、ニューラルネットワークを用いて、少なくとも一つのサブサンプリングされた磁気共鳴映像と、少なくとも一つのフルサンプリングされた磁気共鳴映像との間の相関関係を、位相エンコード方向（Ｋｙ）にスタックされる少なくとも一つのサンプリングラインのピクセルを単位として学習して構築したモデルでありうる。

【0093】

また、第１人工ニューラルネットワークモデル５００は、サブサンプリングされた磁気共鳴映像及びフルサンプリングされた磁気共鳴映像の他にも、多様な追加データを用いて構築することができる。例えば、追加データとして、第１磁気共鳴映像に対応するｋ－ｓｐａｃｅデータ、実数映像データ、虚数映像データ、大きさ映像データ、位相映像データ、マルチチャネルＲＦコイルの感度データ、ノイズパターン映像ＮＰデータのうちの少なくとも一つを用いることができる。

【0094】

図１０は、本発明の一実施例による第１人工ニューラルネットワークモデル５００の構造を示す概略図である。

【0095】

図１０を参照すると、好ましくは、第１人工ニューラルネットワークモデルは、コントラクティングパス（Ｃｏｎｔｒａｃｔｉｎｇ ｐａｔｈ）５１０及びエクスパンディングパス（Ｅｘｐａｎｄｉｎｇ ｐａｔｈ）５２０を含むユーネット（Ｕ－ｎｅｔ）構造を有することができる。

【0096】

コントラクティングパス５１０は複数のコンボリューション（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ；Ｃｏｎｖ）レイヤーとプーリング（Ｐｏｏｌｉｎｇ）レイヤーとを含んでなるものであることができる。例えば、コントラクティングパス５１０は、複数の３×３コンボリューションレイヤーを入力層とし、ウェーブレット変換（Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を適用したプーリングレイヤーの組合せを複数含んでなることができる。

【0097】

そして、エクスパンディングパス５２０は複数のコンボリューションレイヤーとアンプーリング（Ｕｎ－ｐｏｏｌｉｎｇ）レイヤーとを含んでなるものでありうる。例えば、エクスパンディングパス５２０は、複数の３×３コンボリューションレイヤーとウェーブレット逆変換（Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を適用したアンプーリングレイヤーとの組合せを複数含み、出力層として１×１コンボリューションレイヤーをさらに含んでなることができる。一方、エクスパンディングパス５２０の各部分には、後述するノイズパターン映像ＮＰが入力されて、第１人工ニューラルネットワークが学習されうる。

【0098】

図１１は本発明の一実施例による人工ニューラルネットワークモデルに学習データとして適用されるノイズパターン映像ＮＰを説明するための図である。図１２は本発明の一実施例による人工ニューラルネットワークモデルにノイズパターン映像ＮＰを学習データとして適用することによる幻影（ｈａｌｌｕｃ_ｉｎａｔｉｏｎ）緩和効果を説明するための図である。

【0099】

図１１を参照すると、ノイズパターン映像ＮＰは、復元された映像において対象体の各部分によってノイズの発生程度に基づいて加重値を適用して区分表示した映像でありうる。一例として、ノイズパターン映像ＮＰは、サブサンプリングされた磁気共鳴映像に一般的な人工ニューラルネットワークモデルを適用して復元された映像を、フルサンプリングされた磁気共鳴映像と比較して感知されたノイズによって生成されたパターン映像でありうる。

【0100】

具体的には、図１１の（ａ）を参照すると、サブサンプリングされた磁気共鳴映像１１１０を人工ニューラルネットワークモデルの入力として出力された復元映像１１２０と、フルサンプリングされた磁気共鳴映像とを比較した、対比映像１１３０を見れば、映像の中央部分に、楕円形態としてノイズが多量発生した部分（Ｐｏｏｒ－ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｄ）ＰＣを確認することができる。また、映像の外側に行けば、比較的ノイズが少なく発生した部分（Ｇｏｏｄ－ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｅｄ）ＧＣを確認することができる。このような対象体の部分別に、ノイズの生成の差に基づいて生成されたものが、ノイズパターン映像ＮＰである。

【0101】

図１１の（ｂ）を参照すると、サブサンプリングされた磁気共鳴映像１１４０とノイズパターン映像ＮＰとについて、人工ニューラルネットワークモデルの入力として出力された復元映像１１５０と、フルサンプリングされた磁気共鳴映像とを比較した、対比映像１１６０を見れば、映像の全体にわたってノイズが減少したことを確認することができる。

【0102】

また、図１２を参照すると、左側から順に、フルサンプリングされた磁気共鳴映像１２１０、サブサンプリングされた磁気共鳴映像１２２０、サブサンプリングされた磁気共鳴映像１２２０を入力とする人工ニューラルネットワークモデルを用いて出力された復元映像１２３０、サブサンプリングされた磁気共鳴映像１２２０、及び、ノイズパターン映像ＮＰを入力とする人工ニューラルネットワークモデルを用いて出力された復元映像１２４０を確認することができる。

【0103】

それぞれの映像の下端では、対象体イメージの一部を拡大したものが見られる。ここで、サブサンプリングされた磁気共鳴映像１２２０の拡大部分ｈ２には、エイリアシングされたイメージがターゲットイメージと重なって、フルサンプリングされた磁気共鳴映像の拡大部分ｈ１との違いが発生したことが見られる。このような現象を幻影（ｈａｌｌｕｃ_ｉｎａｔｉｏｎ）現象と言い、復元映像の拡大部分ｈ３でも、サブサンプリングされた磁気共鳴映像の影響によってイメージが変わったことを確認することができる。これに対して、ノイズパターン映像ＮＰを活用した復元映像１２４０の拡大部分ｈ４では、フルサンプリングされた磁気共鳴映像１２１０の拡大部分ｈ１と同様に、幻影現象が緩和したことを確認することができる。

【0104】

このようなノイズパターン映像ＮＰの適用効果を参照すると、好適な実施例として第１人工ニューラルネットワークモデル５００は、第１磁気共鳴映像に基づいて生成されたノイズパターン映像ＮＰが入力されたものでありうる。すなわち、第１人工ニューラルネットワークモデル５００は、第１入力映像データ３４０及びノイズパターン映像ＮＰを入力データとして第１出力磁気共鳴映像３５０を出力する過程を遂行することができる。

【0105】

例えば、ノイズパターン映像ＮＰは、第１人工ニューラルネットワークモデル５００のエクスパンディングパス５２０（Ｅｘｐａｎｄｉｎｇ ｐａｔｈ）の複数のコンボリューションレイヤー及びアンプーリングレイヤーのうちの少なくとも一つに入力されうる。具体的には、ノイズパターン映像ＮＰはエクスパンディングパス５２０の出力層であるコンボリューションレイヤーに入力され、アンプーリングレイヤーのそれぞれのイメージ大きさに合わせてプーリングされて入力されうる。

【0106】

一実施例で、磁気共鳴映像処理装置１００は前述した第１人工ニューラルネットワークモデル５００を自ら構築することができる。他の一実施例で、磁気共鳴映像処理装置１００は、外部サーバーまたは外部デバイスで構築された第１人工ニューラルネットワークモデル５００を外部サーバーまたは外部デバイスから獲得することもできる。そして、磁気共鳴映像処理装置１００は、ニューラルネットワークを用いた第１人工ニューラルネットワークモデル５００に基づいて、サブサンプリングされた磁気共鳴映像に対する復元映像である第１出力磁気共鳴映像３５０を獲得することにより、映像獲得速度の加速化及び映像品質の向上の目的を果たすことができる。

【0107】

ここで、獲得された第１出力磁気共鳴映像３５０は、使用者端末に提供されて患者の病変部位の診断に活用されうる。一方、第１出力磁気共鳴映像３５０の正確度を高めるための、追加的な磁気共鳴映像処理段階を遂行することができる。

【0108】

図１３は、本発明の一実施例による磁気共鳴映像処理方法を含む、拡張実施例による磁気共鳴映像処理方法の手順を示すフローチャートである。図１４は、本発明の拡張実施例による磁気共鳴映像処理方法を示す概略図である。

【0109】

図１３及び図１４を参照すると、段階（Ｓ２５０）の後、第１出力磁気共鳴映像３５０からフーリエ演算を用いて第２ｋ－ｓｐａｃｅデータ３６０を獲得する段階（Ｓ２６０）を遂行することができる。

【0110】

図１５は本発明の拡張実施例による第２出力磁気共鳴映像４００の獲得段階、及び第２ｋ－ｓｐａｃｅデータ３６０の獲得段階を示すフローチャートである。

【0111】

図１５を参照すると、第２ｋ－ｓｐａｃｅデータ３６０を獲得する段階（Ｓ２６０）は、第１出力磁気共鳴映像３５０をデコンバイン（ｄｅｃｏｍｂｉｎｅ）して複数の第２出力磁気共鳴映像４００を獲得する段階（Ｓ２６１）を含むことができる。

【0112】

具体的には、第１出力磁気共鳴映像３５０をデコンバイン（ｄｅｃｏｍｂｉｎｅ）して複数の第２出力磁気共鳴映像４００を獲得する段階は次の数式３または数式４を用いて遂行することができる。

【0113】

＜数式３＞

【0114】

【0115】

数式３は、第１出力磁気共鳴映像３５０が複素数値の情報によって獲得された場合に適用可能な数式である。

【0116】

＜数式４＞

【0117】

【0118】

数式４は第１出力磁気共鳴映像３５０が実数値情報によって獲得された場合に適用可能な式である。ここで、第１出力磁気共鳴映像３５０の位相情報は前述したコンバイン過程で複素数値の位相情報を抽出することよって獲得することができる。これにより、第１出力磁気共鳴映像３５０はそれぞれのＲＦコイルの感度情報に基づいてデコンバインされて複数の磁気共鳴映像として生成されうる。

【0119】

そして、第２ｋ－ｓｐａｃｅデータ３６０を獲得する段階（Ｓ２６０）は、第１出力磁気共鳴映像３５０からフーリエ演算を用いて第２ｋ－ｓｐａｃｅデータ３６０を獲得する段階（Ｓ２６２）を含むことができる。これにより、第１出力磁気共鳴映像３５０から生成された複数の磁気共鳴映像にフーリエ変換を適用して複数の第２ｋ－ｓｐａｃｅデータ３６０を獲得することができる。

【0120】

段階（Ｓ２６０）の後、第２ｋ－ｓｐａｃｅデータ３６０から第２並列映像技法を用いて第３ｋ－ｓｐａｃｅデータ３７０を獲得する段階（Ｓ２７０）を遂行することができる。

【0121】

ここで、第２並列映像技法は、フルサンプリングされた第２ｋ－ｓｐａｃｅデータ３６０から補正された、フルサンプリングされた第３ｋ－ｓｐａｃｅデータ３７０を獲得することができる並列映像技法であり得る。好ましくは、第２並列映像技法としては、前述したスピリット（ＳＰＩＲｉＴ）技法を使うことができる。

【0122】

ここで、第１並列映像技法としてグラッパを使い、第２並列映像技法としてスピリットを使うことにより、復元映像を獲得する過程でより高い正確度の復元映像を獲得する効果がある。

【0123】

段階（Ｓ２７０）の後、第３ｋ－ｓｐａｃｅデータ３７０から逆フーリエ演算を用いて第３磁気共鳴映像を獲得する段階（Ｓ２８０）を遂行することができる。

【0124】

段階（Ｓ２８０）の後、第３磁気共鳴映像を前処理して第２入力映像データ３９０を生成する段階（Ｓ２９０）を遂行することができる。

【0125】

ここで、第３磁気共鳴映像を前処理して第２入力映像データ３９０を生成する段階は、前述した第１磁気共鳴映像を前処理して第１入力映像データ３４０を生成する段階（Ｓ２４０）と同じ過程を遂行することができる。

【0126】

一方、変形実施例で、第３磁気共鳴映像を前処理して第２入力映像データ３９０を生成する段階（Ｓ２９０）は、複数の第３磁気共鳴映像をコンバイン（ｃｏｍｂｉｎｅ）して単一の第４磁気共鳴映像３８０を獲得する段階を含むことができる。

【0127】

ここで、複数の第３磁気共鳴映像をコンバインして単一の第４磁気共鳴映像３８０を獲得する段階は、前述した第１磁気共鳴映像をコンバインして単一の第２磁気共鳴映像３３０を獲得する段階と同じ過程を遂行することができる。

【0128】

そして、第３磁気共鳴映像を前処理して第２入力映像データ３９０を生成する段階（Ｓ２９０）は、第４磁気共鳴映像３８０を前処理して第２入力映像データ３９０を生成する段階を含むことができる。

【0129】

ここで、第４磁気共鳴映像３８０を前処理して第２入力映像データ３９０を生成する段階は、前述した第２磁気共鳴映像３３０を前処理して第１入力映像データ３４０を生成する段階と同じ過程を使うことができる。

【0130】

段階（Ｓ２９０）の後、第２入力映像データ３９０から第２人工ニューラルネットワークモデル６００を用いて第３出力磁気共鳴映像を獲得する段階（Ｓ３００）を遂行することができる。

【0131】

ここで、第２人工ニューラルネットワークモデル６００は、前述した第１人工ニューラルネットワークモデル５００と同じ人工ニューラルネットワークモデルを使うことができる。もしくは、第１入力映像データ３４０をさらに学習した第１人工ニューラルネットワークモデル５００を使うこともでき、第１人工ニューラルネットワークモデル５００と異なる人工ニューラルネットワークモデルを使うこともできる。

【0132】

段階（Ｓ３００）の後、第２出力磁気共鳴映像４００を再びフーリエ変換及び／またはデコンバインし、フーリエ変換して第４ｋ－ｓｐａｃｅデータ４１０を獲得し、これに基づいて段階（Ｓ２６０）から段階（Ｓ３００）までの過程を一セットとして繰り返し遂行することができる。

【0133】

また、第２出力磁気共鳴映像４００は使用者端末に提供されて患者の病変部位診断映像として使われることができる。

【0134】

以下では、本発明の一実施例による磁気共鳴映像処理装置１００及びその方法によって実施した実験例について説明する。

【0135】

図１６は本発明の一実験例による４倍加速化した復元映像を比較例とともに示す図である。ここで、加速化指数は４であり、サブサンプリングされたラインの数がフルサンプリングされたラインの数の１／４でありうる。

【0136】

図１６を参照すると、左側から順にフルサンプリングされた磁気共鳴映像１６１０、グラッパ技法によって復元された磁気共鳴映像１６２０、ＣＧ－ＳＥＮＳＥによって復元された磁気共鳴映像１６３０、一般的な人工ニューラルネットワークモデルによって復元された磁気共鳴映像１６４０、及び、本発明による磁気共鳴映像処理装置１００によって復元された磁気共鳴映像１６５０を確認することができる。そして、それぞれの映像の下に、フルサンプリングされた磁気共鳴映像１６１０と比較して、相違点がイメージングされたエラー映像を４倍増幅した映像を確認することができ、本発明による磁気共鳴映像処理装置１００によって復元された磁気共鳴映像１６５０のエラーが最も小さいことを確認することができる。

【0137】

図１７は、本発明の他の実験例による６倍加速化した復元映像を比較例とともに示す図である。ここで、加速化指数は６であり、サブサンプリングされたラインの数がフルサンプリングされたラインの数の１／６であることができる。

【0138】

図１７を参照すると、左側から順にフルサンプリングされた磁気共鳴映像１７１０、グラッパ技法によって復元された磁気共鳴映像１７２０、ＣＧ－ＳＥＮＳＥによって復元された磁気共鳴映像１７３０、一般的な人工ニューラルネットワークモデルによって復元された磁気共鳴映像１７４０、及び本発明による磁気共鳴映像処理装置１００によって復元された磁気共鳴映像１７５０を確認することができる。そして、それぞれの映像の下にフルサンプリングされた磁気共鳴映像１７１０と比較して相違点が分析されたエラー映像を４倍増幅した映像を確認することができ、本発明による磁気共鳴映像処理装置１００によって復元された磁気共鳴映像１７５０のエラーが最も小さいことを確認することができる。

【0139】

以上で説明した本発明の実施例による磁気共鳴映像処理装置１００及びその方法は、磁気共鳴映像撮影装置で磁気共鳴映像を撮影する時間を短縮させても、映像復元によって高正確度の磁気共鳴映像を生成する効果がある。

【0140】

また、本発明の実施例による磁気共鳴映像処理装置１００及びその方法は、複数の磁気共鳴映像を獲得し、これを前処理して入力データを生成し、第１人工ニューラルネットワークモデル５００及び第２人工ニューラルネットワークモデル６００を活用して復元された高い正確度の出力磁気共鳴映像を提供することにより、患者の病変部位を容易に診断することができるという効果がある。

【0141】

一方、本発明の一実施例による磁気共鳴映像処理方法は、コンピューターによって実行されるプログラムモジュールのようなコンピューターによって実行可能な命令語を含む記録媒体の形態としても具現されうる。コンピューター可読の媒体はコンピューターによってアクセス可能な任意の可用媒体であることができ、揮発性及び非揮発性媒体並びに分離型及び非分離型媒体の全部を含む。また、コンピューター可読の媒体はコンピューター記録媒体を含むことができる。コンピューター記録媒体は、コンピューター可読の命令語、データ構造、プログラムモジュールまたはその他のデータのような情報の保存のための任意の方法または技術によって具現された揮発性及び非揮発性媒体並びに分離型及び非分離型媒体の全部を含む。本発明の方法及びシステムは特定の実施例に基づいて説明したが、その構成要素または動作の一部または全部は、汎用ハードウェアアーキテクチャーを有するコンピューターシステムを使って具現することができる。

【0142】

以上の説明は本発明の技術的思想を例示的に説明したものに過ぎなく、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者であれば本発明の本質的な特性から逸脱しない範囲内で多様な修正及び変形が可能であろう。よって、本明細書で開示した実施例は本発明の技術思想を限定するためのものではなく説明するためのものであり、このような実施例によって本発明の技術思想の範囲が限定されるものではない。本発明の保護範囲は以下の特許請求の範囲によって解釈されなければならなく、それと同等な範囲内にあるすべての技術的思想は本発明の権利範囲に含まれるものと解釈されなければならないであろう。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】