한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용 (Journal of KIISE:Software and Applications)

한국정보과학회 (Korean Institute of Information Scientists and Engineers)
권호 표지

회전운동에 기인한 MRI 아티팩트의 제거

Cancellation of MRI Artifact due to Rotational Motion

  • 김응규 (한밭대학교 정보통신ㆍ컴퓨터공학부)
  • 발행 : 2004.04.01
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초록

MRI 스캔 중 촬상 대상물체의 화상평면내에서의 회전은 MRI 신호에 위상오차와 불균일한 표본화를 일으킨다. MRI 신호의 위상오차와 불균일 표본화에 대한 문제의 모델은 화상평면 내 임의 중심과 원점에 관한 회전운동에 의해서 열화된 MRI 신호들 사이에 위상 차가 존재함을 나타냈다. 따라서, 아티팩트가 포함된 MR 화상의 화질을 개선하기 위하여 다음과 같은 방법들을 제안한다. 우선, 2차원 회전운동의 회전각은 이미 알려져 있고, 회전중심 위치가 미지인 경우에 대해 위상보정에 기초한 아티팩트를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 다음으로, 회전중심과 각도가 모두 미지인 2차원 회전운동에 대해 아티팩트를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 이때, 미지 운동파라메타를 예측하기 위해 촬상 대상물의 경계바깥쪽에서 이상적인 MR 화상의 에너지는 최소가 되고 촬상대상물의 회전이 존재할 때 측정된 에너지가 증가한다는 성질을 이용한다. 이러한 성질을 이용해서 각 위상부호화 단계에서 미지의 회전각 크기를 추정하기 위한 평가 함수가 정의된다. 최종적으로 phantom 화상을 사용한 시뮬레이션 및 실제화상의 평행이동과 회전운동에 적용한 결과 제안한 방법의 유효성을 확인하였다.

When the imaging object rotates in image plane during MRI scan, its rotation causes phase error and non-uniform sampling to MRI signal. The model of the problem including phase error non-uniform sampling of MRI signal showed that the MRI signals corrupted by rotations about an arbitrary center and the origin in image plane are different in their phases. Therefore the following methods are presented to improve the quality of the MR image which includes the artifact. The first, assuming that the angle of 2-D rotational motion is already known and the position of 2-D rotational center is unknown, an algorithm to correct the artifact which is based on the phase correction is presented. The second, in case of 2-D rotational motion with unknown rotational center and unknown rotational angle, an algorithm is presented to correct the MRI artifact. At this case, the energy of an ideal MR image is minimum outside the boundary of the imaging object to estimate unknown motion parameters and the measured energy increases when the imaging object has an rotation. By using this property, an evaluation function is defined to estimate unknown values of rotational angle at each phase encoding step. Finally, the effectiveness of this presented techniques is shown by using a phantom image with simulated motion and a real image with 2-D translational shift and rotation.

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