KR101593310B1 - 자기 공명 영상 시스템에서 혈관벽 영상을 획득하는 방법 - Google Patents
자기 공명 영상 시스템에서 혈관벽 영상을 획득하는 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR101593310B1 KR101593310B1 KR1020140074443A KR20140074443A KR101593310B1 KR 101593310 B1 KR101593310 B1 KR 101593310B1 KR 1020140074443 A KR1020140074443 A KR 1020140074443A KR 20140074443 A KR20140074443 A KR 20140074443A KR 101593310 B1 KR101593310 B1 KR 101593310B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- image
- wall
- magnetic resonance
- blood vessel
- images
- Prior art date
Links
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 title claims description 31
- 230000002792 vascular Effects 0.000 title claims description 8
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 title 1
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 claims abstract description 58
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 21
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 claims description 16
- 239000012528 membrane Substances 0.000 claims description 4
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 7
- 238000002583 angiography Methods 0.000 description 3
- 210000002808 connective tissue Anatomy 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 210000004231 tunica media Anatomy 0.000 description 3
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 description 2
- 230000002490 cerebral effect Effects 0.000 description 2
- 239000002872 contrast media Substances 0.000 description 2
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 description 2
- 201000001320 Atherosclerosis Diseases 0.000 description 1
- 238000012307 MRI technique Methods 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 206010008118 cerebral infarction Diseases 0.000 description 1
- 210000001175 cerebrospinal fluid Anatomy 0.000 description 1
- 208000026106 cerebrovascular disease Diseases 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000002526 effect on cardiovascular system Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000005415 magnetization Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 1
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 1
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 1
- 208000019553 vascular disease Diseases 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
- A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/02007—Evaluating blood vessel condition, e.g. elasticity, compliance
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/026—Measuring blood flow
- A61B5/0263—Measuring blood flow using NMR
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
- G01R33/48—NMR imaging systems
- G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
- G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
- G01R33/5602—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution by filtering or weighting based on different relaxation times within the sample, e.g. T1 weighting using an inversion pulse
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
- G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
- G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
- G01R33/48—NMR imaging systems
- G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
- G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
- G01R33/563—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution of moving material, e.g. flow contrast angiography
- G01R33/5635—Angiography, e.g. contrast-enhanced angiography [CE-MRA] or time-of-flight angiography [TOF-MRA]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10088—Magnetic resonance imaging [MRI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20212—Image combination
- G06T2207/20224—Image subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
- G06T2207/30104—Vascular flow; Blood flow; Perfusion
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Public Health (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
- Physiology (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Vascular Medicine (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Hematology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
Abstract
혈관의 서로 다른 성질을 반영하는 두 가지 MRI 영상을 획득하고, 두 영상의 차를 구함으로써, 혈관벽이 자동으로 분할된 영상을 얻는다. 이는 혈관의 내벽과 외벽을 모두 영상화할 수 있으며, 이에 따라 정확한 혈관의 크기, 혈관의 외벽과 내벽 사이의 두께를 얻을 수 있다. 따라서, 스텐트 시술 시에 정확한 크기의 스텐트를 이용하여 안정적으로 시술할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
Description
본 발명은 MRI(Magnetic Resonance Imaging) 시스템에서 구현되는 영상 기법에 관한 것으로, 더 구체적으로는 멀티모달 MRI 영상을 이용하여 혈관벽을 자동분할한 영상을 얻을 수 있는 방법에 관한 것이다.
영상진단 방법으로 X선, CT, 초음파, RI 영상, MRI 등 다양한 방식의 장치가 있다. 그 중에서 MRI는 다른 영상진단기기에 비해서 인체에 해롭지 않고, 인체 내부 구성 물질의 특성을 영상화하기 때문에 임상 진료에 있어서 매우 중요한 측정 장치이다.
MRI 장치는 생체의 고유한 정보인 스핀 밀도, T1, T2, 화학적 이동, 자화 전이, 화학 교환 포화 전이, 혈류, 스펙트로스코피 등의 조직 파라미터를 얻을 수 있고, 이러한 파라미터를 통해 다양한 생체 정보 영상을 얻을 수 있다.
자기공명 혈관 조영술(Magnetic Resonance Angiography, MRA)은 MRI 장치를 사용하여 인체에 흐르는 동맥과 정맥의 혈류를 측정하여 영상으로 재구성하는 방법으로 현재 혈관질환의 진단 및 치료를 위해 매우 중요한 임상적 정보를 제공하고 있다. MRA 영상의 경우는 혈류의 T1 강조영상을 이용하여 혈류의 속도, 즉 TOF(time of flight)에 따른 성질을 이용한다.
MRI 장비를 이용하여 획득한 자기공명 혈관 조영술(Magnetic Resonance Angiography, MRA)의 영상은 혈관 내의 혈류에 기인한 현상을 측정할 수 있다.
그러나, 이는 혈관 내벽 구조에 의하여 혈류 속도가 변경될 수 있는 개연성을 내포하고 있다.
또한, X-Ray 혈관촬영술 역시 혈관 내에 카테타를 삽입하여 조영제를 투여하기 때문에 혈관의 두께를 측정할 수 없는 근본적인 문제가 있다.
뇌혈관벽의 두께 측정은 환자의 동맥경화 진행 정도를 객관적으로 측정할 수 있게 도와주며, 뇌경색의 원인을 찾아내고 향후 재발 방지에 큰 역할을 할 수 있다. 따라서 정확한 뇌혈관벽 두께 측정 기법이 요구된다.
최근 혈관벽을 관찰하기 위하여 사용하는 혈관벽 자기공명영상은 혈류가 지나는 부위와 혈관 밖의 뇌척수액 신호를 억제한다. 혈관내벽 중 혈관중간막 (tunica media)은 자기공명영상에서 신호가 어둡게 나오므로, 기존의 혈관벽 자기공명영상 기법으로는 이 부위를 관찰할 수 없게 된다. 따라서, 기존의 기법으로는 혈관바깥막 (tunica adventitia)의 두께만 측정할 수 있으며, 결과적으로 정확한 혈관벽 두께를 측정할 수 없다. 혈관중간막 부위를 영상화 할 수 있는 기법과 함께 혈류의 신호를 따로 얻는다면, 이러한 단점을 보완할 수 있을 것으로 기대한다.
따라서, 혈관 내벽 및 외벽을 모두 영상화할 수 있고, 이를 자동으로 분할할 수 있다면, 정확한 혈관의 사이즈를 측정할 수 있게 된다. 또한 외벽과 내벽 사이의 두께를 정확히 측정할 수 있게 되어 혈관내 스텐트 시술시에도 정확한 사이즈의 스텐트를 선택하여 사용함으로써 인체 내 모든 부위(뇌, 심장, 하지 등등)에서 스텐트를 사용하는 시술에 대해 안정성을 확보할 수 있게 된다,
본 발명은 상술한 기술적 배경에 따라 착안된 것으로서, 자기 공명 영상 시스템에서 혈관 내벽 및 외벽을 모두 영상화할 수 있는 방법을 제공하는 것을 그 과제로 한다.
본 발명의 다른 과제는 자기 공명 영상 시스템에서 혈관 내벽 및 외벽을 모두 영상화하여 이를 자동으로 분할할 수 있는 방법을 제공하는 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위해 본 발명에서는, 혈관의 서로 다른 성질을 반영하는 두 가지 MRI 영상을 획득하고, 두 영상의 차를 구함으로써, 혈관벽이 자동으로 분할된 영상을 얻는다.
즉, 본 발명의 일 면에 따른 MRI 영상 획득 방법은, 혈관의 제1 성질을 반영하는 제1 자기공명 영상을 얻는 단계; 혈관의 상기 제1 성질과는 다른 제2 성질을 반영하는 제2 자기공명 영상을 얻는 단계; 및 상기 제1 자기공명 영상으로부터 상기 제2 자기공명 영상을 차감하는 단계를 포함하여 이루어진다.
본 발명의 다른 면에 따른 MRI 영상 획득 방법은, 혈관의 제1 성질을 반영하는 제1 자기공명 영상을 얻는 단계; 혈관의 상기 제1 성질과는 다른 제2 성질을 반영하는 제2 자기공명 영상을 얻는 단계; 상기 제1 자기공명 영상을 반전시켜 제3 자기공명 영상을 얻는 단계; 및 상기 제3 자기공명 영상으로부터 상기 제2 자기공명 영상을 차감하는 단계를 포함한다.
상기 제1 및 제2 성질은 각각 혈관을 구성하는 각 혈관막 중 하나의 형태 또는 두께, 혈관 내벽의 형태, 혈관 외벽의 형태, 혈류 중 하나를 포함하는 것일 수 있다.
여기에서, 상기 제1 자기공명 영상은 CISS (Constructive Interference in Steady State) T2/T1 강조 영상일 수 있으며, 상기 제2 자기공명 영상은 T2 강조 영상일 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 MRI 영상 획득 방법을 이용하여 얻어진 혈관벽 자동 분할 영상에서는 혈관의 내벽과 외벽을 모두 영상화할 수 있으며, 이에 따라 정확한 혈관의 크기, 혈관의 외벽과 내벽 사이의 두께를 얻을 수 있다.
이는 인체의 머리 부위에서 혈관 구조를 정확히 측정할 수 있는 원천기술에 해당하며, 이와 같이 정확한 측정 결과를 얻게 됨에 따라 스텐트 시술 시에 정확한 크기의 스텐트를 이용하여 안정적으로 시술할 수 있는 효과를 얻을 수 있다. 또한, 이러한 기술을 이용하여 머리 부위의 혈관뿐만 아니라, 심장혈관, 하지 혈관 등 모든 혈관 구조를 정확히 측정할 수 있을 것이며, 각 부위별 스텐트 시술에 안정성을 확보할 수 있을 것이다.
도 1은 서로 다른 성질을 가지는 MRI 영상을 나타낸 것으로서, 머리 부위에 대하여 각각 TOF Angio, T2 강조, CISS T2/T1 강조 영상을 나타낸다.
도 2는 도 1의 서로 다른 성질을 가지는 MRI 영상의 혈관 부분 확대 영상을 나타낸다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 혈관벽 영상 획득 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 혈관벽 영상 획득 방법에 따라 처리되는 영상을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 혈관벽 영상 획득 방법에 따라 얻어진 혈관벽 영상의 확대 영상이다.
도 2는 도 1의 서로 다른 성질을 가지는 MRI 영상의 혈관 부분 확대 영상을 나타낸다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 혈관벽 영상 획득 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 혈관벽 영상 획득 방법에 따라 처리되는 영상을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 혈관벽 영상 획득 방법에 따라 얻어진 혈관벽 영상의 확대 영상이다.
이제 본 발명에 따른 자기 공명 영상(Magnetic Resonance Imaging) 시스템을 통해 혈관벽 영상을 획득하기 위한 방법의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참고로 하여 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.
본 발명에 적용되는 MRI 시스템의 구성은 널리 알려져 있으므로 생략한다.
도 1은 서로 다른 성질을 가지는 MRI 영상을 나타낸 것으로서, (a), (b), (c)는 머리 부위에 대하여 각각 TOF Angio, T2 강조, CISS T2/T1 강조 영상을 나타내며, 도 2는 이의 혈관 부분을 각각 확대한 영상을 나타낸다. 한편, 본 명세서에 첨부된 도면은 임상용 3.0 Tesla 자기공명 영상장치를 이용하여 정상적인 피험자로부터 머리 부위의 영상을 획득한 것이다.
MRI 장치를 사용하여 인체에 흐르는 동맥과 정맥의 혈류를 측정하여 영상으로 재구성하는 TOF Angio 영상은 혈류의 T1 강조영상을 이용하여 혈류의 속도, 즉 TOF(time of flight)에 따른 성질을 이용한다. TOF Angio는 뛰어난 영상해상도로 피검자 개개인의 다양한 혈관구조를 상세히 제시할 수 있어 현재 의료분야에서 가장 많이 활용되는 혈관 영상 기법이다. 또한, 관련기술이 계속 발달하여 와류와 같은 복합혈류 현상도 진단할 수 있고, 최근에는 미세혈관 영상도 얻을 수 있는 등 그 발전속도가 빠르다. 따라서, TOF Angio는 혈관의 전체 영상을 얻기에 최적인 것으로 알려져 있지만, 혈관 내벽 구조에 의하여 혈류 속도가 변경될 수 있는 개연성을 가지고 있으며, 이를 통해 혈관의 외벽과 내벽의 구조 모두를 정확히 파악할 수는 없다.
T2 강조 영상은 스핀들 간의 영향에 의한 T2 이완에 따른 횡자화 감쇠를 나타내는 것으로서, 이는 혈관바깥막(tunica adventitia)의 두께를 측정할 수 있다.
CISS(Constructive Interference in Steady State) T2/T1 강조 영상은 혈관중간막(tunica media) 부위를 영상화할 수 있고, 동시에 혈류의 신호를 측정할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 혈관벽 영상 획득 방법을 나타내는 흐름도이며, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 혈관벽 영상 획득 방법에 따라 처리되는 영상을 나타내는 도면이다.
도 3에 나타난 바와 같이, CISS T2/T1 강조 영상(410)을 획득하고(S310), 이를 반전시켜 반전 영상(420)을 얻는다(S320).
다음, 반전된 CISS T2/T1 강조 영상(420)으로부터 별도로 획득된 T2 강조 영상(430)을 빼면(S330), 결과적으로 혈관벽이 자동 분할된 영상(440)을 얻게 된다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 혈관벽 영상 획득 방법에 따라 얻어진 혈관벽 영상의 확대 영상이다.
도 5의 (a)는 혈관바깥막(tunica adventitia)을 나타내며, 도 5의 (b)는 혈관중간막(tunica media)을 나타낸다.
도 5에 나타난 바와 같이, 두 가지 MR 영상, 즉 반전된 CISS T2/T1 강조 영상(420)으로부터 T2 강조 영상을 단순히 차감하는 것만으로 혈관의 외벽과 내벽을 포함하는 정확한 구조를 얻을 수 있으며, 혈관 내벽 구조에 의하여 혈류 속도가 변경되거나 조영제 투여를 위해 혈관 내 카테타를 삽입하는 등과 같이 혈관의 구조에 영향을 미치는 요소 없이 정확한 측정이 가능하다.
상술한 실시예에서는 CISS T2/T1 강조 영상을 반전시키고 이로부터 T2 강조 영상을 빼 혈관벽이 자동 분할된 결과 영상을 얻는 것을 예로 들어 설명하였지만, 혈관의 외벽 및 내벽의 서로 다른 성질을 반영하는 두 가지 MRI 영상이 반드시 위의 두 가지로 제한되는 것은 아니다. 구체적으로 혈관의 외벽의 윤곽선을 나타낼 수 있는 영상과 혈류 또는 혈관의 내벽의 윤곽선을 나타낼 수 있는 영상의 차를 구한다면 이와 유사한 효과를 얻을 수 있다. 즉, 사용되는 두 가지 영상은 혈관을 구성하는 각 혈관막 중 하나의 형태 또는 두께, 혈관 내벽의 형태, 혈관 외벽의 형태, 혈류 중 하나를 포함하는 영상일 수 있으며, 예를 들어, T1 영상과 T2 영상, Proton 영상과 T1 영상, Proton 영상과 T2 영상, T1 영상과 T2* 영상, Proton 영상과 T2*영상 등의 조합으로도 가능할 수 있다.
또한, 혈관벽 자동 분할 영상을 얻기 위해 사용되는 두 가지 MRI 영상은 임의의 방식과 순서로 얻어질 수 있다. 다만, 유사한 시점에서 얻어지는 것이 정확한 결과를 얻기에 유리할 것이다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 당업계에서 통상의 지식을 가진 자라면 이하의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
Claims (5)
- 자기공명(Magnetic Resonance) 영상 시스템을 통해 혈관벽의 영상을 획득하는 방법으로서,
혈관의 제1 성질을 반영하는 제1 자기공명 영상을 얻는 단계;
혈관의 상기 제1 성질과는 다른 제2 성질을 반영하는 제2 자기공명 영상을 얻는 단계; 및
상기 제1 자기공명 영상으로부터 상기 제2 자기공명 영상을 차감하는 단계를 포함하되,
상기 제1 및 제2 성질은 각각 혈관을 구성하는 각 혈관막 중 하나의 형태 또는 두께, 혈관 내벽의 형태, 혈관 외벽의 형태, 혈류 중 하나를 포함하는 MRI 영상 획득 방법.
- 자기공명(Magnetic Resonance) 영상 시스템을 통해 혈관벽의 영상을 획득하는 방법으로서,
혈관의 제1 성질을 반영하는 제1 자기공명 영상을 얻는 단계;
혈관의 상기 제1 성질과는 다른 제2 성질을 반영하는 제2 자기공명 영상을 얻는 단계;
상기 제1 자기공명 영상을 반전시켜 제3 자기공명 영상을 얻는 단계; 및
상기 제3 자기공명 영상으로부터 상기 제2 자기공명 영상을 차감하는 단계를 포함하되,
상기 제1 및 제2 성질은 각각 혈관을 구성하는 각 혈관막 중 하나의 형태 또는 두께, 혈관 내벽의 형태, 혈관 외벽의 형태, 혈류 중 하나를 포함하는 MRI 영상 획득 방법.
- 삭제
- 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 제1 자기공명 영상은 CISS (Constructive Interference in Steady State) T2/T1 강조 영상인 MRI 영상 획득 방법. - 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 제2 자기공명 영상은 T2 강조 영상인 MRI 영상 획득 방법.
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020140074443A KR101593310B1 (ko) | 2014-06-18 | 2014-06-18 | 자기 공명 영상 시스템에서 혈관벽 영상을 획득하는 방법 |
| PCT/KR2015/002985 WO2015194744A1 (ko) | 2014-06-18 | 2015-03-26 | 자기 공명 영상 시스템에서 혈관벽 영상을 획득하는 방법 |
| EP15809179.3A EP3158929B1 (en) | 2014-06-18 | 2015-03-26 | Method for acquiring image of blood vessel wall in magnetic resonance imaging apparatus |
| JP2016571033A JP6377774B2 (ja) | 2014-06-18 | 2015-03-26 | 磁気共鳴映像システムにおいて血管壁の映像を得る方法 |
| US15/319,150 US10420485B2 (en) | 2014-06-18 | 2015-03-26 | Method for acquiring a vascular wall image from magnetic resonance imaging |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020140074443A KR101593310B1 (ko) | 2014-06-18 | 2014-06-18 | 자기 공명 영상 시스템에서 혈관벽 영상을 획득하는 방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20150145088A KR20150145088A (ko) | 2015-12-29 |
| KR101593310B1 true KR101593310B1 (ko) | 2016-02-11 |
Family
ID=54935694
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020140074443A KR101593310B1 (ko) | 2014-06-18 | 2014-06-18 | 자기 공명 영상 시스템에서 혈관벽 영상을 획득하는 방법 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10420485B2 (ko) |
| EP (1) | EP3158929B1 (ko) |
| JP (1) | JP6377774B2 (ko) |
| KR (1) | KR101593310B1 (ko) |
| WO (1) | WO2015194744A1 (ko) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102025356B1 (ko) * | 2017-11-17 | 2019-09-25 | 울산과학기술원 | 뇌에 존재하는 철의 시각화를 위한 방법 |
| KR20210027905A (ko) * | 2019-09-03 | 2021-03-11 | 고려대학교 산학협력단 | Mri를 이용한 뇌혈관 예비능 측정방법 |
| KR102336058B1 (ko) * | 2020-07-14 | 2021-12-07 | 주식회사 휴런 | 자기공명영상을 이용한 대뇌 미세출혈 탐지 장치 및 방법 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002209867A (ja) | 2001-01-10 | 2002-07-30 | Sogen Boku | 脳の磁気共鳴映像から白質と灰白質および脳脊髄液を分離し体積を算出する方法 |
| US20100228115A1 (en) | 2002-03-20 | 2010-09-09 | New York University | CSF biomarker dilution factor corrections by MIRI imaging and algorithm |
| WO2013057697A1 (en) | 2011-10-19 | 2013-04-25 | Tel Hashomer Medical Research Infrastructure And Services Ltd. | Magnetic resonance maps for analyzing tissue |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6340887B1 (en) | 1999-09-21 | 2002-01-22 | Picker International Inc. | Multiple contrast FSE approach to black blood angiography with redundant and supplementary vascular information |
| EP2010932B1 (en) | 2006-04-20 | 2016-06-08 | Koninklijke Philips N.V. | Black-blood steady-state free precession magnetic resonance imaging |
| JP5395332B2 (ja) * | 2007-04-27 | 2014-01-22 | 株式会社東芝 | 磁気共鳴イメージング装置 |
| DE102008062853B4 (de) | 2008-12-23 | 2011-04-14 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur kontrastmittelfreien angiographischen Bildgebung in der Magnetresonanztomographie |
| DE102009019596B4 (de) | 2009-04-30 | 2023-08-17 | Siemens Healthcare Gmbh | Magnetresonanzangiographie mit flusskompensierter und flusssensitiver Bildgebung |
| KR101069026B1 (ko) * | 2009-05-22 | 2011-09-29 | 경희대학교 산학협력단 | 치아우식증 분석을 위한 이미지 변환 시스템 및 그 방법 |
| US8299788B2 (en) | 2010-08-23 | 2012-10-30 | Kabushiki Kaisha Toshiba | MRI using hybrid image |
| US9305344B2 (en) * | 2014-04-22 | 2016-04-05 | The Boeing Company | Method for improving linear feature detectability in digital images |
-
2014
- 2014-06-18 KR KR1020140074443A patent/KR101593310B1/ko active IP Right Grant
-
2015
- 2015-03-26 WO PCT/KR2015/002985 patent/WO2015194744A1/ko active Application Filing
- 2015-03-26 US US15/319,150 patent/US10420485B2/en active Active
- 2015-03-26 EP EP15809179.3A patent/EP3158929B1/en active Active
- 2015-03-26 JP JP2016571033A patent/JP6377774B2/ja active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002209867A (ja) | 2001-01-10 | 2002-07-30 | Sogen Boku | 脳の磁気共鳴映像から白質と灰白質および脳脊髄液を分離し体積を算出する方法 |
| US20100228115A1 (en) | 2002-03-20 | 2010-09-09 | New York University | CSF biomarker dilution factor corrections by MIRI imaging and algorithm |
| WO2013057697A1 (en) | 2011-10-19 | 2013-04-25 | Tel Hashomer Medical Research Infrastructure And Services Ltd. | Magnetic resonance maps for analyzing tissue |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP3158929B1 (en) | 2021-03-03 |
| EP3158929A1 (en) | 2017-04-26 |
| WO2015194744A1 (ko) | 2015-12-23 |
| US20170119275A1 (en) | 2017-05-04 |
| EP3158929A4 (en) | 2018-01-17 |
| JP2017516587A (ja) | 2017-06-22 |
| US10420485B2 (en) | 2019-09-24 |
| KR20150145088A (ko) | 2015-12-29 |
| JP6377774B2 (ja) | 2018-08-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Yuan et al. | In vivo accuracy of multispectral magnetic resonance imaging for identifying lipid-rich necrotic cores and intraplaque hemorrhage in advanced human carotid plaques | |
| Larose et al. | Characterization of human atherosclerotic plaques by intravascular magnetic resonance imaging | |
| Wang et al. | T1ρ MR imaging is sensitive to evaluate liver fibrosis: an experimental study in a rat biliary duct ligation model | |
| Fayad et al. | Noninvasive in vivo human coronary artery lumen and wall imaging using black-blood magnetic resonance imaging | |
| Touzé et al. | Reproducibility of high-resolution MRI for the identification and the quantification of carotid atherosclerotic plaque components: consequences for prognosis studies and therapeutic trials | |
| Pohlmann et al. | Detailing the relation between renal T2* and renal tissue pO2 using an integrated approach of parametric magnetic resonance imaging and invasive physiological measurements | |
| Liu et al. | Renal transplant: nonenhanced renal MR angiography with magnetization-prepared steady-state free precession | |
| Hussein et al. | The association between resting‐state functional magnetic resonance imaging and aortic pulse‐wave velocity in healthy adults | |
| Huang et al. | High-resolution structural and functional assessments of cerebral microvasculature using 3D Gas ΔR2*-mMRA | |
| Glandorf et al. | Perfusion quantification using voxel‐wise proton density and median signal decay in PREFUL MRI | |
| Arts et al. | Non‐invasive assessment of damping of blood flow velocity Pulsatility in cerebral arteries with MRI | |
| KR101593310B1 (ko) | 자기 공명 영상 시스템에서 혈관벽 영상을 획득하는 방법 | |
| Seith et al. | Imaging pulmonary blood flow using Pseudocontinuous arterial spin labeling (PCASL) with balanced steady‐state free‐precession (bSSFP) readout at 1.5 T | |
| Hohenwalter et al. | Renal transplant evaluation with MR angiography and MR imaging | |
| Ishida et al. | MR flow measurement in the internal mammary artery–to–coronary artery bypass graft: comparison with graft stenosis at radiographic angiography | |
| EP2769672B1 (en) | System for in vivo and magnetic resonance investigation of kidney function | |
| Pieper et al. | Short-term measurement repeatability of a simplified intravoxel incoherent motion (IVIM) analysis for routine clinical diffusion-weighted imaging in malignant liver lesions and liver parenchyma at 1.5 T | |
| François et al. | MRI of the thoracic aorta | |
| Abolmaali et al. | Evaluation of a resistance‐based model for the quantification of pulmonary arterial hypertension using MR flow measurements | |
| Macgowan et al. | Real‐time Fourier velocity encoding: An in vivo evaluation | |
| Cao et al. | Concurrent measurement of perfusion parameters related to small blood vessels and cerebrospinal fluid circulation in the human brain using dynamic dual‐spin‐echo perfusion MRI | |
| Wen et al. | Paravascular fluid dynamics reveal arterial stiffness assessed using dynamic diffusion‐weighted imaging | |
| Forzoni et al. | Virtual navigator registration procedure for transcranial application | |
| Desai et al. | Imaging of atherosclerosis using magnetic resonance: state of the art and future directions | |
| Okur et al. | Non-contrast-enhanced imaging of haemodialysis fistulas using quiescent-interval single-shot (QISS) MRA: a feasibility study |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20190208 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20200204 Year of fee payment: 5 |