To obtain 3D MR angiography having high contrast between vessel and stationary background tissue, a novel technique called sliding time of flight (TOF) is proposed. The proposed method relies on the property that flow-related enhancement (FRE) is maximized at the blood-entering slice in an imaging slab. For the proposed sliding TOF, a sliding stack-of-stars sampling and a dynamic MR image reconstruction algorithm were developed. To verify the performance of the proposed method, in-vivo study was performed and the results were compared with multiple overlapping thin 3D slab acquisition (MOTSA) and sliding interleaved ky (SLINKY). In MOTSA and SLINKY, the variation of FRE resulted in severe venetian blind (MOTSA) or ghost (SLINKY) artifacts, while the vessel-contrast increased as the flip angle of RF pulses increased. On the other hand, the proposed method could provide high-contrast angiograms with reduced FRE-related artifacts. The sliding TOF can provide 3D angiography without image artifacts even if high flip angle RF pulses with thick slab excitation are used. Although remains of subsampling artifacts can be present in the reconstructed images, they can be reduced by MIP operation and resolved further by regularization techniques.
본 논문은 자기공명영상장치를 활용한 혈관조영술의 한 방법인 Time of flight (TOF) 기법을 개선하기 위해 sliding TOF 기법을 제안하였다. Sliding TOF 기법은 새롭게 제안한 데이터 획득 기법과 영상 재구성 기법을 사용하고 있다.
Sliding TOF 기법을 위한 데이터 획득 기법은 전체 영상 획득 영역을 여러 개의 thin 3D slab으로 분할한 뒤, 각각의 slab을 golden angle ratio 기법에서 정의하고 있는 각도를 사용하여 stack of stars trajectory로 subsample 된 데이터를 획득한다. 그 후, 재구성 될 영상의 slice thickness에 해당하는 거리만큼 shift 한 후, 연속적으로 slab의 데이터를 획득해 나간다. 이렇게 획득 된 데이터는 같은 z position에 위치한 데이터에 대해서 slab의 위치에 따라 혈관의 밝기 신호가 변하게 된다. 위와 같은 성질을 갖는 데이터를 사용하여 composite image와 seed sinogram을 생성한다.
Sliding TOF에서는 위에서 언급한 데이터를 효율적으로 재구성하기 위해, 기대값 최대화 기법을 자기공명영상장치에 적합하도록 수정한 complex expectation maximization 알고리즘을 사용하고 있다. 본 방법은 앞서 획득한 데이터로부터 추출할 수 있는 composite image와 seed-sinogram을 효율적으로 사용하여 고 대조도의 혈관 영상을 artifact 없이 복원 할 수 있다는 장점을 가진다.
또한 일반적이 기존의 혈관조영술의 경우 혈관의 밝기정보만을 제공할 수 있었으나 제안하는 Sliding TOF 기법에 flow encoding gradient를 첨가한 뒤, 제안한 complex EM 방법을 사용하여 복원함으로써 혈관의 밝기 정보 뿐 아니라 혈액의 혈류속도까지도 함께 제공할 수 있는 기법을 개발하였다.
Phantom experiment와 in-vivo experiment를 사용하여 제안하는 sliding TOF 기법의 성능을 평가하였고, 이를 기존의 방법과 비교하기 위해 MOTSA, SLINKY 기법을 사용하여 결과 영상을 획득하였다. 실험결과는 제안하는 방법이 고 대조도 혈관영상을 획득 하였을 때, 결과 영상의 artifact가 적게 나타나는 것을 확인 할 수 있었다.
