As contrast based images were influenced by acquisition methods and system condition, it might be inappropriate for inter-subject comparison, and longitudinal studies. Thus, for the purpose of improving the accuracy of clinical evaluations, quantitative MRI (qMRI) have been suggested to measure intrinsic tissue properties such as $T_1$ and $T_2$ relaxation times. Several conventional methods have been developed so far, however, these methods require a long scan time depending on scan parameters or pulse sequences. Also, a couple of imaging sequences are needed to acquire the multi-parameter maps. Hence, the simultaneous quantification methods are necessary to enhance the time-efficiency of the multi-parameter mapping. In this study, we proposed the simultaneous mapping of $T_1$, $T_2$, $B_1$, $B_0$, and $M_0$ (relative proton density) by adopting multiple phase-cycled balanced steady-state free precession (bSSFP) and a signal profile fitting algorithm based on the bSSFP signal formula. The estimated parameter maps from the proposed method were compared with those from the conventional methods through histogram and correlation analysis. The multi-parametric data sets could be effectively acquired with multiple phase-cycled bSSFP within a short time (~10min.). The proposed method provided parameter maps comparable to those from the conventional techniques, demonstrated in phantom and in-vivo experiments. The proposed method can be beneficial to many quantitative clinical applications.
기존의 강조영상은 촬영방식과 시스템 환경에 따라 영향을 받기 때문에 종단연구나 대상간 비교연구에 부적합하였다. 따라서 보다 정확한 임상진단과 분석을 위해, $T_1$, $T_2$ 와 같은 조직의 고유 값을 직접 측정할 수 있는 정량적 MRI가 제안되었다. 다양한 변수의 정량화를 위해 지금까지 여러 가지 방법들이 개발되어 왔으나, 긴 촬영시간과 다양한 정보를 얻기 위해 개별적으로 추가촬영을 해야 한다는 한계점이 존재한다. 최근 이러한 한계를 극복하기 위해, 다변수 맵핑의 시간적 효율성을 개선시킬 동시 정량화 방법이 요구되고 있다.
본 연구에서는 항정상태자유세차기법의 다중 위상 사이클링을 이용한 신호모델 기반 $T_1$, $T_2$, $B_0$, $B_1$, $M_0$ 동시 맵핑을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 정량화된 변수 맵은 기존의 방법들을 통해 개별적으로 획득한 맵과 비교하였으며, 자세한 분석을 위해 히스토그램과 상관분석을 진행했다. 제안하는 방법을 이용하여 10분 이내의 짧은 시간에 동시 맵핑을 위한 데이터를 모두 획득하였으며 팬텀과 동물 실험을 통해 기존의 방법으로 얻은 변수 맵과 유사한 결과를 제공하는 것을 확인하였다. 제안하는 방법은 동시맵핑을 통한 시간효율 개선 측면에서 정량적 정보의 임상활용 증대에 도움을 줄 것으로 기대한다.
