기술분야

본 발명은 다중 코일 MRI 영상의 재구성 기술에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 다중 코일로부터 획득된 MRI 데이터를 이용하여 신뢰성 높은 감도 맵을 추정하고, 이를 통해 고품질의 MRI 영상을 효율적으로 복원하는 MRI 영상 재구성 기술에 관한 것이다.

해결하려는 과제

본 발명은 다중 코일 MRI 재구성에서 요구되는 코일 감도 맵을 신뢰성 있게 추정할 수 있는 기술을 제공하는 것을 목적으로 한다. 특히, 본 발명은 제한된 데이터만으로도 감도 맵의 정밀도를 확보할 수 있도록 하여, 모델 내부에서 물리적으로 타당한 제약 조건을 자율적으로 만족하도록 유도함으로써 별도의 정규화 과정 없이도 일관성 있는 감도 맵을 얻을 수 있는 기술을 제공하고자 한다.

이를 통해, 다양한 스캔 조건이나 장비 환경에서도 안정적인 감도 맵 추정이 가능하며, 네트워크가 출력하는 감도 맵이 코일 간 상대 감도의 물리적 균형을 자연스럽게 반영할 수 있도록 하는 학습 구조를 구현하고자 한다. 이러한 방식은 다중 코일 MRI 재구성의 품질 향상뿐만 아니라, 고속 촬영 환경에서도 신속하고 정확한 영상 복원이 가능하도록 하는 기반을 마련하는 데 그 목적이 있다.

한편, 본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

발명의 효과

본 발명에 따른 코일 감도 맵 추정 기술은 제한된 데이터만으로도 신뢰도 높은 감도 맵을 생성할 수 있도록 하며, 감도 값 간의 물리적 관계를 학습 과정에 직접 반영함으로써 후처리 정규화 없이도 일관성 있는 감도 분포를 확보할 수 있게 한다. 이를 위해, 본 발명은 채널 간 제약 조건을 손실 함수에 통합함으로써 각 화소에서 코일 감도 값들의 상대적 비율이 자연스럽게 균형을 이루도록 유도되며, 이는 영상 재구성 단계에서의 오류 축적이나 왜곡을 최소화하는 데 효과적이다.

이와 같은 구조는 다양한 언더샘플링 조건이나 장비 환경에서도 안정적인 복원 품질을 유지할 수 있는 기반이 되며, 기존 방식에 비해 학습 안정성과 수렴 속도 면에서도 향상된 성능을 기대할 수 있다. 또한, 본 발명의 감도 맵 추정 방식은 별도의 완전 샘플 데이터 없이도 자기 지도 학습이 가능하므로, 실시간 영상 복원이 요구되는 임상 환경에서도 활용도가 높으며, 전체 MRI 재구성 시스템의 효율성과 정확도를 동시에 향상시키는 효과를제공할 수 있다.

한편, 본 발명에 의한 효과는 이상에서 언급한 것들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.