(의료)길의료재단;가천대학교 산학협력단;가천대학교 산학협력단;(의료)길의료재단;GACHON UNIVERSITY OF INDUSTRY-ACADEMIC COOPERATION FOUNDATION;GIL MEDICAL CENTER
发明人:
KIM DONGCHAN,김동찬,HAN YEJI,한예지,CHUNG JUN YOUNG,정준영
申请号：
KR1020180077091
公开号：
KR1020200004079A
申请日:
2018.07.03
申请国别(地区):
KR
年份:
2020
代理人:
摘要：
The present invention relates to a system and method for correcting a gradient magnetic field error based on machine learning of a magnetic resonance imaging device. According to a specific embodiment of the present invention, the system and method may increase the accuracy for a correction k-space trajectory and reduce costs and computational complexity due to addition of a hardware monitoring device since a data acquisition process and image feature analysis algorithm execution process necessary for restoring an existing distorted reconstructed image is omitted as a model for distortion of an image reconstructed with a k-space trajectory derived from a gradient magnetic field is constructed, the k-space trajectory is corrected by predicting k-space trajectory error based on a machine learning result using the constructed model and reflecting a prediction result, and the image reconstruction is performed with the corrected k-space trajectory.COPYRIGHT KIPO 2020본 발명은 자기공명 영상장치의 기계 학습 기반의 경사자계 오차 보정 시스템 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 구체적인 예에 따르면, 경사자계로부터 도출된 k-space 궤적으로 재구성된 영상 왜곡에 대한 모델을 구축하고 구축된 모델을 이용한 기계 학습 결과를 토대로 k-space 궤적 오차를 예측하여 예측 결과를 반영하여 k-space 궤적을 보정하고 보정 k-space 궤적으로 영상 재구성을 수행함에 따라 기존의 왜곡된 재구성 영상을 복원하는데 필요한 추가적인 데이터 획득 및 영상 특성 분석 알고리즘 수행 과정이 생략되므로 보정 k-space 궤적에 대한 정확도를 높힐 수 있고, 하드웨어적 모니터링 장치의 추가로 인한 비용 및 연산 복잡도를 절감할 수 있다.
