Compressed Sensing 기법을 이용한 Dynamic MR Imaging

Abstract

Compressed sensing 은 기존의 Nyquist sampling 이론에 기반을 두었던 dynamic MRI 에서의 시·공간 해상도의 제한을 획기적으로 향상시킴으로써, 최근 몇 년 사이, MR reconstruction 분야에서 가장 큰 이슈가 되고 있는 연구주제이다. Dynamic MRI 는 대부분 시간방향의 redundancy 가 매우 크므로, 쉽게 sparse 변환이 가능하다. 따라서 sparsity를 기본 조건으로 하는 compressed sensing 은 거의 모든 dynamic MRI 에 대해 효과적으로 적용될 수 있다. 본 review 페이퍼에서는 최근 compressed sensing 에 기반을 두거나 영상의 sparsity를 이용하여 개발된 dynamic MR imaging algorithm 들을 간략히 소개하고, 비교·분석함으로써, compressed sensing과 같은 새로운 접근 방식의 dynamic MRI 가 실제 임상에서 가져다 줄 발전 가능성을 제시한다.