펄스열을 이용한 MR 영상의 Compressed Sensing 알고리즘 적용

최근 Compressed Sensing (CS) 알고리즘이 다양한 분야에서 연구되고 있으며, medical imaging 분야에서도 역시 이를 이용한 연구가 활발히 진행 중이다. CS 알고리즘을 이용하기 위해서는 복원하고자 하는 신호가 sparse한 성질을 지니고 있어야한다. 일반적으로 대부분의 의료 영상의 경우, 이러한 성질을 가지고 있지 못하기 때문에 sparsifying transform을 이용하게 된다. 하지만 MR 영상의 경우, 다른 의료 영상 modality와 비교하여 적절히 펄스열을 이용하여 영상의 contrast를 조절할 수 있다는 특징을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 sparsifying transform을 이용하지 않고도 펄스열에 의한 MR 영상에 CS 알고리즘을 적용할 수 있는 가능성을 제시함과 동시에 적절한 sparsifying transform을 적용하여 영상의 sparsity를 더욱 강조함으로써 CS 알고리즘의 복원 성능을 더욱 향상 시킬 수 있다는 것을 제안하고자 하며, 이를 Shepp-Logan 팬텀 영상과 in vivo 영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.