최근 복부비만, 고혈압, 당뇨, 고지혈증과 같은 대사성 증후군(metabolic syndrome)에 속하는 질환이 급격히 증가하여 지방간 환자수가 급격히 증가하고 있다. 우리나라의 경우 연간 지방간암 환자 발생 수는 세계에서도 매우 높은 수준으로 이에 대해 조기 진단의 필요성이 높아지고 있다. 실제로 치료 후 경과가 현저히 양호하고 고 위험군의 검색이 가능하여 조기 진단의 중요성이 높이 언급되고 있는 추세이다. 이를 위해 자기공명영상을 통한 검진이 요구되는데 관심 영역과 관심 영역이 아닌 영역의 intensity 값이 상당히 유사하거나 동일한 경우가 많기 때문에 전문적인 물, 지방 분리 방법을 통해서 정량적으로 분석하는 경우가 많다. 이처럼 자기공명영상에서 물과 지방 성분이 분리된 영상을 얻기 위해 사용되는 물, 지방 분리법 (water fat separation)은 지방 조직으로 둘러싸여 있는 부위에서 물 조직을 더욱 잘 관찰 할 수 있도록 하거나 지방 영상 자체를 의학적으로 이용하는 목적으로 사용되고 있다. 그러나 이러한 물, 지방 분리법은 필드의 불균일성이 큰 고자장으로 갈수록 부정확한 결과가 도출하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 접근 방법들이 연구되고 있다.
기존의 물, 지방 분해 방법은 크게 3가지로 방법으로 구분할 수 있다. 첫 번째로 위상 차이를 통해 지방을 정량화 하는 방법, 두 번째로 chemical shift 기반인 Fat saturation 방법, 세 번째로 T1 이완시간의 차이를 이용하는 STIR 기반 방법으로 구분 할 수 있다. 이중에서 위상 차이를 이용한 지방 정량화 방법이 가장 대중적으로 널리 사용되고 있는 추세이다. 위상 차이를 이용한 방법 중 Dixon 방법은 동상(in phase)과 역상(out of phase)의 차이로 물과 지방을 구분 지을 수 있는 것으로, 자장의 불균일성 영향에 민감하여 별도의 후처리 작업이 필요한 단점이 존재한다. 이에 대한 개선으로 한 장의 영상을 더 추가하여 필드 맵을 구하여 처리하는 IDEAL 역시 현존하는 지방 정량화 방법 중 가장 강건한 방법으로 분류되고 있으나 역시 고자장의 불균일성에 민감하다라는 문제점이 있어 필드 맵의 wrapping 등의 한계로 고자장에서의 활용은 많이 제한적이다. 이 외에 chemical shift 기반의 방법인 Fat saturation 역시 자장의 불균일성에 영향을 받으며 지방 정량화 보다는 지방 제거에 이용될 수 있는 한계성이 있다.
이와 반대로 STIR의 경우 T1 이완시간의 차이로 지방을 소거하는 방법으로 자장의 불균일성의 영향이 적으나 조직의 T1값이 같으면 물과 지방이 같이 억제되는 문제점이 발생한다. 기존의 이러한 지방 소거법들의 경우 스캔의 방법, 위상의 차이 등 여러 가지 방법들이 시도되고 있지만 한 가지 공통적인 문제점을 가지고 있다. 이는 고자장에서의 활용이 쉽지 않다라는 것이고, 이는 고자장의 불균일성에 영향을 많이 받아 생기는 문제라고 할 수 있다. 이러한 이유로 기존 방법의 개선으로 위상 영상 또는 필드 맵 상의 wrapping의 문제를 해결하여 고자장으로의 적용이 가능한 방법들이 제안되고 있다. 그러나 해당 방법 역시 파라미터의 설정 및 최적화, 스캔 방법의 차이 등으로 범용적인 활용이 어려운 실정이다.
본 논문은 이러한 기존의 지방 정량화 방법의 한계점을 극복하고자, 고자장에서도 효율적으로 적용이 가능한 필드 맵 측정 방법을 제안한다. 해당 방법은 기존 IDEAL 시퀀스로 얻어진 3장의 서로 다른 에코 영상을 통해 필드 맵을 생성하고 필드 맵의 wrapping 정도를 판단하여 보정영역을 구분하기 위한 클러스터링 작업, 구분된 보정 영역들에 영역성장법 스키마 기반의 least square fit을 통한 필드 맵의 보정, 마지막으로 보정된 필드 맵의 homogeneity를 위한 영역 경계선의 보정 및 히스토그램 조정 작업을 수행하여 최종적으로 물과 지방을 분리한다.
기존 필드 맵 보정 방법은 필드 맵의 내부 구조를 고려하지 않고 수행하기 때문에 고자장에서의 범용적인 적용이 어렵지만, 제안 방법은 필드 맵 내부의 구조를 유지하고자 영역성장법을 활용하여 보정하였고, 이는 인접한 픽셀의 유사성을 판단하는 특성을 사용한 것으로 영역성장법 스키마라고 표현하였다. 이러한 점은 기존 방법들과의 차별성을 갖는 가장 큰 장점이라고 할 수 있으며, 고자장에서도 효율적인 지방 분리를 위해 제안된 방법이다. 제안 방법의 효율성 검증을 위한 실험 방법은 Agilent 9.4T 장비에서 실험하였으며, 실험체는 가슴 부위에 지방을 주입한 마우스와 물, 기름의 팬텀 데이터를 사용하였다. 성능 평가를 위해 기존 방법인 three point 기반의 IDEAL 방법, three point 필드 맵 보정 방법, 그리고 chemical shift기반의 Fat saturation 방법과의 비교 평가를 수행하였으며, 정량적인 비교 평가의 기준은 영상 내부에 존재하는 팬텀 데이터 물, 기름 영역의 픽셀 수로 결정하였다. 이는 팬텀을 제외한 마우스의 지방 영역의 경우 일정 부분 물이 포함되어 있어 적합한 성능 평가 기준이 되기 어려워 물과 기름 영역만 존재하는 팬텀을 기준으로 성능 평가를 수행하였고, 마우스의 물, 지방 분리 결과는 분해 결과의 확인으로 제시하였다. 비교 결과 IDEAL방법이 평균 61.5%, Yu의 방법이 평균 62.6%, 제