저자장자기공명영상에서위상 - 크기결합밀도함수를이용한자동불균일자장보정물 - 지방영상기법 김판기 안창범 목적 : 0.35 Tesla의저자장자기공명영상시스템에서인체조직의물성분또는지방성분의영상을얻는데있어서주자장의불균일도를 two-point Dixon 방법을기반으로보정하는새로운

저자장자기공명영상에서위상 - 크기결합밀도함수를이용한자동불균일자장보정물 - 지방영상기법 김판기 안창범 목적 : 0.35 Tesla의저자장자기공명영상시스템에서인체조직의물성분또는지방성분의영상을얻는데있어서주자장의불균일도를 two-point Dixon 방법을기반으로보정하는새로운방법을모색하였다. 대상및방법 : Two-point Dixon 방법을사용하여물과지방의위상이동상일때와역상일때의영상들을얻은후그영상들로부터위상과크기의위상-크기결합밀도함수를계산하고, 이를통해물과지방의영역을분리하여 3차원볼륨의물영역에서의주자장의불균일도패턴을분석하고이를반복적으로보정하여주자장의불균일도를개선하였다. 결과 : 제안한영상기법으로인체의여러부위에서주자장의불균일도를보정한물과지방영상을얻을수있었다. 삼차원보정을통하여멀티슬라이스전체영상에서균일하게물또는지방만의영상을얻을수있었다. 결론 : 위상-크기결합밀도함수를통하여물과지방의영역을분리할수있었고, 이를이용하여자장의불균일도를분석하고보정할수있었다. 제안한방법을통해주자장의불균일도가월등히개선된물또는지방영상을얻을수있었다. 서론자기공명영상에서물과지방성분이분리된영상을얻기위해사용되는지방-물분리법 (fat-water separation) 은지방조직으로둘러싸여있는부위에서물조직을더욱잘관찰할수있도록하거나 chemical shift artifact 에의한영향을줄이기위한목적으로사용되고있고 (1), 최근에는지방영상자체를의학적으로이용하는목적으로도사용되고있다 (2-6). 지방신호를소거하기위해서는물과지방성분의주파수차이를이용하는주파수선택적 RF 펄스 (7), T1 이완시간의차이를이용하는 short-time inversion recovery(stir)(8), 그리고두성분간의위상차이를이용하여지방신호를소거하는 Dixon(9) 방법등이있다. 상기한방법들이많은장점을가지 고있음에도불구하고 0.35 Tesla와같은저자장의시스템에서는적용하기어려운점이있다. 우선, 물과지방신호간의주파수차이가 50 Hz 정도이기때문에주파수선택적 RF 펄스를이용하기위해서는 20 ms 이상의긴 RF 펄스가필요할뿐만아니라주자장이균일해야한다. 그리고 T1 이완시간의차이를이용하는경우에서는영상의신호대잡음비 (signal-to-noise ratio) 가낮고, T1이비슷한다른부위가소거되는단점이있다. 이에반해물과지방신호의위상차이를이용한방법은동상 (in-phase) 과역상 (out-of-phase) 의에코위치차이가약 10 ms 이기때문에저자장의 MR 시스템에도상대적으로적용이용이하다. 그러나이방법또한주자장의균일도에민감하다는단점이있다. 물과지방의위상차를이용한 Dixon 방법은주자장의균일도에민감하기때문에이를해결하기위해 three-point 대한자기공명의과학회지 15:57-66(2011) 광운대학교전기공학과 * 이논문은 2010 년도광운대학교교내학술연구비지원과지식경제부지원국제공동기술개발사업의지원에의해연구되었음. 접수 : 2010 년 11 월 22 일, 수정 : 2011 년 1 월 5 일, 채택 : 2011 년 1 월 18 일통신저자 : 안창범, (139-701) 서울시노원구월계동 447-1, 광운대학교전기공학과 Tel. (02) 940-5148 Fax. (02) 909-3159 E-mail: cbahn@kw.ac.kr - 57-

김판기외 Dixon(3PD) 방법 (10, 11) 이제안되었다. 그러나이방법은기존의 two-point Dixon(2PD) 방법에비해추가적으로한번의영상을더얻기때문에측정시간이 2PD에비해길어지는단점이있다. 이런 3PD의단점을해소하기위해 extended twopoint Dixon(E2PD) 방법 (12, 13) 이제안되었다. 3PD와 E2PD 방법모두에서불균일자장맵을얻는과정에서불균일자장에의한위상이 2배증가하게하는데, 이로인하여보정할수있는최대불균일자장의크기는 1/2로줄어들게된다. 이것을보완하기위하여접힌 (wrapping) 위상을보정하는위상펼침 (unwrapping) 알고리즘이사용되는데이위상펼침알고리즘은영상에서의잡음이나불연속적인영역등의상황에따라잘동작하지않을수있다 (14). 이러한위상접힘문제와 3PD 에서의측정시간을해결하기위해 quality 맵을기반으로 region-growing 방법을통해불균일자장맵을얻는방법 (15) 이제안되었지만, 여전히잡음과불균일자장등에취약하다는한계가있다 (16). 본논문은진단에사용되기위한물-지방분리영상을얻기위해동상과역상의영상으로부터불균일자장맵을얻는방법을제안한다. 제안한방법은 2PD에기초하고있기때문에추가적인스캔이필요없고, 삼차원볼륨에서위상-크기결합밀도함수 (Joint Phase Magnitude density Function: JPMF) 를사용하여물성분을구분함으로써위상펼침을적용하지않은상태에서기존의위상기반보정방법보다비균일자장의보정범위를 2배확장할수있다. 또한전체슬라이스에서의물과지방성분의정보를모두사용하여잡음등의영향에강인하고, 3차원볼륨에대한불균일자장을보정하므로전체슬라이스에서균일하게지방이소거된영상을얻을수있다. 얻게되는데, 이때얻어진멀티슬라이스에서물과지방정보를이용해 3차원의불균일자장의패턴을분석하는데사용한다. 본연구에서사용된다채널코일에서얻은데이터는채널간의위상차이가크지않았고, 또한각채널에서의잡음은독립적이라고가정하여채널데이터를합하여신호대잡음비를개선하였다. 만약채널의위상이상이할경우, 보정이선행되어야한다. 또한각채널의잡음에상관도가존재할경우이를이용하여신호대잡음비를최대화시키는합산이필요하다 (17). 다채널코일에서 n-번째요소코일로측정한 z-위치의슬라이스에서동상 (I z) n 와역상영상 (Qz) n 의공통위상 (ф 0 ) 을제거하고각채널에서얻어진신호를합쳐서신호대잡음비가개선된동상 (I z ) 와역상 (Q z ) 영상은아래와같이주어진다. I z = Σ I n n z = (W + F) [3] (Iz)* n Q z = Σ Q n n z = (W - F)e iф e i(ф 2-ф 1 ) [4] I z n 식 [4] 에서슬라이스위치에따른옵셋위상 (e i(ф 2-ф 1 )) 은일정하므로 DC 성분 ( 에코신호의피크점의위상 ) 의위상으로부터구할수있다. 즉, (ф 2 - ф 1 ) ifft (Q z ) DC = ф off [5] 식 [5] 의옵셋위상 (ф off ) 을제거하면역상영상은아래와같이나타내진다. Q^z= Q z e -i(ф off ) =(W - F)e iф [6] 대상및방법동상및역상영상의특성물과지방신호를분리하기위해기존의 two-point Dixon 방법에서와같이물과지방신호의위상차가 0 와 180 인동상 (I) 와역상 (Q) 에서얻어진복소수형태의재구성영상은아래와같이나타낼수있다. I = (W + F)e iф 0e iф 1 [1] Q = (W - F)e iф 0e iф 2e iф [2] 위의식에서 e iф 0는시스템의지연이나필터특성과같이시스템의특성에의해동상과역상영상에서공통적으로발생하는위상을나타내고, e iф 1과 e iф 2는슬라이스위치에따른 B 0 필드의차이에의해발생되는동상과역상에서의옵셋위상을나타낸다. 그리고 e iф 는동상과역상의에코시간차이로발생하는불균일자장에의한위상이며, W와 F 는각각물과지방성분신호를나타낸다. 물과지방영상은보통다채널코일로멀티슬라이스영상을 불균일자장에의한위상 (ф) 이남겨진 Q^z 에서 ф를구하기위하기위해다항식 fitting 방식을사용하는것이적절하지만물과지방의 180도의위상차이로인해먼저물과지방의영역을구분하는일이필요하다. Joint Phase-Magnitude Density Function (JPMF) 의생성물과지방의영역을구분하기위하여동상과역상영상의크기와위상을고려한위상-크기결합밀도분포함수 (Joint Phase-Magnitude Density Function, JPMF) 를제안하였다. 이 JPMF는식 [3] 과 [6] 의 I z 와 Q^z 의결합밀도를이차원공간에나타낸것으로아래의식 [7] 과같이나타낼수있다. JPMF(u,v)= Σ k z=1 (histo(u p Q^z<(u+1) p, v m I z <(v+1) m)) [7] 식 [7] 에서 p와 m의위상과크기의단위구간을나타내고, histo( ) 는주어진조건을만족하는픽셀개수를카운트하 - 58-

저자장자기공명영상에서위상 - 크기결합밀도함수를이용한자동불균일자장보정물 - 지방영상기법 는 2차원히스토그램을뜻한다. 모든슬라이스들 ( 삼차원볼륨 ) 에대한위상과크기분포들을누적하면삼차원볼륨에대한이차원의 JPMF가만들어진다. Fig. 1은식 [7] 에의해만들어지는 JPMF를개념적으로나타낸것으로, R W 는물성분의분포이고 R F 는지방성분의분포를나타내고, 가로축은위상을, 세로축은영상의크기를나타낸다. 이렇게위상과크기에대한 2차원 JPMF를사용함으로써물과지방의 180도위상차이뿐만아니라, TR과 TE에의한물과지방의신호크기차이를활용하여물과지방의분리가더욱 용이해진다. 또한각슬라이스에서의 JPMF을누적하여전체슬라이스에대한 JPMF를생성함으로써잡음등의영향을덜받음과동시에전체슬라이스에서안정된불균일자장보정을이룰수있다. Fig. 2는스핀에코시퀀스로물과기름 ( 식용유 ) 을채운팬텀의 sagittal 방향의영상과그 JPMF를보였다. Fig. 2의 (a) 는팬텀에서 sagittal 방향의동상크기영상이다 (TR/TE = 500/26[ms]). (b) 는역상의영상인 Q^z 영상의위상이고 (c) 는 (a) 와 (b) 를이용해서만들어진 JPMF로물과지방의성분이군집하여분포하는것을볼수있다. 또한 JPMF를사용함으로써불균일자장에의한위상보정범위가 -180 ~180 범위로넓어짐을알수있다. 불균일자장맵의생성불균일자장에의한왜곡이없는물-지방분리영상을만들기위해서는불균일자장맵을이용하여위상을보정한다. 불균일자장맵은상기한 JPMF의물범위 (RW) 에해당하는위상과크기를가진픽셀들의위치를모든슬라이스들로부터찾은물성분영역 (AW) 에서의위상을통해구할수있다. 즉, 이 JPMF에서물성분의영역 (AW) 은식 [8] 과같이추출된다. A W = {(x,y,z) Q^z(x,y) R W, I z (x,y) R W } [8] Fig. 1. A joint phase-magnitude density function for waterfat imaging is schematically shown, where R W and R F denote water and fat ranges, respectively. 물성분영역 (A W ) 은식 [8] 을통해 JPMF에서 R W 에해당하는 I z 에서의크기와 Q^z 의위상을만족하는픽셀들의위치에해당하게되고, 이위치들이각슬라이스영상에서의물성분의영역 (A W ) 이다. Fig. 3의 (a) 와 (b) 는 Fig. 2(c) 의 JPMF에서물성분범위 (R W ) 와그에해당하는물성분의영역 (A W ) 을흰색으로표시한것이다. 제안된방법으로만들어진 JPMF로부터물성분의영역 a b c Fig. 2. Water-fat images and corresponding JPMF for a phantom. Magnitude in the in-phase image (a), phase in the out-ofphase image (b), and corresponding JPMF (c). Fat and water are denoted by F and W, respectively in (a). A spin echobased Dixon sequence was used with repetition time (TR) of 500 ms, and echo time (TE) of 26 ms. P 1 and P 2 in the JPMF denote the peak populations for water and fat. - 59-

김판기외 (A W ) 는다음과같은방법으로구해진다. Step 1, JPMF에서최대값을가지는지점 (P 1 ) 을찾는다. Step 2, P 1 을시작점으로하여 P 1 의값의30% 가되는영역까지 region growing하여 P 1 을포함하는범위 (R P1 ) 을정의한다. 이때, 물과지방성분이공존하는픽셀들을배재하기위하여크기기반으로경계를설정하여 region growing 의범위를제한할수있다. Step 3, 물, 지방과같이두개의성분으로이루어진경우, JPMF에서두번째영역을정의하기위해 R P1 영역을제외한 JPMF에서최대값을가지는지점 (P 2 ) 를찾는다. Step 4, P 2 을시작점으로하여 P 2 의값의30% 가되는영역까지 region growing하여 P 2 을포함하는범위 (R P2 ) 을정의한다. Step 5, P 1 과 P 2 의크기를비교하여지방과물신호를구분한다. 이에따른 R P1 과 R P2 도물이나지방신호범위로구분된다. Step 6. 식 [8] 을이용하여물성분범위 (R W ) 로부터물성분의영역 (A W ) 을만든다. 식 [9] 에서 x, y는각슬라이스영상에서의좌표이고, z는 z 위치의슬라이스를나타낸다. 이다항식을의사-역 (pseudoinverse) 연산으로 a 1 ~a 10 의다항식계수를구하여전체영상영역에서불균일자장맵을얻는다. 불균일자장보정불균일자장맵을이용하여식 [6] 의 Q^z 에존재하는불균일 물성분의영역 (A W ) 에서위상값을이용하여식 [9] 와같이삼차원의다항식으로전개하면불균일자장패턴을계산할수있다 (18-20). 불균일자장을 2차다항식으로전개한것은일반적으로불균일자장의변화가급격하지않고, 또한차수를높게설정하였을경우잡음이나기타요인으로인한불안정한 fitting을배제하기위함이다. 제안된방법에서는반복적인보정을적용하여결과적으로고차보정이안정적으로이루어지도록하였다. ф(x,y,z)= a 1 z 2 +a 2 x 2 +a 3 y 2 +a 4 xy+a 5 yz+ a 6 xz+a 7 x+a 8 y+a 9 z+a 10 [9] Fig. 4. Flow chart for the proposed water-fat imaging. Fig. 3. Two dimensional range of water in the JPMF (a), and corresponding water region (b) in the phantom image shown in Fig. 2. a b - 60-

저자장자기공명영상에서위상 - 크기결합밀도함수를이용한자동불균일자장보정물 - 지방영상기법 자장을제거한다. 불균일자장이클경우얻어진 JPMF 및이를이용하여정의된물영역이정확하지않을수있으므로 Fig. 4의순서도에서처럼반복적으로불균일자장을보정하고, 보정된영상들로부터 JPMF를구하고이로부터다시불균일자장을개선하는과정을반복한다 (21). Fig. 5는물-지방팬텀에서반복적인불균일자장보정을통한 JPMF와물성분영역 (A W ) 의변화를보여준다. 우선불균일자장을보정하지않은 Fig. 2(c) 의 JPMF와비교하여불균일자장을 1회보정했을때 (Fig. 5(a)-top) JPMF 상의물과지방성분의분포가더응집되어있는것을확인할수있고, 그에따른각성분분포의최대빈도점의크기 ( 화살표가가리킨위치에서의크기 ) 도 1회의불균일자장보정을통해각각의성분으로모임으로써최대빈도점에서의크기도커짐을알수있다. 또한 JPMF로부터찾아진물성분영역 (A W ) 의경우도불균일자장을반복하여보정할때에더넓은영역을포함하게된다. 불균일자장이보정된물과지방영상은아래와같이주어진다. 1 W = ( I +Real(Q^c)) [10] 2 1 F = ( I - Real(Q^c)) [11] 2 식 [10] 과식 [11] 에서 Q^c 은불균일자장을보정한역상영상이고, Real은복소수값을갖는 Q^c 의실수부분을뜻한다. Fig.6은본논문에서제안된방법으로불균일자장을 1회 (a), 3회 (b) 와 5회 (c) 반복하여보정한물성분영상과위상맵 (df), 그리고 5회반복하여보정한지방성분의영상 (g) 이다. Fig. 6(h) 에는 Fig. 6(a), (b), (c) 에서점선으로표시된곳의단면을나타낸것으로반복적인불균일자장보정을통해물성분의신호가영상전체에서균일하게회복됨을확인할수있다. Fig. 6(h) 의물성분프로파일에서지방영역에물신호가나타나는것은팬텀에사용된지방 ( 식용유 ) 에물성분이내재된이유로판단된다. Fig. 2의동상과역상영상에서물과지방영역에서 ROI로신호의크기를측정해보면물의신호는동상과역상모두에서거의같은크기로나타나나, 지방신호는역상영상에서동상의약 67% 정도로나타난다. 이것으로부터식용유내에물성분이존재하는것을알수있다. a b c Fig. 5. Change of JPMF and corresponding water region as the number of iterations of the inhomogeneity correction increases. Numbers of iterations are 1(a), 2(b) and 3(c), respectively. - 61-

김판기외 결과본실험은 0.35 Tesla open MRI 장비 (ISOL technology 사, Korea) 를이용하여실험하였다. 제안된방법을위하여스 핀에코기반의펄스시퀀스의 refocusing RF pulse의위치를조절하여동상과역상의시간차를 9.8 ms가되는두영상을얻었다 (TR/ TE = 500/25[ms]). Fig. 7은무릎에서불균일자장의보정횟수에따른물과지방성분영상의결과로써, (a) 와 (b) 는동상의크기영상과 Q^ a b c d e f g h Fig. 6. Water images of the phantom with the number of iterations of the inhomogeneity correction are 1 (a), 3 (b), and 5 (c), respectively. Corresponding phase maps are shown in (d), (e), and (f), respectively. Fat image of the phantom after inhomogeneity correction (iteration number of 5) is shown in (g). The intensity profiles of the water images along the broken lines are shown in (h). - 62-

저자장자기공명영상에서위상 - 크기결합밀도함수를이용한자동불균일자장보정물 - 지방영상기법 a b c d e f g h Fig. 7. In-vivo axial knee images of a volunteer. Magnitude of the in-phase image (a), phase of the out-of-phase image (b) obtained by a spin echo sequence at 0.35 T(TR=500 ms, TE=25 ms, FOV=230 mm, spatial resolution= 0.89 mm, flip angle (FA)=90, slice thickness= 8 mm). Water image, fat image, and corresponding JPMF are shown in (c), (d), and (e), respectively before the inhomogeneity correction. Water image, fat image, and corresponding JPMF after the proposed inhomogeneity correction are shown in (f), (g) and (h), respectively. The number of iterations for inhomogeneity correction was 5. Note the improvements in the water images especially in the regions shown by the arrows. - 63-

김판기외 Fig. 8. In-vivo multi-slice water (top) and fat (bottom) images of knee (a), hand (b), and shoulder (c) of volunteers are shown. They are obtained by a gradient echo-based Dixon sequence at 0.35T. The repetition time was 500 ms, TE for the out-of-phase and in-phase imaging was 9.8 ms and 19.6 ms, respectively. Other imaging parameters are: FOV=250 mm, FA=60, Thickness= 5 mm, spatial Resolution=0.97 mm (a); FOV=230 mm, FA=60, Thickness= 3 mm, s- patial Resolution=0.89 mm (b); FOV=250 mm, FA=60, Thickness= 5 mm, spatial Resolution= 0.97 mm (c). a b c - 64-

저자장자기공명영상에서위상 - 크기결합밀도함수를이용한자동불균일자장보정물 - 지방영상기법 의위상영상으로, 위상영상에서불균일자장에의해위상접힘이있음을알수있다. (c) 과 (d) 는각각불균일자장을보정하지않았을때의물과지방영상이고, (e) 는이때의 JPMF로써불균일자장에의한영향으로물과지방이구분이잘되지않고, 각성분의위상이넓게퍼져있는것을확인할수있다. 그리고 5회의반복적인보정을통한물및지방영상과그때의 JPMF를각각 (f), (g), (h) 에나타내었다. 넓게퍼져있던물과지방성분의위상이 2개의영역으로모임을볼수있으며 (c) 와 (f) 의결과영상을비교해보면반복적인불균일자장의보정으로왜곡이줄어들어지방성분이잘소거된것을확인할수있다. 또한 5회보정하여얻어진지방영상 (g) 를통해서물과지방이잘분리되고있음을알수있다. 본논문에서제안한물-지방분리영상기법은전체슬라이스에서 JPMF 와삼차원불균일자장맵을생성하기때문에전체슬라이스에서균일하게물과지방이구분된영상을얻을수있다. Fig. 8은경사자계에코기반의펄스시퀀스로얻은영상을이용하여얻은물과지방성분영상이다. 0.35 Tesla 시스템에서경사자계-에코펄스시퀀스로역상과동상영상을얻기위해서 TR은 500 ms로, TE는각각 9.8 ms와 19.6 ms로설정하였고, 불균일자장을 5회보정한결과영상이다. (a) 는무릎, (b) 는손, 그리고 (c) 는어깨에서의물성분영상 ( 위 ) 과지방성분영상 ( 아래 ) 을나타낸결과로써, 제안한방법이다양한부위와영상기법에서도잘동작하고있음을알수있다. 에서도잘동작할수있게된다. 물과지방성분의크기차이는 TR, TE, FA 등과같은이미징파라미터들로결정될수있으므로사전에스캔대상과목적에따라물과지방의크기차이가극대화되는이미징파라미터를정리해두면물과지방영상을얻는데유용할것으로판단된다. 결론본논문에서는 Dixon 방식을기반으로하여얻은멀티슬라이스영상들의크기와위상을이용하여 JPMF를생성하였다. 이 JPMF는전체슬라이스에서얻었기때문에전체슬라이스들의위상과크기를나타낼수있을뿐만아니라, 물과지방성분분포의구분이더명확해질수있었고이를통해물의영역을선택적으로추출할수있었다. 이렇게물과지방성분을선택적으로분류할수있어서선택된성분만의위상정보로부터삼차원불균일자장패턴을추출할수있었다. 또한반복적인불균일자장보정을통해전체슬라이스에서균일하게원하는성분을얻을수있었다. 본논문에서제안한방법은 0.35 Tesla의시스템에서스핀에코기반의펄스시퀀스와경사자계에코기반의펄스시퀀스모두에서다양한신체부위에대하여잘동작함을확인할수있었다. 참고문헌 고찰 2-point Dixon 방법으로얻은동상과역상영상들로부터위상과크기에대한 JPMF를만들고, 이 JPMF에서물과지방성분분포중선택한성분영역에서의위상맵으로부터불균일자장패턴을추출하여반복적으로불균일자장을개선하는방법을제안하였다. 3차원볼륨에서위상과크기의 2차원결합분포함수 (JPMF) 를사용함으로써기존의위상만을사용하여물영역을구분하는방법보다자장의불균일도보정범위를최대 180 에서 360 로확장시킬수있다 ( 위상펼침을사용하지않았을경우 ). 물과지방이공존하는픽셀에서는물과지방의분리가어려워질수있으나, 제안한방법에서는 JPMF에서크기신호에경계를설정하여물과지방이공존하는픽셀들을배제하고물을많이포함하는픽셀들의위상에서불균일자장을 fitting 하여전체영역에서불균일자장을보정하였다. 자기장의불균일도가비교적완만하게변화하기때문에물을많이포함하는픽셀들만이용하여도전체불균일자장패턴의추정에는어려움이없다. 삼차원볼륨에서 JPMF를구함으로써전체볼륨안에서주요한성분의위상과크기의정보를안정적으로제시할수있음을보였다. 물과지방신호의상대적인크기는비교적불균일자장의영향을작게받기때문에제안한방법은불균일자장이심한경우 1.Emmanuelle M, Javier B, Glyn J, Jean R, Xavier M, Anne C. Fat suppression in MR imaging: techniques and pitfalls. Radiographics 1999;19:373-382 2.Hussain HK, Chenevert TL, Londy FJ, et al. Hepatic fat fraction: MR imaging for quantitative measurement and display - early experience. Radiology 2005;236:1048-1055 3.Guiu B, Petit JM, Loffroy R, et al. Quantification of liver fat content: comparison of triple-echo chemical shift gardient-echo imaging and in vivo proton MR spectroscopy. Radiology 2009;250:95-102 4.O Regan DP, Callaghan MF, Wylezinska-Arridge M, et al. Liver fat content and T2*: simultaneous measurement by using breath-hold multiecho MR imaging at 3T-feasibility. Radiology 2008;247:550-557 5.Kellman P, Hernando D, Shah S, et al. Multiecho dixon fat and water separation method for detecting fibrofatty infiltration in the myocardium. Magn Reson Med 2009;61:215-221 6.Hu HH, Kim HW, Nayak KS, et al. Comparison of fat-water MRI and single-voxel MRS in the assessment of hepatic and pancreatic fat fractions in humans. Obesity 2010;18:841-847. 7.Keller PJ, Hunter WW Jr, Schmalbrock P. Multisection fat-water imaging with chemical shift selection presaturation. Radiology 1987;164:539-541 8.Bydder GM, Young IR. MR imaging: clinical use of the inversion-recovery sequence. J Comput Assist Tomogr 1985;9:659-675 - 65-

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