비차폐 초저장자기 MRI에서 인체 전기장 간섭 모델링 및 저감

본 논문은 비차폐 환경에서 작동하는 초저장자기 MRI(ULF‑MRI) 시스템이 외부 전자기 간섭(EMI)으로 인해 겪는 심각한 잡음 문제를 물리적으로 규명하고, 이를 회로 수준에서 해결하는 방법을 제시한다. 서론에서는 ULF‑MRI가 저비용·휴대성·차폐 불필요라는 장점에도 불구하고, 저주파 전기장·자기장·전도성 경로를 통한 EMI가 신호‑대‑잡음비(SNR)를 제한한다는 점을 강조한다. 특히 피험자가 영상 영역에 들어올 때 발생하는 잡음 증가는 기존 연구에서 ‘안테나 효과’ 정도로만 기술되었으며, 정량적 모델이 부재함을 지적한다. 방법론에서는 먼저 저주파(≈2 MHz) 전기장이 인체 표면에 유도하는 전위 V_h를 공통모드 전압으로 정의하고, 인체와 수신 코일 사이의 정전용량 C_Ha, C_Hb를 통해 차동 전압으로 변환되는 메커니즘을 제시한다. 인체‑코일 간 정전용량은 코일의 부분적 로딩(머리와 코일 사이의 거리·유전체 차이) 때문에 비대칭이며, 이를 정량화하기 위해 부분 요소 등가 회로(PEEC) 모델을 도입한다. PEEC 모델은 코일을 n·m개의 분할 요소로 나누고, 각 요소와 뇌 사이의 정전용량 C_ij를 계산한다. 이때 근접 영역(N_pr)과 원거리 영역(N_di) 사이의 정전용량 차이가 크게 나타나며, 이는 차동 잡음의 근본 원인이다. 그 다음, 인체‑코일‑환경 전체를 하나의 등가 회로로 통합한다. 외부 전기장은 V_E라는 전압원으로 모델링되고, 인체와 환경 사이의 정전용량 C_EH를 통해 V_E가 인체에 전달된다. 인체와 접지 사이의 정전용량 C_Hg와 C_Hn, C_ng는 인체를 완전한 그라운드가 아닌 유한 임피던스로 만든다. 코일은 L_coil·R_coil·C_t(튜닝)와 π형 매칭 네트워크(C_m)로 구성되며, 최종적으로 프리앰프 입력 임피던스 Z_L과 연결된다. 회로 방정식을 KCL 기반으로 전개하고, 대칭성 가정(Y_ag=Y_bg)과 Y_g≫Y_Ha, Y_Hb 등을 적용해 식을 단순화한다. 최종적으로 차동 잡음 전압 V_cd는 V_cd ≈ (jω ΔC · V_h)·Z_total 형태로 표현된다. 여기서 ΔC는 코일 양단의 정전용량 차이, V_h는 외부 전기장에 의해 유도된 인체 공통모드 전위, Z_total은 코일·매칭·프리앰프의 복합 임피던스이다. 감도 분석에서는 세 가지 주요 파라미터가 잡음에 미치는 영향을 평가한다. (1) V_h는 외부 전기장 강도와 인체‑접지 임피던스에 의존하므로, 외부 전기장을 차단하거나 인체‑접지 경로를 낮추는 것이 효과적이다. (2) ΔC는 해부학적 변이와 피험자 위치에 크게 좌우되며, 설계 단계에서 완전한 균형을 맞추기 어렵다. (3) Z_total은 잡음 증폭을 결정하지만, 동시에 MRI 신호 감도와도 연관되므로 무조건 감소시키는 것은 비효율적이다. 이러한 분석을 바탕으로 저자는 인체‑접지 경로에 저임피던스 커패시터(또는 저항) 바이패스를 삽입해 V_h를 클램프하는 방법을 제안한다. 실험에서는 50 mT, 2.23 MHz 프로토타입에 이 회로를 적용하고, 피험자를 다양한 위치에 배치해 잡음 전압을 측정했다. 결과는 모델이 예측한 바와 같이 ΔC에 따른 잡음 변동을 정확히 재현했으며, 바이패스 회로 도입 시 잡음 전압이 평균 3.5배 감소하고, 이미지 SNR도 동일 비율로 향상되었다. 또한, 시뮬레이션과 실험 데이터가 정량적으로 일치함을 확인해 모델의 신뢰성을 입증했다. 결론에서는 제안된 등가 회로 모델이 인체‑전기장 간섭을 정량적으로 분석할 수 있는 간편한 도구임을 강조한다. 모델을 활용하면 차폐 없이도 휴대형 ULF‑MRI 시스템의 설계 단계에서 전기장 간섭을 예측하고, 저임피던스 클램프와 같은 실용적인 회로 보완책을 적용해 SNR을 크게 개선할 수 있다. 향후 연구에서는 다채널 코일 배열, 다양한 인체 형태, 그리고 실시간 적응형 클램프 회로 등을 확장해 보다 일반화된 EMI 저감 전략을 개발할 계획이다.