사례 연구

Moku:Pro를 이용한 새로운 핵자기공명 의료영상 기술 개발

University of Stuttgart, Germany에서의 의료 영상의 새로운 발전을 위한 VCO 기반 NMR의 실행 가능성 입증 과정

개요

독일 슈투트가르트 대학교는 독일 최고의 기술 대학 중 하나입니다. 슈투트가르트 스마트 센서 연구소의 대학원생인 Petros Mavridis는 최근 Liquid Instruments의 Moku:Pro 장치를 사용하여 전압 제어 발진기(VCO) 기반 핵 자기 공명(NMR) 프로토타입을 개발했습니다.

Moku:Pro Liquid Instruments의 고급 연구 및 설계에 맞춰진 소프트웨어 정의 계측의 가장 정교한 플랫폼입니다. FPGA 기반 아키텍처를 통해 Moku:Pro는 연구, 설계 및 테스트에 사용할 수 있는 14개 이상의 임베디드 계측기를 제공할 수 있습니다. 다중 장비 모드(MiM) 사용자는 무손실 상호 연결을 통해 최대 4개의 장비를 동시에 결합할 수 있습니다.

Moku:Pro 지원 Moku 클라우드 컴파일(MCC), 맞춤형 디지털 신호 처리 알고리즘 생성 및 배포를 위한 클라우드 기반 서비스입니다. MCC 사용자는 VHDL 코드 또는 MATLAB, Simulink®, HDLCoder와 같은 기타 도구로 알고리즘을 설계한 다음 이를 Moku에 배포하여 실시간으로 실행할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 Moku:Pro FPGA의 기능을 활용하여 맞춤형 디자인과 계측을 만들 수 있습니다.

과제 

NMR은 비파괴 물질 이미징 방법으로, 정확한 측정을 통해 화학 응용 분야의 분자 구조를 검사하는 데 필수적입니다. 의료 영상 기술은 수년간 NMR, 즉 자기공명영상(MRI)을 사용해 왔습니다. NMR은 암과 같은 이상 징후를 탐지하는 의학에 필수적입니다. 그러나 NMR 분광계와 같은 NMR 기반 측정 장비는 가격이 비싸고 실험실 공간이 넓어 자금이 풍부한 연구 실험실 및 병원 이외의 시설에서는 접근이 불가능합니다.   

기존 방법을 사용하여 VCO 기반 NMR 기술을 연구하고 평가하려면 손으로 만든 하드웨어에서 전체 시스템을 개발하는 데 상당한 시간과 리소스가 필요합니다. 이 시스템의 일부를 구현하기 위해 Moku:Pro 장비를 배포함으로써 Petros는 대신 VCO 요소 및 관련 최적화에 집중할 수 있었습니다. 

앞으로 연구자들은 더 빠르게 측정을 수행하고 도구를 소형화하며 재료 비용을 줄이는 것을 목표로 합니다. 기존 트랜시버 NMR 도구는 현재 데드 타임 없이 공명을 감지할 수 없기 때문에 슈투트가르트 대학의 연구원들은 VCO 기반 NMR과 같은 대체 NMR 방법의 효율성을 조사하기 시작했습니다.  

해법

Petros는 먼저 그림 1의 오른쪽 하단에 표시된 VCO 인쇄 회로 기판(PCB)을 설계하고 제조했습니다. 그는 이 VCO를 Moku:Pro와 함께 PLL(위상 고정 루프)의 일부로 활용했습니다. 락인 증폭기 — 위상 검출, 저역 통과 필터링 및 DC 오프셋을 수행한 반면 — 파형 발생기 정밀한 주파수 기준을 제공했습니다. 이를 구성하기 위해 그는 MiM에 장비를 배포했습니다(그림 2).  

슈투트가르트: 핵자기공명 실험을 위한 Moku:Pro 기반 PLL 및 VCO PCB 블록 다이어그램

그림 1: Moku:Pro 기반 PLL 및 VCO PCB 제품 구성도. [1]

PLL용 파형 발생기와 잠금 증폭기가 포함된 슈투트가르트 MiM 구성슈투트가르트 잠금 증폭기 구성

그림 2: 다중 계측기 모드 디지털 PLL 설정(상단) 및 잠금 증폭기 블록 다이어그램 보기(하단) [1]

PLL을 조정하기 위해 Petros와 그의 팀은 먼저 그림 2의 스위치를 열어 둔 상태에서 Moku:Pro LIA 내에서 개방 루프 조정을 수행했습니다. 튜닝이 완료되면 스위치를 닫고 진동 오류 신호를 모니터링하여 실제 전압 튜닝 범위를 결정했습니다. 오실로스코프 프로브는 LIA 블록 다이어그램 내를 가리키며 이를 통해 믹서(그림 3) 및 LIA(그림 4)의 출력에서 ​​신호를 신속하게 분석할 수 있습니다. 

Petros의 감독관인 Michal Kern 박사는 “디지털 장비는 프로토타입 제작에 매우 유용합니다.”라고 말했습니다. "따라서 개별 구성요소로 설계하고, 시뮬레이션하고, PCB를 만들고, 주문하는 대신 디지털 방식으로 작업하고 일부 슬라이더를 가지고 놀면 작동합니다."


LIA 믹서 출력의 슈투트가르트 오실로스코프 보기

그림 3: 개별 신호의 주파수 차이를 보여주는 믹서 출력의 오실로스코프 보기. [1]

PLL 튜닝 범위를 확인하기 위한 LIA의 슈투트가르트 출력

그림 4: 튜닝 범위를 확인하기 위한 LIA 출력의 파형 [1]

Petros는 연속 기준 주파수로 PLL을 튜닝한 후 펄스 NMR을 설명하기 위해 급격한 주파수 변화를 견딜 수 있는 PLL의 능력을 평가했습니다. 이를 위해 그는 Moku:Pro Waveform Generator 교차 변조를 사용하여 두 번째 채널이 구형파를 생성하여 주파수 변조 기준을 구동했습니다. 이를 통해 Petros는 펄스 작동에서 PLL의 한계를 신속하게 테스트할 수 있었습니다. 완료 후 Petros는 Moku:Pro를 사용하여 진폭 고정 루프(ALL)로 설계를 최적화했습니다. 

ALL을 구현하기 위해 그는 맞춤형 VHDL 코드를 개발하고 이를 클라우드 기반 MCC로 컴파일했습니다. 이 사용자 정의 코드는 두 기간 동안 VCO의 최대 진폭을 파생했습니다. Moku Cloud Compile을 사용하여 그는 Moku:Pro와 함께 Moku:Pro MiM 슬롯 중 하나에 프로그램을 배포했습니다. PID 컨트롤러 (그림 5). 이러한 계측기는 시스템을 원하는 작동 지점에서 벗어나게 하는 방해에도 불구하고 제어 오류를 6에 가깝게 유지하는 데 도움이 되었습니다. Moku:Pro를 사용하면 사용자가 MiM에서 XNUMX개의 계측기를 동시에 활용할 수 있으므로 팀은 PLL과 ALL을 디지털 방식으로 나란히 실행할 수 있었습니다(그림 XNUMX). 

진폭 고정 루프에 대한 슈투트가르트 초기 PID 컨트롤러 설정.

그림 5: 초기 PID 컨트롤러 설정. [1]

진폭 고정 루프를 위한 슈투트가르트 다중 계측기 모드 설정

그림 6: 슬롯 1과 2에 PLL이 있고 슬롯 3과 4에 ALL이 있는 MiM 구성. [1]

PID 컨트롤러의 전압 출력은 그림 7과 같이 전류 구동을 제공하기 위해 전압 제어 전류 소스로 구동되었습니다. Petros는 Ziegler-Nichols 방법과 Liquid Instruments의 예 CW(연속 파형) 및 펄스 작동 모두에 대해 PID 컨트롤러를 조정합니다.  

진폭 고정 루프의 하드웨어 구현을 위한 슈투트가르트 블록 다이어그램

그림 7: ALL의 하드웨어 구현. [1]

PLL과 ALL을 구현한 후 Petros는 NMR 실험으로 넘어갔습니다. 그는 그림 8에서 볼 수 있듯이 전자석 내부에 VCO PCB를 배치했습니다. VCO PCB를 추가로 분석하기 위해 Moku:Pro 디지털 필터 상자에서 쉽게 교체하여 튜닝 전압을 시스템에 전달했습니다. 

Petros는 “이 작업을 하는 것은 꽤 즐거웠습니다.”라고 말했습니다. “실시간으로 조정이 쉬웠어요.” 

그런 다음 그림 8에서 볼 수 있듯이 복조를 위해 이 신호를 외부 LIA에 공급했습니다.  

슈투트가르트 핵자기공명 실험 설정

그림 8: NMR 실험 설정. [1]

결과

Moku:Pro를 사용하여 VCO PCB에 대한 광범위하고 반복적인 테스트를 수행한 후 슈투트가르트 대학의 연구원들은 VCO 기반 NMR이 가능하다는 것을 입증하여 의료 영상 분야에서 수많은 개선의 문을 열었습니다. Petros의 설계와 Moku:Pro의 다중 장비 기능을 통해 가능해진 성공적인 테스트는 VCO의 새로운 방법인 NMR을 선보입니다. 

"Moku:Pro는 사전 정의된 도구와 함께 제공될 뿐만 아니라 사용자가 이를 프로그래밍 방식으로 확장할 수 있는 정교한 플랫폼입니다."라고 Petros는 말했습니다. 

Petros는 향후 테스트 자동화 및 NMR 실험 가속화를 위해 Python API를 사용하여 보다 복잡한 MCC 애플리케이션을 구현할 수 있습니다. Petros와 그의 팀 결과에 대해 자세히 알아보려면 Applied Magnetic Resonance에 게재된 논문을 참조하세요. 여기에서 지금 확인해 보세요..

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각주

[1] P. Mavridis, “VCO 기반 NMR 구현”, 논문, 2022