본 연구에서는 고도로 가속된 T1 파라미터 정량을 위해 데이터 기반 파라미터 모델링을 활용하는 새로운 모델 기반 동시 다중 슬라이스(SMS) 재구성 방법을 제안한다. 미리 정의된 슬라이스 특이적 영공간(null space) 연산자가 파라미터 차원에 따라 불변이라고 가정한다. 우리는 슬라이스 차원에 더해 파라미터 차원을 SMS-HSL에 통합하여 Hankel 구조 행렬과 Casorati 행렬을 활용한다. 이를 고려하여, SMS 신호를 k-p 공간에서 재정의하고, Hankel 구조 행렬에 대한 랭크 결손(rank deficiency)과 파라미터 방향에서 서서히 변화하는 신호를 포함하는 부분공간(subspace)에 대한 유한차원 기저를 활용하는 제약 조건부 최적화 문제로 나타낸다. 제안하는 모델 기반 SMS 재구성 방법은 생체 내(in vivo) 데이터에서 검증되었으며, 슬라이스 가속 계수 3과 5(인-플레인(in-plane) 가속 계수 2 포함)에 대해 최신 방법들과 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 재구성된 영상과 T1 지도(T1 maps)에서 최신 방법에 비해 높은 정밀도로 슬라이스 언폴딩(slice unfolding)과 신호 복원을 효과적으로 수행함을 보여주었다.

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