자기공명영상은 인체 내부 구조와 병변을 비침습적으로 시각화하는 핵심 의료 영상 기법으로 자리 잡고 있으며, 특히 신경계 및 심혈관계 질환과 같은 복잡한 질병의 진단에서 필수적인 도구로 활용되고 있다. 기존의 자기공명영상 시스 템은 영상의 해상도와 신호대잡음비에서 한계가 있었으나, 최근의 기술 발전은 이러한 한계를 극복하고 진단 정확성 을 높이는 방향으로 나아가고 있다. 고자기장 자기공명영상 시스템의 도입은 해상도와 신호대잡음비를 개선하는 데 기여하고 있으며, 병렬 영상 기법은 촬영 속도를 향상시키면서도 영상 품질의 손실을 최소화한다. 또한, 압축 센싱 (compressed sensing) 기술은 데이터 획득 시간을 줄여 촬영 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있다. 최근 인공지능(AI)의 발전으로, 자기공명영상 데이터에서 초해상도 복원(super-resolution) 및 노이즈 제거와 같은 영상 후처리 기술이 획기적으로 향상되었다. 인공지능 기반의 영상 향상 기술은 저해상도 데이터를 고해상도로 변환하고, 촬영 과정에서 발생할 수 있는 왜곡과 노이즈를 효과적으로 제거하여, 더 정확하고 명확한 진단 영상을 제공한다. 이러한 발전은 단순히 영상의 품질을 높이는 것을 넘어, 임상 진단의 정확성과 효율성을 크게 향상시키고 있으며, 특히 제한된 촬영 시간을 요구하는 응급 상황에서 유용성이 두드러진다. 본 논문에서는 자기공명영상 촬영 기법의 최신 발전과 인공지능 기반 영상 향상 기술의 동향을 여러모로 분석하고, 이들의 임상적 유용성을 조명함으로써 고해 상도 자기공명영상이 의료 분야에서 가지는 의미와 향후 발전 방향을 제시하고자 한다.

Magnetic Resonance Imaging (MRI) has become an essential imaging modality for non-invasively visualizing internal structures and lesions, particularly in diagnosing complex conditions such as neurological and cardiovascular diseases. Traditional MRI systems faced limitations in image resolution and signal-to-noise ratio (SNR); however, recent technological advancements have aimed to overcome these challenges, thereby enhancing diagnostic accuracy. The introduction of ultra-high-field MRI systems has contributed to improvements in both resolution and SNR, and parallel imaging techniques have expedited imaging processes with minimal loss in quality. Additionally, compressed sensing technology plays a crucial role in reducing data acquisition times, thereby improving scanning efficiency. The recent progress in Artificial Intelligence (AI) has further revolutionized MRI image processing, particularly in super-resolution reconstruction and noise reduction. AI-based image enhancement techniques enable the transformation of low-resolution data into high-resolution images and effectively mitigate distortions and noise that may occur during acquisition, ultimately delivering images for diagnosis that are clearer and more accurate. Such advancements not only enhance image quality but also significantly improve diagnostic accuracy and efficiency, with notable utility in time-sensitive clinical scenarios such as emergency settings. This review provides a comprehensive analysis of the latest advancements in MRI acquisition techniques and AI-based image enhancement technologies, highlighting their clinical utility. In addition, we discuss the significance of high-resolution MRI in clinical practice and outline potential directions for future research.

Abstract
서 론
대상 및 방법
    1. 고해상도 MRI 촬영 기법의 발전
    2. AI 기반 영상 향상 기술
    3. 임상적 응용(Clinical Applications)
고 찰
    1. 초고자장 MRI의 임상 도입
    2. 인공지능과 MRI 융합의 확장
    3. 임상에서의 광범위한 응용
결 론
References
국 문 요 약

• Kyung-Bae Lee(Department of Radiotechnology, Wonkwang Health Science University, Iksan, Korea) | 이경배 (원광보건대학교 방사선과) Corresponding author