KR101677715B1 - 방사선 영상화 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 방사선 영상화 방법 및 시스템에 관한 것으로서, "Hot Spot" 영상화 방법을 통해 재구성하도록 함으로써, 콜리메이터 또는 샘플링 조건등과 같은 종래 영상화 검출기에 대한 필수 요소나 파라메터들이 더 이상 필요하지 않게 되어 종래 민감도와 해상도 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라 기존 핀홀(pinhole) 형태의 검출기가 적용된 것과 비교해 대략 104의 민감도 향상 효과를 가지며, 3차원 영상 재구성을 위해 단지 최소 두 개의 2차원 프로젝션들만을 필요로 하기 때문에, 방사선 환경의 영상화 분야의 다양한 장비들에 최적화될 수 있는 영상화 시스템들을 제공함으로써 단순하고 비용 효율이 높은 방사선 영상화 장치의 설계가 가능하도록 하는 효과를 갖는다.

Description

방사선 영상화 방법 및 시스템{Radiation Imaging Method and System}
본 발명은 방사선 영상화 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 좀더 상세하게는 2차원 및/또는 3차원 공간 상의 방사선 방출 선원을 영상화시키기 위한 방사선 영상화 방법 및 시스템에 관한 것이다.
주지된 바와 같이, 방사선 영상화 방법은 의료영상 및 치료분야에서 광범위하게 사용되고 있다.
이러한 방사선 영상화 방법들 중 핵의학 영상기술은 환자가 정맥주사 또는 구강복용 등을 통해 흡수한 핵의약품인 방사선동위원소의 체내 분포를 영상화하는 기술이다.
이때, 신체를 통과하도록 x-ray를 조사하여 영상을 구현하는 x-ray 영상화 장치와 다르게, 체내에 분포한 방사선동위원소에서 발생되는 감마선을 외부의 검출기가 측정하여 영상을 획득하므로 이러한 영상화 기술을 특히, 방출영상 (Emission Imaging)이라고 부른다.
핵의학에서 사용되는 방출영상 기술은 핵발전소관리, 핵폐기물관리, 화물조사, 방사선오염관리, 환경관리 등과 같은 방사선적 환경 분야에서 방사선 분포들을 영상화하기 위한 노력들이 지속되어 왔다.
최초로 제안된 연구 중 하나로서, Redubs팀에 의해 제안된 시제품은 감마선분포를 영상화할 수 있는 기기와 비디오 카메라를 결합하여 개인용 컴퓨터로 데이터 획득 및 디스플레이를 구현한 것으로서, 감마선 영상화 기기는 PSPMT(Position Sensitivity PMT)를 기반으로 구획된 섬광체와 콜리메이터(Collimator)를 결합하여 구현했다[선행기술문헌 1].
상기 시제품은 감마선 분포를 비디오 영상과 융합하여 사용자로 하여금 직관적으로 방사선원의 위치를 인지할 수 있도록 고안되었다. 이 연구는 후에 RadScan 이라는 모델로 RMD라는 회사에서 상품화되었다.
다른 비슷한 연구로는 S. Gure 팀에 의해 제안된 복수개의 핀홀형 콜리메이터(Pinhole collimator)를 이용하는 "A portable gamma camera for radiation monitoring"[선행기술문헌 2 참조], 그리고 Oliver Gal's 팀에 의해 CCD기반 감마영상장치와 "Coded-Aperture"의 사용이 제안된 "Operations of the CARTOGAM portable gamma camera in a photon counting mode"[선행기술문헌 4 참조]' 및 "Development of coded-aperture imaging with a compact gamma camera"[선행기술문헌 7 참조]가 제안되었다.
또한, 방사선적 환경 분야에서 상업적으로 사용 가능한 제품들로는 미국에너지국의 "Gamma Cam™"[선행기술문헌 3 참조]과 영국의 "BIL Solutions"사의 "RadScan 800"이 있다.
그러나, 그러한 연구와 제품들은 방사선적 환경 영상에 널리 사용되지 못했는데 그 근본적인 원인과 이유는 다음과 같다.
감마영상의 기본 원리는 두 분야에서 서로 비슷하지만, 영상의 환경 또는 조건은 핵의학과 방사선적 환경 영상과 매우 상이하다.
예를 들면, 방사선적 환경 영상의 경우 영상의 대상이 매우 광범위하며 검출기 모듈로부터 멀리 떨어져 있기 때문에 일반적으로 검출기 모듈과 대상체의 거리는 수미터에서 수십미터이고, 측정 감마선의 에너지 범위가 최대 수 MeV까지 포함하는 것을 방사선적 환경의 영상에서는 요구된다.
반면에, 핵의학 영상에서는 검출기가 환자의 몸 표면 둘레에 매우 가깝게 위치하여 근접 촬영을 하며, 이때 측정되는 감마선의 에너지는 최대 수백 keV 범위이다.
바로 이러한 영상 환경의 차이점 때문에 기존 방사선적 환경 영상에 제안된 시스템이 민감도(Sensitivity)와 해상도(Resolution)에서 근본적 제한 요소들을 갖게 되는 것이다.
그 첫 번째 제한 요소인 민감도에 대해서 광역/원거리 영상, 핀홀 콜리메이션(Pinhole collimation) 및 섬광체 두께가 가장 큰 제한 요인으로 작용한다.
■ 광역/원거리 영상: 민감도는 아래 수학식 1과 같이 측정거리(d)의 제곱에 반비례 한다. 여기에서, d는 검출기와 방사선원의 거리이다. 따라서, 원거리 영상은 방사선적 환경 영상의 민감도 및 해상도 저하의 가장 큰 요인이다.
Figure 112015074732519-pat00001
■ 핀홀 콜리메이션(Pinhole Collimation): 콜리메이터는 감마 방출 영상(Emission Image)에서 필수적 요소이며, 이는 유입되는 방사선원의 방향을 결정하는 정보를 제공해 준다.
그러나, 상대적으로 작은 검출기를 이용하여 광역지역을 포함하는 영상의 경우 핀홀(Pinhole) 형태의 콜리메이터 사용이 필수적이며 이는 민감도의 저하에 주요원인이 된다. 이의 개선을 위해 코드화된 개구(Coded-Aperture) 형태의 콜리메이터 사용이 제안되었지만, 이 역시도 근본적 문제 해결책이 되지 못한다.
또한, 방사선적 환경의 영상에 있어서 수 MeV에 달하는 고에너지에 대한 영상이 요구되는 경우 과도한 시준 측정(Collimation)이 요구되기 때문에 이 또한 민감도/해상도 저하의 원인이 된다.
■ 섬광체 두께: 섬광체의 두께도 민감도와 영향이 있다. 섬광체는 입사된 감마선의 에너지를 광자로 변환시키는 역할을 하는 장치로서, 검출기로 유입되는 감마선을 섬광체에 정지시키고 반응을 하기 위해서는, 유입 감마선의 에너지에 따라 적절한 두께의 섬광체를 사용하여야 한다.
방사선적 환경 영상의 경우 핵의학 영상에 비해 높은 에너지를 다루어야 하기 때문에 훨씬 더 두꺼운 섬광체를 사용하여야 하나, 일반적으로 섬광체가 두꺼워 질수록 해상도가 떨어지는 상관관계가 존재하기 때문에 감마영상 검출기의 섬광체 두께를 무조건적으로 늘릴 수 없는 한계를 갖는다.
해상도에 영향을 주는 제한 요소로는 영상거리, 투과 및 섬광체 두께를 들 수 있다.
■ 원거리 영상: 해상도는 아래 수학식 2와 같이 거리에 비례한다. 여기에서, d는 검출기와 방사선원의 거리이다. 따라서, 거리가 멀어질수록 이와 비례하게 해상도는 저하된다.
Figure 112015074732519-pat00002
■ 투과: 일정부분의 감마선은 콜리메이터(Collimator)를 투과하여 검출기에 수집되게 된다. 특히, 핀홀(Pinhole)이나 코드화된 개구(Coded Aperture) 주변에서 이러한 현상이 많이 나타나게 된다. 그리고, 고에너지 감마선의 경우 이러한 현상이 더 두드러지기 때문에, 콜리메이터(Collimator)의 투과에 의해 해상도가 심하게 저하되게 된다.
■ 섬광체 두께: 앞서 설명했듯이 섬광체의 두께가 증가하면 민감도는 향상될 수 있으나, 섬광체의 두께가 두꺼워질수록 해상도가 저하되는 상관관계가 존재한다.
이처럼, 민감도와 해상도는 상호보완적 상관관계에 있기 때문에 두 개의 파라메터(Parameter)들을 동시에 만족하는 시스템을 설계하는 것은 매우 어려운 문제이다.
따라서, 기존의 제안들과 시스템들이 민감도와 해상도의 문제를 근본적으로 가지고 있고, 이것에 대한 대안이나 해결책을 제시하지 못한 주요원인이다.
"A combined video and gamma ray imaging system for robots in nuclear environments", R. Redus, M. Squillante, J Gorden, G Knoll and D. Wehe, Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A 353 (1994) 324-327 "A portable gamma camera for radiation monitoring", S. Guru, Z. Hee, D. Wehe and G. Knoll, IEEE Transactions on Nuclear Science, (1995) 367-370 "GammaCam radiation imaging system". Deactivation and decommissioning focus area. Department of Energy. 1998. "Operation of the CARTOGAM portable gamma camera in a photon-counting mode", O. Gal, B. Dessus, F. Jean, F Laine and C. Leveque., IEEE Transactions on Nuclear Scinecne. Vol 48, No4, 2001. "A radiation monitoring system with capability of gamma imaging and estimation of exposure dose rate", W. Lee, G. Cho and H. Kim, IEEE Transactions on Nuclear Science, V49, N3 (2002) 1547-1551 "Development of three-dimensional gamma camera with imaging plates and multi-pinhole collimators", N. Yamamura, A. Uritani, K. Watanabe, J. Kawarabayashi, T. Lguchi., Nuclear Instruments & Methods in Physics Research A. 505 (2003) 577-581 "Development of coded-aperture imaging with a compact gamma camera", M. Gmar, O. Gal, C. Goaller, O. Ivanov, V. Potapov, V. Stepanov, F. Laine, F. Lamadie., IEEE NSS MIC 2004. "A gamma locator for remote radioactivity mapping and dose rate control", V. Potapov, N. Kononov, O. Ivanov, S. Ignatov, V. Stepanov, A. Chesnokov and V. Volkov., IEEE NSS MIC, 2004. "Advanced multi-dimensional imaging of gamma-ray radiation", M. Woodring, D. Beddingfield, D. Souza, G. Entine, M. Squillante, J. Christian and A. Kogan. Computer Physics Communications, "Portable Video/Gamma Camera for surveillance, safeguards, treaty verification and area monitoring, J. Christian, M Squillante, M. Woodring and G Entine., INMM meeting in Orlando Florida, 2004. "Design of wide energy range coded aperture mask of an environment radiation monitoring system", X. Li, Z. Wu, Y. Liu, T. Ma and Y. Jin., IEEE Nuclear Science Symposium Conference Record, 2007. "GAMPIX: a new gamma imaging system for radiological safety and homeland security purposes", F. Carrel and et. Al., IEEE NSS MIC 2011. "GAMPIX: a generation of gamma camera", M. Gmar, M. Agelou. F. Carrel and V. Schoepff., Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A. 652 (2011), 638-640. "GATE: a simulation toolkit for PET and SPECT." Jan, S., et al. Physics in medicine and biology 49.19 (2004): 4543. "The infinite Gaussian mixture model." Rasmussen, Carl Edward. NIPS. Vol. 12. 1999. "Robust text-independent speaker identification using Gaussian mixture speaker models." Reynolds, Douglas A., and Richard C. Rose. Speech and Audio Processing, IEEE Transactions on 3.1 (1995): 72-83. "The expectation-maximization algorithm." Moon, Todd K. Signal processing magazine, IEEE 13.6 (1996): 47-60. "EM algorithms of Gaussian mixture model and hidden Markov model." Xuan, Guorong, Wei Zhang, and Peiqi Chai. Image Processing, 2001. Proceedings. 2001 International Conference on. Vol. 1. IEEE, 2001. "Novel positioning method using Gaussian mixture model for a monolithic scintillator-based detector in positron emission tomography." S. Bae, K. Lee, C. Seo, J. Kim, S. Joo and J. Joung. Optical Engineering 50.9 (2011): 093606-093606. "Maximum likelihood reconstruction for emission tomography." Shepp, Lawrence A., and Yehuda Vardi. Medical Imaging, IEEE Transactions on 1.2 (1982): 113-122. "Maximum-likelihood reconstruction of transmission images in emission computed tomography via the EM algorithm." Ollinger, John M. Medical Imaging, IEEE Transactions on 13.1 (1994): 89-101. "A theoretical study of some maximum likelihood algorithms for emission and transmission tomography." Lange, Kenneth, Mark Bahn, and Roderick Little. Medical Imaging, IEEE Transactions on 6.2 (1987): 106-114. "Maximum likelihood algorithms for image reconstruction in positron emission tomography." Kontaxakis, George, and Ludwig G. Strauss. Mediterra, Athens (1998). "Emission tomography: the fundamentals of PET and SPECT". Wernick, Miles N., and John N. Aarsvold. Academic Press, 2004.
상기한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 2차원 및/또는 3차원 공간 상의 감마선 방출 분포를 재구성하여 영상화시킬 수 있도록 하되, 지금까지 제시된 방사선적 환경 영상화 방법 및 이를 이용한 시스템에서 지속적인 문제점으로 제시되어오던 민감도와 해상도를 동시에 해결할 수 있고, 방사선적 환경의 영상화에 최적화되도록 경제적이고 단순화된 검출기 및 시스템의 설계가 가능하도록 하는 방사선 영상화 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 방사선 영상화 방법은, 하나 이상의 방사선원을 포함하는 대상물로부터 방출되는 방사선 방출 데이터를 수집하는 단계; 수집된 상기 방사선 방출 데이터를 하나 이상의 에너지 대역으로 재배열하는 단계; 재배열된 상기 각 에너지 대역의 상기 방사선 방출 데이터들을 상기 방사선원의 개수에 대응하는 N개의 독립 방사선 분포들로 구별하는 단계; 실제 방사선 분포를 추정하도록 구별된 상기 N개의 독립 방사선 분포들을 신호 처리하는 단계; 및 신호 처리된 방사선 분포 데이터를 이용해 상기 대상물의 방사선 분포 영상을 재구성하는 단계;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 방사선 방출 데이터 재배열 단계에서는 상기 방사선 방출 데이터들을 복수의 에너지 대역들로 분류하고, 상기 방사선 분포 영상 재구성 단계 이후, 상기 복수의 에너지 대역들로부터 재구성된 방사선 분포 영상들을 통합하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 방사선 방출 데이터는 2개 이상의 서로 다른 각도에서 측정된 프로젝션들을 포함하고, 상기 각 프로젝션들은 방사선 검출기 모듈을 이용해 측정될 수 있다.
여기서, 상기 방사선 검출기 모듈은 콜리메이터 및 방사선 검출기를 포함하고, 상기 방사선 검출기는 섬광체 및 광 센서를 포함하여 구성되며, 상기 콜리메이터는 25mm 내지 76mm 범위 이내의 개구 직경(Opening Diameter)을 가지는 플렛 필드 콜리메이터(Flat Field Collimator)로 이루어지고, 상기 섬광체는 25mm 내지 127mm 범위 이내의 두께로 이루어지는 것이 바람직하다.
또한, 상기 방사선 검출기 모듈은 방출 방사선용 콜리메이터; 및
n × m 의 고유 공간 분해능(Intrinsic Spatial Resolution)을 가지는 방사선 검출기;를 포함하여 구성될 수 있다.
또한, 상기 방사선 검출기 모듈은 2차원 또는 3차원 대상 공간으로부터 적어도 하나 이상의 각도에서 상기 프로젝션들을 측정하도록 래스터(Raster), 선형(Linear), 틸팅(Tilting) 또는 회전(Rotate) 중에서 선택된 어느 하나 이상의 동작을 수행할 수 있도록 구성되는 것이 바람직하다.
또한, 상기 2개 이상의 프로젝션들은 하나 이상의 열을 이루는 복수의 방사선 검출기 모듈들을 이용하여 측정될 수 있다.
또한, 상기 방사선 방출 데이터 P(x)를 N개의 독립 방사선 분포들로 구별하는 단계에서는 아래 수학식에 따라 각각의 에너지 대역들의 프로젝션을 N개의 독립 가우스 분포의 합인 혼합 가우스(Gaussian Mixture)분포로 설정하고, 이에 따라 분류하도록 한다.
Figure 112015074732519-pat00003
여기서,
Figure 112015074732519-pat00004
일 때 d는 차원을 나타내고,
혼합 계수
Figure 112015074732519-pat00005
은 각 가우스 분포(Component Gaussian Distribution) 요소의 가중치(Weight)로
Figure 112015074732519-pat00006
를 만족하며,
각 요소
Figure 112015074732519-pat00007
는 다변량 가우스 분포(Multivariate Gaussian Distribution)로
Figure 112015074732519-pat00008
나타내고,
여기서,
Figure 112015074732519-pat00009
는 각각 가우스 분포의 평균(Mean)과 공분산(Covariance)이며,
N개의 가우스분포 분리에 필요한 파라메터
Figure 112015074732519-pat00010
는 로그함수
Figure 112015074732519-pat00011
을 극대화하는 ML (maximum likelihood)방법을 통해 해를 구할 수 있다.
여기서, 상기 N개의 가우스 분포 분리에 필요한 파라메터
Figure 112015074732519-pat00012
는 기대값 최대화 방법(EM; Expectation Maximization Method)을 이용해 산출될 수 있다.
또한, 상기 독립 방사선 분포들로 구별하는 단계에서는 각각의 상기 독립 방사선 분포들을 일반적 확률분포(Probability Distribution)중 하나로 정의하고, 이에 상응하는 분리기법을 이용해 구별할 수 있다.
또한, 상기 신호 처리하는 단계에서는 구별된 상기 N개의 독립 방사선 분포들을 점선원 분포 함수(psf; Point Spread Function) 특성을 이용하여 신호 처리하고, 상기 점선원 분포 함수(psf)는 방사선원의 거리, 에너지 그리고 대상공간의 매질에 따른 방사선의 감쇄에 관한 함수로 정의되는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 점선원 분포 함수(Point Spread Function)는 경험적으로 측정되거나, 시뮬레이션 방법에 의해 추정될 수 있다.
또한, 상기 신호 처리하는 단계에서는 아래 수학식을 통해 을 통해 각각의 측정된 프로젝션들과 그에 상응하는 점선원 분포 함수들 사이의 디콘볼루션(Deconvolution)을 계산하여 실제 방사선원 분포를 추정하도록 신호 처리할 수 있다.
Figure 112015074732519-pat00013
여기서,
Figure 112015074732519-pat00014
는 방사선원의 실제 반응 함수(True Response Function) 또는 실제 방사선원 분포함수이고,
Figure 112015074732519-pat00015
일 때
Figure 112015074732519-pat00016
는 n번째 방사선원의 실제 반응 함수이며,
Figure 112015074732519-pat00017
은
Figure 112015074732519-pat00018
의 방사선원의 거리, 에너지 그리고 감쇄에 따른 점선원 분산 함수(Point Spread Function)이고,
Figure 112015074732519-pat00019
는 측정된 프로젝션에서 분리된 n 번째의 프로파일을 나타낸다.
또한, 상기 신호 처리하는 단계에서는 각각의 방사선원의 형상과 방사선량을 실제값에 더 근접하게 복원할 수 있다.
또한, 상기 신호 처리하는 단계에서는 구별된 상기 N개의 독립 방사선 분포들을 방사선 전달 함수(Transfer Function)의 특성을 이용해 신호 처리할 수 있다.
또한, 상기 방사선 분포 영상을 재구성하는 단계에서는, 통계적 재구성 알고리즘(Statistics based Reconstruction Algorithm)에 기초한 최대 가능성 기대값 최대화(MLEM; Maximum Likelihood Expectation Maximization) 방법을 이용하거나, 통계학적 재구성 알고리즘(Statistics Based Reconstruction Algorithm)을 이용할 수 있다.
또한, 상기 방사선 분포 영상을 재구성하는 단계에서는 정량적 방사능 농도(Quantitative Activity Concentration) 및 분광 정보(Spectroscopic Information)들을 더 제공할 수 있다.
또 다른 본 발명의 방사선 영상화 시스템에 따르면, 대상물로부터 2개 이상의 프로젝션들을 측정하여 방사선 방출 데이터를 수집하도록 하는 하나 이상의 방사선 검출기 모듈; 및 상기 방사선 방출 데이터를 하나 이상의 에너지 대역으로 재배열하고, 재배열된 상기 각 에너지 대역의 상기 방사선 방출 데이터를 상기 방사선원의 개수에 대응하는 N개의 독립 방사선 분포들로 구별하며, 구별된 상기 N개의 독립 방사선 분포들을 실제 분포에 근접하도록 상기 방사선 방출 데이터를 처리하고, 처리된 상기 방사선 방출 데이터를 이용해 상기 대상물의 방사선 분포 영상을 재구성하도록 설정된 적어도 하나 이상의 연산기;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 방사선 검출기 모듈은 1개 이상으로 이루어지고, 상기 대상물은 하나 이상의 고정된 방사선원을 포함하는 2차원 또는 3차원 공간으로 이루어지며, 상기 각 방사선 검출기 모듈은 하나 이상의 고정된 방사선원으로부터 방출되는 방사선에 대해 한 개 이상의 상기 프로젝션들을 측정하도록 설정되며, 상기 방사선 검출기 모듈은 2차원 또는 3차원 대상 공간으로부터 적어도 한 개 이상의 각도에서 상기 프로젝션들을 측정하도록 래스터(Raster), 선형(Linear), 틸팅(Tilting) 또는 회전(Rotate) 중에서 선택된 어느 하나 이상의 동작을 수행하도록 구성되는 것이 바람직하다.
또한, 상기 대상물은 이동하는 물체로 이루어지고, 복수의 방사선 검출기 모듈들이 2개 열로 배열되어 형성되되, 제1 열은 상기 방사선 검출기 모듈들이 Z축과 평행하게 배열되고, 제2 열은 상기 방사선 검출기 모듈들이 y축과 평행하게 배열되며, 상기 대상물을 X축 방향을 따라 상기 2 열로 배열된 정지 상태의 방사선 검출기 모듈들을 통과시켜 상기 2차원 프로젝션들을 측정하도록 구성될 수 있다.
또한, 하나 이상으로 배열된 방사선 검출기 모듈들이 X-Z 평면에 대한 측정값을 획득하도록 X축 방향의 제1 경로를 따라 상기 대상물을 스캔하고, 상기 대상물을 90°회전시킨 후, 하나 이상으로 배열된 방사선 검출기 모듈들이 Y-Z 평면에 대한 측정값을 획득하도록 Y축 방향의 제2 경로를 따라 스캔하여 상기 2차원 프로젝션들을 측정하도록 구성될 수 있다.
상기한 본 발명의 방사선 영상화 방법 및 시스템에 따르면, 대상체의 방사선 분포를 "Hot Spot" 영상화 방법을 통해 재구성하도록 함으로써, 콜리메이터의 고유 공간 분해능이나 샘플링 요구 조건 등 종래 영상화 검출기에 대한 필수 요소나 파라메터들이 더 이상 필요하지 않게 되어 종래 민감도와 해상도 문제를 해결할 수 있고, 기존 핀홀(pinhole) 형태의 검출기가 적용된 것과 비교해 대략 104의 민감도 향상을 갖는 효과를 갖는다.
또한, 본 발명의 방사선 영상화 방법 및 시스템에 따르면, 3차원 영상 재구성을 위해 단지 최소 두 개의2 차원 프로젝션들만을 필요로 하기 때문에, 방사선 환경의 영상화 분야의 다양한 조건에 최적화될 수 있는 영상화 시스템들을 제공함으로써 단순하고 비용 효율이 높은 방사선 영상화 장치의 설계가 가능하도록 하는 효과를 갖는다.
또한, 본 발명의 방사선 영상화 방법 및 시스템에 따르면, 감마선 분포에 대한 2차원 또는 3차원 도식적 영상을 제공할 수 있으며, 더욱이 대상체의 방사선원에 대한 정량적 방사능 농도(Quantitative Activity Concentration) 및 분광 정보(Spectroscopic Information)들을 제공할 수 있는 효과를 갖는다.
도 1은 본 발명의 방사선 영상화 방법에 대한 각 단계들을 도식화한 흐름도(Flow Chart)이다.
도 2는 본 발명에 적용된 방사선 검출기 모듈을 도시한 정단면 개략도이다.
도 3은 도 2의 방사선 검출기 모듈과 종래 핀홀형 검출기를 비교한 정단면 개략도이다.
도 4는 본 발명의 제1 실시예에 따른 방사선 영상화 방법에 대한 시뮬레이션 환경을 설명하기 위해 방사선원 위치, 세기 및 형태를 도식한 평면도이다.
도 5는 도 4의 대상 공간 내의 방사선원을 이용한 시뮬레이션 과정 동안 도 2의 방사선 검출기 모듈을 이용해 검출된 감마선의 에너지 스펙트럼을 나타내는 그래프이다.
도 6의 (A)는 에너지 재배열 단계 이후, 도 2의 방사선 검출기 모듈을 이용해 측정된 도 4의 대상 공간에 대한 시뮬레이션 과정을 통해 획득한 x축 프로젝션 측정값들을 도시한 그래프이다.
도 6의 (B)는 에너지 재배열 단계 이후, 도 2의 방사선 검출기 모듈을 이용해 측정된 도 4의 대상 공간에 대한 시뮬레이션 과정을 통해 획득한 y축 프로젝션 측정값들을 도시한 그래프이다.
도 7의 (A)는 도 6의 (A)의 프로젝션 분리 단계(ST30) 이후, x축 프로젝션 측정값들을 도시한 그래프이다.
도 7의 (B)는 도 6의 (B)의 프로젝션 분리 단계(ST30) 이후, y축 프로젝션 측정값들을 도시한 그래프이다.
도 8은 본 실시예의 점선원 분포 함수를 도시한 그래프이다.
도 9의 (A)는 도 7의 (A)의 해상도 복원 단계(ST40) 이후, x축 프로젝션 측정값들을 도시한 그래프이다.
도 9의 (b)는 도 7의 (B)의 해상도 복원 단계(ST40) 이후, y축 프로젝션 측정값들을 도시한 그래프이다.
도 10은 필터 백 프로젝션(FBP) 방식을 사용하여 보정되지 않은 프로젝션 즉, 도 7의 (A) 및 도 7의 (b)를 사용해 재구성된 2차원 영상이다.
도 11은 최대 가능성 기대값 최대화 방법(MLEM; Maximum Likelihood Expectation Maximization)을 적용하여 보정된 프로젝션 즉, 도 9의 (A) 및 도 9의 (B)를 사용해 재구성된 2차원 영상이다.
도 12는 본 발명의 방사선 영상화 방법을 3차원 공간에 적용한 방사선 영상화 시스템의 개략도이다.
도 13은 본 발명의 방사선 영상화 방법을 이동 물체에 적용한 방사선 영상화 시스템의 개략도이다.
도 14는 본 발명의 방사선 영상화 방법을 회전 물체에 적용한 방사선 영상화 시스템의 개략도이다.
도 15는 본 발명의 방사선 영상화 방법을 회전 물체에 적용한 또 다른 방사선 영상화 시스템의 개략도이다.
도 16은 본 발명의 제2 실시예에 따른 3차원 대상 공간상에 4개의 방사선원과 2개의 방사선 검출기가 설치된 3차원 시뮬레이션의 환경을 도시한 개략도이다.
도 17의 (A)는 도 16의 3차원 공간에 대한 x-y 평면상의 보정되지 않은 2D 프로젝션 측정값들이다.
도 17의 (B)는 도 16의 3차원 공간에 대한 x-z 평면상의 보정되지 않은 2D 프로젝션 측정값들이다.
도 18의 (A)는 도 16의 3차원 공간에 대한 x-y 평면상의 보정된 2D 프로젝션 측정값들이다.
도 18의 (B)는 도 16의 3차원 공간에 대한 x-z 평면상의 보정된 2D 프로젝션 측정값들이다.
도 19는 최대 가능성 기대값 최대화 방법(MLEM; Maximum Likelihood Expectation Maximization)을 적용하여 보정된 2D 프로젝션, 즉 도 18의 (A) 및 도 18의 (b)를 사용해 재구성된 3차원 영상이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 붙였다.
도 1은 본 발명의 방사선 영상화 방법에 대한 각 단계들을 도식화한 흐름도(Flow Chart)이다.
도 1을 참조하여 설명하면, 본 발명의 방사선 영상화 방법은 방사선 방출 데이터를 수집하는 단계, 수집된 방사선 방출 데이터를 처리하는 단계들 및 처리된 방사선 분포 데이터를 이용해 상기 대상물의 방사선 분포 영상을 재구성하는 단계를 포함하여 구성된다.
여기서, 방사선 방출 데이터는 방사선 검출기 모듈(10)들을 통해 2개 이상의 서로 다른 각도에서 측정된 프로젝션(Projection)들을 획득할 수 있으며, 여러 각도에서 획득한 복수개의 프로젝션 측정값들은 하나의 프로젝션 세트(Projection Set)로 명명한다.
도 2는 본 발명에 적용된 방사선 검출기 모듈을 도시한 정단면 개략도이다.
도 2를 참조하여 설명하면, 방사선 검출기 모듈(10)은 콜리메이터(13)와, 방사선 검출기(20)를 포함하여 구성된다.
여기서, 콜리메이터(13)는 입구가 개방되어 있는 구조의 플렛 필드 콜리메이터(Flat Field Collimator)로 이루어지고, 방사선 검출기(20)는 섬광체(11)과 광 센서(12)로 이루어지되, 섬광체(11)는 광 센서(12)와 광학적으로 짝을 이루며 형성되는 것을 바람직하다.
종래 영상화 검출기에 사용되는 전형적인 콜리메이터는 감마선이 유입되는 것을 선별적으로 받아들이고, 이들의 위치를 확인하도록 하는 기능들을 포함하도록 구성된다.
그러나, 본 실시예의 방사선 검출기 모듈(10)에 적용된 콜리메이터(13)의 주요 기능은 방사선 검출기(20)를 차폐시키도록 함과 아울러 방사선 검출기(20)이 유효시야(14; field of view)를 설정하는 것이다.
더욱이, 방사선 검출기 모듈(10)은 종래 영상화 검출기와 같이 은 n x m의 고유 공간 분해능을 갖도록 설정될 필요가 없다. 따라서, 방사선 검출기(20)는 분광 분석 능력(Spectroscopic Capability)을 가지는 방사선 계수 검출기(Radiation Counting Detector)로 이루어질 수 있다.
따라서, 본 발명에서는 민감도 향상과 비용효율의 극대화를 위해 단순화된 방사선 검출기 모듈(10)이 도 1의 방사선 영상화 방법(100)에서 프로젝션 측정을 위해 사용하도록 한다.
그러나, 본 발명이 이에 반드시 한정되는 것은 아니며 다른 형태의 콜리메이터 또는 방사선 검출기나 일반적 영상용 방사선 검출기 모듈들이 모두 도 1의 영상화 방법(100)에 사용될 수 있음은 당연하다.
도 3은 도 2의 방사선 검출기 모듈과 종래 핀홀형 검출기를 비교한 정단면 개략도이다.
도 3을 참조하여 설명하면, 점선원(31)은 거리 (35; b)를 이동하여 직경 (d, d')를 가지는 개구(37, 37')를 통해 각각의 방사선 검출기 모듈들(10, 10')에 의해 검출된다. 여기서, α α'는 수광각(acceptance angle; 14, 14')이고, θ'는 입사각(38')이며, t는 섬광체(11)의 두께(36)이다.
방사선적 환경의 영상용으로 사용되는 일반적으로 방사선 검출기 모듈은 핀홀(Pinhole)이나 코드화된 개구(Coded-Aperture) 형태의 콜리메이터(32)와, 화소형 섬광체(33; Pixelated Scintillator)가 PS-PMT(34)에 광학적으로 결합된 형태가 가장 보편적이다.
본 발명에서 제안하는 방사선 영상화 방법에서 사용되는 방사선 검출기 모듈(10) 의한 민감도 향상은 아래 수학식 3을 통해 설명할 수 있다.
Figure 112015074732519-pat00020
여기서, Se, Ce, De는 각각 시스템 민감도, 콜리메이터 민감도 그리고 검출기 민감도이다. Ce와 De는 아래 수학식 4 내지 7과 같이 유도될 수 있다.
Figure 112015074732519-pat00021
Figure 112015074732519-pat00022
Figure 112015074732519-pat00023
Figure 112015074732519-pat00024
여기서, d, de, ge 그리고 me는 각각 개구 직경, 개구 직경에 따른 입사각 효율, 기하 효율(Geometric Efficiency; 입체각(Solid Angle)) 그리고, 광자 흡수 분률(Photons Absorption Fraction)이다.
예를 들어, 종래 핀홀형 콜리메이터(32)의 개구 (37') 직경(d') 은 약 4mm 이고, 본 실시예의 방사선 검출기 모듈(10)에 대한 콜리메이터(13)의 개구(37) 직경(d)이 50mm 일 때, 상기한 수학식 4 내지 7에 근거하여 방사선 검출기 모듈(10)이 종래 핀홀형 방사선 검출기 모듈(10')보다 민감도가 대략 104배 더 향상되는 것을 알 수 있다.
추가적인 민감도 향상은 섬광체(11) 내로 입사되는 방사선의 저지능(Stopping Power)을 향상시키기 위해 좀더 두꺼운 섬광체(11)을 사용함으로써 추가적인 민감도 향상을 이룰 수 있다.
도 3에 도시한 바와 같이 t는 섬광체(11)의 두께(36)이다. 이처럼 고에너지 영상에 있어서 섬광체(11)의 두께(36)는 섬광체(11) 내의 광 흡수에 대한 좀더 중요한 결정 요소가 된다.
종래 영상 검출기들의 전형적인 핀홀형 콜리메이터(32)의 경우 개구 직경(37')은 대략 1mm 내지 6mm 이다.
본 발명에서 제안하는 방사선 검출기 모듈(10)의 콜리메이터(13)은 상기 핀홀형 콜리메이터(32)와 비교해 상당히 더 큰 개구 직경(d)을 갖도록 설정될 수 있다. 예를 들어, 콜리메이터(13)은 대략 25mm 내지76mm 범위 이내의 개구 직경(37)을 가지는 플렛 필드 콜리메이터(Flat Field Collimator)로 이루어질 수 있다.
본 실시예에서 방사선 검출기 모듈(10)은 대략 10mm 이상으로 이루어지되 좀더 바람직하기로는 대략 25mm(1inch) 내지 76mm(3 inch) 범위 이내의 개구 직경(37)을 가지는 플렛 필드 콜리메이터(13)와, 대략 25 mm (1 inch) 내지 127 mm (5 inch)의 두께를 가지는 섬광체(11) 및 광 센서(12)를 포함하여 구성되는 것을 예시한다.
종래 영상 검출기에서는 민감도와 공간 분해능은 서로 상관 관계를 가지기 때문에, 즉, 섬광체의 두께가 증가할수록 해상도가 저하된다. 따라서, 섬광체(33)의 두께를 증가시키는데 있어 해상도가 중요한 제한 요소로 작용한다. 이에 반해 본 발명에서 제안하는 방사선 검출기 모듈(10)의 경우 감마선 에너지 입사량에 따라 제한을 두지 않고 증가시킬 수 있는 장점을 갖는다.
한편, 방사선 검출기 모듈(10)에 의해 달성되는 민감도 향상 효과는 상기한 수학식 4 내지 7를 통해 설명될 수 있다.
그러나, 본 발명에서 제안하는 방사선 검출기 모듈(10)이 고유 공간 분해능을 가지는 일반적인 영상 검출기와 같이 영상용 콜리메이터를 사용하지 않기 때문에, 종래의 방사선 영상화 방법에는 적용할 수 없다. 따라서, 본 발명에서 제안하는 방사선 영상화 방법은 일반적 종래의 방사선 영상화 방법과 차별되는 신호처리과정을 포함하고 있다.
본 발명에서는 방사선 검출기 모듈(10)과 같은 비영상화검출기(non-imaging detector)를 이용한 방사선 영상화 방법에 관한 다양한 적용예들을 제공한다.
다시 도1을 참조하여 설명하면, 본 발명의 제1 실시예에 따른 방사선 영상화 방법(100)은 프로젝션 측정 단계(ST10), 에너지 재배열 단계(ST20), 프로젝션 구별 단계(ST30), 해상도 복원 단계(ST40), 영상 재구성 단계(ST50), 그리고 영상 통합 및 정량 분석 단계(ST60)로 이루어지는 것을 예시한다.
이하, 상기한 방사선 영상화 방법(100)에 대한 이해를 돕기 위해, 도 1의 각 단계들을 시뮬레이션을 수행하여 얻어진 데이터를 이용해 만들어진 그래프들과 이미지들을 통해 설명한다. 여기서, 시뮬레이션은 Jan, S 등[선행기술문헌 14 참조]에 개시된 "GATE" 시뮬레이션 툴을 사용하였다.
도 4는 본 발명의 제1 실시예에 따른 방사선 영상화 방법에 대한 시뮬레이션 환경을 설명하기 위해 방사선원 위치, 세기 및 형상을 도식한 평면도이다.
도 4를 참조하여 설명하면, 단순화하여 이해를 돕기 위해, 방사선 영상화 방법에 대한 시뮬레이션 환경은 총 6개의 방사선원 "Hot Spot"을 포함하는 3x3m2인 2차원 평면으로 제안하였다.
그리고, 영상화 대상 공간의 시뮬레이션된 방사선원의 조건들은 아래 표 1과 같다.
Figure 112015074732519-pat00025
1. 방사선 방출 데이터 수집 단계(Projection Measurement Step; ST10)
방사선 방출 데이터 수집 단계(ST10)는 하나 이상의 방사선원을 포함하는 대상물로부터 2개 이상의 "프로젝션들"을 측정하여 방사선 방출 데이터를 수집하는 것이다.
여기서, 상기 "프로젝션"이라고 하는 것은 선형 샘플링(Linear Sampling) 방식을 이용하여 3차원 영상화 공간 내의 방사선 분포를 특정 각도에서 2차원 공간 상에 겹쳐서 표현한 것으로 정의한다.
일반적으로 CT(Computerized Tomography)영상 재구성에 있어서, 검출기는 영상 재구성에 필요한 샘플링 데이터를 얻기 위해 대상 물체를 중심으로 직선 및 회전 운동한다.
여기서, 선형 샘플링 간격(Linear Sampling Interval)은 아래 수학식 8과 같이 나이퀴스트 샘플링 이론(Nyquist sampling theory)에 따른다.
Figure 112015074732519-pat00026
여기서, Vmax는 나이퀴스트 주파수이다.
그리고, 회전 샘플링 간격(Angular Sampling Interval; 프로젝션들 사이의 각도)은 선형 샘플링 거리와 같은 간격으로 대상 물체의 주위를 돌면서 샘플링을 수행하는 것을 의미한다.
한편, 프로젝션들은 직경 D의 유효시야를 통해 획득된다. 이때, 각각의 프로젝션들을 선형 샘플링 거리가 d라면, 각도 시야 수(Number Of Angular View)는 대략 샘플링 거리에 의해 분할되어 수집된 프로젝션들에 대한 180°원호의 길이와 같다.
상기한 각도 시야 수(Number Of Angular View)는 아래 수학식 9과 같다.
Figure 112015074732519-pat00027
본 실시예의 방사선 영상화 방법(100)의 프로젝션 측정 단계(ST10)에 대한 선형 샘플링 필요조건은 나이퀴스트 샘플링 이론에 따른다.
그러나, 본 발명의 영상재구성 방법에 따르면 각도 샘플링 필요조건들은 상당히 단순화될 수 있다. 예를 들어, 3차원 영상 재구성에 대한 각도 샘플링 필수 조건들은 최소 2개의 2차원 프로젝션들에 의해 충족될 수 있다.
상기한 2개의 프로젝션들은 서로 직교하는 위치에서 측정되는 것이 좀더 바람직하나, 본 발명이 이에 반드시 한정되는 것은 아니며 상기한 2개의 프로젝션들이 서로 다른 각도에서 측정될 수 있음은 당연하다.
이처럼, 환경 영상을 복수개의 방사선원이 대상 공간에 "Hot-Spot" 처럼 존재하는 소위 "Hot-Spot 영상"으로 정의 함으로써, 회전각 샘플링을 위한 필수 조건들을 현저하게 줄여서 최소 2개의 프로젝션으로 영상재구성의 필요조건을 만족할 수 있게 된다.
본 실시예에서 한 쌍의 선형 프로젝션
Figure 112015074732519-pat00028
와
Figure 112015074732519-pat00029
는 대상 영상 공간의 x 축(0°)와 y축(90°)를 따라 스캐닝하여 측정한다.
2. 에너지 재배열 단계(Energy Re-binning Step; ST20)
에너지 재배열 단계(ST20)는 방사선원의 에너지에 따라 측정된 프로젝션 세트(Projection Set)를 분류하는 단계이다.
도 5는 도 4의 대상 공간 내의 방사선원을 이용한 시뮬레이션 과정 동안 도 2의 방사선 검출기 모듈을 이용해 검출된 감마선의 에너지 스펙트럼을 나타내는 그래프이다.
도 5를 참조하여 설명하면, 만약 662 keV 광전 피크(Photo-Peak)의 에너지를 갖는 Cs-137 선원에 대한 프로젝션만을 분리하고 싶은 경우, 도시된 점선 박스(51)과 같이 설정된 에너지 영역(Energy Discrimination)에 속하는 데이터만 선택적으로 분리해서 Cs-137 방사선원의 분포만을 재배열할 수 있다.
도 6의 (A)는 에너지 재배열 단계 이후, 도 2의 방사선 검출기 모듈을 이용해 측정된 도 4의 대상 공간에 대한 시뮬레이션 과정을 통해 획득한 x축 프로젝션 측정값들을 도시한 그래프이고, 도 6의 (B)는 에너지 재배열 단계 이후, 도 2의 방사선 검출기 모듈을 이용해 측정된 도 4의 대상 공간에 대한 시뮬레이션 과정을 통해 획득한 y축 프로젝션 측정값들을 도시한 그래프이다.
도 6의 (a)와 (b)는 상기한 방서선원의 분포에 대한 분리의 예로서, 도 4의 총 6개의 방사선원중 662 keV ± 10% 해당하는 에너지 대역만을 선택적으로 처리하여 s1에서 s4까지의 감마선원 만을 분리 후 프로젝션들 획득한 것이다.
3. 프로젝션 분리 단계(Projection Separation Step: ST30)
상기 프로젝션 분리 단계(ST30)에서는, 측정된 프로젝션을 N개의 독립적인 개별 방사선원의 분포로 분리한다.
본 발명에서는 기설정된 각도 θ에서 측정된 프로젝션 즉, 는 복수개의 가우스 분포의 혼합(Gaussian mixture)으로 가정하며, 가우스 분포 분리 기법을 적용하여 N개의 독립적 가우스 분포(Gaussian distribution)로 분리해 낸다.
그러나, 프로젝션
Figure 112015074732519-pat00030
는 어떠한 분포 모델을 적용해도 무방하며, 그에 상응하는 분리 방법을 사용할 수 있음은 당연하다.
예들 들어, 프로젝션
Figure 112015074732519-pat00031
가 N 개의 방사선원에 기인한 것이라면, N개의 독립적 가우스 분포(Independent Gaussian Distribution)에 대한 가우스 혼합(Gaussian mixture)은 아래 수학식 10과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112015074732519-pat00032
여기서,
Figure 112015074732519-pat00033
일 때, d는 차원을 나타내고, 혼합 계수
Figure 112015074732519-pat00034
은 각 가우스 분포(Component Gaussian Distribution) 요소의 가중치(weight)로 아래 수학식 11을 만족한다.
Figure 112015074732519-pat00035
Figure 112015074732519-pat00036
은 다변량 가우스 분포(Multivariate Gaussian Distribution)로 아래 수학식 12와 같이 나타낼 수 있다
Figure 112015074732519-pat00037
여기서,
Figure 112015074732519-pat00038
는 각각 가우스 분포의 평균(Mean)과 공분산(Covariance)을 나타낸다[선행기술문헌 15, 16 참조].
프로파일
Figure 112015074732519-pat00039
를 개별 독립적 방사선원의 수만큼 분리하기 위해 다양한 방법들이 사용될 수 있다. 그 중 가장보편적인 방법은 아래 수학식 13을 통해 유도된 로그 유사도 함수(Log Likelihood Function)를 극대화하여 알려지지 않은 수학식 12의 파라메터
Figure 112015074732519-pat00040
들의 값을 찾아내는 최대 공산(ML; Maximum Likelihood) 알고리즘을 이용하는 것이다.
Figure 112015074732519-pat00041
여기서, M은 측정 데이터
Figure 112015074732519-pat00042
의 벡터 세트이고, 본 실시예에서 M 은 프로젝션 데이터
Figure 112015074732519-pat00043
이다.
만약, 최대공산(ML) 방법이 근접한 형태의 해법을 제시하지 못하는 경우, 파라메터
Figure 112015074732519-pat00044
는 기대값 최대화(EM; Expectation Maximization) 기법을 이용해 산출할 수 있다(선행기술문헌 17, 18, 19 참조).
Figure 112015074732519-pat00045
와
Figure 112015074732519-pat00046
에 대한 가우스 분리 예는 도 7의 (A)와 도7의 (B)에 해당한다.
4. 해상도 복원 단계(Resolution Recovery Step; ST40)
해상도 복원 단계(ST40)는 본 발명의 방사선 영상화 방법이 종래 방사선 영상화 방법과 분명하게 구분될 수 있는 가장 핵심적 부분이다.
도 8은 본 실시예의 점선원 분포 함수를 도시한 그래프이다.
도 8을 참조하여 설명하면, 서로 다른 거리의 점선원들에 대한 프로젝션들의 세트를 나타낼 수 있으며, 일반적으로, 이것을 주어진 시스템의 점선원 분포 함수(psf; Point Spread Function) 또는 전달 함수(Transfer Function)라고 한다.
점선원의 위치에 따른 psf의 차이는 방사선 검출기 모듈을 통해 수집되기 이전에 서로 다른 거리와 매질을 이동한 감마 광자(Gamma Photon)의 감쇄에 기인한 것이다.
따라서, psf는 방사선원의 검출기로부터 거리와 방사선원의 에너지 함수이며, 점선원 분포 함수 역시 방사선 광자 에너지에 의존적이다.
따라서, 주어진 검출기 시스템의 psf는 아래 수학식 14와 같이 거리, 에너지 및 감쇄 등의 함수로 나타낼 수 있다.
Figure 112015074732519-pat00047
종래 핵의학 영상화 방법과 시스템에서는, 전술한 바와 같이 거리 의존적인 psf를 보정하기 위한 일반적인 접근 방식은 서로 180°각도에서 측정된 프로젝션들의 산출 평균이나 기하학적 평균들을 이용하는 것이었다.
이와 같은 보정 방법은 180°대향하는 각도에서 추가적인 프로젝션들을 수집함으로써 본 발명의 영상화 방법에서도 사용 가능하다.
그러나, 본 실시예에서 서로 직교하는 두 개의 프로젝션만을 수집하도록 함으로써, 이를 바탕으로 다양한 형태의 경제적이며 상대적으로 단순한 구조를 갖는 응용 시스템의 구현이 가능하도록 한다.
한편, psf는 실험을 통해 실제 측정되거나 몬테칼로 시뮬레이션을 통해 구할 수 있다.
Psf는 3차원 공간에서 감쇄의 매질과 점선원과 방사선 검출기 모듈(10) 사이의 거리가 같은 경우 모두 동일하다. 따라서, 공기층처럼 매질이 동일한 경우 거리에 따른 한 세트의 psf 측정이 3차원 전체공간을 대표할 수 있다. 이때, 측정된 데이터
Figure 112015074732519-pat00048
는 벡터 세트이다. 여기서, md는 거리 d에서의 psf이고 md의 변화(variance)와 합산(sum )은 해상도 복원 및 감쇄 보정에 각기 사용된다.
본 발명에서 영상화 방법을 "Hot-spot" 영상화 방법으로 명명하고 있지만, 실제로는 방사선원의 분포 형상은 점선원(Hot spot)이 아니라 구형이나 타원형으로 설정하는 것이 일반적이다. 따라서, 프로젝션에서 분리된 n번째 가우스 프로파일(Gaussian profile)
Figure 112015074732519-pat00049
는 아래 수학식 15와 같이 방사선원 분포의 형상이 표현되게 일반화될 수 있다.
Figure 112015074732519-pat00050
여기서
Figure 112015074732519-pat00051
는 N번째 방사선원에 의한 분포함수이고,
Figure 112015074732519-pat00052
는 N번째 방사선원의 실제 반응 함수(response function)이며,
Figure 112015074732519-pat00053
은
Figure 112015074732519-pat00054
의 선원까지의 거리에 대응되는 점선원 분포 함수(Point Spread Function)이고, *는 합성 연산 (convolution)을 나타낸다. 실제 분포T(x)는 다음 수학식 16과 같이 유도될 수 있다
Figure 112015074732519-pat00055
여기서,
Figure 112015074732519-pat00056
는
Figure 112015074732519-pat00057
와
Figure 112015074732519-pat00058
의 디콘볼루션(Deconvolution) 연산을 나타낸다. 따라서, 해상도 복원 단계(ST40)는 수학식 16에 제공된 바와 같이 수학식 15의 역수를 기초로 하여 설명될 수 있다. 해상도 복원단계에서 해상도와 감쇄 보정은 동시에 이루어진다.
도 9의 (A)는 도 7의 (A)의 해상도 복원 단계(ST40) 이후, x축 프로젝션 측정값들을 도시한 그래프이고, 도 9의 (b)는 도 7의 (B)의 해상도 복원 단계(ST40) 이후, y축 프로젝션 측정값들을 도시한 그래프이다.
도 9의 (A) 및 (B)는 최종 해상도가 복원된 프로젝션
Figure 112015074732519-pat00059
와
Figure 112015074732519-pat00060
에 대한 일예를 도시하고 있다.
5. 영상 재구성 단계(Image Reconstruction Step; ST50)
수집된 프로젝션 프로파일로부터 영상을 재구성하는 것은 역산 문제(Inverse Problem)이다.
그러나, 가끔 상기한 역산 문제(Inverse Problem)의 직접적 해법이 존재하지 않는다. 이 경우 직접적인 알고리즘이 사용하여 근접한 해를 구할 수 있으나 재구성된 영상에서 눈에 띄는 재구성 인공물(Visible Reconstruction Artifact)들이 존재하게 되는 원인이 될 수 있다.
반면, 통계적 영상재구성에 기초한 반복적 알고리즘은 복수 반복 단계(Multiple Iteration Step)들을 포함하여, 산출 시간이 오래 걸리는 대신 좀더 정확한 재구성 방법을 제공한다.
특별히, 상기 반복 접근 방식은 통개학적 노이즈에 덜 영향을 받으며 불완전한 샘플링 데이터에 대해서 직접방식에 비해 향상된 재구성 능력을 갖는다.
상기 영상 재구성 방법은 SPECT 와 PET와 같은 핵의학 장비처럼, 방사선 경로(Ray Path)를 따라 발생하는 감쇄가 심각하고, 샘플 데이터의 통계학적 노이즈 가 상대적으로 높은 경우에 사용되고 있다.
영상 재구성 단계(ST50)에서는, 최대 가능성 기대값 최대화(MLEM; Maximum Likelihood Expectation Maximization)방법이 측정된 데이터 중에서 불완전한 프로젝션 세트로부터 영상을 재구성하기 위하여 사용되었으며, 이 알고리즘에 대한 세부 내용은 선행기술문헌 20 내지 24에 개시되어 있다.
본 발명의 효과를 시각적으로 보여주기 위해 종전의 방법과 비교한 결과를 도 10과 11을 통해 표현했다. 도 10은 필터 백 프로젝션(FBP) 방식을 사용하여 보정되지 않은 프로젝션 즉, 도 7의 (A) 및 도 7의 (b)를 사용해 재구성된 2차원 영상이고, 도 11은 최대 가능성 기대값 최대화 방법(MLEM; Maximum Likelihood Expectation Maximization)을 적용하여 보정된 프로젝션 즉, 도 9의 (A) 및 도 9의 (B)를 사용해 재구성된 2차원 영상이다.
도 10과 비교하여 도 11에서는 해상도를 복원하는 과정에서 불완전한 샘플링에 기인한 인공물(artifact)들을 억제하는 본 발명의 장점이 분명하게 나타낸다.
6. 영상 통합 및 정량 분석 단계(Image Consolidation and Quantitative Analysis Step; ST60)
영상 통합 및 정량 분석 단계(ST60)에서는 서로 다른 에너지 분류(Energy Bin)들로부터 각기 재구성된 영상을 통합하고 정량 분석하는 과정을 수행한다.
이때, 방사선 농도 및 동의 원소의 종류 등 정량적 분석 자료도 함께 정량적 방사능 농도(Quantitative Activity Concentration) 및 분광 정보(Spectroscopic Information)들이 제공될 수 있다.
또한, 영상 통합 및 정량 분석 단계(ST60)에서는 재구성된 방사선 분포 영상과 실제 촬영된 대상물의 비디오 영상을 융합하여 직관적으로 방사선원의 위치를 파악할 수 있도록 구성될 수 있으며, 좀더 확대하여 가상현실 (Virtual reality) 기법을 적용하여 융합시킬 수 있다.
본 실시예에서는 전술한 방사선 영상화 방법(100)에 따른 대상물의 방사선 영상을 제공하기 위한 방사선 영상화 시스템이 제공된다.
상기 방사선 영상화 시스템은 상기 프로젝션 측정 단계(ST10)에서 대상물의 방사선 방사 활성도(Radiation Emission Activity)를 측정하기 위한 하나 이상의 방사선 검출기 모듈; 및 에너지 재배열 단계 (ST20), 프로젝션 구별 단계(ST30), 해상도 복원 단계(ST40), 영상 재구성 단계(ST50) 및 영상 통합 및 정량 분석 단계(ST 60)을 통해 데이터를 처리하고 방사선 영상을 제공하기 위한 하나 이상의 연산기(Computerized Components)를 포함하여 구성될 수 있다.
적용예들 (Application Examples)
전술한 본 실시예의 방사선 영상화 방법(100)에 대한 적용예들은 1) 3 차원 공간 내에서 고정된 물체의 영상화, 2)선형 운동하는 물체의 영상화, 그리고 3)회전하는 물체의 영상화와 같이 크게 3개의 카테고리로 구분할 수 있다.
이 모든 경우의 3차원 영상화 과정은 독립적으로 측정된 최소 2개의 2차원 프로젝션들로부터 이루어지며, 이 프로젝션들은 서로 직교하며 방향에서 측정되는 것이 좀더 바람직하지만 전술한 바와 같이 이것이 반드시 필수적인 조건은 아니다.
첫 번째 카테고리의 적용예1은 건물 감시, 핵발전소나 원자로의 영상화, 방사성 폐기물 영상화, 핵폐기물 보관소 영상화, 핫셀(hot cell) 등과 같이 3차원 공간에 존재하는 고정된 방사선원에 대한 영상화이다..
상기 적용예1에서는 래스터 스캔이 가능한 한 개 이상의 방사선 검출기 모듈 또는 직선운동하는 한개 이상의 방사선 검출기 모듈들의 배열을 통해 최소 2개의 2D 프로젝션들을 측정 가능한 시스템이면 상기한 방사선 영상화 방법(100) 통해 방사선 영상을 제공할 수 있다.
도 12는 본 발명의 방사선 영상화 방법을 3차원 공간에 적용한 방사선 영상화 시스템의 개략도이다.
도 12에 도시한 바와 같이, 2차원 프로젝션 공간의 중심에 설치된 2개의 단일 방사선 검출기 모듈(10)이 틸팅 동작 또는 회전 동작을 통해 극좌표를 따라 래스터 스캔을 수행하도록 하는 것을 예시한다. 여기서 각각의 방사선 검출기 모듈(10)들은 x-z 평면과 y-z평면의 2개의 2차원 프로젝션들을 측정한다.
이때, 틸팅과 회전에 의해 측정된 극 좌표(Polar Coordinate) 데이터는 직각 좌표(Cartesian Coordinate)로 변환하여 신호처리 및 영상재구성에 적용할 수 있음은 당연하다.
첫 번째 카테고리의 적용예1에 대한 이해를 돕기 위하여, Jan, S 등에 의해 개시된 "GATE" 시뮬레이션 툴을 사용하여 3차원 시뮬레이션을 수행하였다.
도 16은 본 발명의 제2 실시예에 따른 3차원 대상 공간상에 4개의 방사선원과 2개의 방사선 검출기가 설치된 3차원 시뮬레이션의 환경을 도시한 개략도이다.
도 16에 도시한 바와 같이, 시뮬레이션을 위한 영상 대상 공간은 3x3x3m3의 체적을 가지며, 방사선원 S1, S2, S3, S4와 같은 4개의 "Hot Spot"을 포함한다. 시뮬레이션 조건들은 아래 표 2와 같다.
Figure 112015074732519-pat00061
도 17의 (A)는 도 16의 3차원 공간에 대한 x-y 평면상의 보정되지 않은 2D 프로젝션 측정값들이고, 도 17의 (B)는 도 16의 3차원 공간에 대한 x-z 평면상의 보정되지 않은 2D 프로젝션 측정값들을 나타낸다.
도 18의 (A)는 도 16의 3차원 공간에 대한 x-y 평면상의 보정된 2D 프로젝션 측정값들이고, 도 18의 (B)는 도 16의 3차원 공간에 대한 x-z 평면상의 보정된 2D 프로젝션 측정값들을 나타낸다.
그리고, 도 19는 MLEM을 사용하여 도 18의 (A) 및 도18의 (B)에 도시한 2개의 해상도가 복원된 2차원 프로젝션들을 조합하여 재구성된 3차원 영상을 보여준다.
두 번째 카테고리 적용예2는 국경에서 검사 게이트를 통과하는 차량에 대한 방사선 영상화이다. 상기 예는 컨베이어를 통해 이동하는 화물 또는 상품들처럼 직선으로 움직이는 물체에 대한 방사선 영상화에 적용할 수 있다.
이와 같은 경우, 2개의 2차원 프로젝션들은 대상물이 직선 이동하며 2개의 열을 이루며 고정 배열된 검출 모듈들을 포함하는 방사선 영상화 시스템을 통과할 때 측정된다.
도 13은 본 발명의 방사선 영상화 방법을 이동 물체에 적용한 방사선 영상화 시스템의 개략도이다.
도 13에 도시한 바와 같이, 차량 검사 시스템은 고정된 복수의 방사선 검출기 모듈(10)들이 z축과 y축을 따라 배열되며 검출기 모듈 배열(30)들을 이루고, 차량(40)은 x축 방향을 따라 방사선 검출기 모듈의 배열(30)을 통과하며 이동한다.
이때, 2열로 배열된 방사선 검출기 모듈들과 선형적으로 이동하는 물체의 조합이 x-y 와 x-z 평면들에 대한 2개의 2차원 프로젝션들을 제공한다.
그리고, 세 번째 카테고리의 적용예3은 폐기물 드럼에 관한 방사선 영상화에 관한 것이다.
세 번째 카테고리의 적용예3은 두 번째 카테고리 적용예2와 유사하게 대상 물체가 동작을 제공한다.
적용예3에서는, 2D 프로젝션(projection)을 수집할 수 있는 어떠한 형태, 즉, 2D 레스터 스캔을 할 수 있는 하나 이상의 방사선 검출기 모듈(10)이나, 1D 선형 동작을 갖는 한 열 이상의 방사선 검출기 모듈들의 배열(30)을 사용하여 3 차원 영상 재구성하게 된다.
도 14는 본 발명의 방사선 영상화 방법을 회전 물체에 적용한 방사선 영상화 시스템의 개략도이고, 도 15는 본 발명의 방사선 영상화 방법을 회전 물체에 적용한 또 다른 방사선 영상화 시스템의 개략도이다.
먼저, 도 14를 참조하여 설명하면, 배열된 검출기들(30)은 x축을 따라 x-z 평면을 스캔한다. 대상체 (50)은 90°회전하고, x축을 또다시 스캔하면 y-z 평면에 대한 프로젝션을 수집한다. 이로서 3차원 영상의 재구성을 위해 2개의 2차원 프로젝션들이 만들어진다.
그리고, 도 15를 참조하여 설명하면, 한 개의 방사선 검출기 모듈(10)은 X-Z 평면을 커버하도록 레스터 스캔을 수행하고, Y-Z 평면 2차원 프로젝션을 위해 물체(50)가 90°회전된 후 또 다른 스캔이 수행되도록 한다.
본 실시예에 따르면, 하나의 방사선 검출기 모듈(10) 또는 방사선 검출기 모듈(10)들의 배열(30)이 종래 영상화 시스템보다 상당한 민감도 향상을 제공하기 할 수 있도록 상기한 방사선 영상화 방법(100)을 위해 사용될 수 있다.
본 발명의 상기한 적용예들에 사용된 방사선 영상화 방법(100)들은, 최소 2개의 2차원 프로젝션들을 제공하도록 설정된 어떠한 종류 및 구조의 감마 영상화 시스템들에 모두 적용할 수 있음은 당연하다.
이상을 통해 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니고 특허청구범위와 발명의 상세한 설명 및 첨부한 도면의 범위 안에서 여러 가지로 변형 또는 변경하여 실시하는 것이 가능하고 이 또한 본 발명의 범위에 속하는 것은 당연하다.
10: 방사선 검출기 모듈 10': 일반적 방사선 검출기
11: 섬광체 12: 광 센서
13: 개방형 콜리메이터(Flat Field Of View Collimator)
14: 유효시야 20: 방사선 검출기
30: 방사선 검출기 모듈의 배열 32: 핀홀 콜리메이터
35: 점선원거리 36: 섬광체 두께
37, 37'; 개구 40: 컨테이너 트럭
50: 방사선폐기물 드럼용기 51: 광전 피크 영역
α': 수광각 θ': 입사각

Claims (32)

  1. 하나 이상의 방사선원을 포함하는 대상물로부터 방출되는 방사선 방출 데이터를 수집하는 단계;
    수집된 상기 방사선 방출 데이터를 하나 이상의 에너지 대역으로 재배열하는 단계;
    재배열된 상기 각 에너지 대역의 상기 방사선 방출 데이터들을 상기 방사선원의 개수에 대응하는 N개의 독립 방사선 분포들로 구별하는 단계;
    실제 방사선 분포를 추정하도록 구별된 상기 N개의 독립 방사선 분포들을 신호 처리하는 단계; 및
    신호 처리된 방사선 분포 데이터를 이용해 상기 대상물의 방사선 분포 영상을 재구성하는 단계;를 포함하는 방사선 영상화 방법.
  2. 제1항에서,
    상기 방사선 방출 데이터는 2개 이상의 서로 다른 각도에서 측정된 프로젝션들을 포함하고,
    상기 각 프로젝션들은 방사선 검출기 모듈을 이용해 측정되는 방사선 영상화 방법.
  3. 제2항에서,
    상기 방사선 검출기 모듈은 콜리메이터 및 방사선 검출기를 포함하고,

    상기 방사선 검출기는 섬광체 및 광 센서를 포함하여 구성되는 방사선 영상화 방법.
  4. 제3항에서,
    상기 콜리메이터는,
    25mm 내지 76mm 범위 이내의 개구 직경(Opening Diameter)을 가지는 개방형 플렛 필드 콜리메이터(flat field collimator)로 이루어지고,

    상기 섬광체는,
    25mm 내지 127mm 범위 이내의 두께로 이루어지는 방사선 영상화 방법.
  5. 제2항에서,
    상기 방사선 검출기 모듈은,
    방출 방사선용 콜리메이터; 및
    n × m 의 고유 공간 분해능(Intrinsic Spatial Resolution)을 가지는 방사선 검출기;를 포함하여 구성되는 방사선 영상화 방법.
  6. 제2항에서,
    상기 방사선 검출기 모듈은,
    2차원 또는 3차원 대상 공간으로부터 적어도 하나 이상의 각도에서 상기 프로젝션들을 측정하도록 래스터(Raster), 선형(Linear), 틸팅(Tilting) 또는 회전(Rotate) 중에서 선택된 어느 하나 이상의 동작을 수행하는 방사선 영상화 방법.
  7. 제2항에서,
    상기 2개 이상의 프로젝션들은 하나 이상의 열을 이루며 배열되는 복수의 방사선 검출기 모듈들을 이용해 측정되는 방사선 영상화 방법.
  8. 제1항에서,
    상기 독립 방사선 분포들로 구별하는 단계에서는,
    Figure 112015074732519-pat00062

    에 따라 각각의 에너지 대역들의 프로젝션을 N개의 독립 가우스 분포의 합인 혼합 가우스(Gaussian Mixture)분포로 설정하고, 이에 따라 N개의 독립 방사선 분포를 구별하는 방사선 영상화 방법.
    여기서,
    Figure 112015074732519-pat00063
    일 때 d는 차원을 나타내고,
    혼합 계수
    Figure 112015074732519-pat00064
    은 각 가우스 분포(Component Gaussian Distribution) 요소의 가중치(Weight)로
    Figure 112015074732519-pat00065
    를 만족하며,
    각 요소
    Figure 112015074732519-pat00066
    는 다변량 가우스 분포(Multivariate Gaussian Distribution)로
    Figure 112015074732519-pat00067
    나타내고,
    여기서,
    Figure 112015074732519-pat00068
    는 각각 가우스 분포의 평균(Mean)과 공분산(Covariance)이며,
    N개의 가우스분포 분리에 필요한 파라메터
    Figure 112015074732519-pat00069
    는 로그함수
    Figure 112015074732519-pat00070
    을 극대화하는 ML (maximum likelihood)방법을 통해 해를 구할 수 있다.
  9. 제8항에서
    상기 N개의 가우스 분포 분리에 필요한 파라메터
    Figure 112015074732519-pat00071
    는 기대값 최대화 방법(EM; Expectation Maximization Method)을 이용해 산출되는 방사선 영상화 방법.
  10. 제1항에서,
    상기 독립 방사선 분포들로 구별하는 단계에서는,
    각각의 상기 독립 방사선 분포들을 일반적 확률분포(Probability Distribution)중 하나로 정의하고, 이에 상응하는 분리기법을 이용해 구별하는 방사선 영상화 방법.
  11. 제1항에서,
    상기 신호 처리하는 단계에서는,
    구별된 상기 N개의 독립 방사선 분포들을 점선원 분포 함수(psf; Point Spread Function) 특성을 이용하여 신호 처리하고,

    상기 점선원 분포 함수(psf)는,
    방사선원의 거리, 에너지 그리고 대상공간의 매질에 따른 방사선의 감쇄에 관한 함수로 정의되는 방사선 영상화 방법.
  12. 제11항에서,
    상기 점선원 분포 함수(Point Spread Function)는 경험적으로 측정되는 방사선 영상화 방법.
  13. 제11항에서,
    상기 점선원 분포 함수는 시뮬레이션 방법에 의해 추정되는 방사선 영상화 방법.
  14. 제1항에서,
    상기 신호 처리하는 단계에서는,
    Figure 112015074732519-pat00072

    을 통해 각각의 측정된 프로젝션들과 그에 상응하는 점선원 분포 함수들 사이의 디콘볼루션(Deconvolution)을 계산하여 실제 방사선원 분포를 추정하도록 신호처되는 방사선 영상화 방법.
    여기서,
    Figure 112015074732519-pat00073
    는 방사선원의 실제 반응 함수(True Response Function) 또는 실제 방사선원 분포함수 이고,
    Figure 112015074732519-pat00074
    일 때
    Figure 112015074732519-pat00075
    는 n번째 방사선원의 실제 반응 함수이며,
    Figure 112015074732519-pat00076
    은
    Figure 112015074732519-pat00077
    의 방사선원의 거리, 에너지 그리고 감쇄에 따른 점선원 분산 함수(Point Spread Function)이고,
    Figure 112015074732519-pat00078
    는 측정된 프로젝션에서 분리된 n 번째의 프로파일을 나타낸다.
  15. 제14항에서,
    상기 신호 처리하는 단계에서는,
    각각의 방사선원의 형상과 방사선량을 실제값에 더 근접하게 복원하는 것을 포함하는 방사선 영상화 방법.
  16. 제1항에서,
    상기 신호 처리하는 단계에서는,
    구별된 상기 N개의 독립 방사선 분포들을 방사선 전달 함수(Transfer Function)의 특성을 이용해 신호 처리하는 방사선 영상화 방법.
  17. 제1항에서,
    상기 방사선 분포 영상을 재구성하는 단계에서는,
    통계적 재구성 알고리즘(Statistics based Reconstruction Algorithm)에 기초한 최대 가능성 기대값 최대화(MLEM; Maximum Likelihood Expectation Maximization) 방법을 이용하는 방사선 영상화 방법.
  18. 제1항에서,
    상기 방사선 분포 영상을 재구성하는 단계에서는,
    통계학적 재구성 알고리즘(Statistics Based Reconstruction Algorithm)을 이용하는 방사선 영상화 방법.
  19. 제1항에서,
    상기 방사선 방출 데이터를 재배열하는 단계에서는,
    상기 방사선 방출 데이터들을 하나 이상의 에너지 대역들로 분류하고,

    상기 방사선 분포 영상 재구성하는 단계 이후,
    상기 하나 이상의 에너지 대역들로부터 재구성된 방사선 분포 영상들을 통합하는 단계;를 더 포함하는 방사선 영상화 방법.
  20. 제19항에서,
    상기 방사선 분포 영상들을 통합하는 단계에서는,
    정량적 방사능 농도(Quantitative Activity Concentration) 및 분광 정보(Spectroscopic Information)들을 더 제공하는 방사선 영상화 방법.
  21. 제19항에서,
    상기 방사선 분포 영상들을 통합하는 단계에서는,
    상기 재구성된 방사선 분포 영상과 대상물의 비디오 영상을 융합하여 직관적으로 방사선원의 위치를 파악할 수 있도록 하는 방사선 영상화 방법.
  22. 제21항에서,
    상기 재구성된 방사선 분포 영상과 대상물의 비디오 영상을 가상현실 (Virtual reality)기법을 적용하여 융합시키는 방사선 영상화 방법.
  23. 대상물로부터 2개 이상의 프로젝션들을 측정하여 방사선 방출 데이터를 수집하도록 하는 하나 이상의 방사선 검출기 모듈; 및

    상기 방사선 방출 데이터를 하나 이상의 에너지 대역으로 재배열하고,
    재배열된 상기 각 에너지 대역의 상기 방사선 방출 데이터를 상기 방사선원의 개수에 대응하는 N개의 독립 방사선 분포들로 구별하며,
    구별된 상기 N개의 독립 방사선 분포들을 실제 분포에 근접하도록 상기 방사선 방출 데이터를 처리하고,
    처리된 상기 방사선 방출 데이터를 이용해 상기 대상물의 방사선 분포 영상을 재구성하도록 설정된 적어도 하나 이상의 연산기;를 포함하는 방사선 영상화 시스템.
  24. 제23항에서,
    상기 방사선 검출기 모듈은 1개 이상으로 이루어지고,

    상기 대상물은 하나 이상의 고정된 방사선원을 포함하는 2차원 또는 3차원 공간으로 이루어지며,

    상기 각 방사선 검출기 모듈은 하나 이상의 고정된 방사선원으로부터 방출되는 방사선에 대해 한 개 이상의 상기 프로젝션들을 측정하도록 설정되는 방사선 영상화 시스템.
  25. 제24항에서,
    상기 방사선 검출기 모듈은,
    2차원 또는 3차원 대상 공간으로부터 적어도 한 개 이상의 각도에서 상기 프로젝션들을 측정하도록 래스터(Raster), 선형(Linear), 틸팅(Tilting) 또는 회전(Rotate) 중에서 선택된 어느 하나 이상의 동작을 수행하는 방사선 영상화 시스템.
  26. 제23항에서,
    상기 대상물은 이동하는 물체로 이루어지고,
    복수의 방사선 검출기 모듈들이 2개 열로 배열되어 형성되되, 제1 열은 상기 방사선 검출기 모듈들이 Z축과 평행하게 배열되고, 제2 열은 상기 방사선 검출기 모듈들이 y축과 평행하게 배열되며,
    상기 대상물을 X축 방향을 따라 상기 2 열로 배열된 정지 상태의 방사선 검출기 모듈들을 통과시켜 2차원 프로젝션들을 측정하는 방사선 영상화 시스템.
  27. 제23항에서,
    하나 이상으로 배열된 방사선 검출기 모듈들이 X-Z 평면에 대한 측정값을 획득하도록 X축 방향의 제1 경로를 따라 상기 대상물을 스캔하고,
    상기 대상물을 90°회전시킨 후, 하나 이상으로 배열된 방사선 검출기 모듈들이 Y-Z 평면에 대한 측정값을 획득하도록 Y축 방향의 제2 경로를 따라 스캔하여 2차원 프로젝션들을 측정하는 방사선 영상화 시스템.
  28. 제23항 내지 제27항 중 어느 한 항에서,
    상기 방사선 검출기 모듈은 콜리메이터 및 방사선 검출기를 포함하고,

    상기 방사선 검출기는 섬광체 및 광 센서를 포함하여 구성되는 방사선 영상화 시스템.
  29. 제28항에서,
    상기 콜리메이터는,
    25mm 내지 76mm 범위 이내의 개구 직경(Opening Diameter)을 가지는 개방형 플렛 필드 콜리메이터(flat field collimator)로 이루어지고,

    상기 섬광체는,
    25mm 내지 127mm 범위 이내의 두께로 이루어지는 방사선 영상화 시스템.
  30. 제23항 내지 제27항 중 어느 한 항에서,
    상기 방사선 검출기 모듈은,
    방출 방사선용 콜리메이터; 및
    n × m 의 고유 공간 분해능(Intrinsic Spatial Resolution)을 가지는 방사선 검출기;를 포함하여 구성되는 방사선 영상화 시스템.
  31. 제23항에서,
    상기 연산기는 통해 재구성된 상기 방사선 분포 영상을 상기 대상물의 비디오 영상과 융합하여 직관적으로 방사선원의 위치를 파악할 수 있도록 하는 것을 더 포함하는 방사선 영상화 시스템.
  32. 제31항에서,
    재구성된 상기 방사선 분포 영상과 상기 대상물의 비디오 영상은 가상현실 (Virtual reality)기법으로 융합시켜 가시화시키는 방사선 영상화 시스템.




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