KR102573944B1 - Method for correcting motion of pet image using mri image - Google Patents

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Abstract

본 기술은 하는 MRI 영상을 이용한 PET 영상의 움직임 보정 방법이 개시된다. 이러한 기술에 대한 구체적인 구현 예는 PET로부터 획득된 방사선 검출 데이터를 시간별로 다수의 동적 프레임으로 분리하여 시간에 따른 움직임 변화를 추적하고, 각 분리된 프레임 데이터를 검출기 링 각도 별로 분리하여 영상 내 대상체의 위치 및 자세가 다른 영상 데이터 후보군을 생성하며, 생성된 후보군들 중 MRI와 유사한 로우 데이터들을 취합하여 재구성하여 PET 영상 내 움직임을 보정함에 따라, 촬영 시 대상체의 움직임으로 인한 잡음 및 오류를 최소화할 수 있고, 이에 영상 품질을 향상할 수 있다.The present technology discloses a motion compensation method of a PET image using an MRI image. A specific implementation example of this technology separates radiation detection data obtained from PET into a plurality of dynamic frames by time to track motion changes over time, and separates each separated frame data by detector ring angle to determine the size of an object in an image. Image data candidates with different positions and postures are generated, and among the generated candidate groups, raw data similar to MRI are collected and reconstructed to correct motion in the PET image, thereby minimizing noise and errors caused by the motion of the object during imaging. Thereby, the image quality can be improved.

Description

MRI 영상을 이용한 PET 영상의 움직임 보정 방법{METHOD FOR CORRECTING MOTION OF PET IMAGE USING MRI IMAGE}Motion correction method of PET image using MRI image {METHOD FOR CORRECTING MOTION OF PET IMAGE USING MRI IMAGE}

본 발명은 MRI 영상을 이용한 PET 영상의 움직임 보정 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 PET 영상으로부터 추정된 움직임을 MRI 영상을 이용하여 보정함에 따라 PET 촬영 시 대상체의 움직임으로 인한 잡음 및 오류를 최소화할 수 있고, 이에 영상 품질을 향상할 수 있도록 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a method for correcting motion of a PET image using an MRI image, and more particularly, by correcting motion estimated from a PET image using an MRI image, noise and errors due to motion of an object during PET imaging can be minimized. It relates to a technology capable of improving video quality.

세포, 전임상, 임상실험 및 환자의 진단을 위해 사용되는 의료 영상은 일반적으로 크게 구조적인 영상과 기능적인 영상으로 분류된다. 구조적인 영상은 인체의 구조 및 해부학적 영상을 의미하고, 기능적인 영상은 인체의 인지, 감각기능 등에 대한 기능 정보를 직접 또는 간접적인 방법으로 영상화하는 것이다. Medical images used for cell, preclinical, clinical tests, and patient diagnosis are generally classified into structural images and functional images. Structural images refer to structural and anatomical images of the human body, and functional images directly or indirectly image functional information about human body cognition and sensory functions.

구조 및 해부학적 영상기술에는 컴퓨터단층촬영장치(Computed Tomography: CT), 자기공명단층촬영장치(Magnetic Resonance Imaging: MRI)등이 있고, 인체의 생리적 및 생화학적 작용을 관찰하여 기능 정보를 영상화하는 기술로서는 양전자방출 단층촬영장치(Positron Emission Tomography:PET)가 널리 사용되고 있다.Structural and anatomical imaging technologies include computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI), and technology that observes the physiological and biochemical actions of the human body to visualize functional information. As an example, a positron emission tomography (PET) device is widely used.

최근 PET MRI 융합 장치에서 PET 영상 내 대상체의 움직임 보정 방법들은 대부분 별도의 움직임 추적 장치를 활용하거나 MRI 동시 촬영을 통해 얻어진 MRI로부터 움직임 정보를 추출하여 PET 영상을 보정하는 방식들이다. Most of the recent motion correction methods of a subject in a PET image in a PET MRI convergence device utilize a separate motion tracking device or extract motion information from an MRI obtained through simultaneous MRI imaging to correct the PET image.

그러나, PET-MRI 다중 영상이 필요하지만 동시 촬영이 불가능한 환경이거나 움직임 추정 장치가 마련되지 아니한 경우 PET 영상 내 피사체 움직임 보정을 보정할 수 없으며, 촬영 시 대상체의 움직임으로 발생되는 잡음 및 오류로 인해 영상 품질이 저하되는 한계에 도달하였다. However, in an environment where multiple PET-MRI images are required but simultaneous imaging is not possible or a motion estimation device is not provided, subject movement correction in the PET image cannot be corrected, and the image may be damaged due to noise and errors generated by the movement of the object during imaging. The limit of quality deterioration has been reached.

따라서, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 PET 영상으로부터 추정된 움직임을 MRI 영상을 이용하여 보정함에 따라 PET 촬영 시 대상체의 움직임으로 인한 잡음 및 오류를 최소화할 수 있고, 이에 영상 품질을 향상할 수 MRI 영상을 이용한 PET 영상의 움직임 보정 방법을 제공하고자 함에 목적이 있다.Therefore, the technical problem to be achieved by the present invention is to minimize noise and errors due to the movement of an object during PET imaging by correcting the motion estimated from the PET image using the MRI image, thereby improving the image quality. The purpose of this study is to provide a motion compensation method for PET images using images.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.The object of the present invention is not limited to the above-mentioned object, and other objects and advantages of the present invention not mentioned above can be understood by the following description and will be more clearly understood by the examples of the present invention. It will also be readily apparent that the objects and advantages of the present invention may be realized by means of the instrumentalities and combinations thereof set forth in the claims.

이러한 특징에 따르면, 일 실시예에 따른 MRI 영상을 이용한 PET 영상의 움직임 보정 방법은According to this feature, a motion correction method of a PET image using an MRI image according to an embodiment is

PET로부터 획득된 방사선 검출 데이터에 대해 검출된 시간에 따라 다수개의 동적 프레임 데이터로 분리한 다음 각각의 동적 프레임 데이터로 하나의 프레임 영상을 재구성하는 단계; 및dividing the radiation detection data obtained from the PET into a plurality of dynamic frame data according to the detected time, and then reconstructing one frame image with each dynamic frame data; and

상기 프레임 영상과 MRI로부터 획득된 기준 영상의 비교를 토대로 대상체의 움직임 및 자세를 추정한 다음 PET 영상의 움직임을 보정하는 단계를 포함하는 것을 일 특징으로 한다.The method may include estimating the motion and posture of the object based on a comparison between the frame image and a reference image obtained from MRI, and then correcting the motion of the PET image.

바람직하게 상기 움직임 보정 단계는,Preferably, the motion correction step,

MRI의 기준 영상 프레임의 프로젝션 데이터가 PET의 인접된 링 내의 검출기의 프로젝션 데이터에 존재하는 경우 PET의 검출기 링 각도로 대상체의 움직임 및 자세를 추정하고 추적된 대상체의 위치 및 자세가 다른 영상 데이터 후보군을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.If the projection data of the reference image frame of MRI exists in the projection data of detectors in adjacent rings of PET, the movement and posture of the object are estimated with the angle of the detector ring of PET, and image data candidates with different positions and postures of the tracked object are selected. It may include generating steps.

바람직하게 상기 움직임 보정 단계는,Preferably, the motion correction step,

상기 영상 데이터 후보군들과 동일한 MRI의 영상 데이터들을 취합하여 PET 영상을 재구성하여 대상체의 움직임을 보정하는 단계를 포함할 수 있다. The method may include compensating motion of the object by collecting image data of the same MRI as the image data candidate groups and reconstructing a PET image.

일 실시 예에 따르면, PET로부터 획득된 방사선 검출 데이터를 시간별로 다수의 동적 프레임으로 분리하여 시간에 따른 움직임 변화를 추적하고, 각 분리된 프레임 데이터를 검출기 링 각도 별로 분리하여 영상 내 대상체의 위치 및 자세가 다른 영상 데이터 후보군을 생성하며, 생성된 후보군들 중 MRI와 유사한 로우 데이터들을 취합하여 재구성하여 PET 영상 내 움직임을 보정함에 따라, 촬영 시 대상체의 움직임으로 인한 잡음 및 오류를 최소화할 수 있고, 이에 영상 품질을 향상할 수 있다.According to an embodiment, radiation detection data obtained from PET is separated into a plurality of dynamic frames by time to track movement changes over time, and each separated frame data is separated by detector ring angle to determine the location and location of an object in an image. Image data candidates with different postures are generated, and among the generated candidates, raw data similar to MRI are collected and reconstructed to correct motion in the PET image, thereby minimizing noise and errors caused by the motion of the object during imaging, Accordingly, the image quality can be improved.

본 명세서에서 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 것이며, 후술하는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니된다.
도 1은 일 실시예의 PET 영상 움직임 보정 과정을 보인 전체흐름도이다
도 2는 일 실시예의 움직임 및 자세 추적하는 개념도이다.
The following drawings attached to this specification illustrate preferred embodiments of the present invention, and together with the detailed description of the present invention serve to further understand the technical idea of the present invention, the present invention is the details described in such drawings should not be construed as limited to
1 is an overall flow chart showing a PET image motion correction process according to an embodiment.
2 is a conceptual diagram of motion and posture tracking according to an embodiment.

실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Specific structural or functional descriptions of the embodiments are disclosed for illustrative purposes only, and may be modified and implemented in various forms. Therefore, the embodiments are not limited to the specific disclosed form, and the scope of the present specification includes changes, equivalents, or substitutes included in the technical spirit.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.Although terms such as first or second may be used to describe various components, such terms should only be construed for the purpose of distinguishing one component from another. For example, a first element may be termed a second element, and similarly, a second element may be termed a first element.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.It should be understood that when an element is referred to as being “connected” to another element, it may be directly connected or connected to the other element, but other elements may exist in the middle.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate that the described feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof exists, but one or more other features or numbers, It should be understood that the presence or addition of steps, operations, components, parts, or combinations thereof is not precluded.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and unless explicitly defined in this specification, it should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning. don't

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail by describing preferred embodiments of the present invention with reference to the accompanying drawings.

도 1은 일 실시 예에 따른 MRI 영상을 이용한 PET 영상의 움직임 보정 과정을 보인 흐름도이고, 도 2는 도 1에 도시된 움직임 및 자세 추적을 설명하는 개념도이다.FIG. 1 is a flowchart illustrating a motion correction process of a PET image using an MRI image according to an embodiment, and FIG. 2 is a conceptual diagram illustrating motion and posture tracking shown in FIG. 1 .

도 1 및 도 2를 참조하면, 일 실시 예에 따른 MRI 영상을 이용한 PET 영상의 움직임 보정 시스템은 PET로부터 획득된 방사선 검출 데이터를 시간별로 다수의 동적 프레임으로 분리하여 시간에 따른 움직임 변화를 추적하고, 각 분리된 프레임 데이터를 검출기 링 각도 별로 분리하여 영상 내 대상체의 위치 및 자세가 다른 영상 데이터 후보군을 생성하며, 생성된 후보군들 동일한 MRI 영상을 취합하여 재구성하여 PET 영상 내 움직임을 보정하는 구성을 갖추며, 이에 시스템은, 영상 재구성단계(100) 및 움직임 재구성단계(200)를 포함할 수 있다.Referring to FIGS. 1 and 2 , a system for compensating motion of a PET image using an MRI image according to an embodiment separates radiation detection data obtained from PET into a plurality of dynamic frames by time, tracks motion changes over time, and , Separated frame data is separated for each detector ring angle to generate an image data candidate group having different positions and postures of the object in the image, and the same MRI images of the generated candidate groups are collected and reconstructed to correct motion in the PET image. Accordingly, the system may include an image reconstruction step 100 and a motion reconstruction step 200.

여기서, 영상 재구성단계(100)는 PET로부터 획득된 방사선 검출 데이터에 대해 검출된 시간에 따라 다수개의 동적 프레임 데이터로 분리한 다음 각각의 동적 프레임 데이터로 하나의 프레임 영상을 재구성한다.Here, in the image reconstruction step 100, radiation detection data obtained from PET is separated into a plurality of dynamic frame data according to the detected time, and then one frame image is reconstructed with each dynamic frame data.

그리고 움직임 재구성단계(200)는 상기 프레임 영상과 MRI로부터 획득된 기준 영상의 비교를 토대로 대상체의 움직임 및 자세를 추정한 다음 PET 영상의 움직임을 보정하고, 이에 움직임 재구성단계(200)는 움직임 및 자세 추적 단계(210)와 움직임 보정단계(230)로 구비될 수 있다.In the motion reconstruction step 200, the movement and posture of the object are estimated based on the comparison between the frame image and the reference image obtained from the MRI, and then the motion of the PET image is corrected. It may be provided with a tracking step 210 and a motion correction step 230 .

움직임 및 자세 추적단계(210)는 MRI의 기준 영상 프레임의 프로젝션 데이터가 PET의 인접된 링 내의 검출기의 프로젝션 데이터에 존재하는 경우 PET의 검출기 링 각도로 대상체의 움직임 및 자세를 추정하고 추적된 대상체의 위치 및 자세가 다른 영상 데이터 후보군을 생성할 수 있다.In the motion and posture tracking step 210, when the projection data of the reference image frame of the MRI exists in the projection data of the detectors in the adjacent PET ring, the movement and posture of the object are estimated with the angle of the detector ring of the PET, and the motion and posture of the tracked object are measured. An image data candidate group having different positions and postures may be generated.

도 2를 참조하면, MRI의 기준 영상프레임의 프로젝션 데이터의 직선 상(direct plane)에 PET의 동일 링 내의 검출기들에 의한 프로젝션 데이터가 존재하는 경우 대상체의 움직임이 없는 것으로 판단된다.Referring to FIG. 2 , when projection data from detectors in the same ring of PET exist on a direct plane of projection data of a reference image frame of MRI, it is determined that there is no motion of the object.

또한 MRI의 기준 영상프레임의 프로젝션 데이터의 크로스 상(cross plane)에 PET의 인접 링 내의 검출기들에 의한 프로젝션 데이터가 존재하는 경우 대상체의 움직임이 있는 것으로 판단되며 검출기 링 각도 별로 분리하여 대상체의 위치 및 자세가 다른 영상 데이터 후보군을 생성한다.In addition, if there is projection data from detectors in an adjacent ring of PET on the cross plane of the projection data of the reference image frame of MRI, it is determined that there is movement of the object, and the location and location of the object are separated by detector ring angle. An image data candidate group having different postures is generated.

그리고, 움직임 보정 단계(300)는 이러한 영상 데이터 후보군을 전달받아 영상 데이터 후보군과 동일한 MRI 영상 데이터를 취합하여 PET 영상을 재구성함에 따라 대상체의 움직임이 보정된 PET 영상을 출력할 수 있다. In the motion correction step 300, the PET image in which the motion of the object is corrected can be output by receiving the image data candidate group, collecting MRI image data identical to the image data candidate group, and reconstructing the PET image.

따라서, 일 실시 예에 의하면, 과제는 PET로부터 획득된 방사선 검출 데이터를 시간별로 다수의 동적 프레임으로 분리하여 시간에 따른 움직임 변화를 추적하고, 각 분리된 프레임 데이터를 검출기 링 각도 별로 분리하여 영상 내 대상체의 위치 및 자세가 다른 영상 데이터 후보군을 생성하며, 생성된 후보군들 중 MRI와 유사한 로우 데이터들을 취합하여 재구성하여 PET 영상 내 움직임을 보정함에 따라, 촬영 시 대상체의 움직임으로 인한 잡음 및 오류를 최소화할 수 있고, 이에 영상 품질을 향상할 수 있다.Therefore, according to an embodiment, the task is to separate the radiation detection data obtained from PET into a plurality of dynamic frames by time to track motion changes over time, and to separate each separated frame data by detector ring angle so as to be included in the image. Image data candidates with different positions and postures of the object are generated, and among the generated candidates, raw data similar to MRI are collected and reconstructed to correct motion in the PET image, thereby minimizing noise and errors caused by the motion of the object during imaging. and thus improve the image quality.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The embodiments described above may be implemented as hardware components, software components, and/or a combination of hardware components and software components. For example, the devices, methods and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate (FPGA). array), programmable logic units (PLUs), microprocessors, or any other device capable of executing and responding to instructions. A processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of software. For convenience of understanding, there are cases in which one processing device is used, but those skilled in the art will understand that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it can include. For example, a processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로 (collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, which configures a processing device to operate as desired or processes independently or collectively. The device can be commanded. Software and/or data may be any tangible machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, intended to be interpreted by or provide instructions or data to a processing device. , or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. The software may be distributed on networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer readable media.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기 광매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium. Computer readable media may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program instructions recorded on a computer readable medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. Included are hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language codes such as those produced by a compiler. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with limited drawings, those skilled in the art can apply various technical modifications and variations based on the above. For example, the described techniques may be performed in an order different from the method described, and/or components of the described system, structure, device, circuit, etc. may be combined or combined in a different form than the method described, or other components may be used. Or even if it is replaced or substituted by equivalents, appropriate results can be achieved.

100 : 프레임 영상 재구성단계
200 : 움직임 보정단계
210 : 움직임 및 자세 추적단계
230 : 움직임 보정단계
100: frame image reconstruction step
200: motion correction step
210: movement and posture tracking step
230: motion correction step

Claims (3)

PET로부터 획득된 방사선 검출 데이터에 대해 검출된 시간에 따라 다수개의 동적 프레임 데이터로 분리한 다음 각각의 동적 프레임 데이터로 하나의 프레임 영상을 재구성하는 단계; 및
MRI의 기준 영상 프레임의 프로젝션 데이터가 PET의 인접된 링 내의 검출기의 프로젝션 데이터에 존재하는 경우 PET의 검출기 링 각도로 대상체의 움직임 및 자세를 추정하고 대상체의 움직임 및 자세를 추정한 다음 PET 영상의 움직임을 보정하는 단계를 포함하되,
상기 움직임을 보정하는 단계는,
상기 MRI의 기준 영상프레임의 프로젝션 데이터의 직선 상(direct plane)에 PET의 동일 링 내의 검출기들에 의한 프로젝션 데이터가 존재하는 경우 대상체의 움직임이 없는 것으로 판단하고,
상기 MRI의 기준 영상프레임의 프로젝션 데이터의 크로스 상(cross plane)에 PET의 인접 링 내의 검출기들에 의한 프로젝션 데이터가 존재하는 경우 대상체의 움직임이 있는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 MRI 영상을 이용한 PET 영상의 움직임 보정 방법.
dividing the radiation detection data acquired from the PET into a plurality of dynamic frame data according to the detected time, and then reconstructing one frame image with each dynamic frame data; and
If the projection data of the reference image frame of the MRI exists in the projection data of the detectors in the adjacent ring of the PET, the motion and posture of the object are estimated by the angle of the detector ring of the PET, the motion and posture of the object are estimated, and then the movement of the PET image Including the step of correcting,
The step of correcting the motion is,
When projection data from detectors in the same ring of the PET exist on a direct plane of the projection data of the reference image frame of the MRI, it is determined that there is no movement of the object;
PET image using MRI image, characterized in that when there is projection data by detectors in an adjacent ring of PET on a cross plane of the projection data of the reference image frame of the MRI, it is determined that there is movement of the object. motion correction method.
제1항에 있어서, 상기 움직임 보정 단계는
MRI의 기준 영상 프레임의 프로젝션 데이터가 PET의 인접된 링 내의 검출기의 프로젝션 데이터에 존재하는 경우 PET의 검출기 링 각도로 대상체의 움직임 및 자세를 추정하고 추적된 대상체의 위치 및 자세가 다른 영상 데이터 후보군을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 MRI 영상을 이용한 PET 영상의 움직임 보정 방법.
The method of claim 1, wherein the motion correction step
If the projection data of the reference image frame of MRI exists in the projection data of detectors in adjacent rings of PET, the movement and posture of the object are estimated with the angle of the detector ring of PET, and image data candidates with different positions and postures of the tracked object are selected. A motion correction method of a PET image using an MRI image, comprising the step of generating.
제2항에 있어서, 상기 움직임 보정 단계는,
영상 데이터 후보군들과 동일한 MRI의 영상 데이터들을 취합하여 PET 영상을 재구성하여 대상체의 움직임을 보정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 하는 MRI 영상을 이용한 PET 영상의 움직임 보정 방법.
The method of claim 2, wherein the motion correction step,
A method of correcting motion of a PET image using an MRI image, further comprising compensating motion of an object by reconstructing a PET image by collecting image data of the same MRI as the image data candidate group.
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