KR20130124870A

KR20130124870A - 양전자 방출 단층 촬영에 있어서 보정 모델을 이용하여 고해상도 영상을 생성하는 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20130124870A
Application number: KR1020120103619A
Authority: KR
Inventors: 박병관; 송태용; 이재목
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2012-05-07
Filing date: 2012-09-18
Publication date: 2013-11-15

Abstract

본 발명은 양전자 방출 단층 촬영에 있어서 보정 모델을 이용하여 고해상도 영상을 생성하는 방법 및 보정 모델을 생성하는 방법에 관한 것이다. PET 검출기의 보정 모델을 생성하는 방법에 있어서, 검출기 내에서 포인트 소스의 위치를 변경하면서, 포인트 소스의 위치 각각에 대하여 포인트 소스로부터 방출되는 신호를 소정 시간동안 획득하는 단계, 획득된 신호를 이용하여 각 위치에서의 복수 개의 투사(projection) 방향 각각에 대응되는 블러 정보를 나타내는 적어도 하나의 파라미터를 산출하는 단계, 위치 및 투사 방향 각각에 대하여 산출된 적어도 하나의 파라미터를 기초로 검출기에 대한 보정 모델을 생성하는 단계를 포함하는 PET 보정 모델 생성 방법에 제시된다. 본 발명에 의하면 PET 검출기에 대한 보다 정확한 보정 모델을 생성할 수 있고, 보정 모델을 이용하여 고해상도 영상을 생성할 수 있다.

Description

양전자 방출 단층 촬영에 있어서 보정 모델을 이용하여 고해상도 영상을 생성하는 방법 및 장치 {Apparatus and method for improving image resolution using correction model in Positron Emission Tomography(PET)}

양전자 방출 단층 촬영에 있어서 보정 모델을 이용하여 고해상도 영상을 생성하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

환자를 진단하기 위해 인체 내부의 정보를 영상으로 획득하는 의료용 영상 기기는 질병 진단에 필요한 정보를 제공한다. 현재 병원에서 사용 또는 개발되고 있는 의료용 영상 촬영 방법은 크게 해부학적 영상과 생리학적 영상을 얻는 방법으로 나누어진다. 첫째로, 인체의 상세한 해부학적 영상을 높은 해상도로 제공하는 촬영기술의 예로는 MRI(Magnetic Resonance Imaging) 또는 CT(Computed Tomography)가 있다. 이들은 인체의 단면에 대한 2차원 영상, 또는 여러 장의 2차원 영상을 이용하여 3차원 영상을 높은 해상도로 생성하여 인체 내 장기들의 정확한 위치와 형태를 나타낸다. 둘째로, 생리학적 영상 촬영 기술의 예로는 인체 내의 신진 대사 과정을 촬영하여 대사의 이상 유무의 진단에 기여하는 양전자 방출 단층 촬영(PET, Positron emission tomography)가 대표적이다.

양전자 방출 단층 촬영은 양전자를 방출하는 특수 방사성 추적자를 인체 대사에 참여하는 성분의 형태로 생성하고, 이 추적자를 정맥주사나 흡입의 방법으로 인체에 주입하고, 이 추적자에서 방출되는 양전자가 전자와 결합할 때 서로 반대 방향으로 방출되는 511keV의 두 개의 감마선을 외부 기기를 이용하여 검출함으로써 추적자의 위치를 추적하고, 이들의 분포 형태와 시간에 따른 분포 양상의 변화를 관찰하는 촬영 기술이다.

양전자 방출 단층 촬영에 있어서 보정 모델을 이용하여 고해상도 영상을 생성하는 방법 및 장치를 제공하는 데 있다. 또한, 상기 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는 데 있다. 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 이하의 실시예들로부터 또 다른 기술적 과제들이 유추될 수 있다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 보정 모델 생성 방법은 영상 촬영 장치의 검출기에 대한 보정 모델을 생성하는 방법에 있어서, 상기 검출기의 검출 공간 내에서 포인트 소스의 위치를 변경하면서, 상기 포인트 소스로부터 방출되는 신호를 상기 포인트 소스의 위치들 각각에 대하여 소정 시간 동안 획득하는 단계, 상기 위치들 각각에 대하여 획득된 상기 신호들로부터 상기 위치들 각각에서의 복수 개의 투사 방향 각각에 대하여 상기 신호의 분포 특성을 나타내는 적어도 하나의 파라미터를 산출하는 단계, 상기 위치 및 투사 방향 각각에 대하여 산출된 적어도 하나의 파라미터를 기초로 상기 검출기에 대한 보정 모델을 생성하는 단계를 포함한다.

본 발명의 다른 측면에 따라 상기된 보정 모델 생성 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 제공된다.

본 발명의 또 다른 측면에 따른 보정 모델 생성 장치는 영상 촬영 장치의 검출기에 대한 보정 모델을 생성하는 장치에 있어서, 상기 검출기의 검출 공간 내에서 포인트 소스의 위치를 변경하면서, 상기 포인트 소스로부터 방출되는 신호를 상기 포인트 소스의 위치들 각각에 대하여 소정 시간 동안 획득하는 신호 획득부, 상기 위치들 각각에 대하여 획득된 상기 신호들로부터 상기 위치들 각각에서의 복수 개의 투사 방향 각각에 대하여 상기 신호의 분포 특성을 나타내는 적어도 하나의 파라미터를 산출하는 파라미터 산출부, 상기 위치 및 투사 방향 각각에 대하여 산출된 적어도 하나의 파라미터를 기초로 상기 검출기에 대한 보정 모델을 생성하는 보정 모델 생성부를 포함한다.

본 발명의 또 다른 측면에 따른 의료 영상 생성 방법은 고해상도의 의료 영상을 생성하는 방법에 있어서 영상 촬영 장치의 검출기의 검출 공간 내에서 포인트 소스의 위치를 변경하면서, 상기 포인트 소스로부터 방출되는 신호를 상기 포인트 소스의 위치들 각각에 대하여 소정 시간동안 획득하는 단계, 상기 위치들 각각에 대하여 획득된 상기 신호들로부터 상기 위치들 각각에서의 복수 개의 투사 방향 각각에 대하여 상기 신호의 분포 특성을 나타내는 적어도 하나의 파라미터를 산출하는 단계, 상기 위치 및 투사 방향 각각에 대하여 산출된 적어도 하나의 파라미터를 기초로 상기 검출기에 대한 보정 모델을 생성하는 단계, 대상체 내에 주입된 추적자로부터 방출되는 신호를 검출하여 대상체에 대한 제 1 영상을 생성하는 단계 및 상기 생성된 제 1 영상에 상기 생성된 보정 모델을 적용하여 제 2 영상을 생성하는 단계를 포함한다.

본 발명의 다른 측면에 따라 상기된 의료 영상 생성 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 제공된다.

본 발명의 또 다른 측면에 따른 의료 영상 생성 장치는 고해상도의 의료 영상을 생성하는 장치에 있어서 영상 촬영 장치의 검출기의 검출 공간 내에서 포인트 소스의 위치를 변경하면서, 상기 포인트 소스로부터 방출되는 신호를 상기 포인트 소스의 위치들 각각에 대하여 소정 시간동안 획득하는 신호 획득부, 상기 위치들 각각에 대하여 획득된 상기 신호들로부터 상기 위치들 각각에서의 복수 개의 투사 방향 각각에 대하여 상기 신호의 분포 특성을 나타내는 적어도 하나의 파라미터를 산출하는 파라미터 산출부, 상기 위치 및 투사 방향 각각에 대하여 산출된 적어도 하나의 파라미터를 기초로 상기 검출기에 대한 보정 모델을 생성하는 보정 모델 생성부, 대상체 내에 주입된 추적자로부터 방출되는 신호를 검출하여 대상체에 대한 제 1 영상을 생성하는 제 1 영상 생성부 및 상기 생성된 제 1 영상에 상기 생성된 보정 모델을 적용하여 제 2 영상을 생성하는 제 2 영상 생성부를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따라 PET 검출기에 대한 보다 정확한 보정 모델을 생성할 수 있고, 생성된 보정 모델을 이용하여 영상을 생성함으로써 고해상도의 PET 영상을 생성할 수 있다.

도 1은 일 실시예에 따른 의료 영상 생성 장치를 나타낸 것이다.
도 2는 LOR (line of response) 데이터의 예를 나타낸 것이다
도 3은 추적자로부터 방출되는 두 개의 감마선이 직선을 이루지 않는 경우의 예를 나타낸 것이다.
도 4는 다른 실시예에 따라 PET 검출기에 대한 블러 모델을 생성하는 블러 모델 생성 장치의 구성도이다.
도 5는 도 1의 검출기(110)의 일부 구조를 도시화한 것이다.
도 6은 도 4의 제어부(41)가 포인트 소스의 위치를 변경하는 예를 나타낸 것이다.
도 7은 도 4의 파라미터 산출부(43)가 파라미터를 산출하는 방법의 예를 나타낸 것이다.
도 8은 파라미터 산출부(43)에 의해 산출된 파라미터를 연속적인 그래프로 도시한 예이다.
도 9는 블러 모델 생성부(43)가 파라미터 산출부에 의해 산출된 파라미터를 이용하여 검출기에 대한 블러 모델을 생성하는 예를 나타낸 것이다.
도 10은 다른 실시예에 따른 의료 영상 생성 장치의 컴퓨터의 구성도이다..
도 11은 일 실시예에 따른 블러 모델 생성 방법의 흐름도를 도식한 도면이다.
도 12는 다른 실시예에 따른 의료 영상 생성 방법의 흐름도를 도식한 도면이다.

이하에서는 도면을 참조하여 실시예들을 상세히 설명한다. 본 실시예들의 특징을 명확히 설명하기 위하여 이하의 실시예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 널리 알려져 있는 사항들에 관해서는 자세한 설명을 생략하기로 한다.

도 1은 의료 영상 생성 장치를 나타낸 것으로서, 환자의 신체 단면에 대한 영상을 생성하는 전체적인 시스템을 도시하였다. 도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 영상 생성 장치는 신호 검출 장치(100), 컴퓨터(200), 디스플레이 장치(300), 사용자 입력장치(400)를 포함한다.

일 실시예에 따르면, 도 1의 의료 영상 생성 장치를 이용하여 환자의 신체 단면에 대한 영상을 생성할 수 있을 뿐 아니라, 그러한 영상 생성에 사용되는 검출기(110)의 보정 모델을 생성할 수 있다. 검출기(110)보정 모델은 검출기(110)로부터 획득한 신호를 이용하여 영상을 생성함에 있어서 고해상도의 영상을 생성하기 위하여 사용되거나, 또는 저해상도의 영상을 고해상도의 영상으로 보정하기 위하여 사용되는 모델로써, 그 예로 영상의 퍼짐을 보정하기 위한 블러 모델이 있을 수 있다. 이에 따라 도 1의 의료 영상 생성 장치를 이용하여 환자의 신체 단면에 대한 영상을 생성할 수 있을 뿐 아니라, 그러한 영상 생성에 사용되는 검출기(110)의 블러 모델을 생성할 수 있다.

이하에서는 도 1의 의료 영상 생성 장치를 이용하여 환자의 신체 단면에 대한 영상을 생성하는 방법과, 검출기(110)의 블러 모델을 생성하는 방법의 두 가지 관점을 모두 기술한다. 여기서 블러(blur)란 점 또는 영상이 얼마나 퍼져있는가를 나타내는 것으로써, 보다 구체적으로는 검출기(110)를 이용하여 검출기 내의 검출 공간에 위치하는 양전자 방출 물질의 위치를 추정하는 경우, 추정된 위치들의 분포가 실제 양전자 방출 물질의 위치를 중심으로 얼마나 퍼져 있는가 혹은 얼마나 번져 있는가를 나타내는 것이다. 이를 나타내기 위하여 PSF(point spread function)가 이용될 수 있음을 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있다.

나아가, 검출기(110)의 검출 공간 내에서의 위치 좌표들 각각에 양전자 방출 물질을 위치하고 이로부터 신호를 획득하여 위치 좌표들 각각에 대한 PSF를 생성하고, 이러한 PSF들을 모두 합하여 검출기(110)의 검출 공간 전체에 대한 PSF 모델을 생성함에 따라 검출기(110)에 대한 블러 모델을 생성할 수 있다.

도 1의 의료 영상 생성 장치를 이용하여 환자의 신체 단면에 대한 영상을 생성하는 경우의 예를 들면, 신호 검출 장치(100)는 대상체에 주입된 추적자로부터 방출되는 신호를 검출한다. 여기서 추적자는 양전자를 방출하는 물질을 지칭하는 용어로 사용한다. 예를 들어 신호 검출 장치(100)는 환자의 신체에 주입된 양전자 방출 물질로부터 방출된 양전자가 주변의 전자와 결합하여 방출하는 두 개의 감마선을 검출한다. 신호 검출 장치(100)는 검출한 감마선에 대한 LOR 데이터를 컴퓨터(200)에 전송한다.

도 1의 의료 영상 생성 장치를 이용하여 검출기(110)의 블러 모델을 생성하는 경우의 예를 들면, 신호 검출 장치(100)는 검출기(110) 내에 위치하는 포인트 소스로부터 방출된 양전자가 주변의 전자와 결합하여 방출하는 두 개의 감마선을 검출한다. 신호 검출 장치(100)는 검출한 감마선에 대한 LOR 데이터를 컴퓨터(200)에 전송한다.

여기서, LOR 데이터란 공간 내에서 직선의 위치를 나타내는 데이터로, 이 개념을 설명하기 위해서 이하에서는 도 2를 참고하여 설명한다.

도 2는 LOR 데이터의 예를 나타낸 것이다.

도 2을 참조하면, 검출기(110) 내에 위치하는 추적자(22)는 추적자로부터 방출된 양전자가 전자와 반응할 때 180도 방향으로 두 개의 감마선을 방출하고, 두 개의 감마선은 하나의 직선 상에 놓인다. 도 2은 그러한 직선(23, 24)이 두 개 검출된 경우의 예를 나타낸 것이다. 직선 23을 참조하면, 검출기(110) 내의 원점을 기준으로 직선 23에 수선을 내렸을 때, 수선까지의 거리는 r1, 수선까지의 각도는 θ1이기에, 직선 23에 대한 LOR은 (r1, θ1)이다. 마찬가지로 직선 24를 참조하면, 스캐너(31) 내의 원점을 기준으로 직선 24에 수선을 내렸을 때, 수선까지의 거리는 r2, 수선까지의 각도는 θ2이기에, 직선 24에 대한 LOR은 (r2, θ2)이다. 상기와 같이, 두 개 이상 LOR 데이터를 획득하면 추적자의 위치는 LOR 데이터들로부터 결정될 수 있다. 그러하기에, 신호 검출 장치(100)는 검출한 감마선에 대한 LOR을 컴퓨터(200)에 전송하고, 컴퓨터(200)는 최종적으로 그러한 LOR로부터 추적자의 위치를 결정할 수 있다.

다시 도 1을 참조하면, 컴퓨터(200)는 신호 검출장치(100)로부터 획득한 데이터를 이용하여 대상체에 대한 영상을 생성한다. 도 1의 의료 영상 생성 장치를 이용하여 환자의 신체 단면에 대한 영상을 생성하는 경우의 예를 들면, 컴퓨터(200)는 신호 검출장치(100)로부터 획득한 데이터를 이용하여 환자의 신체 단면을 나타내는 영상을 생성한다. 도 1의 의료 영상 생성 장치를 이용하여 검출기(110)의 블러 모델을 생성하는 경우의 예를 들면, 컴퓨터(200)는 신호 검출장치(100)로부터 획득한 데이터를 이용하여 검출기(110)의 블러 모델을 생성한다.

디스플레이 장치(300)는 컴퓨터(200)로부터 생성된 영상 또는 블러 모델을 디스플레이 패널에 표시한다.

사용자는 사용자 입력장치(400)를 이용하여 컴퓨터(200)의 동작에 필요한 정보를 입력할 수 있다. 예를 들어 사용자는 사용자 입력장치(400)를 이용하여 컴퓨터(200)의 동작 시작 또는 동작 종료를 명령할 수 있다.

여기서, 컴퓨터(200)가 대상체에 대한 영상을 생성함에 있어서, 영상의 품질은 검출기(110)의 공간 분해능에 의해 영향을 받는다. PET의 경우, 공간 분해능은 감마선의 각도 요동, 양전자의 비정거리, 검출기의 기하학적 구조 등에 의하여 저하될 수 있다.

감마선의 각도 요동의 예를 들면, 추적자로부터 방출되는 두 개의 감마선이 정확히 180도를 이루지 않고 180도보다 약간 크거나 약간 작은 각도를 이루면서 방출됨에 따라 PET 영상의 해상도가 저하된다. 이러한 현상을 각도 요동이라고 하며 이하에서 그 예를 도 3을 참고하여 설명한다.

도 3은 추적자로부터 방출되는 두 개의 감마선이 직선을 이루지 않는 경우의 예를 나타낸 것이다.

도 3은 추적자(30)로부터 방출된 두 개의 감마선(31, 32)이 정확히 180도를 이루지 않고 180보다 약간 작은 각도(34)를 이루면서 방출된 경우의 예를 나타낸 것이다. 이 때, 검출기(110)는 감마선이 검출된 위치(35, 36)를 인식하고, 그러한 위치(35, 36)를 연결한 직선(33) 상에 추적자가 위치한다고 추정한다. 그러나 실제로 추적자는 직선(33) 위에 존재하지 않는다. 이러한 문제점에 의한 PET 영상의 해상도 저하는 검출기의 직경이 클수록 현저하게 나타난다.

양전자의 비정거리의 예를 들면, 양전자가 전자와 반응하기 전에 추적자로부터 이동함에 따라 PET 영상의 해상도가 저하된다. 예를 들어 설명하면, 양전자는 추적자로부터 방출된 후 짧은 거리를 이동하면서 에너지를 소실하고, 그 후 전자와 결합하여 소멸하면서 511keV의 에너지를 갖는 한 쌍의 감마선을 방출한다. 이 때, 양전자가 에너지를 소실하면서 이동하는 거리를 비정 거리(positron range)이라고 한다. 이렇게 양전자가 추적자로부터 비정거리만큼 이동한 후 감마선을 방출함에 따라, 추적자의 위치와 감마선이 방출된 위치는 정확히 일치하지 않게 된다. 따라서 감마선이 방출된 위치를 계산하고, 그 위치가 추적자의 위치라고 가정하는 경우 오차가 발생한다. 이러한 오차에 의한 PET 의 분해능 저하를 비정거리 효과 (positron range effect)라고 하며, 일반적으로 양전자의 에너지가 클수록 비정거리는 길어지고 PET 영상의 해상도는 더욱 저하된다.

검출기의 기하학적 구조의 예를 들면, 검출기(110)의 기하학적 구조에 의한 위치별 반응 깊이 차이로 인한 시차(parallax error)로 인해 검출기(110)의 중심으로부터 멀어질수록 해상도가 저하되는 문제가 있다. 예를 들어 설명하면, 검출기(110)의 표면에는 복수 개의 검출 소자가 촘촘하게 배열되어 있다. 그러한 검출 소자가 깊이 방향으로 더 긴 직사각형의 형태인 경우, 감마선이 검출소자에 비스듬히 입사하게 되면, 하나의 검출 소자에서만 감마선이 검출되는 것이 아니라 여러 개의 인접한 검출 소자에서 동시에 감마선이 검출된다. 따라서 추적자의 정확한 위치를 추정하는 것이 어려워지고, PET 영상의 해상도가 저하된다.

위와 같은 세 가지 요인을 비롯한 여러 요인들에 의해 PET 영상의 해상도는 저하된다. 이들 요인들 중 일부는 확률적으로 발생하는 것이기 때문에 기술적 또는 기계적인 향상에 의하여 그 분해능을 향상시키는 것에 한계가 있다. 따라서 이를 해결하기 위해, 검출기(110)내의 각 복셀에 해당하는 확률적인 블러(blur) 정보를 PSF(point spread function) 형태로 생성하고, 이로부터 검출기(110) 전체에 대한 블러 모델을 생성한 후, 검출기(110)로 촬영한 저 해상도의 PET 영상에 검출기(110)의 블러 모델을 역으로 적용하여, 블러가 제거된 고해상도 영상을 생성하는 방식이 제안되었다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 도 1의 의료 영상 생성 장치를 이용하여 환자의 신체 단면에 대한 영상을 생성할 수 있을 뿐 아니라, 그러한 영상 생성에 사용되는 검출기(110)의 블러 모델을 미리 생성할 수 있다. 이하에서는 도 1의 의료 영상 생성 장치를 이용하여 검출기(110)에 대한 블러 모델을 생성하는 방법에 대하여 도 4 내지 도 6을 참조하여 자세히 설명한다.

도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따라 PET 검출기에 대한 블러 모델을 생성하는 블러 모델 생성 장치(40)의 구성도이다. 이를 위하여 도 1의 컴퓨터(200)가 도 4의 PET 블러 모델 생성 장치(40)로써 사용될 수 있다. 도 4를 참조하면, 블러 모델 생성 장치(40)는 제어부(41), 신호 획득부(42), 파라미터 산출부(43), 블러 모델 생성부(44)를 포함한다.

제어부(41)는 검출기(110)의 검출 공간 내에서 포인트 소스의 위치를 변경하기 위하여 검출기(110) 또는 검출기 내의 검출 공간 상에 위치하는 포인트 소스를 제어한다.

예를 들어 제어부(41)는 검출기(110)의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리가 소정 거리 간격으로 증가하도록 검출기(110) 또는 포인트 소스를 제어할 수 있다. 이를 위하여 제어부(41)는 검출기(110)의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 포인트 소스까지의 각도는 고정한 채, 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리가 소정 거리 간격으로 증가하도록 검출기(110) 또는 포인트 소스를 제어할 수 있다.

또 다른 예를 들면, 제어부(41)는 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 포인트 소스까지의 각도가 소정 각도 간격으로 증가하도록 검출기(110) 또는 포인트 소스를 제어할 수 있다. 이를 위하여 제어부(41)는 검출기(110)의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리는 고정한 채, 검출기(110)의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 포인트 소스까지의 각도가 소정 각도 간격으로 증가하도록 검출기(110) 또는 포인트 소스를 제어할 수 있다.

이 외에도 검출기(110) 내의 다양한 위치에 대한 신호를 획득하기 위하여 제어부(41)는 다양한 방법으로 포인트 소스의 위치를 변경할 수 있음을 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있다.

신호 획득부(42)는 제어부(41)가 검출기(110)의 검출 공간 내에서 포인트 소스의 위치를 변경함에 따라, 포인트 소스로부터 방출되는 신호를 포인트 소스의 위치들 각각에 대하여 소정 시간동안 획득한다. 여기서 포인트 소스란, 양전자를 방출하는 물질을 말하며, 포인트 소스로부터 방출된 양전자는 주변의 전자와 만나 감마선을 방출한다. 즉, 신호 획득부(42)는 검출기(110) 내의 포인트 소스의 위치들 각각에 대하여 포인트 소스로부터 방출되는 양전자가 전자와 결합하여 방출하는 감마선 신호를 획득하여 파라미터 산출부(43)에 전송한다.

다만, 제어부(41)가 포인트 소스의 위치를 변경하고 신호 획득부(42)가 각 위치에 대한 신호를 획득함에 있어서, 검출기(110) 내의 검출 공간의 모든 위치에 포인트 소스를 위치하고, 각 위치에 대하여 검출된 신호로부터 PSF를 생성하는 것은 시간 측면에서나, 데이터 용량의 측면에서나 효율적이지 않다. 따라서 검출기(110)의 검출 공간 내의 일부 위치들에 포인트 소스를 위치하여, 일부의 위치들 각각에 대한 PSF를 구하고 이로부터 전체 검출기(110)에 대한 블러 모델을 생성하는 방법이 제안된다.

예를 들어, 검출기(110)가 완전한 원형임을 가정하고, 검출기(110) 중심으로부터의 거리가 같은 위치들 각각에 대한 PSF가 서로 대칭적이기에 하나의 위치에 대한 PSF로부터 다른 위치에 대한 PSF를 추정할 수 있다고 가정하면, 블러 모델 생성 장치(40)는 검출기 중심을 지나는 특정 직선 상의 위치에 대하여 획득한 신호만을 이용하여 그 특정 직선 상의 위치에 대한 PSF를 생성하고, 이로부터 전체 검출기(110)에 대한 블러 모델을 생성할 수 있다.

위와 같은 가정에 따르는 경우, 제어부(41)는 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리가 소정 거리 간격으로 증가하도록 포인트소스의 위치를 변경하고, 신호 획득부(42)는 각 위치에 따라 포인트 소스로부터 방출되는 신호를 소정 시간동안 획득한다. 예를 들어, 제어부(41)는 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 포인트 소스까지의 각도는 고정한 채, 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리를 가변함에 따라 포인트 소스의 위치를 변경하고, 신호 획득부(42)는 각 위치에 따라 포인트 소스로부터 방출되는 신호를 소정 시간동안 획득한다.

다시 말하면, 제어부(41)는 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선 상에서만 포인트 소스의 위치를 변경하고, 신호 획득부(42)는 그러한 직선상의 각 위치에 따라 포인트 소스로부터 방출되는 신호를 소정 시간동안 획득한다.

이에 따라, 블러 모델 생성 장치(40)는 소정의 직선 상의 위치에 대하여 획득된 신호로부터 전체 검출기(110)에 대한 블러 모델을 생성한다.

그러나 실제로 검출기(110)는 완전한 원형이라고 볼 수 없기에, 위와 같은 가정에 따라 생성된 PSF는 오차를 포함하게 되고, 이러한 PSF를 적용하여 생성된 영상의 해상도 역시 저하될 수 있다.

따라서, 검출기(110)가 완전한 원의 형태임을 가정하지 않는 경우의 예를 들면, 제어부(41)는 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리뿐 아니라 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 포인트 소스까지의 각도를 고려하여 포인트 소스의 위치를 변경하고, 신호 획득부(42)는 각 위치에 따라 포인트 소스로부터 방출되는 신호를 소정 시간동안 획득한다. 이에 대하여 이하에서 도 5를 참조하여 자세히 설명한다.

도 5를 참조하면 검출기(110)의 표면에는 복수 개의 검출 소자 블록(51, 52, 53)이 서로 연결되어 배열되어 있다. 추가적으로, 각 검출 소자 블록(51, 52, 53)은 복수 개의 검출 소자(511)를 포함할 수 있다. 검출소자 또는 검출소자 블록의 개수는 본 실시예가 실시되는 상황에 따라 다양하게 설정될 수 있음을 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있다.

도 5에 나타난 검출기(110)의 일부 구조를 참조하면, 각 검출 소자 블록(51, 52, 53)은 소정 각도(54)만큼 떨어져서 배열되어 있고, 각 검출 소자 블록의 안쪽 면은 곡면이 아니기 때문에, 검출기(110)의 단면은 실제로 완전한 원형이 아닌 다각형의 형태이다.

따라서, 신호 획득부(42)는 상기 검출기의 중심으로부터 상기 포인트 소스까지의 거리뿐만 아니라 상기 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 상기 포인트 소스까지의 각도에 따라 포인트 소스의 위치를 변경하면서, 각 위치에 따라 포인트 소스로부터 방출되는 신호를 소정 시간 동안 획득한다.

다만, 이 경우에도 검출기(110) 내의 일부 위치에 대한 PSF를 구하고 이로부터 전체 검출기(110)에 대한 블러 모델을 생성하는 방법은 여전히 제안된다. 예를 들어, 검출기(110)가 다각형이라고 가정하면, 검출기(110) 중심으로부터의 거리가 같고 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터의 각도의 차이가 각도(54)의 정수배에 해당하는 복수 개의 위치들 각각에 대한 PSF는 서로 대칭적이기에, 하나의 위치에 대한 PSF로부터 다른 위치에 대한 PSF를 추정할 수 있다.

이를 위하여 제어부(41)는 검출기(110) 내의 일부 면적을 벗어나지 않는 범위 내에서 포인트 소스의 위치를 변경할 수 있다. 예를 들어, 제어부(41)는 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 포인트 소스까지의 각도를 변경함에 있어서, 검출기(110)의 기하학적 구조로부터 결정되는 소정 각도를 초과하지 않는 범위 내에서 포인트 소스의 위치를 변경할 수 있다.

예를 들어, 제어부(41)는 검출기(110)의 기하학적 구조를 고려하여, 검출기의 중심을 지나는 소정 직선(56)으로부터 포인트 소스까지의 각도가 검출 소자 블록(51, 52, 53)간의 각도(54)를 초과하지 않는 범위 내에서 포인트 소스의 위치를 변경할 수 있다. 이에 대하여 이하에서 도 6을 참조하여 자세히 설명한다.

도 6은 도 4의 제어부(41)가 포인트 소스의 위치를 변경하는 예를 나타낸 것이다. 구체적으로, 도 6은 제어부(41)가 검출기(110)의 기하학적 구조를 고려하여, 검출기의 중심을 지나는 소정 직선(56)으로부터 포인트 소스까지의 각도가 검출 소자 블록(51, 52, 53)간의 각도(54)를 초과하지 않는 범위 내에서, 포인트 소스의 위치를 변경하는 예를 나타낸 것이다.

앞서 도 5에서 설명한 바와 같이, 각 검출 소자 블록(51, 52, 53)은 소정 각도(54)만큼 떨어져서 배열되어 있고, 각 검출 소자 블록의 안쪽 표면은 곡면이 아니기 때문에, 검출기(110)는 완전한 원형이 아닌 다각형의 형태이다.

도 5를 참조하여 검출기의 기하학적 구조를 고려하면, 검출 소자 블록(51)의 안쪽 면과 검출기(110)의 중심이 이루는 삼각형의 면적(이하 단위 면적)에 대하여 생성된 PSF는, 또 다른 검출 소자 블록(52, 53)의 안쪽 면과 검출기(110)의 중심이 이루는 삼각형의 면적에 대한 PSF와 대칭된다는 가정을 할 수 있다.

이러한 단위 면적은 반드시 검출 소자 블록(51, 52, 53)의 안쪽 면과 검출기(110)의 중심이 이루는 삼각형의 면적에 한정되지 않고, 검출기(110)의 중심을 지나는 직선과 이로부터 검출 소자 블록들이 이루는 각도(54)만큼 벌어진 직선으로 이루어지는 어떠한 면적이라도 될 수 있음을 본 실시예가 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있다.

또는, 단위 면적은 검출기(110)의 중심을 지나는 직선으로부터 검출 소자 블록들이 이루는 각도(54)의 정수 배만큼 벌어진 직선으로 이루어지는 어떠한 면적이 될 수 있음을 본 실시예가 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있다.

도 6을 참조하면, 제어부(41)는 단위 면적(60) 내에서 포인트 소스의 위치를 변경하고, 신호 획득부(42)는 각 위치에 따라 포인트 소스로부터 방출되는 신호를 소정 시간동안 획득할 수 있다.

예를 들어, 제어부(41)는 단위 면적(60) 내에서, 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선(56)으로부터 포인트 소스까지의 각도를 가변하면서, 각각의 각도에 대하여 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리를 가변하는 과정을 반복함에 따라 포인트 소스의 위치를 변경할 수 있고, 신호 획득부(42)는 각 위치에 따라 포인트 소스로부터 방출되는 신호를 소정 시간동안 획득할 수 있다.

도 6의 위치 61내지 63은 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선(56)으로부터 포인트 소스까지의 각도가 0도인 경우, 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리를 가변하는 과정을 반복함에 따라 결정되는 포인트 소스의 위치의 예를 나타낸 것이다.

도 6의 위치 64내지 66은 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선(56)으로부터 포인트 소스까지의 각도가 소정 각도(67)인 경우, 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리를 가변하는 과정을 반복함에 따라 결정되는 포인트 소스의 위치의 예를 나타낸 것이다.

이에 따라 블러 모델 생성 장치(40)는 면적(60)에 대해 검출된 신호를 이용하여 검출기(110) 전체에 대한 블러 모델을 생성할 수 있다.

다시 도 2로 돌아오면, 도 2의 파라미터 산출부(43)는 신호 획득부(42)로부터 포인트 소스의 위치들 각각에 대하여 신호를 획득하고, 획득된 신호들로부터 포인트 소스의 위치들 각각에서의 복수 개의 투사 방향 각각에 대하여 획득된 신호의 분포 특성을 나타내는 적어도 하나의 파라미터를 산출한다.

예를 들어, 파라미터 산출부(43)는 신호 획득부(42)로부터 전송 받은 신호를 이용하여 포인트 소스의 위치들 각각에 대하여 획득된 신호들로부터 추정되는 포인트 소스의 위치 분포를 나타내는 PSF를 생성하고, 생성된 PSF로부터 포인트 소스의 위치들 각각에서의 복수 개의 투사 방향 각각에 대한 PSF의 특성을 나타내는 적어도 하나의 파라미터를 산출한다.

여기서 파라미터는 하나의 파라미터일 수도 있지만, 복수 개의 파라미터를 포함하는 파라미터 그룹일 수도 있다. 이에 따라 파라미터 산출부(43)는 포인트 소스의 각 위치 및 투사 방향 각각에 대응되는 파라미터 그룹을 산출할 수 있다.

이하에서는 포인트 소스의 각 위치 및 투사 방향 각각에 대한 신호의 분포 특성을 나타내는 파라미터의 의미를 설명한다. 예를 들어 소정의 제 1 위치에 놓인 포인트 소스를 가정하면, 제 1 위치에 대하여 획득된 신호들로부터 추정되는 포인트 소스의 위치는 제 1 위치뿐 아니라, 제 1 위치의 주변에 있는 다른 위치일 수 있다. 이 때, 추정되는 포인트 소스의 위치 분포는, 검출기 내의 위치들 각각이 포인트 소스의 위치로 추정될 확률을 나타내는 3차원 그래프로 표현될 수 있다. 이러한 그래프는 제 1 위치에 대한 PSF라고 볼 수 있다.

여기서, 위와 같은 3차원 그래프는 복수 개의 방향으로 투사(projection)되어, 각 투사 방향에 대한 2차원 그래프들로 변환될 수 있다. 복수 개의 방향으로 투사된 2차원 그래프들은, 3차원 PSF가 각각의 투사 방향에 대하여 얼마나 퍼져 있는가를 나타낸다.

이러한 방법을 적용한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 파라미터 산출부(43)는 하나의 위치에서의 PSF를 나타내는 3차원 그래프를 복수 개의 투사 방향에 대한 2차원 그래프들로 변환하고, 변환된 복수 개의 2차원 그래프들 각각에 대하여 각 그래프를 표현할 수 있는 파라미터를 산출할 수 있다.

나아가, 파라미터 산출부(43)는 검출기 내에서의 공간 좌표를 나타내는 제 1 축, 각 좌표에서의 투사 방향을 나타내는 제 2 축, 각 좌표에서 각 투사방향에 대응되는 파라미터 값을 나타내는 제 3 축을 포함하는 3차원 그래프를 생성할 수 있다.

파라미터 산출부(43)는 포인트 소스의 하나의 위치에 대하여 복수 개의 투사 방향 각각에 대응되는 파라미터를 산출하는 과정을 포인트 소스의 각 위치에 대하여 반복함으로써 포인트 소스의 각 위치에서의 복수 개의 투사 방향 각각에 대응되는 파라미터를 산출할 수 있다.

파라미터를 산출하는 방법과 관련하여 예를 들면, 파라미터 산출부(43)는 검출기 내의 각 위치에서의 복수 개의 투사 방향 각각에 대응하여, 포인트 소스의 위치 분포를 확률적으로 나타내는 파라미터를 산출할 수 있다. 이를 위하여 파라미터 산출부(43)는 검출기 내의 각 위치에 대하여 획득한 신호를, 복수 개의 투사 방향 별 신호로 분류하고, 분류된 각 투사 방향 별 신호를 소정의 함수에 피팅(fitting)하고, 피팅된 함수에 대한 파라미터를 산출할 수 있다.

여기서, 소정의 함수는 확률 분포를 나타내는 특정 함수가 될 수 있다. 소정의 함수가 가우시안 함수(Gaussian function)인 예를 들면, 각 위치의 블러 정보를 나타내는 파라미터는, 가우시안 함수의 파라미터로 사용되는 μ, σ등이 될 수 있다. 그러므로 파라미터는 하나 또는 복수 개의 파라미터를 포함하는 파라미터 그룹일 수 있고, 이에 따라 파라미터 산출부(43)는 포인트 소스의 각 위치 및 투사 방향 각각에 대응되는 파라미터 그룹을 산출할 수 있다. 이와 같은 예를 구체적으로 설명하기 위해서 이하에서는 도 7 내지 도 8을 참조하여 설명한다.

도 7은 도 4의 파라미터 산출부(43)가 소정 위치에 대한 파라미터를 산출하는 방법의 일례를 나타낸 것이다. 도 7의 그래프 71은 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 포인트 소스까지의 각도가 0도이고, 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리가 n, n+a, n+a+b, n+a+b+c인 각각의 위치에 대한 분포(711, 712, 713, 714)를 나타낸 것이다. 여기서 분포란, 어떠한 포인트 소스의 위치에 대하여 검출된 신호로부터 추정되는 포인트 소스의 위치 분포이다. n은 거리를 나타내는 값으로 0보다 큰 자연수를 나타내며, a, b, c는 임의의 상수를 나타낸다. 이 때, a, b, c가 같은 값이면 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리는 등간격으로 결정되나, a, b, c는 서로 다른 값일 수도 있으며 이 경우 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리는 등간격으로 결정되지 않게 된다.

n이 1이고, a=b=c=10인 경우의 예를 들면, 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리는 1, 11, 21, 31센티미터가 될 것이다. 그러나 이는 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리를 설정하는 일례일 뿐, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며 다양한 예가 적용될 수 있다.

그래프 72는 각 위치에 대한 분포를 시노그램(sinogram)으로 표현한 것이다. 분포 711, 712, 713, 714는 순서대로 시노그램 721, 722, 723, 724에 대응된다. 시노그램의 세로 축은 각 분포가 투사되는 각도이고, 가로 축은 각 투사 각도에서 분포가 블러된 정도를 파라미터화한 것이다.

좀 더 상세하게 설명하기 위하여 분포 714와 시노그램 724의 예를 들어 설명하면, 분포 714는 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터의 각도가 0도이고, 검출기의 중심으로부터의 거리가 31센티미터인 위치의 포인트 소스로부터 신호를 검출하고, 그러한 신호로부터 추정되는 포인트 소스의 위치에 대한 분포를 나타낸 것이다. 포인트 소스의 위치는 고정되어 있음에도, 분포 714는 PET의 공간 분해능의 한계 등의 요인에 의해 넓게 퍼져서 블러(blur)되어 있다.

파라미터 산출부(43)는 분포(714)를 다양한 방향으로 투사시켜서 확률 함수에 피팅하여 파라미터를 산출한다. 확률 함수가 가우시안 함수인 경우, 파라미터는 μ, σ등이 사용될 수 있음은 앞서 설명한 바와 같다.

그래프 731내지 736은 특정 위치에 대한 분포를 특정 방향으로 투사시켜서 확률 함수에 피팅하는 경우의 예 및 그러한 경우의 파라미터를 나타낸 것이다. 좀 더 상세하게 설명하면, 그래프 731은 분포 714를 15도 방향으로 투사하여 가우시안 함수에 피팅한 예이고, 그래프 732는 분포 713을 23도 방향으로 투사하여 가우시안 함수에 피팅한 예이고, 그래프 733은 분포 712를 49도 방향으로 투사하여 가우시안 함수에 피팅한 예이고, 그래프 734는 분포 712를 131도 방향으로 투사하여 가우시안 함수에 피팅한 예이고, 그래프 735는 분포 713을 157도 방향으로 투사하여 가우시안 함수에 피팅한 예이고, 그래프 736은 분포 714를 164도 방향으로 투사하여 가우시안 함수에 피팅한 예이다.

그래프 731내지 736에서는 파라미터 σ만을 표시하였으나, 그 외에도 가우시안 함수를 나타내는 파라미터 μ 또는 크기(amplitude) 등이 산출될 수 있음을 본 실시예가 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있다.

PET의 경우, 포인트 소스로부터 획득되는 신호는 LOR의 형태이고 LOR은 검출기의 중심으로부터 해당 직선까지의 거리와 해당 직선의 방향 정보를 포함하는 데이터임은 앞서 설명한 바와 같다. 마찬가지로 PSF 역시 이러한 LOR로부터 만들어 지기 때문에, 단순히 LOR을 방향 정보 별로 분류함에 따라 이상에서 설명한 바와 같이 3차원 함수를 각 투사 방향에 대한 복수 개의 2차원 그래프로 변환할 수 있다.

예를 들어, 파라미터 산출부(43)는 포인트 소스의 위치들 각각에 대한 신호를 복수 개의 투사 방향 별로 분류하고, 분류된 신호의 분포에 소정의 함수를 피팅(fitting)하고, 피팅된 소정의 함수의 파라미터를 산출할 수 있다.

도 7을 참조하여 예를 들면, 파라미터 산출부(43)는 분포(714)를 이루는 LOR데이터들을, 각 LOR 데이터의 방향 정보가 같은 데이터끼리 분류하고, 각 방향 정보 별로 분류된 LOR 데이터를 이용하여 그래프 731내지 736을 생성할 수 있다. 예를 들어, 그래프 731은 분포 714를 이루는 LOR 데이터 중, 방향 정보가 투사 각도 15도에 해당하는 LOR만을 분류하여 투사 각도 15도에 해당하는 PSF를 나타낸 것이다. 여기서 그래프 731의 가로축은 LOR 데이터의 거리정보에 해당하고, 세로 축은 그러한 LOR이 검출된 횟수 또는 검출될 확률에 해당한다.

즉, PET의 경우 파라미터 산출부(43)는 신호 획득부(42)부터 획득한 LOR 신호들을, 신호들 각각의 방향 정보를 이용하여 투사 각도에 따라 분류할 수 있기 때문에, 3차원 PSF를 생성하고 이를 다시 투사하여 투사 방향 별 2차원 그래프를 생성하는 과정을 생략할 수 있다. 이에 따라 각 투사 방향 별 신호에 대응되는 파라미터가 산출된다.

나아가, 도 7과 관련하여 설명하지 않은 사항이라도 본 실시예가 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 특정 데이터를 확률 함수에 피팅하여, 데이터에 대응되는 파라미터를 산출하는 과정에 대하여 알 수 있다.

도 8은 파라미터 산출부(43)에 의해 산출된 파라미터를 각 투사 방향에 대한 연속적 그래프로 도시한 예이다. 도 7과 관련하여 설명하면, 도 8은 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 포인트 소스까지의 각도가 0도이고, 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리가 2, 10, 20, 30 센티미터인 각각의 위치에 대하여, 투사 방향 별 가우시안 함수 파라미터를 그래프로 나타낸 것이다.

도 8의 그래프 81은 가우시안 파라미터 σ_left를 그래프로 나타낸 것이고, 도 8의 그래프 82는 가우시안 파라미터 σ_right을 그래프로 나타낸 것이다.

그래프 81과 82의 가로축은 투사 각도이고, 세로 축은 파라미터 σ의 값이다. 그래프 81의 예를 들어 설명하면, 그래프 811은 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 포인트 소스까지의 각도가 0도이고, 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리가 30센티미터인 경우 각 투사 방향 별 파라미터 σ_left를 나타낸 것이다.

마찬가지로, 그래프 812는 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 포인트 소스까지의 각도가 0도이고, 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리가 20센티미터인 경우, 그래프 813은 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 포인트 소스까지의 각도가 0도이고, 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리가 20센티미터인 경우, 그래프 814는 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 포인트 소스까지의 각도가 0도이고, 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리가 2센티미터인 경우 각 투사 방향별 파라미터 σ_left를 나타낸 것이다.

그래프 82의 예를 들어 설명하면, 그래프 821은 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 포인트 소스까지의 각도가 0도이고, 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리가 30센티미터인 경우 각 투사 방향별 파라미터 σ_right을 나타낸 것이다.

그래프 822는 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 포인트 소스까지의 각도가 0도이고, 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리가 20센티미터인 경우, 그래프 823은 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 포인트 소스까지의 각도가 0도이고, 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리가 20센티미터인 경우, 그래프 824는 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 포인트 소스까지의 각도가 0도이고, 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리가 2센티미터인 경우 각 투사 방향 별 파라미터 σ_right을 나타낸 것이다.

도 8의 그래프 81 또는 82는 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 포인트 소스까지의 각도가 0도로 고정된 경우의 예를 나타낸 것이므로, 파라미터 산출부(43)는 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 포인트 소스까지의 각도를 변경함에 따라, 각각의 각도에 대응하여 그래프 81 또는 82과 같은 그래프를 나타내기 위한 파라미터를 산출한다.

이에 따라 파라미터는 포인트 소스의 위치, 즉 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 포인트 소스까지의 각도와 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리뿐만 아니라, 각 포인트 소스의 위치에서의 투사 방향에 대응하여 산출된다. 즉, 파라미터는 포인트 소스의 위치와 투사 방향에 의존한다.

다시 도 2로 돌아오면, 도 2의 블러 모델 생성부(44)는 검출기(110) 내의 각 위치 및 투사 방향 각각에 대하여 산출된 파라미터를 기초로 검출기(110)에 대한 블러 모델을 생성한다. 블러 모델 생성부(44)는 생성된 블러 모델을 저장 장치(500)에 저장할 수 있다.

예를 들어, 도 6과 관련하여 설명한 바에 따라 제어부(41)가 면적(60)을 벗어나지 않는 범위 내에서 포인트 소스의 위치를 변경한 경우, 블러 모델 생성 장치(40)는 면적(60)에 대해 검출된 신호를 이용하여 검출기(110) 전체에 대한 블러 모델을 생성할 수 있다.

또 다른 예를 들어, 블러 모델 생성부(44)는 검출기(110) 내의 각 위치에 대하여 산출된 적어도 하나의 파라미터를 기초로 각 위치의 사이에 존재하는 다른 위치에 대한 적어도 하나의 파라미터를 산출하고, 산출된 모든 파라미터를 기초로 검출기(110)에 대한 블러 모델을 생성한다. 예를 들어, 블러 모델 생성부(44)는 보간법(interpolation)을 사용함으로써, 검출기(110) 내의 각 위치에 대하여 산출된 적어도 하나의 파라미터를 기초로 각 위치의 사이에 존재하는 다른 위치에 대한 적어도 하나의 파라미터를 산출하고, 산출된 모든 파라미터를 기초로 검출기(110)에 대한 블러 모델을 생성한다. 이러한 예를 도 9를 참조하여 이하에서 설명한다.

도 9는 블러 모델 생성부(44)가 파라미터 산출부에 의해 산출된 파라미터를 이용하여 검출기에 대한 블러 모델을 생성하는 예를 나타낸 것이다.

도 9를 참조하면, 그래프 911, 912, 913은 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 포인트 소스까지의 각도가 0도인 경우 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리를 변경하면서, 각 위치에 대한 분포를 각 방향으로 투사하여 가우시안 함수에 피팅한 파라미터를 나타낸 것이다. 따라서, 그래프 911, 912, 913과 같은 그래프는 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 포인트 소스까지의 각도에 대응하여 각각 생성될 것이다. 여기서 분포란, 어떠한 포인트 소스의 위치에 대하여 검출된 신호로부터 추정되는 포인트 소스의 위치 분포를 말하는 것임은 앞서 설명한 바와 같다.

그래프 911, 912, 913의 x축은 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리, y축은 투사 방향을 나타낸다. 그래프 911, 912, 913은 각각의 좌표에 해당하는 파라미터를 각 좌표 픽셀의 밝기 또는 그레이스케일로 나타낸 것이다.

그래프 921, 922, 923은 블러 모델 생성부(44)가 검출기(110) 내의 각 위치에 대하여 산출된 적어도 하나의 파라미터를 기초로 각 위치의 사이에 존재하는 다른 위치에 대한 적어도 하나의 파라미터를 산출하고, 산출된 모든 파라미터를 기초로 검출기(110)에 대한 블러 모델을 생성하는 예를 나타낸 것이다.

블러 모델 생성부(44)가 검출기(110) 내의 각 위치에 대하여 산출된 적어도 하나의 파라미터를 기초로 각 위치의 사이에 존재하는 다른 위치에 대한 적어도 하나의 파라미터를 산출하는 방법의 예로는, 보간법(interpolation)이 사용될 수 있다. 보간법이란 주어진 두 개 이상의 함수값을 기초로 그 사이에 있는 함수 값을 근사하는 계산 법이다. 예를 들어, f(1)과 f(2)로부터, f(n) (여기서, 1<n<2)을 근사하는 계산 법이다.

가장 간단한 보간법의 예로는 이웃한 두 점 사이를 1차식으로 보간하는 선형 보간이 있다. 그 외에도 주어진 데이터에 피팅(fitting)되는 2차 이상의 다항 연속 함수를 결정하고, 결정된 함수의 함수값들을 이용하여 주어진 데이터의 사이 값들을 보간하는 방법이 사용될 수도 있다.

이와 같이 다항 함수를 이용한 보간법은 한정된 데이터로부터 그러한 데이터에 가장 부합하는 다항 함수를 결정(fitting)하는 방법으로써, 다항 함수의 차수를 높일수록 더욱 정확한 피팅이 가능해지지만 연산이 가중되는 단점이 있다. 따라서, 사용자는 정확한 피팅과 연산의 로드 간의 트레이드 오프 관계를 고려하여 적절한 다항 함수의 차수를 설정할 수 있음을 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있다.

그래프 921, 922, 923은 블러 모델 생성부(44)가 검출기(110) 내의 각 위치에 대하여 산출된 적어도 하나의 파라미터를 기초로 5차 다항 함수 피팅 방법을 이용하여 각 위치의 사이에 존재하는 다른 위치에 대한 적어도 하나의 파라미터를 산출하고, 산출된 모든 파라미터를 기초로 검출기(110)에 대한 블러 모델을 생성하는 예를 나타낸 것이다.

또 다른 예로는, 믹스쳐 가우시안 모델링 방법이 사용될 수 있다. 이 경우, 블러 모델 생성부(44)는 검출기(110) 내의 각 위치에 대하여 산출된 적어도 하나의 파라미터들에 가장 적합한, 복수 개의 가우시안 함수가 중첩된 믹스쳐 가우시안 함수를 결정함에 따라 검출기(110)의 블러 모델을 생성한다.

나아가, 블러 모델 생성부(44)는 검출기(110)의 블러 모델을 생성함에 있어서, 검출기(110) 내의 각 위치에 대하여 산출된 적어도 하나의 파라미터들에 피팅된 다항 함수 또는 믹스쳐 가우시안 함수의 파라미터를 산출함으로써 검출기(110)의 블러 모델을 생성할 수 있다. 이와 같이 검출기(110)의 블러 모델을 파라미터화함에 따라, 검출기(110)의 블러 모델을 저장하기 위해 필요한 메모리의 용량이 현저히 저감된다.

그래프 911, 912, 913과 마찬가지로, 그래프 921, 922, 923의 x축은 검출기의 중심으로부터 포인트 소스까지의 거리, y축은 투사 방향을 나타낸다. 또한, 그래프 921, 922, 923은 각각의 좌표에 해당하는 파라미터를 각 좌표 픽셀의 밝기 또는 그레이스케일로 나타낸 것이다. 그래프 921, 922, 923은 블러 모델 생성부(44)가 보간법을 사용함으로써, 불연속적인 픽셀 값을 갖는 그래프 911, 912, 913에 각각 대응되는 연속적인 그래프를 생성한 예를 나타낸 것이다.

그래프 931, 932, 933은 그래프 921, 922, 923에 각각 대응하여, 밝기 또는 그레이스케일로 표현된 각 x, y 좌표에 해당하는 파라미터를 z축으로 나타내어 3차원 그래프로 나타낸 것이다. 그래프 921, 922, 923 및 그래프 931, 932, 933 역시 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 포인트 소스까지의 각도에 대응하여 각각 생성될 것이다.

블러 모델 생성부(44)는 위와 같은 방법으로 생성된 블러 모델을 저장장치(500)에 저장한다. 블러 모델 생성부(44)가 검출기(110) 내의 각 위치에 대하여 산출된 파라미터를 기초로 검출기(110)에 대한 블러 모델을 생성하는 방법은 위와 같은 방법에 한정되지 않으며, 한 위치의 블러 정보를 다른 위치에도 대칭 적용함에 따라 다른 위치의 블러 정보 측정을 생략하는 방법 등의 다양한 방법이 이용될 수 있음을 본 발명이 속하는 분야의 기술자라면 알 수 있다.

도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 의료 영상 생성 장치의 컴퓨터 구성도이다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 도 1의 의료 영상 생성 장치를 이용하여 환자의 신체 단면에 대한 영상을 생성할 수 있을 뿐 아니라, 그러한 영상 생성에 사용되는 검출기(110)의 블러 모델을 미리 생성할 수 있음은 앞서 설명한 바와 같다. 도 10은 도 1의 영상 생성 장치를 이용하여 환자의 신체 단면에 대한 영상을 생성하는 경우, 영상 생성부(1100)의 구성도를 나타낸 것이다.

도 10의 영상 생성부(1100)는 제 1 영상 생성부(1101)와 제 2 영상 생성부(1102)를 포함한다. 제 1 영상 생성부(1101)는 대상체 내에 주입된 추적자로부터 방출되는 신호를 검출하여 대상체에 대한 제 1 영상을 생성한다. 제 2 영상 생성부(1102)는 제 1 영상 생성부에 의해 생성된 제 1 영상에 저장 장치(500)에 저장된 블러 모델을 적용하여 제 2 영상을 생성한다. 저장 장치(500)에 저장된 블러 모델은 도 4의 블러 모델 생성 장치(40)에 의해 생성되고 저장된 블러 모델일 수 있다.

도 10의 영상 생성부(1100)가 도 1의 컴퓨터(200)로써 사용되는 경우의 예를 들면, 도 1의 신호 검출 장치(100)는 환자의 신체에 주입된 양전자 방출 물질로부터 방출된 양전자가 주변의 전자와 결합하여 방출하는 두 개의 감마선을 검출한다. 신호 검출 장치(100)는 검출한 감마선에 대한 LOR 데이터를 영상 생성부(1100)에 전송한다. 제 1 영상 생성부(1101)는 신호 검출장치(100)로부터 신호를 획득하고 이로부터 대상체에 대한 제 1 영상을 생성한다. 제 2 영상 생성부(1102)는 제 1 영상 생성부에 의해 생성된 제 1 영상에 저장 장치(500)에 저장된 블러 모델을 적용하여 제 2 영상을 생성한다.

이 때 제 1 영상은 블러가 포함된 저해상도 영상이고, 제 2 영상은 검출기(110)에 대한 블러 모델을 적용함으로써 제 1 영상의 블러가 제거된 고해상도 영상이다.

예를 들어, 제 2 영상 생성부(1102)는 EM(expectation maximization) 알고리즘을 사용하여 제 2 영상을 생성할 수 있으며, EM 알고리즘을 아래의 수학식 1로 나타내었다. 개략적으로는, 반복적 계산을 통하여 정확한 고해상도 영상에 근접하는 방식이다.

위 수학식 1에서 j는 검출기(110) 내에서의 위치를 나타내는 복셀 좌표이고, i는 LOR 데이터의 종류를 나타내고, k는 알고리즘이 반복되는 횟수를 나타낸다. 이에 따라 수학식 1의 n_j^k는 알고리즘이 k번 반복되었을 때 검출기(110) 내의 복셀 j에 대한 픽셀 출력값이고, a_ij는 복셀 j에서 감마선이 방출되었을 때 LOR i가 검출될 확률을 나타내는 값으로, 블러 모델로부터 계산될 수 있다. m_i는 LOR i가 검출된 횟수이고, q_i^k는 아래의 수학식 2에 따라 a_ij 및 n_j^k로부터 계산된다.

앞서 설명하지 않은 사항이라도 본 발명이 속하는 분야의 기술자라면 EM 알고리즘 및 블러 모델 적용 방법에 대하여 알 수 있다.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 블러 모델 생성 방법의 흐름도를 도식한 도면이다. 도 11을 참조하면, 111단계에서 제어부(41)는 검출기(110) 내에서 포인트 소스의 위치를 변경한다. 이를 위하여 제어부(41)는 검출기(110) 또는 검출기 내의 포인트 소스를 제어한다. 112 단계에서 신호 획득부(42)는 포인트 소스로부터 방출되는 신호를 소정 시간동안 획득한다. 113 단계에서 파라미터 산출부(43)는 획득된 신호를 이용하여 각 위치에서의 복수 개의 투사방향 각각에 대응되는 블러 정보를 나타내는 적어도 하나의 파라미터를 산출한다.

예를 들어 113 단계에서 파라미터 산출부(43)는 포인트 소스의 위치들 각각에 대하여 획득된 신호들로부터 추정되는 포인트 소스의 위치 분포를 나타내는 PSF를 생성하고, 생성된 PSF로부터 포인트 소스의 위치들 각각에서의 복수 개의 투사 방향 각각에 대한 PSF의 특성을 나타내는 적어도 하나의 파라미터를 산출한다.

114 단계에서는 다른 위치에서도 블러 정보를 측정해야 하는지 결정하고, 다른 위치에서도 블러 정보를 측정해야 하면 111 단계로 돌아가고, 그렇지 않으면 115 단계로 진행한다. 115 단계에서 블러 모델 생성부(44)는 포인트소스의 위치 및 투사 방향 각각에 대하여 산출된 적어도 하나의 파라미터를 기초로 검출기(110)에 대한 블러 모델을 생성한다.

도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 의료 영상 생성 방법의 흐름도를 도식한 도면이다. 도 12를 참조하면, 121단계에서 제 1 영상 생성부(1101)는 대상체 내에 주입된 추적자로부터 방출되는 신호를 검출하여 대상체에 대한 제 1 영상을 생성한다. 122 단계에서는 121 단계에서 생성된 제 1 영상에 블러 모델을 적용하여 제 2 영상을 생성한다. 이 때 블러 모델은 도 11의 PET 블러 모델 생성 방법에 따라 생성된 검출기(110)에 대한 블러 모델일 수 있다.

상기된 바와 같은 실시예들에 따르면, 대상체에 대하여 양전자 방출 단층 촬영을 통해 영상을 생성하는 방법에 있어서, 검출기(110)에 대한 블러 모델을 생성하고, 생성된 블러 모델을 영상 생성 장치에 적용함에 따라 고해상도의 영상을 생성할 수 있다. 이러한 블러 모델을 생성하기 위해서 종래에는 포인트 소스의 위치에만 의존하는 블러 정보를 생성하는 방법이 사용되었다. 블러 모델의 용량이 줄어든다는 장점이 있었으나, 정확도가 저하되는 단점이 있었다.

그러나 상기된 본 발명의 실시예들에서는 검출기(110)가 완벽한 원형이 아니기 때문에 포인트 소스의 위치뿐 아니라, 투사 각도에 따라서도 블러 정보가 다르다는 점을 고려하여, 포인트소스의 위치 및 투사 각도에 따른 블러 정보를 생성한다. 그러하기에 정확도가 저하되는 단점이 극복되고 결과적으로 깨끗한 고해상도의 영상을 생성한다.

또한, 상기된 본 발명의 실시예들에 따르면 블러 모델을 저장함에 있어서 저장장치(500)에 블러 모델을 나타내는 그래프를 저장하는 것이 아니라, 그러한 그래프를 소정의 함수에 피팅하고, 피팅된 함수의 파라미터만을 저장하기에 저장 용량이 크게 감소하는 장점이 있다.

또한 사용자는 포인트 소스의 위치를 설정함에 있어서, 거리 및 각도의 간격을 미리 설정하거나, 그 외의 조절 인자를 사용자 입력장치(400)를 통하여 입력할 수 있으며, 이를 이용하여 영상의 품질과 프로세서에서의 연산 로드(또는 저장 용량) 사이에서의 트레이드오프 관계에서 사용자가 원하는 품질의 영상을 생성하도록 할 수 있다.

나아가 상기된 본 발명의 실시예들은 양전자 방출 단층 촬영에만 한정되는 것이 아니며, 검출기를 통해 신호를 획득하여 의료 영상을 생성하는 모든 의료 영상 촬영 장치에 적용될 수 있음을 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있다.

한편, 도 4에 도시된 블러 모델 생성 방법과 도 10에 도시된 영상 생성 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크, 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

신호 검출 장치(100) 검출기(110)
컴퓨터(200) 디스플레이 장치(300)
사용자 입력장치(400) 저장장치(500)
블러 모델 생성 장치(40) 제어부(41)
신호 획득부(42) 파라미터 산출부(43)
블러 모델 생성부(44) 검출 소자 블록(51, 52, 53)
영상 생성부(1100) 제 1 영상 생성부(1101)
제 2 영상 생성부(1102)

Claims

영상 촬영 장치의 검출기에 대한 보정 모델을 생성하는 방법에 있어서,
상기 검출기의 검출 공간 내에서 포인트 소스의 위치를 변경하면서, 상기 포인트 소스로부터 방출되는 신호를 상기 포인트 소스의 위치들 각각에 대하여 소정 시간 동안 획득하는 단계;
상기 위치들 각각에 대하여 획득된 상기 신호들로부터 상기 위치들 각각에서의 복수 개의 투사 방향 각각에 대하여 상기 신호의 분포 특성을 나타내는 적어도 하나의 파라미터를 산출하는 단계;
상기 위치 및 투사 방향 각각에 대하여 산출된 적어도 하나의 파라미터를 기초로 상기 검출기에 대한 보정 모델을 생성하는 단계를 포함하는 보정 모델 생성 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 포인트 소스의 위치는 상기 검출기의 중심으로부터 상기 포인트 소스까지의 거리에 따라 변경되는 보정 모델 생성 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 포인트 소스의 위치는 상기 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 상기 포인트 소스까지의 각도에 따라 변경되는 보정 모델 생성 방법.
제 3 항에 있어서,
상기 각도는 검출기의 기하학적 구조로부터 결정되는 소정 각도를 초과하지 않는 범위 내에서 변경되는 보정 모델 생성 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 산출하는 단계는
상기 위치들 각각에 대한 신호를 복수 개의 투사 방향 별로 분류하는 단계; 및
상기 분류된 신호의 분포에 소정의 함수를 피팅(fitting)하는 단계를 포함하고,
상기 적어도 하나의 파라미터는 상기 피팅된 소정의 함수의 파라미터인 것을 특징으로 하는 보정 모델 생성 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 소정의 함수는 가우시안 함수(Gaussian function)인 보정 모델 생성 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 생성하는 단계는 상기 위치들 각각에 대하여 산출된 상기 적어도 하나의 파라미터를 기초로 상기 각 위치의 사이에 존재하는 다른 위치에 대한 적어도 하나의 파라미터를 산출하고, 산출된 모든 파라미터를 기초로 상기 검출기에 대한 보정 모델을 생성하는 보정 모델 생성 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 생성하는 단계는 상기 위치 및 투사 방향 각각에 대하여 산출된 적어도 하나의 파라미터를 기초로 상기 검출기의 보정 모델에 대응되는 소정의 함수를 피팅함에 따라 상기 검출기에 대한 보정 모델을 생성하는 보정 모델 생성 방법.
제 8 항에 있어서,
상기 함수는 다항 함수(polynomial Function)인 보정 모델 생성 방법.
고해상도의 의료 영상을 생성하는 방법에 있어서
영상 촬영 장치의 검출기의 검출 공간 내에서 포인트 소스의 위치를 변경하면서, 상기 포인트 소스로부터 방출되는 신호를 상기 포인트 소스의 위치들 각각에 대하여 소정 시간동안 획득하는 단계;
상기 위치들 각각에 대하여 획득된 상기 신호들로부터 상기 위치들 각각에서의 복수 개의 투사 방향 각각에 대하여 상기 신호의 분포 특성을 나타내는 적어도 하나의 파라미터를 산출하는 단계;
상기 위치 및 투사 방향 각각에 대하여 산출된 적어도 하나의 파라미터를 기초로 상기 검출기에 대한 보정 모델을 생성하는 단계;
대상체 내에 주입된 추적자로부터 방출되는 신호를 검출하여 대상체에 대한 제 1 영상을 생성하는 단계; 및
상기 생성된 제 1 영상에 상기 생성된 보정 모델을 적용하여 제 2 영상을 생성하는 단계를 포함하는 의료 영상 생성 방법.
제 10 항에 있어서,
상기 제 2 영상은 제 1 영상보다 고해상도 영상인 의료 영상 생성 방법.
제 10 항에 있어서,
상기 제 2 영상을 생성하는 단계는 EM(expectation maximization) 알고리즘을 사용하는 의료 영상 생성 방법.
영상 촬영 장치의 검출기에 대한 보정 모델을 생성하는 장치에 있어서,
상기 검출기의 검출 공간 내에서 포인트 소스의 위치를 변경하면서, 상기 포인트 소스로부터 방출되는 신호를 상기 포인트 소스의 위치들 각각에 대하여 소정 시간 동안 획득하는 신호 획득부;
상기 위치들 각각에 대하여 획득된 상기 신호들로부터 상기 위치들 각각에서의 복수 개의 투사 방향 각각에 대하여 상기 신호의 분포 특성을 나타내는 적어도 하나의 파라미터를 산출하는 파라미터 산출부;
상기 위치 및 투사 방향 각각에 대하여 산출된 적어도 하나의 파라미터를 기초로 상기 검출기에 대한 보정 모델을 생성하는 보정 모델 생성부를 포함하는 보정 모델 생성 장치.
제 13 항에 있어서,
상기 포인트 소스의 위치는 상기 검출기의 중심으로부터 상기 포인트 소스까지의 거리에 따라 변경되는 보정 모델 생성 장치.
제 13 항에 있어서,
상기 포인트 소스의 위치는 상기 검출기의 중심을 지나는 소정의 직선으로부터 상기 포인트 소스까지의 각도에 따라 변경되는 보정 모델 생성 장치.
제 15 항에 있어서,
상기 각도는 검출기의 기하학적 구조로부터 결정되는 소정 각도를 초과하지 않는 범위 내에서 변경되는 보정 모델 생성 장치.
제 13 항에 있어서,
상기 파라미터 산출부는 상기 위치들 각각에 대한 신호를 복수 개의 투사 방향 별로 분류하는 분류부; 및
상기 분류된 신호의 분포에 소정의 함수를 피팅(fitting)하는 제 1 피팅부를 포함하고,
상기 적어도 하나의 파라미터는 상기 피팅된 소정의 함수의 파라미터인 것을 특징으로 하는 보정 모델 생성 장치
제 17 항에 있어서,
상기 소정의 함수는 가우시안 함수(Gaussian function)인 보정 모델 생성 장치.
제 13 항에 있어서,
상기 보정 모델 생성부는 상기 위치들 각각에 대하여 산출된 상기 적어도 하나의 파라미터를 기초로 상기 각 위치의 사이에 존재하는 다른 위치에 대한 적어도 하나의 파라미터를 산출하고, 산출된 모든 파라미터를 기초로 상기 검출기에 대한 보정 모델을 생성하는 보정 모델 생성 장치.
제 13 항에 있어서,
상기 보정 모델 생성부는 상기 위치 및 투사 방향 각각에 대하여 산출된 적어도 하나의 파라미터를 기초로 상기 검출기의 보정 모델에 대응되는 소정의 함수를 피팅함에 따라 상기 검출기에 대한 보정 모델을 생성하는 보정 모델 생성 장치.
제 20 항에 있어서,
상기 함수는 다항 함수(polynomial Function)인 보정 모델 생성 장치.
고해상도의 의료 영상을 생성하는 장치에 있어서
영상 촬영 장치의 검출기의 검출 공간 내에서 포인트 소스의 위치를 변경하면서, 상기 포인트 소스로부터 방출되는 신호를 상기 포인트 소스의 위치들 각각에 대하여 소정 시간동안 획득하는 신호 획득부;
상기 위치들 각각에 대하여 획득된 상기 신호들로부터 상기 위치들 각각에서의 복수 개의 투사 방향 각각에 대하여 상기 신호의 분포 특성을 나타내는 적어도 하나의 파라미터를 산출하는 파라미터 산출부;
상기 위치 및 투사 방향 각각에 대하여 산출된 적어도 하나의 파라미터를 기초로 상기 검출기에 대한 보정 모델을 생성하는 보정 모델 생성부;
대상체 내에 주입된 추적자로부터 방출되는 신호를 검출하여 대상체에 대한 제 1 영상을 생성하는 제 1 영상 생성부; 및
상기 생성된 제 1 영상에 상기 생성된 보정 모델을 적용하여 제 2 영상을 생성하는 제 2 영상 생성부를 포함하는 의료 영상 생성 장치.
제 22 항에 있어서,
상기 제 2 영상은 제 1 영상보다 고해상도 영상인 의료 영상 생성 장치.
제 22항에 있어서,
상기 제 2 영상 생성부는 EM(expectation maximization) 알고리즘을 사용하는 PET 영상 생성 장치.
제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램을 저장한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.