KR20180006276A - 방사능의 추정 방법 - Google Patents

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한양대학교 산학협력단
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Abstract

방사능의 추정 방법이 제공된다. 방사능의 추정 방법은 방사선원에서 발생된 방사선이 방사선 계측기에 입사하여 콤프턴(Compton) 산란되는 위치 좌표 및 에너지 값과, 산란된 후 상기 방사선 계측기에 광전 흡수되는 위치 좌표 및 에너지 값을 나열한 리스트 모드(list-mode) 데이터를 획득하는 단계, 상기 방사선원 주변의 지형 또는 구조물의 표면 정보에 대해 점 구름 형태의 3차원 위치 좌표를 획득하여 영상 공간으로 설정하는 단계 및 상기 영상 공간에 대해, 상기 리스트 모드 데이터로 투사 과정과 역투사 과정을 반복 연산하는, 리스트 모드 최대 우도 기대 값 최대화(list-mode maximum likelihood expectation maximization, LMMLEM) 기반의 알고리즘을 수행하여 상기 방사선원의 영상을 재구성하는 단계를 포함하되, 상기 알고리즘은, 상기 영상 공간의 각 지점에서 상기 방사선 계측기로 상기 방사선이 입사될 확률을 원소로 하는 시스템 행렬을 포함한다.

Description

방사능의 추정 방법{Estimation Method of Radioactivity}
본 발명은 방사능의 추정 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 콤프턴 영상 시스템과 지형 스캐닝 장비를 이용하여, 방사선원에서 발생되는 방사능을 추정하는 방사능의 추정 방법에 관한 것이다.
방사선원을 탐지하기 위한 방사능 탐지 시스템은 일반적으로, 방사선 계측기와 방사선 계측기 전면에, 위치하는 무게가 무겁고 부피가 큰 납 등으로 구성되는 시준기를 포함한다. 이와 같은 방사능 탐지 시스템은, 시준기로 인해 측정할 수 있는 방향이 40~60°로 매우 제한적이며, 크기가 매우 크고, 측정 시간이 장시간 소요된다는 단점을 갖는다. 또한, 방사능 탐지 시스템의 측정 방향이 제한됨에 따라, 측정 결과 영상의 화질이 저하되며, 방사선원의 3차원 공간적 위치가 아닌, 2차원 평면적 위치 정보가 획득된다. 따라서, 방사선원의 3차원 공간적 위치 정보를 획득하기 위해, 두 개 이상의 방사능 탐지 시스템을 이용하거나 혹은 두 번 이상 측정하는 방식을 이용하고 있다. 그러나, 이 경우, 측정 시간이 수 시간 내지 수 일 이상 소요되는 등의 문제점이 있다.
이에 따라, 방사선원의 3차원적 위치 정보 및 방사선의 세기 정보를 단 시간 내에 효율적으로 측정할 수 있는 기술들이 요구되고 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 고정된 단일 위치에서 방사선의 위치 및 세기를 추정하는 방사능의 추정 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는, 방사능의 추정과 동시에 방사선의 3차원적 위치를 영상화하는 방사능의 추정 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 상술된 것에 제한되지 않는다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위해, 본 발명은 방사능의 추정 방법을 제공한다.
일 실시 예에 따르면, 방사능의 추정 방법은 방사선원에서 발생된 방사선이 방사선 계측기에 입사하여 콤프턴(Compton) 산란되는 위치 좌표 및 에너지 값과, 산란된 후 상기 방사선 계측기에 광전 흡수되는 위치 좌표 및 에너지 값을 나열한 리스트 모드(list-mode) 데이터를 획득하는 단계, 상기 방사선원 주변의 지형 또는 구조물의 표면 정보에 대해 점 구름 형태의 3차원 위치 좌표를 획득하여 영상 공간으로 설정하는 단계 및 상기 영상 공간에 대해, 상기 리스트 모드 데이터로 투사 과정과 역투사 과정을 반복 연산하는, 리스트 모드 최대 우도 기대 값 최대화(list-mode maximum likelihood expectation maximization, LMMLEM) 기반의 알고리즘을 수행하여 상기 방사선원의 영상을 재구성하는 단계를 포함하되, 상기 알고리즘은, 상기 영상 공간의 각 지점에서 상기 방사선이 발생되고, 상기 방사선 계측기에 입사되는 확률을 원소(Hi,j)로 하는 시스템 행렬을 포함한다.
일 실시 예에 따르면, 상기 원소(Hi,j)는 하기 수학식 1에 의해 연산되고,
[수학식 1]
Figure pat00001
상기 수학식 1의 첫 번째 항(
Figure pat00002
)은, 상기 방사선이 상기 방사선 계측기에 입사하여 콤프턴 산란될 시, 상기 방사선의 초기 에너지(E0)와 입사방향을 기준으로 한 산란각(ω)에 따라 콤프턴 산란될 확률이고, 상기 수학식 1의 두 번째 항(
Figure pat00003
)은 상기 영상 공간의 각 지점(fj)에서 상기 방사선이 상기 방사선 계측기에 입사할 시의 기하적 영향을 고려한 확률이고, 상기 수학식 1의 세 번째 항(
Figure pat00004
)은, 상기 방사선 계측기의 반응 위치를 꼭지점으로 하고, 상기 방사선원의 위치를 포함하는 원뿔 영역이 정의될 때, 상기 산란각과 상기 산란각의 불확도(σω)에 따라 상기 영상 공간의 각 지점에서부터 상기 원뿔의 축까지의 각도 간 차이에 의한 가중치인 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 영상을 재구성하는 단계는, L은 자연수이고, L 번째 영상에 대해 상기 투사 과정 및 역투사 과정을 수행하여, L 번째 오차를 계산하는 단계 및 상기 L 번째 오차가 보정된 L+1 번째 영상을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 방사능의 추정 방법은, 교정용 방사선원으로부터 보정 계수를 생성하는 단계 및 상기 영상을 재구성하는 단계에서 생성된 최종 결과 영상에서 상기 방사선원의 방사능을 추정하는 단계를 더 포함하되, 상기 방사능을 추정하는 단계는, 상기 최종 결과 영상 중 관심 영역의 영상 값을 누계하여 상기 보정 계수를 곱한 값을, 상기 방사선 계측기로 입사되는 상기 방사선을 측정하는 시간으로 나누어, 상기 방사선의 발생률을 연산하는 단계, 상기 방사선 계측기에서 측정된 상기 방사선의 에너지를 에너지 스펙트럼 데이터베이스와 비교하여, 상기 방사선원의 핵종(nuclide)을 결정하는 단계 및 상기 방사선원의 핵종에 따른 방사능 발생률 대비 상기 방사선의 발생률을 비교하여, 상기 방사선원의 방사능을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 보정 계수를 생성하는 단계는, 교정용 방사선원을 상기 방사선 계측기로 계측하여 리스트 모드 데이터를 획득하는 단계, 상기 리스트 모드 데이터로부터 상기 교정용 방사선원에 대한 교정용 영상을 재구성하는 단계, 재구성된 교정용 영상에서 피크(peak)를 얻는 단계, 상기 피크의 반치폭(full width at half maximum, FWHM)의 두 배에 해당하는 영역을 교정용 방사선원에 대한 관심 영역으로 설정하는 단계 및 상기 교정용 방사선원에 대한 관심 영역의 영상 값을 누계하고, 이를 상기 교정용 방사선원에서 발생된 방사선의 총량과 비교하여 상기 보정 계수를 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 방사능 추정 방법은 임의의 방사선원이 존재하는 영상 공간에 대해 리스트 모드 최대 우도 기대 값 최대화(list-mode maximum likelihood expectation maximization, LMMLEM) 기반의 알고리즘을 수행하여 상기 임의의 방사선원의 영상을 재구성하고, 교정용 방사선원에 대해 동일한 과정을 수행하여 획득한 보정 계수를 이용하여 상기 임의의 방사선원에서 발생되는 방사선의 방사능을 측정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 방사능의 추정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 2는 도 1의 방사능 추정 방법을 설명하기 위한 블럭도이다.
도 3은 도 1의 방사선원의 영상을 재구성하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 도 3의 방사선원의 영상을 재구성하는 단계를 설명하기 위한 블럭도이다.
도 5는 도 1의 교정용 방사선원으로부터 보정 계수를 생성하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 도 1의 방사선원의 방사능을 추정하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세히 설명할 것이다. 그러나 본 발명의 기술적 사상은 여기서 설명되는 실시 예에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화 될 수도 있다. 오히려, 여기서 소개되는 실시 예는 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다.
본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소 상에 있다고 언급되는 경우에 그것은 다른 구성요소 상에 직접 형성될 수 있거나 또는 그들 사이에 제 3의 구성요소가 개재될 수도 있다는 것을 의미한다. 또한, 도면들에 있어서, 막 및 영역들의 두께는 기술적 내용의 효과적인 설명을 위해 과장된 것이다.
또한, 본 명세서의 다양한 실시 예 들에서 제1, 제2, 제3 등의 용어가 다양한 구성요소들을 기술하기 위해서 사용되었지만, 이들 구성요소들이 이 같은 용어들에 의해서 한정되어서는 안 된다. 이들 용어들은 단지 어느 구성요소를 다른 구성요소와 구별시키기 위해서 사용되었을 뿐이다. 따라서, 어느 한 실시 예에 제 1 구성요소로 언급된 것이 다른 실시 예에서는 제 2 구성요소로 언급될 수도 있다. 여기에 설명되고 예시되는 각 실시 예는 그것의 상보적인 실시 예도 포함한다. 또한, 본 명세서에서 '및/또는'은 전후에 나열한 구성요소들 중 적어도 하나를 포함하는 의미로 사용되었다.
명세서에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 또한, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 구성요소 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 구성요소 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하는 것으로 이해되어서는 안 된다.
또한, 하기에서 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 것이다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 방사능의 추정 방법을 설명하기 위한 순서도이고, 도 2는 도 1의 방사능 추정 방법을 설명하기 위한 블럭도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 방사능의 추정 방법은 방사선원의 영상을 재구성하는 단계(S100), 교정용 방사선원으로부터 보정 계수(40)를 생성하는 단계(S200), 그리고 상기 방사선원의 방사능(70)을 추정하는 단계(S300)를 포함한다. 방사능의 추정 방법의 상기 방사선원의 영상을 재구성하는 단계 및 상기 교정용 방사선원으로부터 보정 계수(40)를 생성하는 단계는 상기 방사선원의 방사능(70)을 추정하는 단계 전에 수행된다.
방사선원의 영상을 재구성하는 단계는 상기 방사선원의 영상을 재구성하여, 재구성된 영상, 즉, 최종 결과 영상(20)을 제공할 수 있다. 실시 예에 따르면, 상기 방사선원은 유동하지 않으며, 임의의 물체 표면 중 고정된 영역에 위치할 수 있다. 실시 예에 따르면, 상기 방사선원은 적어도 하나 이상일 수 있다.
상기 방사선원의 영상 재구성은 콤프턴(Compton) 영상 시스템(10)을 통해 수행된다. 콤프턴 영상 시스템(10)은 하나 이상의 방사선 계측기(100), 지형 스캐닝 장비(200) 및 영상 재구성부(300)를 포함할 수 있다. 실시 예에 따르면, 방사선 계측기(100)는 위치 민감형(position-sensitive) 방사선 계측기일 수 있다. 실시 예에 따르면, 지형 스캐닝 장비(200)는 레이저, 적외선, 구조광(structured light) 중에서 어느 하나를 광원으로 사용하는 장비일 수 있다.
이하, 도 3 및 도 4를 참조하여, 콤프턴 영상 시스템을 이용한 방사선원의 영상 재구성 방법에 대해 자세하게 설명한다.
도 3은 도 1의 방사선원의 영상을 재구성하는 단계를 설명하기 위한 순서도이고, 도 4는 도 3의 방사선원의 영상을 재구성하는 단계를 설명하기 위한 블럭도이다.
도 3 및 도 4를 참조하면, 상기 방사선원의 영상을 재구성하는 단계(S100)는 리스트 모드(list-mode) 데이터(110)를 획득하는 단계(S110), 상기 방사선원 주변의 지형 또는 구조물의 표면 정보에 대해 점 구름 형태의 3차원 위치 좌표를 획득하여 영상 공간(210)으로 설정하는 단계(S120), 그리고 영상 공간(210)에 대해, 리스트 모드 데이터(110)로 투사 과정과 역투사 과정을 반복 연산하는, 리스트 모드 최대 우도 기대 값 최대화(list-mode maximum likelihood expectation maximization, LMMLEM) 기반의 알고리즘을 수행하여 상기 방사선원의 영상을 재구성하는 단계(S130)를 포함한다.
리스트 모드 데이터(110)를 획득하는 단계는 상기 방사선원에서 발생된 상기 방사선이 방사선 계측기(100)에 입사하여 콤프턴 산란되는 위치 좌표(P1(x1, y1, z1)) 및 에너지 값(E1)과, 산란된 후 방사선 계측기(100)에 광전 흡수되는 위치 좌표(P2(x2, y2, z2)) 및 에너지 값(E2)을 나열한 리스트 모드 데이터(110)가 획득된다. 상기 방사선원에서 발생된 상기 방사선은 방사선 계측기(100)로 입사한다. 상기 방사선은 방사선 계측기(100)에 입사되어 콤프턴 산란되고, 광전흡수 된다. 이때, 상기 방사선이 방사선 계측기(100)에 입사되어 콤프턴 산란되는 위치 좌표 및 산란 에너지 값이 계측된다. 또한, 상기 방사선이 방사선 계측기(100)에 광전흡수 되는 위치 좌표 및 흡수 에너지 값이 계측된다. 이와 같이, 상기 방사선이 방사선 계측기(100)에 산란 및 광전흡수 될 시 계측된 위치 좌표 및 에너지 값은 리스트 모드 형태의 데이터로 제공된다.
상기 방사선원 주변의 지형 또는 구조물의 표면 정보에 대해 점 구름 형태의 3차원 위치 좌표를 획득하여 영상 공간(210)으로 설정하는 단계는 지형 스캐닝 장비(200)를 이용할 수 있다. 구체적으로, 지형 스캐닝 장비(200)를 이용하여, 상기 방사선원의 주변 지형 또는 주변에 위치한 구조물들의 표면을 스캔하고, 점 구름(point cloud) 형태의 3차원 위치 좌표를 획득하여 영상 공간(210)으로 설정한다. 이와 달리, 지형 스캐닝 장비(200)를 대신하여, 주변 지형 또는 주변에 위치한 구조물의 도면 등을 통해 3차원 위치 좌표를 획득하고 영상 공간(210)으로 설정할 수 있다.
이후, 영상 공간(210)에 대해, 리스트 모드 데이터(110)로 투사 과정과 역투사 과정을 반복 연산하는, 리스트 모드 최대 우도 기대 값 최대화 기반의 상기 알고리즘이 수행되어, 상기 방사선원의 영상이 재구성된다. 영상이 재구성되어 제공된 최종 결과 영상(20)은 점 구름 형태의 3차원 위치 좌표에 기반하여 제공된 것으로, 최종 결과 영상(20)의 핫 스팟(hot spot)에 해당하는 점 좌표를 확인하여, 상기 방사선원의 3차원적 위치를 확인할 수 있다.
실시 예에 따르면, 상기 알고리즘은 영상 공간(210)의 각 지점(fj)에서 상기 방사선이 발생되고, 상기 방사선이 방사선 계측기(100)에 입사되는 확률을 원소(Hi,j)로 하는 시스템 행렬(H, 310)을 포함한다. 구체적으로, 원소(Hi,j)는 영상 공간(210)의 각 지점(fj)에서 발생된 상기 방사선이 방사선 계측기(100)에 리스트 모드 데이터(110)를 구성하는 각 데이터(gi)의 형태로 계측될 확률을 나타낸 것이다.
원소(Hi,j)는 하기 수학식 1에 의해 연산될 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00005
수학식 1의 첫 번째 항(
Figure pat00006
)은, 클라인-니시나 반응 단면적(Klein-Nishina cross section)에 해당하는 값으로, 상기 방사선이 방사선 계측기(100)에 입사하여 콤프턴 산란될 시, 상기 방사선의 초기 에너지(E0)와 입사방향을 기준으로 한 산란각(ω)에 따라 콤프턴 산란될 확률이다. 다시 말하면, 첫 번째 항은 상기 방사선이 산란각(ω)을 가지고 방사선 계측기(100)에 입사되어 콤프턴 산란될 확률이다. 첫 번째 항은 하기 수학식 2를 통해 연산될 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00007
수학식 1의 두 번째 항(
Figure pat00008
)은 영상 공간(210)의 각 지점(fj)에서 상기 방사선이 방사선 계측기(100)의 산란 지점에 입사할 시의 기하적 영향을 고려한 확률이다.
수학식 1의 세 번째 항(
Figure pat00009
)은, 방사선 계측기(100)의 반응 위치를 꼭지점으로 하고, 상기 방사선원의 위치를 포함하는 원뿔 영역이 정의될 때, 산란각(ω)과 산란각의 불확도(σω)에 따라 영상 공간(210)의 각 지점(fj)에서부터 상기 원뿔의 축(
Figure pat00010
)까지의 각도 간 차이에 의한 정규분포 형태의 가중치이다. 구체적으로, 산란각(ω)은 하기 수학식 3을 통해 계산되고, 산란각의 불확도(σω)는 산란각(ω)에 대해 에너지 분해능을 고려하여, 하기 수학식 4를 통해 계산되고, 상기 원뿔의 축(
Figure pat00011
)은 하기 수학식 5를 통해 정의된다.
[수학식 3]
Figure pat00012
(
Figure pat00013
는 전자의 정지질량에너지)
[수학식 4]
Figure pat00014
[수학식 5]
Figure pat00015
실시 예에 따르면, 상기 방사선원의 영상을 재구성하기 위해, 영상의 오차를 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 다시 말하면, L이 자연수일 때, L 번째 영상에 대해 투사 과정 및 역투사 과정을 수행하여, L 번째 오차를 계산하고, L 번째 오차가 보정된 L+1 번째 영상을 획득할 수 있다.
구체적으로, L+1 번째 영상을 획득하는 단계에서, L 번째 영상을 하기 수학식 6의 합 연산 식(
Figure pat00016
)의 분모 항(
Figure pat00017
)으로 연산하여, 시스템 행렬(H, 310)을 통해 투사한다. 이에 따라 획득된 결과를, 하기 수학식 6의 합 연산 식(
Figure pat00018
)으로 연산하여 L 번째 오차를 계산하고, L 번째 오차가 보정된 L+1 번째 영상을 획득할 수 있다.
[수학식 6]
Figure pat00019
상기 수학식 6의 sj는 정규화 영상(sensitivity image, 320)으로, 하기 수학식 7을 통해 계산된다. sj는 영상 공간(210)의 각 지점(fj)에서 방출된 상기 방사선이 콤프턴 영상 시스템(100)을 통해 검출될 확률의 상대적 수치를 의미한다.
[수학식 7]
Figure pat00020
실시 예에 따르면, 반복 연산은, 상기 알고리즘의 수행에 따라 영상이 준정적 상태(quasi steady-state), 다시 말하면, 영상의 재구성이 일정 수준에 수렴하여 L 번째 오차가 도출되지 않는 상태까지 수행될 수 있다.
다시, 도 1 및 도 2를 참조하면, 상기 교정용 방사선원으로부터 보정 계수(40)가 생성된다(S200).
이하, 도 5을 참조하여, 상기 교정용 방사선원으로부터 보정 계수(40)가 생성되는 방법에 대해 자세하게 설명한다.
도 5는 도 1의 교정용 방사선원으로부터 보정 계수를 생성하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 5를 참조하면, 상기 교정용 방사선원으로부터 보정 계수(40)를 생성하는 단계(S200)는, 상기 교정용 방사선원을 방사선 계측기(100)로 계측하여 리스트 모드 데이터(110)를 획득하는 단계(S210), 리스트 모드 데이터(110)로부터 상기 교정용 방사선원에 대한 교정용 영상(30)을 재구성하는 단계(S220), 재구성된 교정용 영상에서 피크(peak)를 얻는 단계(S230), 상기 피크의 반치폭(full width at half maximum, FWHM)의 두 배에 해당하는 영역을 교정용 방사선원에 대한 관심 영역으로 설정하는 단계(S240) 및 상기 교정용 방사선원에 대한 관심 영역의 영상 값을 누계하고, 이를 상기 교정용 방사선원에서 발생된 방사선의 총량과 비교하여 보정 계수(40)를 설정하는 단계(S250)를 포함한다.
상기 교정용 방사선원을 방사선 계측기(100)로 계측하여 리스트 모드 데이터(110)를 획득하는 단계(S210) 및 리스트 모드 데이터(110)로부터 상기 교정용 방사선원에 대한 교정용 영상(30)을 재구성하는 단계(S220)는, 도 1 내지 도 4를 참조하여 설명된 것과 동일한 방법으로 수행될 수 있다. 또는, 몬테칼로 전산모사(Monte Carlo Simulation)를 이용한 가상 실험을 통해, 교정용 영상(30)을 재구성할 수 있다. 그리고, 상기 재구성된 교정용 영상에서 상기 피크를 얻는다(S230). 그리고, 상기 피크의 반치폭의 두 배에 해당하는 영역이 상기 교정용 방사선원에 대한 관심 영역으로 설정된다(S240). 그리고 상기 교정용 방사선원에 대한 관심 영역의 영상 값을 누계하고, 이를 상기 교정용 방사선원에서 발생된 방사선의 총량과 비교하여 보정 계수(40)가 설정된다(S250).
다시, 도 1 및 도 2를 참조하면, 상기 방사선원의 영상을 재구성하는 단계 및 상기 교정용 방사선원으로부터 보정 계수(40)를 생성하는 단계가 완료되면, 상기 방사선원의 방사능(70)을 추정하는 단계(S300)가 수행된다.
이하, 도 6을 참조하여, 방사선원의 방사능을 추정하는 단계에 대해 자세하게 설명한다.
도 6은 도 1의 방사선원의 방사능을 추정하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 6을 참조하면, 상기 방사선원의 방사능(70)을 추정하는 단계(S300)는, 상기 재구성된 영상, 즉, 최종 결과 영상에서 상기 피크를 포함하는 상기 관심 영역을 설정한 뒤, 상기 관심 영역의 영상 값을 누계하여 보정 계수(40)를 곱한 값을, 방사선 계측기(100)로 입사되는 상기 방사선을 측정하는 시간으로 나누어, 방사선의 발생률(50)을 연산하는 단계(S310), 방사선 계측기(100)에서 측정된 상기 방사선원의 에너지를 에너지 스펙트럼 데이터베이스(60)와 비교하여, 상기 방사선원의 핵종을 결정하는 단계(S320), 그리고 상기 방사선원의 핵종에 따른 방사능 발생률 대비 방사선의 발생률(50)을 비교하여, 상기 방사선원의 방사능(70)을 추정하는 단계(S330)를 포함한다.
최종 결과 영상(20) 중 상기 관심 영역의 영상 값을 누계하여 보정 계수(40)를 곱한 값을, 방사선 계측기(100)로 입사되는 상기 방사선을 측정하는 시간으로 나누어, 상기 방사선의 발생률(50)이 연산된다. 방사선 계측기(100)에서 측정된 상기 방사선의 에너지를 에너지 스펙트럼 데이터베이스(60)와 비교하여, 상기 방사선원의 핵종이 결정된다. 실시 예에 따르면, 에너지 스펙트럼 데이터베이스(60)는 참고 문헌 등을 통해 제공될 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 에너지 스펙트럼 데이터베이스(60)는 방사선 계측기(100)를 통해 구축될 수 있다. 상기 방사선원의 핵종에 따른 방사능 발생률 대비 방사선의 발생률(50)을 비교하여, 상기 방사선원의 방사능(70)이 추정된다.
본 발명에 따른 방사능의 추정 방법은 방사선 계측기(100) 및 지형 스캐닝 장비(200)를 포함하는 콤프턴 영상 시스템(10)을 이용한다. 지형 스캐닝 장비(200)를 포함함에 따라, 상기 방사선원 주변의 지형 또는 구조물의 표면 정보를 점 구름 형태의 3차원 위치 좌표로 획득하여, 상기 방사선원의 거리 방향(Z) 추정 시의 정확성 및 추정 가능 거리가 향상될 수 있다. 따라서, 단거리뿐만 아니라, 원거리에 위치한 상기 방사선원에 대해서도 단일 위치에서의 단일 측정을 통해 상기 방사선원의 방사능(70) 정보를 획득할 수 있다. 특히, 본 발명에 따른 방사능의 추정 방법은, 넓은 영역에 걸쳐 적어도 두 개 이상의 방사선원이 존재하는 경우에도 적용 가능하다.
이상, 본 발명을 바람직한 실시 예를 사용하여 상세히 설명하였으나, 본 발명의 범위는 특정 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 첨부된 특허청구범위에 의하여 해석되어야 할 것이다. 또한, 이 기술분야에서 통상의 지식을 습득한 자라면, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않으면서도 많은 수정과 변형이 가능함을 이해하여야 할 것이다.
10: 콤프턴 영상 시스템
20: 최종 결과 영상
30: 교정용 영상
40: 보정 계수
50: 방사선 발생률
60: 에너지 스펙트럼 데이터베이스
70: 방사능
100: 방사선 계측기
110: 리스트 모드 데이터
200: 지형 스캐닝 장비
210: 영상 공간
300: 영상 재구성부
310: 시스템 행렬
320: 정규화 영상

Claims (5)

  1. 방사선원에서 발생된 방사선이 방사선 계측기에 입사하여 콤프턴(Compton) 산란되는 위치 좌표 및 에너지 값과, 산란된 후 상기 방사선 계측기에 광전 흡수되는 위치 좌표 및 에너지 값을 나열한 리스트 모드(list-mode) 데이터를 획득하는 단계;
    상기 방사선원 주변의 지형 또는 구조물의 표면 정보에 대해 점 구름 형태의 3차원 위치 좌표를 획득하여 영상 공간으로 설정하는 단계; 및
    상기 영상 공간에 대해, 상기 리스트 모드 데이터로 투사 과정과 역투사 과정을 반복 연산하는, 리스트 모드 최대 우도 기대 값 최대화(list-mode maximum likelihood expectation maximization, LMMLEM) 기반의 알고리즘을 수행하여 상기 방사선원의 영상을 재구성하는 단계를 포함하되,
    상기 알고리즘은, 상기 영상 공간의 각 지점(fj)에서 상기 방사선이 발생되고, 상기 방사선이 상기 방사선 계측기에 입사되는 확률을 원소(Hi,j)로 하는 시스템 행렬을 포함하는 방사능의 추정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 원소(Hi,j)는 하기 수학식 1에 의해 연산되고,
    [수학식 1]
    Figure pat00021

    상기 수학식 1의 첫 번째 항(
    Figure pat00022
    )은, 상기 방사선이 상기 방사선 계측기에 입사하여 콤프턴 산란될 시, 상기 방사선의 초기 에너지(E0)와 입사방향을 기준으로 한 산란각(ω)에 따른 콤프턴 산란될 확률이고,
    상기 수학식 1의 두 번째 항(
    Figure pat00023
    )은 상기 영상 공간의 각 지점(fj)에서 상기 방사선이 상기 방사선 계측기에 입사할 시의 기하적 영향을 고려한 확률이고,
    상기 수학식 1의 세 번째 항(
    Figure pat00024
    )은, 상기 방사선 계측기의 반응 위치를 꼭지점으로 하고, 상기 방사선원의 위치를 포함하는 원뿔 영역이 정의될 때, 상기 산란각과 상기 산란각의 불확도(σω)에 따라 상기 영상 공간의 각 지점에서부터 상기 원뿔의 축까지의 각도 간 차이에 의한 가중치인 것을 포함하는 방사능의 추정 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 영상을 재구성하는 단계는,
    L은 자연수이고,
    L 번째 영상에 대해 상기 투사 과정 및 역투사 과정을 수행하여, L 번째 오차를 계산하는 단계; 및
    상기 L 번째 오차가 보정된 L+1 번째 영상을 획득하는 단계를 포함하는 방사능의 추정 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    교정용 방사선원으로부터 보정 계수를 생성하는 단계; 및
    상기 영상을 재구성하는 단계에서 생성된 최종 결과 영상에서 상기 방사선원의 방사능을 추정하는 단계를 더 포함하되,
    상기 방사능을 추정하는 단계는,
    상기 최종 결과 영상 중 관심 영역의 영상 값을 누계하여 상기 보정 계수를 곱한 값을, 상기 방사선 계측기로 입사되는 상기 방사선을 측정하는 시간으로 나누어, 상기 방사선의 발생률을 연산하는 단계;
    상기 방사선 계측기에서 측정된 상기 방사선의 에너지를 에너지 스펙트럼 데이터베이스와 비교하여, 상기 방사선원의 핵종(nuclide)을 결정하는 단계; 및
    상기 방사선원의 핵종에 따른 방사능 발생률 대비 상기 방사선의 발생률을 비교하여, 상기 방사선원의 방사능을 추정하는 단계를 포함하는 방사능의 추정 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 보정 계수를 생성하는 단계는,
    교정용 방사선원을 상기 방사선 계측기로 계측하여 리스트 모드 데이터를 획득하는 단계;
    상기 리스트 모드 데이터로부터 상기 교정용 방사선원에 대한 교정용 영상을 재구성하는 단계;
    재구성된 교정용 영상에서 피크(peak)를 얻는 단계;
    상기 피크의 반치폭(full width at half maximum, FWHM)의 두 배에 해당하는 영역을 교정용 방사선원에 대한 관심 영역으로 설정하는 단계; 및
    상기 교정용 방사선원에 대한 관심 영역의 영상 값을 누계하고, 이를 상기 교정용 방사선원에서 발생된 방사선의 총량과 비교하여 상기 보정 계수를 설정하는 단계를 포함하는 방사능의 추정 방법.

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