KR20200081398A - 압축 이미징 방법 및 시스템 - Google Patents

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매튜 귀넷
앨리슨 플린
아담 사벗
라클란 샤르티에
제이든 일터
데일 프로코포비치
죠프 와트
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Abstract

입사 방사선의 압축 센싱에 사용하기 위한 마스크로서, 상기 마스크는 입사하는 대상 방사선의 세기를 조절하는 물질로 형성된 몸체를 포함한다. 상기 몸체는 다수의 마스크 개구 영역들을 가지며, 그 각각은 각각의 마스크 개구 영역의 다른 부분에 비교해 방사선의 더 높은 방사선의 투과를 허용하는 적어도 하나의 마스크 개구를 포함하며, 상대적 투과는 압축 센싱 측정의 재구성을 가능하게 하기에 충분하며; 상기 마스크는 상기 마스크 개구 영역에 대해 하나 또는 다수의 회전 대칭 축을 가지며; 상기 마스크 개구는 상기한 하나 또는 다수의 회전 대칭 축을 중심으로 회전한 후 대칭을 제공하는 형상을 가지며; 그리고 상기 각각의 마스크 개구 영역의 회전에 의해 생성된 센싱 매트릭스의 상호 코히런스는 1 미만이다. 상기한 마스크를 포함하는 입사 방사선의 압축 센싱을 위한 이미징 시스템이 또한 제공된다.

Description

압축 이미징 방법 및 시스템
[관련 출원]
본 출원은 호주 특허출원 제2017904259호(2017년 10월 20일 출원)의 출원일 및 우선일의 이익을 주장하며, 그 내용이 본원에 참조로 포함된다.
[기술 분야]
본 발명은 특히 압축 이미징(compressive imaging) 방법 및 시스템에 관한 것이지만, 방사성 소스 또는 물질의 감마선 이미징(gamma-ray imaging)에 있어서의 적용에만 한정하는 것은 아니다.
국제공개 WO 2015/176115호는 감마선 방사선과 같은 입사 방사선의 압축 센싱(compressed sensing)에 사용하기 위한 마스크 장치를 개시한다. 상기 마스크 장치는 하나 또는 다수의 코딩된(coded) 마스크를 포함하되, 그 각각의 마스크는 입사 방사선의 세기를 조절하는 물질의 몸체를 갖는다. 마스크는 상기한 하나 또는 다수의 코딩된 마스크의 다른 부분에 비하여 압축 센싱 측정을 가능케 하기에 충분히 더 높은 방사선의 투과를 가능하게 하는 다수의 마스크 개구 영역을 갖는다. 상기한 국제공개 WO 2015/176115호는, 예를 들어, 내포된 쌍(nested pair)의 구형, 반구형 또는 원통형 마스크들 및 반구형 마스크 내에 내포된 구형 마스크를 예시하고 있다.
본 발명의 제1의 광의의 양태에 따르면, 입사 방사선의 압축 센싱에 사용하기 위한 마스크가 제공되며, 상기 마스크는,
(예컨대, 입사 방사선을 감쇠시키거나 또는 입사 방사선의 적어도 일부를 산란시킴으로써) 대상 입사 방사선의 세기를 조절하는 물질로 형성된 몸체; 및
상기 몸체는 복수의 마스크 개구(mask aperture) 영역들(면들 또는 면들의 일부와 같은)을 갖되, 그 각각은 각각의 마스크 개구 영역의 다른 부분들에 비해 더 높은 방사선의 투과를 가능하게 하는 적어도 하나의 마스크 개구(또는 윈도)를 포함하고, 상대적 투과는 상기 압축 센싱 측정의 재구성을 허용하기에 충분한 상태이고;
상기 마스크는 상기 마스크 개구 영역에 대해 하나 또는 다수의 회전 대칭 축을 가지며;
상기 마스크 개구는 상기한 하나 또는 다수의 회전 대칭 축을 중심으로 한 회전 후에 대칭을 제공하는 형상을 가지며; 그리고
상기 각각의 마스크 개구 영역의 회전에 의해 생성된 센싱 매트릭스의 상호 코히런스(mutual coherence)는 1 미만이다.
마스크 개구(즉, 개구 위치가 '개방(open)' 상태인)는 재료(마스크 몸체 또는 기타 재료)의 일부를 여전히 포함할 수도 있지만, '폐쇄(closed)' 상태의 개구 위치들보다는 더 높은 방사선 투과율을 제공한다는 관점에서 개구를 구성한다는 것을 이해하여야 할 것이다. 이것은 상기한 '폐쇄' 개구를 닫는 것과 동일하지만, 더 얇거나, 또는 입사 방사선에 더 투과성인 다른 물질을 제공함으로써 달성될 수 있다. 이러한 실시 예들에서, 상기 개구들은 유리창과 비교될 수 있는데, 즉 적어도 부분적으로 투과성(transmissive)이다. 그러나 다른 실시 예들에서는, 상기 마스크 개구들은 어떤 물질을 완전히 생략하거나 제거함으로써 제공될 수도 있다(예컨대, 유리가 없는 윈도와 같이). 여기서는, 그 둘 모두 '개구(aperture)'또는 '개방된(open)' 개구 위치라 칭한다.
따라서, 하나 또는 다수의(및 대체로 복수의) 회전 대칭 축을 갖는 기하학적 구조는 기존의 접근법에 비해 이점을 제공한다. 다양한 실시 예들에서, 하나의 마스크만이 필요하며, 이미징(imaging)은 모든 방향(즉, 효과적으로 4π 또는 전방향 이미징)으로 수행될 수 있다. 단일 마스크는 이미징 장치의 제조비용의 절감 및 시스템 무게의 감소를 의미한다.
상호 코히런스(mutual coherence)는
Figure pct00001
로 표현될 수도 있는바,
여기서,
Figure pct00002
이고,
여기서,
Figure pct00003
는 M 측정들과 N2 픽셀 이미지로부터 발생하는, 센싱 매트릭스의 M x N2 행들(rows)을 갖는 매트릭스이다.
대안적으로, 상호 코히런스는 하기와 같이
Figure pct00004
로 표현될 수도 있는바,
여기서,
Figure pct00005
Figure pct00006
이고,
여기서,
Figure pct00007
는 M 측정들과 N2 픽셀 이미지로부터 발생하는, 센싱 매트릭스의 M x N2 행들을 갖는 매트릭스이고,
Figure pct00008
및
Figure pct00009
는
Figure pct00010
의 열(column)들이다.
일 실시 예에 있어, 마스크 개구의 상호 코히런스는 최소화된 상호 코히런스로서, 즉 적절한 기법에 의해 최소화되었다.
마스크는 입방체(3개의 회전 대칭 축을 갖는) 또는 다른 플라톤의 고체(Platonic solid)(즉, 사면체(tetrahedron), 팔면체(octahedron), 십이면체(dodecahedron) 또는 이십면체(icosahedron))일 수 있다. 대안적으로, 상기 마스크는 절두형 이십면체(truncated icosahedron) 또는 다른 아르키메데스의 고체(Archimedean solid)(즉, 둘 또는 그 이상의 규칙적인 다각형 형태의 면들을 갖는)일 수도 있다. 실제로, 일 실시 예에서, 상기 마스크는 구형이며, 여기서 마스크 개구 영역은 그 마스크가 마스크 개구 영역에 대해 하나 또는 다수의 회전 대칭 축을 갖도록 정의된다.
본 발명의 제2의 광의의 양태에 따르면, 입사 방사선의 압축 센싱을 위한 검출기(detector)가 제공되며, 상기 검출기는:
상기한 제1 양태에 따른 마스크;
상기 마스크 내에 존재하고 입사 방사선에 감응하는 하나 또는 다수의 방사선 센서들(radiation sensors); 및
상기한 하나 또는 다수의 회전 대칭 축들 중의 적어도 하나를 중심으로 상기 마스크를 회전시키기 위한 구동부(드라이버)를 포함한다.
일 실시 예에서, 상기 검출기는 다수의 방사선 센서들 및 그 방사선 센서들을 서로 차폐하도록 배열된 방사선 차폐물(radiation shield)을 포함한다.
이러한 양태에 따르면, 이 양태에 따른 검출기로 압축 센싱 측정을 수행하는 동작을 포함하는 방사선 검출 방법이 또한 제공된다.
이러한 양태는 또한 입사 방사선의 압축 센싱을 위한 이미징 시스템을 제공하며, 상기 이미징 시스템은:
상기한 제1 양태에 따른 마스크;
상기 마스크 내에 존재하고 입사 방사선에 감응하는 하나 또는 다수의 방사선 센서들; 및
상기 하나 또는 다수의 회전 대칭 축들 중의 적어도 하나를 중심으로 상기 마스크를 회전시키기 위한 구동부를 포함한다.
상기 이미징 시스템은 다수의 방사선 센서들 및 그 방사선 센서들을 서로 차폐하도록 배열된 방사선 차페물을 포함할 수 있다.
상기 이미징 시스템은 하나 또는 다수의 광학 및/또는 적외선 카메라를 포함할 수 있다.
이러한 양태에 따르면, 상기 제2 양태의 이미징 시스템으로 이미지 처리하는 동작을 포함하는 이미징 방법이 또한 제공된다.
상기 이미징 방법은 또한 이미징 시스템 또는 그의 일부의 시야의 광학 및/또는 적외선 이미지를 생성하는 동작, 및 상기 광학 및/또는 적외선 이미지 및 상기 이미징 시스템으로 생성된 이미지를 오버레이(overlaying)하는 동작을 더 포함할 수도 있다.
제3의 광의의 양태에 따르면, 본 발명은 원자로 해체(nuclear reactor decommissioning), 방사선 안전 모니터링 또는 조사, 방사성 폐기물 특성화(radioactive waste characterization), 보안 또는 방어 모니터링, 의료용 이미지 처리, 방사선 요법, 입자 요법, 감마선 천문학, X-선 천문학, 하전 입자 가속기 빔 또는 방사선 유도 빔에서의 오정렬의 원격 특성화 또는 검출, 또는 경계 보안(border security)의 방법을 제공하되, 상기 방법은 상기한 제2의 광의의 양태에 따른 방사선 검출 방법 또는 이미징 방법을 포함한다.
이러한 양태에 따르면, 본 발명은 또한 원자로 해체, 방사선 안전 모니터링 또는 조사, 방사성 폐기물 특성화, 보안 또는 방어 모니터링, 의료용 이미지 처리, 방사선 요법, 입자 요법, 감마선 천문학, X-선 천문학, 하전 입자 가속기 빔 또는 방사선 유도 빔에서의 오정렬의 원격 특성화 또는 검출, 또는 경계 보안에 사용하기 위한 시스템을 제공하되, 상기 시스템은 상기한 제2의 광의의 양태에 따른 검출기 또는 이미징 시스템을 포함한다.
본 발명의 상기한 양태들 각각의 다양한 개별적 특징들 중의 임의의 것, 및 후술하는 청구 범위를 포함하여 본 명세서에 기술된 실시 예들의 다양한 개별적인 특징들 중의 임의의 것은 적절한 원하는 방식으로 조합될 수 있음에 유의하여야 할 것이다. 또한, 상기한 실시 예들에 개시된 다수의 구성 요소들을 적절히 조합하여 다양한 실시 예들을 제공할 수 있다. 예를 들어, 어떤 구성 요소들은 상기 개시된 실시 예들에서 삭제될 수 있다. 또한, 다른 실시 예들의 구성 요소들이 적절히 조합될 수도 있다.
이하, 본 발명이 더 잘 이해될 수 있도록 하기 위해, 첨부 도면을 참조하여 예를 들어 실시 예를 설명할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 방사선 이미징 시스템의 개략도이다.
도 2A 및 2B는 본 발명의 일 실시 예에 따른 입사 방사선의 압축 센싱에 사용하기 위한 도 1의 시스템의 마스크의 개략도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 입사 방사선의 압축 센싱에 사용하기 위한 절두형 정20면체(icosahedral) 마스크의 개략도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 입사 방사선의 압축 센싱에 사용하기 위한 원통형(cylindrical) 마스크의 개략도이다.
도 5는 도 1의 이미징 시스템에서 마스크(절두형 정20면체 마스크와 같은)를지지하는 예시적인 짐벌(gimbal)의 도면이다.
도 6은 도 1의 방사선 이미징 시스템에 사용하기 위한 복수의 상호 차폐된 방사선 센서들을 구비하는 복수의 센서 구조의 개략도이다.
도 7A, 7B 및 7C는 도 1의 실시 예에 따른 이미징 시스템으로 측정된 포인트 소스(point source)에 대해 재구성된 이미지로서, 각각, 마스크 개구의 크기보다 작거나 같은, 마스크 개구의 크기보다 큰, 그리고 마스크 개구의 크기보다 크지만 PSF에 의한 블러링(blurring)이 압축 센싱 재구성 동안 또는 그 후에 발생하는 디컨볼루션(deconvolution) 프로세스에 의해 제거된, 센서로써 측정된 이미지이다.
도 8A 내지 8C는 명확성을 위해 네거티브로 재생성한 도 7A 내지 7C의 이미지를 예시한다.
도 9A 및 9B는 포인트 방사선 소스의 상이한 위치에 대한 도 1의 이미징 시스템의 이미지 응답의 차이를 도시한 것으로서, 도 9A는 포인트 소스(도트)가 개구의 중심에 있을 때 PSF/블러(그레이) 이미지를 묘사하며, 도 9B는 포인트 소스(도트)가 개구의 코너에 있을 때 PSF/블러(그레이) 이미지를 묘사한다.
도 10은 도 1의 이미징 시스템에 의해 사용되는 것과 같은, 파이 매트릭스 앙상블(phi matrix ensemble)에 대한 위상 천이 다이어그램(phase transition diagram)을 도시한다.
도 11A 및 11B는 본 발명의 일 실시 예에 따른 적응형 측정 프로세스의 제어에서 메트릭스(metrics) 및 위상 다이어그램 정보가 어떻게 사용될 수 있는지를 예시하는 흐름도를 도시한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 방사선 이미징 시스템(radiation imaging system)(10)의 개략도이다. 이미징 시스템(10)은 검출기(12)를 포함하는데, 이것은 연관된 판독 전자장치를 갖는 하나 또는 다수의 방사선 센서들(14)(본 실시 예에서는 감마선 방사선에 대해 감응함), 입사 방사선(본 예에서는 감마선 방사선)의 압축 센싱(compressed sensing)을 용이하게 하기 위한 상기 센서(14)를 둘러싸는 마스크(16), 이미징 시스템(10)의 전 시야(field of view)에 미치거나 또는 미치도록 회전 가능한 하나 또는 다수의(본 예에서는 4개의) 광학 및/또는 적외선 카메라들(18), 및 지역적 환경에 관한 거리 정보를 제공하기 위한, 예를 들어, 하나 또는 다수의 레이저 거리 측정기들(laser range finders)(예를 들면, LIDAR), 구조화된 광, 초음파 또는 입체 카메라를 포함하는 거리 정보 획득 장치(도시되지 않음)를 포함하고 있다.
본 예에서, 상기 방사선 센서(14)는 마스크(16)의 내측에 부착되는 로드(도시되지 않음)로써 마스크(16)의 내측에 장착된다. 바람직하게는, 이 로드는 센서 신호 및 전원 케이블의 회전을 최소화하기 위해 마스크(16)의 회전축(후술하는 바와 같이, 일반적으로는 가장 내측의 축)과 일치한다. 이러한 신호는 상기 케이블로써 또는 그 로드 자체를 따라(복합체 로드일 수 있음), 또는 무선으로 검출기(12)로부터 전송될 수 있다. 또한, 그러한 로드가 사용되고 그것이 감쇠 물질이라면, 상기 로드는, 바람직하게는, 폐쇄된 개구 위치를 갖는 위치(들)에 마스크(16)의 내측에 고정되도록 배치된다.
본 예에서, 마스크(16)의 몸체는 대체로 입방체 형상이고, 그 각각의 면은 마스크 개구 영역을 구성한다. 각각의 마스크 개구 영역(또는 본 예에서는 면)은 다수의 개구 위치들을 포함하며, 이들 각각은 '개방(open)' 상태(일부 예에서는 여전히 어떤 감쇠 물질을 가질 수도 있겠지만, 윈도 또는 개구로 지칭될 수도 있음) 또는 '폐쇄(closed)' 상태일 수 있다. 본 예에서, 마스크(16)는 면당 4×4 개구 위치들로써 묘사되어 있지만, 후술하는 바와 같이, 다른 개수의 개구 위치들이 사용될 수도 있다. '개방' 상태로 기술된 개구 위치는 각각의 마스크 개구 영역의 다른(또는 '폐쇄' 상태의) 개구 위치에 비해 입사 방사선의 더 높은 투과를 가능하게 한다. 개방 및 폐쇄 상태의 개구 위치들은 입사 방사선의 적어도 일부를 투과하거나 및/또는 입사 방사선을 감쇠시킬 수도 있다(상대적 투과가 압축 센싱 측정의 재구성을 허용하기에 충분할 경우라면).
상기 이미징 시스템(10)은 기본적으로는 감마선 방사선(gamma-ray radiation)을 검출하도록 구성되어 있지만, 다른 실시 예에서는 방사선 센서 및 마스크는 다른 형태의 방사선, 또는 실제로는 여러 형태의 방사선의 검출 및 압축 센싱에 적합할 수도 있다는 것을 이해할 것이다. 이것은 다수의 유형의 방사선(예를 들어, 중성자 및 감마선)에 감응하는 하나 또는 다수의 센서를 사용하거나, 또는 상이한 방사선 감도를 갖는 다수의 센서를 사용함으로써 달성될 수도 있다. 마찬가지로, 대상의 입사 방사선의 유형(들)에 따라 선택된 상이한 투과/감쇠(transmission/attenuation) 특성을 갖춘 마스크가 사용될 수 있다.
상기 이미징 시스템(10)은 회전 대칭의 전체 범위가 활용될 수 있도록 마스크(16)의 동작(본 예에서는 회전)을 제어하기 위한 1, 2, 3개 또는 다수의 스테퍼 모터들(stepper motors)(본 예에서는 3개), 멀티-턴 인코더(multi-turn encoders) 및 모터 드라이버를 포함하는 동작 제어(motion control) 시스템(20)을 포함한다. 상기 이미징 시스템(10)은 또한 제어 신호를 카메라(18)로 전송하고 그로부터 이미지 데이터를 수신하기 위한 이미지 데이터 및 제어 채널(22), 및 프리앰프(preamplifier)(24), 증폭기(26), 및 방사선 센서(14)로부터의 출력 신호를 수신 및 처리하는 통합 ADC/MCA(28)를 포함한다.
상기 이미징 시스템(10)은 (카메라(18)로부터의 이미지 데이터 및 방사선 센서(14)로부터의 처리된 출력 신호를 수신 및 조작하는) 컨트롤러(30) 및 사용자 인터페이스(32)(전문가 및 비전문가용 그래픽 사용자 인터페이스를 포함함)를 포함하는 컴퓨팅 시스템(상기 시스템(10)에 내장되거나 외부에 배치될 수도 있음)을 포함하고 있는바, 이것은 데이터 및 이미지 획득 제어, 동작 제어 시스템(20) 및 그에 따른 마스크(16)의 동작을 제어하고, 데이터 분석, 압축 센싱 측정의 재구성, 방사선 발생 및 광학/적외선 이미지의 오버레이(overlays), 및 방사성 핵종(radionuclide) 식별 및 정량화를 수행하기 위한 것이다. 상기 컨트롤러(30)는 또한 사용자 인터페이스(32)를 통해 이미징 시스템(10)을 제어하는데 사용된다.
상기 이미징 시스템(10)은 또한 동작 제어 시스템(20), 검출기(12), 카메라(18), 거리 정보 획득 유닛 및 상기 컴퓨팅 시스템에 전력을 제공하는 전원 장치를 포함한다.
보다 구체적으로, 컨트롤러(30)는 프로세서(34) 및 메모리(36)를 포함한다. 프로세서(34)는 사용자 인터페이스(32)의 디스플레이, 관심영역(region of interest: ROI) 모듈, 관심영역 카운터, 동작 제어 시스템(20)을 제어하기 위한 모터 컨트롤러, 강도 결정기(intensity determiner), 오버레이어(overlayer), 스펙트럼 획득기(spectrum acquirer), 희소성 결정기(sparsity determiner), 피크 검색기(peak searcher), 센서(14)로 수집된 방사선 스펙트럼의 분석을 위한 다변량 통계 분석기(multivariate statistical analyzer)(예를 들어, 주성분 분석(Principal Component Analysis) 및 피셔 선형 판별 분석(Fisher Linear Discriminant Analysis)을 사용함), 및 희소성 결정 메트릭(sparsity determination metrics), 평균 제곱 에러(Mean Squared Error: MSE) 메트릭 및 압축 센싱 위상 천이 데이터를 포함하는 지표들(metrics)로부터 측정 시간 및 측정 횟수를 결정하기 위한 적응형 측정기(adaptive measurer)를 포함한다. 상기 프로세서(34)는 또한 압축 센싱 측정을 재구성하도록 구성되는 압축 센싱 재구성기(compressed sensing reconstructor)를 구현한다. 또한, 도 1에서 프리앰프(24), 증폭기(26) 및 ADC/MCA(28)는 개별적 컴포넌트로서 도시되어 있지만, 이들 중 하나 또는 다수는 컴퓨팅 시스템의 내부에 있거나 컨트롤러(30)에 의해 구현될 수도 있음을 이해하여야 할 것이다.
메모리(36)는 디폴트 시스템 파라미터, 위상 다이어그램(후술함), 기준 스펙트럼(피크 검색기가 획득된 스펙트럼에서 피크를 확인하기 위해 사용하기 위한) 및 상기 획득된 스펙트럼 및 이미지(각각 센서(14) 및 카메라(18)에 의해 수집됨)를 저장한다.
선택적으로는, 상기 이미징 시스템(10)은 검출기(12) 또는 마스크(16) 위에 위치하거나 위치 가능하고 대상 방사선 유형(들)에 대해 투명한(또는 대체로 투명한) 방수 또는 방진 케이스(도시되지 않음)를 포함할 수 있다.
도 2A는 마스크(16')(마스크 16의 변형)의 개략도이다. 이하 명백하게 이해되는 바와 같이, 상기 마스크(16')는 6개의 면(30)의 형태로 된 6개의 마스크 개구 영역들 및 3개의 축의 x, y, z 회전 대칭을 갖는다. 이 도면에 도시된 바와 같이, 마스크(16')는 면(30) 당 4개의 개구 위치들(apertures locations)을 가지며; 각각의 개구 위치는 개구를 포함하거나 포함하지 않을 수도 있지만, 면(30) 당 적어도 하나의 개구가 있어야 한다. 이것은 본 예에서 총 24개의 마스크 개구 위치들을 제공한다. 도 2A의 상이한 음영은 마스크(16')의 각 면(30)에 있는 각각의 개구 위치의 '폐쇄(closed)'(즉, 낮은 투과율) 또는 '개방(open)'(즉, 높은 투과율) 상태를 나타내며, 여기서 더 진한 음영은 더 낮은 투과율을 의미한다. 도 2B는 면당 4개의 개구 위치를 갖는 예에 따른 상기 마스크(16')의 또 다른 덜 개략적인 도면을 도시한다.
1. 회전 대칭(Rotational symmetry)
상기 시스템(10)의 마스크(16)의 기하학적 구조는 마스크(16) 내에(바람직하게는, 그것의 대체로 중심에) 위치한 하나 또는 다수의 검출기(14)가 주위 현장 또는 환경에 대해 상이한 직선 투영(linear projections)을 보도록 제한하고, 마스크(16)는 그 마스크(16)의 각각의 회전 대칭 축 x, y, z을 중심으로 회전된다. 이들 축 x, y, z 각각에 대해, 각각의 면(30)은 90°를 통해 연속적으로 회전될 수 있고, 4개의 별개의 배향을 야기함으로써, 생성 가능한 총 72개의 상이한 마스크 패턴들을 제공한다. 바람직하게는, 파이 매트릭스(phi matrix)와 기저(basis) 사이의 가장 낮은 코히런스(coherence)를 제공하는 전체 마스크 패턴이 선택된다. 상기 파이 매트릭스(또는 센싱 매트릭스)는 각각의 연속적인 마스크 회전 후에 생성된 전체 마스크 패턴들 중의 각각의 매트릭스 표현이다. 파이 매트릭스의 각각의 행(row)은 하나의 전체 마스크 패턴이고 각각의 열(column)은 각각의 마스크 개구 위치를 나타낸다. 파이 매트릭스의 값은 특정한 개구 위치의 개방/폐쇄 상태(또는 투과 레벨)를 나타낸다. 상기한 기저는 상기 신호가 샘플링되고 있는 도메인을 나타낸다.
대안적인 실시 예에서, 마스크(16)의 각각의 면(30)은 추가적으로 분할될 수 있는데, 예를 들어, 각 면은 면당 3×3 = 9개의 개구(총 9×6 = 54개의 마스크 개구 위치를 제공함), 면당 4×4 = 16개의 개구(총 16×6 = 96개의 마스크 개구 위치를 제공함), 또는 면당 5×5 = 25개의 개구(총 25×6 = 150개의 마스크 개구 위치를 제공함)를 갖는다. 따라서, 일반적으로 n × n 정사각형 배열(n = 1, 2, 3,… 인)의 개구 위치를 갖는 입방체 마스크는 n × n × 6개의 마스크 개구 위치들을 가질 것이다(상기 개구 위치들은 정사각형 배열로 배치할 필요는 없으며, 다른 배열들도 허용 가능하다는 것을 유념하여야 할 것이다). 더 많은 수의 개구 위치들은 그 마스크가 사용되는 이미징 시스템(30)의 각 해상도(angular resolution)가 더 작아지도록 만든다.
다른 마스크 기하학적 구조에 대하여 비교할 만한 분석이 이루어질 수도 있다. 예를 들어, 8개의 균일한 면과 n × n 정사각형 배열의 개구 위치를 갖는 8면체(octahedron) 형상의 마스크는 n × n × 8개의 마스크 개구 위치들을 가질 것이다. 만일 개구 위치들이 8면체의 각각의 삼각형 면을 채우도록 배열되어, 예를 들어, 각각의 개구 위치가 그 자체가 삼각형이고 동일한 크기일 경우, 각각의 면은 n × n 삼각형 개구 위치들(여기서 n ≥ 2), 또는 이들의 배수(4, 16, 64 등)를 가질 수도 있다.
상기 마스크는 하나 또는 다수의 회전 대칭 축을 갖는 임의의 형상을 따를 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 상기 이미징 시스템은 도 3에 개략적으로 도시된 바와 같이, 절두형 정이십면체(truncated icosahedral) 마스크를 포함한다. 도 3은 절두형 정이십면체 마스크(40)의 개략도로서, 육각형(42) 및 오각형(44)이 개방(감쇠 물질로 채워지지 않음) 또는 폐쇄(감쇠 물질로 채워짐) 상태일 수 있는 삼각형 개구 위치들(46)로 세분될 수 있으며, 필요에 따라서는 더 분할될 수 있다는 것을 보여준다. 라인들(48)은 60개의 회전 대칭 축들 중의 3개를 나타내고, 여기서 절두형 정이십면체는 120의 대칭 차수(symmetry order)를 갖는다.
특정 예에서는, 절두형 정이십면체 패턴이 구(sphere) 상에 제공된다. 다른 마스크 형상으로서 12면체(dodecahedron), 피라미드 및 구를 포함할 수도 있지만, 이들에만 한정되지는 않는다. 어떤 실시 예들은 마스크 개구 위치들의 수 이상의 가능한 마스크 패턴들의 수를 갖는다. 이것은 희소성이 낮은 이미지에 필요할 수도 있는 완전한(full) 샘플링을 제공하기도 하지만, 마스크 개구의 수 미만의 마스크 패턴들의 가능한 수를 갖는 것은 희박한 이미지에 대해서도 여전히 작용을 할 것이다. 마스크 개구의 수보다 더 많은 가능한 마스크 패턴의 수를 갖는 것의 이점은 그 이미지가 오버샘플링(oversampled) 될 수 있다는 것이며, 이것은 어떤 애플리케이션에서는 이미지 품질에 있어 이점을 가져올 수도 있다.
상기한 마스크 개구의 형상은 원형, 정사각형, 삼각형, 마름모 또는 회전 후 대칭을 제공하는 임의의 다른 형상일 수도 있다. 즉, 마스크가 회전될 경우, 예컨대, 육각형 마스크 위치는, 오각형 마스크 위치가 아닌, 또 다른 육각형 마스크 위치로 회전된다.
도 4는 단일 열의 개구 위치와 단지 하나의 회전 대칭 축을 갖는 실린더(또는 복수의 편평한 면들을 포함하는 유사(quasi)-실린더) 형태의 본 발명의 일 실시 예에 따른 입사 방사선의 압축 센싱에 사용하기 위한 마스크(50)의 개략도이다. 가능한 측정의 수는 마스크(50)의 열 또는 개구 위치의 수와 동일하며, 그 각각은 개방형(52) 또는 폐쇄형(54)이다. 이러한 마스크(50)를 갖는 이미징 시스템은 일차원 이미지만을 생성할 수 있을 것이다. 그러나 복수 개의 단일한 행(single row)의 원통형 마스크 및 검출기 시스템이 적층 되는 방식으로 이차원 이미지를 생성하도록 할 수도 있다.
상기 마스크(16)는 짐벌(gimbal)에 의해 지지되고 그 안에 위치한다. 도 5는 절두형 정이십면체(truncated icosahedral) 마스크(62)를 지지하는 적절한 짐벌(60)의 예의 도면이다. 어떤 변형에서는, 짐벌(60) 및/또는 동작 제어 시스템(20)은 마스크의 내부에 내장되고, 이로써 마스크의 배향 및 움직임이 마스크 내에서 제어된다. 또한, 짐벌을 사용하는 실시 예들에서, 동작 제어 시스템(20) 또는 프로세서(34)의 모터 컨트롤러는 둘 이상의 자유도를 사용할 때 원하지 않는 짐벌 잠금을 방지하도록 구성될 수도 있다.
또 다른 실시 예에서, 상기 이미징 시스템(10)은 그 각각이 상이한 영역의 시야(field-of-view: FOV)를 독립적으로 볼 수 있도록 마스크 내에서 서로 차폐되어 있는 다수의(예컨대, 2, 3 또는 4) 검출기들을 포함한다. 도 6은 이러한 센서 구조(70)의 개략도인데, 여기서는 4개의 센서들(72)은 마스크(76) 내의 십자형 방사선 흡수 차폐물(74)에 의해 각 상대방의 FOV로부터 차폐되어 있다. 도시된 예에서, 마스크(76)는 원형의 단면을 갖지만, 이러한 기술은 다른 마스크의 기하학적 형상을 가지고 사용될 수도 있다.
본 예에서, 각각의 센서(72)는 기껏해야 FOV의 1/4을 관찰한다. 일반적으로, n개의 센서로써는 센서 각각은 FOV의 최대로 1/n을 보게 된다. 내부 차폐물(74)은 하나의 검출기가 나머지 3/4의 FOV로부터의 신호를 보지 않도록(또는 최소로 보도록) 구성된다. 차폐 물질의 사용을 필요로 하지 않는 전자 시준(electronic collimation)의 형태를 제공하기 위해 컴프턴 카메라(Compton camera)를 사용할 수도 있다.
대안적인 방법으로는, 도 6과 같이, 복수의 센서를 사용하지만 차폐는 사용하지 않을 수 있다. 이러한 구성에서는, 상호작용 깊이 정보(depth of interaction information)를 제공하여 입사 방사선의 방향을 결정하는데 사용될 수 있는 센서(화합물 반도체(compound semiconductor) 및 신틸레이터 검출기(scintillator detectors)와 같은)가 사용된다. 예를 들어, 저에너지 광자가 이러한 센서의 표면 근처에서 상호 작용할 수 있으므로, 방사선이 그 센서의 반대쪽으로부터 나오지 않았음을 결정하도록 이미징 시스템이 구성될 수 있다. 상기 시스템의 원래 대칭을 유지하도록 배치된 다수의 센서가 사용될 수 있다. 이미지 재구성 프로세스에서 비대칭이 정확하게 모델링 되고 설명되는 한, 원래의 대칭을 유지하지 않는 복수의 센서가 사용될 수 있다.
일반적으로, 본 발명의 실시 예에 따른 이미징 시스템에 사용되는 마스크, 센서 및 모터의 수 사이에는 상호절충 관계(trade-off)가 존재할 것이다.
이들 실시 예에 따른 마스크(14, 40, 50, 76)에 대하여 파이 매트릭스를 생성하는데 사용되는 파이 매트릭스 생성(phi matrix generation) 방법은 다음과 같은 과정들을 포함한다:
1) 마스크 형상의 꼭짓점(vertices)을 생성함
2) 꼭짓점으로부터 형상 면 및/또는 마스크 개구(개방 또는 폐쇄 상태의 구멍)들을 정의함
3) x, y 및 z 회전 매트릭스 및 회전될 각도를 정의함
4) 모든 회전 조합이 생성되도록, 원하는 회전 매트릭스로써 꼭짓점을 증가시키면서 회전시킴
5) 새로운 면 위치를 원래 배향의 위치와 비교함
6) 원래의 면 값을 맵핑하되, 이 값은 이 경우에 다른 회전에 걸쳐 마스크 개구에 대한 투과 값과 상관됨.
7) 센싱(phi) 매트릭스를 생성함
8) 파이 매트릭스의 면 값을 마스크 개구에 대한 관련 투과 값으로 설정함
2. 압축 센싱 (Compressed sensing)
압축 센싱 측정 프로세스는 하기의 식(1)으로 기술할 수 있다:
[수학식 1]
Figure pct00011
여기서 y는 M × 1 벡터의 측정이고, x는 N2 픽셀 이미지의 N2 × 1 벡터이며,
Figure pct00012
는 센싱 매트릭스의 M × N2 행을 포함하고, ε는 노이즈 항이다. 측정 프로세스는 또한, 더 큰 검출기에 대한 블러 항(blur term)(B)을 포함할 수 있는데, 그에 대해 상기 식(1)은 아래와 같이 된다:
[수학식 2]
Figure pct00013
상기 블러 항(B)은 시스템 포인트 확산 함수(system point spread function: PSF)를 효과적으로 나타내고, 각각의 소스 평면 개구(또는 서브-개구) 위치에서 포인트 소스에 대한 시스템 응답을 측정함을 통해 (실험적으로 또는 시뮬레이션을 통해) 결정될 수 있다.
다른 기저(웨이블릿(wavelets)과 같은)에서 동작할 경우, x는 위 수학식 (1) 또는 (2)에서 x=
Figure pct00014
s로써 대체될 수 있으며, 여기서
Figure pct00015
는 N2 x N2 인버스 베이시스 트랜스폼 매트릭스(inverse basis transform matrix)이며, 그리고 s는 트랜스폼 계수(transform coefficients)의 N2 x 1 벡터이다.
상기 재구성된 이미지는, 구속조건(constraint) y=
Figure pct00016
x에 종속되는, 볼록 최적화 문제 min ||x||1 를 해결함을 통해서 찾아지는데, 이것은 상기 정보 y 와 일치하는 최소의 l 1 놈(norm)을 갖는 계수를 갖는 오브젝트(x)를 찾는 것이다[1,2].
서두에 설명된 최소화 문제의 다른 공식화(formulations)에 대한 희소 솔루션(sparse solutions)을 찾기 위해 많은 수의 복구 알고리즘(recovery algorithms)이 제안되었다. 이러한 복구 알고리즘은 일반적으로 볼록(convex), 그리디(greedy) 및 조합형(combinatorial) 알고리즘의 세 가지의 주요 그룹으로 분류된다. 그 측정에 노이즈가 존재하는 경우, 볼록 최적화(convex optimization) 문제는 다음과 같이 기술될 수 있다.
[수학식 3]
Figure pct00017
여기서 τ는 목적 함수의 두 항들 사이의 상대 가중치(relative weighting)를 나타낸다. 목적 함수의 첫 번째 항은 솔루션과 관측 사이의 차이를 살펴보는 오차 항(error term)인데, 이는 데이터 일관성을 강제한다. 그 두 번째 항은 l 1 놈 정규화 항(norm regularization term)을 유도하는 희소성으로서, 이것은 x의 작은 성분이 0이 되도록 장려함으로써 희소 솔루션을 용이하게 만든다. 두 개의 항들 모두, 함께, 상기 수집된 데이터와 일치하는 압축 가능한 솔루션을 찾고자 시도한다.
아래의 무작위 측정 식(4)으로부터 이미지를 높은 확률로 재구성할 수 있다는 것이 이전에 나타났다:
[수학식 4]
Figure pct00018
여기서, c는 작은 상수이고 K는 상기 신호 내의 희소성 레벨(0이 아닌 수)이다[1,2]. 따라서, 그들의 정보 내용에 비례하는 속도로 신호를 샘플링할 수 있다.
센싱 매트릭스의 RIP(Restricted Isometry Property)를 결정하는 것은 NP가 어렵기 때문에 압축 시스템에 대해 계산하는 것은 비실용적이다(그렇지만, 이것은 마스크 패턴의 품질을 평가하는 데 사용됨). 상기 센싱 매트릭스의 상호 코히런스 속성
Figure pct00019
은 마스크 디자인의 비간섭성(incoherence)을 평가하기 위한 메커니즘을 제공한다.
[수학식 5]
Figure pct00020
상호 코히런스는 파이 매트릭스의 열들 사이의 최악의 유사성에 대하여 측정을 제공한다. 여기서 파이 매트릭스의 각 열은 특정 개구 위치의 개방/폐쇄 상태(또는 투과)를 나타낸다. 임의의 두 개의 마스크 개구 위치가 모든 측정을 통해서 동시에 개방 및 폐쇄 상태라면, 그것들은 코히런트(coherent)인 것으로 간주 되며, 방사선 소스가 다른 개구 중 하나에 있는지 여부를 말하는 것은 가능하지 않을 것이다. 바람직하게는, 마스크 디자인은 낮은 코히런스를 갖도록 최적화된다. 수만 개의 랜덤 마스크 패턴들(또는 그 이상의)이 생성되고 식(5)는 각 패턴의 코히런스를 평가하는 데 사용될 수 있다. 가장 낮은 코히런스를 갖는 마스크 패턴은 최상의 품질과 가장 신속한 재구성 성능을 가질 것이다. 더 낮은 코히런스 마스크일수록 더 적은 측정을 사용하여 정확한 이미지 재구성을 가능하게 한다. 상호 코히런스는 또한 파이 매트릭스와 기저(즉, 웨이블릿) 간의 유사도를 볼 수 있다. 낮은 코히런스 마스크 패턴을 생성하기 위한 다른 방법들은 최적화 함수를 생성하는 것을 포함할 수 있고, 이것은 낮은 코히런스 마스크 패턴을 솔루션으로서 출력한다. 다른 마스크 패턴으로는 하다마드 패턴(Hadamard pattern) 또는 파이 매트릭스에 대해 작은 코히런스 값을 생성하는 것으로 알려진 다른 패턴을 포함할 수도 있다.
반복 임계치(iterative thresholding) 및 GPSR(Gparient Projection for Sparse Reconstruction)을 포함하여 상기한 볼록 최적화 문제를 해결하기 위한 많은 알고리즘이 존재한다[3, 4]. GPSR 재구성 알고리즘은 식(1)을 풀기 위해 그라디언트 투영 알고리즘(gradient projection algorithm)을 사용하며, 본 명세서에서는 상기 방법이 사용되는데, 이것은 여러 가지의 다른 재구성 방법을 능가하는 것으로 나타난 바있다[4].
압축 센싱의 장점은 래스터 스캐닝(raster scanning), 핀홀 카메라(pinhole camera) 및 코드 개구(coded aperture)와 같은 기존의 이미징 기술과 비교할 때 이미지를 생성하기 위해 측정이 더 적게 필요하다는 것이다. 압축 감마선 이미징(Compressive gamma-ray imaging) 기법은 신호 대 노이즈 비(signal to noise ratio)가 매우 우수하고 높은 이미지를 생성할 수 있다.
3. 상이한 파장 및 입자/이득 안정성을 위한 검출기/다중 센서(Detectors/Multiple sensors for different wavelengths & particles/Gain stability)
전술한 바와 같이, 센서(14)는 감마선 검출기, 중성자 검출기, UV 검출기, 감마/중성자 이중 검출기, EM 스펙트럼의 일부 또는 임의의 입자에 대한 검출기/수신기, 또는 다중 파장 이미징을 제공할 수 있는 검출기들(즉, 감마/중성자 검출기 주변에 테셀레이트(tessellated) 배열된 다수의 UV 검출기들)의 임의의 조합일 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따라 대상 방사선의 유형(들)을 검출하는 임의의 센서(14)가 사용될 수 있다. 포커싱 가능한 파장에 대해, 마스크 내의 어떤 다른 위치에서 센서에 대해 입사 광의 초점을 맞추는 마스크 내에(예를 들어, 그것의 중심에) 렌즈가 추가로 제공될 수도 있다. 이러한 렌즈는 시스템 시야(FOV)의 전체와 FOV의 단지 일부로부터 광의 촛점을 맞추는 데 필요할 수도 있다.
전술한 구성의 이점은 저비용의 비-위치 감응형(non-position sensitive) 센서가 사용될 수 있다는 것이다. 그러나 위치 감응형 센서 어레이도 본 발명의 실시 예에서 여전히 사용될 수 있다. 다른 이점은 종래의 감마선 분광기(spectrometers)의 센서의 표준적 기하학적 구조(예컨대, 원통형, 입방체 평행육면체(cube parallelepiped), 평면형, 반구형, 구형 센서 등과 같은)가 상기 이미징 시스템(10)과 함께 사용될 수 있다는 점이다. 이런 이유로, 잠재적 사용자들은 이미징 기능을 제공하기 위해 이미징 시스템(10)과 함께 기존의 비-방향성 분광기를 사용할 수도 있다. 감마선 이미징에 사용되는 센서로는 NaI, LaBr, SrI2, CLYC, CLLBC, CsI, CeBr, LSO, LYSO, BGO, PbW, PVT, GM 튜브, HPGE, CdZnTe, CdTe, HgI2, CdMnTe, 다이아몬드, 액체 신틸레이터(liquid scintillators), TlBr, 가스검출기 등을 포함할 수도 있지만 이들에만 한정되는 것은 아니다. 신틸레이터 검출기는 종래의 PMT(Photomultiplier Tube) 또는 SiPM(Silicon Photo Multiplier)에 연결될 수도 있다. CLYC, CLLBC, CdTe 및 CdZnTe와 같은 검출기가 이중의 감마/중성자 감지에 사용될 수 있다.
SiPM을 사용하는 신틸레이터 검출기는 견고성, 괜찮은 비용, 물리적으로 작은 크기, 우수한 분해능 및 낮은 바이어스 전압(수십 볼트 정도)에서의 작동 측면에서 상당한 이점이 있다. 그러나 이러한 신틸레이터의 광 출력은 네거티브의 %/℃ 레벨에서 온도에 크게 의존하므로, 이것은 대상이 되는 정밀 영역이 유지될 필요가 있는 경우 주변 온도 변화로 인한 피크 이동(peak shift)이 큰 문제가 된다는 것을 의미한다. 이러한 검출기 시스템의 신호 출력은 바이어스 전압의 강한 함수이다. 센서에 근접한 위치에 온도 센서를 사용함으로써, 온도에 비례하여 스케일링(scaled) 된 아날로그 전압을 사용하여 상기 인가된 검출기 바이어스 전압에 양의 온도 계수를 부과하는 것이 가능하며, 상기한 스케일링은 따라서 바이어스 전압의 결과적인 양의 온도 의존성이 검출기 물질의 네거티브의 온도 의존성에 대해 정확하게 보상하도록 결정된다. 이러한 방법은 온도 변화 동안에 이득 안정성을 제공할 수 있다.
다음을 포함하는 다른 센서 이득 안정성 방법들이 사용될 수도 있다: 신틸레이터 검출기를 위한 LED 안정화, 내장된 방사선 소스 사용, 작동 온도 범위에 대한 센서 응답 캘리브레이션, 일정한 온도로 센서 유지 또는 이득 안정화를 위한 임의의 다른 방법.
본 실시 예는 마스크 외부에 있는 센서(GM 튜브, 실리콘 센서 또는 전술한 임의의 유형의 검출기와 같은)를 포함할 수 있으며, 따라서 이 경우에는 그 검출된 신호 세기는 마스크의 회전에 의해 영향을 받지 않는다. 이러한 실시 예는, 그렇지 않을 경우, 재구성 프로세스를 방해할 수도 있을 마스크 내의 센서(들)에 대한 방사선 필드에서의 어떤 시간 종속적 변화를 상기 시스템이 보상할 수 있게 해줄 것이다.
4. 대형 검출기 및 디컨볼루션 (Large detector and deconvolution )
상기 개구의 크기 이하인 감응 영역에 대한 센서를 갖는 이미징 시스템(10)에 의해 실험적으로 생성된 재구성 이미지가 도 7A에 도시되어 있다. 소스 위치는 하나의 개구로부터의 시야의 중심 내에 있다. 어떤 애플리케이션들은 짧은 측정 시간을 요구하므로 높은 감도가 필요하다. 이러한 애플리케이션들은 통관 항(ports of entry)에서의 유통을 화상 처리하는 것 및 의료용 화상처리 애플리케이션을 포함할 수 있지만, 이에 국한되지는 않는다 . 센서 크기의 증가 및 상응한 마스크 기하학적 형상의 증가를 통해서 감도가 증가할 수 있다. 그러나 마스크 기하학적 형상의 연관된 증가 없이 센서 크기를 증가시키는 것, 즉 하나의 마스크 개구의 크기보다 더 큰 센서를 갖는 것이 유리할 수도 있다. 개구의 크기보다 큰 센서를 갖는 것은 방사선 소스가 다수의 개구에서 관찰되도록 해준다. 이러한 효과가 실험적으로 획득된 일례가 도 7B에 도시되어 있는데, 여기서 중앙 센서는 포인트 방사선 소스 위치의 관점에서 3 × 3 개구들을 커버한다. 감지된 시스템 카운트의 증가는 그 센서가 방사선 소스에 대향하는 고체 각도의 증가 및 더 두꺼운 센서의 감쇠 증가(더 큰 센서가 모든 차원에서 더 크다고 가정함)에서 비롯될 것이다 .
이미지 디컨볼루션 프로세스가 발생할 수 있는 여러 가지 방법이 있다. 먼저, 블러 기능이 이미징 시스템의 센싱 매트릭스에 통합될 수 있다. 이것은 압축 센싱 이미지 재구성 및 디블러링(deblurring)/디컨볼루션(deconvolution) 모두가 동시에 발생할 수 있게 한다. 또 다른 장점은 더 낮은 레벨의 방사선에 대한 이미지가 획득될 수 있다는 것이다. 이 방법의 불리한 면은 센싱 매트릭스의 코히런스를 저하시킬 수 있고, 그 이미징 프로세스는 더 많은 측정, 재구성 알고리즘의 더 많은 반복 및 더 긴 재구성 시간이 필요할 수도 있다는 점이다.
두 번째 방법은 압축된 센싱 방법을 통해 블러(흐릿한) 이미지를 직접 재구성하고, 이어서, Richardson-Lucy 방법, 최대 가능성 기댓값 최대화(Maximum Likelihood Expectation Maximization:MLEM) 또는 기타 방법을 통해 별개로 PSF의 디컨볼루션을 수행하는 것을 포함한다. 이 방법의 단점은 포인트 소스가 이제 덜 희박한 응답(위에 주어진 예에서 K = 1이 아닌 K = 9)을 가지며, 이것은 더 많은 측정이 필요하다는 것이다.
세 번째 접근법은 식(3)의 목적 함수에서 또 다른 항을 사용하는 압축 디컨볼루션(compressive deconvolution) 방법을 사용하는 것을 수반하며, 디블러링 단계를 포함하도록 재구성을 인도한다. 이들 방법 중 어느 하나의 결과적 효과는 도 7A에 도시된 작은 이미지와 유사한 도 7C의 이미지와 같은 이미지를 생성하는 것이지만, 어떤 이미지 아티팩트(artifacts)/블러링은 디블러링(deblurred) 된 이미지에 존재할 수도 있을 것으로 예상된다.
(도 8A 내지 8C는 도 7A 내지 7C의 이미지를 재생하지만, 명확성을 위해 네거티브 재생되었음을 유의하여야 할 것이다.)
더 큰 센서의 사용은 반-직관적으로, 상기 검출된 응답의 비대칭을 통해 더 높은 각 분해능(angular resolution)을 얻을 수 있게 한다. 개구 시야에서의 방사선 소스 위치는 가장 가까운 인접 개구에 다른 기여를 할 것이다. 예를 들어, 도 9A 및 9B는 포인트 방사선 소스의 상이한 위치에 대해 이미지 응답의 차이를 예시한다. 도 9A는 포인트 소스(도트)가 개구 중앙에 있을 때의 이미지 PSF/블러(회색)를 보여주는 한편, 도 9B는 포인트 소스(도트)가 개구 코너에 있을 때의 이미지 PSF/블러(회색)를 묘사한다.
도 9B의 12개의 부분적으로 음영 처리된 픽셀들은 이들 픽셀이 4개의 완전히 음영 처리된 픽셀들만큼의 카운트를 갖지 않을 것임을 반영한다. 이러한 검출기 응답 또는 포인트 스프레드 함수(Point Spread Function: PSF)는 방사선 이동 시뮬레이션(radiation transport simulation) 소프트웨어(즉, Geant4)를 사용하여 측정 또는 시뮬레이션 될 수 있다.
5. 마스크(Mask)
바람직하게는, 상기 마스크는 폭이 점점 가늘어지는(테이퍼형의) 개구를 가질 수도 있지만 꼭 그럴 필요는 없다. 국제공개 WO 2015/176115의 이중 마스크 접근법은 각 개구에 대해 일관된 FOV를 유지하기 위해 테이퍼형 개구를 사용하는 마스크 장치를 개시하고 있지만, 이것이 본 발명의 단일 마스크 접근법에 필수적인 것은 아니다.
전술한 바와 같이, 마스크의 폐쇄된 개구 위치는 입사 방사선을 조절한다. 이러한 조절은 입사 신호의 감쇠 또는 입사 신호의 산란(scattering)을 통해 발생할 수 있다. 예를 들어, 감마선을 감쇠시키기 위해서는 텅스텐이나 납과 같은 고밀도 및 고 원자번호 물질이 필요하다. 원자번호가 낮은 물질은 더 높은 산란 단면을 가지므로 Compton 산란 상호작용(Compton scatter interaction)을 통해 입사 신호를 변조할 수 있다. 중성자에 대해서는, 상기 마스크 물질은 높은 중성자 단면(neutron cross-section)을 가져야 한다. 중성자 마스크 물질은 붕소, 카드뮴 및 수소 함량이 높은 물질을 포함할 수 있지만, 이들에만 한정되지는 않는다.
상기 마스크는, 폐쇄된 개구 위치들이 상이한 검출기 요소들인 능동적 마스크(active mask)로 간주 될 수도 있다. 이러한 능동적 마스크는 하나 또는 다수의 중앙 센서들(14)과 함께 압축 감마선 이미지 및 Compton 감마선 이미지 모두를 생성하기 위해 사용될 수 있다. 이 경우, 능동적 마스크와 중앙 검출기는 감마선의 근원을 찾기 위해 Compton 산란의 운동역학을 사용한다.
6. 시스템 구성 가능성(System configurability )
상기 이미징 시스템(10)의 설계의 장점은 시스템의 재구성 가능성이다. 예를 들어, 상이한 각 해상도를 요구하는 애플리케이션들을 대신해 더 높은 또는 더 낮은 해상도의 마스크(16)로써 대체될 수 있다. 동작 선량률(operational dose rate) 요건에 따라 상이한 크기의 센서(14)로 대체될 수도 있다. 예를 들어, 더 높은 동작 선량률을 위해서는 더 작은 센서(14)가 사용될 수도 있다.
7. 다른 기반(Different basis)
다른 이미지 시나리오는 다른 기반(basis)에서 더 양호하게 수행될 수도 있다. 사용될 수 있는 기반은 표준(canonical), 웨이블릿(wavelet), 커브렛(curvelet), 이산 코사인 변환(discrete cosine transform), 푸리에(Fourier) 또는 사전 학습 기반(dictionary learned basis)을 포함한다. 사용된 기반은 전술한 도메인들 중의 어떤 것 또는 이 사례에서 언급되지 않은 추가적인 기반들의 조합일 수도 있다. 사전 학습 기반은 당면한 문제를 위해 훈련될 수 있으며 또한 최적일 수도 있다. 여러 개의 서로 다른 기반(도메인)들을 병렬로 사용하여 일련의 측정을 재구성할 수도 있다. 이것은 최종 사용자(end-user) 또는 지능형 소프트웨어가 최상의 재구성된 이미지를 선택할 수 있도록 하는 이점이 있을 수 있다. 기반의 선택은 측정 프로세서에서 변경될 수도 있다. 다소 복잡한 장면에 대해서는, 그 기반이 그때그때 변경될 수 있으며, 따라서 최적의 기반이 사용되는 것을 가능하게 한다.
8. 서브 개구 마스크 움직임(Sub aperture mask movements)
개개의 개구에 의해 대향되는 것보다 더 작은 각도로 마스크(16)를 회전시킴으로써(상기 예시된 및 다른 실시 예에서) 이미지 각 해상도(angular resolution)의 증가가 달성될 수 있다. 각각의 개구(각각의 회전축 주위)를 2개의 인접한 동일한 개구로 고려하고 각 마스크를 절반의 개구 스텝으로 회전시킴으로써 각 해상도를 두 배로 증가시킬 수 있다. 해상도를 높이는 것은 절반의 개구 스텝에 의해 두 배로 늘리는 것으로 한정되는 것이 아니라, 하나의 개구의 1/4에 해당하는 각도 스텝에 의해서 4배의 해상도가 달성될 수 있다. 이것은 모터 해상도(motor resolution)가 허용할 수 있는 임의의 분수의 움직임만큼 마스크(16)를 회전시킴으로써 임의적인 작은 각 해상도로 효과적으로 확장될 수 있다.
9. 자동화(위상 천이 시뮬레이션, 희소성 메트릭스 , 이미지 품질 메트릭 스)[Automation (phase transition simulations, sparsity metrics, image quality metrics)]
실제 애플리케이션에 있어, 사용자는 이미징 시스템(10)으로 측정되고 있는 장면 신호(scene signal)의 희소성을 알지 못할 수 있다. 상기 시스템(10)은 희소성의 레벨을 결정하고 측정 프로세스를 제어하도록 구성된다. 이 경우, 상기 측정 프로세스는 필요한 측정 횟수와 측정 시간이다. 측정 데이터 및 재구성 프로세스를 모니터하는 복수의 메트릭과 결부하여, 상기 이미징 시스템(10)의 성능 시뮬레이션이 그 측정 프로세스를 예측 및 제어하는데 사용될 수 있다. 아래에서, 압축 이미징 시뮬레이션 및 사용할 수 있는 일부 메트릭에 대한 세부 사항을 제공한다.
a. 위상 천이 시뮬레이션(Phase transition simulations)
가우시안 측정 매트릭스(Gaussian measurement matrix)의 경우, Donoho와 Tanner는 신호 복구 성공 확률이 0에서 1로 급격히 변하는 것을 나타내는 위상 천이의 존재를 이전에 보여주었다[5, 6, 7]. Donoho와 Tanner는 후속해서 보편성 가설(Uiversality Hypothesis)을 개발하였는데, 이것은 랜덤 매트릭스의 많은 패밀리가 l1 최소화를 통해 재구성될 때 가우시안 앙상블(Gaussian ensemble)과 동일한 위상 천이 거동을 또한 보일 것이라고 기술하였다[8]. 이러한 위상 천이는 도 10에 도시된 예와 같이 위상 다이어그램에 표시되며, 이것은 파이 매트릭스 앙상블에 대한 위상 천이 다이어그램이다. 크로스-폴리토프(crosspolytope) 기능은 또한 점선으로 된 검은색 곡선으로 겹쳐진다. 도 10의 세로축 ρ = k/n은 희소성 분수를 나타내며, 여기서 k는 0이 아닌 값들의 수이고 n은 선형 측정의 수이다. 수평축 δ = n/N은 언더-샘플링 분수(undersampling fraction)를 나타내며, 여기서 N은 초기 신호 길이이다. 천이 구역의 폭은 N에 비례하는 것으로 나타났으며, 그 구역의 폭은 N → ∞ 에 따라서 제로가 되는 경향이 있다[8]. 도 10에 도시된 중첩된 점선 곡선은 크로스-폴리토프 기능인데, 이러한 볼록형 폴리토프는 조합 기하학(combinatorial geometry)으로부터 도출되며 성공적인 복구를 위한 위상 천이의 위치를 개략적으로 표시하는 것으로 이해된다.
위상 다이어그램을 생성하는 방법은 Monajemi et al.로부터 엄밀하게 수행된다[9]. 초기 신호의 길이는 마스크의 개구 수를 나타낸다. 이어서, 샘플링은 구속조건(constraint) 0 <ρ≤ 1에 종속적인, n 및 k의 조합에 대해서만 필요하다. 이러한 구속조건은, ρ> 1(즉, k > n 일 경우)의 상황에 대해서는 원본 이미지를 결코 정확하게 재구성할 수 없기 때문에 강제된다. k = 1 : N의 각각의 값에 대해, k 개의 0이 아닌 요소들을 갖는 신호가 무작위로 생성되고, n = 1:256 횟수의 측정을 사용하여 이 신호를 정확하게 재구성하도록 하기 위해 CS 기법이 사용되었다. 상기한 재구성 프로세스는 모든 k, n 조합의 100회 시도에 대해 반복되고, 그 재구성이 성공적인 횟수가 기록된다. 재구성된 신호와 원래 신호 사이의 상대 오차가 어떤 임계 레벨(예컨대, 0.5) 미만이면, 그 신호 복구는 성공으로 간주 되고, 그렇지 않으면 실패로 간주 된다. 상대 오차에 대해 사용된 식은 다음과 같다:
[수학식 6]
Figure pct00021
Figure pct00022
여기서, x0은 원래 신호이고 x1은 재구성된 신호이며,
Figure pct00023
은 L1 놈(norm)이고,
Figure pct00024
는 L2 놈이다.
이어서 각 k, n 조합에 대해 총 시도 횟수와 비교한 성공적인 재구성의 횟수가 계산되는데, 이때 이 값은 위상 다이어그램 상의 하나의 데이터 포인트에 해당한다.
상기 이미징 시스템의 파이 매트릭스에 대한 결과적인 위상 다이어그램은 소정의 신호 희소성에 대해 신호를 정확하게 재구성하는 데 필요한 측정 수를 제공한다. 신호 강도, 신호 노이즈 레벨, 검출기 기하학적 구조 및 사용된 기반(예컨대, 웨이블릿 또는 커브릿)과 같은 다양한 상이한 동작 조건에 대해 위상 다이어그램을 계산하고 메모리(36)에 저장할 수 있다. 따라서 상기 이미징 시스템(10)에 대하여 이전에 생성된 위상 다이어그램들의 세트를 분석함으로써, 그 시간의 특정 희소성 값 100%를 갖는 신호를 정확하게 재구성하기 위해 얼마나 많은 측정이 필요할지에 대하여 상한을 설정할 수 있다.
b. 희소성 결정 메트릭(Sparsity determination metrics)
원래의 신호에 대한 어떠한 이전의 지식이 없이, (프로세서 34의 희소성 결정기에 의해) 신호의 희소성을 결정하는 방법의 개발은 큰 가치가 있다. 희소성을 결정하기 위해 개발된 한 가지 방법은 하기의 식의 사용을 통한 것이다.
[수학식 7]
Figure pct00025
이것은 임의의 0이 아닌 x에 대해 항상 1 ≤ s(x) ≤N을 충족한다[10, 11]. 상기 식(7)의 놈
Figure pct00026
은 아래와 같이 정의된다:
[수학식 8]
Figure pct00027
노이즈가 없으면,
Figure pct00028
(
Figure pct00029
놈)은, 크기에 관계없이 신호에서 0이 아닌 값의 수를 단순히 계산하기 때문에, 희소성을 계산함에 이상적인 양일 것이다. 그러나 이것은 노이즈에 매우 불안정하여 현실 세계에서의 실용성이 없는
Figure pct00030
놈으로 귀착될 것이다[10, 11]. 상기 식(1)은 원래의 신호에서의 노이즈의 존재에 대해 안정적으로 유지함으로써 이러한 몰락(downfall) 현상을 해결하며, 이에 따라 희소성에 대하여 귀중한 척도를 제공한다.
상기 식(7)은 엔트로피 기반의 희소성 척도의 패밀리의 특별한 경우로서[10], 다음과 같이 일반화된 형태로 방정식이 주어진다:
[수학식 9]
Figure pct00031
Figure pct00032
여기서, 매개 변수 α는 희소성을 계산할 때 신호의 작은 값(즉, 노이즈)에 주어지는 가중치의 양을 제어한다. 상기한 α 값이 증가함에 따라 작은 값에 주어지는 가중치 양은 감소한다[10].
신호의 희소성을 결정하는 다른 방법은 지니 지수(Gini Index)를 사용하는 것이다[12, 13, 14]. 상기 지니 지수는 처음에는 경제학에서 부의 불평등 척도로서 소개되었지만[14], 희소성 견지에서의 이 지수의 유용성도 또한 이전에 예시되고 있다[12, 13]. 지니 지수에 대한 방정식은 다음과 같다:
[수학식 10]
Figure pct00033
여기서 데이터 x는 오름차순으로서,
Figure pct00034
이어야 한다.
본 실시 예는 전술한 희소성 결정 메트릭 중의 하나 또는 상기 측정된 신호의 희소성을 결정하거나 추정할 수 있는 임의의 다른 메트릭을 사용한다. 본 실시 예는 모든 희소성 및 노이즈 레벨에 대한 안정성 및 성능으로 인해 α가 3으로 설정된 상태의 식(9)을 사용할 수 있다. 본 방법은 각각의 측정 후 희소성 레벨을 결정/추정하고 이 값을 측정 횟수의 함수로서 추적한다. 희소성 결정 메트릭(sparsity determination metric)의 수렴을 모니터하는 것은 희소성 추정치가 주어지는 신뢰 수준을 제공할 수 있다. 희소성 추정치의 후속적인 작은 변동은 정확한 희소성 추정치에 도달하였음을 나타낼 수 있다.
c. MSE 메트릭(metric)
이 측정 항목(메트릭)은 측정 횟수가 진행됨에 따라 재구성된 이미지의 평균 제곱 오차(mean squared error: MSE)의 진화를 추적하는데 사용되며, 가장 최근의 이미지 솔루션 및 가장 최근의 것을 배제한 이미지 솔루션, 및/또는 상기 솔루션으로부터 가장 최근의 측정치들 중의 여러 개 사이의 MSE를 추적한다. 이것은 추가 측정을 통해 추가적 정보가 수집됨에 따라 이미지 솔루션이 얼마나 많이 변화하고 있는지에 대한 정보를 효과적으로 제공한다. MSE 메트릭은 현재의 솔루션과 이전의 솔루션 사이의 평균 제곱 오차가 특정 임계 값 미만일 때 올바른 솔루션에 도달되었을 가능성, 따라서 신뢰성을 결정하는 데 사용될 수 있다.
d. 흐름도(Flow diagram)
도 11A 및 11B는 본 발명의 일 실시 예에 따른 적응형 측정 프로세스의 제어에 있어 메트릭 및 위상 다이어그램 정보가 어떻게 사용될 수 있는지를 예시하는 흐름도(80)를 도시한다.
도 11A 및 11B를 참조하면, 단계 82에서 프로세서(34)는 메모리(36)로부터 디폴트 측정 시간 및 측정 횟수를 판독하고, 미리 결정된 ROI 또는 사용자 정의 ROI를 가져온다. 이어서 적절한 처리가 시작된다.
단계 84에서 스펙트럼 획득기의 제어 하에 스펙트럼이 획득되고, 단계 86에서 피크 검색기 및 ROI 카운터는 피크 식별을 수행하고 각각 ROI 카운트 속도(count rate)를 결정한다. 단계 88에서, 이전 단계로부터의 스펙트럼 출력들(실제의 스펙트럼, 피크 식별, ROI 카운트 속도, 총 카운트, 총 카운트 속도 및 ROI 총 카운트를 포함한다)은 메모리(36)에 저장되고, 단계 90에서 프로세서(34)의 강도 결정기는 변조된 신호 강도를 결정한다.
단계 92에서, 프로세서(34)의 희소성 결정기는 희소성을 결정하고, 단계 94에서, 적절한 위상 다이어그램 정보를 메모리(36)로부터 불러온다. 단계 96에서, 프로세서(34)의 적응형 측정기는 최소로 요구되는 측정 횟수 및 측정 시간을 결정하고, 단계 98에서는, 최소 요구 측정 횟수 및 측정 시간의 이전에 가져온 디폴트 값이 업데이트된다.
단계 100에서, 현재의 측정 횟수가 예측된 수보다 더 큰 값인지의 여부가 결정된다. 그렇지 않다면, 마스크가 회전되는 단계 102에서 처리가 계속된다. 이어서 처리 동작은 단계 84에서 계속된다.
단계 100에서, 현재의 측정 횟수가 예측된 수보다 크다고 결정되면, 단계 104에서 처리 동작이 계속되고, 여기서 MSE 메트릭이 올바른 솔루션을 제안하는지 여부가 결정된다. 그렇지 않으면, 마스크가 회전되는 단계 102에서 처리 동작이 계속되고, 이어서 단계 84에서 계속된다.
단계 104에서, MSE 메트릭이 정확한 솔루션을 제안하는 것으로 결정되면, 처리 동작은 단계 106에서 계속되고, 여기서 솔루션은 사용자 인터페이스(32)에 디스플레이된다. 단계 108에서, 사용자는 측정이 계속되어야 하는지 아닌지를 표시하도록 프롬프트가 된다. 사용자가 측정이 계속되어야 한다고 지시하면, 마스크가 회전되는 단계 102에서 처리 동작이 계속되고, 그 다음에 단계 84에서 처리가 계속된다. 만일 단계 108에서 측정이 계속되지 않아야 한다고 지시하면, 처리 동작은 종료된다.
10. 본 발명의 응용(Applications of the Invention)
본 발명의 응용 분야는 원자력 산업(예컨대, 원자로 해체 특성화 활동(reactor decommissioning characterisation activities), 안전 모니터링/조사, 폐기물 특성화), 국방, 국가 보안, 응급 구조요원(first responder) 애플리케이션, 건강 산업(예를 들어, 의료용 영상, 방사선 안전 모니터링, 방사선 요법, 입자 요법), 감마선/X-선 천문학, 임의의 안전 모니터링/조사/방사선 보호 활동, 하전 입자 가속기 빔(전자 및 하전 원자/이온 포함) 또는 방사선을 유도할 수 있는 기타 빔들에 있어 정렬불량(misalignments)의 원격 특성화/검출 또는 방사선 방출이 있는 임의의 시설을 총망라하지만, 이들에만 국한되는 것은 아니다.
[참고 문헌]
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9. H. Monajemi, S. Jafarpour, and M. Gavish, Stat 330/CME 362 Collaboration, and D. L. Donoho, "Deterministic matrices matching the compressed sensing phase transitions of Gaussian random matrices," Proc. Nat. Acad. Sci., 110 (2013), 1181-1186
10. M. E. Lopes, "Unknown Sparsity in Compressed Sensing: Denoising and Inference", IEEE Transactions on Information Theory, 62(9) (2016), 5145-5166
11. M. E. Lopes, "Estimating unknown sparsity in compressed sensing", Proc. 30th International Conference on Machine Learning, (2013), 217-225
12. N. Hurley and S. Rickard, "Comparing measures of sparsity," IEEE Transactions on Information Theory, 55(10) (2009), 4723-4741
13. S. Rickard and M. Fallon, "The Gini index of speech," in Proc. Conf. Inf. Sci. Syst., Princeton, NJ, 2004.
14. C. Gini, "Measurement of inequality of incomes," Economic Journal, 31 (1921), 124-126
본 발명의 범위 내에서의 변형은 당해 기술분야의 전문가에 의해 용이하게 수행될 수 있다. 따라서, 본 발명은 전술한 예에 의해 기술된 특정 실시 예들에만 한정되지 않는다는 것을 이해하여야 할 것이다.
본 발명의 전술한 설명 및 후술하는 청구항에서, 명시적인 언어 또는 필요한 함축 때문에 문맥상 달리 요구되는 경우를 제외하고, "포함한다"라는 단어 또는 "포함하고"또는 "포함하는"과 같은 변형 어귀들은 포괄적인 의미로 사용된다. 즉, 기술된 특징의 존재를 특정하지만 본 발명의 다양한 실시 예에서 추가적인 특징의 존재 또는 부가를 배제하지는 않는다.
또한, 본 명세서에서 종래 기술에 관한 어떤 참조는 그러한 종래 기술이 임의의 국가에서 통상적이고 일반적인 지식의 일부를 형성하거나 형성하였음을 의미하는 것으로 의도되지 않는다.

Claims (15)

  1. 입사 방사선의 압축 센싱에 사용하기 위한 마스크로서,
    입사하는 대상 방사선의 세기를 조절하는 물질로 형성된 몸체를 포함하되;
    상기 몸체는 다수의 마스크 개구 영역들을 가지며, 그 각각은 각각의 마스크 개구 영역의 다른 부분에 비교해 방사선의 더 높은 방사선의 투과를 허용하는 적어도 하나의 마스크 개구를 포함하며, 상대적 투과는 압축 센싱 측정의 재구성을 허용하기에 충분하며;
    상기 마스크는 상기 마스크 개구 영역에 대해 하나 또는 다수의 회전 대칭 축을 가지며;
    상기 마스크 개구는 상기한 하나 또는 다수의 회전 대칭 축을 중심으로 회전한 후 대칭을 제공하는 형상을 가지며; 그리고
    상기 각각의 마스크 개구 영역의 회전에 의해 생성된 센싱 매트릭스의 상호 코히런스(mutual coherence)는 1 미만인 것인 마스크.
  2. 제1항에 있어서, 상기 상호 코히런스는
    Figure pct00035
    로 표현되며,
    여기서,
    Figure pct00036
    이고,
    여기서,
    Figure pct00037
    는 M 측정 및 N2 픽셀 이미지로부터 발생하는, 상기 센싱 매트릭스의 M × N2 행(rows)을 포함하는 매트릭스인 것인 마스크.
  3. 제1항에 있어서, 상기 상호 코히런스는
    Figure pct00038
    로 표현되며,
    여기서,
    Figure pct00039
    이고,
    여기서,
    Figure pct00040
    는 M 측정 및 N2 픽셀 이미지로부터 발생하는, 상기 센싱 매트릭스의 M × N2 행을 포함하는 매트릭스이고,
    Figure pct00041
    및
    Figure pct00042
    는
    Figure pct00043
    의 열(columns)들인 것인 마스크.
  4. 선행하는 청구항들 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 마스크 개구의 상호 코히런스는 최소화된 상호 코히런스인 것인 마스크.
  5. 선행하는 청구항들 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 마스크는 (i) 입방체 또는 다른 플라토닉 고체(Platonic solid), 또는 (ii) 절두형 정이십면체(truncated icosahedral) 또는 다른 아르키메데스 고체(Archimedean solid), 또는 (iii) 원통형인 것인 마스크.
  6. 제1항 내지 제4항 중의 어느 한 항에 있어서, 상기 마스크는 구형이며, 상기 마스크 개구 영역은 상기 마스크가 상기 마스크 개구 영역들에 대해 하나 또는 다수의 회전 대칭 축을 갖도록 정의되는 것인 마스크.
  7. 입사 방사선의 압축 센싱을 위한 검출기로서,
    선행하는 청구항들 중 어느 한 항에 따른 마스크;
    상기 마스크 내에서 상기 입사 방사선에 감응하는 하나 또는 다수의 방사선 센서들; 및
    상기 하나 또는 다수의 회전 대칭 축들 중 적어도 하나를 중심으로 마스크를 회전시키기 위한 구동부를 포함하는 검출기.
  8. 제7항에 있어서,
    다수의 방사선 센서들, 및 상기 방사선 센서들을 상호 차폐하도록 배치된 방사선 차페물을 포함하는 검출기.
  9. 방사선 검출 방법으로서,
    제7항 또는 제8항에 따른 검출기로써 압축 센싱 측정을 수행하는 동작을 포함하는 방법.
  10. 입사 방사선의 압축 센싱을 위한 이미징 시스템에 있어서,
    제1항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 따른 마스크;
    상기 마스크 내에서 입사 방사선에 감응하는 하나 또는 다수의 방사선 센서들; 및
    상기 하나 또는 다수의 회전 대칭 축들 중의 적어도 하나를 중심으로 마스크를 회전시키기 위한 구동부를 포함하는 이미징 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    다수의 방사선 센서들, 및 상기 방사선 센서들을 서로 차폐하도록 배치된 방사선 차폐물을 포함하는 이미징 시스템.
  12. 제10항 또는 제11항의 이미징 시스템으로써 이미지 처리하는 동작을 포함하는 이미징 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 이미징 시스템 또는 그 일부의 시야의 광학 및/또는 적외선 이미지를 생성하는 동작, 및 상기 광학 및/또는 적외선 이미지 및 상기 이미징 시스템으로 생성된 이미지를 오버레이(overlaying)하는 동작을 더 포함하는 이미징 방법.
  14. 원자로 해체, 방사선 안전 모니터링 또는 조사, 방사성 폐기물 특성화, 보안 또는 방어 모니터링, 의료 영상, 방사선 요법, 입자 요법, 감마선 천문학, X-선 천문학, 하전 입자 가속기 빔 또는 방사선 유도 빔에서 정렬불량의 원격 특성화 또는 검출, 또는 경계 보안의 방법으로서, 상기 방법은 제9항에 따른 방사선 검출 방법 또는 제12항에 따른 이미징 방법을 포함하는 것인 방법.
  15. 원자로 해체, 방사선 안전 모니터링 또는 조사, 방사성 폐기물 특성화, 보안 또는 방어 모니터링, 의료 영상, 방사선 요법, 입자 요법, 감마선 천문학, X-선 천문학, 하전 입자 가속기 빔 또는 방사선 유도 빔에서 정렬불량의 원격 특성화 또는 검출, 또는 경계 보안에 사용하는 시스템으로서, 상기 시스템은 제7항에 따른 검출기 또는 제10항에 따른 이미징 시스템을 포함하는 것인 시스템.
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