KR20220056604A - 멀티플렉싱 신호 처리 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 멀티플렉싱 신호 처리 시스템에 관한 것으로, 본 발명의 실시예에 따른 멀티플렉싱 신호 처리 시스템은 방사선을 섬광신호로 변환하는 섬광체, 섬광체에서 출력된 섬광신호를 전기신호로 변환하는 다수의 광센서, 각각의 광센서에 연결되어, 광센서의 출력 신호를 소정의 파형 신호로 정형하여 출력하는 정형 회로부, 정형 회로부에서 정형된 서로 다른 상기 파형 신호를 합산하여 합산 신호를 생성하는 가산 회로부, 및 가산 회로부에서 생성된 합산 신호에서 다수의 광센서에서 출력되는 출력 신호를 구별하는 신호 구별부를 포함한다.

Description

멀티플렉싱 신호 처리 시스템{MULTIPLEXING SIGNAL PROCESSING SYSTEM}

본 발명은 멀티플렉싱 신호 처리 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 방사선 영상을 처리하는 방사선 검출기 멀티플렉싱 기술에 관한 것이다.

핵의학 영상기기는 방사성 동위원소를 이용하여 생체 내 기능적/생화학적 정보를 영상화할 수 있어 병리 현상의 규명과 질병 진단, 치료 후 예후 판정 및 치료 계획에 널리 사용되고 있다. 방사선 영상화 장비에 사용되는 센서는 PMT(Photomultiplier Tube), APD(Avalanche Photo Diode) 등이 있고, 그 중 SiPM(Silicon Photomultiplier)는 PET(Positron Emission Tomography), SPECT(Single Photon Emission Computed Tomography), Gamma Camera와 같은 핵의학 영상 시스템에서 주로 사용되는 간접 방사선 탐지 광센서이다. SiPM은 높은 이득과 높은 광 탐지 효율을 갖고 빠른 속도에 작은 크기를 가졌다. 핵의학 영상 기기는 공간 분해능이 좋은 고품질의 영상을 얻기 위해서 많은 수의 광센서가 필요하기 때문에 출력 채널의 수가 증가하고, 이에 따라 시스템이 복잡해지고 비용이 증가한다. 방사선 영상화 분야에서 주로 사용되는 signal multiplexing 방법은 시스템의 복잡도와 비용을 줄일 수 있어 널리 사용되는 효과적인 방법이다. 현재 가장 널리 쓰이는 signal multiplexing 방법은 저항과 캐패시터를 사용하는 Charge Division 방식이다. 하지만 이 방법들은 출력 채널의 수와 시스템의 복잡함을 줄이지만, 각 신호 사이에 영향을 미쳐 신호의 성능을 떨어뜨리게 된다. 주로 사용되는 Resistive multiplexing은 에너지 분해능 측면에서 capacitive multiplexing보다 우수하지만, 각 신호에 RC delay가 발생하기 때문에 디텍터의 시간 성능에서 큰 단점이 있다. capacitive multiplexing의 시간 성능은 우수하지만, 각 신호에서 undershoot가 발생하기 때문에 에너지 분해능이 안 좋고 영상의 질이 떨어지게 된다. 또 다른 signal multiplexing 방법 중 하나인 delay-line multiplexing은 각 픽셀의 신호에 펄스 trigger threshold를 설정하여 일정한 시간 지연을 두는 방식인데, 회로의 복잡도를 줄이지만, 이 때문에 dead time이 발생할 수 있다.

한편 수많은 데이터 속에서 패턴을 찾아서 이에 따라 분류 또는 예측을 하는 딥러닝 기술은 최근 이미지뿐 아니라 음성 인식, 자연어 처리 등 여러 종류의 신호를 분류하는 분야의 데이터 처리에 쓰이고 있다. 심층 신경망 알고리즘을 사용하여 입력되는 신호의 특징을 자동으로 추출하여 특정 패턴을 찾을 수 있고, 이를 통해 데이터를 분류 또는 다음에 입력될 신호를 예측할 수 있다.

본 발명은 상술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 일 측면은 서로 다른 Shaping Time을 각각의 광센서 픽셀에 적용하여 파형 구별법으로 광센서 픽셀을 분류하는 방사선 검출기 멀티플렉싱 기술을 제공하는 데 있다.

본 발명의 다른 측면은 서로 다른 특성을 각각의 광센서 픽셀에 적용하여 딥러닝 네트워크로 광센서 픽셀을 분류하는 방사선 검출기 멀티플렉싱 기술을 제공하고자 한다.

본 발명의 또 다른 측면은 감마선이 반응한 광센서 픽셀의 위치 정보에 산란 전 먼저 반응한 광센서 픽셀의 정보를 더하여 최조 감마선에 대한 위치 정보를 보정하는 방사선 검출기 멀티플렉싱 기술을 제공하는 데 있다.

본 발명의 실시예에 따른 멀티플렉싱 신호 처리 시스템은 방사선을 섬광신호로 변환하는 섬광체; 상기 섬광체에서 출력된 섬광신호를 전기신호로 변환하는 다수의 광센서; 각각의 상기 광센서에 연결되어, 상기 광센서의 출력 신호를 소정의 파형 신호로 정형하여 출력하는 정형 회로부; 상기 정형 회로부에서 정형된 서로 다른 상기 파형 신호를 합산하여 합산 신호를 생성하는 가산 회로부; 및 상기 가산 회로부에서 생성된 상기 합산 신호에서 다수의 상기 광센서에서 출력되는 상기 출력 신호를 구별하는 신호 구별부;를 포함한다.

본 발명의 특징 및 이점들은 첨부도면에 의거한 다음의 상세한 설명으로 더욱 명백해질 것이다.

이에 앞서 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이고 사전적인 의미로 해석되어서는 아니되며, 발명자가 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.

서로 다른 Shaping Time을 적용하여 파형 구별법으로 픽셀을 분류하는 본 발명은 각 픽셀을 저항이나 캐패시터로 연결하여 신호에 영향을 준 기존의 방사선 영상화 방법과 다르게, 개별 신호의 특성에 영향을 주지 않고 dead time을 일으키지 않으면서 훨씬 적은 수의 채널로 신호를 획득할 수 있다. 때문에 보다 좋은 품질의 핵의학 영상을 얻을 수 있고, 상대적으로 디텍터의 복잡도를 늘리지 않기 때문에 비용을 절감할 수 있다.

또한, 서로 다른 특성을 각 픽셀에 적용하여 딥러닝 네트워크로 분류하는 본 발명에 따르면, 서로 다른 Shaping Time을 적용하여 파형 구별법으로 픽셀을 분류하는 기술과 마찬가지로, 개별 신호의 특성에 영향을 주지 않고 적은 수의 채널로 신호를 획득할 수 있어 기존의 방사선 영상화 기법에 비해 좋은 품질의 영상을 얻을 수 있고 디텍터의 복잡도가 줄어들 수 있다. 또한, 파형 구별법을 사용하는 방사선 영상화 기법에서 분류되지 않아 버려지는 신호를 사용하여 산란된 감마선에 의해 발생한 신호의 픽셀 정보를 알 수 있기 때문에 이를 영상화에 사용하여 Sensitivity가 높아지게 된다. 이는 짧은 시간에 방사선 영상 측정을 가능하게 하여 환자의 선량을 낮출 수 있다.

나아가, 여기에서 방사선의 산란 정보를 확인할 때 DoI 기법을 사용한다면 각 신호의 에너지를 비교하여 산란된 감마선 중 먼저 반응한 픽셀 정보를 알 수 있기 때문에, 더 효과적으로 산란 보정을 할 수 있다. 감마선의 산란으로 인해 낮은 에너지를 가져 영상화에 사용되지 않는 신호를 영상화에 사용할 수 있다. 또한, 영상 획득에 있어 Sensitivity가 증가하여 환자의 선량이 낮아지고 영상의 정확도가 높아진다.

본 발명은 SiPM, PMT, APD 등의 광센서 전반에 적용 가능하며, 간접 방사선 탐지를 위해 scintillation을 일으키는 섬광 결정 또한 LYSO, GAGG, GSO 등에 대해 폭넓게 사용될 수 있다. 또한, 딥러닝 신경망의 레이어를 보다 늘려서 정확도를 증가시킬 수 있을 수 있고, 뿐만 아니라 컨볼루션 신경망, 순환 신경망 등 다양한 딥러닝 알고리즘으로 신호 분류 네트워크 적용이 가능하다. 이를 이용하여 일반적으로 방사선 신호에 사용되는 unipolar 신호의 분류를 통한 영상화뿐 아니라 bipolar 신호에 적용이 가능하고, 시간 대역의 신호를 주파수 대역으로 변환하였을 때 주파수 스펙트럼의 분류도 가능할 것으로 예상된다. 또한, 각 신호의 Rising time, Falling time, Shaping time 등의 시간에 따른 특성과 Zero-crossing, pulse shape 등의 특성에 적용이 가능할 것으로 예상된다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 멀티플렉싱 신호 처리 시스템을 개략적으로 도시한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 멀티플렉싱 신호 처리 시스템을 개략적으로 도시한 구성도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 멀티플렉싱 신호 처리 시스템의 딥러닝 신호 처리 알고리즘을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 멀티플렉싱 신호 처리 시스템을 개략적으로 도시한 구성도이다.
도 5 내지 도 7은 실험예에 따른 결과 그래프이다.

본 발명의 목적, 특정한 장점들 및 신규한 특징들은 첨부된 도면들과 연관되어지는 이하의 상세한 설명과 바람직한 실시예들로부터 더욱 명백해질 것이다. 본 명세서에서 각 도면의 구성요소들에 참조번호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 번호를 가지도록 하고 있음에 유의하여야 한다. 또한, "제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 상기 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다. 이하, 본 발명을 설명함에 있어서, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 관련된 공지 기술에 대한 상세한 설명은 생략한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시형태를 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 멀티플렉싱 신호 처리 시스템을 개략적으로 도시한 구성도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 멀티플렉싱 신호 처리 시스템은 방사선을 섬광신호로 변환하는 섬광체, 섬광체에서 출력된 섬광신호를 전기신호로 변환하는 다수의 광센서, 각각의 광센서에 연결되어, 광센서의 출력 신호를 소정의 파형 신호로 정형하여 출력하는 정형 회로부, 정형 회로부에서 정형된 서로 다른 상기 파형 신호를 합산하여 합산 신호를 생성하는 가산 회로부, 및 가산 회로부에서 생성된 합산 신호에서 다수의 광센서에서 출력되는 출력 신호를 구별하는 신호 구별부를 포함한다.

본 발명은 방사선 영상을 획득하는 멀티플렉싱 신호 처리 시스템으로서, 섬광체, 광센서 배열, 정형 회로부, 가산 회로부, 및 신호 구별부를 포함한다.

섬광체는 방사선을 섬광신호를 변환한다. 변환된 섬광신호는 광센서 배열에서 전기신호로 변환된다. 방사선 영상화를 위해 어떤 위치에서 반응하였는지 확인하기 위해서 광센서 각 픽셀에서의 위치 정보가 측정되어야 한다.

정형 회로부는 각각의 광센서 픽셀에 연결되어, 광센서 각각의 출력 신호를 서로 다른 소정의 파형 신호로 정형하여 출력한다. 여기서, 정형 회로부를 다수의 광센서에 각각 연결되는 정형 증폭기(Shaping Amp)를 포함할 수 있다. 정형 회로부는 광센서의 출력 신호에 서로 다른 Shaping Time을 적용할 수 있다. 이에 의하면, 측정된 신호의 Decay Time이 픽셀에 따라 모두 다르게 분포될 수 있다.

가산 회로부는 서로 다르게 정형된 파형 신호를 합산하여 합산 신호를 생성한다. 가산 회로부는 가산 증폭기(Summing Amp)를 포함할 수 있다. 생성된 합성 신호는 ADC를 통해 측정될 수 있다.

신호 구별부는 기설정된 파형 구별법에 따라 실제 측정되는 신호를 분류한다. 파형 구별법은 각각의 광센서 픽셀별로 합쳐진 합산 신호의 샘플을 측정하고, Shaping Time을 계산하여, 각각의 픽셀과 이에 대응되는 파형을 구별하는 기법이다. 즉, 각각의 픽셀과 이에 대응되는 파형이 구별되기 때문에, 특정 신호가 측정되면, 해당 특정 신호에 대한 파형 분석을 통해, 어떤 광센서 픽셀에서 발생한 반응인지를 판단할 수 있다. 결국, 반응한 광센서 픽셀의 위치 정보가 파악된다.

도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 멀티플렉싱 신호 처리 시스템을 개략적으로 도시한 구성도이고, 도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 멀티플렉싱 신호 처리 시스템의 딥러닝 신호 처리 알고리즘을 도시한 도면이다.

도 2를 참고로, 본 발명의 다른 실시예에 따른 멀티플렉싱 신호 처리 시스템의 정형 회로부는 Variation Module를 사용할 수 있다. Variation Module은 광센서 픽셀 각각의 출력 신호에 서로 다른 특성을 적용한다. 따라서, 각각의 광센서 픽셀에서 출력되는 출력 신호의 특성이 광센서 픽셀마다 서로 다르게 분포될 수 있다. 일례로, Variation Module은 다수 개로, 다수의 광센서와 일대일로 대응되게 연결되고, 다수 개의 Variation Module은 서로 다른 특성을 광센서 출력 신호에 적용할 수 있다.

서로 다른 특성을 가지는 상기 출력 신호들은 전술한 가산 회로부에 의해 하나의 채널로 합쳐진다. 합쳐진 신호는 ADC를 통해 측정될 수 있다. 에너지 정보는 어떤 픽셀이든 얻어질 수 있으며, 측정된 에너지 정보를 사용하여 광센서에 탐지되기 전에 콜리메이터(Collimator)와 같은 물질에 의해 산란되어 낮은 에너지를 갖은 신호를 걸러낼 수 있다.

전체 광센서 픽셀의 다른 출력 부분에서 하나로 통합된 출력 신호는 TDC를 거쳐 시간 정보를 얻기 위해 이용될 수 있다. TDC는 멀티플렉싱에 사용되지 않지만 이를 통해 시간 정보를 얻어서 PET 장비에서 ToF(Time of Flight) 기법에 사용할 수 있다.

신호 구별부는 딥러닝 네트워크에 의해, 반응한 광센서 픽셀을 구별할 수 있다. 도 3을 참고로, 정형 회로부 및 가산 회로부를 사용하여 각각의 광센서 픽셀에 대해 훈련 데이터를 측정할 수 있다. 전체 데이터에서 일정 부분을 훈련 데이터로 할당하고, 나머지는 검증 데이터로 할당할 수 있다. 딥러닝 알고리즘은 입력된 신호에 대해서 각 픽셀의 신호가 가진 특징을 자동으로 추출하는 과정을 거칠 수 있다. 신경망에서 추출된 특징을 토대로 신호 분류 과정을 거치며, 최종 출력 값은 해당하는 픽셀 번호 값이 될 수 있다. 더 많은 양의 신호 데이터를 측정하여 훈련할수록 분류 모델의 정확도는 높아지게 된다. 모델 학습을 진행하면서 검증 과정을 함께 거치도록 하여 분류 모델이 정확하게 학습을 하고 있는지 확인할 수 있다.

서로 다른 특성을 가진 각 광센서 픽셀의 신호들이 하나로 합쳐져 나온 신호가 사전에 학습된 모델에 입력된다. 입력된 신호를 학습된 모델이 픽셀들로 분류할 수 있다. 이때 분류된 픽셀은 신호의 에너지 정보를 포함하기 때문에, 이를 통해 산란된 감마선으로 인해 발생한 신호의 픽셀 정보 또한 알 수 있다. 이 값을 통해 측정된 신호의 플러드맵을 그려내서 감마선에 반응한 픽셀들의 위치를 알 수 있고 방사선 영상화가 가능해진다.

도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 멀티플렉싱 신호 처리 시스템을 개략적으로 도시한 구성도이다.

만약 감마선이 섬광체 배열에서 산란되어 다른 광센서 픽셀에 동시에 측정되었을 때 이 신호들이 산란되기 전에 어떤 섬광 결정 픽셀에 먼저 반응했는지 알 수 있다면, 이 산란된 감마선의 정보를 이용하여 영상의 질을 더 높일 수 있다.

감마선이 최초 반응한 섬광 결정에 맞닿은 광센서 픽셀의 신호와 산란된 감마선과 반응한 섬광 결정에 맞닿은 광센서 픽셀의 신호는 동시에 측정된다. 신호 각각의 에너지를 계산하여 감마선이 최초에 어떤 섬광 결정에서 산란했는지 구분한다. 전술한 서로 다른 특성을 각 픽셀에 적용하여 딥러닝 네트워크로 분류하는 방사선 영상화 기법을 통해 얻은 감마선이 반응한 광센서의 위치 정보에 산란 전 먼저 반응한 픽셀 정보를 더하여 산란된 감마선에 대한 보정을 할 수 있다. 이 기법을 통해 감마선의 산란 정보를 알 수 있기 때문에, 섬광체 내 산란으로 인해 낮은 에너지를 가져 영상화에 사용되지 않는 신호를 영상화에 사용할 수 있다. 또한, 영상 획득에 있어 Sensitivity가 증가하여 환자의 선량이 낮아지고 영상의 정확도가 높아진다.

일례로, 딥러닝 신호처리 알고리즘과 함께 반응 깊이 판별법(DoI, Depth of Interaction)을 사용하여 각 신호를 발생시킨 감마선이 반응한 섬광체 내 깊이를 계산하여 최초 산란이 발생한 섬광 결정을 구분할 수 있다.

이하에서는 실험예를 통해 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.

전술한 바와 같이, 서로 다른 Shaping Time을 적용하여 파형 구별법으로 픽셀을 분류하는 멀티플렉싱 신호 처리 시스템을 제작한 후, 실험을 통해 성능을 평가하고, 그 결과를 도 5 내지 도 7에 나타냈다. 도 5 내지 도 7은 실험예에 따른 결과 그래프이다.

감마선을 방출하는 각 방사선 핵종은 고유한 감마 에너지 스펙트럼을 가지는데, 검출기에 측정된 신호의 크기를 측정하여 에너지 스펙트럼을 그려낼 수 있고, 이를 통해 어떤 방사선 핵종인지 판단 가능하다. 도 5는 Na-22 방사선원을 사용하여 8개 채널의 합산 신호를 측정한 에너지 스펙트럼이다. 하지만 이를 통해서는 어떤 픽셀에서 측정된 신호인지 알 수는 없다.

도 6을 참고로, 각 픽셀의 출력 신호의 Shaping Time을 변형시킨 후, 이를 가산 증폭기로 합친 다음, 이에 대해 해당 픽셀에 맞은 파형 구별법(PSD)를 설정하였다. 이에 의해 특정 PSD 값을 통해 각 픽셀이 명확하게 분류됨을 알 수 있다. PSD 값은 신호의 특성에 맞게 설정하였는데, 실험 데이터는 개별 신호의 크기에 대한 면적의 비율로 정하였다.

도 7은 PSD를 통해 분류된 픽셀의 신호에 대한 에너지 스펙트럼을 비교한 결과이다. 픽셀 1 ~ 8의 에너지 스펙트럼을 나타낸다. 그 결과, 각 픽셀로 분류된 신호는 거의 일정한 에너지 대역을 나타냈고, 에너지 분해능 또한 우수한 결과를 보였다.

이상 본 발명을 구체적인 실시예를 통하여 상세히 설명하였으나, 이는 본 발명을 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상 내에서 당 분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 그 변형이나 개량이 가능함이 명백하다.

본 발명의 단순한 변형 내지 변경은 모두 본 발명의 영역에 속한 것으로 본 발명의 구체적인 보호 범위는 첨부된 특허청구범위에 의하여 명확해질 것이다.

Claims (1)

1. 방사선을 섬광신호로 변환하는 섬광체;
   상기 섬광체에서 출력된 섬광신호를 전기신호로 변환하는 다수의 광센서;
   각각의 상기 광센서에 연결되어, 상기 광센서의 출력 신호를 소정의 파형 신호로 정형하여 출력하는 정형 회로부;
   상기 정형 회로부에서 정형된 서로 다른 상기 파형 신호를 합산하여 합산 신호를 생성하는 가산 회로부; 및
   상기 가산 회로부에서 생성된 상기 합산 신호에서 다수의 상기 광센서에서 출력되는 상기 출력 신호를 구별하는 신호 구별부;를 포함하는 멀티플렉싱 신호 처리 시스템.
   

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