초록 ▼

1. 서 론
양전자 방출 단층촬영 (positron emission tomography, 이하 PET) 시스템은 의료 분야에서 조기 암 진단이나 인체의 생화학적 변화를 모니터링 하는데 사용된다 (그림 1(a)). 일반적인 PET 검출기는 광센서와 섬광결정으로 구성된다 (그림 1(b)). 섬광 결정에 입사된 감마선은 다수의 저에너지 광자를 만들고, 이들은 섬광결정 내에서 반사 또는 흡수 등의 반응을 거쳐 광센서에 의해 감지된다.
위치추정 (positioning or position estimation) 방법은 위의 광센서의

1. 서 론
양전자 방출 단층촬영 (positron emission tomography, 이하 PET) 시스템은 의료 분야에서 조기 암 진단이나 인체의 생화학적 변화를 모니터링 하는데 사용된다 (그림 1(a)). 일반적인 PET 검출기는 광센서와 섬광결정으로 구성된다 (그림 1(b)). 섬광 결정에 입사된 감마선은 다수의 저에너지 광자를 만들고, 이들은 섬광결정 내에서 반사 또는 흡수 등의 반응을 거쳐 광센서에 의해 감지된다.
위치추정 (positioning or position estimation) 방법은 위의 광센서의 응답을 해석함으로 써 입사 감마선의 위치를 추정하는 방법이다. Anger 알고리즘은 일반적으로 사용되는 위치추정 방법이다; 그러나, 검출기 모서리 부분에서의 비선형성 때문에 Anger 위치추정 알고리즘을 이용하여 생성된 플러드맵 (flood map)은 "핀 쿠션"이라 불리는 영상왜곡 현상을 나타낸다 [1].
Anger 알고리즘을 보완할 수 있는 방법 중 하나는 통계 기반의 위치추정(statistics-based positioning, 이하 SBP) 방법을 사용하는 것이다; 이는 많은 연구그룹들에 의해 개발되고 검증되었다 [2-3]. 본 연구기관은 PET 검출기를 위해 가우시안 혼합 모델(Gaussian mixture model, 이하 GMM)을 이용한 위치추정 방법을 제안한 바 있다. 기존 연구에서, 제안한 알고리즘이 고해상도 PET 검출기에 적용될 수 있음을 확인하였다 [4].
본 연구에서는 최신 기술을 집적시킨 디지털 실리콘 광전자증배관 (digital Silicon photomultiplier, 이하 dSiPMs)에 제안된 GMM 알고리즘을 적용하여 고해상도 PET 검출기 모듈을 개발하고자 했다. GMM 알고리즘에 적합한 데이터를 획득하도록 실험환경을 구성하였고, 고해상도 PET 검출기 모듈 개발을 위해 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였다.(출처:본문 3~4p)

Abstract ▼

Positioning methods are ways to estimate the position of incident gamma rays by interpreting the response of the optical sensor position. Anger logic is typically used to position events; however, because of the positioning non-linearity in the corner section of the detector, the flood map generated

Positioning methods are ways to estimate the position of incident gamma rays by interpreting the response of the optical sensor position. Anger logic is typically used to position events; however, because of the positioning non-linearity in the corner section of the detector, the flood map generated using Anger’s positioning algorithm exhibits a distorted “pin-cushion” shape. One of the ways to complement Anger logic is through a statistics-based positioning (SBP) method. In this study, we applied the proposed Gaussian mixture model (GMM) method to digital silicon photomultipliers (dSiPMs), which integrate the latest technologies, and developed a high-resolution PET detector module. As a result, We obtained almost non-biased images with the improvement of peak-to-valley ratio using dSiPMs and the GMM positioning method. We plan to acquire a sub-millimeter resolution images by improving the collimation method in the near future. It is expected to be able to expand existing positioning research areas that rely on Anger’s method.
(출처:Abstract 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 최 종 보 고 서 ... 2
• 요 약 ... 3
• 1. 서 론 ... 3
• 2. 본 론 ... 4
• 2-1. 고해상도 PET 검출 시스템 환경설정 ... 4
• 2-2. dSiPM 세부 구성 ... 4
• 2-3. 데이터 획득 ... 5
• 2-4. GMM을 이용한 확률기반 위치추정 방법 ... 5
• 3. 결 과 ... 5
• 3-1. 데이터 분석 및 가공 ... 5
• 3-2. 위치추정 결과 ... 6
• 4. 결 론 ... 6
• 참고문헌 ... 7
• 끝페이지 ... 7