초록 ▼

연구결과
◯ 분해능 2.719 mm, 민감도 7~10%/링, 시간 분해능 300 ps을 만족하는 Brain PET 개발
◯ ASIC을 이용한 Gain 80.2 dB, Bandwidth 198 MHz, Phase Margin 66.3° 의 성능을 갖는 Transimpedance Amplifier 개발
◯ FPGA를 이용한 48.72ps 및 29.70ps의 성능을 보이는 Time-to-Digital Converter 개발
◯ PET 영상재건을 위한 ML-EM, OS-EM, OE-EM-TV 알고리즘 개발
◯ 치

연구결과
◯ 분해능 2.719 mm, 민감도 7~10%/링, 시간 분해능 300 ps을 만족하는 Brain PET 개발
◯ ASIC을 이용한 Gain 80.2 dB, Bandwidth 198 MHz, Phase Margin 66.3° 의 성능을 갖는 Transimpedance Amplifier 개발
◯ FPGA를 이용한 48.72ps 및 29.70ps의 성능을 보이는 Time-to-Digital Converter 개발
◯ PET 영상재건을 위한 ML-EM, OS-EM, OE-EM-TV 알고리즘 개발
◯ 치매 스펙트럼 아밀로이드 및 타우 PET 후향적 자료 기반 디지털 팬텀 제작 (각 20례 이상)
◯ 기타 퇴행성질환 FP-CIT PET 또는 타우 PET 전향적 임상시험 기반 디지털 팬텀 제작(30례 이상)
◯ 디지털 팬텀 및 Na-22 점선원 및 호프만 팬텀 영상기반 뇌전용 PET 진단성능 및 감별진단성능 평가시스템 개발

(출처 : 보고서 요약서 3p)

Abstract ▼

Ⅳ. Result of Study
Development of Brain PET for degenerative brain diseases
• Manufacture of detector modules for the development of PET equipment with high resolution and high sensitivity
• Development of Conditioning System for Cooling of Signal Processing Circuit
• DAQ board design

Ⅳ. Result of Study
Development of Brain PET for degenerative brain diseases
• Manufacture of detector modules for the development of PET equipment with high resolution and high sensitivity
• Development of Conditioning System for Cooling of Signal Processing Circuit
• DAQ board design and fabrication with data buffering system and Giga ethernet system utilizing loss data compression technology and high-speed SSD
• Development of Brain PET that meets 2.719 mm resolution, 7-10%/ring sensitivity, and 300 ps timing resolution

Development of Signal Processing Analog Circuit ASIC for Brain PET
• Development of Transimpedance Amplifier with performance of Gain 80.2 dB, Bandwidth 198 MHz, and Phase Margin 66.3o using ASIC
• Development of Time-to-Digital Converter with 48.72ps and 29.70ps performance using FPGA

Development of PET image reconstruction algorithm
• Develop an ML-EM algorithm and reconstruct the tomographic image using an ML-EM algorithm
• Develop an OS-EM algorithm to accelerate ML-EM algorithm
• Development of TV algorithm with Penalty term and optimization of parameters
• Accelerate algorithms through CUDA parallel programming using GPU
• Development of ML-EM, OS-EM, and OS-EM-TV algorithms
• Image processing of Brain PET data with EM-based algorithms

Development of digital phantom
• We established amyloid and tau PET　digital phantoms using retrospecitve data of Alzheimer Disease spectrum, i.e., AD/MCI(more than 20 cases for each group)
• We established Tau and FP-CIT PET digitial phantoms of other neuro-degenerative diseases including Parkinsonism through prospective clinical trials (more than 30 cases)

Development of performance evaluation system for Brain PET
• We established during-developent and after-development image qulity assessment system of newly-developed Brain PET using digital phantom by showing the diagnostic and DDX performance evaluation
• We established a image quality assessment system for newly developed Brain PET　using deep learning and Na-22 point source (or Hoffman phantom)-based image generation that can replace volunteer-based investigator-initiated clinical trial

(출처 : SUMMARY 10p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요약문 ... 4
• SUMMARY ... 8
• CONTENTS ... 13
• 목차 ... 15
• 제1장 연구개발 과제의 개요 ... 17
• 제1절 연구개발의 필요성 ... 17
• 제2절 연구개발의 목표 ... 20
• 제2장 국내외 기술개발 현황 ... 22
• 제1절 국내외 연구현황 ... 22
• 제2절 국내외 제품군 현황 ... 23
• 제3절 선행연구 내용 및 결과 ... 24
• 제3장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 27
• 제1절 Brain PET용 검출기 모듈 개발 ... 27
• 1. 검출기 모듈 구성요소 결정 ... 27
• 2. Brain PET 검출기 모듈 성능평가 ... 31
• 3. Brain PET 검출기 모듈 최적화 및 제작 ... 33
• 제2절 신호 처리 회로 개발 ... 35
• 1. ASIC을 사용한 TIA(Transimpedance Amplifier) 설계 및 제작 ... 35
• 2. Resistor chain (multiplexer) 설계 검토 ... 49
• 제3절 데이터 획득장치 개발 ... 54
• 1. Giga ethernet 시스템 기반 고속 데이터 획득장치 개발 ... 54
• 제4절 PET 시스템 개발 ... 60
• 1. Brain PET 하우징 설계 및 제작 ... 60
• 2. Brain PET 냉각장치 개발 및 제작 ... 65
• 3. Brain PET 시스템 통합 ... 74
• 제5절 PET 영상 재구성 알고리즘 개발 ... 76
• 1. EM(Expectation-Maximization) 기반의 반복형 알고리즘 개발 ... 76
• 2. Ordered-subset Expectation Maximization(OS-EM) 알고리즘 개발 ... 79
• 3. Ordered-subset Expectation Maximization(OS-EM) 알고리즘 가속화 ... 81
• 4. 실험데이터를 이용한 재건 영상 비교 및 평가 ... 84
• 제6절 Brain PET 시스템 평가 ... 86
• 1. 22Na 표준선원 기반 시스템 성능평가 ... 86
• 2. 임상시험 ... 88
• 제7절 디지털 팬텀 개발 ... 90
• 1. 디지털 팬텀 기반의 전·후향적 임상시험 자료 가공방법 ... 90
• 2. 연구에 사용된 PET 추적자의 선택 ... 90
• 3. 디지털 팬텀의 제작 및 실제 전·후향적 임상시험 기반 사례 ... 90
• 제8절 영상생산 엔진 및 감별진단시스템 개발 ... 99
• 1. 딥러닝 기반의 영상생산엔진 및 자동진단용 분류기 제작 ... 99
• 2. 타우 PET을 이용한 기타퇴행성 뇌질환과의 감별진단 성능평가 ... 107
• 3. FP-CIT Test/Retest 전향적 임상시험 및 결과 ... 108
• 제4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 112
• 제5장 연구개발결과의 활용계획 ... 121
• 제6장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 125
• 제7장 연구장비의 구축 및 활용 결과 ... 127
• 제8장 참고문헌 ... 128
• 끝페이지 ... 130