초록 ▼

1. 연구개발 목표
◯ 퇴행성 뇌질환 검진용 Brain PET 개발
◯ Brain PET용 신호처리 아날로그 회로 ASIC 개발
◯ PET 영상재건 알고리즘 개발
2. 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

1. 연구개발 목표
◯ 퇴행성 뇌질환 검진용 Brain PET 개발
◯ Brain PET용 신호처리 아날로그 회로 ASIC 개발
◯ PET 영상재건 알고리즘 개발
2. 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
3. 기대효과 및 활용방안
◯ Brain PET 기술개발이 퇴행성 뇌 질환 검진 시스템확립을 도모함을 기대한다.
◯ ASIC 설계, 회로 설계, 레이아웃 공정 등의 전 공정을 수행할 수 있는 인력양성을 통해, 의료장비분야를 넘어 다양한 분야에 진출하여 고부가가치를 창출할 수 있다.

(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 an

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

(출처 : SUMMARY 8p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요약문 ... 4
• SUMMARY ... 7
• CONTENTS ... 10
• 목차 ... 12
• 제1장 연구개발 과제의 개요 ... 14
• 제1절 연구개발의 필요성 ... 14
• 제2절 연구개발의 목표 ... 17
• 제2장 국내외 기술개발 현황 ... 18
• 제1절 국내외 연구현황 ... 18
• 제2절 국내외 제품군 현황 ... 19
• 제3절 선행연구 내용 및 결과 ... 19
• 제3장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 22
• 제1절 Brain PET용 검출기 모듈 개발 ... 22
• 1. 검출기 모듈 구성요소 결정 ... 22
• 2. Brain PET 검출기 모듈 성능평가 ... 26
• 3. Brain PET 검출기 모듈 최적화 및 제작 ... 28
• 제2절 신호 처리 회로 개발 ... 30
• 1. ASIC을 사용한 TIA(Transimpedance Amplifier) 설계 및 제작 ... 30
• 2. Resistor chain (multiplexer) 설계 검토 ... 44
• 3. FPGA를 이용한 Time to Digital converter 설계 ... 45
• 제3절 데이터 획득장치 개발 ... 49
• 1. Giga ethernet 시스템 기반 고속 데이터 획득장치 개발 ... 49
• 제4절 PET 시스템 개발 ... 55
• 1. Brain PET 하우징 설계 및 제작 ... 55
• 2. Brain PET 냉각장치 개발 및 제작 ... 60
• 3. Brain PET 시스템 통합 ... 69
• 제5절 PET 영상 재구성 알고리즘 개발 ... 71
• 1. EM(Expectation-Maximization) 기반의 반복형 알고리즘 개발 ... 71
• 2. Ordered-subset Expectation Maximization(OS-EM) 알고리즘 개발 ... 74
• 3. Ordered-subset Expectation Maximization(OS-EM) 알고리즘 가속화 ... 76
• 4. 실험데이터를 이용한 재건 영상 비교 및 평가 ... 79
• 제6절 Brain PET 시스템 평가 ... 81
• 1. 22Na 표준선원 기반 시스템 성능평가 ... 81
• 2. 임상시험 ... 83
• 제4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 85
• 제5장 연구개발결과의 활용계획 ... 93
• 제6장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 96
• 제7장 연구장비의 구축 및 활용 결과 ... 98
• 제8장 참고문헌 ... 99
• 끝페이지 ... 100