소동물용 양전자방출단층촬영기기는 매우 작은 장기를 영상화하기 위해 매우 높은 공간분해능을 지닌다. 우수한 공간분해능을 획득하기 위해서는 매우 작은 섬광 픽셀을 사용하여 시스템을 구성해야 한다. 매우 작은 섬광 픽셀을 사용하여 검출기를 구성할 경우 광센서 픽셀에 따라 적용가능한 배열의 크기가 달라진다. 이전 연구에서 광센서 크기에 따른 최대의 섬광 픽셀 배열을 찾는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 더 확장된 섬광 픽셀 배열을 사용하여 검출기를 구성하기 위해 광가이드를 적용한 검출기를 설계하여 모든 섬광 픽셀들이 영상화되는 최대의 배열을 찾고자 한다. 섬광체로 이루어진 검출기의 시뮬레이션이 가능한 DETECT2000을 사용하여 검출기를 설계하였다. 11 × 11 섬광 픽셀 배열에서부터 16 × 16 배열까지 검출기를 구성하여 시뮬레이션을 수행하였다. 섬광 픽셀에서 발생된 빛을 광센서로 수집하여 평면 영상을 획득한 후 영상의 분석을 통해 겹침이 발생하지 않는 최대의 배열을 찾았다. 그 결과 겹침이 발생하지 않고 모든 섬광 픽셀들이 구분 가능한 최대의 배열은 15 × 15 배열이었다.
적은 수의 광센서를 사용한 PET 검출기의 섬광 픽셀과 광센서의 매칭 비율을 최대화하기 위해 다양한 섬광 픽셀의 배열과 4개의 광센서를 사용하였다. 섬광 픽셀의 배열은 6 × 6에서부터 11 × 11까지 여섯 케이스로 구성하였다. 광센서간의 간격은 모든 섬광 픽셀에서 동일하게 적용하였으며, 섬광 픽셀의 크기를 줄여 배열을 확장하였다. 설계한 PET 검출기들의 평면 영상 획득을 위해 빛 시뮬레이션이 가능한 DETECT 2000을 사용하였다. 각 섬광 픽셀 배열의 중심에서 소멸방사선과 섬광 픽셀의 상호작용을 통해 생성된 빛을 발생시켜, 4개의 광센서를 통해 빛을 검출한 후 평면 영상을 재구성하였다. 재구성한 평면 영상을 통해 모든 섬광 픽셀들이 구분이 가능한 최대의 배열을 찾았다. 그 결과 8 × 8 섬광 픽셀 배열의 평면 영상에서 모든 섬광 픽셀들이 구분이 가능하였으며, 9 × 9 섬광 픽셀 평면 영상에서부터는 가장자리 두 섬광 픽셀들이 서로 겹쳐 영상에 나타났다. 이때의 섬광 픽셀과 광센서의 매칭 비율은 16:1이었다. 본 검출기를 사용하여 PET 시스템을 구성할 경우, 사용하는 광센서의 수가 감소되고 이에 따른 신호처리 회로의 간소화를 통해 전체 시스템의 비용을 감소시킬 것으로 기대된다.
현재의 이미지 센서기술은 메가픽셀 급에 한정되어 있는데 메가픽셀 급의 이미지 센서로 기가픽셀의 이미지를 생성하기 위해서는 필수적으로 중첩영역의 이미지를 하나로 합성하는 스티칭(stitching) 기법을 쓸 수밖에 없다. 본 논문에서는 로봇파노라마헤드와 스티칭 기법을 사용하여 기가픽셀카메라 기술의 전 과정을 탐구해 보았다. 그리고 이 과정을 통해서 얻어진 경험이나 이해를 바탕으로 듀크대와 BAE의 기가픽셀카메라 기술에 대해서도 설계해석을 시도해 보았다. 또 나아가, 새로운 기가픽셀카메라의 광학구조에 대한 모색도 시도해 보았다. 기가픽셀카메라 기술에서는 스티칭 작업과는 별도로 먼거리의 피사체 혹은 대기오염과 같은 원인으로 발생하는 흐릿한 영상부분을 보정하는 것이 필수적이라는 것도 파악되었다.
우수한 공간분해능을 달성하기 위해 소동물용 양전자방출단층촬영기기의 검출기에는 매우 작은 섬광 픽셀을 사용한다. 그러나 이러한 매우 작은 섬광 픽셀을 사용함으로써 배열의 가장자리 부분의 섬광 픽셀들이 평면 영상에서 중첩되는 현상이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 빛의 분포를 변화시킬 수 있는 광가이드를 사용하였다. 광가이드의 물질에 따라 빛이 퍼지는 경향이 달라지며, 이에 따라 어떠한 물질의 광가이드를 사용하느냐에 따라 겹침의 발생 유무가 달라진다. 본 연구에서는 기존의 유리 광가이드를 대신하여 섬광 픽셀과 동일한 물질의 광가이드를 적용한 검출기를 설계하였다. 섬광체 광가이드는 유리 광가이드에 비해 더 높은 굴절률을 지녀, 빛의 퍼지는 정도가 달라진다. 두 광가이드를 사용한 검출기의 가장자리 부분의 섬광 픽셀들의 분리 정도를 평가하기 위해 평면 영상을 획득하였다. 획득한 평면 영상의 가장자리 두 섬광 픽셀 영상의 공간분해능과 중심 간의 거리를 산출하여, 분리 정도를 평가하였다. 그 결과 섬광체 광가이드를 사용하였을 경우, 더 우수한 공간분해능을 보였으며, 섬광 픽셀들의 중심 간의 거리가 더 넓게 나타났다. 기존에 사용하는 유리 광가이드 대신에 섬광체 광가이드를 사용하여 검출기를 구성할 경우 더 작은 섬광 픽셀을 사용할 수 있으므로, 더 우수한 공간분해능을 확보할 수 있을 것이다.
전임상용 양전자방출단층촬영기기는 인체에 비해 매우 작은 소동물을 대상으로 촬영이 이루어지므로, 우수한 공간분해능을 지닌 검출기가 필요하다. 이를 위해 작은 섬광 픽셀을 사용한 검출기를 사용하여 시스템을 구성하였다. 현재 개발되어 사용되는 광센서의 크기는 한정되어 있으므로, 이에 맞는 최소한의 섬광 픽셀과 최대의 배열로 구성할 경우 우수한 공간분해능을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 광센서의 크기를 고정하고, 이에 맞는 다양한 섬광 픽셀의 배열을 구성하여 평면 영상에서 겹침이 발생하지 않고, 모든 섬광 픽셀들이 구분이 되는 최대의 섬광 픽셀 배열을 찾고자 한다. 이를 위해 섬광체와 광센서로 이루어진 검출기 모듈의 시뮬레이션이 가능한 DETECT2000을 사용하였다. 3 mm × 3 mm 픽셀이 4 × 4 배열로 이루어진 광센서를 사용하였으며, 섬광 픽셀 배열은 8 × 8에서부터 13 × 13까지 구성하여 시뮬레이션을 수행하였다. 광센서 픽셀에서 획득된 데이터를 통해 평면 영상을 구성하였으며, 평면 영상과 프로파일을 통해 영상의 겹침이 발생하지 않는 최대의 섬광 픽셀 배열을 찾았다. 그 결과 평면 영상에서 서로 겹침이 발생하지 않고 모든 섬광 픽셀들이 영상화되는 섬광 픽셀 배열의 크기는 11 × 11이었다.
본 논문에서는 bump 회로를 이용한 하드웨어 기반의 윤곽선 검출 회로를 제안한다. 하나의 픽셀은 빛을 전기적인 신호로 변환하는 active pixel sensor (APS)와 주변 픽셀의 밝기 차이를 비교하는 bump회로로 구성된다. 제안하는 회로는 $64{\times}64$의 이미지를 대상으로하며, 각 열(column)마다 비교기를 공유한다. 비교기는 외부에서 인가되는 기준전압을 통해 최종적으로 대상픽셀의 윤곽선 여부를 판별한다. 또한 기존의 4개 혹은 그 이상의 픽셀 데이터를 비교하는 윤곽선 검출 알고리즘을 상대적으로 간소화하여 대상픽셀을 포함하여 3개의 픽셀만으로 윤곽선 검출을 가능토록 제안하였다. 따라서 하나의 픽셀에 비교적 적은 수의 트랜지스터로 구성하였다. 따라서 제한적인 픽셀 크기에서 fill factor를 충분히 확보함으로써 수용 가능한 조도의 범위를 확장하였고, 기준전압을 외부에서 입력 받기 때문에 윤곽선 레벨을 조절 할 수 있다. Bump 회로기반의 윤곽선 검출 회로는 0.18um CMOS 공정에서 설계되었으며, 1.8V의 공급전압에서 픽셀 당 0.9uW의 전력 소모율, 34%의 fill factor을 갖는다. 이는 기존회로대비 전력 소모율을 90% 개선하였고, 기존 회로에 비하여 면적은 약 18.7%, fill factor는 약 16%를 더 확보하였다.
PET에서 영상화를 위해서는 검출기에 입사한 감마선과 상호작용한 섬광 픽셀의 위치를 측정해야한다. 이를 위해서 기존 시스템에서는 섬광 픽셀의 평면 영상을 획득하여, 각 섬광 픽셀이 영상화된 영역을 분리한 후, 섬광 픽셀의 위치를 특정하여 디지털 신호로 획득한다. 본 연구에서는 검출기의 광센서에서 형성되는 신호를 바탕으로 딥러닝 방법을 적용하여, 여러 절차를 거치지 않고 직접 디지털 신호로 획득하는 방법을 개발하였다. 이에 대한 검증 및 위치 측정의 정확도 평가를 위해 DETECT2000 시뮬레이션을 수행하였다. 6 × 6 섬광 픽셀 배열과 4 × 4 광센서를 사용하여 검출기를 구성하였으며, 섬광 픽셀의 중심에서 감마선 이벤트를 발생시켜, 앵거 식을 통해 4채널의 신호로 합산하였다. 획득된 신호를 사용하여 딥러닝 모델을 학습한 후, 섬광 픽셀의 서로 다른 깊이 방향에서 발생된 감마선 이벤트에 대한 위치를 측정하였다. 그 결과 모든 섬광 픽셀 및 위치에서 정확한 결과를 보였다. 본 연구에서 개발한 방법을 PET 검출기에 적용할 경우, 보다 편리하게 섬광 픽셀의 위치를 디지털 신호로 측정할 수 있을 것이다
본 논문에서는 향상된 물체 인식을 위한 픽셀 복원 기반의 비선형 3D 상관기를 제안한다. 제안한 방법은 부분적으로 가려진 물체로부터 요소영상을 픽업하고 서브영상으로 변환하고 영역 매칭 알고리즘 방법을 이용하여 서브영상으로부터 장애물로 가려진 영역을 검출하고 제거한다. 그 다음 픽셀 복원 방법으로 각 서브영상에서 제거된 물체의 픽셀을 복원한다. 마지막으로, 재생된 참조영상과 재생된 영상 사이의 비선형 상호상관을 통하여 3D 물체의 인식 성능을 향상 시킨다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위해 기존 방법과 비교하여 기초적인 상관관계 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.
전임상용 양전자방출단층촬영기기는 관심 시야 외곽에서의 공간분해능 저하현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 감마선과 섬광체가 상호작용한 위치를 측정하는 반응 깊이 측정(depth of interaction, DOI) 검출기가 개발되었다. 여러 층으로 섬광 픽셀 배열을 구성한 방법, 하나의 층의 양단에 광센서를 배치한 방법, 여러 층으로 섬광 픽셀 배열을 구성하고 각 층마다 광센서를 배치한 방법 등이 있다. 본 연구에서는 기존에 개발된 검출기들의 특징을 분석하여 새로운 형태의 DOI 검출기를 설계하였다. 두층으로 구성된 검출기는 각 층마다 서로 다른 크기의 섬광 픽셀을 사용하여, 배열의 크기를 다르게 구성하였다. 이러한 형태로 구성할 경우 층별 섬광 픽셀의 위치는 서로 어긋나게 배열되어 평면 영상에서 서로 다른 위치에 영상화된다. 설계한 검출기의 반응 깊이 측정 가능성을 확인하기위해 DETECT2000 시뮬레이션을 수행하였다. 각 섬광 픽셀의 중심에서 발생된 감마선 이벤트로 획득한 빛의 신호로 평면 영상을 재구성하였다. 그 결과 각 층별 모든 섬광 픽셀이 재구성된 평면 영상에서 분리되어 영상화되어, 반응 깊이를 측정할 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 검출기를 전임상용 PET에 적용할 경우 공간분해능의 향상을 이루어 우수한 영상을 획득할 수 있을 것으로 사료된다.
양전자방출단층촬영기기에서 영상을 획득하기 위해서는 동시 측정된 검출기 모듈의 섬광 픽셀의 위치 좌표를 서로 연결하는 과정이 필요하다. 이를 위해서 다수의 섬광 픽셀과 소수의 광센서를 사용하는 검출기 모듈에서는 평면 영상을 획득하여 각 섬광 픽셀의 영역을 나누어 감마선과 상호작용한 섬광 픽셀의 위치를 획득해야 한다. 또는 사용하는 섬광 픽셀의 수와 광센서의 수를 동일하게 구성할 경우는 섬광 픽셀 위치에 대한 위치 좌표를 직접 디지털 신호 좌표로 획득할 수 있다. 다수의 섬광 픽셀과 소수의 광센서를 사용하는 방법은 평면 영상 획득과 영역을 나누는 과정이 필요하며, 디지털 신호 좌표를 직접 획득하는 방법은 다수의 광센서와 신호처리 시스템이 필요하다. 이는 신호처리 과정이 복잡해지며, 비용이 상승하는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 다수의 섬광 픽셀과 소수의 광센서를 사용하여 평면 영상 및 영역의 분리과정을 수행하지 않고 디지털 신호 좌표를 획득하는 방법을 개발하였다. 최대우도함수를 사용하여 각 섬광 픽셀에서 획득한 신호를 통해 작성된 순람표를 통해 감마선과 상호작용한 섬광 픽셀의 위치 좌표값을 디지털 신호로 획득하는 방법이다. DETECT2000을 사용하여 시뮬레이션을 실시하였으며, 제시한 방법에 대해 검증을 실시하였다. 그 결과 모든 섬광 픽셀에서 정확한 디지털 신호 좌표를 획득할 수 있었으며, 이를 기존 시스템에 적용할 경우 신호처리 과정의 단순화로 보다 빠른 영상획득이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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