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.
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.
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.
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.
PET 검출기에서 매우 우수한 공간분해능을 획득하기 위해, 매우 작은 섬광 픽셀을 사용하여 검출기 모듈을 설계할 경우, 평면 영상에서 섬광 픽셀 배열 가장자리 및 모서리 부분에서의 겹침이 발생한다. 광가이드를 사용함으로써 겹침의 발생을 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 0.8 mm × 0.8 mm × 20 mm의 섬광체를 사용하여 14 × 14 배열로 구성한 후, 3 mm × 3 mm의 SiPM 픽셀이 4 × 4 배열로 구성된 광센서와 조합하고, 겹침의 발생을 감소시키기 위해 사용한 광가이드의 최적의 두께를 도출하였다. 획득한 평면 영상에서 겹침이 주로 발생하는 가장자리 및 모서리 위치의 섬광 픽셀 영상을 바탕으로 정량적 평가를 수행하였다. 정량적 평가는 섬광 픽셀 영상간의 간격과 반치폭을 통해 계산되었으며, 2 mm 두께의 광가이드를 사용하였을 경우 k값이 2.60으로 가장 우수한 영상을 획득한 결과를 보였다. 또한 에너지 스펙트럼을 통해 에너지 분해능을 측정한 결과 2 mm 두께의 광가이드에서 28.5%로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 2 mm의 광가이드를 사용할 경우 겹침이 최소화된 가장 우수한 평면 영상과 에너지 분해능을 획득할 수 있을 것으로 판단된다.
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.
적은 수의 광센서를 사용하는 검출기를 설계하고, 최대우도함수를 통해 감마선과 상호작용한 섬광 픽셀의 위치를 디지털 위치로 측정하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 섬광체 내에서 빛의 이동을 모사할 수 있는 DETECT2000을 사용하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 위치 측정의 정확도를 평가하였다. 6 × 6의 섬광 픽셀 배열과 4개의 광센서를 사용하여 검출기를 구성하였으며, 각 섬광 픽셀 중심에서 감마선 이벤트를 발생시켜 수집된 빛의 비율을 통해 순람표를 작성하였다. 새로운 위치에서 발생된 감마선 이벤트를 최대우도함수의 입력값으로 적용하여 순람표와 비교후 섬광 픽셀의 위치를 디지털 위치로 변환하였다. 모든 섬광 픽셀들에서 평가하였으며, 그 결과 99.1%의 높은 정확도를 획득하였다. 이러한 방법을 현재 사용되는 시스템에 적용할 경우 섬광 픽셀의 위치를 판별하는 과정의 간소화를 이룰 것으로 판단된다.
양전자방출단층촬영기기(positron emission tomography, PET)의 공간분해능 향상을 위한 반응 깊이를 측정하는 검출기를 설계하였다. 섬광 픽셀 배열이 두 층으로 구성되며, 층 사이에는 감마선 이벤트를 통해 발생된 빛을 각 층별 서로 다른 분포로 만들기 위해 광가이드를 삽입하였다. 광가이드는 4개로 구성되며 하나의 광가이드는 2 × 2 배열의 섬광 픽셀과 연결되도록 설계하였다. 위층에서 발생된 빛은 광가이드를 통해서 더 넓은 분포로 광센서로 이동되며, 아래층에서 발생된 빛은 위층보다 좁은 분포로 광센서에 입사한다. 서로 다른 분포에 의해 광센서에서 획득되는 신호를 바탕으로 평면 영상을 재구성하면 층별 서로 다른 위치에 섬광 픽셀이 영상화된다. 이를 검증하기위해 섬광체내에서 빛의 거동을 모사하는 DETECT2000 시뮬레이션 툴을 사용하였다. 섬광 픽셀 배열과 광가이드 및 광센서로 이루어진 검출기를 설계하여, 모든 섬광 픽셀에서 감마선 이벤트를 발생시켜 평면 영상을 획득하였다. 그 결과 위층과 아래층은 서로 다른 위치에서 영상화되었으며, 완벽히 구별되는 것을 확인할 수 있었다. 본 검출기를 PET에 적용할 경우 보다 향상된 공간분해능을 통해 영상의 질을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
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
확산형 콜리메이터는 촬영 대상을 축소 촬영하거나 넓은 관심영역을 작은 감마카메라를 사용하여 검출하기 위해서 사용한다. 확산형 콜리메이터와 블록형 섬광체 및 픽셀형 섬광체 배열을 사용하는 감마카메라에서 방사선원이 관심영역 주변에 위치할 때 섬광체 표면에 감마선이 대각선으로 입사하게 되면, 섬광체 깊이 방향으로 대각선으로 검출되기 때문에 공간 분해능이 저하된다. 본 연구에서는 이러한 관심영역 외곽에서의 공간 분해능을 향상하기 위한 새로운 시스템을 설계하였다. 사다리꼴 픽셀형 섬광체를 사용하여 각 섬광 픽셀을 콜리메이터 구멍의 각도와 크기에 맞게 일치하도록 구성하면, 감마선이 섬광체의 여러 깊이에서 반응하더라도, 하나의 섬광 픽셀 위치로 영상화 할 수 있다. 즉, 대각선 방향의 여러 지점에서 검출되더라도, 감마선은 하나의 섬광 픽셀과 상호 작용하기 때문에 공간 분해능의 저하가 발생하지 않는다. Geant4 Application for Tomographic Emission (GATE) 시뮬레이션을 통해 블록형 섬광체를 사용한 감마카메라와 사다리꼴 픽셀형 섬광체를 사용한 감마카메라를 설계하여 공간 분해능을 비교 평가하였다. 관심영역 외곽에서 발생한 감마선을 통해 획득한 영상에서 공간 분해능은 블록형 섬광체를 사용한 감마카메라에서는 4.05 mm였고, 사다리꼴 픽셀형 섬광체를 사용한 감마카메라에서는 2.97 mm의 공간 분해능을 보였다. 사다리꼴 셀형 섬광체를 사용한 시스템에서 26.67% 공간 분해능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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