• 제목/요약/키워드: Compton reconstruction algorithms

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원전 해체 시 방사성 콘크리트 폐기물 내부 방사능 분포 예측을 위한 컴프턴 영상 재구성 방법의 비교 (Comparison of Compton Image Reconstruction Algorithms for Estimation of Internal Radioactivity Distribution in Concrete Waste During Decommissioning of Nuclear Power Plant)

  • 이태웅;조성민;윤창연;김낙점
    • 방사성폐기물학회지
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    • 제18권2호
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    • pp.217-225
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    • 2020
  • 해체 원전에서 총 폐기물의 약 70~80%에 해당하는 많은 양의 콘크리트 폐기물은 해체 폐기물의 대부분을 차지한다. 해체 시 발생된 콘크리트 폐기물은 핵종별 농도에 따라 규제해제 폐기물과 방사성폐기물로 정의할 수 있다. 따라서, 방사성 콘크리트 폐기물의 처분 비용을 저감하기 위하여 자체 처분 및 제한적 재활용을 위한 제염 작업의 수행이 중요하다. 그러므로 콘크리트 폐기물의 효율적인 제염 작업을 위해 내부 방사능 분포를 예측하는 것이 필수적이다. 본 연구는 원전 해체 시, 발생되는 콘크리트 폐기물의 내부 방사능 분포를 예측하기 위하여 다양한 컴프턴 영상 재구성 방법의 성능을 비교하였다. 다양한 컴프턴 영상 재구성 방법으로 단순 역투사(SBP), 필터 후 역투사(FBP), 최대우도 기댓값 최대화 방법(MLEM), 그리고 기존의 MLEM의 시스템 반응 함수에 에너지 정보가 결합되어 확률적으로 계산하는 최대우도 기댓값 최대화 방법(E-MLEM)이 사용되었다. 재구성된 영상을 획득한 후, 정량적인 분석 방법을 이용하여 재구성된 영상의 성능을 정량적으로 비교 및 평가하였다. MLEM 및 E-MLEM 영상 재구성 방법은 각각 재구성된 영상에서 높은 이미지 분해능과 신호 대 잡음비를 유지하는 데 있어 가장 좋은 성능을 보여주었다. 본 연구에서 도출된 결과들은 원자력 시설 해체 시 방사성 콘크리트 폐기물의 내부 방사능 분포를 예측하기 위한 수단으로 컴프턴 영상을 사용할 수 있는 가능성을 보여주었다.

컴프턴 카메라를 위한 3 차원 영상 재구성 알고리즘의 구현 (Implementing 3-D Image Reconstruction Algorithms for Compton)

  • 이미노;이수진
    • 공학논문집
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    • 제8권1호
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    • pp.51-57
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    • 2006
  • We propose efficient methods for implementing 3-D reconstruction algorithms for Compton camera. Since reconstructing Compton scattered data involves the surface integral over the cone associated with the measurement bin, it is crucial to develop a computationally efficient surface integration method. In this work we assume that a cone is made up of a series of ellipses (or circles) stacked up one o top of the other. In order to reduce computational burden for tracing ellipses formed by the intersection of a cone and an image plane, we construct a series of imaginary planes perpendicular to the cone axis so that each plane contains a circle, not an ellipse. In this case the surface integral can be performed by adding uniform samples along each circle. The experimental results demonstrate that our method using imaginary planes significantly improves computational efficiency while keeping reconstruction accuracy.

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컴프턴 카메라를 위한 재배열 기반 확정론적 영상재구성법 (Rebinning-Based Deterministic Image Reconstruction Methods for Compton Camera)

  • 이미노;이수진;서희
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제32권1호
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    • pp.15-24
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    • 2011
  • While Compton imaging is recognized as a valuable 3-D technique in nuclear medicine, reconstructing an image from Compton scattered data has been of a difficult problem due to its computational complexity. The most complex and time-consuming computation in Compton camera reconstruction is to perform the conical projection and backprojection operations. To alleviate the computational burden imposed by these operations, we investigate a rebinning method which can convert conical projections into parallel projections. The use of parallel projections allows to directly apply the existing deterministic reconstruction methods, which have been useful for conventional emission tomography, to Compton camera reconstruction. To convert conical projections into parallel projections, a cone surface is sampled with a number of lines. Each line is projected onto an imaginary plane that is mostly perpendicular to the line. The projection data rebinned in each imaginary plane can then be treated as the standard parallel projection data. To validate the rebinning method, we tested with the representative deterministic algorithms, such as the filtered backprojection method and the algebraic reconstruction technique. Our experimental results indicate that the rebinning method can be useful when the direct application of existing deterministic methods is needed for Compton camera reconstruction.

Application of a deep learning algorithm to Compton imaging of radioactive point sources with a single planar CdTe pixelated detector

  • Daniel, G.;Gutierrez, Y.;Limousin, O.
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제54권5호
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    • pp.1747-1753
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    • 2022
  • Compton imaging is the main method for locating radioactive hot spots emitting high-energy gamma-ray photons. In particular, this imaging method is crucial when the photon energy is too high for coded-mask aperture imaging methods to be effective or when a large field of view is required. Reconstruction of the photon source requires advanced Compton event processing algorithms to determine the exact position of the source. In this study, we introduce a novel method based on a Deep Learning algorithm with a Convolutional Neural Network (CNN) to perform Compton imaging. This algorithm is trained on simulated data and tested on real data acquired with Caliste, a single planar CdTe pixelated detector. We show that performance in terms of source location accuracy is equivalent to state-of-the-art algorithms, while computation time is significantly reduced and sensitivity is improved by a factor of ~5 in the Caliste configuration.

컴프턴 카메라 영상재구성을 위한 타원 누적법 (Ellipse-Stacking Methods for Image Reconstruction in Compton Cameras)

  • 이미노;이수진;김수미;이재성
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제28권4호
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    • pp.520-529
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    • 2007
  • An efficient method for implementing image reconstruction algorithms for Compton cameras is presented. Since Compton scattering formula establishes a cone surface from which the incident photon must have originated, it is crucial to implement a computationally efficient cone-surface integration method for image reconstruction. In this paper we assume that a cone is made up of a series of ellipses (or circles) stacked up one on top of the other. In order to reduce computational burden for tracing ellipses formed by the intersection of a cone and an image plane, we propose a new method using a series of imaginary planes perpendicular to the cone axis so that each plane contains a circle, not an ellipse. In this case the cone surface integral can be performed by simply accumulating the circles along the cone axis. To reduce the computational cost of tracing circles, only one of the circles in the cone is traced and the rest are determined by using simple trigonometric ratios. For our experiments, we used the three different schemes for tracing ellipses; (i) using the samples generated by the ellipse equation, (ii) using the fixed number of samples along a circle on the imaginary plane, and (iii) using the fixed sampling interval along a circle on the imaginary plane. We then compared performance of the above three methods by applying them to the two reconstruction algorithms - the simple back-projection method and the expectation-maximization algorithm. The experimental results demonstrate that our proposed methods (ii) and (iii) using imaginary planes significantly improve reconstruction accuracy as well as computational efficiency.

MCNP-polimi simulation for the compressed-sensing based reconstruction in a coded-aperture imaging CAI extended to partially-coded field-of-view

  • Jeong, Manhee;Kim, Geehyun
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제53권1호
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    • pp.199-207
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    • 2021
  • This paper deals with accurate image reconstruction of gamma camera using a coded-aperture mask based on pixel-type CsI(Tl) scintillator coupled with silicon photomultipliers (SiPMs) array. Coded-aperture imaging (CAI) system typically has a smaller effective viewing angle than Compton camera. Thus, if the position of the gamma source to be searched is out of the fully-coded field-of-view (FCFOV) region of the CAI system, artifacts can be generated when the image is reconstructed by using the conventional cross-correlation (CC) method. In this work, we propose an effective method for more accurate reconstruction in CAI considering the source distribution of partially-coded field-of-view (PCFOV) in the reconstruction in attempt to overcome this drawback. We employed an iterative algorithm based on compressed-sensing (CS) and compared the reconstruction quality with that of the CC algorithm. Both algorithms were implemented and performed a systematic Monte Carlo simulation to demonstrate the possiblilty of the proposed method. The reconstructed image qualities were quantitatively evaluated in sense of the root mean square error (RMSE) and the peak signal-to-noise ratio (PSNR). Our simulation results indicate that the proposed method provides more accurate location information of the simulated gamma source than the CC-based method.

모사된 컴프턴 카메라 투사데이터의 재구성을 위한 OSEM 알고리즘의 부분집합 구성법 비교 연구 (A Comparative Study of Subset Construction Methods in OSEM Algorithms using Simulated Projection Data of Compton Camera)

  • 김수미;이재성;이미노;이주한;김중현;김찬형;이춘식;이동수;이수진
    • Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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    • 제41권3호
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    • pp.234-240
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    • 2007
  • 목적: 본 연구에서는 컴프턴 카메라의 투사데이터를 재구성하기 위하여 부분집합 개수에 비례하여 고속화된 수렴속도를 보이는 통계학적 영상재구성 방법인 OSEM 알고리즘을 적용하였다. 또한 연산시간 및 퍼센트 오차 측면에서 컴프턴 투사데이터의 부분집합 구성 시 여러 구분방법에 대한 비교연구를 수행함으로써 컴프턴 투사데이터의 최적화된 OSEM 알고리즘을 제안하고자 하였다. 대상 및 방법: 산란부와 흡수부로 구성된 컴프턴 카메라의 투사데이터를 재구성하기 위하여 단순역투사, 기댓값 최대화 방법과 OSEM 알고리즘을 구현하였다. 그리고 OSEM의 경우 컴프턴 투사데이터는 산란부 및 흡수부의 검출위치 및 산란각에 따라 부분 집합으로 구분하였다. EM 알고리즘은 64번의 반복연산을 수행하였으며 OSEM은 16개의 부분집합에 대해 4번의 반복연산을 수행하였다. 각 재구성 방법과 부분집합 구분방법에 대한 정량적 성능평가를 위하여 계산 시간과 퍼센트 오차를 측정하였다. 결과: SBP 방법에 비해 모든 통계학적 영상재구성 방법의 결과들이 보다 정확하였다. 64번 반복연산을 수행한 EM 알고리즘에 비해 4번의 반복연산과 16개의 부분집합을 가지는 모든 OSEM 알고리즘은 유사한 퍼센트 오차를 나타내면서 14배 빠른 수렴속도를 보였다. OSEM의 경우, 부분집합의 구분방법에 따라 연산속도와 재구성된 영상의 정확도 면에서는 거의 차이가 없었다. 결론: 본 연구의 실험 결과를 통하여 핵의학 영상 분야에서 사용하는 OSEM 알고리즘이 컴프턴 카메라에 대한 재구성 알고리즘으로 유용함을 확인하였으며 OS-EM 방법은 EM에 비해 유사한 결과영상을 재구성하면서 14배 빠른 수렴속도를 보이며 컴프턴 투사데이터를 부분집합으로 구분 시 검출위치와 산란각을 모두 이용하는 것이 가장 효율적인 것으로 간주된다.NIS와 EGFP의 이중 리포터 유전자를 가지고 있는 HepG2 세포주가 성공적으로 만들어졌다. 세포의 약 50% 정도가 형광 현미경 아래에서 관찰되었다. NIS 유전자의 발현은 역전사효소 중합효소 연쇄반응 실험을 통해서 확인하였고, NIS가 발현된 세포의 방사능옥소 섭취량은 대조군에 비하여 약 9배 정도 높게 나타났다. 방사능옥소 유출량 실험에서는 약 9분에 반 정도의 옥소가 유출되는 것이 확인되었다. 구축된 세포주를 이식한 후 획득한 형광 영상, 감마카메라과 소동물용 PET 영상에서는 반대쪽의 대조군 세포를 이식한 것에 비하여 뚜렷한 형광신호가 보였고, 더 높은 방사능옥소 섭취가 확인되었다. 결론: NIS와 EGFP의 이중 리포터 유전자를 가지는 간암 세포주가 성공적으로 구축되었고, 소동물에서 두 유전자를 각각 치료용 리포터 유전자와 영상 리포터 유전자로의 사용이 가능할 것이라고 생각된다.타내는 중요한 효소로 인정되고 있으며, 조직의 손상, 발암, 염증, 성인병 및 노화 등과 같은 여러 가지 유해 작용을 일으킨다. 정상군에 비해 대조군은 1.74배 수치가 증가되었으며, RCM투여군의 대조군과 비교 시 57.4% 감소되는 효과를 볼 수 있었다. 본 연구는 LPS로부터 유도된 산화적 스트레스에 대한 복분자의 선투여 후 예방효과를 알아보았다. 생약재의 일종인 복분자의 경우 LPS로 유도된 산화적 스트레스 억제 및 지질대사로부터의 개선 효과가 있는 것으로 판단되며 지질과산화에 대해서 강한 억제 활성을 나타내는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과로 복분자는 생활 습관병의 예방과 개선에 유효한 것으로 사료되었으며, 지질대사와 과산화지표의 검증을 통해 기능성 식품소재로 활용될 수 있음을 보여주었다.로서 역시 CTV 치료계획에서 적게 조사되었다(p=0.005). 기존의 ICRU 치료계획은