KR20110121535A - Apparatus and method of improving image resolution in positron emission tomography - Google Patents

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KR20110121535A
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Abstract

PURPOSE: A device and method for improving resolution in a positron emission tomography are provided to implement an image with high resolution by converting a sinogram extracted from radiation into the sinogram with high resolution. CONSTITUTION: A reactive line detector(301) detects a reactive line in response to radiation irradiated to an object. A sinogram extractor(302) extracts a sinogram from the detected reactive line. A high resolution converter(303) converts the extracted sinogram to a sinogram with high resolution. An image re-composition processor(304) re-composes the image of high resolution from the sinogram with high resolution. The image re-composition processor uses OSEM(Ordered-subset expectation maximization) algorithm.

Description

양전자 단층촬영에서 영상의 해상도를 향상시키는 해상도 향상 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD OF IMPROVING IMAGE RESOLUTION IN POSITRON EMISSION TOMOGRAPHY}Resolution Enhancement Apparatus and Method for Improving Image Resolution in Positron Emission Tomography {APPARATUS AND METHOD OF IMPROVING IMAGE RESOLUTION IN POSITRON EMISSION TOMOGRAPHY}

양전자 단층촬영에서 영상의 해상도를 향상시키는 해상도 향상 장치 및 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 측정 대상체에 조사된 방사선에 응답하여 반응선을 검출하고, 상기 검출된 반응선으로부터 여현 곡선(sinogram)을 추출하며, 상기 추출된 여현 곡선을 고해상도의 여현 곡선으로 변환하여 고해상도의 영상으로 재구성하는 구성을 개시한다.The present invention relates to a resolution enhancing apparatus and method for improving the resolution of an image in positron emission tomography. A structure for converting the extracted cosine curve into a high resolution cosine curve to reconstruct it into a high resolution image is disclosed.

양전자 단층촬영(PET)은 양전자를 방출하는 방사성 의약품을 이용하여 인체에 대한 생리적, 화학적, 기능적 영상을 3차원으로 나타낼 수 있는 핵의학 검사 방법 중 하나로서 널리 이용되고 있다.Positron emission tomography (PET) is widely used as one of the methods of nuclear medicine that can display physiological, chemical, and functional images of the human body in three dimensions by using radiopharmaceuticals that emit positrons.

이러한 양전자 단층촬영(PET)은 주로 여러 종류의 암을 진단하는데 활용되고 있으며 암에 대한 감별 진단, 병기 설정, 재발 평가, 치료 효과 판정 등에 대해서도 유용한 결과를 제공한다.The positron emission tomography (PET) is mainly used to diagnose various types of cancers and provides useful results in differential diagnosis, staging, recurrence evaluation, and treatment effect determination.

이외에도 양전자 단층촬영(PET)을 이용해 심장 질환, 뇌 질환 및 뇌 기능 평가를 위한 수용체 영상이나 대사 영상도 얻을 수 있다.In addition, positron emission tomography (PET) can be used to obtain receptor images or metabolic images for heart disease, brain disease, and brain function evaluation.

방사성 동위원소에서 방출된 양전자는 방출 후 아주 짧은 시간 동안에 자체 운동에너지를 모두 소모하고 이웃하는 전자와 결합하여 소멸하게 되는데, 이때 180도의 각도로 2개의 소멸 방사선(감마선)을 방출한다.Positrons emitted from radioactive isotopes consume all of their kinetic energy for a very short time after their release and combine with neighboring electrons to extinguish, which emits two extinction radiation (gamma rays) at an angle of 180 degrees.

원통형으로 만들어진 양전자 단층촬영(PET) 스캐너는 동시에 방출되는 2개의 소멸 방사선을 검출할 수 있다. 이렇게 검출된 방사선을 이용해 영상을 재구성하면, 신체의 어떤 부위에 방사성 의약품이 얼마나 모여 있는지를 3차원 단층영상으로 나타낼 수 있다.A positron tomography (PET) scanner made of cylinders can detect two extinguished radiation emitted simultaneously. When the image is reconstructed using the detected radiation, a 3D tomography image of how much radiopharmaceuticals are collected in which part of the body can be represented.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 방사선으로부터 추출되는 여현 곡선을 고해상도의 여현 곡선으로 변환함으로써 PET 시스템에서 높은 해상도의 영상을 재구성할 수 있는 양전자 단층촬영에서 영상의 해상도를 향상시키는 해상도 향상 장치 및 방법을 제공한다.According to an embodiment of the present invention, a resolution enhancement apparatus and method for improving the resolution of an image in positron tomography capable of reconstructing a high resolution image in a PET system by converting a cosine curve extracted from radiation into a high resolution cosine curve To provide.

본 발명의 실시 예에 따른 해상도 향상 장치는 측정 대상체에 조사된 방사선에 응답하여 반응선을 검출하는 반응선 검출부, 상기 검출된 반응선으로부터 여현 곡선(sinogram)을 추출하는 여현 곡선 추출부, 및 상기 추출된 여현 곡선을 고해상도의 여현 곡선으로 변환하는 고해상도 변환부를 포함할 수 있다.In accordance with another aspect of the present invention, a resolution improving apparatus includes a response line detector detecting a response line in response to radiation irradiated onto a measurement object, a cosine curve extracting unit extracting a sinogram from the detected response line, and the It may include a high resolution conversion unit for converting the extracted cosine curve to a high resolution cosine curve.

본 발명의 실시 예에 따른 해상도 향상 방법은 측정 대상체에 조사된 방사선에 응답하여 반응선을 검출하는 단계, 상기 검출된 반응선으로부터 여현 곡선(sinogram)을 추출하는 단계, 반복적 연산(iterative computation)을 이용하여, 상기 추출된 여현 곡선을 고해상도의 여현 곡선으로 변환하는 단계, 및 상기 변환된 고해상도의 여현 곡선으로부터 고해상도의 영상을 재구성하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, a method for improving resolution may include detecting a response line in response to radiation irradiated onto a measurement object, extracting a sinogram from the detected response line, and performing an iterative computation. The method may include converting the extracted cosine curve into a high resolution cosine curve, and reconstructing a high resolution image from the converted high cosine curve.

본 발명의 실시 예에 따르면, 검출기 전체 또는 침대를 움직이는 것을 이용하는 PET 시스템에서 높은 해상도의 영상을 재구성할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, a high resolution image may be reconstructed in a PET system using moving a whole detector or a bed.

본 발명의 일실시 예에 따르면, 여현 곡선(sinogram)에 초해상도 알고리즘을 이용함으로써, 고해상도의 영상을 획득할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, a high resolution image may be obtained by using a super resolution algorithm on a sinogram.

본 발명의 일실시 예에 따르면, MLEM 알고리즘 또는 MAP-EM 알고리즘 기반의 초해상도 알고리즘을 적용함으로써, 결과인 고해상도 여현 곡선(sinogram)이 양수만을 갖게됨으로써, PET 의 여현 곡선(sinogram)의 성질을 유지할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, by applying a super-resolution algorithm based on MLEM algorithm or MAP-EM algorithm, the resulting high-resolution cosine (sinogram) has only a positive number, thereby maintaining the properties of the cosine (sinogram) of PET Can be.

도 1은 본 발명의 제1 실시 예에 따른 촬영장치를 설명하기 위한 도면.
도 2는 본 발명의 제1 실시 예에 따른 PET 시스템에서 검출기 전체 또는 침대를 이동시켜 여현 곡선(sinogram)들을 샘플링하는 구성을 설명하는 도면.
도 3은 본 발명의 제1 실시 예에 따른 해상도 향상 장치(300)를 설명하기 위한 블록도.
도 4는 본 발명의 제2 실시 예에 따른 해상도 향상 장치를 설명하기 위한 도면.
도 5a 내지 5d는 본 발명의 제2-1 실시 예에 따른 해상도 향상 장치를 설명하기 위한 도면.
도 6a 내지 6c는 본 발명의 제2-2 실시 예에 따른 해상도 향상 장치를 설명하기 위한 도면.
도 7은 본 발명의 제3 일실시 예에 따른 해상도 향상 방법을 설명하기 위한 블록도.1 is a view for explaining a photographing apparatus according to a first embodiment of the present invention.
2 is a view for explaining a configuration of sampling the cosine (sinograms) by moving the entire detector or bed in the PET system according to the first embodiment of the present invention.
3 is a block diagram illustrating a resolution improving apparatus 300 according to a first embodiment of the present invention.
4 is a view for explaining a resolution improving apparatus according to a second embodiment of the present invention.
5A to 5D are diagrams for describing a resolution improving apparatus according to embodiment 2-1 of the present invention.
6A to 6C are diagrams for describing a resolution improving apparatus according to embodiment 2-2 of the present invention.
7 is a block diagram illustrating a resolution improving method according to a third embodiment of the present invention.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고, 본 명세서에서 사용되는 용어(terminology)들은 본 발명의 바람직한 실시 예를 적절히 표현하기 위해 사용된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 본 발명이 속하는 분야의 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 본 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.In describing the present invention, when it is determined that detailed descriptions of related known functions or configurations may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. Terminology used herein is a term used to properly express a preferred embodiment of the present invention, which may vary depending on a user, an operator's intention, or a custom in the field to which the present invention belongs. Therefore, the definitions of the terms should be made based on the contents throughout the specification. Like reference numerals in the drawings denote like elements.

도 1은 본 발명의 제1 실시 예에 따른 촬영장치를 설명하기 위한 도면이다.1 is a view for explaining a photographing apparatus according to a first embodiment of the present invention.

도 1을 참고하면, 상기 제1 실시 예에 따른 촬영장치(100)는 측정 대상체(110) 내부에 양전자(120)을 투여하고, 양전자(120)는 측정 대상체(110) 내부의 전자와 만나면 두 개의 감마 광자(gamma photon)이 거의 180도의 각도를 이루며 방출하면서 소멸된다. 검출기(140)에 거의 동시에 도달하는 상기 감마 광자를 측정하여, 대응선(130)의 측정 대상체(110) 내부의 양전자(120)의 분포에 대한 투영 정보를 획득할 수 있다.Referring to FIG. 1, the photographing apparatus 100 according to the first embodiment administers the positron 120 to the inside of the measurement object 110, and the positron 120 meets the electrons inside the measurement object 110. The gamma photon of the dog is extinguished as it emits at an angle of nearly 180 degrees. By measuring the gamma photons reaching the detector 140 at about the same time, projection information on the distribution of the positrons 120 inside the measurement object 110 of the corresponding line 130 may be obtained.

투영 정보는 소멸이 일어난 양전자의 대응선(130)의 각도 및 원점으로부터의 거리에 따라 분류될 수 있다. 그리고, 이러한 투영 정보를 이용하여 여현 곡선(sinogram)을 생성할 수 있다.
The projection information may be classified according to the angle of the corresponding line 130 of the positron where annihilation occurs and the distance from the origin. And, using this projection information, a sinogram may be generated.

도 2는 본 발명의 제1 실시 예에 따른 PET 시스템에서 검출기 전체 또는 침대를 이동시켜 여현 곡선(sinogram)들을 샘플링하는 구성을 설명하는 도면이다. 상기 샘플링을 위하여, 본 발명의 제1 실시 예에 따른 PET 시스템은 검출기 전체 또는 촬영 대상(예컨대, 환자)을 규칙적으로 원 운동시킴으로써, 여러 세트의 샘플링 데이터를 획득할 수 있다.FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of sampling sinograms by moving an entire detector or a bed in a PET system according to a first embodiment of the present invention. For the sampling, the PET system according to the first embodiment of the present invention can acquire several sets of sampling data by regularly circularly moving the entire detector or a photographing target (eg, a patient).

도 2를 참조하면, 상기 제1 실시 예에 따른 해상도 향상 장치는 촬영장치를 이용하여 검출기 전체 또는 침대를 움직임으로써, 여러 세트의 여현 곡선을 획득하고, 상기 획득된 여현 곡선에 초해상도 알고리즘을 적용하여 초해상도의 PET 영상을 재구성할 수 있다.Referring to FIG. 2, the resolution enhancing apparatus according to the first embodiment obtains several sets of cosine curves by moving the entire detector or a bed by using an imaging device, and applies a super resolution algorithm to the obtained cosine curves. It is possible to reconstruct a super resolution PET image.

구체적으로, 상기 제1 실시 예에 따른 해상도 향상 장치는 검출기 전체 또는 침대를 움직여 각각의 위치에서 획득하는 여현 곡선(211)들을 이용하여, 여현 곡선의 세트(210)를 얻을 수 있다. 여현 곡선의 세트(210)는 PET 시스템에서 직접 측정된 데이터이므로, 고해상도(high-resolution, HR)와 저해상도(low-resolution, LR)의 관계가 보다 명확하다. 그러므로 획득한 PET 영상에 초해상도 알고리즘을 적용하는 것보다 여현 곡선 상에서 적용하는 것이 보다 효과적일 수 있다.Specifically, the resolution enhancing apparatus according to the first embodiment may obtain the set of cosine curves 210 by using the cosine curves 211 obtained at each position by moving the entire detector or the bed. Since the set of cosine curves 210 is the data measured directly in the PET system, the relationship between high-resolution (HR) and low-resolution (LR) is clearer. Therefore, it may be more effective to apply on the cosine curve than to apply the super resolution algorithm to the obtained PET image.

상기 제1 실시 예에 따른 해상도 향상 장치는 초해상도 알고리즘을 적용하여, 촬영장치(220)를 통해 고해상도의 여현 곡선(221)을 획득할 수 있다.The resolution enhancing apparatus according to the first embodiment may apply a super resolution algorithm to obtain a high resolution cosine curve 221 through the photographing apparatus 220.

보다 구체적으로, 도면 1에서는 PET 시스템의 촬영장치의 검출기(detector) 전체를 움직임으로써 여현 곡선 세트를 얻을 수 있다. 또한 환자가 누워있는 침대를 움직임으로써 검출기 전체를 움직이는 것과 같은 효과를 볼 수 있다. 이때, 각 여현 곡선들의 샘플은 방사선의 양전자 범위(Positron range), 상기 방사선의 비직선성(non-colinearity), 및 검출기의 크기 중에서 적어도 하나의 요소에 의해서 블러(blur) 상태를 유지한다. 따라서, 단순히 샘플의 수가 늘어난 여현 곡선으로 PET 영상을 재구성하여도, 전체의 해상도에는 큰 변화가 없다.More specifically, in FIG. 1, a set of cosine curves can be obtained by moving the entire detector of the imaging device of the PET system. The effect of moving the entire detector can also be achieved by moving the bed in which the patient is lying. At this time, the sample of each cosine curve is kept blur by at least one of the Positron range of radiation, the non-colinearity of the radiation, and the size of the detector. Therefore, even if the PET image is simply reconstructed with an increased cosine curve, the overall resolution does not change significantly.

검출기 전체 또는 침대를 움직이는 경우, 기존의 샘플 사이에 추가적인 샘플이 가능해 진다.When moving the entire detector or bed, additional samples are possible between existing samples.

따라서, 하나의 여현 곡선의 샘플들 사이에 다른 여현 곡선 세트의 샘플들이 위치하게 되므로, 초해상도 알고리즘을 적용하여 고해상도의 여현 곡선을 얻을 수 있다. 즉, 도면부호 210에서 획득된 여현 곡선들에 초해상도 알고리즘을 이용하여, 재구성되는 PET 영상의 해상도를 향상시킬 수 있다.Therefore, since samples of different cosine curve sets are located between samples of one cosine curve, a high resolution cosine curve can be obtained by applying a super resolution algorithm. That is, by using a super resolution algorithm on the cosine curves obtained at 210, the resolution of the reconstructed PET image may be improved.

한편, 상기 해상도 향상 장치는 다른 실시 예로서, 불연속 파상(discrete wobble)을 이용할 수 있다. 이 경우, 검출기 또는 침대를 이동 후 정지시키기 위해, 검출기 또는 침대의 무게가 충분히 가벼워야 한다. On the other hand, the resolution improving device, as another embodiment may use a discrete wobble (discrete wobble). In this case, the weight of the detector or bed must be light enough to stop the detector or bed after moving.

만약, 상기 해상도 향상 장치가 연속적인 파상(continuous wobble)을 이용하는 경우, 움직임은 하나의 저해상도 내에 존재한다. 따라서, 이 경우, 저해상도 여현 곡선의 블러(blur)한 정도가 높을 수 있다. 반면, 상기 해상도 향상 장치가 불연속 파상을 이용하는 경우, 측정하는 동안의 움직임이 적으며, 이에 따라 측정된 저해상도 여현 곡선의 블러한 정도가 상대적으로 낮을 수 있다. If the resolution enhancing device uses continuous wobble, the motion is within one low resolution. Therefore, in this case, the degree of blurring of the low resolution cosine curve may be high. On the other hand, when the resolution improving apparatus uses a discontinuous wave, the movement during the measurement is small, and thus the blur of the measured low resolution cosine curve may be relatively low.

따라서, 상기 해상도 향상 장치는 블러를 감소시키기 위한 프로세스를 구비하고 있기는 하지만, 불연속 파상을 이용함으로써 저해상도 여현 곡선의 블러한 정도를 낮추어 더 좋은 결과를 도출할 수 있다.Thus, although the resolution enhancing apparatus has a process for reducing blur, the use of discontinuous wave forms can lower the blurring degree of the low resolution cosine curve to obtain better results.

도 3은 본 발명의 제1 실시 예에 따른 해상도 향상 장치(300)를 설명하기 위한 블록도이다.3 is a block diagram illustrating a resolution improving apparatus 300 according to a first embodiment of the present invention.

해상도 향상 장치(300)는 촬영장치(310)를 통해 측정 대상체(311)에서 방출되는 감마광자에 응답하여 반응선을 검출하여, 초해상도의 여현 곡선을 생성하고, 상기 생성된 초해상도의 여현 곡선을 이용하여 초해상도의 PET 영상을 획득할 수 있다.The resolution enhancing apparatus 300 detects a response line in response to the gamma photons emitted from the measurement object 311 through the photographing apparatus 310 to generate a super-resolution cosine curve, and generates the super-resolution cosine curve. Using a super resolution PET image can be obtained.

이를 위해, 해상도 향상 장치(300)는 반응선 검출부(301), 여현 곡선 추출부(302), 고해상도 변환부(303), 및 영상 재구성 처리부(304)를 포함할 수 있다.To this end, the resolution improving apparatus 300 may include a response line detector 301, a cosine curve extractor 302, a high resolution converter 303, and an image reconstruction processor 304.

반응선 검출부(301)는 측정 대상체에 조사된 방사선에 응답하여 반응선을 검출할 수 있다.The response line detector 301 may detect the response line in response to the radiation irradiated on the measurement object.

여현 곡선 추출부(302)는 상기 검출된 반응선으로부터 여현 곡선(sinogram)을 추출할 수 있다.The cosine curve extractor 302 may extract a cosine curve (sinogram) from the detected response line.

구체적으로, 복수의 반응선들은 여현 곡선으로 변환될 수 있는데, 측정 대상체(311)에서 방출되는 감마광자를 측정하여 복수의 여현 곡선들을 획득할 수 있다.In detail, the plurality of response lines may be converted into cosine curves, and the plurality of cosine curves may be obtained by measuring gamma photons emitted from the measurement object 311.

고해상도 변환부(303)는 상기 추출된 여현 곡선을 고해상도의 여현 곡선으로 변환할 수 있다.The high resolution converter 303 may convert the extracted cosine curve into a high resolution cosine curve.

고해상도의 PET 영상을 재구성하기 위해서, 획득한 여현 곡선들은 고해상도의 여현 곡선들로 변환될 수 있다.In order to reconstruct a high resolution PET image, the obtained cosine curves may be converted into high resolution cosine curves.

이를 위해, 본 발명의 제1 실시 예에 따른 고해상도 변환부(303)는 획득한 여현 곡선 세트를 MLEM(maximum likelihood expectation maximization) 알고리즘 또는 MAP-EM(Maximum A Priori Expectation Maximization) 알고리즘으로 고해상도 여현 곡선 세트를 생성할 수 있다.To this end, the high resolution transform unit 303 according to the first embodiment of the present invention converts the obtained cosine curve set into a high likelihood cosine curve set using a maximum likelihood expectation maximization (MLEM) algorithm or a Maximum A Priori Expectation Maximization (MAP-EM) algorithm. Can be generated.

구체적으로, 본 발명의 제1 실시 예에 따른 고해상도 변환부(303)는 [수학식 1]의 반복적 연산(iterative computation)을 통해서 상기 고해상도 여현 곡선 세트를 생성할 수 있다.Specifically, the high resolution converter 303 according to the first embodiment of the present invention may generate the high resolution cosine curve set through an iterative computation of Equation 1.

[수학식 1][Equation 1]

Figure pat00001
Figure pat00001

이때,

Figure pat00002
와 1≤k≤p 범위의 여현 곡선 세트이고, p는 여현 곡선 세트에 포함된 여현 곡선의 개수로 해석될 수 있다.At this time,
Figure pat00002
And a cosine curve set in a range of 1 ≦ k ≦ p , and p may be interpreted as the number of cosine curves included in the cosine curve set.

또한,

Figure pat00003
는 n번째 반복에서의 추정된 고해상도(high-resolution) 여현 곡선이고,
Figure pat00004
는 down-sampling, blurring, translation을 포함하는 매트릭스(matrix)로 해석될 수 있다.Also,
Figure pat00003
Is the estimated high-resolution cosine curve at the nth iteration,
Figure pat00004
Can be interpreted as a matrix including down-sampling, blurring, and translation.

본 발명의 제1 실시 예에 따르면, MLEM 알고리즘 기반의 초해상도 알고리즘을 적용함으로써 여현 곡선의 연산에 비음수(non-negative)성질을 유지할 수 있다.According to the first embodiment of the present invention, non-negative properties can be maintained in the calculation of the cosine curve by applying a super resolution algorithm based on the MLEM algorithm.

즉, 상기 실시 예에서는, PET의 여현 곡선(sinogram)은 음수를 갖지 않는 특성이 있는데, 고해상도 변화부(303)에 MLEM 알고리즘을 적용함으로써 결과인 고해상도 여현 곡선(sinogram) 의 비음수 성질을 유지할 수 있다. That is, in the above embodiment, the sinogram of the PET has a non-negative characteristic, and by applying the MLEM algorithm to the high resolution change unit 303, the non-negative property of the resulting high resolution cosine (sinogram) can be maintained. have.

영상 재구성 처리부(304)는 상기 변환된 고해상도의 여현 곡선으로부터 고해상도의 PET 영상을 재구성할 수 있다.The image reconstruction processor 304 may reconstruct a high resolution PET image from the converted high resolution cosine curve.

본 발명의 제1 실시 예에 따른 영상 재구성 처리부(304)는 상기 변환된 고해상도 여현 곡선 세트를 이용하여 고해상도 PET 영상을 재구성한다. The image reconstruction processor 304 according to the first embodiment of the present invention reconstructs a high resolution PET image by using the converted high resolution cosine curve set.

구체적으로, 영상 재구성 처리부(304)는 다른 실시 예로서, 분석적 재구성(analytic reconstruction) 알고리즘 또는 반복적 방법(iterative reconstruction algorithm)을 이용하여, 상기 초해상도의 PET 영상을 재구성할 수 있다.In detail, the image reconstruction processor 304 may reconstruct the PET image having the super resolution using an analytic reconstruction algorithm or an iterative reconstruction algorithm.

보다 구체적으로, 영상 재구성 처리부(304)는 또 다른 실시 예로서, FBP(filtered-backprojection) 알고리즘과 같은 분석적 재구성(analytic reconstruction) 알고리즘을 이용하여, 상기 초해상도의 PET 영상을 재구성할 수 있다.More specifically, the image reconstruction processor 304 may reconstruct the super resolution PET image using an analytic reconstruction algorithm such as a filtered-backprojection (FBP) algorithm.

또한, 영상 재구성 처리부(304)는 또 다른 실시 예로서, OSEM(ordered-subset expectation maximization) 알고리즘과 같은 반복적 방법(iterative reconstruction) 알고리즘을 이용하여, 상기 초해상도의 PET 영상을 재구성할 수 있다.Also, as another embodiment, the image reconstruction processor 304 may reconstruct the super resolution PET image by using an iterative reconstruction algorithm such as an ordered-subset expectation maximization (OSEM) algorithm.

나아가, 상기 고해상도 변환부(303)는 PET 검출기에서 측정되는 정보를 기초로 PET 영상의 블러 커널을 자동으로 추정하고 이용할 수 있다. Furthermore, the high resolution converter 303 may automatically estimate and use a blur kernel of the PET image based on the information measured by the PET detector.

이를 위하여, 상기 수학식 1에의

Figure pat00005
는 아래의 수학식 2의 모델로부터 산출할 수 있다.To this end, the equation
Figure pat00005
Can be calculated from the model of Equation 2 below.

[수학식 2][Equation 2]

Figure pat00006
Figure pat00006

여기서,

Figure pat00007
는 k번째 파상(wobble) 위치에서 측정된 저해상도 여현 곡선이며, x는 고해상도(High-Resolution) 여현 곡선을 나타낸다.
Figure pat00008
는 고해상도 및 저해상도 여현 곡선 사이의 관계를 나타내는 행렬이고,
Figure pat00009
는
Figure pat00010
가 푸아송 분포(Poisson distribution)를 갖는 랜덤 백터(random vetor)가 되도록 하는 노이즈 컴포넌트이다. here,
Figure pat00007
Is a low resolution cosine curve measured at the k-th wobble position, and x represents a high-resolution cosine curve.
Figure pat00008
Is a matrix representing the relationship between the high-resolution and low-resolution cosine curves,
Figure pat00009
Is
Figure pat00010
Is a noise component such that is a random vector with a Poisson distribution.

나아가,

Figure pat00011
는 아래의 수학식 3과 같이 분해할 수 있다.Furthermore,
Figure pat00011
Can be decomposed as in Equation 3 below.

[수학식 3]&Quot; (3) "

Figure pat00012
Figure pat00012

여기서,

Figure pat00013
는 k번째 파상 위치에서의 여현곡선의 이동 정보를 나타내는 행렬이고, D는 다운-샘플링을 나타내는 행렬이다. 고해상도 여현 곡선의 샘플수가 저해상도 여현 곡선의 샘플 수보다 많기 때문에, 다운-샘플링이 수행될 필요가 있다. 또한, B는 고해상도 여현 곡선과 저해상도 여현 곡선 사이의 블러를 나타내는 행렬을 나타낸다.here,
Figure pat00013
Is a matrix representing the movement information of the cosine curve at the k-th wave position, and D is a matrix representing down-sampling. Since the number of samples of the high resolution cosine curve is larger than that of the low resolution cosine curve, down-sampling needs to be performed. In addition, B represents a matrix representing the blur between the high resolution cosine curve and the low resolution cosine curve.

PET 시스템은 양전자 범위(positron range), 비-직선성(non-colinearity), 결정 너비(crystal width), 블록 효과(block effect) 등과 같은 물리적 현상으로 인해, 움직임이 없더라도 블러가 발생할 수 있다. 특히, 블러는 검출기의 구조에 따라 다르게 발생할 수 있다. 즉, PET 시스템마다 고유의 블러를 가질 수 있는 것이다. 이에 따라, 효과적인 SR을 적용하기 위해서는 PET 시스템의 고유한 블러 커널(blur kernel)을 인지하는 것이 중요할 수 있다.PET systems can cause blur even without motion due to physical phenomena such as positron range, non-colinearity, crystal width, block effect, and the like. In particular, blur may occur differently depending on the structure of the detector. In other words, each PET system can have its own blur. Accordingly, in order to apply an effective SR, it may be important to recognize a unique blur kernel of a PET system.

종래의 해상도 향상 장치에서는, 실험 대상의 PET 시스템의 블러 커널을 미리 인지하고 있는 것으로 가정하고 실험될 수 있다. 즉, 종래의 해상도 향상 장치는 미리 설정된 블러 커널에 대한 정보들을 이용하여 예측될 수 있다. 그러나, 블러 커널은 각 PET 시스템마다 다를 수 있기 때문에, 상기 고해상도 변환부(303)는 PET 시스템의 블러 커널에 대한 정보를 정확하게 추정하여, SR의 적용 효과를 높일 수 있다.
In the conventional resolution improving apparatus, it can be experimented assuming that the blur kernel of the PET system of the experiment target is recognized in advance. That is, the conventional resolution improving apparatus may be predicted using information on a preset blur kernel. However, since the blur kernel may be different for each PET system, the high resolution converter 303 may accurately estimate information on the blur kernel of the PET system, thereby increasing the application effect of the SR.

예컨대, 상기 고해상도 변환부는 또 다른 실시 예로서, 몬테카를로 시뮬레이션(Monte-Carlo Simulation)을 이용함으로써, PET 시스템의 블러 커널을 추정할 수도 있다. 특히, 상기 고해상도 변환부는 디블러링(Deblurring) 및 PET 이미지 재구성(PET image reconstruction) 과정에서 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo simulation)을 이용할 수 있다. 이 경우, 상기 고해상도 변환부는 포인트 소스(point source)를 기준으로, 몬테카를로 시뮬레이션에 따라 블러 커널을 검색한다. 그러나, 이 방법은 몬테카를로 시뮬레이션 결과의 샘플 수와 실제 사용할 데이터의 샘플 수가 동일할 필요가 있다.For example, the high resolution converter may estimate the blur kernel of the PET system by using Monte-Carlo Simulation. In particular, the high resolution converter may use Monte Carlo simulation in the process of deblurring and PET image reconstruction. In this case, the high resolution converter searches for a blur kernel based on Monte Carlo simulation based on a point source. However, this method needs to have the same number of samples of Monte Carlo simulation results as the actual number of samples of data to be used.

그러나, 앞서 설명한 바와 같이 고해상도 여현 곡선은 저해상도 여현 곡선보다 더 조밀하므로, 저해상도 여현 곡선보다 더 많은 샘플 수를 가진다. 이에 따라 상기 몬테카를로 시뮬레이션에 의해 측정된 값을 일련의 처리 과정을 통해 변환할 필요가 있다.However, as described above, the high resolution cosine curve is more dense than the low resolution cosine curve, and therefore has a larger number of samples than the low resolution cosine curve. Accordingly, it is necessary to convert the values measured by the Monte Carlo simulation through a series of processes.

이에 따라, 상기 실시 예에서의 상기 고해상도 변환부는 블러 커널을 추정함에 있어, 공간적(spatially)으로 변형이 없는(invariant) 경우 및 변형이 있는(variant) 경우를 구분하여 고려할 수 있다. 특히, 실제 PET 시스템의 여현 곡선은 공간적으로 변형이 있는 블러를 가지는 특성이 있으므로, 이하에서는 공간적으로 변형이 있는 블러를 가지는 특성을 고려한 예시를 먼저 설명하도록 한다.Accordingly, in estimating the blur kernel, the high resolution transform unit according to the embodiment may separately consider a case that is spatially invariant and a case that is variant. In particular, since the cosine curve of the actual PET system has a characteristic that has a spatially deformable blur, hereinafter, an example considering the characteristic of having a spatially deformable blur will be described first.

도 4는 본 발명의 제2 실시 예에 따른 해상도 향상 장치를 설명하기 위한 도면으로, 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 얻어지는 포인트 소스의 여현 곡선 프로파일의 예시를 보여준다. 도 4의 그래프에서는 블러링(blurring)이 파악되기 쉽도록, 상대적인 위치 차이를 미리 보상하도록 한다. 또한, 상기 그래프는 실시 예로서, 소 동물(small animal)용 PET 시스템인 마이크로알4 PET 시스템(microR4 PET system)을 모델로 하여 실험하였다.4 is a view for explaining a resolution improving apparatus according to a second embodiment of the present invention, and shows an example of a cosine curve profile of a point source obtained through Monte Carlo simulation. In the graph of FIG. 4, the relative position difference is compensated in advance so that blurring is easily recognized. In addition, the graph is an example, the experiment was modeled on the microR4 PET system (microR4 PET system) which is a PET system for small animals.

일반적인 PET 시스템은 블러링의 위치에 따른 차이가 존재한다. 그러나 PET 시스템의 구조에 따라 블러링의 위치에 따른 차이가 상대적으로 크거나 작을 수 있다.In general PET systems, there are differences depending on the position of blurring. However, depending on the structure of the PET system, the difference according to the position of the blurring may be relatively large or small.

PET 여현 곡선의 중심 부분이 해상도가 가장 좋기 때문에, 상기 해상도 향상 장치의 동작에서는 촬영 대상의 관심 영역을 영상 중심에 놓는 경우가 많다. 이 경우, 관심 영역 이외의 영역은 정확하지 못한 블러링을 정확하게 알지 못해 발생하는 오차를 허용할 수 있어, 공간적으로 변형이 없는 것으로도 가정할 수 있을 것이다.Since the center portion of the PET cosine curve has the best resolution, in the operation of the resolution improving apparatus, a region of interest of a photographing target is often placed at the center of the image. In this case, a region other than the region of interest may allow an error caused by not knowing the incorrect blurring accurately, and may be assumed to be spatially free from deformation.

각각의 경우를 비교하자면, 공간적으로 변형이 없는 블러의 경우, 변형이 있는 블러의 경우보다, 정확도가 다소 떨어질 수 있지만, 블러 커널을 추정하기 용이하고, SR을 적용하는 데 필요한 시간을 단축시킬 수 있을 것이다.
Comparing the individual cases, the blur without spatial deformation can be somewhat less accurate than the blur with deformation, but it is easier to estimate the blur kernel and shorten the time required to apply SR. There will be.

도 5a 내지 5d는 본 발명의 제2-1 실시 예에 따른 해상도 향상 장치를 설명하기 위한 도면으로, 특히, 공간적으로 변형이 없는 블러를 이용하는 경우를 고려한다.5A through 5D are diagrams for describing a resolution improving apparatus according to embodiment 2-1 of the present invention. In particular, a case in which blur is used without spatial deformation is considered.

여기서, 상기 블러를 공간적으로 변형이 없는 것으로 간주하므로, 여현 곡선의 중심에서 추정되는 블러 커널을 여현 곡선의 전체 영역에서의 블러라 가정할 수 있다. 또한, 고해상도 여현 곡선은 저해상도 여현 곡선보다 더 많은 샘플 수를 가지는 특성이 있으므로, 상기 제2-1 실시 예에서는, 고해상도 여현 곡선의 샘플 수가 저해상도 여현 곡선의 샘플 수의 2배인 경우로 가정한다.Here, since the blur is regarded as having no deformation in space, the blur kernel estimated at the center of the cosine curve may be assumed to be blur in the entire region of the cosine curve. In addition, since the high resolution cosine curve has a characteristic of having a larger number of samples than the low resolution cosine curve, in Example 2-1, it is assumed that the number of samples of the high resolution cosine curve is twice the number of samples of the low resolution cosine curve.

도 5a를 참조하면, 포인트 소스를 중심에서 d/4만큼 떨어진 위치에 위치시킨 것을 볼 수 있다. 여기서, d는 검출기의 결정(crystal) 폭을 나타낸다. Referring to FIG. 5A, it can be seen that the point source is positioned at a position d / 4 away from the center. Where d represents the crystal width of the detector.

도 5b를 참조하면, 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 획득된 여현 곡선에서 0도 및 90도에 해당하는 데이터들을 선정한다. 상기 선정된 데이터들은 도 5c와 같이 별도의 그래프들로 나타낼 수 있다. 그리고, 상기 별도의 그래프들에 나타난 데이터들을 도 5d와 같이 엇갈리게 배치함으로써, 블러 커널에 대한 정보로 통합하여 추정할 수 있다.Referring to FIG. 5B, data corresponding to 0 degrees and 90 degrees are selected from the cosine curve obtained through Monte Carlo simulation. The selected data may be represented as separate graphs as shown in FIG. 5C. In addition, by arranging the data shown in the separate graphs alternately as shown in FIG. 5D, it may be estimated by integrating the information on the blur kernel.

상기 제2-1 실시 예는 고해상도 여현 곡선의 샘플 수가 저해상도 여현 곡선의 샘플 수의 2배인 경우에 대하여 실험하였다. 만약, 2배 이상의 경우는 여현 곡선의 각도가

Figure pat00014
에 해당하는 위치의 데이터를 선정 및 이용함으로써, 아래의 수학식 4와 같이 블러 커널을 추정할 수 있다.In Example 2-1, the number of samples of the high resolution cosine curve was twice the number of samples of the low resolution cosine curve. If more than 2 times, the cosine curve angle
Figure pat00014
By selecting and using the data of the position corresponding to the blur kernel can be estimated as shown in Equation 4 below.

[수학식 4]&Quot; (4) "

Figure pat00015
Figure pat00015

여기서, M은 고해상도 여현 곡선의 샘플 수와 저해상도 여현 곡선의 샘플 수의 배수를 나타내며, 정수이다.
Here, M represents a multiple of the number of samples of the high resolution cosine curve and the number of samples of the low resolution cosine curve, and is an integer.

한편, 도 6a 내지 6c는 본 발명의 제2-2 실시 예에 따른 해상도 향상 장치를 설명하기 위한 도면을 보여준다. 이 경우, 상기 제2-2 실시 예는 공간적으로 변형이 있는 블러를 이용한다.6A to 6C show a diagram for describing a resolution improving apparatus according to embodiment 2-2 of the present invention. In this case, the second embodiment 2 uses a spatially deformable blur.

상기

Figure pat00016
는 아래의 수학식 5와 같이 분해할 수 있다.remind
Figure pat00016
Can be decomposed as shown in Equation 5 below.

[수학식 5] [Equation 5]

Figure pat00017
Figure pat00017

여기서, S는 블러링 및 다운-샘플링을 하나로 나타내는 행렬로서, 행렬

Figure pat00018
로 이루어진 블록 매트릭스(block matrix)이다.
Figure pat00019
는 여현 곡선 중에서 하나의 각도
Figure pat00020
에 대한 블러링 및 다운-샘플링을 나타내는 행렬이고,
Figure pat00021
는 k번째 파상 위치에서의 움직임을 나타내는 행렬이다.Where S is a matrix representing blurring and down-sampling as one,
Figure pat00018
It is a block matrix consisting of.
Figure pat00019
Is the angle of one of the cosine curves
Figure pat00020
A matrix representing blurring and down-sampling for
Figure pat00021
Is a matrix representing the motion at the kth wave position.

상기 각도

Figure pat00022
에 대한 행렬
Figure pat00023
성분을 얻기 위하여, 먼저, 도 6a에 도시된 바와 같이, 영상 중심에서 포인트 소스를 이동시키면서, 여러 장의 여현 곡선을 획득한다. 이때, 상기 이동은 구하고자 하는 여현 곡선의 각도에 수직인 방향이 될 수 있다. 또한 고해상도 여현 곡선의 샘플 간격 및 샘플 수에 대응하여, 상기 포인트 소스를 이동시키는 간격 및 이동 횟수를 동일하게 선정할 수 있다. 그리고, 상기 획득된 여러 장의 여현 곡선로부터, 구하고자 하는 각도에 해당하는 여현 곡선의 데이터들을 추출할 수 있다.Above angle
Figure pat00022
Matrix for
Figure pat00023
To obtain the components, first, several cosine curves are obtained while moving the point source in the image center, as shown in FIG. 6A. In this case, the movement may be a direction perpendicular to the angle of the cosine curve to be obtained. In addition, corresponding to the sample interval and the number of samples of the high-resolution cosine curve, the interval and the number of times to move the point source can be equally selected. Then, data of the cosine curve corresponding to the angle to be obtained may be extracted from the obtained cosine curves.

도 6b를 참조하면, 상기 추출된 데이터들의 예시를 보여준다. 이 경우, 상기 포인트 소스를 상기 중심에서 36mm으로 이동시킨 경우에 추출된 데이터 예시이다.Referring to FIG. 6B, an example of the extracted data is shown. In this case, it is an example of data extracted when the point source is moved from the center to 36mm.

상기 추출된 도 6b의 데이터들을 이용하여, 도 6c와 같은 행렬

Figure pat00024
을 구성할 수 있다.Using the extracted data of FIG. 6B, a matrix as shown in FIG. 6C
Figure pat00024
Can be configured.

여기서, PET 시스템의 검출기는 대칭성이 있으므로, 행렬

Figure pat00025
의 일부(좌측 또는 우측) 중 하나에 대한 데이터를 산출하고, 상기 산출된 데이터를 이용하여 행렬
Figure pat00026
의 데이터들을 도출할 수 있다. 나아가, 이 경우, 모든 각도에 대한
Figure pat00027
를 매번 산출하지 않고도, 하나 이상의 각도에 대하여 행렬
Figure pat00028
를 산출하고, 상기 산출된
Figure pat00029
의 데이터들을 반복적으로 활용할 수도 있다.
Here, the detector of the PET system is symmetric, so the matrix
Figure pat00025
Compute data for one of a portion (left or right) of and use the calculated data to form a matrix
Figure pat00026
Can be derived. Furthermore, in this case, for every angle
Figure pat00027
Matrix over one or more angles without calculating
Figure pat00028
Is calculated and the calculated
Figure pat00029
Can be used repeatedly.

나아가, 상기 고해상도 변환부는 최적화(Optimization) 기능을 제공할 수 있다. 이를 위하여, 상기 영상 재구성 처리부는 푸아송 분포(Poisson distribution)에 대한 MAP-EM(Maximum A Priori Expectation Maximization)을 이용할 수 있다. 이 경우, 상기 해상도 향상 장치는 앞서 설명된 수학식 1을 MAP-EM 기반으로 산출할 수 있다.In addition, the high resolution converter may provide an optimization function. To this end, the image reconstruction processor may use Maximum A Priori Expectation Maximization (MAP-EM) for Poisson distribution. In this case, the resolution improving apparatus may calculate Equation 1 described above based on MAP-EM.

여기서, 상기 MAP-EM을 위한 알고리즘은 정규화(regularization)를 이용하며, 수학식 1의 해 x에 대하여

Figure pat00030
가 측정되는 확률(likelihood function)을 최대화할 수 있다. 상기 측정되는
Figure pat00031
가 푸아송 분포를 갖는 랜덤 벡터이므로, 상기 제4 실시에에 따른 해상도 향상 장치는
Figure pat00032
의 노이즈 특성을 반영하고, 정규화를 통해 유일한 해(unique solution)를 도출할 수 있다.Here, the algorithm for MAP-EM uses regularization, for solution x of Equation 1
Figure pat00030
Can maximize the likelihood function that is measured. Measured above
Figure pat00031
Since is a random vector having a Poisson distribution, the resolution improving apparatus according to the fourth embodiment
Figure pat00032
It is possible to reflect the noise characteristics of and to derive a unique solution through normalization.

특히, 수학식 1에서

Figure pat00033
는 정규화 텀(regularization term)에 해당하며, 상기 제3 실시 예에 따른 해상도 향상 장치의 영상 재구성 처리부는 또 다른 실시 예로서, 총-변이 (Total-Variation)를 이용할 수 있다. 여기서,
Figure pat00034
는 정규화 텀의 영향을 조절하기 위한 정규화 파라미터를 나타낼 수 있다. In particular, in Equation 1
Figure pat00033
Corresponds to a normalization term, and the image reconstruction processing unit of the resolution enhancement apparatus according to the third embodiment may use total-variation as another embodiment. here,
Figure pat00034
May represent a normalization parameter for adjusting the influence of the normalization term.

사이노그램(Sinogram)에서 하나의 샘플은 PET 시스템의 검출기 중에서 특정 검출기 쌍에서 측정되는 감마선의 개수이므로, 양수를 가진다. 따라서, 수학식 5에서 계산되는 해는 여현 곡선이며, 양수를 가지는 것이 바람직하다. One sample in the sinogram is positive because it is the number of gamma rays measured at a particular detector pair among the detectors in a PET system. Therefore, the solution calculated by Equation 5 is a cosine curve, and preferably has a positive number.

이에 따라, 상기 영상 재구성 처리부는 정규화(Regulatization)를 이용하여 유일한 해를 산출할 수 있다.Accordingly, the image reconstruction processor may calculate a unique solution by using normalization.

다시 말해, 초해상도 알고리즘은 일반적으로 부적절한 설정 문제(ill-posed problem)를 가질 수 있다. 즉, 어떠한 비용 함수(cost function)(예컨대, 푸아송에 대한 우도함수(likelihood function)을 최대화하거나 최소화시키는 경우, 동일한 비용 함수를 가지는 해가 여러 개 존재할 수 있다. 따라서, 상기 해상도 향상 장치는 정규화를 통해 유일한 해를 추정할 수 있다.In other words, a super resolution algorithm can generally have an ill-posed problem. That is, when maximizing or minimizing a certain cost function (eg, likelihood function for Poisson), there may be several solutions with the same cost function. The unique solution can be estimated from.

이를 위하여, 상기 해상도 향상 장치의 고해상도 변환부는 다른 실시 예로서, 기울기가 큰 경계 부분을 잘 보존하는 성질(edge preserving)을 가진 총-변이(total-variation) 정규화를 이용할 수 있다. To this end, the high-resolution converter of the resolution enhancing apparatus may use a total-variation normalization having edge preserving, which preserves a large gradient portion.

특히, 상기 영상 재구성 처리부는 몇 가지 파라메타들을 조절하여, 양수의 해를 산출할 수 있다.In particular, the image reconstruction processor may calculate a positive solution by adjusting several parameters.

예컨대, MAP-EM에서 이용하는 정규화 특성에 따라, 수학식 4의 분모항이 음수가 되고, 그 결과, 해도 음수가 될 수 있다. 이 경우, 상기 영상 재구성 처리부는 총-변이 (total-variation) 정규화를 이용함으로써,

Figure pat00035
를 미리 정해진 범위 내의 값만을 가지도록 제한할 수 있다. 또한, 상기 영상 재구성 처리부는
Figure pat00036
를 적절한 값으로 설정하여, 수학식 4 의 분모항 및 해가 음수가 되지 않도록 할 수도 있다.For example, according to the normalization characteristic used in MAP-EM, the denominator term in equation (4) becomes negative, and as a result, it can be negative. In this case, the image reconstruction processing unit uses total-variation normalization,
Figure pat00035
Can be limited to have only values within a predetermined range. In addition, the image reconstruction processing unit
Figure pat00036
May be set to an appropriate value so that the denominator and solution of Equation 4 are not negative.

도 7은 본 발명의 상기 제3 실시 예에 따른 해상도 향상 방법을 설명하기 위한 블록도이다.7 is a block diagram illustrating a resolution improving method according to the third embodiment of the present invention.

상기 제3 실시 예에 따른 해상도 향상 방법은 촬영장치를 이용하여 검출기 전체 또는 침대를 움직임으로써, 여러 세트의 여현 곡선을 획득하고, 상기 획득된 여현 곡선에 초해상도 알고리즘을 적용하여 초해상도의 PET 영상을 재구성할 수 있다.The resolution improving method according to the third embodiment of the present invention obtains several sets of cosine curves by moving the entire detector or a bed by using a photographing apparatus, and applies a super resolution algorithm to the obtained cosine curves to obtain super resolution PET images. Can be reconstructed.

이를 위해, 상기 제3 실시 예에 따른 해상도 향상 방법은 측정 대상체에 조사된 방사선에 응답하여 반응선을 검출할 수 있다(단계 701).To this end, the resolution improving method according to the third embodiment may detect the response line in response to the radiation irradiated on the measurement object (step 701).

상기 제3 실시 예에 따른 해상도 향상 방법은 상기 검출된 반응선으로부터 여현 곡선(sinogram)을 추출할 수 있다(단계 702).In the resolution improving method according to the third exemplary embodiment, a sinogram may be extracted from the detected response line (step 702).

구체적으로, 단계 702에서는 검출기 전체 또는 침대를 움직여 여현 곡선의 세트를 얻을 수 있다. 이때, 추출된 여현 곡선의 세트는 PET 시스템에서 직접 측정된 데이터이므로, 재구성된 영상에서의 고해상도(high-resolution)과 저해상도(low-resolution)의 관계보다 여현 곡선(sinogram)에서의 관계가 보다 명확하다.Specifically, in step 702 a set of cosine curves can be obtained by moving the entire detector or bed. In this case, the extracted cosine curve set is directly measured in the PET system, and thus the relationship in the cosine curve is more clear than the relationship between high-resolution and low-resolution in the reconstructed image. Do.

상기 제3 실시 예에 따른 해상도 향상 방법은 상기 추출된 여현 곡선을 고해상도의 여현 곡선으로 변환할 수 있다(단계 703).The resolution improving method according to the third exemplary embodiment may convert the extracted cosine curve into a high resolution cosine curve (step 703).

획득한 PET 영상에 초해상도 알고리즘을 적용하는 것보다 여현 곡선 상에서 적용하는 것이 보다 효과적일 수 있다. 따라서, 단계 703에서는 추출된 여현 곡선에 초해상도 알고리즘을 적용하여 고해상도의 여현 곡선으로 변화할 수 있다.It may be more effective to apply on the cosine curve than to apply the super resolution algorithm to the obtained PET image. Therefore, in operation 703, a super resolution algorithm may be applied to the extracted cosine curve to be a high cosine curve.

상기 제3 실시 예에 따른 해상도 향상 방법은 상기 변환된 고해상도의 여현 곡선으로부터 고해상도의 영상을 재구성할 수 있다(단계 704).The resolution enhancement method according to the third embodiment may reconstruct a high resolution image from the converted high resolution cosine curve (step 704).

구체적으로, 단계 704에서는 분석적 재구성(analytic reconstruction) 알고리즘 또는 반복적 방법(iterative reconstruction algorithm)을 이용하여, 상기 고해상도로 변환된 여현 곡선 세트를 상기 초해상도의 PET 영상으로 재구성할 수 있다.In detail, in step 704, the set of cosine curves converted to high resolution may be reconstructed into the super resolution PET image using an analytic reconstruction algorithm or an iterative reconstruction algorithm.

상기 제3 실시 예에 따른 해상도 향상 방법은 상기 고해상도의 영상을 재구성하기 위해, 초해상도(super-resolution) 알고리즘 및 MLEM(maximum likelihood expectation maximization) 알고리즘 중에서 적어도 하나의 알고리즘을 이용하여, 상기 추출된 복수의 여현 곡선(sinogram)들을 고해상도의 여현 곡선으로 변환할 수 있다.The extracted resolution method according to the third embodiment uses the at least one algorithm of a super-resolution algorithm and a maximum likelihood expectation maximization (MLEM) algorithm to reconstruct the high resolution image. The sinograms of can be converted into a high resolution cosine curve.

본 발명의 실시 예에 따르면, 검출기 전체 또는 침대를 움직이는 것을 이용하는 PET 시스템에서 높은 해상도의 영상을 재구성할 수 있고, 여현 곡선(sinogram)에 초해상도 알고리즘을 이용함으로써, 고해상도의 영상을 획득할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, a high resolution image may be reconstructed in a PET system using moving a whole detector or a bed, and a high resolution image may be obtained by using a super resolution algorithm on a sinogram. .

뿐만 아니라, 본 발명의 일실시 예에 따르면, MLEM 알고리즘 기반의 초해상도 알고리즘을 적용함으로써, 여현 곡선(sinogram)의 연산에 있어 양수만을 이용하여, PET 여현 곡선(sinogram)의 특성인 비음수 성질을 유지할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, by applying a super resolution algorithm based on the MLEM algorithm, using only positive numbers in the calculation of the cosine curve (sinogram), non-negative properties that are characteristics of the PET cosine curve (sinogram) I can keep it.

또한, 상기 해상도 향상 장치는 저해상도 여현 곡선의 블러한 정도를 낮추기 위하여 불연속 파상(discrete wobble)을 이용할 수도 있다.In addition, the resolution enhancing apparatus may use discrete wobble to lower the blur of the low resolution cosine curve.

또한, 상기 영상 재구성 처리부는 PET 검출기에서 측정되는 정보를 기초로, PET 영상의 블러 커널을 자동으로 추정하는 데 특징이 있고, 적어도 하나의 파상 위치에서 측정된 저해상도 여현 곡선, 상기 저해상도 여현 곡선이 푸아송 분포를 갖는 랜덤 벡터가 되도록 하는 노이즈 컴포넌트 및 고해상도 여현 곡선 중 하나 이상을 기초로, 고해상도 여현 곡선과 저해상도 여현 곡선 사이의 상호 관계를 추정할 수 있다. The image reconstruction processor may be configured to automatically estimate a blur kernel of a PET image based on information measured by a PET detector, and the low resolution cosine curve and the low resolution cosine curve measured at at least one wave position. Based on one or more of the noise component and the high resolution cosine curve to be a random vector with a subson distribution, the correlation between the high resolution cosine curve and the low resolution cosine curve can be estimated.

또한, 상기 영상 재구성 처리부는 상기 추정된 고해상도 여현 곡선과 저해상도 여현 곡선 사이의 상호 관계를 기초로, 적어도 하나의 파상 위치에서의 움직임 행렬, 다운 샘플링을 나타내는 행렬, 고해상도 여현 곡선 및 저해상도 여현 곡선 사이의 블러를 나타내는 행렬 중 적어도 하나를 산출할 수 있다.The image reconstruction processor may further include a motion matrix at at least one wave position, a matrix representing down sampling, a high resolution cosine curve, and a low resolution cosine curve based on a correlation between the estimated high resolution cosine curve and the low resolution cosine curve. At least one of the matrix representing the blur may be calculated.

또한, 상기 영상 재구성 처리부는 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여, 적어도 하나의 각도에 해당하는 위치의 데이터들을 선정하고, 상기 선정된 데이터들을 기초로, 블러 커널을 추정할 수 있다.The image reconstruction processor may select data at a position corresponding to at least one angle by using Monte Carlo simulation and estimate a blur kernel based on the selected data.

또한, 상기 영상 재구성 처리부는 공간적으로 변형이 있는 블러의 경우, 상기 추정된 고해상도 여현 곡선과 저해상도 여현 곡선 사이의 상호 관계를 기초로, 적어도 하나의 각도에 대한 블러링 및 다운 샘플링을 나타내는 행렬들의 블록 매트릭스 및 적어도 하나의 파상 위치에서의 움직임을 나타내는 행렬 중 적어도 하나를 산출할 수 있다. The image reconstruction processor may further include a block of matrices for blurring and downsampling for at least one angle based on a correlation between the estimated high resolution cosine and low resolution cosine curves. At least one of the matrix and the matrix representing the movement at the at least one wave position may be calculated.

또한, 상기 영상 재구성 처리부는 여현 곡선 중에서 적어도 하나의 각도에 대한 블러링 및 다운 샘플링을 나타내는 행렬의 일부를 먼저 산출하고, 상기 산출된 결과를 이용하여, 상기 행렬의 나머지 부분을 도출할 수도 있다.The image reconstruction processor may first calculate a portion of a matrix representing blurring and downsampling of at least one angle among the cosine curves, and derive the remaining portion of the matrix by using the calculated result.

또한, 상기 영상 재구성 처리부는 푸아송 분포(Poisson distribution)에 대한 MAP-EM(Maximum A Priori Expectation Maximization) 알고리즘 또는 총-변이(total-variation) 정규화 알고리즘을 이용하여, 정규화에 따른 유일한 해(unique solution)를 산출할 수도 있다.In addition, the image reconstruction processing unit uses a Maximum A Priori Expectation Maximization (MAP-EM) algorithm or a total-variation normalization algorithm for a Poisson distribution, thereby providing a unique solution according to normalization. ) Can also be calculated.

본 발명의 일실시 예에 따른 해상도 향상 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method for improving resolution according to an embodiment of the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded in a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program instructions recorded on the media may be those specially designed and constructed for the purposes of the present invention, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic disks, such as floppy disks. Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.As described above, although the present invention has been described with reference to the limited embodiments and the drawings, the present invention is not limited to the above embodiments, and those skilled in the art to which the present invention pertains various modifications and variations from such descriptions. This is possible.

그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be determined not only by the claims below but also by the equivalents of the claims.

300: 해상도 향상 장치 301: 반응선 검출부
302: 여현 곡선 추출부 303: 고해상도 변환부
304: 영생 재구성 처리부 310: 촬영장치
311: 측정 대상체300: resolution improving device 301: reaction line detection unit
302: cosine curve extraction unit 303: high resolution conversion unit
304: eternal life reconstruction processing unit 310: photographing apparatus
311: measurement object

Claims (19)

측정 대상체에 조사된 방사선에 응답하여 반응선을 검출하는 반응선 검출부;
상기 검출된 반응선으로부터 여현 곡선(sinogram)을 추출하는 여현 곡선 추출부; 및
상기 추출된 여현 곡선을 고해상도의 여현 곡선으로 변환하는 고해상도 변환부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 해상도 향상 장치.A response line detector detecting a response line in response to the radiation irradiated to the measurement object;
A cosine curve extracting unit for extracting a cosine curve from the detected reaction line; And
High resolution converter for converting the extracted cosine curve to a high resolution cosine curve
Resolution enhancement apparatus comprising a. 제1항에 있어서,
상기 변환된 고해상도의 여현 곡선으로부터 고해상도의 영상을 재구성하는 영상 재구성 처리부
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 해상도 향상 장치.The method of claim 1,
An image reconstruction processor for reconstructing a high resolution image from the converted high resolution cosine curve
Resolution enhancement device further comprises. 제1항에 있어서,
상기 고해상도 변환부는,
상기 검출된 반응선으로부터 적어도 일부가 중첩되는 복수의 여현 곡선(sinogram)들을 추출하고, 상기 추출된 복수의 여현 곡선(sinogram)들을 고해상도의 여현 곡선으로 변환하는 것을 특징으로 하는 해상도 향상 장치.The method of claim 1,
The high resolution conversion unit,
And extracting a plurality of cosine curves (sinograms) overlapping at least a part of the detected response lines, and converting the extracted plurality of cosine curves (sinograms) into a high resolution cosine curve. 제3항에 있어서,
상기 고해상도 변환부는
초해상도(super-resolution) 알고리즘을 이용하여, 상기 추출된 복수의 여현 곡선(sinogram)들을 고해상도의 여현 곡선으로 변환하는 것을 특징으로 하는 해상도 향상 장치.The method of claim 3,
The high resolution converter
And converting the extracted plurality of sinograms into a high resolution cosine curve using a super-resolution algorithm. 제3항에 있어서,
상기 고해상도 변환부는,
MLEM(maximum likelihood expectation maximization) 알고리즘을 이용하여, 상기 추출된 복수의 여현 곡선(sinogram)들을 고해상도의 여현 곡선으로 변환하는 것을 특징으로 하는 해상도 향상 장치.The method of claim 3,
The high resolution conversion unit,
And a plurality of cosine curves (sinograms) extracted by using a maximum likelihood expectation maximization (MLEM) algorithm. 제1항에 있어서,
상기 추출된 여현 곡선은,
상기 방사선의 양전자 범위(Positron range), 상기 방사선의 비직선성(non-colinearity), 및 검출기의 크기 중에서 적어도 하나의 요소에 의해서 블러(blur
Figure pat00037
) 상태를 유지하는 것을 특징으로 하는 해상도 향상 장치.The method of claim 1,
The extracted cosine curve is,
Blur by at least one of the Positron range of the radiation, the non-colinearity of the radiation, and the size of the detector
Figure pat00037
A device for improving a resolution, characterized by maintaining a state. 제2항에 있어서,
상기 영상 재구성 처리부는,
FBP(filtered-backprojection) 알고리즘 및 BPF(backprojection and filtering) 알고리즘 중에서 적어도 하나의 알고리즘을 이용하여, 상기 변환된 고해상도의 여현 곡선으로부터 고해상도의 영상을 재구성하는 것을 특징으로 하는 해상도 향상 장치.The method of claim 2,
The image reconstruction processor,
And reconstructing a high resolution image from the transformed high resolution cosine curve using at least one of a filtered-backprojection algorithm and a backprojection and filtering algorithm. 제2항에 있어서,
상기 영상 재구성 처리부는,
OSEM(ordered-subset expectation maximization) 알고리즘을 이용하여, 상기 변환된 고해상도의 여현 곡선으로부터 고해상도의 영상을 재구성하는 것을 특징으로 하는 해상도 향상 장치.The method of claim 2,
The image reconstruction processor,
And reconstructing a high resolution image from the converted high resolution cosine curve using an ordered-subset expectation maximization (OSEM) algorithm. 측정 대상체에 조사된 방사선에 응답하여 반응선을 검출하는 반응선 검출부;
상기 검출된 반응선으로부터 여현 곡선(sinogram)을 추출하는 여현 곡선 추출부;
PET 검출기에서 측정되는 정보를 기초로 PET 영상의 블러 커널을 추정하고 상기 추출된 여현 곡선을 고해상도의 여현 곡선으로 변환하는 고해상도 변환부; 및
상기 변환된 고해상도의 여현 곡선으로부터 고해상도의 영상을 재구성하는 영상 재구성 처리부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 해상도 향상 장치.A response line detector detecting a response line in response to the radiation irradiated to the measurement object;
A cosine curve extracting unit for extracting a cosine curve from the detected reaction line;
A high resolution conversion unit for estimating a blur kernel of a PET image based on information measured by a PET detector and converting the extracted cosine curve into a high resolution cosine curve; And
An image reconstruction processor for reconstructing a high resolution image from the converted high resolution cosine curve
Resolution enhancement apparatus comprising a. 제9항에 있어서,
상기 고해상도 변환부는
PET 검출기에서 측정되는 정보를 기초로, PET 영상의 블러 커널을 추정하는 데 특징이 있는
해상도 향상 장치.10. The method of claim 9,
The high resolution converter
Characteristic for estimating the blur kernel of PET image based on the information measured in PET detector
Resolution Enhancement Device. 제9항에 있어서,
상기 고해상도 변환부는
적어도 하나의 파상 위치에서 측정된 저해상도 여현 곡선, 상기 저해상도 여현 곡선이 푸아송 분포를 갖는 랜덤 벡터가 되도록 하는 노이즈 컴포넌트 및 고해상도 여현 곡선 중 하나 이상을 기초로, 고해상도 여현 곡선과 저해상도 여현 곡선 사이의 상호 관계를 추정하는
해상도 향상 장치.10. The method of claim 9,
The high resolution converter
The interrelation between the high resolution cosine curve and the low resolution cosine curve, based on at least one of a low resolution cosine curve measured at at least one wave position, a noise component that causes the low resolution cosine curve to be a random vector having a Poisson distribution, and a high resolution cosine curve Presuming a relationship
Resolution Enhancement Device. 제9항에 있어서,
상기 고해상도 변환부는
상기 추정된 고해상도 여현 곡선과 저해상도 여현 곡선 사이의 상호 관계를 기초로, 적어도 하나의 파상 위치에서의 움직임 행렬, 다운 샘플링을 나타내는 행렬, 고해상도 여현 곡선 및 저해상도 여현 곡선 사이의 블러를 나타내는 행렬 중 적어도 하나를 산출하는
해상도 향상 장치.10. The method of claim 9,
The high resolution converter
At least one of a motion matrix at at least one wave position, a matrix representing downsampling, a matrix representing blur between a high resolution cosine curve and a low resolution cosine curve based on the correlation between the estimated high resolution cosine curve and the low resolution cosine curve To calculate
Resolution Enhancement Device. 제9항에 있어서,
상기 고해상도 변환부는
몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여, 적어도 하나의 각도에 해당하는 위치의 데이터들을 선정하고, 상기 선정된 데이터들을 기초로, 블러 커널을 추정하는
해상도 향상 장치.10. The method of claim 9,
The high resolution converter
Monte Carlo simulation is used to select data at a position corresponding to at least one angle and to estimate a blur kernel based on the selected data.
Resolution Enhancement Device. 제9항에 있어서,
상기 고해상도 변환부는
공간적으로 변형이 있는 블러의 경우,
상기 추정된 고해상도 여현 곡선과 저해상도 여현 곡선 사이의 상호 관계를 기초로,
적어도 하나의 각도에 대한 블러링 및 다운 샘플링을 나타내는 행렬들의 블록 매트릭스 및 적어도 하나의 파상 위치에서의 움직임을 나타내는 행렬 중 적어도 하나를 산출하는
해상도 향상 장치.10. The method of claim 9,
The high resolution converter
For blur with spatial deformation,
Based on the correlation between the estimated high resolution cosine curve and the low resolution cosine curve,
Calculating at least one of a block matrix of matrices representing blurring and downsampling for at least one angle and a matrix representing motion at at least one wave position
Resolution Enhancement Device. 제9항에 있어서,
상기 고해상도 변환부는
여현 곡선 중에서 적어도 하나의 각도에 대한 블러링 및 다운 샘플링을 나타내는 행렬의 일부를 먼저 산출하고, 상기 산출된 결과를 이용하여, 상기 행렬의 나머지 부분을 도출할 수 있는
해상도 향상 장치.10. The method of claim 9,
The high resolution converter
A portion of the matrix representing blurring and downsampling for at least one angle among the cosine curves is first calculated, and the remaining portion of the matrix can be derived using the calculated result.
Resolution Enhancement Device. 제9항에 있어서,
상기 고해상도 변환부는
푸아송 분포(Poisson distribution)에 대한 MAP-EM(Maximum A Priori Expectation Maximization) 알고리즘 또는 총-변이(total-variation) 정규화 알고리즘을 이용하여, 정규화에 따른 유일한 해(unique solution)를 산출하는
해상도 향상 장치.10. The method of claim 9,
The high resolution converter
Using a Maximum A Priori Expectation Maximization (MAP-EM) algorithm or a total-variation normalization algorithm for the Poisson distribution, yielding a unique solution according to normalization
Resolution Enhancement Device. 측정 대상체에 조사된 방사선에 응답하여 반응선을 검출하는 단계;
상기 검출된 반응선으로부터 여현 곡선(sinogram)을 추출하는 단계;
반복적 연산(iterative computation)을 이용하여, 상기 추출된 여현 곡선을 고해상도의 여현 곡선으로 변환하는 단계; 및
상기 변환된 고해상도의 여현 곡선으로부터 고해상도의 영상을 재구성하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 해상도 향상 방법.Detecting a response line in response to radiation irradiated to the measurement object;
Extracting a sinogram from the detected reaction line;
Converting the extracted cosine curve to a high resolution cosine curve using an iterative computation; And
Reconstructing a high resolution image from the converted high resolution cosine curve
Resolution enhancement method comprising a. 측정 대상체에 조사된 방사선에 응답하여 반응선을 검출하는 단계;
상기 검출된 반응선으로부터 여현 곡선(sinogram)을 추출하는 단계;
상기 추출된 여현 곡선을 고해상도의 여현 곡선으로 변환하는 단계; 및
PET 검출기에서 측정되는 정보를 기초로 PET 영상의 블러 커널을 자동으로 추정하고, 상기 변환된 고해상도의 여현 곡선으로부터 고해상도의 영상을 재구성하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 해상도 향상 방법.Detecting a response line in response to radiation irradiated to the measurement object;
Extracting a sinogram from the detected reaction line;
Converting the extracted cosine curve into a high resolution cosine curve; And
Automatically estimating the blur kernel of the PET image based on the information measured by the PET detector and reconstructing the high resolution image from the converted high resolution cosine curve
Resolution enhancement method comprising a. 제17항 및 제18항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.19. A computer readable recording medium having recorded thereon a program for performing the method of any one of claims 17 and 18.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101375490B1 (en) * 2012-04-27 2014-03-17 가천대학교 산학협력단 Method for obtain PET images with super resolution using a movement of PET device
KR20180119513A (en) * 2017-04-25 2018-11-02 지멘스 메디컬 솔루션즈 유에스에이, 인크. System and method for whole body continuous bed motion parametric pet with flexible scan modes
KR20210025972A (en) * 2019-08-28 2021-03-10 가천대학교 산학협력단 System for reconstructing quantitative PET dynamic image using neural network and Complementary Frame Reconstruction and method therefor

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101493683B1 (en) 2013-05-02 2015-02-16 한국과학기술원 Super-resolution Apparatus and Method using LOR reconstruction based cone-beam in PET image
KR20150022176A (en) 2013-08-22 2015-03-04 삼성전자주식회사 An image reconstruction module, method of reconstruction of image and a radiation Imaging apparatus

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100763808B1 (en) * 2006-08-17 2007-10-05 한국과학기술원 Method of creating magneric resonance image, device thereof and computer readable record medium on which program for executing the method is recorded

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101375490B1 (en) * 2012-04-27 2014-03-17 가천대학교 산학협력단 Method for obtain PET images with super resolution using a movement of PET device
KR20180119513A (en) * 2017-04-25 2018-11-02 지멘스 메디컬 솔루션즈 유에스에이, 인크. System and method for whole body continuous bed motion parametric pet with flexible scan modes
US11103199B2 (en) 2017-04-25 2021-08-31 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System and method for whole body continuous bed motion PET scanning with bi-directional data acquisition modes
KR20210025972A (en) * 2019-08-28 2021-03-10 가천대학교 산학협력단 System for reconstructing quantitative PET dynamic image using neural network and Complementary Frame Reconstruction and method therefor

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