KR20140086627A - 영상 생성 방법 및 장치 - Google Patents

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박병관
송태용
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삼성전자주식회사
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Abstract

영상 생성 방법은 대상체가 움직이는 주기에 따라 데이터를 분류하고, 상기 분류된 데이터 각각에 대한 시노그램(sinogram)을 생성하는 단계; 상기 시노그램들을 이용하여 중간-영상(intermediate-image)의 중간-시노그램(intermediate-sinogram)을 업데이트하고, 상기 업데이트된 중간-시노그램을 백-프로젝션(back-projection)하여 업데이트된 중간-영상을 생성하는 단계; 및 상기 업데이트된 중간-영상을 생성하는 과정에 상기 시노그램들을 순차적으로 적용하여 움직임이 보정된 영상을 생성하는 단계를 포함한다.

Description

영상 생성 방법 및 장치{Method and apparatus for generating image}
대상체에 대한 영상을 생성하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
환자를 진단하기 위해 인체 내부의 정보를 영상으로 획득하는 의료용 영상 기기는 질병 진단에 필요한 정보를 제공한다. 현재 병원에서 사용 또는 개발되고 있는 의료용 영상 촬영 방법은 크게 해부학적 영상과 생리학적 영상을 얻는 방법으로 나누어진다. 첫째로, 인체의 상세한 해부학적 영상을 높은 해상도로 제공하는 촬영기술의 예로는 MRI(Magnetic Resonance Imaging) 또는 CT(Computed Tomography)가 있다. 이들은 인체의 단면에 대한 2차원 영상, 또는 여러 장의 2차원 영상을 이용하여 3차원 영상을 높은 해상도로 생성하여 인체 내 장기들의 정확한 위치와 형태를 나타낸다. 둘째로, 생리학적 영상 촬영 기술의 예로는 인체 내의 신진 대사 과정을 촬영하여 대사의 이상 유무의 진단에 기여하는 양전자 방출 단층 촬영(PET, Positron emission tomography)가 대표적이다.
양전자 방출 단층 촬영은 양전자를 방출하는 특수 방사성 추적자를 인체 대사에 참여하는 성분의 형태로 생성하고, 이 추적자를 정맥주사나 흡입의 방법으로 인체에 주입하고, 이 추적자에서 방출되는 양전자가 전자와 결합할 때 서로 반대 방향으로 방출되는 511keV의 두 개의 감마선을 외부 기기를 이용하여 검출함으로써 추적자의 위치를 추적하고, 이들의 분포 형태와 시간에 따른 분포 양상의 변화를 관찰하는 촬영 기술이다.
대상체의 움직임이 보정된 영상을 생성하는 방법 및 장치를 제공하는 데 있다.
영상 생성 방법은 대상체가 움직이는 주기에 따라 데이터를 분류하고, 상기 분류된 데이터 각각에 대한 시노그램(sinogram)을 생성하는 단계; 상기 시노그램들을 이용하여 중간-영상(intermediate-image)의 중간-시노그램(intermediate-sinogram)을 업데이트하고, 상기 업데이트된 중간-시노그램을 백-프로젝션(back-projection)하여 업데이트된 중간-영상을 생성하는 단계; 및 상기 업데이트된 중간-영상을 생성하는 과정에 상기 시노그램들을 순차적으로 적용하여 움직임이 보정된 영상을 생성하는 단계를 포함한다.
영상 생성 장치는 대상체가 움직이는 주기에 따라 데이터를 분류하고, 상기 분류된 데이터 각각에 대한 시노그램(sinogram)을 생성하는 시노그램 생성부; 및 상기 시노그램들을 이용하여 중간-영상(intermediate-image)의 중간-시노그램(intermediate-sinogram)을 업데이트하고, 상기 업데이트된 중간-시노그램을 백-프로젝션(back-projection)하여 업데이트된 중간-영상을 생성하고, 상기 업데이트된 중간-영상을 생성하는 과정에 상기 시노그램들을 순차적으로 적용하여 움직임이 보정된 영상을 생성하는 업데이트부를 포함한다.
시노그램 도메인에서 중간-영상의 시노그램을 업데이트하여 업데이트된 중간-영상을 생성하므로, 영상 도메인상에서 중간-영상을 업데이트하는 방식보다 효과적으로 중간-영상을 업데이트할 수 있다.
도 1은 영상 생성 시스템의 일 실시예를 나타내는 도면이다.
도 2는 LOR(Line-of-Response) 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 데이터를 게이팅(gating)하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 게이팅된 데이터(gated data)에 대한 시노그램을 생성하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 영상 생성 장치의 일 예를 도시한 도면이다.
도 6은 도 5의 영상 생성 장치가 움직임(motion)이 보정된(calibration) 영상을 생성하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 도 5의 영상 생성 장치가 움직임(motion)이 보정된(calibration) 영상을 생성하는 것을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명한다.
도 1은 영상 생성 시스템을 나타낸 것으로서, 대상체의 단면에 대한 영상을 생성하는 전체적인 시스템을 도시하였다. 도 1을 참조하면, 영상 생성 시스템은 영상 촬영 장치(100), 컴퓨터(200), 디스플레이 장치(300), 사용자 입력장치(400) 및 저장 장치(500)를 포함한다.
도 1의 영상 생성 시스템은 대상체의 단면에 대한 영상을 생성할 수 있다. 영상 촬영 장치(100)는 대상체를 촬영하여 획득한 데이터를 컴퓨터(200)로 출력하고, 컴퓨터(200)는 수신된 데이터를 기초로 대상체에 대한 의료 영상을 생성한다. 컴퓨터(200)는 대상체의 움직임에 따른 모션 블러(motion blur)가 제거된 영상을 생성하기 위한 보정작업을 수행할 수 있다. 대상체는 인체, 또는 인체의 장기, 기관, 조직 등을 포함할 수 있다. 예를 들면, 대상체는 간, 폐, 심장 등이 될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 대상체가 인체의 장기인 경우, 인체의 호흡에 따른 호흡 움직임(respiratory motion), 인체의 심장박동에 따른 움직임 등과 같은 주기적인 움직임이 발생된다. 따라서, 컴퓨터(200)는 대상체의 움직임에 의하여 발생되는 잡음을 제거하기 위한 보정작업을 수행한다.
또한, 영상 생성 시스템은 영상의 생성에 사용되는 검출기(110)의 시스템 응답을 생성할 수 있다. 시스템 응답은 검출기(110)의 보정 모델을 나타낼 수 있다. 검출기(110)의 보정 모델은 검출기(110)로부터 획득한 신호를 이용하여 영상을 생성함에 있어서 고해상도의 영상을 생성하기 위하여 사용되거나, 또는 저해상도의 영상을 고해상도의 영상으로 보정하기 위하여 사용되는 모델로써, 그 예로 영상의 퍼짐을 보정하기 위한 블러 모델이 있을 수 있다.
도 1의 영상 생성 시스템을 이용하여 대상체에 대한 영상을 생성하는 경우의 예를 들면, 영상 촬영 장치(100)는 대상체에 주입된 추적자로부터 방출되는 신호를 검출한다. 추적자는 양전자를 방출하는 물질을 지칭하는 용어로 사용된다. 예를 들어, 영상 촬영 장치(100)는 대상체에 주입된 양전자 방출 물질로부터 방출된 양전자가 주변의 전자와 결합하여 방출하는 두 개의 감마선을 검출한다. 영상 촬영 장치(100)는 검출한 감마선에 대한 LOR(Line-of-Response) 데이터를 컴퓨터(200)에 전송한다. 컴퓨터(200)는 LOR 데이터를 이용하여 대상체에 대한 영상을 생성한다. LOR 데이터란 공간 내에서 직선의 위치를 나타내는 데이터로, 도 2에서 보다 상세히 설명한다.
도 2는 LOR 데이터의 예를 나타낸 것이다. 도 2을 참조하면, 검출기(110) 내에 위치하는 추적자(22)로부터 양전자가 방출되고, 방출된 양전자가 전자와 반응할 때 180도 방향으로 두 개의 감마선을 방출한다. 두 개의 감마선은 하나의 직선상에 놓인다. 도 2는 직선(23, 24)이 두 개 검출된 경우의 예를 나타낸 것이다. 직선 23을 참조하면, 검출기(110) 내의 원점을 기준으로 직선 23에 수선을 내렸을 때, 수선까지의 거리는 r1, 수선까지의 각도는 θ1이기에, 직선 23에 대한 LOR은 (r1, θ1)이다. 마찬가지로 직선 24를 참조하면, 검출기(110) 내의 원점을 기준으로 직선 24에 수선을 내렸을 때, 수선까지의 거리는 r2, 수선까지의 각도는 θ2이기에, 직선 24에 대한 LOR은 (r2, θ2)이다. 상기와 같이, 두 개 이상 LOR 데이터를 획득하면 추적자의 위치는 LOR 데이터들로부터 결정될 수 있다. 영상 촬영 장치(100)는 검출된 감마선에 대한 LOR을 컴퓨터(200)에 전송하고, 컴퓨터(200)는 최종적으로 LOR로부터 추적자의 위치를 결정할 수 있다.
디스플레이 장치(300)는 컴퓨터(200)로부터 생성된 의료 영상 또는 블러 모델을 디스플레이 패널에 표시한다.
사용자는 사용자 입력장치(400)를 이용하여 컴퓨터(200)의 동작에 필요한 정보를 입력할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 사용자 입력장치(400)를 이용하여 컴퓨터(200)의 동작 시작 또는 동작 종료를 명령할 수 있다.
도 3은 데이터를 게이팅(gating)하는 것을 설명하기 위한 도면이다. 도 3을 참조하면, 도 3의 그래프는 대상체의 움직임에 따른 복수의 상태들 각각에 대한 시간 정보를 나타내는 신호(21)의 일 예이다. 신호(21)는 대상체와 접촉 또는 비접촉된 장치로부터 획득될 수 있다.
대상체의 움직임에 따른 복수의 상태들은 신호(21)의 위상(phase)에 대응된다. 예를 들면, 대상체의 움직임에 따른 제1 상태가 첫 번째 주기에서 제1 지점(221)으로 정의된 경우, 제1 지점(221)과 동일한 위상을 가지는 두 번째 주기에서의 제2 지점(222) 및 세 번째 주기에서 제3 지점(223)도 제1 상태에 대응한다. 또한, 대상체의 움직임에 따른 제2 상태에 대응하는 지점들(231 및 232)이 각 주기별로 존재할 수 있다. 이와 같은 방식으로, 대상체의 움직임에 따른 복수의 상태들 각각에 대응하는 지점들이 각 주기별로 존재할 수 있다. 이렇게 대상체의 움직임에 따라 신호가 동일한 위상을 갖는 시점에서 획득된 데이터들을 하나의 그룹으로 분류할 수 있다. 상기와 같이 제1 내지 제N 상태에서 획득된 데이터들로 그룹을 분류하는 것을 데이터를 게이팅한다고 표현할 수 있다.
도 4는 게이팅된 데이터(gated data)에 대한 시노그램을 생성하는 것을 설명하기 위한 도면이다. 가로 축은 r, 세로 축은 θ를 나타내는 시노그램 그래프 형식으로 표현될 수 있다. LOR 데이터는 가로축은 r, 세로축은 θ로 표현되는 시노그램으로 표현될 수 있다. LOR 데이터를 시노그램으로 나태는 과정을 포워드-프로젝션(forward-projection)이라 하고, 반대로 시노그램을 LOR 데이터로 변환하는 것을 백-프로젝션(back-projection)이라고 한다.
그래프(40)는 스캐너(31)의 검출공간 내의 추적자(32)로부터 방출되는 여러 개의 감마선에 대한 LOR을 시노그램에 나타낸 것이다. 스캐너(31)의 검출공간 내에서 추적자(32)의 위치 좌표 한 점은 도 4의 그래프에서의 하나의 곡선(41)에 대응된다. 따라서 복수 개의 추적자가 서로 다른 좌표에 존재하는 경우, 그러한 추적자들로부터 검출한 신호에 대한 시노그램은 여러 개의 곡선으로 나타날 것이다.
도 5는 영상 생성 장치의 일 예를 도시한 도면이다. 도 5를 참조하면, 영상 생성 장치(50)는 시노그램 생성부(51) 및 업데이트부(52)를 포함한다. 영상 생성 장치(50)는 영상 촬영 장치(100)로부터 입력받은 데이터를 이용하여 움직임이 보정된 영상을 생성하고, 움직임이 보정된 영상을 표시장치(300)로 출력한다.
시노그램 생성부(51)는 영상 촬영 장치(100)로부터 두 개의 감마선의 정보를 포함하는 LOR(Line-Of-Response) 데이터를 획득한다. 예를 들어, LOR 데이터는 두 개의 감마선을 검출한 한 쌍의 검출소자, 감마선이 검출기로 입사하는 각도, 감마선이 방출되는 지점으로부터 검출기까지의 거리, 두 개의 감마선이 검출된 시간 등의 정보를 포함할 수 있다. 이때, 두 개의 감마선이 검출기로 입사하는 각도는 대상체로부터 획득된 측정데이터의 투사각이 될 수 있고, 감마선이 방출되는 지점으로부터 검출기까지의 거리는 대상체로부터 획득된 측정데이터의 변위가 될 수 있다. 이처럼, 시노그램 생성부(51)는 대상체로부터 LOR 데이터와 같은 로우 데이터(raw data)를 획득하고, 획득된 로우 데이터로부터 시노그램을 생성한다.
시노그램 생성부(51)는 대상체가 움직이는 주기에 따라 데이터를 분류하고, 분류된 데이터 각각에 대한 시노그램을 생성한다. 분류된 데이터는 대상체가 움직임의 상태가 동일할 때 획득된 데이터로, 입력된 데이터를 게이팅하여 획득될 수 있다.
시노그램 생성부(51)는 영상 촬영 장치(100)의 검출기(110)로부터 데이터를 획득하고, 대상체가 움직이는 주기에 따라 제1 내지 제N 그룹들로 게이팅하고, 제1 내지 제N 그룹들에 대한 제1 내지 제N 시노그램들을 생성한다. 따라서, 제1 내지 제N 시노그램들은 움직임에 따른 불러가 포함되지 않는다. 다시 말해서, 대상체의 호흡 움직임에 따른 복수의 상태들 중 어느 하나의 상태에 대한 제1 시노그램이 생성되는 경우, 한 번의 호흡주기 내에서 대상체의 상태들은 매 호흡주기에서 일응 유사하게 반복된다. 대상체의 호흡 주기가 약 1cycle/5sec라고 하면, 대상체의 상태는 1초, 6초, 11초 등에서 일응 유사하고, 2초, 7초, 12초 등에서 일응 유사하게 된다. 시노그램 생성부(51)는 검출시간이 1초, 6초, 11초 등일 때 획득된 데이터를 기초로 제1 시노그램을 생성하고, 검출시간이 2초, 7초, 12초 등일 때 획득된 데이터를 기초로 제2 시노그램을 생성한다. 동일하게 제3 내지 제N 시노그램들이 생성된다.
도 3을 참조하여 설명하면, 시노그램 생성부(51)는 대상체로부터 획득된 데이터 중 신호(21)가 소정의 위상을 가지는 시간에 대응하는 데이터로부터 제1 시노그램을 생성한다. 시노그램 생성부(51)가 대상체의 움직임에 따른 복수의 상태들 중 제1 상태에 대한 제1 시노그램을 생성하는 경우, 시노그램 생성부(51)는 대상체로부터 획득된 데이터 중 제1 지점(221)에 대응하는 제1 시간 t1, 제2 지점(222)에 대응하는 제2 시간 t2 및 제3 지점(223)에 대응하는 제3 시간 t3에 대응하는 데이터로부터 제1 시노그램을 생성한다. 예를 들어, 제1 시간 t1에 대응하는 데이터는 제1 시간 t1에 대상체로부터 검출된 데이터를 나타낸다. 이때, 제1 시간 t1과 제2 시간 t2 사이의 시간 간격과 제2 시간 t2와 제3 시간 t3 사이의 시간 간격은 신호(21)의 주기와 일응 유사하게 된다.
이때, 어느 하나의 상태에 대한 시간정보는 대상체에 접촉 또는 비접촉된 장치에 의하여 획득되거나, 또는, 대상체로부터 획득된 데이터로부터 획득될 수 있다. 대상체에 접촉 또는 비접촉된 장치에 의하여 시간정보를 획득하는 경우, 시노그램 생성부(51)는 심전도(Electrocardiogram) 정보 또는 적외선 추적장치(IR Tracker)를 이용할 수도 있다.
업데이트부(52)는 시노그램들을 이용하여 중간-영상(intermediate-image)의 중간-시노그램(intermediate-sinogram)을 업데이트하고, 업데이트된 중간-시노그램을 백-프로젝션(back-projection)하여 업데이트된 중간-영상을 생성한다. 업데이트부(52)는 시노그램 생성부(51)로부터 시노그램들을 수신한다. 업데이트부(52)는 수신된 시노그램들을 순차적으로 중간-시노그램을 업데이트하는데 이용한다. 다시 말해서, 업데이트부(52)는 업데이트된 중간-영상을 생성하는 과정에 시노그램들을 순차적으로 적용하여 움직임이 보정된 영상을 생성한다. 중간-영상은 반복-재생성(iterative-reconstruction) 알고리즘을 적용하기 위하여 임의로 설정된 영상이며, 중간-시노그램은 중간-영상을 포워드-프로젝션하여 생성된 시노그램을 나타낸다. 업데이트부(52)는 중간-시노그램을 업데이트하기 때문에 중간-영상을 업데이트하는 방법보다 효율적으로 반복-재생성 알고리즘을 수행할 수 있다.
업데이트부(52)는 시노그램 생성부(51)로부터 수신된 시노그램들 중에서 참조-시노그램(reference-sinogram)을 설정하고, 참조-시노그램을 기준으로 참조-시노그램을 제외한 나머지 시노그램들의 움직임(motion)을 추정(estimate)한다. 예를 들어, 업데이트부(52)는 참조-시노그램의 일정 영역과 가장 유사한 블럭을 다른 시노그램에서 찾고, 2개의 블럭의 위치를 비교하여 다른 시노그램의 움직임을 추정할 수 있다. 또한, 업데이트부(52)는 시노그램에서 각도별 중심값의 이동 정도를 통하여 움직임을 추정할 수 있고, 시노그램들을 Spline으로 모델링하여 모델들 사이의 차이를 이용하여 움직임을 추정할 수 있다. Spline으로 모델링하는 것은 시노그램을 단순한 형태로 변형하는 것을 나타낸다.
업데이트부(52)는 추정된 움직임을 역으로 적용하여 시노그램들을 변환한다. 예를 들어, 참조-시노그램에 비하여 다른 시노그램이 우측으로 이동된 것으로 판단되면, 다른 시노그램을 좌측으로 이동시켜 변환함으로써, 다른 시노그램의 움직임을 보정할 수 있다.
업데이트부(52)는 중간-영상을 포워드-프로젝션(forward-projection)하여 중간-시노그램을 생성하고, 변환된 시노그램들을 이용하여, 중간-시노그램을 업데이트한다. 예를 들어, 업데이트부(52)가 중간-시노그램을 업데이트하는 것은, 변환된 시노그램들 중 어느 하나와 중간-시노그램을 비교하고, 비교 결과에 따른 비율을 중간-시노그램에 적용하여 중간-시노그램을 업데이트할 수 있다. 업데이트부(52)는 중간-영상을 업데이트하는 것이 중간-시노그램을 업데이트한다.
이때, 업데이트부(52)는 비교 결과를 바탕으로 중간-시노그램의 업데이트 여부를 결정하여, 비교 결과 변환된 시노그램과 중간-시노그램 사이의 차이가 임계값 이하인 경우 업데이트를 종료할 수 있다. 업데이트를 종료하면, 업데이트부(52)는 지금까지 업데이트된 중간-시노그램을 백-프로젝션하여 최종 영상을 생성한다. 생성된 최종 영상은 움직임이 보정된 영상이다.
다음의 수학식1은 업데이트부(52)가 변환된 시노그램을 이용하여 중간-시노그램을 업데이트하고, 업데이트된 중간-시노그램을 중간-영상으로 백-프로젝션하는 방법의 일 예를 나타낸다.
Figure pat00001
Figure pat00002
는 영상의 j번째 복셀에서 방출된 방사선의 기대값으로, k번째 업데이트 과정에서 중간-영상의 복셀값을 나타낸다.
Figure pat00003
은 k+1번째 업데이트 과정에서 중간-영상의 복셀값을 나타낸다.
Figure pat00004
는 j번째 복셀에서 LOR i가 검출될 확률을 나타낸다.
Figure pat00005
는 k+1번째 업데이트 과정에서 이용되는 변환된 사이노그램을 나타낸다.
Figure pat00006
는 LOR i에서 검출된 방사선의 수를 나타낸다.
도 5에 도시된 시노그램 생성부(51) 또는 업데이트부(52)는 하나 또는 복수 개의 프로세서에 해당할 수 있다. 프로세서는 다수의 논리 게이트들의 어레이로 구현될 수 있고, 범용적인 마이크로 프로세서와 이 마이크로 프로세서에서 실행될 수 있는 프로그램이 저장된 메모리의 조합으로 구현될 수도 있다. 또한, 다른 형태의 하드웨어로 구현될 수도 있음을 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
도 6은 도 5의 영상 생성 장치가 움직임(motion)이 보정된(calibration) 영상을 생성하는 것을 설명하기 위한 도면이다. 검출기(110)는 검출 공간 내에서 발생하는 신호를 획득한다. 검출기(110)의 검출 공간은 도 1에서 도시된 바와 같이, 실린더 형태의 내부를 나타낸다. 신호는 검출 공간 내에 위치한 포인트 소스로부터 방출되는 신호이거나, 추적자를 주입한 대상체로부터 방출되는 신호일 수 있다.
양전자 방출 단층 촬영(PET, Positron emission tomography) 장치에서 신호는 대상체의 신체에 주입된 양전자 방출 물질로부터 방출된 양전자가 주변의 전자와 결합하여 방출하는 두 개의 감마선일 수 있다.
획득된 신호를 바탕으로 데이터(610)가 생성된다. 예를 들어, 데이터(610)가 LOR 데이터인 경우, LOR 데이터는 두 개의 감마선을 검출한 한 쌍의 검출소자, 감마선이 검출기로 입사하는 각도, 감마선이 방출되는 지점으로부터 검출기까지의 거리, 두 개의 감마선이 검출된 시간 등의 정보를 포함할 수 있다.
데이터(610)는 복수의 데이터들(621 내지 623)로 게이팅된다. 도 6에서는 3개의 데이터들(621 내지 623)로 게이팅되는 것을 도시하였으나, 더 많은 수의 데이터들로 게이팅될 수 있다.
게이팅된 데이터들(621 내지 623)은 각각 제1 내지 제3 시노그램들(631 내지 633)로 변환된다. 시노그램1(631)은 참조-시노그램(reference-sinogram)으로 설정될 수 있다. 참조-시노그램은 기준으로 설정되는 시노그램이며, 참조-시노그램을 기준으로 참조-시노그램을 제외한 나머지 시노그램들은 변환된다. 도 6에서는 시노그램1(641)이 참조-시노그램으로 설정된 경우를 예로써 나타내었다.
시노그램들(631 내지 633)은 대상체의 상태가 다른 시점에 획득된 데이터를 기초로 생성된 것이므로, 참조-시노그램을 기준으로 나머지 시노그램들을 변환함으로써, 나머지 시노그램들은 대상체의 상태가 동일한 상태에 획득된 시노그램으로 보정될 수 있다.
중간-영상(650)은 임의의 영상으로 설정된다. 중간-시노그램(660)은 중간-영상(650)을 포워드-프로젝션하여 생성된다. 중간-시노그램(660)은 시노그램1(641)과 변환된 시노그램2(642) 및 변환된 시노그램3(643)을 순차적으로 이용하여 업데이트된다. 첫째로, 중간-시노그램은 시노그램1(641)을 이용하여 업데이트되고, 백-프로젝션을 통해서 업데이트된 중간-영상(680)이 생성된다. 둘째로, 업데이트된 중간-영상(680)은 포워드-프로젝션을 통해서 다시 중간-시노그램(660)으로 설정되고, 중간-시노그램(660)은 변환된 시노그램2(642)를 이용하여 업데이트된다. 셋째로, 업데이트된 중간-영상(680)은 포워드-프로젝션을 통해서 다시 중간-시노그램(660)으로 설정되고, 중간-시노그램(660)은 변환된 시노그램3(643)를 이용하여 업데이트된다.
도 6에서는 제1 내지 제3 시노그램들(631 내지 633)을 이용하여 3번의 업데이트를 수행하는 과정을 설명하였으나, 게이팅된 시노그램들의 수에 따라 업데이트의 횟수는 달라질 수 있다.
도 7은 도 5의 영상 생성 장치(50)가 움직임(motion)이 보정된(calibration) 영상을 생성하는 것을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 7을 참조하면, 영상을 생성하는 방법은 도 5에 도시된 영상 생성 장치(50)에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성된다. 따라서, 이하 생략된 내용이라 하더라도 영상 생성 장치(50)에 관하여 이상에서 기술된 내용은 도 7에 도시된 영상을 생성하는 방법에도 적용된다.
710단계에서, 시노그램 생성부(51)는 대상체로부터 획득한 데이터를 기초로 복수의 시노그램들을 생성한다. 복수의 시노그램들은 게이팅된 데이터를 기초로 생성된다.
720단계에서, 업데이트부(52)는 중간-영상을 설정한다. 중간-영상은 임의의 영상이 설정된다.
730단계에서, 업데이트부(52)는 중간-영상의 시노그램을 생성한다. 업데이트부(52)는 중간-영상을 포워드-프로젝션하여 중간-시노그램을 생성한다.
740단계에서, 업데이트부(52)는 시노그램들 사이의 움직임을 추정하여, 움직임이 보정된 시노그램을 생성한다. 다시 말해서, 업데이트부(52)는 시노그램들 사이에 추정된 움직임을 역으로 적용하여 시노그램을 변환한다. 시노그램들은 대상체의 움직임에 따라 방출되는 방사선의 위치가 다른 데이터들을 기초로 생성된다. 따라서, 시노그램들을 변환하여 위치를 보정해줄 필요가 있고, 업데이트부(52)는 시노그램들의 움직임을 추정하고, 움직임을 역으로 적용함으로써, 시노그램들의 위치를 보정할 수 있다.
750단계에서, 업데이트부(52)는 중간-시노그램과 변환된 시노그램을 비교한다. 변환된 시노그램은 움직임이 보정된 시노그램들 중 어느 하나의 시노그램이다.
760단계에서, 업데이트부(52)는 중간-시노그램의 업데이트 여부를 결정한다. 업데이트가 필요하면 770단계로 진행하고, 업데이트가 필요하지 않으면 780단계로 진행한다. 업데이트 여부는 중간-시노그램과 변환된 시노그램의 비율이 임계값보다 작은지 큰지 여부로 판단할 수 있다. 중간-시노그램과 변환된 시노그램의 비율이 임계값보다 작으면 업데이트부(52)는 업데이트를 진행하고, 중간-시노그램과 변환된 시노그램의 비율이 임계값보다 크면 업데이트부(52)는 업데이트를 종료한다.
770단계에서, 업데이트부(52)는 중간-시노그램을 업데이트하고, 업데이트된 중간-시노그램을 백-프로젝션하여 업데이트된 중간-영상을 생성한다. 업데이트된 중간-영상은 다시 720단계의 중간-영상으로 설정된다.
780단계에서, 업데이트부(52)는 중간-시노그램을 백-프로젝션하여 최종-영상을 생성한다. 중간-시노그램과 비교되는 변환된 시노그램이 차이가 적은 경우, 업데이트를 더 이상할 필요가 없으므로, 업데이트부(52)는 반복-재생성 알고리즘을 종료하고, 현재까지 업데이트된 중간-시노그램을 백-프로젝션하여 최종-영상을 생성하고 절차를 종료한다.
한편, 상술한 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 또한, 상술한 방법에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 램, USB, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)를 포함한다.
50: 영상 생성 장치
51: 시노그램 생성부
52: 업데이트부

Claims (15)

  1. 대상체가 움직이는 주기에 따라 데이터를 분류하고, 상기 분류된 데이터 각각에 대한 시노그램(sinogram)을 생성하는 단계;
    상기 시노그램들을 이용하여 중간-영상(intermediate-image)의 중간-시노그램(intermediate-sinogram)을 업데이트하고, 상기 업데이트된 중간-시노그램을 백-프로젝션(back-projection)하여 업데이트된 중간-영상을 생성하는 단계; 및
    상기 업데이트된 중간-영상을 생성하는 과정에 상기 시노그램들을 순차적으로 적용하여 움직임이 보정된 영상을 생성하는 단계를 포함하는 영상 생성 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 업데이트된 중간-영상을 생성하는 단계는,
    상기 시노그램들 중에서 참조-시노그램(reference-sinogram)을 설정하는 단계;
    상기 참조-시노그램을 기준으로 상기 참조-시노그램을 제외한 시노그램들의 움직임(motion)을 추정(estimate)하는 단계;
    상기 추정된 움직임을 역으로 적용하여 상기 시노그램들을 변환하는 단계를 더 포함하고,
    상기 변환된 시노그램들을 이용하여, 상기 중간-시노그램을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 영상 생성 방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 시노그램들의 움직임을 추정하는 단계는,
    상기 참조-시노그램과 상기 참조-시노그램을 제외한 시노그램들의 각도별 중심값의 이동 정도를 추정하여 움직임을 추정하는 것을 특징으로 하는 영상 생성 방법.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 중간-시노그램을 업데이트하는 것은,
    상기 변환된 시노그램들 중 어느 하나와 상기 중간-시노그램을 비교하고,
    상기 비교 결과를 바탕으로 상기 중간-시노그램의 업데이트 여부를 결정하고,
    상기 비교 결과에 따른 비율을 상기 중간-시노그램에 적용하여 상기 중간-시노그램을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 영상 생성 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 비교 결과가 미리 결정된 임계값보다 작은 경우 상기 중간-시노그램의 업데이트를 종료하고,
    상기 중간-시노그램을 백-프로젝션하여 상기 움직임이 보정된 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 영상 생성 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 시노그램을 생성하는 단계는,
    검출기로부터 상기 데이터를 획득하는 단계;
    상기 대상체가 움직이는 주기에 따라 제1 내지 제N 그룹들로 게이팅하는 단계; 및
    상기 제1 내지 제N 그룹들에 대한 제1 내지 제N 시노그램들을 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 업데이트된 중간-영상을 생성하는 단계는,
    상기 제1 내지 제N 시노그램들을 순차적으로 이용하여 상기 중간-시노그램을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 영상 생성 방법.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 시노그램을 생성하는 단계는,
    상기 분류된 데이터는 상기 대상체가 움직임의 상태가 동일할 때 획득된 데이터인 것을 특징으로 하는 영상 생성 방법.
  8. 제 1 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램으로 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  9. 대상체가 움직이는 주기에 따라 데이터를 분류하고, 상기 분류된 데이터 각각에 대한 시노그램(sinogram)을 생성하는 시노그램 생성부; 및
    상기 시노그램들을 이용하여 중간-영상(intermediate-image)의 중간-시노그램(intermediate-sinogram)을 업데이트하고, 상기 업데이트된 중간-시노그램을 백-프로젝션(back-projection)하여 업데이트된 중간-영상을 생성하고,
    상기 업데이트된 중간-영상을 생성하는 과정에 상기 시노그램들을 순차적으로 적용하여 움직임이 보정된 영상을 생성하는 업데이트부를 포함하는 영상 생성 장치.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 업데이트부는 상기 시노그램들 중에서 참조-시노그램(reference-sinogram)을 설정하고,
    상기 참조-시노그램을 기준으로 상기 시노그램들의 움직임(motion)을 추정(estimate)하고,
    상기 추정된 움직임을 역으로 적용하여 상기 시노그램들을 변환하고,
    상기 변환된 시노그램들을 이용하여, 상기 중간-시노그램을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 영상 생성 장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 업데이트부는 상기 참조-시노그램과 상기 참조-시노그램을 제외한 시노그램들의 각도별 중심값의 이동 정도를 추정하여 움직임을 추정하는 것을 특징으로 하는 영상 생성 장치.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 업데이트부는 상기 변환된 시노그램들 중 어느 하나와 상기 중간-시노그램을 비교하고,
    상기 비교 결과를 바탕으로 상기 중간-시노그램의 업데이트 여부를 결정하고,
    상기 비교 결과에 따른 비율을 상기 중간-시노그램에 적용하여 상기 중간-시노그램을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 영상 생성 장치.
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 업데이트부는 상기 비교 결과가 미리 결정된 임계값보다 작은 경우 상기 중간-시노그램의 업데이트를 종료하고,
    상기 중간-시노그램을 백-프로젝션하여 상기 움직임이 보정된 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 영상 생성 장치.
  14. 제 9 항에 있어서,
    상기 시노그램 생성부는 검출기로부터 상기 데이터를 획득하고,
    상기 대상체가 움직이는 주기에 따라 제1 내지 제N 그룹들로 게이팅하고,
    상기 제1 내지 제N 그룹들에 대한 제1 내지 제N 시노그램들을 생성하고,
    상기 업데이트부는 상기 제1 내지 제N 시노그램들을 순차적으로 이용하여 상기 중간-시노그램을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 영상 생성 장치.
  15. 제 9 항에 있어서,
    상기 분류된 데이터는 상기 대상체가 움직임의 상태가 동일할 때 획득된 데이터인 것을 특징으로 하는 영상 생성 장치.
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