We exploit polychromatic nature of radiation beams for development of radiation imaging schemes. First, we suggested a single scan low dose dual energy CT scheme that uses intentionally hardened X-ray beams to increase the mean energy of X-ray beams. Reciprocating multi-slit filter was used to obtain a partially beam hardened X-ray beams. Reduced image quality of high energy CT due to increased quantum noise was improved via our suggested image reconstruction algorithm, i.e., a gradient magnitude information (GMI) minimization, that exploits gradient information of low energy CT image reconstructed beforehand to save the edges of high energy CT image. A feasibility of the suggested dual energy CT scheme and image reconstruction algorithm was analyzed experimentally with cylinder, head, and pork rib phantoms. Image quality of high energy CT was improved through GMI minimization algorithm. Contrast-to-noise ratio (CNR) of each sample material was increased compared to that of the CT image reconstructed through a conventional image reconstruction algorithm, i.e., adaptive-steepest-descent projection-onto-convex-sets (ASD-POCS). In case of cylinder phantom, for example, the value was increased from 29.8 to 102 for Teflon, from 1.59 to 14.5 for LDPE, from 11.5 to 54.5 for Derlin, from 5.72 to 44.9 for PMP, and from 0.74 to 10.7 for polystyrene. We calibrated coefficients of dual energy material decomposition algorithm by use of calibration phantom composed of acryl and aluminum and applied to material decomposition of head phantom and pork rib. In case of head phantom, we have shown that small anatomic structure inside the phantom was conserved through GM minimization algorithm. Bone and soft tissue can be discriminated through the calibrated dual energy algorithm into aluminum- and acryl- based images. In case of pork rib, we have shown that interface between soft tissues can be saved via the GMI minimization algorithm, and that they could be discriminated one another in a acryl-based material decomposed image as well.
Polychromatic nature of proton beams modulated to have a monotonically decreasing depth-dose distribution were used for a fast proton CT scan based on an assumption that they behave similar to photon beams. Proton projection images were acquired using the modulated proton beams and the EBT2 film as an intensity detector. Four electron-density cylinders representing normal soft tissues and bone were used as imaged object and scanned at 40 views that are equally separated over 360°. Digitized film images were converted to water equivalent thickness (WET) by use of an empirically derived conversion curve. For improving the image quality, a deconvolution-based image deblurring with an empirically acquired point-spread function (PSF) was employed. The four iterative algorithms, i.e., ASD-POCS, SM-POCS, SM-EM, and EM-TV, have been developed and applied for proton CT image reconstruction. Electron density phantoms that represent human tissues such as bone, muscle, adipose, and lung, were used for analysis of the algorithms. Objects of higher electron density have been reconstructed more accurately than those of lower density objects. The bone, for example, has been reconstructed within 1% error. EM-based algorithms produced an increased image noise and RMSE as the iteration reaches about 20, while the POCS-based algorithms showed a monotonic convergence with iterations. The ASD-POCS algorithm outperformed the others in terms of CNR, RMSE, and the accuracy of the reconstructed relative stopping power in the region of lung and soft tissues. Although it still seems that the images need to be improved for practical applications to the treatment planning, proton CT imaging by use of the modulated beams in sparse-view sampling has demonstrated its feasibility.
현재 의료 현장에서 사용되고 있는 대부분의 방사선 영상장비에서 이용되는 다색광 X-선은 비교적 쉬운 구현과 빔 세기 조절의 용이성에도 불구하고, 빔경화 현상 등을 유발하며 영상의 정확도를 떨어뜨리는 문제가 있다. 하지만, 다양한 에너지의 광자로 이루어진 X-선 스펙트럼을 이용해 영상을 획득할 수 있기 때문에 이를 적극 이용하면, 기존의 단일에너지 기반의 방사선 영상기법에서는 고려할 수 없었던 영상기법을 적용해 볼 여지가 있다. 본 논문에서는 다색광 방사선의 특성을 이용해 양성자 CT 및 저선량 이중에너지 CT 영상 기법을 구현하고 그 실현가능성을 정성적, 정량적으로 평가하였다.
먼저, 양성자 CT의 구현을 위해 물등가두께(Water equivalent thickness)의 개념과 다색광X-선과 유사한 깊이-선량 분포를 갖도록 변조된 양성자빔을 이용하였다. 양성자 CT 스캔을 통해 총 40장의 투과영상을 동일한 간격의 스캔 각도에서 획득하였으며, 콘빔 CT 영상재건 알고리즘으로 활발히 연구되어 온 반복형 알고리즘인, Projection onto convex sets (POCS)와 Maximum likelihood-Expectation maximization (ML-EM)을 이용하여 CT영상을 재건하였다. 알고리즘의 최적화를 위해 의료영상 분야에서 많이 이용되는 Adaptive-steepest-descent (ASD)와 Superiorization method (SM)을 이용하였다. 구체적인 실험 과정은 Chapter 3.2에서 3.5에 정리되어 있으며, 각 알고리즘을 이용해 획득한 CT 영상의 품질에 대한 정성적 및 정량적 분석을 Chapter 3.5에서 다루고 있다.
다색광 X-선을 이용한 저선량 이중에너지 CT 영상기법의 구현을 위해 기존 연구를 통해 제안된 저선량 영상기법인 Many-view under sampling (MVUS)에서 착안하여 다중슬릿 filter를 이용한 Single scan 이중에너지 CT 데이터 획득기법을 제안하였으며, 이를 이용해 획득한 이중에너지 데이터를 이용해 이중에너지 CT 영상을 재건함으로써 그 실현가능성을 평가하였다. 또한, 상대적으로 낮은 빔 세기로 인해 영상 품질이 저하된 고에너지 CT 영상의 품질을 개선하기 위해 먼저 재건된 저에너지 CT 영상을 이용하는 CT 영상재건 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 Single scan 이중에너지 CT 데이터 획득기법 및 고에너지 CT 영상재거 알고리즘은 Chapter 4에 정리되어 있다. 획득된 고에너지 및 저에너지 CT 영상을 이용해 물질구별된 영상을 획득하기 위해 CT 영상기반의 이중에너지 물질구별 알고리즘을 이용하였으며 이 역시 Chapter 4.2에서 설명하였다. 영상재건 알고리즘의 실현가능성을 평가하기 위해서 실린더, 두개골, 돼지갈비 등의 팬텀을 이용하여 영상을 획득하였으며, 그 결과를 정성적 및 정량적으로 분석하여 Chapter 4.3에서 다루었다.
본 연구를 통해 방사선의 다색광 특성을 이용한 영상기법을 제안하고 그 구현가능성을 실험적으로 보였다. 구체적으로는, X-선을 고려해 설계된 CT 영상재건 알고리즘들을 X-선과 같은 깊이-선량 분포를 갖도록 변조된 양성자를 이용해 획득한 CT data에 적용하고 그 성능을 평가하였다. 또한, 다중슬릿 Filter를 이용해 한번의 CT 스캔으로 이중에너지 CT 데이터를 동시에 획득 가능한 영상기법을 제안하였고, 다양한 팬텀 실험을 통해 그 구현가능성을 보였다. 현재 의료 현장에서 사용 중인 대부분의 방사선 영상 장비들의 선원이 다색광 특성을 갖음을 고려할 때, 기존 장비를 이용할 수 있는 영상기법이라는 점 또한 의미 있다고 생각된다.
