X-ray computed tomography (CT) has been widely used for clinical applications such as screening and diagnosis of diseases, interventional imaging for therapy, and prognostic evaluation. With its increased use in clinics, dose reduction is the most important feature people seek in new CT techniques or equipment’s. Much efforts have been directed towards better utilizing the existing CT systems and towards bringing new engineering for dose reduction. These clinical or engineering approaches, most intuitive and straightforward methods of reducing radiation dose to the patients are either decreasing the tube current during a scan or taking less projections for image reconstruction, or both.
A host of algorithms have been developed to improve the quality of images reconstructed from the data acquired at low tube-current condition. Another good number of algorithms inspired by a compressive sensing (CS) theory have been developed to reconstruct images from sparse-view projections or from incomplete data. In spite of potential usefulness of the sparse-view technique, however, its implementation in clinical diagnostic CT systems is hardly found yet. It is perhaps due to the fact that a fast tube switching is challenging if not impossible particularly for the systems that operate with a very fast gantry rotation.
In this work, we propose novel method of sparse data-sampling that uses an oscillating or rotating multi-slit collimator. By using the multi-slit collimator, one can effectively achieve a sparse-view imaging without switching the X-ray tube. A multi-slit collimator is mode of radio-opaque material to block the X-ray beam outside the slit openings. At a given source location, projection data is therefore acquired only through the slit-openings. Since substantial part of the collimator blocks the X-ray radiation, the collimation can help reducing radiation dose greatly. We name this type of scan many-view under-sampling (MVUS) technique. We proposed a novel scanning method for low-dose CT that can be potentially applicable to the existing CT systems with an addition of a collimator, and performed a simulation and experimental study to demonstrate.
CT는 환자진단을 위해 현재 널리 사용되고 있는 장비 중 하나이며 예후 평가와 같은 임상 응용분야에 널리 사용되고 있다. 특히, 환자에 가해지는 선량을 저감시키는 기술은 많은 연구자들이 연구가 이루어지고 있는 실정이다. 기존의 CT 시스템보다 선량을 줄이기 위한 새로운 기술을 도입하려고 많은 연구가 있었다. 환자에게 선량을 줄이는 가장 직관적이고 직접적인 방법으로는 환자를 스캔하는 과정에서 X-ray 튜브의 관전류를 낮추거나 획득하는 데이터를 적게 받거나 또는 둘 다 이다.
낮은 관전류 상태에서 획득된 데이터로부터 재구성된 이미지의 품질을 향상시키기 위한 많은 알고리즘들이 개발되어있다. 희박뷰 또는 불안정한 데이터로부터 이미지를 재구성하기 위해 압축센싱(CS)이론을 기반으로한 또 다른 알고리즘도 개발되어있다. 그러나, 희박뷰 방법의 경우 잠재적인 유용성에도 불구하고 임상 진단용 CT 시스템에서의 구현은 아직 거의 발견되지 않았다. 그 이유는 매우 빠르게 회전하는 gantry 시스템의 경우, 빠르게 X-ray 튜브의 파워를 전환시키는 것은 어려운 실정이기 때문이다.
본 연구에서는 진동 또는 회전하는 다중 슬릿 빔차단막을 사용하는 희박한 데이터 샘플링방법을 제안하였다. 다중 슬릿 빔 차단막을 이용하면 X-ray 파워를 전환하지 않고도 희박뷰로 획득한 영상과 유사하게 얻을 수 있다. 다중 슬릿 사이로 들어오는 데이터만 획득되기 때문에 빔차단막이 X-선을 차단시켜 환자에 가해지는 선량을 크게 줄이는데 도움이 된다. 우리는 이러한 유형의 기술을 Many-view under-sampling (MVUS)라고 칭하였다. 본 연구는 다중 슬릿 빔차단막을 현존하는 CT 시스템에 적용할 수 있는 저선량 CT를 위한 새로운 기술을 제안하였고 다양한 CT시스템에 적용하여 시뮬레이션 및 실험을 통해 그 가능성을 보였다.
