양전자 단층 촬영기를 이용한 실험을 위한 새로운 실시간 영상 재구성 시스템 : New Real-Time Reconstruction System for Positron Emission Tomography (PET) Study

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Iterative reconstruction methods, such as OSEM3D, are commonly used for positron emission tomograph. They suit to the current PET using block detector and dynamic PET study. However, their computational demand is too excessive. In addition to iterative reconstruction, histogramming and pre-correction tasks are also required to get the complete PET image. As a result, the PET image reconstruction suffers from a very long computation time. This problem is more serious in the following two cases. First is the reconstruction of dynamic PET study used for binding potential or availability because it requires the reconstruction of multiple frames. Second is the reconstruction of the PET study using higher resolution and higher sensitivity PET scanner having an formidable amount of detectors and data. The typical example is the ECAT High Resolution Research Tomograph (HRRT) developed by Siemens/CTI. About 4.5×10^(9) coincidence lines-of-responses (LORs) make it possible to get high spatial resolution of about 2.5 mm. However, these LORs also make HRRT to have very long reconstruction time. The total reconstruction time for dynamic PET study of 32 frames is above 21 hours even with the eight-node cluster reconstruction system. Due to this very long reconstruction time, it has been impossible in the PET studies to conduct real-time reconstruction or concurrent reconstruction during scanning.
In this paper, we have developed a new concurrent acquisition and reconstruction (CAR) system based on the frame-based parallelization by effectively expanding Symmetry and SIMD Based Projection-backprojection (SSP) algorithm into the cluster system. This CAR system firstly allows the real-time PET reconstruction. With this CAR system, the operator can immediately check the scanning status by observing the fully reconstructed image of each frame during scanning. In addition, the operator can interactively control the intensity at a specific ROI by checking the reconstructed image and managing dose activity during PET scan.
To evaluate this system, we applied it into the HRRT and reconstructed a dynamic study reconstruction composed 32 frames. All frame images were obtained during the PET scanning except for the 31st and 32nd frame images. In addition, the new system can be used as the high-speed reconstruction system for the dynamic PET scan reconstruction. The new system reduced the full reconstruction task of 21 hours to 520 seconds.

국문 초록 (Abstract)

현재 양전자 단층 촬영기(PET)에선 OSEM3D와 같은 반복적 영상재구성 방식이 현재 가장 널리 사용되고 있다. 이는 현재 대부분의 PET들은 블록형 검출기를 채택하고 있는데 반복적 영상재구성 방식이 이 같은 PET에서 분석적 방식의 영상재구성 방법보다 적합하기 때문이다. 더욱이, 최근 많이 중요도가 증가하고 있는 동적 PET 실험의 영상재구성에서도 반복적 영상재구성방식이 보다 뛰어난 영상을 제공해준다. 하지만, 이 반복적 영상재구성 방식은 매우 많은 계산량을 요구하기 때문에 PET영상을 얻는데 걸리는 시간이 길다는 단점을 가지고 있다.
최근 뇌과학과 신경과학의 중요성이 증대되면서, 신경물질의 결합능 등을 구해내는 동적 PET실험과 고해상도, 고민감도의 PET에 대한 요구가 더욱 커지고 있다. 하지만, 동적 PET 실험은 하나의 프레임이 아닌 여러 프레임의 영상을 재구성해야 한다. 그리고, 고해상도 고민감도 PET일수록 영상을 구성하는데 계산해야 할 데이터의 양이 늘어나기 때문에, 지나치게 긴 영상재구성 시간에 대한 문제는 동적 PET실험과 고해상도, 고민감도 PET에서 더욱 심각해진다. 대표적 예로 12만개의 검출기를 사용하여 2.5 mm 라는 매우 높은 공간 해상도를 보이는 Siemens/CTI의 HRRT라는 초고해상도 연구용 PET을 들 수 있다. HRRT는 4.5×10^(9) 의 반응선(LOR)을 사용하기 때문에 기존의 PET에 비해 2~3배나 우수한 해상도를 보이지만, 동시에 엄청나게 긴 영상 재구성 시간을 필요로 한다. 이 HRRT를 이용하여 32프레임으로 구성되는 동적 PET실험을 수행할 경우, 기존의 시스템으로는 약 21시간 이상의 영상 재구성 시간이 필요하다. 결국, 지나치게 긴 영상 재구성 시간은 오늘날 PET에 가장 큰 문제점 중 하나로 인식되고 있으며, 이 같은 상황에서 기존의 방식으로 고해상도, 고민감도 PET 촬영을 하면서 실시간으로 영상을 재구성하는 것은 불가능하게 여겨졌다.
이 논문에서 우리는 대칭성과 SIMD 기반의 투영-역투영 알고리즘 (SSP 알고리즘)과 클러스터 시스템을 효과적으로 결합시켜서, 영상의 촬영과 재구성을 동시에 수행하는 새로운 형태의 실시간 영상 재구성 시스템 (CAR 시스템)을 개발하였다. CAR 시스템은 프레임 병렬화에 기반하여 최초로 실시간 PET 영상을 재구성해낸다. 재구성된 영상을 촬영 중에 확인할 수 없던 기존의 시스템과 달리, 이 시스템에선 사용자가 현재 촬영중인 PET 실험의 상태를 완벽하게 재구성된 영상을 통해서 확인할 수 있다. 또한 촬영 중에도 실시간으로 영상을 확인할 수 있기 때문에, 사용자는 영상에서 특정한 ROI에서 특정한 세기의 값을 보이도록, 현재 주입되는 동위원소의 용량과 세기를 조절하면서 실험하는 등의 여러 응용도 가능하다.
이 논문은 또한 새로 개발된 시스템의 유용성을 검증하기 위해서, HRRT을 이용하여 32프레임의 동적 PET실험을 촬영하면서 동시에 이를 실시간으로 영상을 재구성해보았다. 새로 개발된 시스템을 HRRT에 결합함으로서, 영상을 촬영하면서 동시에 프레임들의 영상을 재구성할 수 있었다. 또한 새 시스템은 32개의 frame의 영상을 얻는데 걸리던 시간을 기존의 21시간에서 약 520초로 단축할 수 있음을 확인했다. 이처럼 CAR시스템은 약 1400배 가량 향상된 영상재구성 속도를 가지고 있기 때문에, 동적 PET 실험을 위한 초고속 영상재구성시스템으로서도 사용할 수 있다.

목차 (Table of Contents)

• ABSTRACT = 1
• 초록 = 3
• I. INTRODUCTION = 11
• II. METHODS = 15
• A. SSP algorithm and SSP-based OSEM3D reconstruction = 15
• 1) What is the SSP algorithm? = 16
• 2) The performance of the SSP-based OSEM3D = 17
• B. The improvements in precorrection = 19
• 1) Attenuation correction = 19
• 2) Random correction = 21
• C. Frame Based Parallelization (FBP) and New Acquisition System = 24
• 1) Concurrent Acquisition Scan and Reconstruction and Real-time histogramming = 30
• 2) Hardware configuration = 31
• 3) Frame based parallelization and full consolidated reconstruction program = 31
• 4) Future Applications : Dose activity control at a specific ROI = 32
• III. EXPERIMENTAL RESULTS = 34
• A. Methods = 34
• B. Results = 36
• IV. CONCLUSION = 40
• ACKNOWLEDGMENT = 42
• REFERENCES = 43