본 학위논문에서는 흉부단층영상합성에서 이용되는 X선 영상의 수를 줄여 저 선량 영상화 구현을 위한 새로운 영상 재구성 방법에 대해 기술하였다. 본 연구에서 제안하는 새로운 기법을 프로토타입 시스템에 적용하여 그 유효성을 검증하는 데 그 목적이 있다. 프로토타입 흉부단층영상합성 시스템은 동기화 된 인터페이스를 통한 전자회로 시스템을 통해 동일 각도 간격으로 영상이 획득 가능하게끔 정밀하게 작동되었다. 총 ±20° 범위에서 0.5° 간격으로 총 81장의 영상을 획득하였고, 얻어진 데이터 중 샘플링 간격을 1° 와 2° 간격으로 듬성듬성 선택하여 절반과 쿼터 데이터 조건을 구현하였다. 이후 본 연구에서 제안하는 GPU 가속화가 진행된 브루트 포스 기반 조정총분산 영상 재구성 기법을 적용하였다. 촬영된 물체는 잡음력을 측정하기 위한 구리 필터 플랫-필드, 해상력을 측정하기 위한 Catphan® CTP682 모듈, 그리고 인체 모사 흉부 팬텀과 모조 폐 결절이다. 연구 결과, 잡음력은 사용된 영상의 수가 증가할수록 줄어드는 경향을 보였으며, 특히 기존의 압축센싱 기법과 제안된 기술이 비슷한 수준으로 주파수에 따라 가장 낮은 값을 보였고, 기존 기술인 필터링 후 역투영이 주파수에 따라 가장 높은 수치를 보였다. 하지만 해상력의 경우 기존 압축센싱 기술이 제안된 기술과 필터링 후 역투영보다 현저히 떨어지는 수준을 보였다. 주파수에 따른 해상력이 50% 수준까지 떨어지는 구간에 대한 주파수를 비교해 보았을 때, 기존 압축센싱, 제안된 기술, 그리고 기존 필터링 후 역투영 기법의 순으로 각각 0.98, 1.25, 그리고 2.12 cycles/mm 를 나타내는 것을 보아, 잡음력과 해상도를 고려한 최적의 영상 재구성 기법은 제안된 기술이라는 것을 확인하였다. 또한 기존 필터링 후 역투영 기법의 경우, 다른 두 알고리즘에 비해 오브젝트의 선예도를 잘 강조할 수 있지만, 잡음이 심하고 아티팩트가 강한 영상을 보이는 반면, 제안된 기법의 경우 선예도와 잡음 모두에 대해 장점을 보이는 것을 확인하였다. 특히, 삽입된 여러 폐 결절에 대해 측정한 신호도 차이 대 잡음비를 측정한 결과, 제안된 기술이 기존 대비 1.02-2.16 배 향상된 기술인 것을 확인하였다. 제안된 알고리즘을 구현하는 데 소요된 시간의 경우 124.68 초로 3분 이내의 임상 요구 수준을 만족하였다. 마지막으로 제안된 기술이 흉부단층영상 시스템에 적용될 경우 일반흉부촬영과 흉부CT 사이에서 유효선량이 나타내는 값을 비교하기 위해 세 가지 서로 다른 장비에서 유효선량 값을 측정한 결과, 제안된 기술은 쿼터 (21장), 절반 (41장), 그리고 풀 (81) 영상에서 각각 0.12, 0.53, 그리고 2.56 mSv 를 나타내었다. 이는 제안된 기술이 절반 수준의 영상을 사용할 경우 일반흉부촬영보다는 2.36배 높지만 흉뷰CT에 비해서는 21배 낮은 수준이며, 이러한 관점에서 저 선량 영상 재구성 기법이 중요한 역할을 차지한다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구결과는 제안된 기술이 GPU 가속화를 통해 임상 적용 가능하며 향후 흉부촬영용 단층영상합성 시스템의 개발 및 적용에 중요한 비중을 차지할 것으로 예상된다.
A novel image reconstruction technique for low-dose chest tomosynthesis imaging was developed in this dissertation. The purpose of this study was to validate a novel technique for a prototype system with possible clinical applications. The prototype chest tomsoynthesis system was operated by carefully controlling the electromechanical subsystems through a synchronized interface. Once a command signal was delivered by the user, a tomosynthesis sweep started to acquire 81 projection views (PVs) in a limited angular range of ±20°. Among the full projection dataset of 81 images, several sets of 21 (quarter view) and 41 (half view) images with equally spaced angle steps were selected to represent a sparse view condition. The novel GPU-accelerated brute force-based adaptive total variation (BF-ATV)-based compressed-sensing (CS) image reconstruction was implemented. The imaged objects were a flat-field using a copper filter to measure the noise power spectrum (NPS), a Catphan® CTP682 quality assurance (QA) phantom to measure a task-based modulation transfer function (MTFTask) of three different cylinders’ edges, and an anthropomorphic chest phantom with inserted lung nodules. The voxel variance values that summed all the NPS intensities were inversely proportional to the number of PVs, and the conventional CS method gave the lowest voxel variance among three different reconstruction schemes of filtered backprojection (FBP), conventional CS, and the proposed method. However, the spatial frequencies of f50 at which MTFTask was reduced to 50% were 0.98, 1.25, and 2.12 cycles/mm for the conventional CS, the proposed BF-ATV, and the FBP methods, respectively, in the case of an acrylic cylinder using 41 views. The proposed BF-ATV reconstruction was the best option among the three different schemes by showing the moderate levels of NPS and MTFTask. The FBP presented an advantage only in the object’s sharpness but introduced amplified noise, while the conventional CS framework showed the opposite. For the chest phantom data, the signal difference to noise ratios (SDNRs) were higher in case of the proposed scheme than in the cases of the FBP and conventional CS methods, showing the enhanced rate of 1.02–2.16 for half-view imaging. The total averaged reconstruction time was 124.68 s, which could match-up a clinically feasible time (