컴프턴 영상장치 시뮬레이터 개발 및 4-D 몬테칼로 전산모사에의 응용

Abstract

컴프턴 영상장치는 컴프턴 산란현상의 기하학적 해석을 통해 감마선원의 3차원적 위치분포를 고정된 위치에서 찾아내는 신개념의 감마선 영상장치이다. 기존의 감마선 영상장치에서는 필수적으로 사용되는 기계적 집속기를 사용하지 않기 때문에 높은 민감도와 높은 해상도를 동시에 달성할 수 있으며, 다중 추적자 기능을 제공한다는 장점이 있어 차세대 감마선 영상장치로서 주목을 받고 있다. 몬테칼로 전산모사 기법은 컴프턴 영상장치의 최적화 설계를 비롯하여 픽셀 내 반응위치 결정 알고리즘의 개발, 컴프턴 에지를 이용한 산란부 검출기 에너지 교정 기법 개발, 노이즈가 전혀 없는 컴프턴 데이터의 생산 등 실험적으로 해결하기에는 많은 시간과 노력이 필요로 하거나 실험적 접근이 불가능한 경우에 유일한 대안으로 사용되고 있다. 본 연구에서는 GEANT4 몬테칼로 전산모사 툴키트를 이용하여 누구나 손쉽게 컴프턴 영상장치의 최적화 설계 및 다양한 구조의 컴프턴 영상장치에 대한 성능 평가를 수행할 수 있도록 MATLAB을 이용하여 사용자 친화형 컴프턴 영상장치 시뮬레이터를 개발하였다. 개발된 시뮬레이터에서는 선원, 팬텀, 그리고 검출기의 주요 인자들을 사용자의 요구에 맞게 정의할 수 있으며, 동적 시스템의 컴프턴 영상장치도 모델링할 수 있도록 4-D 몬테칼로 전산모사 기법을 개발하여 적용하였다. 또한, 영상 재구성 알고리즘을 내재한 영상 재구성 툴을 개발하여 연동시킴으로써, 전산모사를 통해 계산된 컴프턴 데이터를 사용하여 영상 재구성 및 영상 해상도 평가를 한 번에 수행할 수 있도록 개발하였다. 시뮬레이터의 정확성을 검증하기 위하여 중앙대학교에서 개발 중인 단일 산란형 컴프턴 영상장치 및 한양대학교에서 개발 중인 이중 산란형 컴프턴 영상장치의 실험 결과와 비교하였다. 영상 해상도의 경우 컴프턴 영상장치의 구조 및 선원의 에너지에 따라 동일한 경향을 보였으며, 시뮬레이터 결과에서 약 1 mm 정도 높게 평가되었다. 영상 감도의 경우 실험에서 2～3배 정도 높게 평가되었으나, 이는 실험에서 획득한 유효반응들은 전산모사와는 달리 우연한 동시계수에 의한 데이터가 상당수 포함되어 있기 때문이다. 시뮬레이터를 이용하여 새로운 구조 및 동적 시스템의 컴프턴 영상장치에 대한 성능을 평가하였다. 단일 산란형 컴프턴 영상장치의 경우 산란부를 stack형으로 개발할 때 4 대의 산란부 검출기를 사용하는 것이 최상의 성능을 보이는 것으로 평가되었고, 그 이상 사용할 경우 성능이 오히려 저하됨을 확인하였다. 또한, 4-D 몬테칼로 전산모사 기법을 적용하여 선원 주위를 특정 각도로 회전하는 동적 시스템의 컴프턴 영상장치를 모델링하였으며, 동적 시스템이 고정된 시스템 보다 선원의 분포 및 형태를 정확하게 영상화할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구에서 개발된 컴프턴 영상장치 시뮬레이터를 사용하면 몬테칼로 전산모사에 익숙하지 않은 사용자도 다양한 조건의 컴프턴 영상장치에 대한 성능평가를 편리하게 수행할 수 있을 것이며, 동적 구조에 대한 모델링이 가능한 4-D 전산모사 기법은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.; A Compton imager is a very promising gamma-ray imaging device considering its several advantages compared with conventional gamma-ray imaging devices: high imaging sensitivity, the capability of 3-D imaging from a fixed position, multi-tracing functionality, and almost no limitation in photon energy. Monte Carlo simulation plays an important role in developing a high-performance Compton imager due to several facts: (1) the experimental approach is usually very time-consuming and costly; (2) the effects of the various detector parameters on the performance of the Compton imager can be simulated very accurately for all possible conditions, which usually is not possible in an actual experiment; and (3) simulated data, with and without noise, are necessary for the development of advanced image-reconstruction algorithms. The GEANT4 detector simulation toolkit is usually used to model a Compton imager. However, error-prone hard coding as well as a certain level of knowledge in Monte Carlo techniques and C++ programming are required to use the GEANT4 toolkit, because it is developed based on C++ programming language. In the present study, a Monte Carlo-based, user-friendly Compton imager simulator in the form of a graphical user interface (GUI) was developed based on the GEANT4 toolkit and MATLAB. In the simulator, the parameters describing the source, phantom, and detectors can be easily defined, and 4-D Monte Carlo simulation is also possible. Moreover, an image reconstruction algorithm and a data analysis tool were integrated into the simulator to evaluate the performance of the Compton imager in a one-stop process. The simulator was tested against an experiment result of single-scattering Compton imager and double-scattering Compton imager, under development in Korea. The imaging resolution of the simulated Compton image was well agreed with that of the measured image. The imaging sensitivity from measured data was 2～3 times higher than simulated data because the measured data contains the random coincidence event. The performance of advanced type of Compton imager was evaluated by using the simulator. The result shows that the single-scattering Compton imager shows its highest performance when it uses 4-layer of scatterer detector. Additionally, it was found that the Compton image was significantly improved when it moves around the gamma-ray source, modeled by applying 4-D Monte Carlo method. The Compton imager simulator is expected to be useful to develop the high performance Compton imager, and 4-D Monte Carlo method, especially, is to be usefully applicable to various applications.