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라돈 변환 📂단층촬영

라돈 변환

정의

어떤 2차원 도메인 DR2D\subset \mathbb{R}^{2}에서 정의된 함수 f:DRf :D \to \mathbb{R}가 주어졌다고 하자. ff의 라돈 변환 Rf\mathcal{R}f를 다음과 같이 정의한다. sRs \in \mathbb{R}, θ=(cosθ,sinθ)S1\boldsymbol{\theta} = (\cos \theta, \sin \theta) \in S^{1}에 대해서,

Rf(s,θ):= t=f(sθ+tθ)dt= t=f(scosθtsinθ,ssinθ+tcosθ)dt \begin{align*} \mathcal{R} f(s, \boldsymbol{\theta}):=&\ \int \limits_{t=-\infty}^{\infty} f ( s \boldsymbol{\theta} + t \boldsymbol{\theta}^{\perp} )dt \\ =&\ \int \limits_{t=-\infty} ^{\infty} f \left( s\cos\theta-t\sin\theta, s\sin\theta + t\cos\theta \right)dt \end{align*}

설명

라돈 변환적분 변환의 일종으로 오스트리아의 수학자 라돈Johann Radon, 1887-1956에서 이름을 따왔다.

방사성 원소인 라돈의 경우, 수학자 라돈의 이름에서 따온 것이 아니라 방사성radiactive이라는 단어에 비활성기체접미사 ‘-on’을 붙여 이름 지어졌다.

Rf(s,θ)\mathcal{R} f (s, \boldsymbol{\theta})의 기하적인 의미는, ff를 원점에서 ss만큼 떨어져고, θ\boldsymbol{\theta}와 수직인 모든 점에서 적분하는 것이다.

ff는 데카르트 좌표 (x,y)(x, y)에 대한 함수인 반면에, 라돈 변환 Rf\mathcal{R}f는 극 좌표 (s,θ)(s, \theta)에 대한 함수이다.

라돈 변환은 CT의 핵심 원리중 하나이며 베르-람베르트 법칙이라는 물리 법칙을 기반으로 한다. 이는 X-선1의 세기가 통과하는 매질의 종류에 따라 다르게 감소한다는 내용을 담고 있다. X-선의 세기가 줄어들었다는 말은 곧 매질이 X-선을 흡수했다는 말과 같다. 매질이 빛을 흡수하는 정도를 감쇠 계수attenuated coefficient , 흡수 계수absorption coefficient 혹은 흡광도absorbance 라고 한다. 매질마다 감쇠 계수가 다르다는 점을 이용하여 X-선으로 비파괴 검사를 실시하는 것이 CT이다. X-선 촬영에서 뼈가 있는 부분이 하얗게 보이는 것은 뼈가 다른 물질보다 X-선을 많이 흡수하기 때문이다.

정의의 다른 표현

ls,θl_{s, \theta}극좌표 (s,θ)(s,\theta)로 결정되는 직선이라고 할 때,

Rf(s,θ)=ls,θf \mathcal{R} f(s, \boldsymbol{\theta}) = \int _{l_{s, \theta}} f

기하적인 의미를 생각해보면,

Rf(s,θ)=xθ=sf(x)dx \mathcal{R} f(s, \boldsymbol{\theta}) = \int \limits_{ \mathbf{x} \cdot \boldsymbol{\theta} = s} f (\mathbf{x}) d \mathbf{x}

θ:={u:uθ=0}\boldsymbol{\theta}^{\perp} := \left\{ \mathbf{u} : \mathbf{u} \cdot \boldsymbol{\theta} = 0 \right\}와 같이 정의하면,

Rf(s,θ)=θf(sθ+u)du \mathcal{R} f(s, \boldsymbol{\theta}) = \int \limits_{ \boldsymbol{\theta}^{\perp}} f (s \boldsymbol{\theta} + \mathbf{u}) d \mathbf{u}

디랙 델타 함수 δ\delta에 대해서,

Rf(s,θ)=R2f(x)δ(xθs)dx \mathcal{R} f (s, \boldsymbol{\theta}) = \int\limits_{\mathbb{R}^{2}} f( \mathbf{x} ) \delta ( \mathbf{x} \cdot \boldsymbol{\theta} - s) d \mathbf{x}

일반화

sR1s \in \mathbb{R}^{1}, θSn1\boldsymbol{\theta} \in S^{n-1}에 대해서, 라돈변환 R:L2(Rn)L2(Zn)\mathcal{R} : L^{2}(\mathbb{R}^{n}) \to L^{2}(Z_{n})다음과 같이 정의한다.

Rf(s,θ)=xθ=sf(x)dx \mathcal{R} f (s, \boldsymbol{\theta}) = \int\limits_{\mathbf{x} \cdot \boldsymbol{\theta} = s} f(\mathbf{x}) d \mathbf{x}

여기서 Zn:=R1×Sn1Z_{n} := \mathbb{R}^{1} \times S^{n-1}n+1n+1차원의 유닛 실린더이다.

유도2

xx를 위치, I(x)I(x)를 X-선의 세기, A(x)A(x)를 매질의 감쇠 계수라고 하자.

비어-람베르트 법칙Beer-Lambert law

X-선의 세기의 변화율은 다음과 같다.

dIdx=A(x)I(x) \begin{equation} \frac{ dI }{ dx } = -A(x)I(x) \end{equation}

슬라이드11.PNG

x0x_{0}, x1x_{1}를 각각 X-선이 출발한 위치, 도착한 위치, 그리고 I0I_{0}, I1I_{1}를 각 점에서의 X-선의 세기라고 하자. (1)(1)변수분리해주고 양변을 적분하여 정리하면 다음과 같다.

x0x11I(x)dI=x0x1A(x)dx    ln(I1)ln(I0)=x0x1A(x)dx    ln(I1I0)=x0x1A(x)dx    ln(I0I1)=x0x1A(x)dx \begin{align*} && \int_{x_{0}}^{x_{1}} \frac{1}{I(x)}dI &= - \int_{x_{0}}^{x_{1}}A(x)dx \\ \implies && \ln \left( I_{1} \right) - \ln \left( I_{0} \right)&= -\int_{x_{0}}^{x_{1}}A(x)dx \\ \implies && \ln \left( \frac{I_{1}}{I_{0}}\right) &= -\int_{x_{0}}^{x_{1}}A(x)dx \\ \implies && \ln \left( \frac{I_{0}}{I_{1}}\right) &= \int_{x_{0}}^{x_{1}}A(x)dx \end{align*}

위 식을 살펴보자. I0I_{0}는 X-선을 쐈을 때의 세기이므로 우리가 알고있는 값이다. I1I_{1}은 물체를 통과하여 나온 뒤의 세기인데, x0x_{0}에 위치한 디텍터가 이 값을 측정한다. 따라서 좌변은 우리가 알고 있는 값이다.

우변의 적분 범위는 우리가 쏜 X-선의 진행 경로이므로 알 고 있다. 따라서 X-선이 진행한 경로 LL과 그 양 끝에서의 세기 I0I_{0}, I1I_{1}가 주어지면, A(x)A(x)를 경로 LL로 적분한 값을 얻을 수 있다. 이를 A(x)A(x)에 대한 라돈 변환이라고 한다.

Rf(L):=Lf(x)dx=ln(I0I1) \mathcal{R}f (L) := \int_{L} f(x) dx = \ln \left( \frac{I_{0}}{I_{1}}\right)

성질

라돈 변환의 기초적인 성질은 다음과 같다.

  • 선형성

    R(αf+βg)=αRf+βRg \mathcal{R} \left( \alpha f + \beta g \right) = \alpha \mathcal{R}f + \beta \mathcal{R}g

  • 평행 불변성shift invariance

    RTaf(s,θ)=TaθRf(s,θ) \mathcal{R}T_{\mathbf{a}}f (s, \boldsymbol{\theta}) = T_{\mathbf{a} \cdot \boldsymbol{\theta}}\mathcal{R}f(s,\boldsymbol{\theta})

  • 회전 불변성rotation invariance

    RAf=ARf RAf = ARf

  • 확대 불변성dilation invariance

    RDrf=1DrRf RD_{r}f = \dfrac{1}D_{r}Rf


  1. 빛, 방사선 등 편한대로 이해하면 된다. ↩︎

  2. Timothy G. Feeman, The Mathematics of Medical Imaging: A Begginner’s Guide. Springer, 2010, p4 ↩︎