反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いて散乱媒質内の対象イメージを補正及び復元するイメージング装置及び方法

[특허 요약] 特許法第３０条第２項適用 ２０２３年２月１９日 サイト：ｈｔｔｐｓ：／／ａｒｘｉｖ．ｏｒｇ／ａｂｓ／２３０２．０９５０３ 〔刊行物等〕 ２０２３年４月２０日 〔２０２３ ＫＰＳ春季大会〕 ［関連出願との相互参照］ 本出願は、２０２３年０９月１８日付の韓国特許出願第１０－２０２３－０１２４０２３号に基づく優先権の利益を主張し、当該韓国特許出願の文献に開示された全ての内容は本明細書の一部として組み込まれる。 本発明は、反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いて散乱媒質内の対象イメージを補正及び復元するイメージング装置及び方法に関し、より具体的には、時間分解光源を使用するイメージング装置から得た時間分解反射行列を用いて多重散乱軌跡を追跡した後、これを補正し、生体組織などの散乱媒質の深い場所に位置する内部の対象物体に対するイメージを補正及び復元する技術に関する。 生体組織の高深度に行くほど、組織の構造が与える多重散乱によってイメージング可能な深さが制限される。 これを克服するために、時間分解反射行列を測定することによって多重散乱を抑制する反射行列顕微鏡（Ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ ｍａｔｒｉｘ ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ）が開発された。 この方式では、散乱媒質の内部に伝播される光の散乱成分のうち、多重散乱を経験せずに伝播される弾道波（Ｂａｌｌｉｓｔｉｃ ｗａｖｅ）のみを選択的に用いる方法が考慮され得る。 一方、このような弾道波に歪曲を加える散乱媒質の収差を測定及び補正するＣＬＡＳＳ（Ｃｌｏｓｅｄ ｌｏｏｐ ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｉｎｇｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）方法が開発された。 反射行列顕微鏡は、散乱媒質の反射行列を測定し、散乱媒質に入射される光の入射角度を変えながら、それぞれの入射ビーム（光）に対応する反射された光の電場の強度及び位相を光の干渉現象を用いて測定する。 測定された複素位相イメージは、入力基準（ｂａｓｉｓ）に対する出力基準の行列形態で散乱媒質の反射行列を再構成する。 この反射行列から散乱媒質内部の物体イメージを獲得するようになり、入力基準が入射ビーム焦点の位置である場合、共焦点顕微鏡の方式で物体イメージを獲得し、入射ビームの入射角度を基準として用いた場合、ＣＡＳＳ（Ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅ ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｉｎｇｌｅ ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ）顕微鏡方式で物体イメージを再構成する。 この過程で多重散乱を抑制し、弾道波のみを選択的に用いるようになる。 ＣＬＡＳＳ顕微鏡は、反射行列から収差情報を探し出し、これを後補正することによって、弾道波に印加された収差を除去する方法を用いる。 時間分解反射行列を入射角及び反射角を基準にして変換した後、入射角及び反射角度別に追加的な位相遅延値を追加し、最終イメージの強度を極大化することによって、単一散乱に反映されている収差を補正する。 入射ビームの基準が焦点の位置である場合、フーリエ（Ｆｏｕｒｉｅｒ）変換を通じて入射角及び反射角の基準に変換し、同じ作業を行うことができる。 この技術では、入射された光が目標とする物体に到逹する過程で経験する収差と、物体によって反射された光が戻ってくる過程で経験する収差とを確認し、これらを補正に活用する方案が考慮され得る。 国際公開第ＷＯ２０２２／０１２９２７号パンフレット、「ＳＰＥＣＴＲＯＭＥＴＲＩＣ ＭＥＴＲＯＬＯＧＹ ＳＹＳＴＥＭＳ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＭＵＬＴＩＭＯＤＥ ＩＮＴＥＲＦＥＲＥＮＣＥ ＡＮＤ ＬＩＴＨＯＧＲＡＰＨＩＣ ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ」 韓国特許出願公開第１０－２０２０－０１３１９０８号、「オーバレイ計測システム及び方法」 韓国特許出願公開第１０－２０２３－００６２３４３号、「高深度及び超高解像度イメージングのための波面測定方式の適応光学に基づく顕微鏡システム及びその動作方法」 韓国特許出願公開第１０－２０１９－００２３３２４号、「多重モード映像の獲得が可能な映像獲得システム」 既存のＣＬＡＳＳ法は、画像再構成のために弾道波の角度依存位相シフトを補正することのみに焦点を当てており、多重散乱波は利用していない。本発明は、時間分解光源を使用するイメージング装置から得た時間分解反射行列を用いて多重散乱軌跡を追跡した後、これを補正し、生体組織などの散乱媒質の深い場所に位置する内部の対象イメージを補正及び復元するイメージング装置及び方法を提供することを目的とする。 本発明は、散乱媒質の時間分解反射行列を獲得した後、多重散乱追跡（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ Ｔｒａｃｉｎｇ、ＭＳＴ）アルゴリズムによる数値反復技法を用いて多重散乱波の軌跡を再構成し、再構成された多重散乱波の軌跡の逆過程を用いて散乱媒質内部の物体イメージに該当する対象イメージを再構成及び補正することを目的とする。 本発明は、非標識方式でイメージを獲得するので活用可能な範囲が非常に広く、既存の反射行列顕微鏡で追加的に要求する装備がなく、後処理技術としてデータ測定時間自体には影響を与えないので、速い測定が必要なｉｎ－ｖｉｖｏ映像獲得に活用され、多様な疾病モデルの研究又は動物実験などで活用できると期待しており、診断及び臨床道具としての活用にまで応用範囲を拡大できるイメージング装置及び方法を提供することを目的とする。 本発明は、反射行列データなどのデータを獲得した後、これを補正する後補正方式で事前準備手順なしでデータを直ぐ獲得し、データ測定時間が減少するにつれて、体内で進められる（ｉｎ－ｖｉｖｏ）状態のイメージングで被検体の状態を維持しながら３次元高深度映像を獲得することを目的とする。 本発明は、データ測定時間の減少に伴い、測定の深さを変更しながら３次元高深度映像を獲得できるので、医・生命科学的に多様な応用が可能なイメージング装置及び方法を提供することを目的とする。 本発明は、ラベリング（Ｌａｂｅｌｉｎｇ）なしで反射を通じて得た反射行列に適用するアルゴリズムであって、高深度及び高解像度イメージを獲得できるので、臨床に直ぐ応用することができ、生体組織のみならず、半導体などのサンプルの内部を分解せずに内部のイメージを得ることができるので、計測装備への適用も可能なイメージング装置を提供することを目的とする。 本発明の一実施例によると、イメージング装置は、散乱媒質と前記散乱媒質内の多重散乱成分を透過した光を対象物体（ｏｂｊｅｃｔ）に入射する光源部と、前記入射後、前記対象物体から前記多重散乱成分を透過し、反射されて戻ってくる光を感知する感知部と、前記戻ってくる光に基づいて前記多重散乱成分に基づく多重散乱軌跡が反映された時間分解反射行列を測定する反射行列測定部と、多重散乱追跡アルゴリズムによって前記散乱媒質から近似した複数の位相平面に対して数値反復的にアクセスを行い、入射透過行列及び反射透過行列を獲得し、前記獲得された入射透過行列及び前記獲得された反射透過行列の逆行列を前記測定された時間分解反射行列に反映することによって物体反射行列を獲得するアルゴリズム処理部と、前記獲得された物体反射行列に基づいて前記多重散乱軌跡による多重散乱歪曲が補正されたイメージを獲得するイメージ処理部とを含むことができる。 前記アルゴリズム処理部は、前記多重散乱追跡アルゴリズムに基づいて前記時間分解反射行列の入力又は出力端にｋ番目の位相平面までの距離に該当する空間伝播行列（Ｐｋ）を掛けることによってそれぞれの位相平面に対して数値反復的にアクセスを行い、前記ｋ番目に該当する複数の入射透過行列及び複数の反射透過行列を獲得することができる。 前記アルゴリズム処理部は、前記多重散乱追跡アルゴリズムに基づいて前記複数の位相平面のうち特定の位相平面に対して互いに異なる二つの点に光を集束させた場合を考慮した上で、二つの地点の位相遅延値の差を獲得し、前記獲得した差を前記特定の位相平面に対して獲得される入射透過行列と反射透過行列に適用することができる。 前記複数の位相平面のそれぞれは、前記散乱媒質内部の多重散乱成分と関連して透過行列を算出し、前記算出された透過行列に基づいた第１位相平面が設計され、前記設計された第１位相平面上に前記算出された透過行列の逆透過行列に基づいた第２位相平面が設計されることによって、前記散乱媒質の内部に仮想的に位置したり、前記散乱媒質上に位置し得る。 前記複数の位相平面の位置は、前記対象物体からの距離を変更しながら前記多重散乱追跡アルゴリズムを適用することによる電場の強度を測定した後、前記測定された電場の強度が基準値より大きい位置として決定され得る。 前記複数の位相平面の数は、位相平面の数を変更しながら前記多重散乱追跡アルゴリズムを適用することによる電場の強度を測定した後、前記変更される数による計算時間を共に考慮して決定され得る。 前記反射行列測定部は、各行列成分を前記対象物体の面上の各位置に集中した光とし、入力基準の結果、反射された光における、物体面の共役イメージ平面に置かれたカメラの各位置において出力基準で測定した電場の強度及び位相値として決定された前記時間分解反射行列を測定することができる。 前記光源部は、前記対象物体に点照明で前記光を入射し、前記点照明の位置を変更することによって前記対象物体上の入射位置を変更することができる。 前記感知部は、前記変更された入射位置によって変更された感知ピクセルを感知することができる。 前記アルゴリズム処理部は、前記多重散乱追跡アルゴリズムによって前記散乱媒質の前記多重散乱成分に対して前記複数の位相平面と前記複数の位相平面のそれぞれを構成する複数の地点に対する位相値と関連した入射透過行列と反射透過行列のそれぞれに対する各逆行列を算出し、前記算出された各逆行列を前記時間分解反射行列に反映することによって前記対象物体に対する物体反射行列を獲得することができる。 本発明の一実施例に係るイメージング方法は、光源部において、散乱媒質と前記散乱媒質内の多重散乱成分を透過した光を対象物体に入射する段階と、感知部において、前記入射後、前記対象物体から前記多重散乱成分を透過し、反射されて戻ってくる光を感知する段階と、反射行列測定部において、前記戻ってくる光に基づいて前記多重散乱成分に基づいた多重散乱軌跡が反映された時間分解反射行列を測定する段階と、アルゴリズム処理部において、多重散乱追跡アルゴリズムによって前記散乱媒質から近似した複数の位相平面に対して数値反復的にアクセスを行い、入射透過行列及び反射透過行列を獲得し、前記獲得された入射透過行列及び前記獲得された反射透過行列の逆行列を前記測定された時間分解反射行列に反映することによって物体反射行列を獲得する段階と、イメージ処理部において、前記獲得された物体反射行列に基づいて前記多重散乱軌跡による多重散乱歪曲が補正されたイメージを獲得する段階とを含むことができる。 前記多重散乱追跡アルゴリズムによって前記複数の位相平面に対して数値反復的にアクセスを行い、入射透過行列及び反射透過行列を獲得し、前記獲得された入射透過行列及び前記獲得された反射透過行列の逆行列を前記測定された時間分解反射行列に反映することによって物体反射行列を獲得する段階は、前記多重散乱追跡アルゴリズムに基づいて前記時間分解反射行列の入力又は出力端にｋ番目の位相平面までの距離に該当する空間伝播行列（Ｐｋ）を掛けることによってそれぞれの位相平面に対して数値反復的にアクセスを行い、前記ｋ番目に該当する複数の入射透過行列及び複数の反射透過行列を獲得する段階を含むことができる。 前記多重散乱追跡アルゴリズムによって前記複数の位相平面に対して数値反復的にアクセスを行い、入射透過行列及び反射透過行列を獲得し、前記獲得された入射透過行列及び前記獲得された反射透過行列の逆行列を前記測定された時間分解反射行列に反映することによって物体反射行列を獲得する段階は、前記多重散乱追跡アルゴリズムに基づいて前記複数の位相平面のうち特定の位相平面に対して互いに異なる二つの点に光を集束させた場合を考慮した上で、二つの地点の位相遅延値の差を獲得し、前記獲得した差を前記特定の位相平面に対して獲得される入射透過行列と反射透過行列に適用する段階を含むことができる。 前記複数の位相平面のそれぞれは、前記散乱媒質内部の多重散乱成分と関連して透過行列を算出し、前記算出された透過行列に基づいた第１位相平面が設計され、前記設計された第１位相平面上に前記算出された透過行列の逆透過行列に基づいた第２位相平面が設計されることによって、前記散乱媒質の内部に仮想的に位置したり、前記散乱媒質上に位置し得る。 前記複数の位相平面の位置は、前記対象物体からの距離を変更しながら前記多重散乱追跡アルゴリズムを適用することによる電場の強度を測定した後、前記測定された電場の強度が基準値より大きい位置として決定され、前記複数の位相平面の数は、位相平面の数を変更しながら前記多重散乱追跡アルゴリズムを適用することによる電場の強度を測定した後、前記変更される数による計算時間を共に考慮して決定され得る。 本発明は、時間分解光源を使用するイメージング装置から得た時間分解反射行列を用いて多重散乱軌跡を追跡した後、これを補正し、生体組織などの散乱媒質の深い場所に位置する内部の対象イメージを補正及び復元するイメージング装置及び方法を提供することができる。 本発明は、散乱媒質の時間分解反射行列を獲得した後、多重散乱追跡（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ Ｔｒａｃｉｎｇ、ＭＳＴ）アルゴリズムによる数値反復技法を用いて多重散乱波の軌跡を再構成し、再構成された多重散乱波の軌跡の逆過程を用いて散乱媒質内部の物体イメージに該当する対象イメージを再構成及び補正することができる。 本発明は、非標識方式でイメージを獲得するので活用可能な範囲が非常に広く、既存の反射行列顕微鏡で追加的に要求する装備がなく、後処理技術としてデータ測定時間自体には影響を与えないので、速い測定が必要なｉｎ－ｖｉｖｏ映像獲得に活用され、多様な疾病モデルの研究又は動物実験などで活用できると期待しており、診断及び臨床道具としての活用にまで応用範囲を拡大できるイメージング装置及び方法を提供することができる。 本発明は、反射行列データなどのデータを獲得した後、これを補正する後補正方式で事前準備手順なしでデータを直ぐ獲得し、データ測定時間が減少するにつれて、体内で進められる（ｉｎ－ｖｉｖｏ）状態のイメージングで被検体の状態を維持しながら３次元高深度映像を獲得することができる。 本発明は、データ測定時間の減少に伴い、測定の深さを変更しながら３次元高深度映像を獲得できるので、医・生命科学的に多様な応用が可能なイメージング装置及び方法を提供することができる。 本発明は、ラベリングなしで反射を通じて得た反射行列に適用するアルゴリズムであって、高深度及び高解像度イメージを獲得できるので、臨床に直ぐ応用することができ、生体組織のみならず、半導体などのサンプルの内部を分解せずに内部のイメージを得ることができるので、計測装備への適用も可能なイメージング装置を提供することができる。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いて散乱媒質内の対象イメージを補正及び復元するイメージング装置を説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムと関連した散乱媒質の多層位相平面近似構造を説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムと関連した散乱媒質の多層位相平面近似構造を説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムと関連した多層位相平面近似モデルによる反射行列構造を説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムと関連した各位相平面の透過行列模式構造を説明する図である。 本発明の一実施例に係るイメージング方法において反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムと関連した複数の位相平面設計過程を説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムと関連した数値反復モデル構造及び数値反復過程を説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムと関連した数値反復モデル構造及び数値反復過程を説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いて散乱媒質内の対象イメージを補正及び復元するイメージング方法を説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いて散乱媒質内の対象イメージを補正及び復元するイメージング方法を説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムの数値シミュレーションを説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムの数値シミュレーションを説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムの数値シミュレーションを説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムのタマネギを用いた実験的証明を説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムのタマネギを用いた実験的証明を説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムのタマネギを用いた実験的証明を説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムの生体組織を用いた実験的証明を説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムの生体組織を用いた実験的証明を説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムの生体組織を用いた実験的証明を説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムの生体組織を用いた実験的証明を説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いた生体内（ｉｎ－ｖｉｖｏ）イメージング結果を説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いた生体内（ｉｎ－ｖｉｖｏ）イメージング結果を説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いた生体内（ｉｎ－ｖｉｖｏ）イメージング結果を説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いた生体内（ｉｎ－ｖｉｖｏ）イメージング結果を説明する図である。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いて散乱媒質内の対象イメージを補正及び復元するイメージング装置の補正及び復元性能を説明する図である。 本明細書に開示されている本発明の概念による各実施例に対して、特定の構造的又は機能的説明は、本発明の概念による各実施例を説明するために例示されたものに過ぎなく、本発明の概念による各実施例は、多様な形態で実施可能であり、本明細書に説明した各実施例に限定されない。 本発明の概念による各実施例は、多様な変更を加えることができ、様々な形態を有し得るので、各実施例を図面に例示し、本明細書で詳細に説明する。しかし、これは、本発明の概念による各実施例を特定の開示形態に限定しようとするものではなく、本発明の思想及び技術範囲に含まれる変更、均等物、又は代替物を含む。 「第１」又は「第２」などの用語は、多様な構成要素を説明するのに使用され得るが、前記各構成要素は、前記各用語によって限定されてはならない。前記各用語は、一つの構成要素を他の構成要素から区別する目的でのみ、例えば、本発明の概念による権利範囲から離脱しない状態で、第１構成要素は第２構成要素と命名されてもよく、これと同様に、第２構成要素は第１構成要素と命名されてもよい。 一つの構成要素が他の構成要素に「連結されて」いたり、「接続されて」いると言及したときは、その他の構成要素に直接連結されていたり、又は接続されている場合もあるが、中間に他の構成要素が存在する場合もあると理解しなければならない。その一方で、一つの構成要素が他の構成要素に「直接連結されて」いたり、「直接接続されて」いると言及したときは、中間に他の構成要素が存在しない場合と理解しなければならない。各構成要素の間の関係を説明する各表現、例えば、「～間に」と「直ぐ～の間に」又は「～に直接隣り合う」なども同様に解釈しなければならない。 本明細書で使用した用語は、特定の実施例を説明するために使用されたものに過ぎなく、本発明を限定しようとするものではない。単数の表現は、文脈上、明らかに異なる意味を有さない限り、複数の表現を含む。本明細書において、「含む」又は「有する」などの用語は、実施された特徴、数字、ステージ、動作、構成要素、部分品又はこれらの組み合わせが存在すると指定しようとするものであって、一つ又はそれ以上の他の特徴、数字、ステージ、動作、構成要素、部分品又はこれらの組み合わせなどの存在又は付加可能性を予め排除しないものと理解しなければならない。 他の方式で定義されない限り、技術的又は科学的な用語を含めて、ここで使用される全ての用語は、本発明の属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるのと同一の意味を有する。一般的に使用される事前に定義されている各用語は、関連技術の文脈上の意味と一致する意味を有するものと解釈しなければならなく、本明細書で明らかに定義しない限り、理想的又は過度に形式的な意味として解釈しない。 図１は、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いて散乱媒質内の対象イメージを補正及び復元するイメージング装置を説明する図である。 図１は、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いて散乱媒質内の対象イメージを補正及び復元するイメージング装置の構成要素を例示する。 図１を参考にすると、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いて散乱媒質内の対象イメージを補正及び復元するイメージング装置１００は、光源部１１０、感知部１２０、反射行列測定部１３０、アルゴリズム処理部１４０及びイメージ処理部１５０を含み、イメージング装置１００の構成は制御部１６０に基づいて制御される。 一例として、イメージング装置１００は、散乱媒質の内部で起こる多重散乱の軌跡を追跡し、これを内部物体イメージングに活用する。 例えば、イメージング装置１００は、ラベリングなしで目標物体及び散乱媒質の反射信号を通じて得た反射行列データに後処理で適用するアルゴリズムとして、反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いる。 イメージング装置１００は、高深度及び高解像度イメージを獲得することができ、臨床に応用することができ、生体組織のみならず、半導体などのサンプルの内部を分解せずに内部のイメージを得ることができるので、計測装備として活用され得る。 例えば、イメージング装置１００は、多様な形態の時間分解軸外ホログラム顕微鏡又は反射行列顕微鏡に全て適用可能なアルゴリズムとして、反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いることができる。 本発明の一実施例によると、光源部１１０は、パルスレーザーを提供するソース提供部であり得る。 例えば、対象物体は、生体組織が散乱媒質であって、内部で多重散乱成分による屈折率の変化が大きい構造の映像化に最も容易に適用することができ、その例として、中枢神経系、脳神経組織、血管などがある。 生体組織の高深度に行くほど、組織の構造が与える散乱軌跡によって解像度が低くなるが、イメージング装置１００は、多重散乱が発生する部分である散乱媒質の内部での多重散乱軌跡による誤差を補正することによって、高次逆散乱問題に対する補正を行うことができる。 例えば、散乱媒質は、生体組織及び頭蓋骨のように、内部に光を散乱できる多重散乱成分を含む全ての媒質を含むことができる。 本発明の一実施例に係る感知部１２０は、入射後、対象物体から多重散乱成分を透過し、反射されて戻ってくる光を感知することができる。 例えば、光源部１１０は、対象物体に点照明で光を入射し、点照明の位置を変更することによって対象物体上の入射位置を変更することができる。 一方、感知部１２０は、変更された入射位置によって変更された感知ピクセルを感知することができる。 本発明の一実施例によると、反射行列測定部１３０は、対象物体から散乱媒質を透過して戻ってくる光に基づいて多重散乱成分に基づく多重散乱軌跡が反映された時間分解反射行列を測定することができる。 一例として、反射行列測定部１３０は、各行列成分を対象物体の面上の各位置に集中した光とし、入力基準の結果、反射された光における、物体面の共役イメージ平面に置かれたカメラの各位置において出力基準で測定した電場の強度及び位相値として決定された時間分解反射行列を測定することができる。 本発明の一実施例によると、アルゴリズム処理部１４０は、多重散乱追跡アルゴリズムによって散乱媒質から近似した複数の位相平面に対して数値反復的にアクセスを行い、入射透過行列及び反射透過行列を獲得し、獲得された入射透過行列及び獲得された反射透過行列の逆行列を測定された時間分解反射行列に反映することによって物体反射行列を獲得することができる。 例えば、複数の位相平面は、散乱媒質を仮想の複数の位相平面に近似し、複数の位相平面の位相マップを探すのに活用される。 例えば、多重散乱追跡アルゴリズムは、測定された反射行列を仮想の複数の位相平面に近似し、測定された反射行列を説明できる複数の位相平面の位相マップを探し出すアルゴリズムであり得る。 言い換えると、本発明の多重散乱追跡アルゴリズムは、それぞれ異なる照明を入射させたとき、散乱媒質を通過した光の強度と位相マップを測定することによって反射行列を構成した後、散乱媒質を仮想の多重位相平面に近似し、測定された反射行列から仮想の位相平面の位相マップを探し出すアルゴリズムであり得る。 一例として、アルゴリズム処理部１４０は、多重散乱追跡アルゴリズムに基づいて時間分解反射行列の入力又は出力端にｋ番目の位相平面までの距離に該当する空間伝播行列（Ｐｋ）を掛けることによって、それぞれの位相平面に対して数値反復的にアクセスを行い、ｋ番目に該当する複数の入射透過行列及び複数の反射透過行列を獲得することができる。 例えば、ｋ番目は、特定の数を示すことができ、自然数に該当し得る。 例えば、複数の位相平面が５個で、ｋは、１乃至５のうち一つに該当することができ、該当の数字に限定されることなく変更可能である。 本発明の一実施例に係るアルゴリズム処理部１４０は、多重散乱追跡アルゴリズムに基づいて複数の位相平面のうち特定の位相平面に対して互いに異なる二つの点に光を集束させた場合を考慮した上で、二つの地点の位相遅延値の差を獲得し、獲得した差を特定の位相平面に対して獲得される入射透過行列と反射透過行列に適用することができる。 一例として、アルゴリズム処理部１４０は、多重散乱追跡アルゴリズムによって散乱媒質の多重散乱成分に対して複数の位相平面と複数の位相平面のそれぞれを構成する複数の地点に対する位相値と関連した入射透過行列と反射透過行列のそれぞれに対する各逆行列を算出し、算出された各逆行列を時間分解反射行列に反映することによって対象物体に対する物体反射行列を獲得することができる。 例えば、複数の位相平面のそれぞれは、散乱媒質内部の多重散乱成分と関連して透過行列を算出し、算出された透過行列に基づいた第１位相平面が設計され、設計された第１位相平面上に前記算出された透過行列の逆透過行列に基づいた第２位相平面が設計されることによって、散乱媒質の内部に仮想的に位置したり、散乱媒質上に位置し得る。 複数の位相平面の設計は、図５を用いて補充して説明する。 複数の位相平面の位置は、対象物体からの距離を変更しながら多重散乱追跡アルゴリズムを適用することによる電場の強度を測定した後、測定された電場の強度が基準値より大きい位置として決定され得る。 複数の位相平面の位置決定と関連して、図１２ｂを用いて補充して説明する。 複数の位相平面の数は、位相平面の数を変更しながら多重散乱追跡アルゴリズムを適用することによる電場の強度を測定した後、変更される数による計算時間を共に考慮して決定され得る。 複数の位相平面の数の決定と関連して、図１２ｃを用いて補充して説明する。 したがって、本発明は、時間分解光源を使用するイメージング装置から得た時間分解反射行列を用いて多重散乱軌跡を追跡した後、これを補正し、生体組織などの散乱媒質の深い場所に位置する内部の対象イメージを補正及び復元するイメージング装置及び方法を提供することができる。 また、本発明は、散乱媒質の時間分解反射行列を獲得した後、多重散乱追跡（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ Ｔｒａｃｉｎｇ、ＭＳＴ）アルゴリズムによる数値反復技法を用いて多重散乱波の軌跡を再構成し、再構成された多重散乱波の軌跡の逆過程を用いて散乱媒質内部の物体イメージに該当する対象イメージを再構成及び補正することができる。 図２ａ及び図２ｂは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムと関連した散乱媒質の多層位相平面近似構造を説明する図である。 図２ａは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムと関連した散乱媒質の多層位相平面近似構造と関連して、散乱媒質の多重散乱形態による散乱歪曲問題を解決するための多層位相平面近似構造を例示する。 図２ａを参考にすると、従来の散乱媒質の多重散乱形態による散乱歪曲問題を有している構造の模式図２００では、光が散乱媒質２０２を透過し、対象物体２０１に入射する過程（θｉｎ）及び光が反射されて戻ってくる過程（θｏ）で多重散乱成分２０３によって多重散乱歪曲問題が発生し、その歪曲は、散乱入力（θＭ ｉｎ）と散乱出力（θＭ ｏ）を考慮しない。 このような問題は、散乱媒質２０２を多層で構成された位相平面の集合に近似し、高次逆散乱問題を解決しなければならない。 本発明の一実施例に係る多層位相平面近似構造の模式図２１０では、光が散乱媒質２１２を透過し、対象物体２１１に入射する過程（θｉｎ）及び光が反射されて戻ってくる過程（θｏ）で多重散乱成分２０３によって多重散乱歪曲問題が発生し、その歪曲は、散乱入力（θＭ ｉｎ）と散乱出力（θＭ ｏ）に対して複数の位相平面（Ｚ１乃至ＺＮ）に近似し、高次逆散乱問題は、それぞれの位相平面の位相値を探し出して単純化する。 言い換えると、本発明の一実施例に係るイメージング装置は、散乱媒質２１２内の複数の位相平面で多重散乱成分２１３による散乱を最小化し、散乱入力（θＭ ｉｎ）と散乱出力（θＭ ｏ）に対する歪曲を補正することによって光が入射する過程（θｉｎ）及び光が反射されて戻ってくる過程（θｏ）でイメージングすることによって、散乱媒質２１２の多重散乱成分２１３による歪曲を補正する。 図２ｂは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムと関連した散乱媒質の多層位相平面近似構造と関連して、散乱媒質の多重散乱形態による散乱歪曲問題を解決するための多層位相平面近似構造を立体化して例示する。 図２ｂを参考にすると、本発明の一実施例に係る多層位相平面近似構造の立体図２２０は、対象物体２２１が散乱媒質２２２の内部又はその下側に位置し、多層位相平面２２３を適用した構造であり得る。 本発明の一実施例に係る多層位相平面近似構造の立体図２２０は、イメージング装置が対象物体２２１に対して光学的イメージングを行うにおいて、散乱媒質２２２による多重散乱によって生じる散乱歪曲を多層位相平面２２３を通じて補正する形態を例示する。 例えば、多層位相平面は、仮想的に設計される散乱歪曲を補正するための位相値を獲得する構成であってもよく、実際の位相フィルターであってもよい。 図３は、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムと関連した多層位相平面近似モデルによる反射行列構造を説明する図である。 図３は、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムと関連した多層位相平面近似モデルによる反射行列構造を例示する。 図３を参考にすると、本発明の一実施例に係る反射行列構造３００において、入射透過行列、反射透過行列及び物体反射行列の近似を示す。 一例として、反射行列構造３００において、理解を促進するために、物体Ｏが中央に位置し、入射と反射が反映された各位相平面が両側に位置するが、散乱媒質の内部又はその下側に物体Ｏが位置し、散乱媒質の内部に複数の位相平面が位置することによって入射及び反射が同一の空間で起こる。 反射行列構造３００と関連して、時間分解反射行列Ｒは、それぞれの位相平面の各透過行列と、イメージングしようとする物体の反射行列に該当する物体反射行列との積に近似し得る。 物体反射行列の近似には、下記の数式１が活用され得る。 数式１において、Ｒは、時間分解反射行列を示すことができ、Ｔｉｎは、入射透過行列を示すことができ、ＴＴ ｏｕｔは、反射透過行列を示すことができ、Ｏは、物体反射行列を示すことができる。 入射透過行列は、散乱媒質の表面でイメージングしようとする物体がある深さまでの入射過程での透過行列を示すことができる。 反射透過行列は、光が反射されて戻ってくる過程の透過行列に該当し得る。 図４は、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムと関連した各位相平面の透過行列模式構造を説明する図である。 図４は、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムと関連した各位相平面の透過行列模式構造を例示する。 図４を参考にすると、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムと関連した各位相平面の透過行列模式構造４００において、位相平面（Ｚｋ）、位相平面（Ｚｋ＋１）及び位相平面（Ｚｋ－１）を透過する各位相平面の透過行列（Ｔｋ）は、各平面の内部空間の位相遅延値と空間伝播行列（ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｍａｔｒｉｘ）との積として決定される。 例えば、空間伝播行列と関連して、ｋ番目の位相平面からｋ－１番目の位相平面までの空間伝播行列（Ｐｋ－１，ｋ）として表現することができる。 例えば、位相遅延値と関連して、各位相平面の伝達関数（ｔｒａｎｓｆｅｒ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）が活用され得る。 図５は、本発明の一実施例に係るイメージング方法において反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムと関連した複数の位相平面設計過程を説明する図である。 図５は、本発明の一実施例に係るイメージング方法において反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムと関連した複数の位相平面設計過程を例示する。 図５を参考にすると、段階（Ｓ５０１）において、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、散乱媒質５１０の内部又はその下側に位置する対象物体５００を決定する。 散乱媒質５１０は、内部に多重散乱成分５１１を含んでいる。 段階（Ｓ５０２）において、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、散乱媒質５１０の内部に、複数の位相平面設計と関連して透過行列Ｔに基づいて第１位相平面５２０を構成する。 段階（Ｓ５０３）において、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、散乱媒質５１０の内部に、複数の位相平面設計と関連して逆透過行列（Ｔ－１）に基づいて第２位相平面５２１を構成する。 段階（Ｓ５０４）において、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、対象物体５００に対するイメージを獲得するとき、散乱媒質５１０の内部に多重散乱成分５１１が除去された状態に対するイメージを獲得する。 本発明の一実施例に係る第１位相平面５２０と第２位相平面５２１は、結合されることによって一つの位相平面をなす。 図６及び図７は、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムと関連した数値反復モデル構造及び数値反復過程を説明する図である。 図６は、本発明の一実施例に係るイメージング方法において反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムと関連した数値反復モデル構造及び数値反復過程を例示する。 本発明の一実施例に係るイメージング方法は、散乱媒質内部の物体のイメージ情報を獲得するためには、数式１の逆散乱問題を解決し、物体の反射行列を獲得しなければならない。 これによって、イメージング方法は、反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムと関連して、位相平面の数字がＮである場合、入射及び反射過程で２Ｎ個の平面を通過し、反射面を含むと、数式１は、（２Ｎ＋１）次の高次逆散乱問題に該当し得る。 上述した問題を解決するために、イメージング方法において反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムと関連した数値反復モデル構造及び数値反復過程を例示する。 図６を参考にすると、段階（Ｓ６０１）において、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、初期反射行列の入出力構造で初期時間反射行列を測定する。 段階（Ｓ６０１）で説明すると、イメージング方法は、測定された時間分解反射行列Ｒのそれぞれの行列成分が物体面の各位置に集中した照明をし、入力基準の結果、反射された光における、物体面の共役イメージ平面に置かれたカメラの各位置において出力基準で測定した電場の強度及び位相値として決定され得る前記時間分解反射行列を測定する。 段階（Ｓ６０１）において、イメージング方法は、時間分解反射行列（Ｒｚｏ，ｚｏ）を獲得する。 例えば、時間分解反射行列は、対象物体に該当する平面（ｚｏ）に対して入力（入射）と出力（反射）を決定する。 段階（Ｓ６０２）において、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、特定の位相平面にアクセスした場合の入出力構造で位相平面にアクセスする。 また、イメージング方法は、多重散乱追跡アルゴリズムに基づいて反射行列の入力又は出力端にｋ番目の位相平面までの距離に該当する空間伝播行列（Ｐｋ）を掛けることによって、それぞれの位相平面にアクセスすることができる。 空間伝播行列で対象物体に該当する平面（ｚｏ）に対して入力（入射）を決定し、アクセス対象である位相平面（ｚ３）を出力（反射）として決定する。 その結果として得られた行列は、特定の位相平面のそれぞれの位置に集束された照明（光）による物体の反射イメージを再構成するのに活用することができる。 照明の集束面が物体面と離れているので、このとき、物体に照明された光の波面は、球面波の形態に該当し得る。 段階（Ｓ６０３）において、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、相関関係による該当の位相平面の位相マップ獲得方法による入出力構造で位相移動（ｐｈａｓｅ ｓｈｉｆｔ）を獲得及び補正する。 段階（Ｓ６０３）において、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、該当の位相平面の互いに異なる二つの点に集束させた場合を考慮すると、第１球面波と第２球面波によって照明された物体のイメージを再構成する場合、これらの二つのイメージは、絵画に示したように、重複した領域の共通した物体イメージ情報による相関関係を有することができる。 このとき、相関関係値の位相値は、位相平面上の二つの地点の位相遅延値の差に該当するようになる。 この過程を該当の位相平面の全ての位置で繰り返す場合、該当の位相平面の位相遅延マップを探し出すことができる。 位相遅延値の差を反映した空間伝播行列は、下記の数式２で獲得することができる。 数式２において、Ｐは、空間伝播行列を示すことができ、ｐは、位相平面の特定の位置での位相値を示すことができ、ｚは、位相平面を示すことができ、ｉ及びｊは、自然数を示すことができる。 このような過程を入射及び反射過程の２Ｎ個の平面に対して数値反復的に行う場合、数式１の散乱媒質入射過程での透過行列（Ｔｉｎ）と反射過程での透過行列（Ｔｏｕｔ）を得ることができる。 最終的に求められた透過行列の逆行列を反射行列の両側に掛けることによって、下記の数式３のように物体反射行列を求めることができる。 数式２において、Ｒは、時間分解反射行列を示すことができ、Ｔｉｎは、入射透過行列を示すことができ、ＴＴ ｏｕｔは、反射透過行列を示すことができ、Ｏは、物体反射行列を示すことができる。 本発明の一実施例によると、イメージング方法は、獲得された物体の反射行列を通じて最終的な物体のイメージを獲得することができる。 図７は、本発明の一実施例に係るイメージング方法において反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムと関連した数値反復モデル構造及び数値反復過程と関連して、図６の段階（Ｓ６０３）を補充して説明する。 図７を参考にすると、電場イメージ関数７００と電場イメージ関数７１０を示し、電場イメージ関数７００と電場イメージ関数７１０に対して反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムに基づいて物体反射行列７２０及び物体反射行列７３０を獲得し、物体反射行列７２０と物体反射行列７３０との間の相関関係値の位相値は、位相平面上の二つの地点の位相遅延値の差７４０を導出する。 電場イメージ関数７００は、位相平面の第１地点と関連し、電場イメージ関数７１０は、位相平面の第２地点と関連し得る。 電場イメージ関数７００に基づいたイメージ７０１は、対象物体イメージと多重散乱を含んでいる。 電場イメージ関数７１０に基づいたイメージ７１１は、対象物体イメージと多重散乱を含んでいる。 イメージ７０１とイメージ７１１は、第１地点と第２地点との差による解像度の差を示している。 解像度の差は、位相平面上の二つの地点の位相遅延値による差として見なすことができる。 イメージ７０１からイメージ７０２を除外することによって対象物体イメージ７０３を獲得し、イメージ７１１からイメージ７１２を除外することによって対象物体イメージ７１３を獲得する。 差７４０は、第ｋ位相平面に対する伝達関数に各位置の位相値を反映した差に該当し得る。 図８及び図９は、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いて散乱媒質内の対象イメージを補正及び復元するイメージング方法を説明する図である。 図８は、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いて散乱媒質内の対象イメージを補正及び復元するイメージング方法において、時間分解反射行列から多重散乱軌跡を追跡した後、これを補正し、生体組織などの散乱媒質の深い場所の内部の対象イメージを獲得する手順を例示する。 以下では、説明の便宜のために、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いて散乱媒質内の対象イメージを補正及び復元するイメージング方法を記載する。 図８を参考にすると、段階（Ｓ８０１）において、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、対象物体に光を入射する。 すなわち、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、散乱媒質と散乱媒質内の多重散乱成分を透過した光を対象物体に入射する。 段階（Ｓ８０２）において、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、対象物体から戻ってくる光を感知する。 すなわち、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、入射後、対象物体から多重散乱成分を透過し、反射されて戻ってくる光を感知する。 段階（Ｓ８０３）において、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、時間分解反射行列を測定する。 すなわち、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、戻ってくる光に基づいて多重散乱成分に基づいた多重散乱軌跡が反映された時間分解反射行列を測定する。 段階（Ｓ８０４）において、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、時間分解反射行列から物体反射行列を獲得する。 すなわち、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、複数の位相平面に対して数値反復的にアクセスを行い、入射透過行列及び反射透過行列を獲得し、獲得された入射透過行列及び獲得された反射透過行列の逆行列を測定された時間分解反射行列に反映することによって物体反射行列を獲得することができる。 段階（Ｓ８０５）において、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、物体反射行列に基づいて多重散乱歪曲が補正されたイメージを獲得する。 すなわち、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、物体反射行列に基づいて多重散乱軌跡による多重散乱歪曲が補正されたイメージで対象物体に対するイメージを獲得する。 図９は、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いて散乱媒質内の対象イメージを補正及び復元するイメージング方法において多重散乱追跡アルゴリズムを行う手順を例示する。 以下では、説明の便宜のために、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いて散乱媒質内の対象イメージを補正及び復元するイメージング方法を記載する。 図９を参考にすると、段階（Ｓ９０１）において、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、時間分解反射行列を測定する。 すなわち、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、戻ってくる光に基づいて多重散乱成分に基づいた多重散乱軌跡が反映された時間分解反射行列を測定する。 段階（Ｓ９０２）において、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、第ｉ位相平面に接近して位相関数を獲得し、位相を訂正する。 すなわち、本発明の一実施例に係るイメージング方法として、 段階（Ｓ９０３）における本発明の一実施例に係るイメージング方法は、最後の位相平面までの収斂の有無を判断する。 すなわち、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、最後の位相平面まで接近し、位相訂正を完了すると段階Ｓ９０４に進行し、最後の位相平面でない場合は段階（Ｓ９０２）に戻る。 段階（Ｓ９０４）において、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、入射透過行列、反射透過行列及び物体反射行列を獲得する。 すなわち、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、散乱媒質から近似した複数の位相平面に対して数値反復的にアクセスを行い、入射透過行列及び反射透過行列を獲得し、獲得された入射透過行列及び獲得された反射透過行列の逆行列を測定された時間分解反射行列に反映することによって物体反射行列を獲得することができる。 段階（Ｓ９０５）において、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、物体反射行列に基づいて物体イメージを再構成する。 すなわち、本発明の一実施例に係るイメージング方法は、物体反射行列に基づいて多重散乱軌跡による多重散乱歪曲が補正されたイメージで対象物体に対するイメージを再構成して獲得する。 図１０ａ乃至図１０ｃは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムの数値シミュレーションを説明する図である。 図１０ａ乃至図１０ｃは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムの数値シミュレーションと関連した模式図及び結果を例示する。 図１０ａは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムの数値シミュレーションと関連したシミュレーションモデルの模式図を例示する。 図１０ａを参考にすると、模式図１０００は、散乱媒体１００２の下側に解像度対象物体１００１を置き、散乱媒体１００２を透過し、対象物体１００１に入射してから反射される光に基づいた反射行列を測定する。 散乱媒体１００２内には、４個の位相平面からなる初期散乱媒質と対象物体による反射行列を数値シミュレーションを通じて構成している。ここで、数値シミュレーションは、図５で説明した位相平面設計と関連する。 図１０ｂは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムの数値シミュレーションと関連して、シミュレーションモデルに適用される位相平面の位相マップと復元結果を例示する。 図１０ｂを参考にすると、数値シミュレーションに適用されるシミュレーション位相マップ１０１０と、シミュレーション位相マップ１０１０を多重散乱追跡アルゴリズムで復元した復元位相マップ１０１１とを開示する。 シミュレーション位相マップ１０１０と復元位相マップ１０１１とを比較すると、反射行列に多重散乱追跡アルゴリズムを適用して各位相平面の位相マップを再構成することによって、初期位相マップの形態をほとんど復元できることを確認することができる。 図１０ｃは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムの数値シミュレーションと関連して、多重散乱追跡アルゴリズムの適用結果を例示する。 図１０ｃを参考にすると、イメージ１０２０は、数値シミュレーションで得た初期反射行列Ｒに基づいてイメージを例示し、イメージ１０２１は、復元された対象物体の反射行列のイメージを例示し、イメージ１０２２は、初期散乱媒質によって歪曲された初期物体の共焦点イメージを例示し、イメージ１０２３は、多重散乱追跡アルゴリズムによって復元された物体のイメージを例示する。 初期反射行列は、散乱媒質のために非対角成分に強い信号強度が分布している。 しかし、多重散乱追跡アルゴリズムを通じて復元された場合、ほとんどの多重散乱が除去され、対角成分にのみ信号が分布している。 また、イメージ１０２２及びイメージ１０２３に示したように、多重散乱によって歪曲されたイメージが、多重散乱追跡アルゴリズムの適用後に確実に復元されることが分かる。 図１１ａ乃至図１１ｃは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムのタマネギを用いた実験的証明を説明する図である。 図１１ａ乃至図１１ｃは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムのタマネギを用いた実験的証明と関連した模式図及び結果を例示する。 図１１ａは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムのタマネギを用いた実験的証明と関連して、散乱媒質として用いられた多層構造のタマネギ細胞（ｏｎｉｏｎ ｔｉｓｓｕｅ）とその下側に置かれた解像度対象物体の模式図を例示する。 図１１ａを参考にすると、模式図１１００は、多層構造を有する厚いタマネギ組織１１０２の下側に解像度対象物体１１０１を置き、対物レンズ１１０３を通じて入射してから反射される光に基づいた反射行列を測定する。 模式図１１００は、厚いタマネギ組織１１０２が持つシーメンススター（Ｓｉｅｍｅｎｓ ｓｔａｒ）パターンの対象物体１１０１をイメージングする実験を行う環境を示す。 このとき、散乱媒質として使用されたタマネギ組織１１０２は、５重の細胞層からなっており、合計１ｍｍ程度の厚さを有していた。 図１１ｂは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムのタマネギを用いた実験的証明と関連して、多重散乱追跡アルゴリズムを適用して復元したイメージと、多重散乱追跡アルゴリズムを適用していない共焦点イメージとを例示する。 図１１ｂを参考にすると、共焦点イメージ１１１０は、サンプルの反射行列から再構成された物体の共焦点イメージであって、多重散乱追跡アルゴリズムが適用されていないイメージを示すことができる。 一方、復元イメージ１１１１は、本発明の一実施例に係る多重散乱追跡アルゴリズムによって復元された対象物体のイメージを示すことができる。 共焦点イメージ１１１０は、物体対象のイメージがタマネギ組織の多重散乱及び収差によって深刻に歪曲されたことが分かる。 その一方で、復元イメージ１１１１は、多重散乱追跡アルゴリズムに基づいて対象物体のイメージが確実に復元されたことを確認させる。 図１１ｃは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムのタマネギを用いた実験的証明と関連して、多重散乱追跡アルゴリズムを適用して復元したイメージを例示する。 図１１ｃを参考にすると、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを適用するために、解像度対象物体から２５０μｍ、４００μｍ、６００μｍ、８００μｍ、１０００μｍだけ離れた位置に位相平面があると仮定し、復元された各平面の位相マップを復元する。 第１位相平面１１２０の距離は２５０μｍで、第２位相平面１１２１の距離は４００μｍで、第３位相平面１１２２の距離は６００μｍで、第４位相平面１１２３の距離は８００μｍで、第５位相平面１１２４の距離は１０００μｍである。 解像度対象物体の近くにある三つの位相平面の位相マップは、各層のタマネギ細胞イメージをうまく示している。 これは、多重散乱追跡アルゴリズムが復元した位相平面が、実際のタマネギ組織構造を確実に反映していることを証明している。 第４位相平面１１２３と第５位相平面１１２４の場合、タマネギ細胞層の形態を確実に確認できないが、これは、該当の層の位相復元解像度がタマネギ細胞をイメージするのに不足したために生じた結果であり得る。 図１２ａ乃至図１２ｄは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムの生体組織を用いた実験的証明を説明する図である。 図１２ａ乃至図１２ｄは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムの生体組織を用いた実験的証明と関連した模式図及び結果を例示し、多層構造ではない一般的な生体組織での多重散乱追跡アルゴリズムの具現可能性を実証する。 図１２ａは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムの生体組織を用いた実験的証明と関連して、散乱媒質として用いられたマウスの頭蓋骨とその下側に置かれた解像度対象物体の模式図を例示する。 図１２ａを参考にすると、模式図１２００は、２００μｍ厚のマウスの頭蓋骨組織１２０２の下側に解像度対象物体１２０１を置き、対物レンズ１２０３を通じて入射してから反射される光に基づいた反射行列を測定する。 模式図１２００の場合、図１１ａで説明した模式図１１００の場合とは異なり、このサンプルが多層構造ではないので、位相平面の位置及び必要な平面の個数を先に確認する必要性が存在する。 図１２ｂは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムの生体組織を用いた実験的証明と関連して、サンプルが多層構造でない場合に位相平面の位置を確認するための実験結果を例示する。 図１２ｂを参考にすると、グラフ１２１０は、位相平面層（ｌａｙｅｒ）の位置による結果であって、単一位相平面を仮定し、該当の位相平面の対象物体からの距離（位置）を変えながら、多重散乱追跡アルゴリズムを適用して電場の強度を測定した結果を示す。 グラフ１２１０は、位相平面層の位置によるイメージの強度の総和を距離の関数でプロットした結果を示す。 グラフ１２１０において、陰影で表示した領域において信号の強度分布が位置することが分かり、これは、該当の位置に頭蓋骨組織が分布していることを示すことができる。 図１２ｃは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムの生体組織を用いた実験的証明と関連して、サンプルが多層構造ではない場合に位相平面の数を確認するための実験結果を例示する。 図１２ｃを参考にすると、グラフ１２２０は、位相平面層（ｌａｙｅｒ）の数の変化に基づいて多重散乱追跡アルゴリズムを適用しながら電場の強度を測定した結果を示す。 すなわち、グラフ１２２０は、グラフ１２１０に基づいた領域（１００μｍ～３００μｍの領域）の内部に位置した０個から最大８個までの位相平面を仮定し、多重散乱追跡アルゴリズムを適用した後で信号強度の分布をプロットした結果を示した。 グラフ１２２０は、位相平面の個数が増加するほど信号強度が増加するが、５個程度で信号強度の増加が鈍化することを確認させる。 これは、該当の頭蓋骨組織が５個程度の位相平面にうまく近似することを意味している。 また、信号強度が最大６００倍まで増加するが、これは、弾道波ではない多重散乱をイメージングに活用したために可能な結果であり得る。 図１２ｄは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムの生体組織を用いた実験的証明と関連した共焦点イメージと復元イメージを例示する。 図１２ｄを参考にすると、共焦点イメージ１２３０は、サンプルの反射行列から再構成された物体の共焦点イメージであって、多重散乱追跡アルゴリズムが適用されていないイメージを示すことができる。 一方、復元イメージ１２３１は、本発明の一実施例に係る多重散乱追跡アルゴリズムによって復元された対象物体のイメージを示すことができる。 共焦点イメージ１２３０と復元イメージ１２３１とを比較すると、非多層構造の厚い頭蓋骨組織の多重散乱にもかかわらず、対象物体のイメージを確実に復元していることを証明しており、これは、多重散乱追跡アルゴリズムが、多層構造ではない一般的な生体組織に適用できることを示している。 図１３ａ乃至図１３ｄは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いた生体内（ｉｎ－ｖｉｖｏ）イメージング結果を説明する図である。 図１３ａは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いた生体内（ｉｎ－ｖｉｖｏ）のイメージング結果と関連して、生きているマウスの頭蓋骨及びその向こう側の頭脳皮質イメージングのための模式図を例示する。 図１３ａを参考にすると、本発明の一実施例に係る模式図１３００は、対象物体１３０１に該当するマウスの頭脳皮質を散乱媒体１３０２に該当する頭蓋骨の向こう側でイメージングするために、対物レンズ１３０３を用いて対象物体１３０１の特定の地点に光を入射する。 図１３ｂは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いた生体内（ｉｎ－ｖｉｖｏ）のイメージング結果であって、多重散乱追跡アルゴリズムを適用した反射行列顕微鏡を用いたマウスの頭蓋骨及び頭脳皮質の深さ方向の断面模式図を例示する。 図１３ｂを参考にすると、模式図１３１０は、対象物体１３１１である脳（ｂｒａｉｎ）と、散乱媒質１３１２に該当する頭蓋骨（ｓｋｕｌｌ）とを図式化する。 本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムによって複数の位相平面が散乱媒質１３１２内に位置し、散乱媒質１３１２の多重散乱成分による散乱軌跡によって生じる多重散乱歪曲を補償する。 例えば、複数の位相平面は、対象物体１３１１を基準にして第１位相平面（ｚ１）乃至第５位相平面（ｚ５）で構成される。 複数の位相平面の数は、散乱媒質１３１２の多重散乱成分による複雑度に比例する。 すなわち、複数の位相平面の数は、複雑度が高いほど増加し、その数が増加するほど改善度が増加するが、計算時間も共に増加し得るので、最大効率に対応するように決定され得る。 図１３ｃは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いた生体内（ｉｎ－ｖｉｖｏ）のイメージング結果であって、多重散乱追跡アルゴリズムの適用前後の反射行列顕微鏡を用いたマウスの頭蓋骨及び頭脳皮質の深さ方向断面（ｃｒｏｓｓ－ｓｅｃｔｉｏｎ）イメージを例示する。 図１３ｃを参考にすると、イメージ１３２０によると、多重散乱追跡アルゴリズムを適用する前の共焦点イメージは、頭蓋骨内部の６０μｍ以降で信号強度が急激に減少している。 その一方で、多重散乱追跡アルゴリズムを適用した後は、３００μｍの深さまで具体的な内部形態が露出している。 また、多重散乱追跡アルゴリズムを適用した後の多面イメージから、頭蓋骨と頭脳皮質表面との境界が２００μｍの深さ付近に形成されていることが分かる。 図１３ｄは、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いた生体内（ｉｎ－ｖｉｖｏ）のイメージング結果と関連して、深さ別に反射行列から再構成された共焦点イメージと、多重散乱追跡アルゴリズムを用いた復元イメージとを比較して例示する。 図１３ｄを参考にすると、散乱媒質内の深さを４個に区分し、ｘ－ｙ平面の共焦点イメージ１３３０と、本発明の一実施例に係る復元イメージ１３３１とを比較する。 共焦点イメージ１３３０と復元イメージ１３３１の前側の三列のイメージは、頭蓋骨の内部イメージを示し、最後の列は、頭脳皮質の内部イメージを示している。 共焦点イメージ１３３０の場合、８０μｍの深さでは、既に細胞の具体的な各構造が多重散乱によって歪曲されて確実に見えていない。 その一方で、復元イメージ１３３１の場合、頭蓋骨の下端部である１７５μｍの領域まで頭蓋骨内部の骨細胞（Ｏｓｔｅｏｃｙｔｅｓ）及び各細胞から伸びていく小管（ｃａｎａｌｉｃｕｌｉ）の形態をうまく示している。 また、復元イメージ１３３１の場合、２７０μｍの深さの頭脳皮質層の神経束をうまく示している。 すなわち、本発明は、生きている生物体のｉｎ－ｖｉｖｏイメージングに活用可能であり、既存の共焦点顕微鏡に比べて、多重散乱追跡アルゴリズム方法がより優れた性能を示し得ることが分かる。 したがって、本発明は、非標識方式でイメージを獲得するので活用可能な範囲が非常に広く、既存の反射行列顕微鏡で追加的に要求する装備がなく、後処理技術としてデータ測定時間自体には影響を与えないので、速い測定が必要なｉｎ－ｖｉｖｏ映像獲得に活用され、多様な疾病モデルの研究又は動物実験などで活用できると期待しており、診断及び臨床道具としての活用にまで応用範囲を拡大できるイメージング装置及び方法を提供することができる。 また、本発明は、反射行列データなどのデータを獲得した後、これを補正する後補正方式で事前準備手順なしでデータを直ぐ獲得し、データ測定時間が減少するにつれて、体内で進められる（ｉｎ－ｖｉｖｏ）状態のイメージングで被検体の状態を維持しながら３次元高深度映像を獲得することができる。 図１４は、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いて散乱媒質内の対象イメージを補正及び復元するイメージング装置の補正及び復元性能を説明する図である。 図１４は、本発明の一実施例に係る反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いて散乱媒質内の対象イメージを補正及び復元するイメージング装置の補正及び復元性能を従来技術と比較して例示する。 図１４を参考にすると、イメージ１４００乃至イメージ１４３０は、反射行列顕微鏡の各イメージング方式別の性能比較結果として例示される。 イメージ１４００は、共焦点顕微鏡イメージを示し、イメージ１４１０は、ＣＬＡＳＳ顕微鏡イメージを示し、イメージ１４２０は、共役（ｃｏｎｊｕｇａｔｅ）－ＣＬＡＳＳイメージを示し、イメージ１４３０は、反射行列ベースの多重散乱追跡アルゴリズムを用いて補正及び復元されたイメージを示すことができる。 イメージ１４３０は、図１３で説明した補正及び復元されたイメージであり得る。 イメージ１４００乃至イメージ１４３０を比較するとき、本発明が相対的に優れた性能を示すことを一目で確認することができる。 これは、他のイメージング方法が、深さによって幾何級数的に減少する弾道波を使用する一方で、本発明は、多重散乱をイメージング信号として活用できるために可能な結果であって、優れた復元及び補正性能を示す。 したがって、本発明は、データ測定時間の減少に伴い、測定深さを変更しながら３次元高深度映像を獲得できるので、医・生命科学的に多様な応用が可能なイメージング装置及び方法を提供することができる。 また、本発明は、ラベリングなしで反射を通じて得た反射行列に適用するアルゴリズムであって、高深度及び高解像度イメージを獲得できるので、臨床に直ぐ応用することができ、生体組織のみならず、半導体などのサンプルの内部を分解せずに内部のイメージを得ることができるので、計測装備への適用も可能なイメージング装置を提供することができる。 以上で説明した装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、及び／又はハードウェア構成要素とソフトウェア構成要素の組み合わせで具現され得る。例えば、各実施例で説明した装置及び構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピューター、ＦＰＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、又は命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行し、これに応答できる他のいずれかの装置のように、一つ以上の汎用コンピューター又は特殊目的コンピューターを用いて具現され得る。処理装置は、運営体制（ＯＳ）及び前記運営体制上で行われる一つ以上のソフトウェアアプリケーションを行うことができる。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答して、データに接近し、データを記憶、操作、処理及び生成することもできる。理解の便宜のために、処理装置は、一つが使用されることを説明した場合もあるが、該当の技術分野で通常の知識を有する者であれば、処理装置が複数個の処理要素（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｅｌｅｍｅｎｔ）及び／又は複数の類型の処理要素を含み得ることが分かる。例えば、処理装置は、複数個のプロセッサ又は一つのプロセッサ及び一つのコントローラを含むことができる。また、並列プロセッサ（ｐａｒａｌｌｅｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）などの、他の処理構成（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ）も可能である。 ソフトウェアは、コンピュータープログラム（ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｐｒｏｇｒａｍ）、コード（ｃｏｄｅ）、命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）、又はこれらのうち一つ以上の組み合わせを含むことができ、望み通りに動作するように処理装置を構成したり、独立的に又は結合的に（ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｌｙ）処理装置に命令を下すことができる。ソフトウェア及び／又はデータは、処理装置によって解釈したり、処理装置に命令又はデータを提供するために、いずれかの類型の機械、構成要素（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）、物理的装置、仮想装置（ｖｉｒｔｕａｌ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ）、コンピューター記憶媒体又は装置、又は伝送される信号波（ｓｉｇｎａｌ ｗａｖｅ）に永久的に又は一時的に具体化（ｅｍｂｏｄｙ）され得る。ソフトウェアは、ネットワークで連結されたコンピューターシステム上に分散され、分散された方法で記憶又は実行されることもある。ソフトウェア及びデータは、一つ以上のコンピューター判読可能な記録媒体に記憶され得る。 以上のように、各実施例を限定された図面によって説明したが、該当の技術分野で通常の知識を有する者であれば、上記の記載から多様な修正及び変形が可能である。例えば、説明した各技術が説明した方法と異なる順に行われたり、及び／又は説明したシステム、構造、装置、回路などの各構成要素が説明した方法と異なる形態で結合又は組み合わされたり、他の構成要素又は均等物によって代置又は置換されたとしても適切な結果が達成され得る。 そのため、他の各具現、他の各実施例及び特許請求の範囲と均等なものも、後述する特許請求の範囲に属する。 １００ イメージング装置 １１０ 光源部 １２０ 感知部 １３０ 反射行列測定部 １４０ アルゴリズム処理部 １５０ イメージ処理部 １６０ 制御部

특허 등록번호

7765051B

특허 출원번호

2024023150

출원일

2024.02.19

등록일

2025.11.06

국가

일본

출원인

고려대학교 산학협력단, 기초과학연구원

발명자

院植 崔, 聲三 姜, 錫贊 尹

중요 키워드

matrix, scattering, reflection, phase, multiple scattering