KR101297263B1 - Simulation apparatus for radiation dose of charged particle, irradiation apparatus for charged particle ray, simulation apparatus for radiation dose of charged particle, and irradiation method for charged particle ray - Google Patents

Simulation apparatus for radiation dose of charged particle, irradiation apparatus for charged particle ray, simulation apparatus for radiation dose of charged particle, and irradiation method for charged particle ray Download PDF

Info

Publication number
KR101297263B1
KR101297263B1 KR1020110102155A KR20110102155A KR101297263B1 KR 101297263 B1 KR101297263 B1 KR 101297263B1 KR 1020110102155 A KR1020110102155 A KR 1020110102155A KR 20110102155 A KR20110102155 A KR 20110102155A KR 101297263 B1 KR101297263 B1 KR 101297263B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
charged particle
dose
dose distribution
particle beam
simulation
Prior art date
Application number
KR1020110102155A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20130037749A (en
Inventor
데이지 니시오
유우스케 에가시라
마나부 야마다
Original Assignee
스미도모쥬기가이고교 가부시키가이샤
도쿠리츠교세이호진 고쿠리츠간켄큐센터
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 스미도모쥬기가이고교 가부시키가이샤, 도쿠리츠교세이호진 고쿠리츠간켄큐센터 filed Critical 스미도모쥬기가이고교 가부시키가이샤
Priority to KR1020110102155A priority Critical patent/KR101297263B1/en
Publication of KR20130037749A publication Critical patent/KR20130037749A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101297263B1 publication Critical patent/KR101297263B1/en

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61NELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N5/00Radiation therapy
    • A61N5/10X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
    • A61N5/103Treatment planning systems
    • A61N5/1031Treatment planning systems using a specific method of dose optimization
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61NELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N5/00Radiation therapy
    • A61N5/10X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
    • A61N5/1001X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy using radiation sources introduced into or applied onto the body; brachytherapy
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61NELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N5/00Radiation therapy
    • A61N5/10X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
    • A61N5/1048Monitoring, verifying, controlling systems and methods
    • A61N5/1071Monitoring, verifying, controlling systems and methods for verifying the dose delivered by the treatment plan
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/50ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61NELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N5/00Radiation therapy
    • A61N5/10X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
    • A61N5/1048Monitoring, verifying, controlling systems and methods
    • A61N2005/1074Details of the control system, e.g. user interfaces

Abstract

[과제] 정밀도 저하를 억제하면서, 연산처리의 부담을 경감시켜서 하전입자선의 선량분포를 조기에 산출할 수 있게 되는 하전입자선량 시뮬레이션장치, 및 하전입자선량의 시뮬레이션방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
[해결수단] 피조사체(X)의 물질정보 및 양자선(B)의 조사정보를 포함하는 시뮬레이션 데이터의 입력을 접수하는 입력부(31)와, 입력부(31)에서 접수된 시뮬레이션 데이터 및 선량분포 커널에 근거하여, 피조사체(X) 내의 양자선(B)의 선량분포를 산출하는 연산부(33)를 구비하고, 연산부(33)는, 체표면에 도달되었다고 가정되는 양자선(B)으로부터 Surface Map을 작성함과 함께, Surface Map을 세분화하여 양자선(B)을 복수의 빔렛(Ba)으로 세분화하고, 입력부(31)에서 접수된 시뮬레이션 데이터와 복수의 빔렛(Ba)에 근거하여 피조사체(X) 내에서의 양자선(B)의 선량분포를 산출하는 시뮬레이션장치(3)로 하였다.
DISCLOSURE OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a charged particle dose simulation apparatus and a method for simulating charged particle dose, which can reduce the burden of arithmetic processing while calculating the dose distribution of charged particle beams while suppressing a decrease in precision.
[Resolution] The input unit 31 that receives the input of the simulation data including the material information of the object X and the irradiation information of the quantum line B, and the simulation data and dose distribution kernel received from the input unit 31. On the basis of the above, the calculation unit 33 includes a calculation unit 33 that calculates a dose distribution of the quantum line B in the irradiated object X, and the calculation unit 33 is a surface map from the quantum line B that is assumed to have reached the body surface. In addition, the surface map is subdivided to subdivide the quantum line B into a plurality of beamlets Ba, and the target object X based on the simulation data and the plurality of beamlets Ba received from the input unit 31. The simulation apparatus 3 which calculates dose distribution of the quantum wire B in ().

Description

하전입자선량 시뮬레이션장치, 하전입자선 조사장치, 하전입자선량의 시뮬레이션방법 및 하전입자선 조사방법{Simulation apparatus for radiation dose of charged particle, irradiation apparatus for charged particle ray, simulation apparatus for radiation dose of charged particle, and irradiation method for charged particle ray}Charged particle dose simulation apparatus, charged particle beam irradiation apparatus, simulation method of charged particle dose and charged particle beam irradiation method {Simulation apparatus for radiation dose of charged particle, irradiation apparatus for charged particle ray, simulation apparatus for radiation dose of charged particle, and irradiation method for charged particle ray}

본 발명은, 양자선 등의 하전입자선을 피(被)조사체에 조사(照射)하였을 때에 있어서의 피조사체 내에서의 하전입자선의 선량(線量)분포를 시뮬레이션하는 하전입자선량 시뮬레이션장치, 하전입자선 조사장치, 하전입자선량의 시뮬레이션방법, 및 하전입자선 조사방법에 관한 것이다.The present invention relates to a charged particle dose simulation apparatus for simulating the dose distribution of charged particle beams in an irradiated body when irradiated with charged particle beams such as quantum wires. It relates to a full particle beam irradiation apparatus, a simulation method of charged particle dose, and a charged particle beam irradiation method.

양자선 등의 하전입자선을 조사(照射)하여 종양을 치료하는 양자선 치료장치가 알려져 있다. 이러한 종양의 치료에서는, 종양의 형상이나 위치에 따라서 절대선량, 선량분포, 조사위치 등의 조사계획을 입안하고, 이 조사계획에 따라서 정밀도 좋게 하전입자선의 조사를 행할 필요가 있다. 조사계획을 입안을 할 때는, 양자선 치료장치 등에 탑재된 시뮬레이션장치에, 양자선의 조사조건 등을 입력하여 사전에 선량분포를 산출하고, 이 선량분포에 근거하여 종양에 정확하게 양자선이 조사될지 아닐지의 시뮬레이션을 행한다. 선량분포를 산출하는 방법으로서는, 예컨대 Monte Carlo Simulation이나 Pencil Beam Algorithm(PBA)으로 불리는 방법이 알려져 있다(비특허문헌 1~4 참조).BACKGROUND OF THE INVENTION A quantum ray therapy apparatus for treating a tumor by irradiating charged particle beams such as quantum rays is known. In the treatment of such tumors, it is necessary to formulate an irradiation plan such as absolute dose, dose distribution, irradiation position, or the like according to the shape and position of the tumor, and to irradiate the charged particle beam with high accuracy according to this irradiation plan. When formulating an investigation plan, a dose distribution is calculated in advance by inputting the irradiation conditions of the quantum wires into a simulation device mounted on a quantum wire treatment device or the like, and whether or not the quantum wires are correctly irradiated to the tumor based on the dose distribution. The simulation is performed. As a method of calculating a dose distribution, the method called Monte Carlo Simulation and Pencil Beam Algorithm (PBA), for example is known (refer nonpatent literature 1-4).

Harald Paganetti, Hongyu Jiang, Katia Parodi, Roelf Slopsema and Martijn Engelsman 저, IOP Publishing, Physics in Medicine and Biology, 53(2008)4825-4853. Harald Paganetti, Hongyu Jiang, Katia Parodi, Roelf Slopsema and Martijn Engelsman, IOP Publishing, Physics in Medicine and Biology, 53 (2008) 4825-4853. Department of Radiation Oncology, Massachusetts General Hospital & Harvard Medical School, Boston, MA 02114, USA, IOP Publishing, Physics in Medicine and Biology, 54(2009)4399-4421.Department of Radiation Oncology, Massachusetts General Hospital & Harvard Medical School, Boston, MA 02114, USA, IOP Publishing, Physics in Medicine and Biology, 54 (2009) 4399-4421. Nobuyuki Kanematsu, Masataka Komori, Shunsuke Yonai1 and Azusa Ishizaki 저, IOP Publishing, Physics in Medicine and Biology, 54(2009)2015-2027.Nobuyuki Kanematsu, Masataka Komori, Shunsuke Yonai 1 and Azusa Ishizaki, IOP Publishing, Physics in Medicine and Biology, 54 (2009) 2015-2027. Linda Hongyz, Michael Goiteiny, Marta Bucciolinix, Robert Comiskeyy, Bernard Gottschalkk, Skip Rosenthaly, Chris Seragoy and Marcia Urie 저, Phys. Med. Biol. 41(1996) 1305-1330.Linda Hongyz, Michael Goiteiny, Marta Bucciolinix, Robert Comiskeyy, Bernard Gottschalkk, Skip Rosenthaly, Chris Seragoy and Marcia Urie, Phys. Med. Biol. 41 (1996) 1305-1330.

그러나, 상기 서술한 Monte Carlo Simulation에서는, 통계적인 처리에 의하여 선량분포를 산출하므로 정밀도는 높아지지만, 연산처리의 부담이 커서, 며칠의 기간을 요하는 경우도 있어서 실용성에서 결여된다는 과제가 있었다. 한편으로, PBA에서는, Monte Carlo Simulation에 비하여 아무래도 정밀도가 저하되기 쉬워져서, 원하는 정밀도를 확보하기가 어렵다는 과제가 있었다. However, in Monte Carlo Simulation described above, the dose distribution is calculated by statistical processing, but the accuracy is high. However, the burden of computational processing is large, requiring a period of several days. On the other hand, in PBA, compared with Monte Carlo Simulation, the precision tends to be lowered, and there is a problem that it is difficult to secure desired precision.

본 발명은, 이상의 과제를 해결하는 것을 목적으로 하고 있고, 정밀도 저하를 억제하면서, 연산처리의 부담을 경감시켜서 하전입자선의 선량분포를 조기에 산출할 수 있게 되는 하전입자선량 시뮬레이션장치, 하전입자선 조사장치, 하전입자선량의 시뮬레이션방법, 및 하전입자선 조사방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention aims to solve the above problems, and it is possible to reduce the burden of computational processing while suppressing the decrease in precision, thereby enabling the early calculation of the dose distribution of charged particle beams and charged particle beams. An object of the present invention is to provide an irradiation apparatus, a simulation method of charged particle dose, and a charged particle beam irradiation method.

본 발명은, 하전입자선이 피조사체에 조사되었을 때를 상정하고, 하전입자선을 송곳 형상의 퍼짐을 가지는 가상(假想)형상으로 가정함과 함께, 피조사체 내에서의 하전입자선의 퍼짐을 산출하는 선량분포 커널을 이용하여 피조사체 내의 하전입자선의 선량분포를 시뮬레이션하는 장치에 있어서, 피조사체의 물질(物質)정보 및 하전입자선의 조사(照射)정보를 포함하는 시뮬레이션 데이터의 입력을 접수하는 입력수단과, 입력수단에서 접수된 시뮬레이션 데이터 및 선량분포 커널에 근거하여, 피조사체 내의 하전입자선의 선량분포를 산출하는 연산수단을 구비하고, 연산수단은, 하전입자선의 진행방향의 도중에서 소정의 범위까지 퍼진 하전입자선을 세분화하고, 또한 세분화한 위치를 출발점으로 하여 송곳 형상의 퍼짐을 가지는 복수의 가상형상을 가정함과 함께, 입력수단에서 접수된 시뮬레이션 데이터와 하전입자선의 복수의 가상형상에 근거하여 피조사체 내에서의 하전입자선의 선량분포를 산출하는 것을 특징으로 한다. The present invention assumes the time when the charged particle beam is irradiated to the irradiated object, assumes that the charged particle beam is an imaginary shape having an auger spread, and calculates the spread of the charged particle beam in the irradiated object. An apparatus for simulating a dose distribution of charged particle beams in an irradiated object using a dose distribution kernel to input an input for receiving input of simulation data including material information of the irradiated object and irradiation information of charged particle beams. Means and calculating means for calculating a dose distribution of charged particle beams in the object under investigation based on the simulation data and the dose distribution kernel received from the input means, wherein the calculating means includes a predetermined range in the middle of the traveling direction of the charged particle beams. A plurality of virtual shapes having an auger spread are divided into subdivided charged particle beams and the subdivided positions as starting points. In addition, the dose distribution of the charged particle beam in the irradiated object is calculated based on the simulation data received from the input means and the plurality of virtual shapes of the charged particle beam.

피조사체가 일정한 물질로만 구성되는 경우에는, 종래의 PBA에서도 비교적 높은 정밀도를 기대할 수 있지만, 실제의 피조사체는, 다양한 물질이 복잡하게 뒤얽혀 구성되므로, 종래의 PBA에서는 하전입자선의 선량분포를 정밀도 좋게 산출하는 것이 어렵다. 그러나, 본 발명에 의하면, 하전입자선으로 가정된 송곳 형상의 가상형상을 적절히 세분화하여 복수의 가상형상으로 가정하므로, 세분화된 가상형상 각각을 복잡하게 뒤얽힌 구성에 대응시키면서 하전입자선의 선량분포를 산출하는 것이 가능하게 되어, 선량분포의 정밀도 향상에 유효하다. 또한, 본 발명에서는, 하전입자선을 송곳 형상의 가상형상으로 가정한 후에 하전입자선의 선량분포를 구하므로, 통계적인 연산처리에 의하여 선량분포를 도출하는 Monte Carlo Simulation에 비하여 연산처리의 부담을 경감시킬 수 있다. 그 결과, 정밀도 저하를 억제하면서, 연산처리의 부담을 경감시켜서 선량분포를 조기에 산출하는 것이 가능하여진다. When the irradiated body is composed of only a certain substance, relatively high precision can be expected even in the conventional PBA. However, since the actual irradiated object is composed of various materials intricately intertwined, in the conventional PBA, the dose distribution of the charged particle beam is precisely corrected. It is difficult to calculate. However, according to the present invention, since the virtual shape of the awl shape assumed as the charged particle beam is appropriately subdivided and assumed to be a plurality of virtual shapes, the dose distribution of the charged particle beam is calculated while each of the divided virtual shapes corresponds to a complicated convoluted configuration. This makes it possible to improve the accuracy of dose distribution. In addition, in the present invention, the dose distribution of charged particle beams is obtained after assuming that the charged particle beams are assumed to be a virtual shape of awl shape, thereby reducing the burden of calculation processing compared to Monte Carlo Simulation which derives a dose distribution by statistical calculation processing. You can. As a result, it is possible to calculate the dose distribution at an early stage while reducing the burden on the arithmetic processing while suppressing the decrease in precision.

또한, 하전입자선을 세분화하는 위치는, 하전입자선이 피조사체에 진입하기 직전의 위치이면 적합하다. 피조사체의 내부에 진입하기 직전에 내부의 구조에 대응하여 하전입자선을 복수의 가상형상으로 세분화할 수 있으므로 하전입자선의 선량분포를 산출하는데 있어서 정밀도를 더욱 향상시키기 쉬워진다. In addition, the position which subdivides a charged particle beam is suitable as long as it is a position just before a charged particle beam enters an irradiated object. Since the charged particle beam can be subdivided into a plurality of virtual shapes corresponding to the internal structure immediately before entering the inside of the irradiated object, it is easy to further improve the precision in calculating the dose distribution of the charged particle beam.

또한, 연산수단에서 산출된 선량분포를 알리는 출력수단을 더욱 구비하면 적합하다. 조작자가 보고 들을 수 있는 문자정보, 화상정보 또는 음성정보 등을 출력수단으로부터 알림으로써, 조작자는 시뮬레이션 결과로서의 하전입자선량의 선량분포를 용이하게 파악할 수 있다. It is also preferable to further include an output means for notifying the dose distribution calculated by the calculation means. By informing the output means of text information, image information, audio information, etc., which the operator can see and hear, the operator can easily grasp the dose distribution of the charged particle dose as the simulation result.

또한, 출력수단은, 선량분포를 등선량선(等線量線)화 또는 등선량면(等線量面)화하여 알리면 적합하다. 등선량선화 또는 등선량면화하여 알림으로써, 선량의 대소를 용이하게 파악할 수 있다. In addition, the output means is suitable if the dose distribution is made into an iso dose line or an iso dose plane. It is possible to easily grasp the magnitude of the dose by notifying the dose of the dose or the dose of the dose.

또한, 본 발명에 관한 하전입자선 조사장치는, 상기 시뮬레이션장치를 구비한 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의하면, 상기 시뮬레이션장치에 의하여 조기에 산출된 하전입자선의 선량분포에 근거하여 하전입자선의 조사가 가능하여진다. Moreover, the charged particle beam irradiation apparatus which concerns on this invention was equipped with the said simulation apparatus, It is characterized by the above-mentioned. According to the present invention, the charged particle beam can be irradiated on the basis of the dose distribution of the charged particle beam earlier calculated by the simulation apparatus.

또한, 본 발명은, 하전입자선이 피조사체에 조사되었을 때를 상정하고, 하전입자선을 송곳 형상의 퍼짐을 가지는 가상형상으로 가정함과 함께, 피조사체 내에서의 하전입자선의 퍼짐을 도출하는 선량분포 커널을 이용하여 피조사체 내의 하전입자선의 선량분포를 시뮬레이션하는 방법에 있어서, 피조사체의 물질정보를 취득하는 피조사체정보 취득공정과, 하전입자선의 조사정보를 결정하는 조사정보 설정공정과, 조사정보 설정공정에서 결정된 조사정보와 선량분포 커널에 근거하여, 하전입자선의 진행방향의 도중에서 소정의 범위까지 퍼진 하전입자선을 세분화하고, 또한 세분화한 위치를 출발점으로 하여 송곳 형상의 퍼짐을 가지는 복수의 가상형상을 가정함과 함께, 피조사체정보 취득공정에서 취득된 물질정보와 하전입자선의 복수의 가상형상에 근거하여 피조사체 내의 하전입자선의 선량분포를 산출하는 시뮬레이션 공정을 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의하면, 정밀도 저하를 억제하면서, 연산처리의 부담을 경감시켜서 하전입자선의 선량분포를 조기에 산출하는 것이 가능하여진다. In addition, the present invention assumes a time when the charged particle beam is irradiated to the irradiated object, assumes that the charged particle beam is a virtual shape having an auger spread, and derives the spread of the charged particle beam in the irradiated object. A method of simulating a dose distribution of charged particle beams in a subject using a dose distribution kernel, comprising: a subject information acquiring step of acquiring material information of a subject; a survey information setting step of determining irradiation information of a charged particle beam; Based on the irradiation information determined in the irradiation information setting step and the dose distribution kernel, the charged particle beams spread to a predetermined range in the middle of the charged particle beam's traveling direction are subdivided, and the segmented position is used as a starting point and has an awl-shaped spread. A plurality of virtual types of material information and charged particle beams acquired in the subject information acquisition step are assumed while a plurality of virtual shapes are assumed. And a simulation step of calculating a dose distribution of charged particle beams in the irradiated object based on the phase. According to the present invention, it is possible to calculate the dose distribution of the charged particle beam early, while reducing the burden of computational processing while suppressing the decrease in precision.

또한 본 발명에 관한 하전입자선 조사방법은, 상기 시뮬레이션방법에 의하여 산출된 하전입자선의 선량분포에 근거하여, 하전입자선을 조사하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의하면, 상기 시뮬레이션방법에 의하여 조기에 산출된 하전입자선의 선량분포에 근거하여 하전입자선의 조사가 가능하여진다.The charged particle beam irradiation method according to the present invention is characterized in that the charged particle beam is irradiated on the basis of the dose distribution of the charged particle beam calculated by the simulation method. According to the present invention, the charged particle beam can be irradiated on the basis of the dose distribution of the charged particle beam calculated earlier by the simulation method.

본 발명에 의하면, 정밀도 저하를 억제하면서, 연산처리의 부담을 경감시켜서 선량분포를 조기에 산출하는 것이 가능하여진다.According to the present invention, it is possible to calculate the dose distribution at an early stage while reducing the burden of the calculation processing while suppressing the decrease in precision.

도 1은, 본 발명의 실시형태에 관한 시뮬레이션장치를 탑재한 양자선 치료장치의 설명도이다.
도 2는, 양자선 치료의 효과를 그래프에 의하여 나타내는 설명도이다.
도 3은, 선량분포계산알고리즘을 모식화하여 나타내는 설명도이다.
도 4는, DMS-PBA법의 개념을 모식화하여 나타내는 설명도이다.
도 5는, DMS-PBA법에 있어서의 빔렛(beamlet)의 세분화에 대한 설명도이다.
도 6은, DMS-PBA법에 대하여, 종래의 PBA법과의 차이를 모식적으로 나타내고, (a)는 PBA를 모식적으로 나타내는 설명도이고, (b)는 DMS-PBA를 모식적으로 나타내는 설명도이다.
도 7은, DMS-PBA법과 종래의 PBA법의 선량분포의 상위점을 나타내는 도면으로서, (a)는 양자의 상위점을 등선량선(等線量線)화하여 나타내는 도면이고, (b)는 깊이 0mm에서의 양자(兩者)의 선량분포를 나타내는 그래프이며, (c)는 깊이 115mm에서의 선량분포를 나타내는 그래프이다.
도 8은, 임상(臨床)화상(시상(矢狀)단면; sagittal plane)을 이용하여 선량분포를 비교하여 나타내는 도면으로서, (a)는 PBA법으로 구한 선량분포를 등선량선화하여 나타내는 화상의 일례이고, (b)는 DMS-PBA법으로 구한 선량분포를 등선량선화하여 나타내는 화상의 일례이다.
도 9는, 임상화상(축상(軸狀)단면; axial plane)을 이용하여 선량분포를 비교하여 나타내는 도면으로서, (a)는 PBA법으로 구한 선량분포를 등선량선화하여 나타내는 화상의 일례이고, (b)는 DMS-PBA법으로 구한 선량분포를 등선량선화하여 나타내는 화상의 일례이다.
도 10은, 양자선 치료의 개략 순서를 나타내는 플로우차트이다.
도 11은, 선량분포 시뮬레이션의 동작순서를 나타내는 플로우차트이다.
도 12는, 실험예 1의 시뮬레이션 결과를 나타내는 그래프이다.
도 13은, 실험예 2의 시뮬레이션 결과를 나타내는 그래프이다.
도 14는, 실험예 3의 시뮬레이션 결과를 나타내는 그래프이다.
1 is an explanatory diagram of a quantum line treatment apparatus equipped with a simulation apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is an explanatory diagram showing the effect of quantum line treatment by a graph.
3 is an explanatory diagram schematically illustrating a dose distribution calculation algorithm.
4 is an explanatory diagram schematically illustrating the concept of the DMS-PBA method.
Fig. 5 is an explanatory diagram for the subdivision of beamlets in the DMS-PBA method.
FIG. 6: shows the difference with the conventional PBA method about DMS-PBA method typically, (a) is explanatory drawing which shows a PBA typically, (b) is explanatory which shows a DMS-PBA typically It is also.
Fig. 7 is a diagram showing the difference between the dose distributions of the DMS-PBA method and the conventional PBA method, where (a) is a diagram showing the difference between the two points at an equal dose line, and (b) is a depth. It is a graph which shows the dose distribution of both at 0 mm, and (c) is a graph which shows the dose distribution at 115 mm in depth.
Fig. 8 is a diagram showing a dose distribution using a clinical image (sagittal plane), and (a) shows an image of a dose distribution obtained by the PBA method by isometry. (B) is an example of the image which shows the dose distribution calculated | required by the DMS-PBA method by carrying out isometric dose linearization.
FIG. 9 is a diagram showing a dose distribution using a clinical image (axial plane), in which (a) is an example of an image showing a dose distribution obtained by the PBA method by isometry. (b) is an example of the image which shows the dose distribution calculated | required by the DMS-PBA method by carrying out isometric dose linearization.
10 is a flowchart showing a schematic procedure of quantum line treatment.
11 is a flowchart showing the operation procedure of the dose distribution simulation.
12 is a graph showing simulation results of Experimental Example 1. FIG.
13 is a graph showing the simulation results of Experimental Example 2. FIG.
14 is a graph showing the simulation results of Experimental Example 3. FIG.

이하, 본 발명의 적합한 실시형태에 대하여 도면을 참조하면서 설명한다. EMBODIMENT OF THE INVENTION Hereinafter, preferred embodiment of this invention is described, referring drawings.

양자선(하전입자선)을 조사하여 종양(암(癌)병소)을 치료할 때에는, 종양의 형상이나 위치에 따라서, 절대선량, 선량분포, 조사위치 등의 조사계획이 입안되고, 이 조사계획에 따라서 양자선의 조사가 행하여진다. 도 1에 나타내는 바와 같이, 양자선 치료장치(하전입자선 조사장치)(1)는, 조사계획을 입안하기 위한 시뮬레이션장치(하전입자선량 시뮬레이션장치)(3)와 시뮬레이션 결과에 따라서 환자 등의 피조사체(X)에 양자선(B)을 조사하는 조사장치(5)를 구비하고 있다. When treating a tumor (cancer lesion) by irradiating a quantum ray (charged particle beam), an investigation plan such as absolute dose, dose distribution, irradiation position, etc. is devised according to the shape and position of the tumor. Therefore, the quantum line is irradiated. As shown in FIG. 1, the quantum ray treatment apparatus (charged particle beam irradiation apparatus) 1 is a simulation apparatus (charged particle dose simulation apparatus) 3 for generating an irradiation plan, and the creation of a patient or the like in accordance with the simulation result. The irradiation apparatus 5 which irradiates the quantum wire B to the dead body X is provided.

조사장치(5)는 피조사체(X)를 향하여 양자선(B)을 조사하는 조사부(51), 양자선(B)의 조사범위를 조정하는 콜리메이터(52), 암병소의 형상에 맞추어 양자선(B)의 도달거리를 조정하는 볼루스(53; bolus) 등을 구비하고 있다. 볼루스(53)의 재질은 폴리에틸렌 등이다. 조사장치(5)에 의한 실제의 조사는, 조작자에 의한 조사장치(5)의 입력조작에 근거하여 행하여진다.The irradiation apparatus 5 includes an irradiation unit 51 for irradiating the quantum wire B toward the irradiated object X, a collimator 52 for adjusting the irradiation range of the quantum wire B, and a quantum wire in accordance with the shape of the cancer lesion. A bolus 53 or the like for adjusting the reach of (B) is provided. The material of the bolus 53 is polyethylene etc. The actual irradiation by the irradiation apparatus 5 is performed based on the input operation of the irradiation apparatus 5 by an operator.

다만, 도 2에 나타내는 바와 같이, 광자선의 경우에는, 환자의 피부(체표면(Xa))에 입사된 직후(암병소에 도달하기 전)에 세포에의 데미지가 가장 큰 (치료 효과가 가장 큰) 피크를 맞이하고, 서서히 저하되어 간다. 한편으로, 양자선 등의 중(重)하전입자의 경우에는, 브래그 피크(Bragg Peak)라 불리는 극대부분이 소정의 깊이에서 나타난다. 따라서, 양자선(B)이 통과하는 볼루스(53)의 형상 등을 적절히 조정하여 브래그 피크(Bragg Peak)가 나타나는 깊이를 조정함으로써, 정상조직에의 데미지를 억제하고, 종양조직(암병소)에의 데미지를 크게 할 수 있다. However, as shown in Fig. 2, in the case of photon rays, the damage to the cells is greatest (the greatest therapeutic effect) immediately after entering the patient's skin (body surface Xa) (before reaching the cancer lesion). ) The peak is reached, and gradually decreases. On the other hand, in the case of heavy charged particles such as quantum lines, a maximum portion called Bragg Peak appears at a predetermined depth. Therefore, by appropriately adjusting the shape of the bolus 53 through which the quantum wire B passes, and adjusting the depth at which the Bragg Peak appears, the damage to the normal tissue is suppressed and the tumor tissue (cancer lesion) is adjusted. We can increase damage to.

시뮬레이션장치(3)(도 1 참조)는, 중앙처리장치를 구비하고, 중앙처리장치는, 하드웨어 구성으로서 CPU, RAM, ROM 등을 가지며, 기능적 구성으로서 입력부(입력수단)(31), 연산부(연산수단)(33), 및 출력부(출력수단)(35)를 가진다. The simulation apparatus 3 (refer FIG. 1) is equipped with the central processing unit, and the central processing unit has CPU, RAM, ROM, etc. as a hardware structure, and is an input part (input means) 31 and a calculation part (as a functional structure). Computing means) 33, and an output unit (output means) 35.

입력부(31)는, 터치패널, 키보드 또는 마우스 등의 조작디바이스로서, 조작자의 조작에 근거하는 데이터의 입력을 접수한다. 또한, 입력부(31)는, 예컨대, 치료용 CT(Computed Tomography)에서 촬영된 암병소를 포함하는 화상데이터, 조사영역에 관한 데이터 및 조사파라미터 데이터를 접수한다. 조사파라미터 데이터란, 예컨대, 조사방향, 환자침대의 각도 등의 데이터이다. 본 실시형태에서는, 치료용 CT에서 취득된 화상데이터(치료용 CT화상데이터)는 피조사체(X)의 물질정보에 상당하고, 조사영역에 관한 데이터 및 조사파라미터 데이터는 하전입자선의 조사정보에 상당한다. 이하, 이들을 총칭하여 시뮬레이션 데이터라 한다. The input unit 31 is an operation device such as a touch panel, a keyboard or a mouse, and receives input of data based on the operator's operation. In addition, the input unit 31 receives image data including a cancer lesion photographed by a therapeutic CT (Computed Tomography), data relating to an irradiation area, and irradiation parameter data, for example. The irradiation parameter data is, for example, data such as the irradiation direction and the angle of the patient bed. In this embodiment, the image data (therapeutic CT image data) acquired by the therapeutic CT correspond to the substance information of the irradiated object X, and the data and irradiation parameter data regarding an irradiation area correspond to the irradiation information of a charged particle beam. do. Hereinafter, these are collectively called simulation data.

연산부(33)는, 양자선(B)이 피조사체(X)에 조사되었을 때를 상정하고, 양자선(B)을 송곳 형상(펜슬 빔 형상)의 퍼짐을 가지는 가상형상으로 가정함과 함께, 피조사체(X)의 내부에서의 양자선(B)의 퍼짐을 도출하는 선량분포 커널을 이용하여 피조사체(X)의 내부에서의 양자선(B)의 선량분포를 시뮬레이션하는 기능을 가진다. 여기서, 선량분포를 산출하는 종래의 방법은, 예컨대, Pencil-beam법(PBA법)이었지만, 본 실시형태에서는, PBA법을 더욱 진화시킨 Delta-function Multi Segmented PBA법(DMS-PBA법)에 의하여 선량분포계산을 행하고 있다. 이하, PBA법에 대하여 개략 설명한 후에, DMS-PBA법에 대하여 상세히 설명한다. The calculation unit 33 assumes a time when the quantum wire B is irradiated onto the irradiated object X, and assumes that the quantum wire B is an imaginary shape having an awl shape (pencil beam shape), It has a function of simulating the dose distribution of the quantum line B in the inside of the object X using a dose distribution kernel which derives the spread of the quantum line B in the inside of the object X. Here, the conventional method for calculating the dose distribution was, for example, the Pencil-beam method (PBA method), but in the present embodiment, the Delta-function Multi Segmented PBA method (DMS-PBA method) further evolved the PBA method. Dose distribution calculation is performed. Hereinafter, after briefly explaining the PBA method, the DMS-PBA method will be described in detail.

PBA법이란, 양자선(B)을 펜슬 빔 형상으로 가정하고, 물질 속에서의 양자선(B)의 다중쿨롱(coulomb) 산란에 의한 퍼짐을 고려한 선량분포 커널을 이용하여 계산을 실시하는 방법이다. 구체적으로는, 도 3에 나타내는 바와 같이, 조사점으로부터의 심부(深部)방향의 선량분포를 실측으로 취득하고, 또한, 소정의 계산(Gaussian에 의한 근사)으로 얻어진 빔의 퍼짐을 고려하여 양자선(B)의 진행방향의 소정 지점에 있어서의 선량분포를 도출한다. 예컨대, 지점 Z1에서의 퍼짐을 Gaussian에 의한 근사에 의하여 퍼짐 σ1으로서 구하고, 지점 Z2에서의 퍼짐을 Gaussian에 의한 근사에 의하여 퍼짐 σ2로서 구한다. The PBA method is a method of performing calculation using a dose distribution kernel in which quantum wires B are assumed to have a pencil beam shape and considering spreading due to coulomb scattering of quantum wires B in a material. . Specifically, as shown in FIG. 3, a quantum line is taken into consideration in consideration of the spread of a beam obtained by real measurement of a dose distribution in a deep portion from an irradiation point and obtained by a predetermined calculation (approximation by Gaussian). The dose distribution at a predetermined point in the advancing direction of (B) is derived. For example, to obtain a spread of the point Z 1 as σ 1 spread by the Gaussian approximation, is obtained from the expansion of the point Z 2 σ 2 as the spreading by the Gaussian approximation.

종래의 PBA법에 의하면, 수 분 정도의 계산시간으로 양자선(B)의 선량분포를 도출할 수 있는 점에서 유리하기는 하지만, 조사범위 내에 있어서의 불균질 물질(예컨대, 환자의 뼈 등)의 유무에 따라서 계산정밀도가 저하된다는 것도 상정되므로, 개량의 여지가 있었다. Although the conventional PBA method is advantageous in that the dose distribution of the quantum wire B can be derived in a calculation time of about several minutes, a heterogeneous substance within the irradiation range (for example, bone of a patient) It is also assumed that the accuracy of calculation decreases depending on the presence or absence of, and there is room for improvement.

DMS-PBA법은, PBA법의 이점인 계산시간의 단축이라는 이점을 살리면서 정밀도의 향상을 도모할 수 있다는 기법이다. DMS-PBA법의 특징적인 사항은 적어도 2가지가 있고, 첫 번째는, 피조사체(환자 등)(X)의 체표면(Xa)에 있어서의 Surface Map 해석에 의한 볼루스(53)로부터의 산란을 고려한 선량분포계산이고, 두 번째는, 체표면(Xa)을 출발점으로 하여 발사되는 빔렛(Ba)에 의한 고해상도의 선량분포계산이다. The DMS-PBA method is a technique that can improve the accuracy while taking advantage of the reduction in calculation time, which is an advantage of the PBA method. There are at least two characteristic matters of the DMS-PBA method, and the first is scattering from the bolus 53 by Surface Map analysis on the body surface Xa of the subject (patient, etc.) X. Is a dose distribution calculation taking into account the second, and a second is a high-resolution dose distribution calculation by the beamlets Ba which are fired with the body surface Xa as a starting point.

DMS-PBA법의 이들 특징에 대하여, 도 4 및 도 5를 참조하여 개념적으로 설명한다. 도 4는, DMS-PBA법의 개념을 모식화하여 나타내는 설명도이고, 도 5는 DMS-PBA법에 있어서의 빔의 세분화에 대한 설명도이다. 도 4에 나타내는 바와 같이, 볼루스(53) 등에 입력된 양자선(빔)(B)은, 측방 다중쿨롱 산란에 의한 퍼짐을 일으키면서 진행하여 체표면(Xa)에까지 도달한다. 여기서, 체표면(Xa)까지의 빔(B)의 측방 이미턴스(emittance)를 계산한다. 이 계산은, 종래의 PBA와 마찬가지이다. These features of the DMS-PBA method will be conceptually described with reference to FIGS. 4 and 5. FIG. 4 is an explanatory diagram schematically illustrating the concept of the DMS-PBA method, and FIG. 5 is an explanatory diagram for beam segmentation in the DMS-PBA method. As shown in FIG. 4, the quantum line (beam) B input to the bolus 53 or the like proceeds while spreading by lateral multicoulomb scattering and reaches the body surface Xa. Here, the lateral emission of the beam B to the body surface Xa is calculated. This calculation is the same as that of the conventional PBA.

다음으로, 체표면(Xa)에서의 Surface Map을 작성한다. Surface Map이란, 체표면(Xa)에서의 각 계산그리드에 있어서, 합산한 빔(B)의 강도(묵직함), 잔여비적(飛跡), 잔여비적이 상이한 빔(B)의 수를 매핑한 것이다. 예컨대, 볼루스(53)를 단면 L자 형상의 블록체로서 가정하였을 경우, 두꺼운 부분을 통과한 빔(B)의 체표면(Xa)에서의 잔여비적은, 얇은 부분을 통과한 빔(B)의 체표면(Xa)에서의 잔여비적에 비하여 작아진다. 또한, 두꺼운 부분을 통과한 빔(B)과 얇은 부분을 통과한 빔(B)이 체표면(Xa)에서 중첩되는 영역에서는, 중첩되지 않는 영역에 비하여 선량(강도)은 커진다. 이러한 요소를 고려하여 체표면(Xa)에서의 Surface Map을 작성한다. 이상이, 피조사체(X)의 체표면(Xa)에 있어서의 Surface Map 해석에 의한 볼루스(53)로부터의 산란을 고려한 선량분포계산이고, DMS-PBA법의 첫 번째 특징이다. 다만, 잔여비적이란, 양자선의 운동에너지에 상당하는 비거리이다. Next, a Surface Map on the body surface Xa is created. The surface map is a mapping of the number of beams B different in intensity (heavy), residual ratio, and residual ratio of the summed beam B in each calculation grid on the body surface Xa. For example, assuming that the bolus 53 is a block body having a cross-sectional L-shape, the residual ratio at the body surface Xa of the beam B passing through the thick portion is the beam B passing through the thin portion. It becomes small compared with the residual ratio in body surface Xa. Moreover, in the area | region where the beam B which passed the thick part and the beam B which passed the thin part overlaps on the body surface Xa, dose (intensity) becomes large compared with the area | region which does not overlap. Taking these factors into consideration, a Surface Map on the body surface Xa is created. The above is the dose distribution calculation which considered the scattering from the bolus 53 by the surface map analysis in the body surface Xa of the to-be-exposed object X, and is a 1st characteristic of the DMS-PBA method. However, the residual ratio is a distance corresponding to the kinetic energy of the quantum wire.

다음으로, Surface Map을 세분화하고, 세분화한 각 요소(이하, “복셀(voxel)”이라 함)를 출발점으로 하여 가상적으로 조사되는 복수의 양자선(이하, “빔렛(beamlet)”이라 함)(Ba)의 초기조건을 산출한다. 예컨대, 빔렛(Ba)의 선량은, 체표면(Xa)으로의 입사가 상정되는 선량분포를 델타함수 형상으로 세그멘테이션함으로써 구해진다(도 5 (a) 참조). 또한, 복셀에서의 빔렛(Ba)의 사이즈는, 극히 작은 것으로 가정된다. Next, a plurality of quantum lines (hereinafter, referred to as "beamlets") that are virtually irradiated by subdividing the surface map and subdividing each element (hereinafter referred to as "voxel") as a starting point ( Calculate the initial condition of Ba). For example, the dose of the beamlet Ba is obtained by segmenting the dose distribution in which the incidence into the body surface Xa is assumed in the delta function shape (see Fig. 5 (a)). In addition, the size of the beamlet Ba in the voxel is assumed to be extremely small.

다음으로, 체표면(Xa)으로부터 체내로 조사되는 빔렛(Ba)에 의한 선량분포계산을 행한다. 빔렛(Ba)에 의한 선량분포계산에 대하여, 도 5를 참조하여 개념적으로 설명한다. 도 5 (a)는 체표면(Xa)에 있어서의 선량의 측방 프로파일을 나타내고 있다. 도 5 (a)에 나타내는 바와 같이, 빔렛(Ba)의 선량은, 상기 서술한 선량분포의 세그멘테이션에 의하여 구한다. 빔렛(세그먼트)(Ba)이 체내에 조사되었다고 가정하면, 각 세그먼트는, 깊이 진행됨에 따라서 퍼진다(도 5 (b) 참조). 그리고, 체내에서의 임의 깊이의 선량분포는, 각 세그먼트의 중첩에 의하여 도출된다(도 5 (c) 참조). 도 5 (c)는, 체내에 있어서의 선량의 측방 프로파일을 나타내고 있다. Next, the dose distribution calculation by the beamlet Ba irradiated into the body from the body surface Xa is performed. The dose distribution calculation by the beamlet Ba will be conceptually explained with reference to FIG. Fig. 5A shows the lateral profile of the dose on the body surface Xa. As shown in Fig. 5A, the dose of the beamlet Ba is obtained by segmentation of the above-described dose distribution. Assuming that the beamlet (segment) Ba is irradiated into the body, each segment spreads as it progresses deeply (see FIG. 5 (b)). The dose distribution at any depth in the body is derived by the superposition of the segments (see FIG. 5 (c)). Fig. 5C shows the lateral profile of the dose in the body.

모든 빔렛(Ba)을 적산함으로써 체내에서의 선량분포를 산출하는 것이 가능하여진다. 이상이, 체표면(Xa)을 출발점으로 하여 발사되는 빔렛(Ba)에 의한 고해상도의 선량분포계산이고, DMS-PBA법의 두 번째 특징이다. 다만, DMS-PBA법에 의한 빔 사이즈의 구체적인 계산은 이하의 수학식 1에 근거한다. By integrating all the beamlets Ba, it is possible to calculate the dose distribution in the body. The above is the high resolution dose distribution calculation by the beamlet Ba projected from the body surface Xa as a starting point, and is a second feature of the DMS-PBA method. However, the specific calculation of the beam size by the DMS-PBA method is based on the following equation (1).

Figure 112011078202151-pat00001
Figure 112011078202151-pat00001

σinit: 초기 빔 사이즈σ init : initial beam size

σdms: DMS-PBA에 의한 빔 사이즈σ dms : Beam size by DMS-PBA

d: 체표면을 기준으로 한 깊이d: depth relative to body surface

t: 볼루스 두께t: bolus thickness

g: 볼루스로부터 체표면까지의 air-gapg: air-gap from bolus to body surface

σθ: 볼루스에 의한 산란각도σ θ : scattering angle by bolus

σpt: 피조사체(환자 몸) 내에서의 산란광σ pt : scattered light in the subject (patient body)

다음으로, 도 6 및 도 7을 참조하여, PBA법과 DMS-PBA법의 차이에 대하여 설명한다. 도 6 (a)는 PBA를 모식적으로 나타내는 설명도이고, (b)는 DMS-PBA를 모식적으로 나타내는 설명도이다. 도 6에 나타내는 바와 같이, PBA법에서는, 체표면(Xa)에 도달한 빔(B)이, 그대로 체내에 조사되는 빔(B)의 초기조건이 된다. 즉, PBA법에서는, 볼루스(53)를 통과하여 빔 사이즈 σ1, σ2, 잔여비적 R1, R2로서 체표면(Xa)에 도달한 빔(B)은, 그대로의 조건으로 체내에 조사된다고 가정된다. 한편으로, DMS-PBA법에서는, 빔 사이즈 σ1, σ2, 잔여비적 R1, R2로서 체표면(Xa)에 입력된 빔(B)은, 체표면(Xa)에서 세분화됨으로써, 빔 사이즈(σ0)가, σ1, σ2에 비하여 극히 작은 복수의 빔렛(Ba)으로 세분화되고, 각 빔렛(Ba)이 체내에 조사된다고 가정된다. Next, the difference between the PBA method and the DMS-PBA method will be described with reference to FIGS. 6 and 7. 6 (a) is an explanatory diagram schematically showing PBA, and (b) is an explanatory diagram schematically showing DMS-PBA. As shown in FIG. 6, in the PBA method, the beam B which reached | attained the body surface Xa becomes an initial condition of the beam B irradiated into a body as it is. That is, in the PBA method, the beam B, which has passed through the bolus 53 and reached the body surface Xa as the beam sizes σ 1 , σ 2 , and residual proportional R 1 , R 2 , is kept in the body under the same conditions. It is assumed to be investigated. On the other hand, in the DMS-PBA method, the beam B inputted to the body surface Xa as the beam sizes σ 1 , σ 2 , and residual proportional R 1 , R 2 is subdivided on the body surface Xa, whereby the beam size It is assumed that (σ 0 ) is subdivided into a plurality of beamlets Ba which are extremely small compared with σ 1 and σ 2 , and each beamlet Ba is irradiated into the body.

도 7은, 물(水) 등가물질 속에 뼈(骨) 등가물질을 배치한 피조사체(X)의 모델에 대하여, 빔(B)을 조사한 경우를 상정하여 DMS-PBA법과 PBA법으로 선량분포를 산출한 결과를 나타내고, (a)는 양자(兩者)의 상위점을 등선량선(等線量線)화하여 나타내는 도면이고, (b)는 깊이 0mm에서의 양자의 측방 프로파일이며, (c)는 깊이 115mm에서의 양자의 측방 프로파일이다. FIG. 7 illustrates a case where a beam B is irradiated with respect to a model of an object X to which a bone equivalent is placed in a water equivalent, and the dose distribution is determined by the DMS-PBA method and the PBA method. The calculated result is shown, (a) is a figure which shows the upper point of both, isoline dosed, (b) is a lateral profile of both in depth 0mm, (c) is Both lateral profiles at depth of 115 mm.

도 7(b)에 나타내는 바와 같이, 깊이(d)가 “0mm”인 경우, 즉, 체표면(Xa)에서의 빔(B)의 사이즈, 및 선량은 동일하다. 한편으로, 도 7(c)에 나타내는 바와 같이, 깊이(d)가 “115mm”인 경우, PBA법으로 구한 선량분포와 DMS-PBA법으로 구한 선량분포 사이에는, 큰 차이가 생기고 있다. 이 상위점은, PBA법에 있어서 뼈 등가물질의 존재를 고려하지 않고 선량분포가 산출되고 있음에 대하여, DMS-PBA법에서는 뼈 등가물질의 존재를 고려하여 선량분포가 산출되고 있는 것에 기인한다. As shown in Fig. 7B, when the depth d is "0mm", that is, the size of the beam B and the dose on the body surface Xa are the same. On the other hand, as shown in FIG.7 (c), when the depth d is "115 mm", the big difference arises between the dose distribution calculated | required by the PBA method, and the dose distribution calculated | required by the DMS-PBA method. This difference is due to the fact that the dose distribution is calculated without considering the existence of bone equivalents in the PBA method, whereas the dose distribution is calculated in consideration of the presence of bone equivalents in the DMS-PBA method.

출력부(35)는, 모니터나 스피커 등의 출력디바이스로서, 연산부에서의 시뮬레이션 결과를 조작자 등이 시인 가능한 화상으로서 출력(알림)하거나, 소리데이터로서 출력(알림)하거나 한다. 즉, 출력부(35)는, DMS-PBA법에서의 연산결과에 근거하는 선량분포 데이터를 연산부(33)로부터 접수하고, 접수한 선량분포 데이터에 근거하여, 예컨대, 치료 CT화상에 등선량선(等線量線)화 또는 등선량면(等線量面)화한 선량분포 화상을 합성하고, 조작자 등이 시인 가능하게 되는 화상데이터(화상정보)를 생성하여 표시(알림)한다. The output unit 35 is an output device such as a monitor or a speaker. The output unit 35 outputs (notifies) the simulation result in the operation unit as an image that can be viewed by an operator or the like, or outputs it as sound data (notification). That is, the output unit 35 receives the dose distribution data based on the calculation result in the DMS-PBA method from the calculation unit 33, and based on the received dose distribution data, for example, the isometry line ( A dose distribution image, which has been formed into a line or isometric surface, is synthesized, and image data (image information) generated by an operator or the like is viewed and displayed (notified).

여기서, 출력부(35)로부터 표시되는 화상데이터에 대하여, 도 8 및 도 9를 참조하여 구체적으로 설명한다. 도 8 및 도 9는, 선량분포가 등선량선화된 화상의 일례를 나타내고 있고, 출력부(35)는, 예컨대, 도 8 (b) 또는 도 9 (b)에 나타내는 바와 같은 화상을 표시한다. 다만, 도 8 (a) 및 도 9 (a)는, PBA법에 의하여 도출된 선량분포를 나타내는 화상이고, 도 8 (b) 및 도 9 (b)는, DMS-PBA법에 의하여 도출된 선량분포를 나타내는 화상이다. Here, the image data displayed from the output unit 35 will be described in detail with reference to FIGS. 8 and 9. 8 and 9 show an example of an image in which the dose distribution is equal dose-linearized, and the output unit 35 displays an image as shown in FIG. 8 (b) or 9 (b), for example. 8 (a) and 9 (a) are images showing dose distributions derived by the PBA method, and FIGS. 8 (b) and 9 (b) are doses derived by the DMS-PBA method. It is an image showing a distribution.

PBA법에서의 선량분포 화상(도 8 (a))과 DMS-PBA법에서의 선량분포 화상(도 8 (b))을 비교한 경우, DMS-PBA법에서의 선량분포 화상은 PBA법에서의 선량분포 화상에 비하여 각 등량선이 복잡하게 뒤얽힌 형상으로 되어 있어서, 불균질 물질에 대응하여 정밀도 좋게 선량분포를 산출하고 있는 것을 추측할 수 있다. 마찬가지로, 도 9에 나타내는 바와 같이, DMS-PBA법에서의 선량분포 화상(도 9 (b)) 쪽이, PBA법에서의 선량분포 화상(도 9 (a))에 비하여 각 등량선이 복잡하게 뒤얽힌 형상으로 되어 있어서, 불균질 물질에 대응하여 정밀도 좋게 선량분포를 산출하고 있는 것을 추측할 수 있다. When the dose distribution image (Fig. 8 (a)) in the PBA method and the dose distribution image (Fig. 8 (b)) in the DMS-PBA method are compared, the dose distribution image in the DMS-PBA method is determined by the PBA method. Compared to the dose distribution image, each isometry line is intricately entangled, and it can be estimated that the dose distribution is calculated with high accuracy in response to the heterogeneous substance. Similarly, as shown in Fig. 9, the dose distribution image (Fig. 9 (b)) in the DMS-PBA method is more complicated than the dose distribution image (Fig. 9 (a)) in the PBA method. It is intricately shaped, and it can be inferred that the dose distribution is calculated accurately with respect to the heterogeneous substance.

다음으로, 실제 양자선 치료방법의 개요를 설명하고, 그 속에서 행하여지는 선량분포 시뮬레이션방법 및 양자선 조사방법(하전입자선 조사방법)에 대하여, 도 10 및 도 11을 참조하여 설명한다. 도 10은, 양자선 치료의 개략 순서를 나타내는 플로우차트이고, 도 11은, 선량분포 시뮬레이션의 동작순서를 나타내는 플로우차트이다.Next, an outline of the actual quantum ray treatment method will be described, and a dose distribution simulation method and a quantum ray irradiation method (charged particle beam irradiation method) performed therein will be described with reference to FIGS. 10 and 11. FIG. 10 is a flowchart showing the outline procedure of quantum line treatment, and FIG. 11 is a flowchart showing the operation procedure of dose distribution simulation.

도 10에 나타내는 바와 같이, 맨 먼저 의사 등의 조작자에 의한 진단이 행하여지고(스텝 S1), 그 후에 치료용 CT에 의한, 암병소 근방의 화상의 취득이 행하여진다(스텝 S2). 다음으로, 조사영역의 결정(스텝 S3)과, 조사파라미터의 결정(스텝 S4)이 행하여진다. 스텝 S2의 치료용 CT화상의 취득이 행하여지는 공정은, 피조사체(X)의 물질정보를 취득하는 피조사체(X)정보 취득공정에 상당하고, 스텝 S3, S4의 조사영역의 결정 및 조사파라미터의 결정이 행하여지는 공정은, 하전입자선의 조사정보를 결정하는 조사정보 설정공정에 상당한다. As shown in FIG. 10, the diagnosis is first performed by an operator such as a doctor (step S1), and then the image of the cancer lesion is acquired by the treatment CT after that (step S2). Next, determination of the irradiation area (step S3) and determination of the irradiation parameter (step S4) are performed. The process of acquiring the therapeutic CT image of step S2 corresponds to the subject (X) information acquisition process of acquiring the substance information of the subject X, and the determination of the irradiation area of the steps S3 and S4 and the irradiation parameter. The step in which the determination is made corresponds to the irradiation information setting step of determining the irradiation information of the charged particle beam.

다음으로, 시뮬레이션장치(3)에 있어서 선량분포 시뮬레이션에 관한 처리가 실행되고(스텝 S5), 시뮬레이션 결과로서의 선량분포 화상이 출력부(35)로부터 표시(알림)된다. 스텝 S5는, 시뮬레이션 공정에 상당한다. Next, in the simulation apparatus 3, the process regarding dose distribution simulation is performed (step S5), and the dose distribution image as a simulation result is displayed (notified) from the output part 35. Next, as shown in FIG. Step S5 corresponds to a simulation process.

조작자는, 출력부(35)에 표시된 선량분포 화상을 확인한다. 예컨대, 조작자는, 양자선(B)의 브래그 피크가, 목적하는 영역(암병소)에 정확하게 도달하고 있는지 아닌지, 및 목적하는 영역 외에까지 도달하여 버리지 않았는지의 판정(시뮬레이션 결과의 판정)을 행한다. 여기서, 조작자는, 양자선(B)의 브래그 피크가, 암병소에 정확하게 도달하고 있지 않다고 판정하면 스텝 S4로 되돌아간다. 조작자는, 양자선(B)의 브래그 피크가 정확하게 암병소에 도달한다고 판정할 때까지, 조사파라미터의 결정(스텝 S4)과 선량분포 시뮬레이션(스텝 S5)을 반복 실행하고, 정확하게 암병소에 도달한다고 판정한 경우에는, 조사장치(5)를 조작하여 실제의 양자선의 조사를 행한다(스텝 S7). 스텝 S7은, 양자선(B)을 조사하는 양자선 조사방법(하전입자선 조사방법)에 상당한다. The operator confirms the dose distribution image displayed on the output unit 35. For example, the operator determines whether the Bragg peak of the quantum line B has reached the target area (cancer lesion) correctly and has not reached the target area outside (the simulation result). . Here, if an operator determines that the Bragg peak of the quantum wire B does not reach | attach a cancer lesion correctly, it returns to step S4. The operator repeatedly executes the determination of the irradiation parameters (step S4) and the dose distribution simulation (step S5) until the Bragg peak of the quantum line B reaches the cancer lesion accurately, and accurately reaches the cancer lesion. In the case of determination, the irradiation apparatus 5 is operated to perform irradiation of actual quantum lines (step S7). Step S7 is corresponded to the quantum wire irradiation method (charged particle beam irradiation method) which irradiates a quantum wire (B).

다음으로 시뮬레이션장치(3)에서 실행되는 선량분포 시뮬레이션에 대하여 설명한다. 이 선량분포 시뮬레이션은, 양자선(B)이 피조사체(X)에 조사되었을 때를 상정하고, 양자선(B)을 빔 펜슬 형상(송곳 형상)의 퍼짐을 가지는 가상형상으로 가정함과 함께, 피조사체(X) 내에서의 양자선(B)의 퍼짐을 도출하는 선량분포 커널을 이용하여 피조사체(X) 내의 양자선(B)의 선량분포를 시뮬레이션하는 방법으로서, 상기 서술한 PBA법을 더욱 진화시킨 DMS-PBA법에 의하여 실행된다. Next, the dose distribution simulation performed in the simulation apparatus 3 is demonstrated. This dose distribution simulation assumes when the quantum wire B is irradiated onto the irradiated object X, and assumes that the quantum wire B is an imaginary shape having a beam pencil shape (auger shape). As a method for simulating the dose distribution of the quantum line B in the object X using a dose distribution kernel that derives the spread of the quantum line B in the object X, the above-described PBA method It is implemented by the more advanced DMS-PBA method.

시뮬레이션장치(3)는, 시뮬레이션 데이터를 접수함으로써 선량분포 시뮬레이션에 관한 처리를 실행한다. 시뮬레이션장치(3)의 입력부(31)는, 치료용 CT화상데이터, 조사영역 데이터, 및 조사파라미터 데이터를 포함하는 시뮬레이션 데이터의 입력을 접수한다(스텝 S11). The simulation apparatus 3 performs a process concerning dose distribution simulation by receiving simulation data. The input unit 31 of the simulation apparatus 3 accepts input of simulation data including therapeutic CT image data, irradiation area data, and irradiation parameter data (step S11).

시뮬레이션 데이터가 입력부(31)에서 접수되면, 연산부(33)는, 양자선(B)이 피조사체(X)에 조사되었을 때를 상정하고, 조사영역 데이터 및 조사파라미터 데이터(물질정보)와 선량분포 커널에 근거하여, 양자선(B)을 빔 펜슬 형상(송곳 형상)의 퍼짐을 가지는 빔(가상형상)으로 가정하고, 이러한 빔이 발사되었다고 가정한다(스텝 S12). When the simulation data is received by the input unit 31, the calculation unit 33 assumes when the quantum line B is irradiated to the object X, and irradiates area data, irradiation parameter data (material information) and dose distribution. Based on the kernel, it is assumed that the quantum wire B is a beam (virtual shape) having a beam pencil shape (auger shape) spreading, and it is assumed that such a beam is fired (step S12).

다음으로, 연산부(33)는, 피조사체(X) 내에서의 빔의 퍼짐을 도출하는 선량분포 커널을 이용하여 체표면(Xa)까지의 빔의 측방 이미턴스를 계산한다. 또한, 연산부(33)는, 빔의 진행방향의 도중(체표면)에서 소정의 범위까지 퍼진 빔이 체표면(Xa)에 도달하였다고 가정하고, 체표면(Xa)에서의 Surface Map을 작성한다(스텝 S13). Next, the calculating part 33 calculates the lateral emittance of the beam to body surface Xa using the dose distribution kernel which derives the spread of the beam in the to-be-exposed object X. FIG. In addition, the calculation unit 33 creates a Surface Map on the body surface Xa on the assumption that the beam that has spread to a predetermined range in the middle (body surface) of the beam traveling direction has reached the body surface Xa ( Step S13).

다음으로 연산부(33)는, 체표면(Xa)에서의 빔의 세분화를 행하기 위하여, 체표면(Xa)에서의 Surface Map을 세분화하여 복수의 복셀(voxel)을 가정한다(스텝 S14). 또한, 연산부(33)는, 복수의 복셀을 출발점으로 하여 펜슬 빔 형상(송곳 형상)의 퍼짐을 가지는 복수의 빔렛(beamlet)(가상형상)을 가정하고, 세분화된 빔렛이 발사되었다고 가정한다(스텝 S15). 또한, 연산부(33)는, 치료용 CT화상데이터와 복수의 빔렛에 근거하여 피조사체(X) 내의 양자선(B)의 선량분포를 산출한다(스텝 S16). 이상으로 선량분포 시뮬레이션이 종료된다. Next, in order to subdivide the beam on the body surface Xa, the calculation unit 33 subdivides the Surface Map on the body surface Xa and assumes a plurality of voxels (step S14). Further, the calculation unit 33 assumes a plurality of beamlets (virtual shapes) having a pencil beam shape (auger shape) with a plurality of voxels as starting points, and assumes that the subdivided beamlets have been fired (step). S15). The calculating unit 33 also calculates a dose distribution of the quantum lines B in the object X based on the treatment CT image data and the plurality of beamlets (step S16). This completes the dose distribution simulation.

다음으로, 본 실시형태에 관한 시뮬레이션장치(3) 및 선량분포 시뮬레이션방법의 효과에 대하여 설명한다. Next, effects of the simulation apparatus 3 and the dose distribution simulation method according to the present embodiment will be described.

예컨대, 피조사체(X)가 일정한 물질만으로 구성되는 경우에는, 종래의 PBA법에서도 비교적 높은 정밀도를 기대할 수 있다. 그러나, 환자 등의 실제의 피조사체(X)는, 다양한 물질이 복잡하게 뒤얽혀 구성되므로, 종래의 PBA법에서는 양자선(하전입자선)의 선량분포를 정밀도 좋게 산출하는 것이 어렵다. 그러나, 본 실시형태에 관한 시뮬레이션장치(3) 및 선량분포 시뮬레이션방법에 의하면, 양자선(B)으로서 가정된 펜슬 빔 형상(송곳 형상)의 가상형상을 적절히 세분화하여 복수의 빔렛(가상형상)으로 가정하므로, 세분화된 빔렛 각각을 복잡하게 뒤얽힌 구성에 대응시키면서 양자선(B)의 선량분포를 산출하는 것이 가능하게 되어, 선량분포의 정밀도 향상에 유효하다. For example, when the subject X is made of only a certain substance, relatively high precision can be expected even in the conventional PBA method. However, since the actual object X, such as a patient, is composed of various materials intricately intertwined, it is difficult to accurately calculate the dose distribution of quantum wires (charged particle beams) in the conventional PBA method. However, according to the simulation apparatus 3 and the dose distribution simulation method which concern on this embodiment, the virtual shape of the pencil beam shape (awl shape) assumed as the quantum wire B is appropriately subdivided into a plurality of beamlets (virtual shapes). Since it is assumed, it is possible to calculate the dose distribution of the quantum line B while corresponding each of the finely divided beamlets to a complicated configuration, which is effective for improving the accuracy of the dose distribution.

또한, 본 실시형태에 관한 시뮬레이션장치(3) 및 선량분포 시뮬레이션방법에서는, 양자선(하전입자선)(B)을 펜슬 빔 형상(송곳 형상)의 가상형상으로 가정한 후 양자선(B)의 선량분포를 구하므로, 통계적인 연산처리에 의하여 선량분포를 도출하는 Monte Carlo Simulation에 비하여 연산처리의 부담을 경감시킬 수 있다. 그 결과, 정밀도 저하를 억제하면서, 연산처리의 부담을 경감시켜서 선량분포를 조기에 산출하는 것이 가능하여진다. In addition, in the simulation apparatus 3 and the dose distribution simulation method which concern on this embodiment, after assuming that the quantum wire (charged particle beam) B is an imaginary shape of a pencil beam shape (awl shape), Since the dose distribution is obtained, the burden of computation processing can be reduced compared to Monte Carlo Simulation, which derives the dose distribution by statistical computation. As a result, it is possible to calculate the dose distribution at an early stage while reducing the burden on the arithmetic processing while suppressing the decrease in precision.

또한, 본 실시형태에서는, 양자선(B)을 세분화하는 위치는, 양자선(B)이 피조사체(X)에 진입하기 직전의 위치(체표면(Xa))이기 때문에, 피조사체(X)의 내부로 진입하기 직전에 내부의 구조에 대응하여 양자선(B)을 복수의 빔렛(가상형상)으로 세분화할 수 있으므로 양자선(B)의 선량분포를 산출하는데 있어서의 높은 정밀도를 기대할 수 있다.In addition, in this embodiment, since the position which subdivides the quantum wire B is the position (body surface Xa) just before the quantum wire B enters the to-be-exposed object X, the to-be-exposed object X Since the quantum line B can be subdivided into a plurality of beamlets (virtual shapes) corresponding to the internal structure immediately before entering the inside of the structure, high precision in calculating the dose distribution of the quantum line B can be expected. .

또한, 본 실시형태에서는, 연산부(33)에서 산출된 선량분포를 알리는 출력부(35)를 구비하고 있어서, 조작자가 보고 들을 수 있는 문자정보, 화상정보 또는 음성정보 등을 출력부(35)로부터 알릴 수 있다. 따라서, 조작자는 시뮬레이션 결과로서의 양자선(B)의 선량분포를 용이하게 파악할 수 있다. In addition, in this embodiment, the output part 35 which informs the dose distribution computed by the calculating part 33 is provided, and the character information, image information, audio information, etc. which an operator can see and hear from the output part 35 are shown. You can inform. Therefore, the operator can easily grasp the dose distribution of the quantum line B as a simulation result.

또한 출력부(35)는, 선량분포를 등선량선화 또는 등선량면화한 화상을 출력함으로써 조작자에게 알리므로, 조작자는, 선량의 대소를 용이하게 파악할 수 있다. Moreover, since the output part 35 informs an operator by outputting the image which dose-diffracted or iso dose-diffused the dose distribution, an operator can easily grasp the magnitude of a dose.

다음으로, 본 실시형태의 우위성을 실증하기 위한 실험결과에 대하여, 도 12, 도 13, 및 도 14를 참조하여 설명한다. 다만, 도 12, 도 13, 및 도 14는, 실험 지오메트리를 이용한 검증결과를 나타내고, 각 도면 (a)는 피조사체 모델인 팬텀에 대한 양자선(B)의 진행방향을 모식적으로 나타내는 도면이고, 각 도면 (b)는 피조사체(X)의 심부(深部)방향의 선량분포 프로파일을 나타내는 그래프이며, 각 도면 (c)는 소정의 깊이에서의 측방 선량분포 프로파일을 나타내는 그래프이다. Next, the experimental result for demonstrating the superiority of this embodiment is demonstrated with reference to FIG. 12, FIG. 13, and FIG. 12, 13, and 14 show verification results using experimental geometry, and each figure (a) is a diagram schematically showing a moving direction of a quantum line B with respect to a phantom which is an object model. Each figure (b) is a graph which shows the dose distribution profile of the deep part direction of the to-be-exposed object X, and each figure (c) is a graph which shows the lateral dose distribution profile in a predetermined depth.

실험예 1, 실험예 2, 및 실험예 3에서는, 단면 L자 형상의 볼루스(61)와, 부비강(副鼻腔)에 보이는 공기와 연부(軟部)조직의 경계를 재현한 폴리스티렌 제(製) 팬텀(62)과, 팬텀(62) 아래에 배치된 2차원 선량계(2D-ARRAY)(63)와, 팬텀(62)과 2D-ARRAY를 지지하는 양자선 치료용 환자침대(64)를 구비한 실험장치(도 12 (a), 도 13 (a), 도 14 (a) 참조)를 이용하여 검증실험을 하고 있다. 또한, 각 실험예 1, 2, 3에서는, 팬텀(62)을 빔(B)이 통과한 경우를 상정하여 PBA법과 DMS-PBA법으로 선량분포 프로파일을 도출하고 있다. In Experimental Example 1, Experimental Example 2, and Experimental Example 3, polystyrene made by reproducing the boundary between the bolus 61 having a cross-sectional L-shape, air, and soft tissue seen in the sinus cavity. And a phantom 62, a 2D dosimeter (2D-ARRAY) 63 disposed below the phantom 62, and a patient bed 64 for quantum line treatment supporting the phantom 62 and 2D-ARRAY. The verification experiment is performed using an experiment apparatus (see FIGS. 12A, 13A, and 14A). In each of Experimental Examples 1, 2, and 3, a dose distribution profile was derived using the PBA method and the DMS-PBA method, assuming that the beam B passed through the phantom 62.

도 12 (b), 도 13 (b), 도 14 (b)에 나타내는 바와 같이, 실험예 1, 실험예 2, 실험예 3의 시뮬레이션 결과(심부방향 선량분포 프로파일)에서는, 브래그 피크에서의 선량은, DMS-PBA법으로 도출된 선량 쪽이, PBA법으로 도출된 선량보다 작게 되어 있다. 또한, 도 12 (c)는, 실험예 1의 브래그 피크 깊이(깊이(d)가 123mm)에서의 측방 선량분포 프로파일을 나타내고 있고, 상기 실험장치의 2D-ARRAY(63)에서 실측된 값(Measured)에서는, 핫스팟이 관측되고 있다. 또한, 도 13 (c)는, 실험예 2에 있어서의 브래그 피크 깊이(깊이(d)가 142mm)에서의 측방 선량분포 프로파일을 나타내고 있고, 실측치(Measured)에서는, 콜드스팟이 관측되고 있다. 또한, 도 14 (c)는, 실험예 3에 있어서의 브래그 피크 깊이(깊이(d)가 162mm)에서의 측방 선량분포 프로파일을 나타내고 있고, 실측치(Measured)에서는, 핫스팟이 관측되고 있다. 다만, 핫스팟이란 높은 선량의 스팟이고, 콜드스팟이란 낮은 선량의 스팟이다. As shown in Fig. 12 (b), Fig. 13 (b), and Fig. 14 (b), in the simulation results (deep dose distribution profiles) of Experimental Example 1, Experimental Example 2, and Experimental Example 3, the dose at the Bragg peak The dose derived by the DMS-PBA method is smaller than the dose derived by the PBA method. 12 (c) shows the lateral dose distribution profile at the Bragg peak depth (depth d is 123 mm) of Experimental Example 1, and measured by 2D-ARRAY 63 of the experimental apparatus (Measured). ), Hot spots are observed. 13 (c) shows the lateral dose distribution profile at the Bragg peak depth (depth d is 142 mm) in Experimental Example 2, and a cold spot is observed in the measured value (Measured). 14 (c) shows the lateral dose distribution profile at the Bragg peak depth (depth d is 162 mm) in Experimental Example 3, and hot spots are observed in the measured value (Measured). Hot spots are high dose spots and cold spots are low dose spots.

다음으로, 실험예 1, 실험예 2, 실험예 3의 검증결과로부터 추측되는 내용을 설명한다.Next, the content guessed from the verification result of Experimental Example 1, Experimental Example 2, and Experimental Example 3 is demonstrated.

(1) 각 실험예 1, 2, 3에 있어서, 브래그 피크 깊이에서 핫스팟 또는 콜드스팟이 출현한 것은, 양자(陽子)의 우회효과의 영향에 의한 것으로 생각할 수 있다.(1) In each of Experimental Examples 1, 2 and 3, the appearance of hot spots or cold spots at the depth of Bragg peak can be considered to be due to the effect of the detour effect of both.

(2) PBA법은, 각 브래그 피크의 핫스팟 또는 콜드스팟에 있어서, 최대 약 12%의 정밀도 저하가 보였다. 이는, 퍼진 펜슬 빔 형상이 중심축을 따른 측방 퍼짐만을 고려하고 있는 것에 기인한다고 생각된다.(2) In the PBA method, the maximum precision of about 12% was observed in the hot spot or cold spot of each Bragg peak. This is considered to be due to the spread of the pencil beam shape considering only the side spread along the central axis.

(3) DMS-PBA법은, 체표면에 있어서의 빔(B)의 세그멘테이션에 의하여, 체내에서의 불균질 물질의 영향을 고려할 수 있고, 그 결과, 측방 선량분포 프로파일은, 수 mm 정도의 팬텀(62)의 기하학적인 위치 어긋남을 고려하면, 3%의 정밀도로 일치하고 있는 것을 확인할 수 있었다. (3) The DMS-PBA method can consider the influence of heterogeneous substances in the body by the segmentation of the beam B on the body surface. As a result, the lateral dose distribution profile is about a few mm. Considering the geometric positional shift of (62), it was confirmed that the coincidence was 3%.

또한, 표 1에 나타나는 결과로부터 이하의 검증결과를 얻을 수 있다. In addition, the following verification results can be obtained from the results shown in Table 1.

Figure 112011078202151-pat00002
Figure 112011078202151-pat00002

IF: Irradiation Field(조사필드 영역(mm2))IF: Irradiation Field (irradiation field area (mm 2 ))

Volume: 빔이 계산한 총 체적(Litter)Volume: Total Litter calculated by the beam

Time: 계산에 걸린 시간(sec)Time: Time taken to calculate (sec)

(1) 조사필드 영역이 커질수록, PBA법, DMS-PBA법은 모두 계산시간(연산처리를 위한 시간)이 길어진다.(1) The larger the irradiation field area is, the longer the calculation time (the time for calculation processing) of the PBA method and the DMS-PBA method is.

(2) PBA법 및 DMS-PBA법에서, 빔이 계산한 총 체적의 비가 작아짐에 따라서, 계산시간에 대한 비도 작아진다.(2) In the PBA method and the DMS-PBA method, as the ratio of the total volume calculated by the beam becomes smaller, the ratio to the calculation time also becomes smaller.

(3) 조사필드 영역이 100×100mm2인 경우에 있어서, DMS-PBA법의 계산시간은 PBA법의 계산시간보다 단축되었다. (3) In the case where the irradiation field area was 100 x 100 mm 2 , the calculation time of the DMS-PBA method was shorter than that of the PBA method.

이상의 검증결과로부터, 현재 임상에서 실장(實裝)되고 있는 PBA법과 비교하여, DMS-PBA법은, 동등한 계산시간에서 팬텀(62) 내에서의 불균질 영역에 있어서의 선량분포계산 결과(시뮬레이션 결과)의 정밀도가 우수한 것이 확인되었다.From the above verification results, in comparison with the PBA method currently implemented in the clinic, the DMS-PBA method calculates the dose distribution in the heterogeneous region in the phantom 62 at the same calculation time (simulation result). It was confirmed that the precision of) was excellent.

또한, 팬텀을 이용한 초기검증이지만, DMS-PBA법이 임상이용에 있어서 유용할 가능성을 확인할 수 있었다. In addition, although the initial verification using the phantom, it was confirmed that the DMS-PBA method can be useful in clinical use.

이상, 본 발명을 실시형태에 관한 시뮬레이션장치 및 선량분포 시뮬레이션방법을 예로 설명하였지만, 본 발명은, 상기 실시형태에만 한정되는 것은 아니다. 예컨대, 출력부(35)로부터 알려지는 태양으로서는, 소정의 화상데이터로 한정되지 않고, 음성데이터 등이어도 된다. 또한, 시뮬레이션장치는 양자선 치료장치 내에 설치되는 것으로 한정되지 않고, 양자선 치료장치와는 별도로 설치하여도 된다.As mentioned above, although this invention demonstrated the simulation apparatus and dose distribution simulation method which concern on embodiment, this invention is not limited only to the said embodiment. For example, the aspect known from the output unit 35 is not limited to predetermined image data, and may be audio data or the like. In addition, the simulation apparatus is not limited to being provided in the quantum line treatment apparatus, and may be provided separately from the quantum line treatment apparatus.

3…시뮬레이션장치, 31…입력부(입력수단), 33…연산부(연산수단), 35…출력부(출력수단), B…양자선, 빔(하전입자선), X…피조사체. 3 ... Simulation apparatus, 31... Input unit (input means), 33. Computing unit (computing means), 35. Output section (output means), B... Quantum wire, beam (charged particle beam), X... Subject.

Claims (7)

하전입자선이 피조사체에 조사되었을 때를 상정하고, 상기 하전입자선을 송곳 형상의 퍼짐을 가지는 가상형상으로 가정함과 함께, 상기 피조사체 내에서의 상기 하전입자선의 퍼짐을 도출하는 선량분포 커널을 이용하여 상기 피조사체 내의 하전입자선의 선량분포를 시뮬레이션하는 하전입자선량 시뮬레이션장치에 있어서,
상기 피조사체의 물질정보 및 상기 하전입자선의 조사정보를 포함하는 시뮬레이션 데이터의 입력을 접수하는 입력수단과,
상기 입력수단에서 접수된 상기 시뮬레이션 데이터 및 상기 선량분포 커널에 근거하여, 상기 피조사체 내의 하전입자선의 선량분포를 산출하는 연산수단
을 구비하고,
상기 연산수단은, 상기 하전입자선의 진행방향의 도중에서 소정의 범위까지 퍼진 복수의 상기 하전입자선을 세분화하고, 또한 세분화한 위치를 출발점으로 하여 송곳 형상의 퍼짐을 가지는 복수의 가상형상을 가정함과 함께, 상기 입력수단에서 접수된 상기 시뮬레이션 데이터와 상기 하전입자선의 복수의 가상형상에 근거하여 상기 피조사체 내에서의 상기 하전입자선의 선량분포를 산출하는 것
을 특징으로 하는 하전입자선량 시뮬레이션장치.
Assuming that the charged particle beam is irradiated to the irradiated object, assuming that the charged particle beam is a virtual shape having an auger spread, the dose distribution kernel for deriving the spread of the charged particle beam in the irradiated object In the charged particle dose simulation apparatus for simulating the dose distribution of the charged particle beam in the irradiated object using
Input means for receiving input of simulation data including material information of the irradiated object and irradiation information of the charged particle beam;
Calculation means for calculating a dose distribution of charged particle beams in the object under investigation based on the simulation data and the dose distribution kernel received from the input means;
And,
The calculating means assumes a plurality of virtual shapes having a plurality of charged particle beams spreading to a predetermined range in the middle of the traveling direction of the charged particle beams, and having auger spreads as a starting point. And calculating a dose distribution of the charged particle beam in the irradiated object based on the plurality of virtual shapes of the simulated data and the charged particle beam received by the input means.
Charged particle dose simulation apparatus, characterized in that.
청구항 1에 있어서,
상기 하전입자선을 세분화하는 위치는, 상기 하전입자선이 상기 피조사체로 진입하기 직전의 위치인 것
을 특징으로 하는 하전입자선량 시뮬레이션장치.
The method according to claim 1,
The position where the charged particle beam is subdivided is a position immediately before the charged particle beam enters the irradiated object.
Charged particle dose simulation apparatus, characterized in that.
청구항 1에 있어서,
상기 연산수단에서 산출된 상기 선량분포를 알리는 출력수단을 더욱 구비하는 것
을 특징으로 하는 하전입자선량 시뮬레이션장치.
The method according to claim 1,
Further comprising output means for informing the dose distribution calculated by the computing means
Charged particle dose simulation apparatus, characterized in that.
청구항 3에 있어서,
상기 출력수단은, 상기 선량분포를 등선량선(等線量線)화 또는 등선량면(等線量面)화하여 알리는 것
을 특징으로 하는 하전입자선량 시뮬레이션장치.
The method according to claim 3,
The output means informs the dose distribution by iso dose lines or iso dose planes.
Charged particle dose simulation apparatus, characterized in that.
청구항 1 내지 청구항 4 중 어느 한 항에 기재된 상기 하전입자선량 시뮬레이션장치를 구비한 것을 특징으로 하는 하전입자선 조사장치.The charged particle beam irradiation apparatus provided with the said charged particle dose simulation apparatus in any one of Claims 1-4. 하전입자선이 피조사체에 조사되었을 때를 상정하고, 상기 하전입자선을 송곳 형상의 퍼짐을 가지는 가상형상으로 가정함과 함께, 상기 피조사체 내에서의 상기 하전입자선의 퍼짐을 도출하는 선량분포 커널을 이용하여 상기 피조사체 내의 하전입자선의 선량분포를 시뮬레이션하는 하전입자선량의 시뮬레이션방법에 있어서,
상기 피조사체의 물질정보를 취득하는 피조사체정보 취득공정과,
상기 하전입자선의 조사정보를 결정하는 조사정보 설정공정과,
상기 조사정보 설정공정에서 결정된 상기 조사정보와 상기 선량분포 커널에 근거하여, 상기 하전입자선의 진행방향의 도중에서 소정의 범위까지 퍼진 복수의 상기 하전입자선을 세분화하고, 또한 세분화한 위치를 출발점으로 하여 송곳 형상의 퍼짐을 가지는 복수의 가상형상을 가정함과 함께, 상기 피조사체정보 취득공정에서 취득된 상기 물질정보와 상기 하전입자선의 복수의 가상형상에 근거하여 상기 피조사체 내의 하전입자선의 선량분포를 산출하는 시뮬레이션 공정
을 포함하는 것을 특징으로 하는 하전입자선량의 시뮬레이션방법.
Assuming that the charged particle beam is irradiated to the irradiated object, assuming that the charged particle beam is a virtual shape having an auger spread, the dose distribution kernel for deriving the spread of the charged particle beam in the irradiated object In the simulation method of the charged particle dose to simulate the dose distribution of the charged particle beam in the irradiated object,
A subject information acquisition step of acquiring substance information of the subject;
An irradiation information setting step of determining irradiation information of the charged particle beams;
On the basis of the irradiation information determined in the irradiation information setting step and the dose distribution kernel, a plurality of the charged particle beams spread to a predetermined range in the middle of the traveling direction of the charged particle beams are subdivided, and the divided positions are used as starting points. Assuming a plurality of virtual shapes having an awl-shaped spread, the dose distribution of charged particle beams in the object under investigation based on the plurality of virtual shapes of the material information and the charged particle beams acquired in the object information acquisition step Simulation process
Simulation method of charged particle dose, characterized in that it comprises a.
청구항 6에 기재된 하전입자선량의 시뮬레이션방법에 의하여 산출된 상기 하전입자선의 선량분포에 근거하여, 상기 하전입자선을 조사하는 것을 특징으로 하는 하전입자선 조사방법.The charged particle beam irradiation method, wherein the charged particle beam is irradiated based on the dose distribution of the charged particle beam calculated by the simulation method of charged particle dose according to claim 6.
KR1020110102155A 2011-10-07 2011-10-07 Simulation apparatus for radiation dose of charged particle, irradiation apparatus for charged particle ray, simulation apparatus for radiation dose of charged particle, and irradiation method for charged particle ray KR101297263B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110102155A KR101297263B1 (en) 2011-10-07 2011-10-07 Simulation apparatus for radiation dose of charged particle, irradiation apparatus for charged particle ray, simulation apparatus for radiation dose of charged particle, and irradiation method for charged particle ray

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110102155A KR101297263B1 (en) 2011-10-07 2011-10-07 Simulation apparatus for radiation dose of charged particle, irradiation apparatus for charged particle ray, simulation apparatus for radiation dose of charged particle, and irradiation method for charged particle ray

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20130037749A KR20130037749A (en) 2013-04-17
KR101297263B1 true KR101297263B1 (en) 2013-08-16

Family

ID=48438603

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020110102155A KR101297263B1 (en) 2011-10-07 2011-10-07 Simulation apparatus for radiation dose of charged particle, irradiation apparatus for charged particle ray, simulation apparatus for radiation dose of charged particle, and irradiation method for charged particle ray

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101297263B1 (en)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001340475A (en) 2000-03-28 2001-12-11 Sumitomo Heavy Ind Ltd Method and device for assisting radiotherapy planning and radiotherapy apparatus using the same
JP2005074000A (en) 2003-09-01 2005-03-24 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc X-ray ct apparatus and exposure dose distribution calculating method
JP2010032419A (en) 2008-07-30 2010-02-12 Natl Inst Of Radiological Sciences Exposure dose confirmation system and exposure dose confirmation method
JP2010246778A (en) 2009-04-16 2010-11-04 Canon Inc Radiograph and control method therefor

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001340475A (en) 2000-03-28 2001-12-11 Sumitomo Heavy Ind Ltd Method and device for assisting radiotherapy planning and radiotherapy apparatus using the same
JP2005074000A (en) 2003-09-01 2005-03-24 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc X-ray ct apparatus and exposure dose distribution calculating method
JP2010032419A (en) 2008-07-30 2010-02-12 Natl Inst Of Radiological Sciences Exposure dose confirmation system and exposure dose confirmation method
JP2010246778A (en) 2009-04-16 2010-11-04 Canon Inc Radiograph and control method therefor

Also Published As

Publication number Publication date
KR20130037749A (en) 2013-04-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Haedinger et al. Influence of calculation model on dose distribution in stereotactic radiotherapy for pulmonary targets
Wohlfahrt et al. Evaluation of stopping-power prediction by dual-and single-energy computed tomography in an anthropomorphic ground-truth phantom
Schuemann et al. Assessing the clinical impact of approximations in analytical dose calculations for proton therapy
Verhaegen et al. A review of treatment planning for precision image-guided photon beam pre-clinical animal radiation studies
van Hoof et al. Development and validation of a treatment planning system for small animal radiotherapy: SmART-Plan
Yoo et al. Dosimetric feasibility of cone-beam CT-based treatment planning compared to CT-based treatment planning
McCarter et al. Evaluation of the validity of a convolution method for incorporating tumour movement and set-up variations into the radiotherapy treatment planning system
US8680487B2 (en) Charged particle dose simulation device, charged particle beam irradiation device, charged particle dose simulation method, and charged particle beam irradiation method
US20120205557A1 (en) Method for Identifying Possible Changes in the Range of a Planned Irradiation Field Before the Patient is Irradiated with Charged Particles
Topolnjak et al. Image-guided radiotherapy for breast cancer patients: surgical clips as surrogate for breast excision cavity
Pawlicki et al. Monte Carlo simulation for MLC-based intensity-modulated radiotherapy
Poole et al. Synchrotron microbeam radiotherapy in a commercially available treatment planning system
Tsuruta et al. Use of a second-dose calculation algorithm to check dosimetric parameters for the dose distribution of a first-dose calculation algorithm for lung SBRT plans
Redler et al. Small animal IMRT using 3D-printed compensators
Scholz et al. Development and clinical application of a fast superposition algorithm in radiation therapy
Sait et al. Validation of three-dimensional electronic portal imaging device-based PerFRACTION™ software for patient-specific quality assurance
Gaa et al. Visualization of air and metal inhomogeneities in phantoms irradiated by carbon ion beams using prompt secondary ions
JP5590663B2 (en) Charged particle dose simulation apparatus, charged particle beam irradiation apparatus, charged particle dose simulation method, and charged particle beam irradiation method
Brualla et al. Electron irradiation of conjunctival lymphoma—monte Carlo simulation of the minute dose distribution and technique optimization
Kurosu et al. Optimization of GATE and PHITS Monte Carlo code parameters for spot scanning proton beam based on simulation with FLUKA general-purpose code
KR101297263B1 (en) Simulation apparatus for radiation dose of charged particle, irradiation apparatus for charged particle ray, simulation apparatus for radiation dose of charged particle, and irradiation method for charged particle ray
Calvo-Ortega et al. Monte Carlo-based independent dose verification of radiosurgery HyperArc plans
US10046176B2 (en) Radiotherapy system provided with a program for the calculation of the intensity of an electrons beam
Yao et al. A simplified analytical random walk model for proton dose calculation
JP6312737B2 (en) Method for generating and / or providing data for tissue treatment

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160721

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170720

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180717

Year of fee payment: 6