KR101619131B1 - 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템 - Google Patents

방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR101619131B1
KR101619131B1 KR1020130160279A KR20130160279A KR101619131B1 KR 101619131 B1 KR101619131 B1 KR 101619131B1 KR 1020130160279 A KR1020130160279 A KR 1020130160279A KR 20130160279 A KR20130160279 A KR 20130160279A KR 101619131 B1 KR101619131 B1 KR 101619131B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
radiation
treatment
dose
volume
treatment data
Prior art date
Application number
KR1020130160279A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20150072763A (ko
Inventor
이석
최석우
Original Assignee
고려대학교 산학협력단
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 고려대학교 산학협력단 filed Critical 고려대학교 산학협력단
Priority to KR1020130160279A priority Critical patent/KR101619131B1/ko
Priority to PCT/KR2014/012522 priority patent/WO2015093864A1/ko
Publication of KR20150072763A publication Critical patent/KR20150072763A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101619131B1 publication Critical patent/KR101619131B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/22—Social work
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N5/00—Radiation therapy
    • A61N5/10—X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
    • A61N5/103—Treatment planning systems
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N5/00—Radiation therapy
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/40—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mechanical, radiation or invasive therapies, e.g. surgery, laser therapy, dialysis or acupuncture
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61N—ELECTROTHERAPY; MAGNETOTHERAPY; RADIATION THERAPY; ULTRASOUND THERAPY
    • A61N5/00—Radiation therapy
    • A61N5/10—X-ray therapy; Gamma-ray therapy; Particle-irradiation therapy
    • A61N5/1048—Monitoring, verifying, controlling systems and methods
    • A61N2005/1074—Details of the control system, e.g. user interfaces

Abstract

본 발명은 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 RT 입력부가 생체에 대한 방사선 치료 계획을 나타내는 복수 개의 치료 데이터(Radiation Therapy)를 입력받는 단계; DVH 획득부가 상기 치료 데이터에 따라 방사선 조사 시, 상기 생체 내 방사선량의 체적상태를 나타내는 선량 체적 분포도(DVH, Dose Volume Histogram)를 상기 치료 데이터로부터 획득하는 단계; 지표 분석부가 상기 선량 체적 분포도로부터 적어도 하나의 선량 체적 지표를 분석하는 단계; 및 치료계획 추천부가 상기 복수 개의 치료 데이터에 대한 선량 체적 지표의 분석결과에 기초하여 최적의 치료 데이터를 추천하는 단계;를 포함한다.
이러한 구성에 의해, 본 발명의 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템은 환부에 대한 방사선 치료 계획을 나타내는 복수 개의 치료 데이터로부터 선량 체적 지표를 분석하여 각각의 선량 체적 지표에 사용자(의사)에 의해 기설정된 중요도에 따라 가중치를 할당하여 복수 개의 치료 데이터 중 최적의 치료 데이터를 추천할 수 있는 효과가 있다.

Description

방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템{Radio therapy planning recommend method and system}
본 발명은 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템에 관한 것으로, 특히 생체의 종양 치료를 위해 사용되는 방사선 치료의 효과를 극대화할 수 있는 치료 계획을 추천하는 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템에 관한 것이다.
환자의 신체 내 존재하는 악성 또는 양성 종양을 치료하는 방법으로서, 수술, 항암치료 및 방사선 치료가 존재한다. 이 중에서도 방사선 치료는, 환자의 신체 외부에서 각종 장비를 이용하여 파장이 매우 짧고 높은 에너지를 갖는 방사선을 종양에 조사하여 제거하는 치료 방법을 말한다.
이처럼 환자의 종양조직으로 방사선을 조사하기 전에, 환자의 현재 신체 조직 내 존재하는 종양의 크기, 위치 등을 고려하여 방사선의 조사 위치 및 조사량을 결정하는 등의 정밀한 방사선 치료계획이 요구된다.
이처럼 방사선 치료에 필요한 고려대상이 다양함에 따라 방사선 치료 계획 또한 고려대상별로 다양하게 존재한다. 하지만 다양한 방사선 치료 계획은 어느 방사선 치료 계획이 환자에게 있어 가장 효과적인지 알기 어려워 정확하고 신속한 치료가 진행되지 않고, 치료가 장기화되는 문제점이 발생했다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템에 대한 선행기술을 살펴보면 다음과 같다.
선행기술 1은 한국공개특허 제2011-0009998호(2011.01.31)로서, 영상 저장 및 전송 시스템 및 그 관리 방법 그리고 선량-체적 히스토그램 표시 장치에 관한 것이다. 이러한 선행기술 1은 영상 저장 및 전송 시스템(picture archiving and communication system; PACS) 서버가 RTP(radio treatment planing; 방사선 치료 계획) 장치로부터 RT(radiation therapy; 방사선 치료) 데이터를 수신하는 단계; 상기 영상 저장 및 전송 시스템 서버 내의 데이터베이스에 상기 RT 데이터에 대응하는 치료 계획 데이터 그룹이 존재하는지 여부를 판단하는 단계; 상기 RT 데이터에 대응하는 치료 계획 데이터 그룹이 존재하면 상기 치료 계획 데이터 그룹에 상기 RT 데이터를 저장하는 단계; 및 상기 RT 데이터에 대응하는 치료 계획 데이터 그룹이 존재하지 않으면 상기 RT 데이터에 대응하는 치료 계획 데이터 그룹의 생성이 가능한지 여부를 판단하여, 상기 치료 계획 데이터 그룹의 생성이 가능한 경우 상기 치료계획 데이터 그룹을 생성한 후 상기 RT 데이터를 상기 치료 계획 데이터 그룹에 저장하고, 상기 치료 계획 데이터 그룹의 생성이 가능하지 않은 경우 상기 RT 데이터의 등록을 보류하고 상기 치료 계획 데이터 그룹이 생성된 후를 기다려서 상기 RT 데이터를 상기 치료 계획 데이터 그룹에 저장하는 단계를 포함함으로써, PACS의 운용을 보다 용이하게 하였으며, 종래 PACS에서 초래된 RT 데이터의 유실 문제를 극복하였다.
상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명은 환부에 대한 방사선 치료 계획을 나타내는 복수 개의 방사선 치료 데이터로부터 선량 체적 지표를 분석하고, 그 분석결과에 따라 최적의 치료 데이터를 추천할 수 있는 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템을 제공하고자 한다.
위와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 한 실시 예에 따른 방사선 치료 계획 추천 방법은 RT 입력부가 생체에 대한 방사선 치료 계획을 나타내는 복수 개의 치료 데이터(Radiation Therapy)를 입력받는 단계; DVH 획득부가 상기 치료 데이터에 따라 방사선 조사 시, 상기 생체 내 방사선량의 체적상태를 나타내는 선량 체적 분포도(DVH, Dose Volume Histogram)를 상기 치료 데이터로부터 획득하는 단계; 지표 분석부가 상기 선량 체적 분포도로부터 적어도 하나의 선량 체적 지표를 분석하는 단계; 및 치료계획 추천부가 상기 복수 개의 치료 데이터에 대한 선량 체적 지표의 분석결과에 기초하여 최적의 치료 데이터를 추천하는 단계;를 포함한다.
보다 바람직하게는 물리지표, 생체지표, 시간지표 중 적어도 하나에 대한 선량 체적 지표를 분석하는 지표 분석부가 선량 체적 지표를 분석하는 단계를 포함할 수 있다.
특히, 생체로 조사되는 방사선의 생체 내 체적량 목표치를 나타내는 계획목표체적량(PTV, Planning Target Volume) 또는 상기 생체 내 방사선 조사 시 손상될 수 있는 장기를 나타내는 손상위험 장기 정보(OAR, Organ At Risk) 중 적어도 하나를 포함하는 물리지표를 포함할 수 있다.
특히, 등가 균질 선량(EUD, Equivalent Uniform Dose), 종양 치유 확률 (TCP, Tumor Control Probability), 정상조직 손상 확률(NTCP, Normal Tissue complication probability), 2차 암유발 위험인자(OED, Organ Equivalent Dose) 중 적어도 하나를 포함하는 생체지표를 포함할 수 있다.
특히, 생체로 방사선이 조사되는 시간을 나타내는 선량 조사시간, 조사된 방사선의 체적량 연산에 소요되는 시간을 나타내는 체적선량 연산시간, 생체 내 방사선 조사 후 치료가 완료되었다고 예상되는 최적화 시간 중 적어도 하나를 포함하는 시간지표를 포함할 수 있다.
특히, 상기 선량 체적 지표의 분석결과에 따라 상기 복수 개의 치료 데이터별 치료 우선순위를 부여한 후, 내림차순으로 정렬하여 치료 데이터를 추천하는 치료계획 추천부가 최적의 치료 데이터를 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
보다 바람직하게는 분석된 선량 체적 지표에 대하여 기설정된 중요도에 따라 가중치를 차등적으로 할당하는 과정; 상기 복수 개의 치료 데이터별 할당된 점수를 각각 합산하는 과정; 및 상기 복수 개의 치료 데이터별 합산점수를 내림차순으로 정렬하여 최적의 치료 데이터를 추천하는 과정; 을 포함하는 치료계획 추천부가 최적의 치료 데이터를 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
위와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시 예에 따른 방사선 치료 계획 추천 시스템은 생체에 대한 방사선 치료 계획을 나타내는 복수 개의 치료 데이터(Radiation Therapy)를 입력받는 RT 입력부; 상기 치료 데이터에 따라 방사선 조사 시, 상기 생체 내 방사선량의 체적상태를 나타내는 선량 체적 분포도(DVH, Dose Volume Histogram)를 상기 치료 데이터로부터 획득하는 DVH 획득부; 상기 선량 체적 분포도로부터 적어도 하나의 선량 체적 지표를 분석하는 지표 분석부; 및 상기 복수 개의 치료 데이터에 대한 선량 체적 지표의 분석결과에 기초하여 최적의 치료 데이터를 추천하는 치료계획 추천부;를 포함한다.
본 발명의 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템은 환부에 대한 방사선 치료 계획을 나타내는 복수 개의 치료 데이터로부터 선량 체적 지표를 분석하여 각각의 선량 체적 지표에 사용자(의사)에 의해 기설정된 중요도에 따라 가중치를 할당하여 복수 개의 치료 데이터 중 최적의 치료 데이터를 추천할 수 있는 효과가 있다.
또한 본 발명의 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템은 예상 가능한 복수 개의 치료 데이터 중 최적의 치료 데이터를 사용자(의사)에게 추천함으로써, 치료에 따른 소요 시간 및 비용을 감소시키고, 치료효과를 극대화시킬 수 있는 효과가 있다.
더불어 본 발명의 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템은 치료 데이터에 따라 환부로의 방사선 조사하는 경우에 발생이 예상되는 2차 암유발 위험인자 등을 방사선 치료 전 미리 확인할 수 있어, 방사선 치료 시 발생할 수 있는 부작용을 최소화할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 방사선 치료 계획 추천 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 방사선 치료 계획 추천 방법의 순서도이다.
도 3은 복수 개의 치료 데이터로부터 획득한 선량 체적 분포도를 나타낸 그래프이다.
도 4는 선량 체적 지표의 분석결과를 나타낸 그래프이다.
도 5는 방사선 치료 계획 추천 시스템을 실제 구현한 예를 나타낸 도면이다.
이하, 본 발명을 바람직한 실시 예와 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되는 것은 아니다.
이하, 도 1을 참조하여, 본 발명의 방사선 치료 계획 추천 시스템에 대하여 보다 자세히 살펴보도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 방사선 치료 계획 추천 시스템의 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 방사선 치료 계획 추천 시스템(100)은 RT 입력부(120), DVH 획득부(140), 지표 분석부(160) 및 치료계획 추천부(180)를 포함한다.
RT 입력부(120)는 생체에 대한 방사선 치료 계획을 나타내는 복수 개의 치료 데이터(Radiation Therapy)를 입력받는다. 이때, 상기 치료 데이터란, CT(Computed Tommography) 장치, MRI(Magnetic Resonance Imaging)장치, PET(Positron Emission Tomography) 장치, 컴퓨터단층촬영모의치료기(CT Simulator), CR(Computed Radiography) 등과 같은 의료영상장치를 통해 방사선을 조사하고자 하는 생체를 촬영하여 의료영상정보가 생성되고, 생성된 의료영상정보를 의료 디지털 이미지 통신 규격(DICOM, Digital Imaging and Communications in Medicine)으로 변환하여 DICOM RT(Radiation Therapy) 데이터 파일 형태로 이루어지는 것을 나타낸다.
DVH 획득부(140)는 상기 치료 데이터에 따라 방사선 조사 시, 상기 생체 내 방사선량의 체적상태를 나타내는 선량 체적 분포도(DVH, Dose Volume Histogram)를 상기 치료 데이터로부터 획득한다.
지표 분석부(160)는 상기 선량 체적 분포도로부터 적어도 하나의 선량 체적 지표를 분석하는데, 이때, 상기 선량 체적 지표는 물리지표, 생체지표, 시간지표 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한 상기 물리지표는 생체로 조사되는 방사선의 생체 내 체적량 목표치를 나타내는 계획목표체적량(PTV, Planning Target Volume) 또는 상기 생체 내 방사선 조사 시 손상될 수 있는 장기를 나타내는 손상위험 장기 정보(OAR, Organ At Risk) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 상기 생체지표는 등가 균질 선량(EUD, Equivalent Uniform Dose), 종양 치유 확률 (TCP, Tumor Control Probability), 정상조직 손상 확률(NTCP, Normal Tissue Complication Probability), 2차 암유발 위험인자(OED, Organ Equivalent Dose) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 더불어, 상기 시간지표는 생체로 방사선이 조사되는 시간을 나타내는 선량 조사시간, 조사된 방사선의 체적량 연산에 소요되는 시간을 나타내는 체적선량 연산시간, 생체 내 방사선 조사 후 치료가 완료되었다고 예상되는 최적화 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
치료계획 추천부(180)는 상기 복수 개의 치료 데이터에 대한 선량 체적 지표의 분석결과에 기초하여 최적의 치료 데이터를 추천한다. 이러한 치료계획 추천부(180)는 상기 선량 체적 지표의 분석결과에 따라 상기 복수 개의 치료 데이터별 치료 우선순위를 부여한 후, 내림차순으로 정렬하여 치료 데이터를 추천할 수 있는데, 특히, 분석된 각각의 선량 체적 지표에 대하여 기설정된 중요도에 따라 가중치를 차등적으로 할당하고, 상기 복수 개의 치료 데이터별 할당된 점수를 각각 합산하며, 상기 복수 개의 치료 데이터별 합산점수를 내림차순으로 정렬하여 가장 높은 합산 점수를 갖는 치료 데이터를 최적의 치료 데이터로서 추천할 수 있다.
이하, 도 2를 참조하여, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 방사선 치료 계획 추천 방법에 대하여 자세히 살펴보도록 한다.
도 2는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 방사선 치료 계획 추천 방법의 순서도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 방사선 치료 계획 추천 방법은 먼저, RT 입력부(120)가 생체에 대한 방사선 치료 계획을 나타내는 복수 개의 치료 데이터(Radiation Therapy)를 입력받는다(S210).
이때, 상기 치료 데이터는 CT(Computed Tommography) 장치, MRI(Magnetic Resonance Imaging)장치, PET(Positron Emission Tomography) 장치, 컴퓨터단층촬영모의치료기(CT Simulator), CR(Computed Radiography) 등과 같은 의료영상장치를 통해 방사선을 조사하고자 하는 생체를 촬영하여 의료영상정보가 생성되고, 생성된 의료영상정보를 의료 디지털 이미지 통신 규격(DICOM, Digital Imaging and Communications in Medicine)으로 변환하여 DICOM RT(Radiation Therapy) 데이터 파일 형태로 이루어지는 것을 나타낸다. 또한, 상기 치료 데이터는 축(Axial), 시상면(Sagittal), 관상단면(Coronal) 의 총 세 가지 형태로 이루어지며, 특히 생체 조직(장기)에 대한 정보 및 방사선 조사 분포(Dose) 정보를 포함할 수 있으며, 프로그램적으로 환자의 방사선 치료계획을 수립(작성)하는 방사선 치료계획 시스템(RTP)으로부터 수신될 수 있다.
이후, DVH 획득부(140)가 상기 치료 데이터에 따라 방사선 조사 시, 상기 생체 내 방사선량의 체적상태를 나타내는 선량 체적 분포도(DVH, Dose Volume Histogram)를 상기 치료 데이터로부터 획득한다(S220). 이러한 선량 체적 분포도란, 방사선을 조사받은 생체 조직에서의 흡수 에너지의 적분값을 도수 분포 형태로 나타낸 그래프를 나타낸다.
이하, 도 3을 통해 선량 체적 분포도에 대하여 예를 들어 살펴보도록 한다.
도 3은 복수 개의 치료 데이터로부터 획득한 선량 체적 분포도를 나타낸 그래프이다.
도 3에 도시된 그래프를 통해, CTV(Clinical Target Volume), 몸 전체(BODY), CTV-node, 방광(Bladder), 직장(Recterm), PTV(Planning Target Volume) 부분에 대한 선량 체적 분포도를 알 수 있다.
이때, 육안적종양체적 GTV(Gross Tumor Volume)는 원발종양과 임상적으로 전이가 의심되는 CT 혹은 MRI에서 1 cm 크기 이상의 림프절을 포함하고, 임상목표체적 CTV(Clinical Target Volume)는 악성 종양 덩어리 주변에 잠재적으로 종양세포 농도가 저하되고 있는 부분을 나타내는 것으로서, 상기 육안적종양체적 GTV를 포함하여 주위 림프절, 천골전방 및 내장공 림프절을 포함하도록 정의된다.
또한 상기 PTV(Planning Target Volume)는 상기 CTV 부분을 포함하여, 상기 CTV 부분에 포함된 조직의 크기나 모양이 변화하는 부분 및 조사되는 방사선의 크기 또는 방향 등의 특성이 변화하는 부분을 나타내며, 선량이 0 부터 약 1800 cGy 까지 약 100의 용적상태를 보여준다.
하지만 이와 달리, 가운데 그래프에 해당하는 직장(Rectum)의 선량 체적 분포도는 0 부터 500 cGy 까지 100의 용적상태를 보여주지만 약 500 cGy 이후 부터는 용적률이 급격히 감소하는 것을 알 수 있다. 또한, 가장 하단에 위치하는 그래프인 몸 전체의 선량 체적 분포도는 용적률이 선량이 0 에서부터 급격하게 감소하는 것을 알 수 있다.
다시 도 2로 돌아와서, 지표 분석부(160)가 상기 선량 체적 분포도로부터 적어도 하나의 선량 체적 지표를 분석한다(S230). 이러한 지표 분석부(160)가 상기 선량 체적 분포도로부터 물리지표, 생체지표, 시간지표 중 적어도 하나에 대한 선량 체적 지표를 분석할 수 있다. 이때, 상기 물리지표는 생체로 조사되는 방사선의 생체 내 체적량 목표치를 나타내는 계획목표체적량(PTV, Planning Target Volume) 또는 상기 생체 내 방사선 조사 시 손상될 수 있는 장기를 나타내는 손상위험 장기 정보(OAR, Organ At Risk) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한 상기 생체지표는 등가 균질 선량(EUD, Equivalent Uniform Dose), 종양 치유 확률(TCP, Tumor Control Probability), 정상조직 손상 확률(NTCP, Normal Tissue complication probability), 2차 암유발 위험인자(OED, Organ Equivalent Dose) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 상기 시간지표는 생체로 방사선이 조사되는 시간을 나타내는 선량 조사시간, 조사된 방사선의 체적량 연산에 소요되는 시간을 나타내는 체적선량 연산시간, 생체 내 방사선 조사 후 치료가 완료되었다고 예상되는 최적화 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이하, 도 4를 통해 선량 체적 분포도를 통해 획득한 선량 체적 지표를 예를 들어 살펴보도록 한다.
도 4는 선량 체적 지표의 분석결과를 나타낸 그래프이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 복수 개의 치료 데이터로부터 획득한 선량 체적 분포도로부터 다양한 선량 체적 지표를 확인하고 분석할 수 있는데, 예를 들면, 순응도를 나타내는 CI(Conformity Index), 균질성을 나타내는 HI(Homogeneity Index), 흡수선량이 같은 점을 이은 궤적을 나타내는 등선량 종양 체적 비율을 나타내는 PITV(Prescription Isodose to Target Volume), 치료하고자 하는 목표를 포함하는 치료 적용범위 지표를 나타내는 TCI(Target Coverage Index), 수정된 선량 균질성 지표를 나타내는 MHI(Modified dose Homogeneity Index), 순응도 점수를 나타내는 CN(Conformity Number), 중요 조직 점수 지표를 나타내는 COSI(Critical Organ Scoring Index), 방사선 종류에 따른 선질계수를 나타내는 QF(Quality Factor) 등을 확인할 수 있다. 특히, 도 4를 통해 설명되는 지표들은 모두 물리 지표에 해당된다.
이 중에서도, 상기 PITV는 하기의 수학식 1에 도시된 바와 같이, 처방 등선량의 표면 체적을 나타내는 PIV(Prescription Isodose Volume)를 목표 체적을 나타내는 TV(Target Volume)로 나누어 연산될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112013117048436-pat00001
이러한 상기 PITV의 비율은 상기 처방 등선량 표면의 체적이 상기 PTV의 체적과 동일한 경우에 1.0의 가중치를 갖는 순응도 측정값이 된다.
또한, 목표 체적 및 처방 선량과 부합하도록 등선량 표면 내부의 체적 비율을 나타내는 CI는 방사선의 생체 내 체적량 목표치를 나타내는 PTV 내부에 전달된 처방 선량의 일부분을 나타내는데 사용된다. 이러한 CI는 하기의 수학식 2에 도시된 바와 같이, 처방 선량에서의 방사선의 체적량 목표치(PTV)의 적용범위를 나타내는 PTVPD를 처방 등선량의 표면 체적을 나타내는 PIV로 나누어 연산될 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112013117048436-pat00002
이때, 상기 CI는 상기 PTV로 전달되는 처방 선량의 100%를 나타내며, 목표와 인접한 조직으로 전달되는 수준의 선량은 아니다. 또한 상기 CI는 임상인 경우에 1 보다 작은 값을 가지며, 이때 높은 수치의 CI는 상기 PTV로의 부족한 선량 순응을 나타낸다.
더불어, 상기 PTV로 전달되는 최대 선량과 처방 선량간의 비율을 나타내는 HI는 목표 내 이상적인 균일한 선량을 나타내며, 이때 높은 수치의 HI는 상기 PTV 내 선량 불균질이 증가하는 것을 나타낸다. 이러한 HI는 주어진 처방 선량을 위해 치료 계획 내 상기 PTV의 정확한 치료범위를 나타내며, 하기의 수학식 3에 도시된 바와 같이, PTV 최대 선량을 나타내는 Dmax를 처방 선량을 나타내는 PD(Prescription Dose)로 나누어 연산될 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112013117048436-pat00003
또한, 치료하고자 하는 목표를 포함하는 치료 적용범위 지표를 나타내는 TCI는 하기의 수학식 4에 도시된 바와 같이, 상기 처방 선량에서 처방 등선량의 표면 체적의 적용범위를 나타내는 PTVPD를 처방 등선량의 표면 체적을 나타내는 PIV로 나누어 연산될 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112013117048436-pat00004
또한, 수정된 선량 균질성 지표를 나타내는 MHI는 상기 PTV로 전달되는 최대 선량과 처방 선량간의 비율을 나타내는 HI와 유사하며, 하기의 수학식 5에 도시된 바와 같이, 체적 적용범위의 95%에서 수신한 선량을 나타내는 D95를 체적 적용범위의 5%에서 수신한 선량을 나타내는 D5로 나누어 연산될 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112013117048436-pat00005
또한, 순응도 점수를 나타내는 CN은 하기의 수학식 6에 도시된 바와 같이, 치료하고자 하는 목표 포함 지표를 나타내는 TCI와 순응도를 나타내는 CI의 곱으로 연산될 수 있다.
[수학식 6]
Figure 112013117048436-pat00006
이때, 수학식 6에 도시된 PTVPD는 처방 선량에서 PTV 범위를 나타내고, PIV는 처방 등선량 표면 체적을 나타낸다.
또한, 목표 범위와 중요 장기로의 방사선 조사를 고려하고, 다른 중요 장기들을 구별할 수 있도록 하는 COSI는 중요 조직 점수 지표를 나타내는 것으로서, 하기의 수학식 7과 같이 연산될 수 있다.
[수학식 7]
Figure 112013117048436-pat00007
이때, 상기
Figure 112013117048436-pat00008
은 기설정된 허용 선량 이상을 수신하는 OAR(손상 위험 장기 정보)의 체적의 일부분을 나타내며, 상기 TC는 기설정된 등선량에 의해 커버되는 PTV의 부분 체적을 나타내는 목표 적용범위(Target Coverage)이다. 이러한 COSI는 위험 상황에서 장기에 대해 미리 설정된 허용 선량에 영향을 받는다.
본 발명에서는 직장, 방광, 창자, 고관절, 골수를 포함하는 손상 위험 장기 정보를 나타내는 OAR의 허용 선량을 70 Gy로 설정하였다. 특히, 상기 COSI를 정의할 때, 지표들은 순응도 증가와 함께 증가한다고 추정하였다.
특히, 본 발명에서는 직장과 방광 내 선량 분배를 정량적으로 평가하기 위해, 최대 선량, 평균 선량 및 선량 체적 분포도를 사용한다. 이때, 상기 선량 체적 분포도는 V5, V10, V20, V30, V40, V50, V60, and V70 를 포함한다.
또한 시간 지표는 계획 시간과 치료 시간을 포함하며, 치료 및 임상 효율을 나타낸다. 이때, 상기 계획 시간은 최적화 시간, 전체 방사선 전달 시간을 포함하는 치료시간 등이 포함될 수 있다.
이러한 치료 계획을 평가하여 점수화하는 함수 PESI 에 대하여 자세히 살펴보도록 한다.
방사선 치료 계획을 평가하여 점수를 부여하는 함수 PESI는 하기의 수학식 8 및 9와 같이, CI, HI, PITV를 포함하는 PTV와, 최대 선량, 평균선량, 선량 체적 분포도 및 COSI를 포함하는 OAR 및 계획 시간 및 치료 시간을 포함하는 Time 을 모두 동일한 가중치를 부여한 뒤 합산하여 연산될 수 있다.
[수학식 8]
Figure 112013117048436-pat00009
[수학식 9]
Figure 112013117048436-pat00010
이때, 상기 수학식 8 및 9에서, 상기 PTV, OAR, Time 은 본 발명에서 사용되는 모든 평가 지표들의 점수를 나타낸다. 이에 따라, 상기 함수 PESI는 상기 PTV, OAR 및 Time 지표의 균일하게 가중치가 부여된 점수를 합산한다. 이때, 각 지표에 부여되는 점수는 1 부터 5까지의 다섯 레벨로 각각의 지표가 나누어지고, 각 레벨을 대표하는 1 부터 5까지의 포인트를 획득하여 연산된다. 즉, 포인트 1은 해당하는 지표가 레벨 1에 속해있다는 것을 나타낸다.
이외에도, 방사선 종류에 따른 선질계수를 나타내는 QF(Quality Factor)를 통해 하기의 수학식 10에 도시된 바와 같이, 방사선 치료 계획에 따른 선량 범위를 평가할 수 있다.
[수학식 10]
Figure 112013117048436-pat00011
이때, 상기
Figure 112013117048436-pat00012
는 본 발명에서 사용된 PITV, CI, HI, TCI, MHI, CN, COSI를 모두 포함하는 PTV 지표를 나타내며,
Figure 112013117048436-pat00013
는 사용자에 의해 설정된 지표들 수(N)에 따라 가중치를 갖는 지표들이 0 부터 1 사이에 값을 나타낸다. 이러한 QF는 복수 개의 치료계획 내 치료 순응을 상호 비교할 때 주로 사용될 수 있다.
이에 따라, 각각의 치료 데이터별로 다양한 선량 체적 지표가 사용자(의사)에 의해 기설정된 중요도 또는 비율 등을 확인할 수 있다.
다시 도 2로 돌아와서, 치료계획 추천부(180)가 상기 복수 개의 치료 데이터에 대한 선량 체적 지표의 분석결과에 기초하여 최적의 치료 데이터를 추천한다(S240). 이러한 치료계획 추천부(180)가 상기 선량 체적 지표의 분석결과에 따라 상기 복수 개의 치료 데이터별 치료 우선순위를 부여한 후, 내림차순으로 정렬하여 치료 데이터를 추천할 수 있다. 즉, 상기 치료계획 추천부(180)가 분석된 선량 체적 지표에 대하여 기설정된 중요도에 따라 가중치를 차등적으로 할당하고, 이어서, 상기 복수 개의 치료 데이터별 할당된 점수를 각각 합산하며, 상기 복수 개의 치료 데이터별 합산점수를 내림차순으로 정렬하여 가장 높은 합산점수를 갖는 치료 데이터를 최적의 치료 데이터로서 추천할 수 있다.
예를 들어, 복수 개의 치료 데이터 중 1 번 치료 데이터로부터 분석된 선량 체적 지표가 계획목표 체적량, 종양 치유 확률, 최적화 시간이라면, 이 중에서도 종양 치유 확률에 가장 높은 가중치 2를 할당하고, 나머지 계획목표 체적량에 가중치 1.2를 할당하며, 최적화 시간에 가중치 1.5를 할당한다. 이어서, 1번 치료 데이터에 할당된 점수를 모두 합산하여 최종 합산 점수 4.7을 획득한다.
마찬가지로, 나머지 치료 데이터로부터 선량 체적 지표를 각각 분석하고, 분석된 각각의 선량 체적 지표에 상기 1번 치료 데이터에서 할당한 선량 체적 지표 별 가중치와 동일하게 가중치를 부여하여 각각의 치료 데이터별로 할당된 점수를 합산한다.
이와 같이 합산된 최종 점수를 높은 순서에서 낮은 순서대로 내림차순으로 정렬하여, 가장 높은 최종 점수를 갖는 치료 데이터를 최적의 치료 데이터로 추천할 수 있다. 예를 들어, 1번 치료 데이터의 합산 점수가 4.7 이고, 2번 치료 데이터의 합산 점수가 6.3 이며, 3번 치료 데이터가 3.1 이라면, 상기 2번 치료 데이터가 최적의 치료 데이터로서 추천될 수 있다.
이러한 본 발명의 방사선 치료 계획 추천 시스템을 실제 구현한 일 예를 살펴보도록 한다.
도 5는 방사선 치료 계획 추천 시스템을 실제 구현한 예를 나타낸 도면이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 310 a 부분을 통해 입력받은 복수 개의 치료 데이터를 확인할 수 있고, 310b를 통해 입력 받은 치료 데이터를 축, 시상면, 관상단면 등의 형태로 확인할 수 있다. 또한, 320은 입력받은 복수 개의 치료 데이터로부터 획득한 선량 체적 분포도를 나타내며, 330은 상기 선량 체적 분포도로부터 획득한 선량 체적 지표를 트리구조 형태로 출력하며, 340은 선량 체적 지표를 분석한 결과에 따라 최적화를 위한 점수를 할당하여 표시한다.
이와 같이 구현된 시스템을 통해 환자의 방사선 치료에 대한 다양한 치료 계획을 이용하여 환자의 나이, 종양의 진행상태 등과 같은 신체상태 등을 고려하여 환자에 최적화된 치료 계획을 의사에게 추천할 수 있게 된다.
또한, 이러한 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템은 컴퓨터로 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장될 수 있다. 이때, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 장치의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, DVD±ROM, DVD-RAM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 하드 디스크(hard disk), 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 장치에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
본 발명의 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템은 환부에 대한 방사선 치료 계획을 나타내는 복수 개의 치료 데이터로부터 선량 체적 지표를 분석하여 각각의 선량 체적 지표에 사용자(의사)에 의해 기설정된 중요도에 따라 가중치를 할당하여 복수 개의 치료 데이터 중 최적의 치료 데이터를 추천할 수 있는 효과가 있다.
또한 본 발명의 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템은 예상 가능한 복수 개의 치료 데이터 중 최적의 치료 데이터를 사용자(의사)에게 추천함으로써, 치료에 따른 소요 시간 및 비용을 감소시키고, 치료효과를 극대화시킬 수 있는 효과가 있다.
더불어 본 발명의 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템은 치료 데이터에 따라 환부로의 방사선 조사하는 경우에 발생이 예상되는 2차 암유발 위험인자 등을 방사선 치료 전 미리 확인할 수 있어, 방사선 치료 시 발생할 수 있는 부작용을 최소화할 수 있는 효과가 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니고 본 발명의 기술 사상 범위 내에서 여러 가지로 변형하여 실시하는 것이 가능하고 이 또한 첨부된 특허청구범위에 속하는 것은 당연하다.
120: RT 입력부 140: DVH 획득부
160: 지표 분석부 180: 치료계획 추천부

Claims (9)

  1. RT 입력부가 생체에 대한 방사선 치료 계획을 나타내는 복수 개의 치료 데이터(Radiation Therapy)를 입력받는 단계;
    DVH 획득부가 상기 치료 데이터에 따라 방사선 조사 시, 상기 생체 내 방사선량의 체적상태를 나타내는 선량 체적 분포도(DVH, Dose Volume Histogram)를 상기 치료 데이터로부터 획득하는 단계;
    지표 분석부가 상기 선량 체적 분포도로부터 방사선 치료 계획의 물리적(physical) 속성에 관한 물리지표 및 방사선 치료 계획의 환자에 대한 생리적(biological) 영향 정도를 나타내는 생체지표 중 적어도 하나의 선량 체적 지표와 방사선 치료 계획에 관한 시간 속성을 나타내는 시간지표를 함께 수치화하여 분석하는 단계; 및
    치료계획 추천부가 상기 복수 개의 치료 데이터에 대한 선량 체적 지표의 분석결과에 기초하여 치료 데이터를 추천하는 단계;
    를 포함하되,
    상기 시간지표는. 생체로 방사선이 조사되는 시간을 나타내는 선량 조사시간, 조사된 방사선의 체적량 연산에 소요되는 시간을 나타내는 체적선량 연산시간, 생체 내 방사선 조사 후 치료가 완료되었다고 예상되는 시간 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방사선 치료 계획 추천 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 물리지표는
    생체로 조사되는 방사선의 생체 내 체적량 목표치를 나타내는 계획목표체적량(PTV, Planning Target Volume) 또는 상기 생체 내 방사선 조사 시 손상될 수 있는 장기를 나타내는 손상위험 장기 정보(OAR, Organ At Risk) 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방사선 치료 계획 추천 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 생체지표는
    등가 균질 선량(EUD, Equivalent Uniform Dose), 종양 치유 확률 (TCP, Tumor Control Probability), 정상조직 손상 확률(NTCP, Normal Tissue complication probability), 2차 암유발 위험인자(OED, Organ Equivalent Dose) 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방사선 치료 계획 추천 방법.
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 치료계획 추천부가 치료 데이터를 추천하는 단계는
    상기 선량 체적 지표의 분석결과에 따라 상기 복수 개의 치료 데이터별 치료 우선순위를 부여한 후, 내림차순으로 정렬하여 치료 데이터를 추천하는 것을 특징으로 하는 방사선 치료 계획 추천 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 치료계획 추천부가 치료 데이터를 추천하는 단계는
    분석된 선량 체적 지표에 대하여 기설정된 중요도에 따라 가중치를 차등적으로 할당하는 과정;
    상기 복수 개의 치료 데이터별 할당된 점수를 각각 합산하는 과정; 및
    상기 복수 개의 치료 데이터별 합산점수를 내림차순으로 정렬하여 치료 데이터를 추천하는 과정;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 방사선 치료 계획 추천 방법.
  8. 제1항, 제3항, 제4항, 제6항 및 제7항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터로 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록매체.
  9. 생체에 대한 방사선 치료 계획을 나타내는 복수 개의 치료 데이터(Radiation Therapy)를 입력받는 RT 입력부;
    상기 치료 데이터에 따라 방사선 조사 시, 상기 생체 내 방사선량의 체적상태를 나타내는 선량 체적 분포도(DVH, Dose Volume Histogram)를 상기 치료 데이터로부터 획득하는 DVH 획득부;
    상기 선량 체적 분포도로부터 방사선 치료 계획의 물리적(physical) 속성에 관한 물리지표 및 방사선 치료 계획의 환자에 대한 생리적(biological) 영향 정도를 나타내는 생체지표 중 적어도 하나의 선량 체적 지표와 방사선 치료 계획에 관한 시간 속성을 나타내는 시간지표를 함께 수치화하여 분석하는 지표 분석부; 및
    상기 복수 개의 치료 데이터에 대한 선량 체적 지표의 분석결과에 기초하여 치료 데이터를 추천하는 치료계획 추천부;
    를 포함하되,
    상기 시간지표는. 생체로 방사선이 조사되는 시간을 나타내는 선량 조사시간, 조사된 방사선의 체적량 연산에 소요되는 시간을 나타내는 체적선량 연산시간, 생체 내 방사선 조사 후 치료가 완료되었다고 예상되는 시간 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방사선 치료 계획 추천 시스템.
KR1020130160279A 2013-12-20 2013-12-20 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템 KR101619131B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130160279A KR101619131B1 (ko) 2013-12-20 2013-12-20 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템
PCT/KR2014/012522 WO2015093864A1 (ko) 2013-12-20 2014-12-18 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130160279A KR101619131B1 (ko) 2013-12-20 2013-12-20 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150072763A KR20150072763A (ko) 2015-06-30
KR101619131B1 true KR101619131B1 (ko) 2016-05-10

Family

ID=53403120

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130160279A KR101619131B1 (ko) 2013-12-20 2013-12-20 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR101619131B1 (ko)
WO (1) WO2015093864A1 (ko)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7271425B2 (ja) * 2016-09-09 2023-05-11 ボード オブ リージェンツ，ザ ユニバーシティ オブ テキサス システム 照射電子ビームの磁気制御用の装置および方法
KR102020383B1 (ko) 2016-11-28 2019-09-10 고려대학교산학협력단 데이터마이닝을 이용한 방사선 치료 계획의 검증 방법
WO2021061071A1 (en) * 2019-09-27 2021-04-01 UNIVERSAL RADIOTHERAPY AR-GE SAĞLIK HİZ. SAN. ve TİC. LTD. ŞTİ Conformity index evaluation tool and method for radiotherapy treatment planning
KR102450559B1 (ko) * 2019-11-25 2022-10-05 사회복지법인 삼성생명공익재단 인공지능에 기반하여 최적의 방사선 치료 방법을 예측하기 위한 방법 및 그 장치
CN111986777A (zh) * 2020-07-31 2020-11-24 上海联影医疗科技股份有限公司 放射治疗计划优化系统、装置和存储介质

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101090386B1 (ko) * 2010-09-17 2011-12-07 주식회사 인피니트헬스케어 방사선치료계획 평가장치 및 평가방법

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100119106A (ko) * 2009-04-30 2010-11-09 주식회사 서울씨앤제이 방사선 치료계획정보 통합조회시스템
KR20100119103A (ko) * 2009-04-30 2010-11-09 주식회사 서울씨앤제이 방사선 치료정보 저장관리시스템
KR101272566B1 (ko) * 2012-02-28 2013-06-10 주식회사 인피니트헬스케어 방사선치료계획 평가장치 및 평가방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101090386B1 (ko) * 2010-09-17 2011-12-07 주식회사 인피니트헬스케어 방사선치료계획 평가장치 및 평가방법

Also Published As

Publication number Publication date
WO2015093864A1 (ko) 2015-06-25
KR20150072763A (ko) 2015-06-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6620116B2 (ja) 自動治療計画のためのシステム及び方法
US11195608B2 (en) Radiotherapy feedback device
KR101619131B1 (ko) 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템
Lee et al. Optimization of radiosurgery treatment planning via mixed integer programming
CN105765586A (zh) 用于选择治疗计划的决定支持工具
US10467741B2 (en) CT simulation optimization for radiation therapy contouring tasks
Cozzi et al. Critical appraisal of the treatment planning performance of volumetric modulated arc therapy by means of a dual layer stacked multileaf collimator for head and neck, breast, and prostate
CN113677396B (zh) 评估放射疗法治疗计划的方法和系统
Hussein et al. The effect of 6 and 15 MV on intensity-modulated radiation therapy prostate cancer treatment: plan evaluation, tumour control probability and normal tissue complication probability analysis, and the theoretical risk of secondary induced malignancies
Fracchiolla et al. Clinical validation of a GPU-based Monte Carlo dose engine of a commercial treatment planning system for pencil beam scanning proton therapy
Fraser et al. Dosimetric consequences of misalignment and realignment in prostate 3DCRT using intramodality ultrasound image guidance
Parenica et al. VMAT optimization and dose calculation in the presence of metallic hip prostheses
Zhang et al. Reproducibility of tumor motion probability distribution function in stereotactic body radiation therapy of lung cancer
Mori et al. A serial 4DCT study to quantify range variations in charged particle radiotherapy of thoracic cancers
CN115605262A (zh) 在放射治疗计划优化中使用强化学习来定位剂量-体积目标
Alcorn et al. Low-dose image-guided pediatric CNS radiation therapy: final analysis from a prospective low-dose cone-beam CT protocol from a multinational pediatrics consortium
Wang et al. Comparison of prospectively generated glioma treatment plans clinically delivered on magnetic resonance imaging (MRI)-linear accelerator (MR-linac) versus conventional linac: predicted and measured skin dose
Li et al. Automatic CT simulation optimization for radiation therapy: a general strategy
Berthelet et al. CT slice index and thickness: impact on organ contouring in radiation treatment planning for prostate cancer
CN103959345A (zh) 使用颜色的剂量分布显示方法
Hamming et al. Daily dose evaluation based on corrected CBCTs for breast cancer patients: accuracy of dose and complication risk assessment
Gorji et al. Dosimetric comparison of artificial walls of bladder and rectum with real walls in common prostate IMRT techniques: Patient and Monte Carlo study
Saito et al. Accurate heterogeneous dose calculation for lung cancer patients without high‐resolution CT densities
Omotayo et al. Feasibility study for marker‐based VMAT plan optimization toward tumor tracking
Rizzato Dosiomics analysis to predict local recurrence in patients affected by skull-base chordoma treated with proton therapy

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: 20190319

Year of fee payment: 4