KR101985981B1 - 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위한 컴퓨터 보조 시뮬레이션 도구 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위한 컴퓨터 보조 시뮬레이션 도구, 특히 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법, 및 적절히 구성된 컴퓨터 장비에 관한 것이다. 열치료는 인체의 일부 볼륨내의 종양 볼륨의 온열 치료를 포함한다. 이 온열 치료는 자기장 어플리케이터로 치료 볼륨 내에 자기장을 가하는 것을 포함한다. 적어도 하나의 퇴적물 볼륨에서, 신체에 퇴적되어 있는 자성, 상자성 및/또는 초상자성 나노입자에 의한 상기 가해진 자기장에서의 파워 흡수에 의해 열 에너지가 발생될 수 있다. 사용자가 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위해 장 강도 값및 선택적으로는 계산된 온도 분포가 제공된다.
Description
본 발명은 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위한 컴퓨터 보조 시뮬레이션 도구, 더 정확히는, 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법 및 적절한 설계의 컴퓨터 장치에 관한 것이다.
Gneveckow 등이 발표한 "임상용 자성 유체 온열요법을 위한 신규한 온열요법 및 열소작 요법 시스템 MFH® 300F의 설명 및 특성화"(Med. Phys. 31(6), 2004년 6월, 1444 ff.)에는 특히, 특정한 자성 유체에 대하여 자기장 강도("H 장 강도 값, 단위: kA/m(kiloamps per meter))의 값 및 철 질량에 근거한 파워 흡수율(SARfe)("Specific Absorption Rate of Iron", 단위: W/g(watts per gram))의 값사이의 관계를 나타내는 특성 곡선을 계측학적으로 결정하는 것이 소개되어 있다. 자성 유체에 기초하는 다른 온열요법 치료도 설명되어 있다(초록; 1445 ∼ 1446 면, "Ⅱ. 방법" 절; 1447 면, "ⅢB. 파워 흡수" 절(도 5 와 관련됨); 1448 면, "ⅢD. 준 안정 상태에서의 열 분포" 절; 1449 ∼ 1450 면, "Ⅳ. 토론" 절).
Wust 등이 발표한 "간질 세포 열치료를 위한 자성 나노입자 - 실현 가능성, 공차 및 얻어진 온도"(Int. J. Hyperthermia, 2006년 12월, 22(8), 673 ∼ 685) 에는, 자성 유체에 기초한 온열 요법 치료의 개념이 설명되어 있다. 자성 유체는 물에 분산되어 있는 산화철 나노입자를 포함한다. 자성 유체는 종양에 분포될 필요가 있고 이어서 어플리케이터에 의한 교번 자기장의 인가로 가열된다. 결과적인 온도 분포가 분석된다. 조직내에서의 비 흡수율(SAR; specific absorption rate)에 대한 결과적인 값은, 특정의 H 장 강도 값(kA/m)과 함께 컴퓨터 단층촬영(CT)에 의해 결정되는 입자 분포로부터 확인된다. 종양 영역에서의 온도 분포는 생체 열전달 방정식(이하, BHTE)를 사용하여 수치적으로 계산된다. 계산된 온도 분포는 목표 영역에 있는 또는 그 근처에 있는 기준 점에서 직접 측정된 온도 값에 적절히 선택된 평균 관류(perfusion) 속도에 의해 부합하게 된다 (초록; 675 면, "자성 유체" 절; 677 면, "이식 후 분석(PIA) 및 열치료" 절).
Maier-Hauff 등이 발표한 "재발성 다형성 교아 세포종을 갖는 환자에 대한 외부 비임 방사선 요법과 결합되는 자성 산화철 나노입자를 사용하는 종양내 열치료 요법의 효능 및 안전성"(J. Neurooncol. DOI 10/2007/s11060-010-0389-0, 2010년 9월 16일에 온라인으로 발표됨)에는, 자성 나노입자를 사용하는 종양내 열치료 방법이 설명되어 있다. 주입 후의 나노입자의 밀도는 CT 법으로 확인된다. 종양 영역내에서의 나노입자 밀도 분포, 그 나노입자의 SAR 및 추정된 관류 속도에 기초하여, 목표 조직내에서의 열 발생이 BHTE를 사용하여 자기장 강도의 함수로 결정된다. 자기장 강도(이하, "H 장 강도" 또는 단순히 "장 강도" 라고 함)는, 종양 주변 2 cm의 경계 외부에서 43℃의 온도가 초과되지 않도록 선택되어야 한다. 치료 중에는, 사전에 배치된 온도 측정 카테터로 직접 온도 측정이 이루어진다. 이는 한계 온도의 준수를 모니터링한다(초록; 3면, 도 1 및 좌우측 칼럼, 첫번째 단락).
Nadobny 등이 발표한 "명시적 온도 구배 처리가 있는 시간 종속적인 유한 차분법을 사용한 상이한 임시 SAR 모드에 대한 MR 유도 열점의 평가" (생물의학 엔지니어링 관한 IEEE 회보, Vol.54, No. 10, 2007년 10월, 1837 ff. 면)에는, 시간 영역에서 비선형 BHTE의 수치적 해법이 설명되어 있고(이는 온도 종속적인 관류를 포함함), 이는 인체내의 온도 분포를 위한 수치적 시뮬레이션을 수행하기 위한 기초로 받아들여지고 있다(초록; 1837 면, "Ⅰ. 도입" 절; 1838 면, "Ⅱ. 시간 종속적인 BHTE" 절; 1840 ∼ 1841, "ⅢC. 열적 시뮬레이션 절차" 절; 1845 ∼ 1846, "Ⅴ. 토론" 절, "Ⅵ. 결론" 절). 특히, Nadobny 등은, 온도 분포를 기본 부분과 SAR 종속적 부분으로 분할하기 위해 유한 차분(FD)법을 사용하여 BHTE를 수치적으로 풀 수 있게 해주는 방법("분해법"이라고 함)을 설명했다(1841 면, 좌측 칼럼, 식 5a, 5b 및 6).
본 발명의 목적은, 특정 선택안에 유리한 결정을 쉽게 할 수 있도록 상이한 치료 선택안들의 포괄적인 개관을 의사 또는 다른 의료인에게 제공하는, 열치료를 준비하기 위한 도구를 제안하는 것이다 .
이 목적은 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위한 창의적인 컴퓨터 보조 시뮬레이션 도구 및 보다 구체적으로는, 열치료 계획 세우기에 도움을 제공하기 위한 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법 및 적절한 설계의 컴퓨터 장치로 달성된다.
본 발명은 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법을 제안한다. 열치료는 인간 신체의 신체 볼륨내의 종양 볼륨에 대한 (국부적인/영역적인) 온열 치료를 포함한다. 이 온열 치료는 자기장 어플리케이터로 치료 볼륨에 자기장을 가하는 것을 포함한다. 이 경우, 미리 신체에 퇴적되어 있는 자성, 상자성 및/또는 초상자성 나노입자에 의한 상기 가해진 자기장에서의 파워 흡수에 의해 열 에너지가 적어도 하나의 "퇴적물 볼륨", 즉 나노입자들을 포함하는 볼륨에서 발생될 수 있다.
따라서, 본 발명에 있어서 온열 치료는 일반적으로 상승된 온도에 의한 치료를 나타내는데 사용된다. 대략 45°까지의 비교적 작은 온도 상승의 경우에, 이 결과, 더 좁은 의미에 있어서 화학 요법 및/또는 방사선 요법, 온열 치료의 유효성이 증가된다(Hildebrandt, B 외 (2002), "온열 치료의 세포적 및 분자적 기초", 종양 혈액학에서의 중요 리뷰 43(1): 33-56). 45°이상으로 온도가 상승되는 경우, (종양) 세포가 직접 죽게 된다(열소작 요법이라고 함)(Jordan, A 외 (2006), "자성 나노입자를 사용하는 열치료의 쥐 악성 신경교종에 대한 효과", J Neurooncol. 78(1): 7-14. Epub 2005년 11월 29일).
퇴적물 볼륨(들)은 치료 볼륨, 바람직하게는 종양 볼륨 내에 완전히 또는 적어도 부분적으로 위치되는 것이 바람직하다. 이는 나노입자들의 사전 적하(instillation)로 보장된다. 종양 볼륨(들)는 치료 목표에 따라 치료 볼륨에 완전히 또는 부분적으로 위치되어야 한다. 그래서, 치료 볼륨은 주로 온열치료에 의해 가열되는 볼륨이다. 이 목표가 아마 달성될 수 있을지의 여부 및 그 목표의 달성 정도는 본 창의적인 시뮬레이션 방법으로 예측된다.
본 창의적인 방법은, 치료가 실제로 수행됨이 없이 자기장 어플리케이터로 치료 중에 생기는 신체내의 온도 분포를 시뮬레이션하므로, 열치료를 계획하고 또한 선택적으로 열치료를 제어하는데 도움을 주기 위한 시뮬레이션 방법이라고 생각된다. 따라서 본 방법은 예컨대 현재 일어나고 있는 치료를 위해 측정되는 측정값에 의한 보정이 필요 없다. 본 창의적인 시뮬레이션 도구에 의해 전달되는 결과는 다음의 실제 치료를 위해 예컨대 선택될 필요가 있는 장 강도 값 또는 H 장 강도 값과 관련한 치료 파라미터에 대한 결론을 내리는데 사용될 수 있다.
본 창의적인 방법 또는 시뮬레이션 도구의 사용자는, 기술적 및/또는 의학적 훈련을 받았고 또한 자기장 어플리케이터를 사용하기 위한 훈련을 받은 의사, 예컨대 방사선 전문의 또는 방사선 치료 의사이거나 또는 다른 사용자일 수 있다.
나노입자는 일반적으로 조직이 가열되도록(입자들이 신체내로 적하된 후에) 자기장과 어떤 방식으로 상호작용하는 입자일 수 있다. 예컨대, 나노입자들은 자성, 상자성 및/또는 초상자성 나노입자일 수 있는데, 예컨대 코팅을 갖거나 갖지 않는 산화철 나노입자일 수 있다. 입자들은 어떠한 공간적 형태라도 가질 수 있으며, 적어도 본질적으로 예컨대 구형, 회전 타원체형, 타원형, 각주형 또는 평행육면체형일 수 있다. 여기서 입자를 "나노입자"라고 하지만, 이 용어는 나노미터 범위의 크기(예컨대, 최소 또는 최대의 반경 또는 직경)를 갖는 입자뿐만 아니라 다른 크기를 갖는 입자, 예컨대 미크론 범위의 크기를 갖는 입자도 포괄하는 것이다. 100 nm까지의 직경(전자 현미경으로 결정됨)을 갖는 산화철 나노입자가 선호되고 있다.
상기 창의적인 시뮬레이션 방법은 다음과 같은 단계들을 포함한다: "T 선택" 이라고도 하는 제 1 계산 단계("T"는 온도를 나타냄)에서, 상기 나노입자들의 기하학적 분포 및 온열 치료에 의해 초과되어서는 안 되는 적어도 하나의 규정된 온도 한계 값에 기초하여, 상기 어플리케이터에서 설정될 필요가 있는 장 강도 값 또는 H 장 강도 값을 계산하는 단계; 선택적인 제 2 계산 단계(실시 형태에 따라서는 "H 제어기"("H"는 자기장 강도를 나타냄) 또는 "신속 H 제어기"라고도 함)에서, 다수의 규정된 H 장 강도 값들 중의 각각의 H 장 강도 값 및/또는 사용자에 의해 정해진 H 장 강도 값에 대해, 상기 신체 볼륨의 적어도 일 부분에서 예상되는 (결과적인) 온도 분포를 계산하는 단계, 바람직하게는, 선택적인 제 3 계산 단계("H 선택")에서, 제 1 계산 단계에서 계산된 H 장 강도 값이 허용가능한 최대 H 장 강도 값 보다 크면 그 허용가능한 최대 H 장 강도 값에 대해 예상되는 온도 분포를 자동적으로 계산하는 단계; 사용자가 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위해, 상기 어플리케이터에서 설정될 필요가 있는 상기 계산된 H 장 강도 값 및 선택적으로는 적어도 하나의 계산된 결과적인 온도 분포, 예컨대 상기 H 장 강도 값과 관련된 온도 분포를 (사용자에게)제공하는 단계.
본 창의적인 시뮬레이션 방법의 특별한 변형예에서, 상기 규정된 온도 한계 값 또는 다수의 규정된 온도 한계 값들 중의 하나는 가열될 치료 볼륨내에서의 최대 온도 또는 온도 최대값에 관한 것이다. 예컨대, 상기 규정된 온도 한계 값은 치료 볼륨에서 60℃ ∼ 100℃, 바람직하게는 70℃ ∼ 90℃, 특히 80℃ 인 온도 최대값에 관한 것일 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 상기 규정된 온도 한계 값 또는 다수의 규정된 온도 한계 값들 중의 하나는 가열될 치료 볼륨 외부에서의 온도 최대값에 관한 것일 수 있다. 예컨대, 규정된 온도 한계 값은 치료 볼륨 외부에서 40℃ ∼ 45℃, 특히 43℃ 인 온도 최대값에 관한 것일 수 있다.
본 창의적인 시뮬레이션 방법의 몇몇 실시 형태에서, 각기 상이한 볼륨에 관련된 2개의 규정된 온도 한계 값이 상기 제 1 계산 단계에서 사용된다. 예컨대, 치료 볼륨내의 규정된 한 온도 한계 값은 80℃의 온도 최대값에 관한 것일 수 있고, 치료 볼륨 외부의 규정된 다른 온도 한계 값은 43℃의 온도 최대값에 관한 것일 수 있다. 이 경우, 규정된 두 온도 한계 값은 제 1 계산 단계에서 바람직하게는 동시에 사용될 수 있다.
제 3 계산 단계("H 선택")는, 허용가능한 최대값으로 정해진 H 장 강도 값에 대해 예상되는 온도 분포를 계산하는 것을 포함할 수 있다. 허용가능한 최대값으로 정해진 H 장 강도 값은, 예컨대 어플리케이터에서 최대값으로 설정될 수 있는 H 장 강도 값 또는 환자를 위해 허용가능한 최대값으로 정해진 H 장 강도 값에 관한 것일 수 있다. 제 1 계산 단계에서 계산된 H 장 강도 값이 허용가능한 최대값으로 정해진 H 장 강도 값 보다 크면, 상기 제 3 계산 단계는 제 1 계산 단계(T 선택)의 계산 결과에 기초하여 자동으로 수행될 수 있다.
본 창의적인 시뮬레이션 방법의 특별한 변형예에서, 제 2 계산 단계(H 제어기; 신속 H 제어기) 및/또는 제 3 계산 단계(H 선택)에서의 계산에서는 온도 한계 값이 사용되지 않는다. 이들 계산 중에, 있을 수 있는 결과적인 시뮬레이션된 온도 분포는 그러므로 제 1 계산 단계에서 고려되는 한계 값(들)을 초과할 수도 있다. 따라서, 예컨대 43°보다 높은 온도가 치료 볼륨 외부에서 생길 수 있고/있거나 80°보다 높은 온도가 치료 볼륨 내부에서 생길 수 있다. 이리하여, 의사는 제 1 계산 단계의 계산에 대해서 엄격하게 온도 한계 값에 기반하는 결과만 갖는 경우 보다 더 종합적인 계획된 열치료 효과에 대한 개관을 얻을 수 있다.
제 2 계산 단계에서의 계산은, 상기 어플리케이터에서 설정될 수 있는 다수의 규정된 H 장 강도 값, 바람직하게는 3 ∼ 20 H 장 강도 값, 특히 5 ∼ 10 H 장 강도 값에 대해 수행될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 제 2 계산 단계에서의 계산은, 상기 어플리케이터에서 설정될 수 있는 다수의 규정된 H 장 강도 값, 바람직하게는 3 kA/m ∼ 20 kA/m, 특히 바람직하게는 5 kA/m ∼ 10 kA/m 에 대해 수행될 수 있다(H 제어기).
제 2 계산 단계(H 제어기; 신속 H 제어기)는 사용자 입력으로만 제 1 계산 단계(T 선택) 또한 가능하다면 제 3 계산 단계(H 선택) 후에 개시될 수 있다. 초기의 결과적인 온도 분포가 상기 관련된 초기 H 장 강도 값과 함께 출력된 후에 사용자가 다른 상황 판단을 필요로 하지 않는다면(이 경우, "초기"는 제 1 계산 단계 또는 가능하다면 제 3 계산 단계의 결과를 의미함), 그 사용자는 사용자 입력이 없어도 되며, 이렇게 해서 본 창의적인 시뮬레이션 방법이 실시되는 컴퓨터 장치의 리소스를 절감할 수 있거나 달리 사용할 수 있다.
특히, 제 1 계산 단계(T 선택)에서 설정되는 H 장 강도 값을 계산하는 경우에, 본 창의적인 시뮬레이션 방법의 변형예는, 선택된 장 강도 값으로부터의 결과적인 온도 분포가 원하는 H 장 강도 값에 반복적으로 도달하도록 BHTE의 수치적 풀이로 계산되는 것을 포함하는 "시행 착오" 원리에 기초한 많은 반복을 수행하지 않는다. BHTE가 매번 수치적으로 풀리는 이러한 반복은 계산 능력에 있어 매우 많은 리소스, 계산 시간 및 메모리 요건을 필요로 하고, 그래서 계획된 치료 선택안에 대한 개관을 사용자에게 제공하도록 되어 있는 시뮬레이션 도구에는 적합하지 않다. 대신에, 아래에서 더 설명하는 바와 같이, BHTE는 제 1 계산 단계에서 정확히 두 번만 수치적으로 풀리게 된다.
본 창의적인 시뮬레이션 방법의 일 실시 형태에서, H 장 강도 값은, (기준) 파워 흡수율과 H 장 강도 사이의 관계를 나타내는 규정된 특성 곡선(예컨대, 기준 측정으로 구해짐)에 기초하여 제 1 계산 단계(T 선택)에서 계산된다.
이 실시 형태의 일 특정한 변형예에서, 상기 제 1 계산 단계는 다음과 같은 단계들을 갖는다: 어플리케이터 자기장에서 퇴적물 볼륨내에서의 평균 파워 흡수 밀도(또는 등가 변수)를 계산하는 단계 - 상대 파워 흡수 밀도(또는 등가 변수)가 나노입자의 측정된 기하학적 분포에 기초하여 계산되고, 파워 흡수가 없는 기본 온도 분포를 얻기 위해, 모델을 기술하는 BHTE가 정확히 한번 수치적으로 풀리고, 상대 파워 흡수 밀도에 기초하여 상대 온도 증가 분포를 얻기 위해 상기 모델을 기술하는 BHTE가 정확히 한번 수치적으로 풀리며, 상기 상대 파워 흡수 밀도는 온도 기반 스케일링 계수에 의해 스케일링되며, 이 계수는 적어도 하나의 규정된 온도 한계 값, 기본 온도 분포 및 상대 온도 증가 분포에 기초하여 얻어짐; 계산된 평균 파워 흡수 밀도 및 계산된 나노입자 질량에 기초하여, 예컨대 나노입자를 함유하는 희석되지 않은 자성 유체의 비 파워 흡수율(specific power absorption rate)을 보통 나노입자의 질량(W/g)에 근거하여 나타내는 기준 파워 흡수율을 계산하는 단계;계산된 기준 파워 흡수율 및 이 기준 파워 흡수율과 가해지는 H 장 강도 사이의 관계에 관한 규정된 특성 곡선(예컨대, 기준 측정으로 구해짐)에 기초하여 H 장 강도 값을 계산하는 단계; 및 상기 기본 온도 분포, 상대 온도 증가 분포 및 온도 기반 스케일링 계수에 기초하여 각각의 온도 분포를 계산하는 선택적인 단계.
제 1 계산 단계에서 계산된 상기 기본 온도 분포 및/또는 상대 온도 증가 분포가 제 1 계산 단계 다음의 적어도 하나의 다른 용도를 위해 제공될 수 있는데, 예컨대 주 메모리 및/또는 하드 디스크에 저장될 수 있다. 예컨대, 사용은, 온도 분포 및/또는 상대 온도 증가 분포를 얻기 위해 BHTE를 다시 수치적으로 풀 필요 없이, 제 2 계산 단계("신속 H 제어기" 실시 형태를 위한)에서 사용자가 입력한 H 장 강도 값에 기초하여 결과적인 온도 분포를 신속하게 계산하는 것에 관련될 수 있다.
"신속 H 제어기" 실시 형태에서 제 2 계산 단계에서, 규정된 그리고/또는 사용자에 의해 정해진 H 장 강도 값의 수에 상관 없이, 제공된(앞서 제 1 계산 단계에서 계산된) 기본 온도 분포 및/또는 제공된(앞서 제 1 계산 단계에서 계산된) 상대 온도 증가 분포가 사용될 수 있는데, 예컨대 제 1 계산 단계에서 제공되는 상기 온도 분포(기본 및 상대적 증가)가 사용될 수 있다. 따라서, 기본 및/또는 상대적 증가 온도 분포의 계산을 위해 BHTE를 다시 수치적으로 푸는 것(메모리와 계산 시간이 많이 필요함)을 방지할 수 있다.
본 창의적인 시뮬레이션 방법의 특별한 실시 형태("H 제어기" 실시 형태)에서, 제 2 계산 단계는, 기본 온도 분포 및 상대적 증가 온도 분포는 주 메모리 또는 하드 디스크로부터 사용되지 않고 대신에 BHTE를 수치적으로 풀어서 제 2 계산 단계의 일 부분으로서 재계산될 필요가 있도록 설계되어 있다. 이 경우, 규정된 그리고/또는 사용자에 의해 정해진 H 장 강도 값의 수에 상관 없이, BHTE는 두 번 이하로 수치적으로 풀리게 되는데, 즉 한번은 기본 온도 분포를 계산하기 위한 것이고 다른 한번은 상대 온도 증가 분포를 계산하기 위한 것이다.
본 창의적인 시뮬레이션 방법의 변형예에서, 제 2 계산 단계(H 제어기, 신속 H 제어기)에서, 예상되는 결과적인 온도 분포는 계산된 또는 제공된 상대 온도 증가 분포의 파워 흡수 기반 스케일링("K")에 의해 계산된다. 상기 시뮬레이션 방법의 특정 실시 형태는 제 2 계산 단계(H 제어기, 신속 H 제어기)에서 다음과 같은 단계를 포함한다: 나노입자들의 측정된 기하학적 분포에 기초하여 상대 파워 흡수 밀도 분포(또는 등가 변수) 및 상대 평균 파워 흡수 밀도(또는 등가 변수)를 계산하는 단계; 파워 흡수가 없는 상태에서 모델을 기술하는 BHTE의 수치적 풀이에 기초하여 기본 온도 분포를 제공하고, 또한 계산된 상대 파워 흡수 밀도 분포가 사용되는 상기 모델을 기술하는 BHTE의 수치적 풀이에 기초하여 상대 온도 증가 분포를 제공하는 단계[이 제공은 미리 저장되어 있는 분포("신속 H 제어기"를 위한)를 판독 입력하거나 또는 BHTE를 다시 수치적으로 풀어서("H 제어기"를 위해) 이루어진다]; 다수의 규정된 H 장 강도 값들 중의 각각의 H 장 강도 값 및/또는 사용자에 의해 정해지는 H 장 강도 값에 대해 다음과 같은 단계들을 수행하는 단계; 예컨대 나노입자를 함유하는 희석되지 않은 자성 유체의 비 파워 흡수율을 나타내는 기준 파워 흡수율을 계산하는 단계 - 그 계산은 각각의 H 장 강도 값 및 상기 기준 파워 흡수율과 가해지는 H 장 강도 사이의 관계에 관한 규정된 특성 곡선(예컨대, 기준 측정으로 구해짐)에 기초함; 상기 기준 파워 흡수율과 퇴적물 볼륨내 나노입자의 계산된 질량에 기초하여 평균 파워 흡수 밀도를 계산하는 단계; 각각의 평균 파워 흡수 밀도 및 상대 파워 흡수 밀도에 기초하여 파워 흡수 기반 스케일링, 즉 파워 흡수 기반 스케일링 계수를 계산하는 단계; 상기 기본 온도 분포, 상대 온도 증가 분포 및 파워 흡수 기반 스케일링 계수에 기초하여 각각의 결과적인 온도 분포를 계산하는 단계.
본 발명에 따르면, 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 다른 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법("T 선택")이 제안된다. 상기 열치료는 인체의 신체 볼륨내의 종양 볼륨의 온열 치료를 포함한다. 상기 온열 치료는 자기장 어플리케이터로 치료 볼륨에 자기장을 가하는 것을 포함한다. 신체에 퇴적되어 있는 자성, 상자성 및/또는 초상자성 나노입자에 의한 상기 가해진 자기장에서의 파워 흡수에 의해 열 에너지가 적어도 하나의 퇴적물 볼륨에서 발생될 수 있다. 상기 시뮬레이션 방법은, 상기 나노입자들의 기하학적 분포 및 온열 치료에 의해 초과되어서는 안 되는 적어도 하나의 규정된 온도 한계 값에 기초하여, 상기 어플리케이터에서 설정될 필요가 있는 H 장 강도를 계산하는 것에 관한 것이다(T 선택). H 장 강도 값은 파워 흡수율 및 H 장 강도 사이의 관계를 나타내는 규정된 특성 곡선(예컨대, 기준 측정으로 구해짐)에 기초하여 계산된다.
일 특별한 실시 형태에서, 상기 시뮬레이션 방법은 다음과 같은 단계들을 갖는다: 어플리케이터 자기장에서 퇴적물 볼륨내에서의 평균 파워 흡수 밀도(또는 등가 변수)를 계산하는 단계 - 상대 파워 흡수 밀도가 나노입자의 측정된 기하학적 분포에 기초하여 계산되고, 파워 흡수가 없는 기본 온도 분포를 얻기 위해, 모델을 기술하는 BHTE가 정확히 한번 수치적으로 풀리고, 상대 파워 흡수 밀도에 기초하여 상대 온도 증가 분포를 얻기 위해 상기 모델을 기술하는 BHTE가 정확히 한번 수치적으로 풀리며, 상기 상대 파워 흡수 밀도는 온도 기반 스케일링 계수에 의해 스케일링되며, 이 계수는 적어도 하나의 규정된 온도 한계 값, 기본 온도 분포 및 상대 온도 증가 분포에 기초하여 얻어짐; 계산된 평균 파워 흡수 밀도 및 계산된 나노입자 질량에 기초하여, 예컨대 나노입자를 함유하는 희석되지 않은 자성 유체의 비 파워 흡수율을 나타내는 기준 파워 흡수율을 계산하는 단계; 계산된 기준 파워 흡수율 및 이 기준 파워 흡수율과 가해지는 H 장 강도 사이의 관계에 관한 규정된 특성 곡선(예컨대, 기준 측정으로 구해짐)에 기초하여 H 장 강도 값을 계산하는 단계; 바람직하게는, 상기 기본 온도 분포, 상대 온도 증가 분포 및 온도 기반 스케일링 계수에 기초하여 결과적인 온도 분포를 계산하는 단계; 및 사용자가 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위해, 전술한 바와 같이 계산된 H 장 강도 값 또한 선택적으로는 그 H 장 강도 값과 관련된 결과적인 온도 분포를 제공하는 단계.
본 발명은 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 또 다른 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법(H 제어기; 신속 H 제어기)을 제안한다. 상기 열치료는 인체의 신체 볼륨내의 종양 볼륨의 온열 치료를 포함한다. 상기 온열 치료는 자기장 어플리케이터로 치료 볼륨에 자기장을 가하는 것을 포함한다. 신체에 퇴적되어 있는 자성, 상자성 및/또는 초상자성 나노입자에 의한 상기 가해진 자기장에서의 파워 흡수에 의해 열 에너지가 적어도 하나의 퇴적물 볼륨에서 발생될 수 있다. 상기 시뮬레이션 방법은, 다수의 규정된 H 장 강도 값들 중의 각각의 H 장 강도 값 및/또는 사용자에 의해 정해진 H 장 강도 값에 대해, 상기 신체 볼륨의 적어도 일 부분에서 예상되는 온도 분포를 계산하는 것에 관한 것이다(H 제어기). 예상되는 상기 온도 분포는 계산된 또는 제공된 상대 온도 증가 분포의 파워 흡수 기반 스케일링에 의해 계산된다.
특별한 변형예에서, 규정된 그리고/또는 사용자에 의해 정해진 H 장 강도 값의 수에 상관 없이, 예컨대 BHTE를 다시 수치적으로 푸는 것을 피하기 위해, 앞서 계산된(T 선택 단계에서) 기본 온도 분포 및/또는 앞서 계산된(T 선택 단계에서) 상대 온도 증가 분포가 사용된다(신속 H 제어기). 추가적으로 또는 대안적으로, 규정된 그리고/또는 사용자에 의해 정해진 H 장 강도 값의 수에 상관 없이, 모델을 기술하는 상기 BHTE를 한 번(H 선택) 또는 두 번(H 제어기) 이하로 수치적으로 풀리지 않는(신속 H 제어기) 것이 가능하다. "풀리지 않는" 경우(신속 H 제어기)에, 결과적인 온도 분포는, 앞서 BHTE에 의해 계산된(이전 계산 단계에서) 기본 온도 분포 및 파워 흡수 기반 스케일링에 의해 앞서 계산된 상대 온도 증가 분포로부터 컴파일링된다. "한 번"의 경우(H 선택), 결과적인 온도 분포는 BHTE를 풀어 직접(즉, 기본 성분과 증가 성분으로 나누지 않고) 수치적으로 계산된다. "두 번"의 경우(H 제어기)에는, 기본 온도 분포 및 증가 온도 분포가 이 (제 2) 계산 단계에서 BHTE를 풀어 개별적으로 또한 수치적으로 계산되고 그런 다음에 컴파일링되어 파워 흡수 기반 스케일링에 의해 결과적인 온도 분포가 얻어진다.
특별한 실시 형태에서, 상기 시뮬레이션 방법은 다음과 같은 단계들을 갖는다: 나노입자들의 측정된 기하학적 분포에 기초하여 상대 파워 흡수 밀도 분포(또는 등가 변수) 및 상대 평균 파워 흡수 밀도(또는 등가 변수)를 계산하는 단계; 파워 흡수가 없는 상태에서 모델을 기술하는 BHTE의 수치적 풀이에 기초하여 기본 온도 분포를 제공하고, 또한 계산된 상대 파워 흡수 밀도가 사용되는 상기 모델을 기술하는 BHTE의 수치적 풀이에 기초하여 상대 온도 증가 분포를 제공하는 단계; 다수의 규정된 H 장 강도 값들 중의 각각의 H 장 강도 값 및/또는 사용자에 의해 정해지는 H 장 강도 값에 대해 다음과 같은 단계들을 수행하는 단계; 예컨대 나노입자를 함유하는 희석되지 않은 자성 유체의 비 파워 흡수율을 나타내는 기준 파워 흡수율을 계산하는 단계 - 그 계산은 각각의 H 장 강도 값 및 상기 기준 파워 흡수율과 가해지는 H 장 강도 사이의 관계에 관한 규정된 특성 곡선(예컨대, 기준 측정으로 구해짐)에 기초함; 상기 기준 파워 흡수율과 퇴적물 볼륨내 나노입자의 계산된 질량에 기초하여 평균 파워 흡수 밀도를 계산하는 단계; 각각의 평균 파워 흡수 밀도 및 상대 파워 흡수 밀도에 기초하여 파워 흡수 기반 스케일링, 즉 파워 흡수 기반 스케일링 계수를 계산하는 단계; 상기 기본 온도 분포, 상대 온도 증가 분포 및 파워 흡수 기반 스케일링 계수에 기초하여 각각의 온도 분포를 계산하는 단계; 및 사용자가 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위해 상기 계산된 온도 분포를 제공하는 단계.
본 발명은 또한 컴퓨터 프로그램이 프로그래머블 컴퓨터 장치, 예컨대 병원에서 사용되거나 또는 의사가 사용하는 컴퓨터에서 실행될 때, 여기서 설명한 시뮬레이션 방법들 중의 하나를 실시하기 위한 컴퓨터 프로그램을 제안한다. 이 컴퓨터 프로그램은 기계 판독가능한 데이타 저장 매체, 예컨대 프로그래머블 컴퓨터 장치에 있는 또는 이와 관련된 영구 또는 재기록 가능한 매체 또는 CD-ROM, DVD 또는 USB 스틱에 저장되거나 또는 저장된 형태로 있을 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 상기 컴퓨터 프로그램은 예컨대 인터넷과 같은 데이타 네트워크 또는 전화선과 같은 통신 링크 및/또는 무선 연결을 통해 프로그래머블 컴퓨터 장치에 다운로드되도록 제공될 수 있다.
또한, 본 발명은 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 컴퓨터 장치를 제공한다. 이 경우, 상기 열치료는 인체의 신체 볼륨내의 종양 볼륨의 온열 치료를 포함하며,이 온열 치료는 자기장 어플리케이터로 치료 볼륨에 자기장을 가하는 것을 포함한다. 이 경우, 신체에 퇴적되어 있는 자성, 상자성 및/또는 초상자성 나노입자에 의한 상기 가해진 자기장에서의 파워 흡수에 의해 열 에너지가 적어도 하나의 퇴적물 볼륨에서 발생될 수 있다. 상기 컴퓨터 장치는 다음과 같은 요소들을 갖는다: 상기 나노입자들의 기하학적 분포 및 온열 치료에 의해 초과되어서는 안 되는 적어도 하나의 규정된 온도 한계 값에 기초하여, 상기 어플리케이터에서 설정될 필요가 있는 H 장 강도 값을 계산하도록 되어 있는 제 1 계산 요소; 다수의 규정된 H 장 강도 값들 중의 각각의 H 장 강도 값 및/또는 사용자에 의해 정해진 H 장 강도 값에 대해, 상기 신체 볼륨의 적어도 일 부분에서 예상되는 온도 분포를 선택적으로 계산하도록 되어 있는 제 2 계산 요소; 제 1 계산 단계에서 계산된 H 장 강도 값이 허용가능한 최대 H 장 강도 값 보다 크면 그 허용가능한 최대 H 장 강도 값에 대해 예상되는 온도 분포를 계산하도록 되어 있는 선택적인 제 3 요소; 및 사용자가 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위해, 상기 어플리케이터에서 설정될 필요가 있는 계산된 H 장 강도 값 및 선택적으로는 적어도 하나의 계산된 온도 분포(예컨대, 상기 H 장 강도 값과 관련된)를 (사용자에게) 제공하는 요소.
다른 창의적인 컴퓨터 장치("T 선택")가 열치료 계획 세우기에 도움을 주도록 설계되어 있는데, 상기 열치료는 인체의 신체 볼륨내의 종양 볼륨의 온열 치료를 포함하며, 이 온열 치료는 자기장 어플리케이터로 치료 볼륨에 자기장을 가하는 것을 포함한다. 이 경우, 신체에 퇴적되어 있는 자성, 상자성 및/또는 초상자성 나노입자에 의한 상기 가해진 자기장에서의 파워 흡수에 의해 열 에너지가 적어도 하나의 퇴적물 볼륨에서 발생될 수 있다. 상기 컴퓨터 장치는, 상기 나노입자들의 기하학적 분포 및 온열 치료에 의해 초과되어서는 안 되는 적어도 하나의 규정된 온도 한계 값에 기초하여, 상기 어플리케이터에서 설정될 필요가 있는 H 장 강도를 계산하도록 되어 있는 요소를 갖는다. 이 경우, 상기 요소는 규정된 특성 곡선(예컨대, 기준 측정으로 구해짐)에 기초하여 H 장 강도 값을 계산하기 위한 모듈을 가지며, 상기 특성 곡선은 파워 흡수율과 장 강도 사이의 관계를 나타낸다. 상기 컴퓨터 장치의 바람직한 창의적인 일 변형예에서, 상기 컴퓨터 장치는 다음과 같은 모듈들을 갖는다: 어플리케이터 자기장에서 퇴적물 볼륨내에서의 평균 파워 흡수 밀도를 계산하기 위한 모듈 - 상대 파워 흡수 밀도가 나노입자의 측정된 기하학적 분포에 기초하여 계산되고, 파워 흡수가 없는 기본 온도 분포를 얻기 위해, 모델을 기술하는 BHTE가 정확히 한번 수치적으로 풀리고, 상대 파워 흡수 밀도에 기초하여 상대 온도 증가 분포를 얻기 위해 상기 모델을 기술하는 BHTE가 정확히 한번 수치적으로 풀리며, 상기 상대 파워 흡수 밀도는 온도 기반 스케일링 계수에 의해 스케일링되며, 이 계수는 적어도 하나의 규정된 온도 한계 값, 기본 온도 분포 및 상대 온도 증가 분포에 기초하여 얻어짐; 계산된 평균 파워 흡수 밀도 및 계산된 나노입자 질량에 기초하여, 예컨대 나노입자를 함유하는 희석되지 않은 자성 유체의 비 파워 흡수율을 나타내는 기준 파워 흡수율을 계산하기 위한 모듈; 계산된 기준 파워 흡수율 및 이 기준 파워 흡수율과 가해지는 장 강도 사이의 관계에 관한 규정된 특성 곡선(예컨대, 기준 측정으로 구해짐)에 기초하여 H 장 강도 값을 계산하기 위한 모듈; 기본 온도 분포, 상대 온도 증가 분포 및 온도 기반 스케일링 계수에 기초하여 결과적인 온도 분포를 계산하기 위한 선택적인 모듈; 사용자가 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위해 상기 계산된 장 강도 값을 제공하기 위한 모듈; 및 사용자가 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위해 상기 계산된 H 장 강도 값과 관련된 상기 결과적인 온도 분포를 제공하기 위한 선택적인 모듈.
다른 창의적인 컴퓨터 장치("H 제어기", "신속 H 제어기")가 열치료 계획 세우기에 도움을 주도록 설계되어 있으며, 상기 열치료는 인체의 신체 볼륨내의 종양 볼륨의 온열 치료를 포함하며, 상기 온열 치료는 자기장 어플리케이터로 치료 볼륨에 자기장을 가하는 것을 포함한다. 이 경우, 신체에 퇴적되어 있는 자성, 상자성 및/또는 초상자성 나노입자에 의한 상기 가해진 자기장에서의 파워 흡수에 의해 열 에너지가 적어도 하나의 퇴적물 볼륨에서 발생될 수 있다. 상기 컴퓨터 장치는, 다수의 규정된 장 강도 값들 중의 각각의 장 강도 값 및/또는 사용자에 의해 정해진 장 강도 값에 대해, 상기 신체 볼륨의 적어도 일 부분에서 예상되는 온도 분포를 계산하도록 되어 있는 요소를 갖는다. 이 경우, 그 요소는, 계산된 또는 제공된 온도 증가 분포의 파워 흡수 기반 스케일링에 의해, 예상되는 온도 분포를 계산하기 위한 모듈을 갖는다. 바람직하게는, 상기 요소는, 규정된 그리고/또는 사용자에 의해 정해진 H 장 강도 값의 수에 상관 없이, 제공된(앞서 T 선택 단계에서 계산된) 기본 온도 분포 및/또는 제공된(앞서 T 선택 단계에서 계산된) 상대 온도 증가 분포를 사용하기 위해 예상되는 온도 분포를 계산하도록 되어 있다(신속 H 제어기).
더 바람직하게는, 예상되는 온도 분포를 계산하기 위한 상기 요소는, 규정된 그리고/또는 사용자에 의해 정해진 장 강도 값의 수에 상관 없이, 두개 이하의 온도 분포, 즉 기본 온도 분포 및/또는 상대 온도 증가 분포를 계산하도록 되어 있다(H 제어기).
더 바람직하게는, 상기 창의적인 컴퓨터 장치는 다음과 같은 모듈("H 제어기", "신속 H 제어기")을 갖는다: 상대 파워 흡수 밀도 분포 및 상대 평균 파워 흡수 밀도를 나노입자의 측정된 기하학적 분포에 기초하여 계산하기 위한 모듈; 파워 흡수가 없는 상태에서 모델을 기술하는 BHTE의 수치적 풀이에 기초하여 기본 온도 분포를 제공하고, 또한 계산된 상대 파워 흡수 밀도 분포가 사용되는 상기 모델을 기술하는 BHTE의 수치적 풀이에 기초하여 상대 온도 증가 분포를 제공하기 위한 모듈; 다수의 규정된 H 장 강도 값들 중의 각각의 H 장 강도 값에 대해 다음과 같은 단계들을 수행하기 위한 모듈; 예컨대 나노입자를 함유하는 희석되지 않은 자성 유체의 비 파워 흡수율을 나타내는 기준 파워 흡수율을 계산하는 단계 - 그 계산은 각각의 H 장 강도 값 및 상기 기준 파워 흡수율과 가해지는 H 장 강도 사이의 관계에 관한 규정된 특성 곡선(예컨대, 기준 측정으로 구해짐)에 기초함; 상기 기준 파워 흡수율과 퇴적물 볼륨내 나노입자의 계산된 질량에 기초하여 평균 파워 흡수 밀도를 계산하는 단계; 각각의 평균 파워 흡수 밀도 및 상대 파워 흡수 밀도에 기초하여 파워 흡수 종속적 스케일링, 즉 파워 흡수 기반 스케일링 계수를 계산하는 단계; 상기 기본 온도 분포, 상대 온도 증가 분포 및 파워 흡수 기반 스케일링 계수에 기초하여 각각의 결과적인 온도 분포를 계산하는 단계; 및 사용자가 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위해 상기 계산된 온도 분포를 제공하기 위한 모듈.
또한, 본 발명은 위에서 개략적으로 설명한 컴퓨터 장치 및 자기장 어플리케이터 또는 그의 부품을 포함하는 시스템을 제안한다. 본 창의적인 컴퓨터 장치는, 예컨대 기준 측정으로 구해지는 특성 곡선과 같은, 최대 및/또는 계측학적 입력 데이타로서 어플리케이터에서 설정될 수 있는 H 장 강도에 기초한 파워 흡수를 위해, 예컨대 상기 H 장 강도를 사용하여, 자기장 어플리케이터와 함께 사용되도록 설계될 수 있다. 자기장 어플리케이터는, 설정될 필요가 있는(예컨대 시뮬레이션이 끝난 후에 디폴트 값으로서 그리고/또는 사용자의 자극에 의해) H 장 강도 값과 같은 상기 어플리케이터로부터의 어플리케이터 수락 데이타에 의해 상기 창의적인 컴퓨터 장치에 부합할 수 있다. 이 실시 형태를 위해, 컴퓨터 장치는 또한 계획 세우기 또는 제어에도 사용될 수 있다.
또한 본 발명은 위에서 개략적으로 설명한 컴퓨터 프로그램, 위에서 개략적으로 설명한 데이타 저장 매체, 위에서 개략적으로 설명한 컴퓨터 장치 또는 위에서 개략적으로 설명한 시스템을 포함하는 시스템을 제안하는 바, 이 시스템은 자성 나노입자들을 함유하는 자성 유체도 포함한다. 상기 창의적인 컴퓨터 프로그램은 파워 흡수(v)에 의해 자성 유체의 사용에 부합할 수 있다. 이 특정한 특성 곡선을위한 H 장 강도가 시뮬레이션을 위해 사용된다. 컴퓨터 프로그램은 복수의 자성 유체의 사용을 위해 설계될 수 있는데, 이 경우 사용자는 예컨대 GUI 또는 컴퓨터 장치에 있는 메뉴에서의 선택으로 시뮬레이션의 시작 전에 실제로 사용될 유체를 입력할 필요가 있다.
자성 유체 대신에, 실제로는 나노입자가 다른 부여 형태로 환자의 신체 안으로 적하될 수 있다. 모든 부여 형태가 본 발명에 포함된다.
본 발명의 다른 대상은 기관 또는 조직을 제어하에서 가열하기 위한 방법을 포함하는 바, 이 방법은, 다음과 같은 단계, 즉 자성, 상자성 및/또는 초상자성 입자들을 기관 볼륨 또는 조직 볼륨 안으로 주입하는 단계; 상기 기관 볼륨 또는 조직 볼륨에서의 나노입자량 및/또는 나노입자 분포를 확인하는 단계; 위에서 개략적으로 설명한 적절한 방법들 중의 하나에 기초하여 설정될 필요가 있는 H 장 강도를 계산하거나 또는 위에서 개략적으로 설명한 적절한 방법들 중의 하나에 기초하여 결과적인 온도 분포를 계산하는 단계; 및 자기장을 가하여 열 에너지를 발생시키는 단계를 포함하고, 가해지는 H 장 강도는, 계산된 장 강도 또는 계산된 온도 분포로부터 구해진 장 강도에 각 경우 ±10%, 바람직하게는 ±5%, 특히 ±1%의 편차로 상당하도록 설정된다. 이 방법은 적절하다면 생체 밖에서 수행될 수도 있다.
환자의 종양을 치료하기 위한 방법은 다음과 같은 단계, 즉 자성, 상자성 및/또는 초상자성 입자들을 종양 볼륨 안으로 주입하는 단계; 상기 종양 볼륨에서의 나노입자량 및/또는 나노입자 분포를 확인하는 단계; 위에서 개략적으로 설명한 적절한 방법들 중의 하나에 기초하여 설정될 필요가 있는 장 강도를 계산하거나 또는 위에서 개략적으로 설명한 적절한 방법들 중의 하나에 기초하여 결과적인 온도 분포를 계산하는 단계; 및 자기장을 가하여 열 에너지를 발생시키는 단계를 포함하고, 가해지는 장 강도는, 계산된 장 강도 또는 계산된 온도 분포로부터 구해진 장 강도에 각 경우 ±10%, 바람직하게는 ±5%, 특히 ±1%의 편차로 상당하도록 설정된다.
적절한 나노입자와 자기장의 인가에 의해 종양을 치료하거나 기관 또는 조직을 제어하에 가열하기 위한 적절한 방법으로서, 상기 창의적인 시뮬레이션 방법으로 개선될 수 있는 방법이 종래 기술에 알려져 있다. 예컨대, Maier-Hauff (2010, 위에서 언급) 등은 뇌 종양을 갖고 있는 66명의 환자(그중 59명은 교모세포종을 갖고 있음)에 대한 성공적인 연구를 소개하고 있다. 또한, 유사한 방법이 전립선암종 환자에 대해 성공적으로 수행되었고(Johannsen, M., 외 (2007), Eur Urol. 52(6): 1653-61. Epub 2006 11월 17일; Johannsen, M., 외 (2010), Int J Hyperthermia 26(8): 790-5.), 또한 다양한 종양, 즉 연골육종, 직장암, 자궁경부암, 횡문근육종, 인두주위 육종 및 전립선암종을 갖는 환자가 포함되어 치료를 받은 연구에서도 수행되었다(Wust, P., 외 (2006), Int J Hyperthermia. 22(8): 673-85.). 적절한 방법으로 얻은 임상 데이타는 Thiesen, B. 및 A. Jordan 에 요약되어 있다(2008, Int J Hyperthermia. 24(6): 467-74). 적절한 나노입자 및 자기장의 인가로 종양을 치료하거나 또는 기관이나 조직을 제어하에 가열하기 위한 다른 방법들이 US 20080268061, US 20110052609, WO 2009/100716 및 WO 2011/082796에 알려져 있다.
고체 종양, 특히, 수술 불가능한 전이와 같은 국부적인 문제를 일으키는 전신적인 종양 질병이나 국부적 또는 국부적으로 진행된 종양이 바람직하다. 예를 들면, 뇌종양, 예컨대 교모세포종 및 성상세포종, 뇌전이, 전립선암, 췌장암, 간세포암종, 인후 및 목부 종양, 방광암, 위암, 장암, 신장세포암, 난소암종, 자궁경부암종, 육종, 기저세포암종 및 흑색종이 있다.
기관 또는 조직을 제어하에 가열하기 위한 본 창의적인 방법은 예컨대 관절질환, 관절염 및 다른 류머티즘 관절 질병의 치료에도 사용될 수 있다. 유사한 방법을 이용하는 이들 질병의 치료는 예컨대 WO 01/13949에 알려져 있다.
본 발명은 다양한 치료 선택안과 그의 효과에 대한 개관을 얻고 또한 그에 따라 치료를 계획하기 위한 넓은 기회를 사용자에게 제공한다. 이를 위해, 본 창의적인 시뮬레이션 도구는, 최대 장 강도에 기초하되 규정된/입력된 온도 한계 값을 고려하여 계산된 온도 분포를 자동으로 제공한다. 본 발명은 두 개의(또는 그 이상의) 한계 값을 고려할 수 있는데, 예컨대 건강한 조직을 지키기 위해 치료 영역 외부의 최대 온도를 고려하고/고려하거나 종양을 파괴하지만 환자의 신체 내로 들어가는 파워 입력을 제한하기 위해 치료 영역 내부의 최대 온도를 고려한다. 원칙적으로, 예컨대 조직에 특정적인 특별한 특징을 고려하는 기하학적 온도 한계 값을 규정하는 것도 생각할 수 있다.
본 창의적인 시뮬레이션 도구는, 결과적인 장 강도 값이 예컨대 주어진 환자에 대해 어플리케이터에서의 최대 설정가능 값 보다 크면 그 결과적인 장 강도 값을 거부한다는 점에서 "지능적" 이라고 할 수 있다. 이 경우, 시뮬레이션 도구는 최대 설정가능 장 강도 값에 기초하여 새로운 온도 분포를 다시 계산하게 된다.
사용자는 추가적인 시뮬레이션을 수행하지 않고도 그로부터 얻은 장 강도 값을 사용하고자 하는지를 결정할 수 있다. 결과적으로, 본 창의적인 시뮬레이션 도구는 리소스를 낭비하지 않고 계획 세우기를 마칠 수 있는 기회를 유경험 사용자에게 제공한다. 그리고 예컨대 다음 환자를 위해 시뮬레이션 도구를 사용하는 것이 이미 가능하다.
또한 사용자는 더 넓은 개관을 얻기로 결정할 수 있다. 이 경우, 시뮬레이션 도구는 예컨대 복수의 장 강도 값에 대한 온도 분포를 계산할 수 있다. 이들 계산은 사용자가 적절한 입력을 하자마자 뒤에서 수행될 수 있다(적절하다면, 시뮬레이션 도구는 초기 온도 분포가 제공된 후에 뒤에서 이들 계산을 자동으로 시작하도록 구성될 수도 있다). 그러므로, 사용자가 지체 없이 제 1 계산 단계에서 얻은 결과를 가지고 작업하는 것이 이미 가능하다.
이들 온도 분포는 위에서 논의한 온도 한계 값은 고려하지 않는다. 따라서, 이 경우 사용자는 특정의 장 강도 설정의 효과에 의해 넓은 결정 기준을 제공받게 되고, 치료의 목표, 질병의 심각성, 영향받을 수 있는 조직 등에 따라 어떤 상황에서는, 온도 한계 값(들)이 모든 곳에서 관찰되지는 않는 치료 선택안을 결정할 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 시뮬레이션 도구는 사용자에 의해 입력되는 장 강도 값을 수락하고 그 장 강도 값에 대한 결과적인 온도 분포를 계산하게 된다. 본 발명의 특별한 실시 형태에서, 이는 BHTE를 다시 수치적으로 풀지 않고 시간 절약적인 방식으로 이루어지는데, 이는 본질적으로 대기 시간 없이, 예컨대 단지 1초 이하의 시간 후에 결과가 사용자에게 이용가능하게 됨을 의미하는 것이다.
본 창의적인 시뮬레이션 도구에 의해, 치료의 목표 및 가능한 부작용이 그래서 더 잘 그리고 더 쉽게 예측될 수 있고 따라서 또한 더 잘 그리고 더욱 넓게 제어될 수 있다.
이 경우, 본 창의적인 시뮬레이션 도구는, 규정된 온도 한계 값을 사용하여 온도 분포를 계산하기 위해(제 1 계산 단계, 아래의 온도 선택 또는 "T 선택" 참조요) 또한 온도 분포의 스케일 또는 사용자에 의해 정해진 장 강도 값의 스케일을 계산하기 위해(제 2 계산 단계, 아래의 H 장 강도 제어기. "H 제어기" 또는 "신속 H 제어기" 참조요), BHTE에 대한 정확히 두 번의 수치적 풀이 및 뒤이은 스케일링을 필요로 하는데, 즉 제 1 단계에서는 원하는 장 강도 값에 대한 반복적인 시행착오 근사화(BHTE에 대한 반복적으로 재시작되는 수치적 풀이에 의한) 없이 해나가고 그리고 제 2 단계에서는 원칙적으로 임의의 수의 장 강도 값에 대한 단순 스케일링으로 관련 온도 분포를 계산하게 된다. 결과적으로, 계산 결과가 극히 정확하게 또한 그럼에도 신속하게 이용가능하게 되므로 상기 시뮬레이션 도구는 사용자 친화적이다. 본 창의적인 시뮬레이션 도구는 반복적인 시행착오 접근법과 비교하여 CPU 계산 시간의 작은 일부만 필요로 하며 그래서 구식이거나 제한된 리소스를 갖는 컴퓨터를 사용해서도 임상적으로 적용될 수 있는 것이 처음으로 가능하다.
이제, 본 발명의 다른 양태 및 이점을 첨부 도면을 참조하여 더 자세히 설명하도록 한다.
도 1 은 다음과 같은 주요 단계, 즉 "환자 데이타", "이미지 융합", "구분화", "온도 시뮬레이션" 및 "치료 계획"을 갖는 창의적인 시뮬레이션 도구의 예시적인 제 1 실시 형태의 전반적인 프로그램 사이클에 대한 흐름도를 나타낸다. "온도 시뮬레이션"의 주요 단계에서, "온도 시뮬레이터" 프로그램 패키지(줄여서 "시뮬레이터"라고 함)가 요청된다. 예시적인 제 1 실시 형태(도 1 ∼ 5)에서, 시뮬레이터 패키지는 3개의 자립적인 시뮬레이터(실행) 프로그램(.exe)을 포함하지만, 그 시뮬레이터는 3개의 주요 서브루틴을 갖는 연결가능한 프로그램 라이브러리로서 실행될 수도 있다("mainsubroutines")(도 6 ∼9의 예시적인 제 2 실시 형태 참조요).
도 2 는 창의적인 시뮬레이터의 예시적인 제 1 실시 형태의 프로그램 사이클에 대한 흐름도를 나타내며, 이 흐름도는 시뮬레이터 프로그램에 대한 규정된 호출 순서를 갖는다.
도 3 은 모드 2 에서 도 2 의 시뮬레이터의 프로그램 사이클에 대한 흐름도를 나타낸다(실행 프로그램: "sim_h.exe": H 장 강도의 선택, 줄여서 "H 선택"이라고 함).
도 4 는 모드 1 에서 도 2 의 시뮬레이터의 프로그램 사이클에 대한 흐름도를 나타낸다(실행 프로그램: "sim_t.exe": 온도 선택, 줄여서 "T 선택"이라고 함).
도 5 는 모드 3 에서 도 2 의 시뮬레이터의 프로그램 사이클에 대한 흐름도를 나타낸다(실행 프로그램: "sim_hr.exe": H 장 강도 제어기, 줄여서 "H 제어기"라고 함).
도 6 은 창의적인 시뮬레이터의 예시적인 제 2 실시 형태의 프로그램 사이클에 대한 흐름도를 나타내며, 이 흐름도는 시뮬레이터 주 서브루틴에 대한 규정된 호출 순서를 갖는다.
도 7 은 모드 2 에서 도 6 의 시뮬레이터의 3개의 주 서브루틴 중의 하나, 즉 " mainsubroutine sim h voxel win "(H 선택)의 프로그램 사이클에 대한 흐름도를 나타낸다.
도 8 은 모드 1 에서 도 6 의 시뮬레이터의 3개의 주 서브루틴 중의 하나, 즉 " mainsubroutine sim t voxel win "(T 선택)의 프로그램 사이클에 대한 흐름도를 나타낸다.
도 9 는 모드 3 에서 도 6 의 시뮬레이터 3개의 주 서브루틴 중의 하나, 즉 "mainsubroutine sim hr voxel win "("신속 H 제어기")의 프로그램 사이클에 대한 흐름도를 나타낸다.
도 2 는 창의적인 시뮬레이터의 예시적인 제 1 실시 형태의 프로그램 사이클에 대한 흐름도를 나타내며, 이 흐름도는 시뮬레이터 프로그램에 대한 규정된 호출 순서를 갖는다.
도 3 은 모드 2 에서 도 2 의 시뮬레이터의 프로그램 사이클에 대한 흐름도를 나타낸다(실행 프로그램: "sim_h.exe": H 장 강도의 선택, 줄여서 "H 선택"이라고 함).
도 4 는 모드 1 에서 도 2 의 시뮬레이터의 프로그램 사이클에 대한 흐름도를 나타낸다(실행 프로그램: "sim_t.exe": 온도 선택, 줄여서 "T 선택"이라고 함).
도 5 는 모드 3 에서 도 2 의 시뮬레이터의 프로그램 사이클에 대한 흐름도를 나타낸다(실행 프로그램: "sim_hr.exe": H 장 강도 제어기, 줄여서 "H 제어기"라고 함).
도 6 은 창의적인 시뮬레이터의 예시적인 제 2 실시 형태의 프로그램 사이클에 대한 흐름도를 나타내며, 이 흐름도는 시뮬레이터 주 서브루틴에 대한 규정된 호출 순서를 갖는다.
도 7 은 모드 2 에서 도 6 의 시뮬레이터의 3개의 주 서브루틴 중의 하나, 즉 " mainsubroutine sim h voxel win "(H 선택)의 프로그램 사이클에 대한 흐름도를 나타낸다.
도 8 은 모드 1 에서 도 6 의 시뮬레이터의 3개의 주 서브루틴 중의 하나, 즉 " mainsubroutine sim t voxel win "(T 선택)의 프로그램 사이클에 대한 흐름도를 나타낸다.
도 9 는 모드 3 에서 도 6 의 시뮬레이터 3개의 주 서브루틴 중의 하나, 즉 "mainsubroutine sim hr voxel win "("신속 H 제어기")의 프로그램 사이클에 대한 흐름도를 나타낸다.
이하 본 명세서에서 창의적인 시뮬레이션 도구의 예시적인 제 1 실시 형태를 더 자세히 설명하도록 한다. 도 1 에는, NanoTherm® 치료시에 도움을 주기 위해 개발된 시뮬레이션 소프트웨어의 형태로 된 창의적인 시뮬레이션 방법의 프로그램 사이클이 개략적으로 나타나 있다.
상기 소프트웨어는, 모델을 기술하는 BHTE에 기초하여 치료 온도 및 이를 위해 요구되는 자기장 강도를 추정하기 위해 뇌종양과 같은 악성 종양에 대한 열치료 중에 상황 판단에 대한 도움을 치료 의사(신경 외과 의사, 방사선 전문의)에게 제공한다.
치료 자기장 강도를 추정하기 위해, 상기 소프트웨어는 예컨대 MRI 또는 CT 스캔으로부터 DICOM 형식의 이미지 데이타를 불러와 등록할 수 있는 기회를 준다. 사용되는 모든 이미지 파일에 대해 윤곽 잡기(contouring) 작업(구분화)을 수행하는 것도 마찬가지로 가능하다.
상기 소프트웨어는 사용자가 요구되는 파라미터에 대한 질문을 하여 단계적으로 결과에 이르게 해준다. 이는 먼저 3D 시각화를 포함하는데, 이 시각화는 종양과 같은 윤곽 잡힌 영역, 카테터(catheter) 및 나노입자 퇴적물을 보여준다. 둘째, 장 강도와 치료 시간에 기초하는 표시된 영역에서의 온도 분포의 추정치가 나타난다. 이 추정치는, 시신경 교차 영역(시상 하부), 중대뇌동맥의 혈관 수상 구조가 지나가는 실비우스 열구, 뇌들보 또는 뇌간에 있는 전두기저 기반의 머리 내부와 같은 제한된 정도로만 치료될 수 있는 영역에 대해 특히 중요한 것이다.
입력되는 데이타 및 일어나는 시뮬레이션은 저장 및 인쇄될 수 있고, 환자 마다의 다양한 장면이 나타날 수 있다. 따라서 상기 시뮬레이션 도구는 치료 계획을 잡는데 의사나 환자에게 도움을 준다. 예컨대, 치료 계획은, 인쇄된 치료안을 책임지고 있는 의사의 서명으로 공개된다. 치료안에 나타나 있는 시뮬레이션 결과는 상황 판단 목적으로 사용될 수 있고, 정확도에 대해 어떤 특별한 요구를 할 필요는 없다.
시뮬레이션 소프트웨어는 고객 자신의 하드웨어에서 작동될 수 있으며, 적절한 최소 요건을 만족할 필요가 있다. 주변 조건은 의료용 소프트웨어의 사용 환경의 조건에 상당한다.
예시적인 제 1 실시 형태의 개관
프로그램 패키지로서, 소프트웨어는 "온도 시뮬레이터"(이하, 간단히 "시뮬레이터"라고도 함)를 포함한다. 자성 유체가 종양 안으로 주입된 다음에, 상기 시뮬레이터에 의해, 치료 기구(어플리케이터)의 자기장 강도에 기초하여 신체 영역에서의 온도 분포에 대한 시뮬레이션이 가능하게 된다. 시뮬레이터는 비구속적 권고의 일부로서 특정한 장 강도를 계산한다. 치료를 하기 위해, 치료 중에 온도 측정을 추가로 할 수 있으며, 그 결과, 시뮬레이션 결과 및 온도 측정치는 함께 의사에 의한 치료 평가의 기초가 될 수 있으며, 상기 온도 측정치는 바람직하게는 영향력이 있다. 물론, 시뮬레이션 결과는 치료가 수행될 수 있기 위한 전제 조건도, 치료 수행을 위해 구속적인 것도 아니다.
도 1 은 프로그램 사이클의 주 단계들을 나타낸다. "시뮬레이터" 프로그램 패키지는 주 단계에서 "온도 시뮬레이션" 이라고 한다. 다음과 같은 주된 일들이 상기 시뮬레이터에 의해 수행된다: ㆍ
● 예컨대 초상자성 또는 페리 자성의 나노입자에 자기장을 가하면 나타날 수 있는 3차원 온도 분포를 단순화된 물리적 모델(이는 아래에서 더 자세히 설명한다)을 가정하여 시뮬레이션하는 일; 그리고
● 환자 모델에 대한 특정 온도 선택에 기초하여 예컨대 H 장 강도를 추정하는 일.
상기 시뮬레이터 패키지는 직접적으로 시뮬레이션 소프트웨어의 코어의 일 부분은 아니고, 외부 SOUP(" Software of Unknown Provenance ")의 일 부분으로서, 확실하게 정해진 외부 I/O 인터페이스에 의해 상기 코어에 연결된다.
상기 시뮬레이터 패키지는 3개의 독립적인 시뮬레이터 프로그램(sim_t, sim_h, sim_hr)을 포함하는데, 이들 프로그램은 FORTRAN77로 작성되어 있다(실행 프로그램 "sim_t.exe", "sim_h.exe", "sim_hr.exe"). 시뮬레이터 프로그램들에 대한 호출 순서 및 시뮬레이터 데이타의 관리는 시뮬레이션 소프트웨어의 상기 코어가 맡는다(이 경우 "주 프로그램 코어"라고 함). 이 주 프로그램 코어는, 특히 이미지 융합, 구분화(segmentation)와 같은 도 1 에 나타나 있는 다른 모든 주 단계들도 관리한다. 이 예시적인 제 1 실시 형태에서, 프로그램 종료 메시지의 출력을 포함하여, 코어와 시뮬레이터 사이의 데이타 상호 교환은, 하드 디스크 디렉토리로부터 판독하고 그 디렉토리에 기록하여 행해진다.
"온도 시뮬레이션" 프로그램 주 단계에 대한 상세한 설명
"온도 시뮬레이션" 주 단계에서 시뮬레이터 프로그램에 대한 호출의 시간 순서는 주 프로그램 코어로부터 제어 또는 관리되며 도 2 에 나타나 있는 것과 같은 체계에 기초하여 일어날 수 있다.
구분화 메뉴에서 온도 시뮬레이션 메뉴로의 변경이 있을 때 GUI("Graphical User Interface")에서의 각 사용자 변경 후에, 이 메뉴에서 T 선택 프로그램(sim_t.exe)이 먼저 시작되는 것으로 규정되어 있다(MODE = 1). 이 프로그램은 준수해야 할 다음과 같은 2개의 한계 온도 선택을 자동적으로(즉, 사용자에 의한 어떠한 입력도 없이) 갖게 된다:
● PTV 외부에서 최대 43℃ ("비 PTV 43℃ 한계")
● 그외 다른 곳, 즉 실제로는 PTV 내부에서는 최대 80℃ ("전체 신체 80℃ 한계").
이 경우, PTV("planning target volume")는 치료 영역/치료 볼륨, 즉 치료 또는 가열될 볼륨을 의미한다. 이는 구분화 주 단계에서 사용자에 의해 규정될 수 있다(시뮬레이션 소프트웨어는 예컨대 수동으로 수행되는 종양 윤곽 잡기에 기초하여 치료 볼륨(예컨대, 종양 볼륨과 경계)에 대한 제안을 할 수 있으며, 이는 사용자에 의해 수락되거나 변경될 수 있는데, 즉 예컨대 제한되거나 확장될 수 있다). 43℃의 온도값은 임계 온도가 되는데, 이 온도 보다 높으면 건강한 조직에 대한 손상이 점진적으로 일어날 수 있는데, 이러한 손상은 가능한 한 피해야 한다. 80℃의 온도값은, 신체 전체에 걸쳐, 즉 예컨대 심지어는 종양 볼륨에서도 초과되어서는 안 되는 일반적인 온도 한계이며, 동시에 그 온도값은 신체 전체에 의한 파워 흡수를 제한한다. 두 한계 조건 중에서, 더 낮은 H 장 강도에서 일어나는 한계 조건이 유효하게 된다.
그러나, 43℃ 및 80℃의 한계값은 예컨대 사람 머리와 같은 신체 볼륨에 있는 종양을 치료하는데 적용됨에 주목해야 한다. 전립선 영역과 같은 다른 신체 볼륨에 관한 온열 치료는 다른 한계값을 준수해야 할 수 있다. 예컨대, 전립선 종양에 대한 열치료의 경우 PTV에서의 한계값은 80℃ 대신에 100℃일 수 있다.
sim_t.exe의 실행 후에, 시뮬레이션 소프트웨어는 제일 먼저 내부적으로, 즉 사용자가 GUI에 의해 값을 통보받음이 없이, 내부적으로 sim_t 출력으로서 출력되는 H 장 강도 값의 레벨이 얼마인지 조사한다. 이 값이 15 kA/m(kiloamps per meter) 보다 크면, 15 kA/m의 선택(H 선택)으로 sim_h.exe(MODE 2)의 패스가 자동적으로(사용자에 의한 어떠한 입력도 필요없이) 시작되며, 여기서 15 kA/m는 자기장 어플리케이터에서 설정될 수 있는 최대 H 장 강도 값이다.
sim_t.exe 출력값이 15 kA/m 이하이면, sim_h.exe 프로그램 실행이 자동적으로 시작될 필요가 없고, 다음 단계로 직접 넘어간다.
이 다음 단계에서, 온도 분포 및 이하의 값들이 GUI에 그래픽적으로 출력된다:
● H 장 강도 권고(sim_t.exe 로부터의 출력 또는 자동 sim_h.exe 실행으로부터의 15 kA/m); 이 출력은 GUI 창에서 제공된다; 그리고
● PTV 외부에서 도달되는 최대 온도 및 치료 영역에서 도달되는 최대 온도, 그리고 가능하다면 다른 출력 변수; 이 출력은 팝업 창에서 제공된다.
특히 PTV 에서의 80℃의 한계 조건이 더 낮은 H 장 강도 값에서 이미 도달되었을 때 PTV 외부에서는 예컨대 43℃의 규정된 온도가 도달되지 않는 경우가 있을 수 있다.
전술한 바와 같은 초기 결과의 출력에 기초하여, 사용자는 "H 제어기" 또는 장 강도 제어기(sim_hr.exe)(MODE = 3)가 시작되도록 할 수 있다(다른 예시적인 실시 형태에서는, 장 강도 제어기도 자동적으로 시작될 수 있다). 시스탬은 이들 계산을 뒤에서 수행하며, 따라서 사용자는 그동안 처음 확인된 온도 분포를 볼 수 있는 기회를 갖게 된다. 선택적으로, 사용자는 H 제어기의 시작을 건너뛸 수 있거나 또는 적절하게 계산을 끝낼 수 있다.
여기서 설명하는 구성예에서, H 제어기는 다음과 같은 H 장 강도의 고정된 값(다중 H 선택)에 대해 10개의 온도 분포를 계산한다: 5 kA/m, 6 kA/m, 7 kA/m, 8 kA/m, 9 kA/m, 10 kA/m, 11 kA/m, 12 kA/m, 13 kA/m 및 14 kA/m. 이는 이 실시예에서 사용되는 어플리케이터에 대한 전체 설정 범위를 1 kA/m 의 단계로 커버한다. 패스가 일어나면, 관련된 바(bar)에서의 위치 설정에 의해 이들 H 장 강도 값에 대한 온도 분포를 볼 수 있는 기회가 사용자에게 제공된다.
H 장 강도 값의 표시된 리스트는 예컨대 머리에 있는 교아세포종의 치료에 관련된다. 다른 신체 영역 또는 볼륨에서의 치료를 위해 다른 값도 규정될 수 있다. 예컨대, 전립성 종양의 치료를 위해, 2 kA/m, 2.5 kA/m, ..., 8 kA/m 사이의 값에 대해 단지 0.5 kA/m의 단계적 크기가 규정될 수 있다.
H 제어기는 도달되는 온도에 대한 한계를 갖지 않는다(초기 실행시의 sim_t.exe 외에는). 그러므로, 도달되는 온도가 계산 영역에서 80℃ 보다 높고(또는 낮고) 그리고/또는 PTV 외부에서는 43℃ 보다 높은(그리고/또는 낮은) 경우가 있을 수 있다.
사용자는 sim_t.exe의 장 강도 권고 및 가능하다면 H 제어기에 대한 10개의 결과 이외에 또 다른 검토를 얻고 싶다면, GUI 창에서 원하는 입력 H 장 강도 값을 손으로 타이핑하여 넣을 수 있다. 그리고 계산은 H 선택 모드(sim_h.exe)로 시작된다. 사용자는 이를 원하는 만큼 반복할 수 있다.
H 선택 모드에서는, 도달되는 온도에 대한 한계가 없다(초기 실행시의 sim_t.exe 외에는). 그러므로, 도달되는 온도가 계산 또는 치료 영역에서 80℃ 보다 높고(또는 낮고) 그리고/또는 PTV 외부에서는 43℃ 보다 높은(그리고/또는 낮은) 경우가 있을 수 있다.
또한, 사용자는 PTV에 대한 보정 또는 다른 구분화 보정을 하기 위해 언제 든지 구분화 단계로 복귀할 수 있다. 이 경우, 시뮬레이터는 초기 상태로 변한다. 새로운 구분화된 데이타 기록("라벨드(labeled) 볼륨" 또는 LV 데이타 기록이라고 하며, 아래 참조요)이 이용가능하고 사용자가 구분화 단계에서 온도 계산 메뉴로 변경하자마자, 전체 절차가 반복되는데, 즉 시뮬레이터가 sim_t.exe 초기 실행으로 시작된다.
일반적인 기술적 접근
자기장 내의 나노입자에 의한 온도 증가의 발생은 개념적으로 두 단계로 나누어진다:
1. 제 1 단계에서, 자기장 내의 나노입자는 국부적인 파워 흡수(파워 흡수 밀도(W/m3) 또는 파워 흡수율(W/kg)로 표시됨)를 촉발시킨다(이 경우 일반적으로 SAR("Specific Absorption Rate")로 표시됨);
2. 제 2 단계에서, 이 SAR 은 온도 상승의 (주) 원인으로 작용한다.
H 장 강도의 값으로부터 얻어지는 온도의 시뮬레이션은 시뮬레이터에서 2개의 주 단계로 나누어진다:
1. 여기서 "SAR 솔버(solver)" 라고 하는 것(즉, 적절한 계산 요소 또는 계산 모듈)을 이용하여 주어진 H 장 강도에 대한 SAR 분포를 확인하는 일; 그리고
2. SAR 분포로부터 온도 분포("T 분포")를 확인하는 일("T 솔버"라고 알려져 있는 것에서).
위에서 소개된 SAR 솔버에서, SAR은 예컨대 자성 유체 퇴적물(아래 참조요)이 표시되어 있는 CT(computed tomography) 데이타 기록 및 H 장 강도에 대한 철 코어 SAR의 계측학적으로 확인된 의존성에 기초하여 계측학적 데이타로부터 결정된다. 예컨대 2004 년에 Gneveckow 등이 소개한 바와 같이 실행을 위해 물리적 근사화를 사용할 수 있다.
상기 T 솔버에서, 시간 종속적인 BHTE가 자성 유체가 사용되는 특정한 상황을 고려하여 유한 차분의 사용으로 수치적으로 풀린다. T 솔버는 예컨대 2007년에 Nadobny 등이 설명한 바와 같이 명시적 온도 구배를 사용할 수 있다.
시뮬레이터 패키지에서, SAR 솔버 및 T 솔버는 별개의 프로그램 유닛을 형성하는 것은 아니고, 오히려 서로 합해져 조인트 프로그램을 형성하게 되는데, SAR 및 T 솔버 요소는 선택 모드에 따라 프로그램 사이클에서 다른 방식으로 서로 "혼합"된다. 이는 아래에서 더 자세히 설명할 것이다.
SAR 분포(및 온도 분포)의 기하학적 형상은, 조직에 걸려 있는 나노입자 또는 자성 유체의 퇴적물("나노퇴적물", "퇴적물 볼륨")의 기하학적 위치에 크게 의존한다. 이들 나노입자 위치는 SAR을 결정하기 위해 시뮬레이터에 입력으로서 전달될 필요가 있다. 이를 위해, 나노입자가 표시되어 있으며 계획 CT에 기초하여 만들어지는 구분된(예컨대, 이진(binary)) 3차원 데이타 기록(이 경우 "LV.raw" 로 표시되고, LV는 "labeled volume"을 나타냄)이 앞의 주 단계 "구분화"에서 시뮬레이터에 이용가능되게 될 필요가 있다. 또한, 나노입자의 위치에서 하운스필드 단위(Hounsfield unit)의 값이 알려질 필요가 있다. 이는 이진 CT 파일(CT.raw)의 판독 입력으로 달성된다.
자기장 내에 있는 나노입자의 파워 흡수는 시뮬레이터에서 다른 방식으로 나타내질 수 있다. 비(specific) 파워 흡수가 W/kg 또는 W/g 단위의 파워 흡수율("Specific Absorption Rate", SAR)로 정량화될 수 있으며, 이 경우에 설정될 필요가 있는 질량은 자기적으로 유효한 질량인데, 즉 예컨대 자성 유체의 질량(이 경우 SAR은 보통 W/kg로 표시됨) 또는 철 코어를 갖는 나노입자의 경우에는 철 질량(이 경우 SAR 은 보통 W/g으로 표시됨)이다. 비율을 사용하는 대신에, 비 파워 흡수는 입방 미터 또는 입방 센티미터 당 와트(W/m3 또는 W/cm3)의 단위로 파워 흡수 밀도를 통해 표시될 수도 있다. 비 파워 흡수 밀도가 관여되면, 볼륨은 대략 자성 유체의 볼륨이 될 것이다.
비 기준 파워 흡수율 또는 밀도는 예컨대 캐리어(예컨대, 물) 및 그에 "분해되어 있는" 나노입자들을 갖는 자성 유체의 (측정된) 파워 흡수에 관련될 수 있다. 이 경우, 캐리어내에 있는 나노입자의 양은 그러한 기준 측정을 위해 극히 정확하게 알려져 있다(예컨대, 몰 질량(molar mass)으로). 따라서, 기준 진술은 적하(instillation) 전에 기준 상태에 있는 자성 유체에 관한 것이다. 여기서 사용되는 철 코어 SAR("SAR_fe")은, 보통 철 질량에 기초하는 그러한 일 기준 진술이며 W/g 으로 표시된다.
조직에서의 실제 파워 흡수("Absorbed Power Rate" 또는 "Absorbed Power Density", APD, 단위: W/m3)는 그 조직에 있는 자기적으로 유효한 나노입자의 밀도(그의 질량)에 의존한다. 그래서, 조직에서의 실제 또는 조직 특정적인 파워 흡수는 이러한 방식으로 밀도에 기초하여 비 기준 파워 흡수와 비교하여 변경되며, 일반적으로, 조직내의 나노입자들은 기준 자성 유체 보다 낮은 밀도로 존재한다(그 나노입자들은 "희석되어" 있다). 사용되는 용어의 수를 제한하기 위해, APD의 사용을 피해야 한다. 그러므로, 실제 파워 흡수에 대해서도, 엄격히 말하면, W/m3 단위를 사용해야 하더라도, 예컨대 SAR 또는 공간적 SAR 분포(SAR(x, y, z))를 계속 언급할 것이다. 언어 사용은 SAR 에서 APD로의 전환 또는 그 반대 방향의 전환이 시뮬레이터에게는 간단한 일이라면 정당화되며, 복셀(voxel) 당 나노입자의 실제 밀도(그의 철 질량)은 CT 데이타(예컨대, HU 단위의 그레이스케일 값)로부터 구해져 알려진다. (비/실제) 파워 흡수율 및 파워 흡수 밀도 각각은 밀도 계수(적하 후에 자성 유체/조직에 있는 자기적으로 유효한 질량 밀도)에 의해 서로 변환될 수 있다. 이러한 의미에서, 이 경우 또한 볼륨 SAR을 언급한다. 따라서, 용어 "SAR" 및 "볼륨 SAR"은 파워 흡수 밀도라는 용어와 동등한 것이며, 데이타가 시뮬레이터에 의해 유지되는 형태의 조직은, "(기준) 파워 흡수율", 예컨대 SAR_fe(나노입자의 질량에 기초하며, W/g의 단위를 가짐)의 경우에서와는 달리 수치적 최적화의 하나이다.
다시 말해, 여기서 사용되는 용어 "파워 흡수 밀도"는 (볼륨) SAR와 관련 있고, 용어 "(기준) 파워 흡수율"은 SAR_fe와 같이 신체 외부에서(in vitro) 계측학적으로 결정되는 기준 변수와 관련 있다.
따라서, 볼륨 SAR은, 신체에 퇴적되는 파워 흡수율(W/kg) 또는 신체에 퇴적되는 예컨대 파워 흡수 밀도(W/m3)를 의미하는 것으로 이해될 수 있다. 추가로, 예컨대 W/kg 또는 W/g 등의 단위로 표시되는 (기준) SAR 율 또는 (기준) 파워 흡수율이 또한 사용된다.
일반적인 언어 사용에 따라, 보충적인 "분포"는 가끔 생략된다. 따라서, 진술은 위치 종속적 분포(즉, SAR(x, y, z)) 또는 위치 종속적인 값, 예컨대 볼륨 SAR와 같은 평균 파워 흡수 밀도(SAR_aver)일 수 있다. 분포의 존재 여부는 일반적인 상황에서 당업자에게 명백하다.
예시적인 제 1 실시 형태에서 개별 요소 또는 모듈의 기능에 대하여
입력 또는 선택 모드에 따라, 시뮬레이터 실행 프로그램("sim_t.exe", "sim_h.exe" 또는 "sim_hr.exe")이 특정의 시간 순서로 시뮬레이션 소프트웨어의 주 프로그램으로부터 호출된다. 가능한 순서는 이미 위에서 논의한 바와 같다.
상기 시뮬레이터는 절대 온도 분포를 확인(시뮬레이션)하는 두 가지 방법 또는 선택안을 제공한다:
● "H 선택"의 사용("H"는 H 장 강도를 나타냄). 장 강도(H)의 절대값이 규정된다(일반적으로 kA/m 단위로). 온도 분포(T(x, y, z))(℃)가 구해진다.
● "T 선택"의 사용("T"는 온도를 나타냄). 온도 한계값(T_limit)(℃)이 규정되고, 장 강도 값(H)(kA/m) 및 관련된 온도 분포(T(x, y, z)(℃)가 구해진다.
T 선택은 실행 프로그램 "sim_t.exe"을 사용하여 실행되고, H 선택은 실행 프로그램 "sim_h.exe"을 사용하여 실행된다. 제 3 프로그램 모듈 "sim_hr.exe"은 또한 (다중) H 선택을 사용한다. sim_t.exe 및 sim_h.exe 각각은 하나의 온도 분포를 계산하고, 10개의 온도 분포는 sim_hr.exe("H 제어기")의 경우에 한 사이클에서 H 장 강도의 10개의 값에 대해 확인된다.
값 MODE = 1, "H 선택"(sim_h.exe) MODE = 2 및 "H 제어기"(sim_hr.exe) MODE = 3 을 갖는 전달 파라미터(또는 시뮬레이터의 관점에서는 입력값) "MODE"가 계산형 "T 선택"(sim_t.exe)에 할당된다.
이하, 3개의 시뮬레이터 프로그램 모듈(각각은 또한 독립적인 프로그램으로서 이용가능함)과 그의 기능에 대해 예시적으로 더 자세히 설명하도록 한다.
H 선택 (
MODE
= 2,
sim
_h.
exe
)
도 3 에 프로그램 모듈(sim_h.exe)의 사이클이 개략적으로 도시되어 있다. H 장 강도(H)의 절대값이 규정된다. 온도 분포 T(x, y, z)가 구해진다.
먼저, 나노퇴적물 볼륨(퇴적물 볼륨) 또는 나노입자 볼륨("V_NP") 및 V_NP 내 모든 값(HU(x, y, z))의 평균 HU 값("HU_aver")이, 기하학적 나노입자 분포( LV.raw를 통해 판독 입력됨)의 평가 및 하운스필드 단위("HU(x, y, z)", CT.raw 를 통해 판독 입력됨)의 비교를 통해 구해진다.
다음, 평균 철 농도가 평균 "HU_aver"로부터 추정되고, 또한 이로부터 V_NP에서의 철 질량 "m_fe"(보다 일반적으로는 입자 질량)이 추정되는데, 이 경우 나노입자는 자기적으로 유효한 요소로서 철 코어를 갖는다고 가정한다. 따라서 이러한 접근법은 다중 근사화에 기초하는데, m_fe는 평균 철 농도로부터 추정되고, 그리고 이 평균 철 농도는 평균 HU 값으로부터 추정된다. 환자에게의 적하 후 나노입자의 농도는 CT 데이타로부터 결정된다. 적하된 입자들 중의 대략 50%만 신체내에 남게 되고 예측하기 어려운 농도 또는 분포로 "나노퇴적물"내에 존재하게 된다.
이와는 독립적으로, 상기 시뮬레이터는 H 장 강도로부터 철 코어 SAR "SAR_fe"를 구한다. 이는 철 질량에 기초하는 예컨대 W/g 단위의 기준 파워 흡수율인데, 이 흡수율은 희석되지 않은 기준 상태에 있는 나노입자에 대한 측정된 파워 흡수, 즉 예컨대 환자에의 적하 전에 나노입자를 함유하는 희석되지 않은 자성 유체(희석되지 않은 뱃치(batch))의 파워 흡수율을 나타낸다.
상기 나노입자는 자성을 갖거나(즉, 예컨대 강자성 또는 페리자성), 상자성 및/또는 초상자성을 가질 수 있다. 재료, 크기 분포 등과 같은 파라미터에 따라, 상이한 자기적 특성의 혼합물이 있을 수 있다.
SAR_fe는 자성 유체에 대해 미리 계측학적으로 결정되는 비선형 특성 곡선(SAR_fe = f(H))를 적용하여 계산된다. 그 특성 곡선은 특정한 어플리케이터 및 특정적으로 사용되는 나노입자(자성 유체)에 대해 결정된다. 치료 영역은 어플리케이터의 폴 피스(pole piece) 사이의 중앙(예컨대, ＜+/- 10 cm의 영역)에 위치하는 것으로 가정하며, 따라서 양호한 근사화의 경우, 동일한 (최대) H 자기장 강도 값이 그 영역 내 어느 곳에서도 사용될 수 있다. 복잡한 테이블 표시를 피하기 위해, 상기 특성 곡선(SAR_fe = f(H))은 3개의 피팅(fitting) 계수(a, b, c)에 의해 근사화될 수 있으며, 그래서 다음과 같은 형태를 가정할 수 있다:
SAR_fe = aHb + c (1)
여기서, SAR_fe 의 단위는 W/g(watts per gram) 이고, H의 단위는 kA/m 이다.
이제 m_fe, SAR_fe 및 V_NP를 사용하여, 나노퇴적물 내의 조직 질량(또는 등가적으로는, 비 국부 밀도(specific local density)(W/m3 또는 W/cm3)가 곱해짐)에 근거하여 볼륨 SAR(x, y, z)에 대한 평균 "SAR_aver"(W/g)을 추정한다. 따라서, 이는 나노입자의 퇴적된 상태에서의 평균 파워 흡수 밀도인 것이다.
다음, 위치 종속적인 볼륨 SAR 분포가 구해지고, 본 발명에서는 양호한 근사화로, V_NP에서 SAR 값은 HU 값에 비례한다고 가정하는데, 즉
SAR(x, y, z) = HU(x, y, z)*SAR_aver/HU_aver (V_NP에서) (2)
SAR(x, y, z) = 0 (V_NP 외부에서) (3)
모든 값 HU(x, y, z)은 V_NP 에서 양인데, 이는 물리적으로 불가능한 음의 SAR 값은 생길 수 없음을 의미한다.
위치 종속적인 파워 흡수 "밀도" 분포(SAR(x, y, z))를 온도의 근원으로 하여, 예컨대 2007년에 Nadobny 등이 소개한 식 (1) - (2)에 기초하여 BHTE T(x, y, z) = f(SAR(x, y, z))를 수치적으로 풀고, 이 경우, 2007년에 Nadobny 등이 소개한 식 (8) - (15)에 기초하는 명시적 온도 구배 계산이 행해지는 유한 차분법이 적용된다.
모델을 기술하는 BHTE는 동적인데, 즉 시간 종속적이다. 얼마 후에, 정상 상태 조건에 도달하게 되며, 이 조건에서는 가해진 자기장에서의 파워 흡수에 의한 열의 공급이, 혈류에 대한 열소산(주변 냉각, 관류(perfusion)항)과 같게 된다. 경험에 따르면, 그러한 조건은 대략 20 분 후에 도달된다. 시뮬레이터에서는, 적절한 안전 여유를 고려하여 예컨대 30분 후에 정상 상태 조건이 도달되는 것으로 규정될 수 있다(온열 치료는 예컨대 1시간 ∼ 1.5 시간 걸릴 수 있다). 원칙적으로, 사용자는 초기 단계에서도(정상 상태가 도달되기 전에) 치료받을 수 있다. 시뮬레이터는 어떤 시간 범위에서 작동하며 그래서 20분 또는 30분 전에 언제 든지 모델링하고 (출력을) 제공할 수 있다.
H 선택안(sim_h.exe)(MODE = 2)은 BHTE T(x, y, z) = f(SAR(x, y, z))를 수치적으로 풀기 위해 단지 하나의 패스만 필요로 한다.
본 발명은, H 선택의 경우 온도는 제한되지 않는데, 즉 H 장 강도의 레벨에 따라 신체에서 어떠한 온도라도 생길 수 있음을 제안하며, 그 온도는 통상적인 온도 한계값(예컨대, 건강한 조직에서는 43℃) 보다 높을 수 있다.
T 선택(
MODE
= 1,
sim
_t.
exe
)
도 4 는 T 선택 모드에 있는 시뮬레이터에 대한 프로그램 사이클을 개략적으로 나타낸다. 온도 한계값(T_limit(x, y, z))이 규정되고, 장 강도 값(H) 및 관련된 온도 분포 T(x, y, z)가 구해진다.
먼저, sim_h.exe의 경우처럼, 나노입자 분포가 LV.raw 로부터 판독 입력되고 하운스필드 단위가 CT.raw 를 통해 판독 입력된다. 다음, sim_h.exe의 경우처럼, 철 농도(일반적으로는 자기적으로 유효한 입자 농도)가 결정되고 이로부터 철 질량(m_fe)(일반적으로는 자기적으로 유효한 입자 질량)이 결정된다. 이들 변수는 얻어진 H 장 강도와는 독립적이다.
하지만, sim_t.exe 의 다른 진행은 sim_h.exe의 경우와는 다른데, 왜냐하면 장 강도의 절대값이 규정되어 있지 않고 이제는 구해져야 하기 때문이다. 절차는 규정된 한계 온도에 "맞는" 적절한 볼륨 SAR(W/kg)(또는 선택적으로는 파워 흡수 밀도(W/m3)로서)을 계산하고 또한 계산된 볼륨 SAR로부터 H 장 강도를 구하는 것을 포함한다.
여기서 설명하는 실시예에서 동시에 그리고 동등한 인가로 준수될 필요가 있는 한계 온도 선택(T_limit(x, y, z))은 다음과 같다:
● "비(non) PTV 영역"(불 연산(Boolean operation)을 위한 영역, "PTV를 제외한 신체 볼륨")에 대해, 허용가능한 최대 온도 값(= 온도 한계 값)(T_limit(비 PTV))이 규정된다. 예컨대, 이 값은 시뮬레이션 소프트웨어의 주 프로그램에서 기본적으로 43℃로 설정될 수 있고 시뮬레이터에 전달될 수 있으며, 따라서 즉 T_limit(비 PTV) = 43℃ 이다. "비 PTV" 영역은 건강한 조직 또는 치료되지 않는 조직에 대략 상당한다.
● 신체 볼륨내 모든 곳에서의 온도는 80℃ 이하이도록 되어 있다. 이 값은 예컨대 시뮬레이터에서 내부적으로 규정될 수 있다. 상기 한계 값과의 상호 작용으로(그 한계 값에 기초하여 상기 비 PTV는 43℃ 이하이다), 이는 치료 영역 PTV 에 대한 한계이며, 따라서 T_limit(PTV) = 80℃ 이다.
결과적인 장 강도(H)는 두 선택을 준수해야 하는데, 즉 모든 온도(T(x, y, z))가 PTV에서 80℃ 이하가 되고 또한 동시에 PTV 외부에서는 43℃ 이하가 되도록 충분히 낮아야 한다. 다시 말해, 각기 두 T 선택 중의 하나를 준수하는 두 장 강도 값들 중에서 더 낮은 것이 출력된다.
이들 T 선택을 준수하기 위해, sim_h.exe를 여러 번 시작하고 또한 입력된 장 강도를 반복적으로 재조정하는 것이 이론적으로 가능한데, 따라서 T 선택은 그러한 반복적인 과정의 끝에서 준수될 것이다. 반복적이며 따라서 부정확하고 복잡한 이러한 경로(2007년에 Nadobny 등이 1841면에 소개한 "반복법(iterative way)" 참조요)는 이 경우 추구되지 않는다.
본 발명에 따른 절차는, 리소스 절약적인 방식으로 또한 그럼에도 정확하게 H 장 강도 값을 직접 결정하기 위해 이 경우에는 다르다. 이 경우, SAR(및 그래서 온도)은 비선형적으로 H 장 강도에 의존하므로 문제의 진술은 결코 사소한 것이 아님을 염두에 두어야 한다. 그러나, 적어도 일부 문제의 진술에 대해서는 특히 SAR와 온도 간에 선형적인 관계가 나타날 수 있다(2007년에 Nadobny 등이 1841면에서 식(5a), (5b), (6)으로 소개한 "분해법(decomposition way)" 참조요). 따라서, 온도 분포(T(x, y, z))는 먼저 기본 성분(T0(x, y, z))(SAR 없이 얻어짐) 및 온도 상승 성분(T_rise(x, y, z) = K*△T(x, y, z))로 나누어지며, 그 결과,
T(x, y, z) = T0(x, y, z) + K*△T(x, y, z) (4)
그리고 SAR 에 대해서는 다음이 성립한다:
SAR(x, y, z) = K*△SAR(x, y, z) (5)
K 는 스칼라 스케일링 계수이고(MODE = 1 에서 "온도 기반" 스케일링 계수라고 한다), △T(x, y, z)는 상대 온도 증가이고 △SAR(x, y, z)는 상대 SAR 분포인데, 이는 또한 상대 파워 흡수 밀도라고도 할 수 있거나 또는 그와 동등한 것이다. sim_h.exe의 경우에서와는 달리, 절대값(SAR_aver)은 SAR-fe로부터 결정되지 않고, 상대 볼륨 SAR(△SAR(x, y, z))에 대한 임의의 (상대) 시험 평균 "△SAR_aver"이 내부적으로 규정된다. 예컨대, 이 시험 평균은 시뮬레이터에서 △SAR_aver = 100 W/kg 로 설정될 수 있다. 식 (2)에서와 유사한 방식으로, 본 발명은 그로 부터 다음과 같이 위치 종속적인 △SAR(x, y, z) 값을 근사화한다:
△SAR(x, y, z) = HU(x, y, z)*△SAR_aver/HU_aver (V_NP 에서) (6)
△SAR(x, y, z) = 0 (V_NP 외부에서) (7)
다음, BHTE를 수치적으로 풀기 위한 2개의 패스가 연이어 시작된다: 한 패스는 TO(x, y, z)(SAR(x, y, z) = 0)에 대한 것이고 다른 한 패스는 상대 온도 증가(△T(x, y, z) = f(△SAR(x, y, z))에 대한 것이다. 다음, 모든 지지점 또는 복셀(x, y, z)에 대해 최소 탐색을 사용하여 상기 온도 기반 스케일링 계수를 구한다.
K = Min(T_limit(x, y, z) - T0(x, y, z))/△T(x, y, z)) (8)
여기서, T_limit(x, y, z)는 비(non) PTV 에서 80 ℃ 이고 PTV 에서는 43℃ 이다.
상기 온도 기반 스케일링 계수 K 가 구해지면, BHTE를 다시 한번 수치적으로 풀 필요 없이 식 (5) 및 (4)를 사용하여 절대 SAR(x, y, z) 및 T(x, y, z)를 즉시 표시할 수 있으며, 마찬가지로 다음이 성립한다:
SAR_aver = K*△SAR_aver (9)
다음, 본 발명은 역순으로 sim_h.exe로부터 초기 단계를 수행하게 되는데, 먼저 평균 SAR_aver 및 앞서 결정된 철 질량(m_fe)으로부터 철 코어 SAR(SAR_fe)가 결정된다. 마지막 단계는, 일반적으로 비선형인 특성 곡선(SAR_fe = f(H))을 반대로 적용하는 것인데, 즉 값 SAR_fe를 사용하여 H 장 강도 값을 확인하고, 그리고 온도 분포(T(x, y, z)) 외에도 그 장 강도 값이 최종적으로 출력으로서 사용자에게 전달된다.
H 제어기(
MODE
= 3,
sim
_
hr
.
exe
)
도 5 는 H 조절 모드에 있는 시뮬레이터에 대한 프로그램 사이클을 개략적으로 나타낸다. 요청시, 시뮬레이터 프로그램 sim_hr.exe은 다중 H 선택, 즉 입력값으로서 이용가능하게 되는 H의 다른 절대 값들에 대한 다수의 온도 분포를 즉시 시뮬레이션한다.
여기서 설명하는 실시예에서, 한 세트의 확고하게 규정된 10개의 장 강도 값(5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13 및 14 kA/m)에 대해, 한 세트의 10개의 온도 분포가 결정된다. 그러나, H 제어기는 단순히, BHTE를 수치적으로 풀기 위한 10개의 패스가 있는, 10회 연속으로 실행되는 sim_h.exe은 아니다. 계산 시간을 줄이기 위해, sim_t.exe 에서의 패스와 유사하게 대신에 단지 2개의 패스가 요구되는데, 즉 마찬가지로 T0(x, y, z) 및 △T(x, y, z)에 대한 패스가 요구된다.
먼저, sim_h.exe의 경우에서와 유사한 방식으로, 기하학적 나노입자 분포(LV.raw를 통해 판독 입력됨)의 평가 및 하운스필드 단위(CT.raw를 통해 판독 입력됨)의 비교를 사용하여, 평균 HU 값(HU_aver)를 결정하고, 이로부터 평균 입자 또는 철 농도를 결정하며 또한 이로부터 입자 또는 철 질량(m_fe)을 결정하게 된다. 이들 값은 모든 H 값들에 대해 동일하다.
다음, △SAR_aver의 상대값 = 100에 대해, sim_t.exe 에서 처럼, 상기 식 (6) 및 (7)에 기초하여 △SAR_aver가 추정되고 또한 △SAR(x, y, z)가 근사화된다.
다음, sim_t.exe 에서와 유사한 방식으로, T0(x, y, z) 및 △T(x, y, z)에 대해 BHTE를 수치적으로 풀기 위해 2개의 패스가 수행된다.
다음, i = 10 으로 반복되는 루프가 시작된다. 매번 상대 H 장 강도 값(H(i))이 판독 입력되는데, 즉 예컨대 1 kA/m의 단계로 5 ... 14 kA/m 가 판독 입력된다. 식 (1)에 기초하는 특성 곡선 SAR_fe = f(H)를 적용하여, sim_h.exe 의 경우에서 처럼, 매번 상기 값을 사용하여 관련 값 SAR_fe(i)을 계산하고, 이 값(및 처음에 결정된 철 질량(m_fe))을 사용하여 볼륨 SAR의 절대 평균(SAR_aver(i))을 추정한다.
따라서, 각각의 루프 반복에 대해, 본 발명에 따라 스케일링 계수(K(i))가 아래의 식으로부터 결정될 수 있다(본 발명에 따르면 MODE = 3 에서는 "파워 흡수 기반" 스케일링 계수를 말함):
K(i) = SAR_aver(i)/△SAR_aver (10)
상기 파워 흡수 기반 스케일링 계수(K(i))가 구해지면, 절대 온도 분포가 각각의 i 에 대해 얻어지고 출력된다:
T(x, y, z, i) = TO(x, y, z) + K(i)*△T(x, y, z) (11)
따라서, BHTE를 수치적으로 푸는데 단지 2개의 패스가 필요하더라도, 10개의 절대(스케일링된) 온도 분포가 연속적으로 출력된다.
언급해야 할 것으로, H 제어기(MODE = 3)의 경우에 수행되는 파워 흡수 기반 스케일링(식 (10)에 따른 파워 흡수 기반 스케일링 계수(K))는 비 파워 흡수율(SAR)에 기초하고 그래서 T 선택(MODE = 1)에서 (한계) 온도 기준(식 (8)에 따른 온도 기반 스케일링 계수(K))으로 수행되는 스케일링과는 근본적으로 다른 것이다. 추가로, H 제어기(식 (10))의 경우에 파워 흡수 기반 스케일링 계수(K)는, 일반적으로 존재하는 특성 곡선(SAR_fe = f(H))의 비선형성으로 설명되는 바와 같이, 단순히 H 값의 비를 구하여 구해질 수 있는 게 아니다.
이진 입력 파일
CT
.
raw
이 3D 데이타 기록은 규칙적인 3D 그리드를 나타낼 수 있는데, 이 그리드의 요소(픽셀(pixel))는 관련된 CT 밀도 값(하운스필드 단위, "단축" 번호로서)을 갖는다. CT 그리드에 있는 일 요소의 위치(x, y, z)에 대한 기하학적 기준은 x, y, z 인덱스 및 경계 박스에 관한 진술(시뮬레이터에 추가적으로 전달됨)을 통해 얻어진다. x 좌표가 가장 빨리 변하고(내부 루프) z 좌표가 가장 느리다(외부 루프). CT 데이타 기록은 수술 후 계획 CT에 대응해야 하며 나노입자를 포함해야 한다(자성 유체의 적하 후에). 시뮬레이터는 특히 나노입자 픽셀에서의 CT 값에 관심이 있다. 이들 값에 대해, 시뮬레이터는 현재의 철 농도(신체에서의 적하 후에 존재하는)에 관한 정보를 구하고, 이 정보는 SAR 및/또는 온도의 계산과 관련 있다.
이진 입력 파일
LV
.
raw
이 데이타 기록(LV는 "labeled volume"을 나타냄)도 마찬가지로 규칙적인 3D 그리드를 나타낼 수 있으며, 이 그리드의 요소는 코딩된 관련 라벨("바이트(byte)" 번호)을 갖는다. LV 그리드에 있는 일 요소의 3D 위치(x, y, z)에 대한 기하학적 기준은 인덱스 및 경계 박스에 관한 진술을 통해 얻어진다. LV.raw의 경계 박스는 CT.raw의 경계 박스와 동일할 수 있다. 데이타 기록(LV.raw)은 예컨대 계획 CT에 기초하여 앞의 프로그램 주 단계 "구분화"에서 생성된다. 상기 라벨은 다음과 같은 3 종류의 영역을 기술/코딩하는데 사용된다:
● 기하학 해부학적 영역(외부, "머리", 종양): 이 정보는 온도 분포의 계산을 수행하는데 필요하다. 예컨대, 시뮬레이터는 신체와 외부 사이의 열적 인터페이스를 만들게 되는데, 그러므로 관련된 기하학적 구조가 알려져야 한다. 또한, 시뮬레이터가 구분화된 종양 없이도 계산할 수 있더라도, 의사가 종양을 표시할 것으로 예상된다. 신체 (부분) 볼륨, 즉 예컨대 "머리"(치료 볼륨(PTV))(즉, 예컨대, "종양과 이 종양 주위의 경계") 및 퇴적물 볼륨(즉, 나노입자들을 포함하는 하나 이상의 (많은) 복셀)이 서로 구별된다. 따라서, 본 실시예에서 "비 PTV"는 "종양(경계를 포함하여)을 제외한 머리"가 될 것이다.
● 나노입자 영역(소스 볼륨): 조직에 걸려 있는 나노입자 또는 자성 유체의 퇴적물("나노 퇴적물", 퇴적물 볼륨)의 기하학적 위치(라벨로 표시됨). 이들 나노입자 위치는 SAR을 결정하기 위해 시뮬레이터에 입력으로서 전달될 필요가 있다. SAR은 나노입자의 위치에서만 생성된다. 나노입자 영역은 기하학 해부학적 영역 및 열적 한계 조건 영역과 겹칠 수 있다. 퇴적물 볼륨(들) 내부에서의 나노입자의 기하학적 분포는 예컨대 T 솔버 또는 H 제어기에서의 계산에 중요한 것이다.
● 열적 한계 조건 영역: 특정 온도(T_limit(x, y, z))가 초과되어서는 안 되는 영역 또는 기관. 예컨대, 치료 영역("PTV", "planning target volume") 및 건강한 조직이 있는 머리의 나머지 부분("비 PTV 영역", 즉 치료 영역 외부의 영역)이 서로 구별된다. 상기 한계 조건 영역은 기하학 해부학적 영역 및 나노입자 영역과 겹칠 수 있다. 표준적인 선택안으로서, 구분화 에디터는 PTV 로서 종양 및 1 cm의 종양 경계를 제공한다.
LV.raw 의 코딩은 각각의 8-비트 라벨에 대해 기하학 해부학적 정보를 코딩하는데 6 비트가 사용되도록 실행되고, 1 비트가 나노입자(YES/NO) 및 PTV (YES/NO)를 각각 코딩하는데 사용된다.
본 창의적인 시뮬레이션 도구의 예시적인 제 2 실시 형태를 아래에서 보다 자세히 설명하도록 한다. 프로그램 패키지는, 암 치료에 도움을 주기 위해 개발된 시뮬레이션 소프트웨어의 일 부분인 온도 시뮬레이터(아래에서 가끔 단지 "시뮬레이터"라도고 함)를 실행시킨다. 전술한 예시적인 제 1 실시 형태처럼, 예시적인 제 2 실시 형태는 머리 영역에서의 시뮬레이션을 위해서도 제공된다.
자성 유체를 종양 영역 안으로 주입한("적하" 또는 "이식") 결과, "나노입자 퇴적물" 또는 "나노퇴적물"이라고 알려져 있는 것이 그 영역에 형성될 수 있다. 치료 중에, 이들 나노입자는 고레벨 저주파수 외부 자기장에 의해 활성화될 수 있는데, 즉 자기장의 영향의 결과로 국부적인 온도 상승이 있을 수 있다. CT 데이타에 기초하여, 시뮬레이터는 치료 기구(자기장 활성화기)의 자기장 강도에 기초하여 머리 영역에서의 온도 분포를 시뮬레이션(보호)한다. 이는 적하 후, 치료 전에 일어난다. 상기 시뮬레이터에 의해 제공되는 결과는, 예컨대 시뮬레이터에 의해 계산되는 특별한 어플리케이션 자기장 강도와 관련하여, 치료가 수행될 수 있기 위한 전제 조건도, 치료 수행을 위한 구속적인 것도 아니다. 예컨대, 치료의 수행은 치료 중에 실시되는 온도 측정에 의해 영향받을 수 있다. 의사한테는 본래 온도 측정이 시뮬레이션 결과 보다 더 중요한 것이다. 시뮬레이션 결과 및 중요한 온도 측정은 의사에게 치료 평가를 위한 지침을 제공한다.
예시적인 제 1 실시 형태에서와 유사한 방식으로, 시뮬레이터는 특히 다음과 같은 주된 일들을 수행한다:
- 단순화된 물리적 모델을 가정하여 자기장을 나노입자에 가하여 얻어질 수 있는 3차원 온도 분포를 시뮬레이션하는 일;
- 환자 모델에 대한 특정 온도 선택에 기초하여 자기장 강도(H 장 강도)를 추정하는 일.
예시적인 제 1 실시 형태에서와 유사한 방식으로, 이 경우에 시뮬레이터는 주 프로그램 코어의 일 부분은 아니고, 외부 SOUP ("Software of Unknown Provenance")로서 주 프로그램 코어에 연결된다. 그러나, 시뮬레이터와 주 프로그램 코어 사이의 데이타 상호 교환은 더 이상 외부의 강성적인 디렉토리 인터페이스를 통해 일어나지 않고(하드 디스크를 통한 데이타의 완전한 기록 및 판독 입력), 상기 시뮬레이터는 프로그램 라이브러리로서 연결되고 그러므로 데이타 상호교환은 주 메모리를 통해 일어난다. 이러한 다른 소프트웨어 구조 또는 아키텍쳐의 결과로 일어나는 중요한 변화는 다음과 같은 것을 포함한다:
- sim_t.exe, sim_h.exe 및 sim_hr.exe와 같은 실행 프로그램 대신에 프로그램 라이브러리로서 시뮬레이터의 연결;
- "H 제어기" 대신에 "신속 H 제어기"의 도입; 및
- FORTRAN 어레이를 위한 동적 메모리 위치 관리.
H 제어기의 수정은 아래에서 더 자세히 설명하도록 한다. 또한, 프로그램 라이브러리로서의 연결에 대해서도 간단히 설명할 것이다.
예시적인 제 1 실시 형태의 경우, 시뮬레이터는 3개의 개별적인 FORTRAN 실행 프로그램 "sim_t.exe", "sim_h.exe" 및 "sim_hr.exe"을 포함하고, 각각의 프로그램은 특정의 선택 모드(MODE 1, 2 및 3)를 맡고 있다. 따라서, 값 MODE = 1 일 때 전달 파라미터(또는 시뮬레이터의 관점에서는 입력 값) "MODE"가 계산형 "T 선택"("T"는 "온도"를 나타냄; sim_t.exe 프로그램), MODE = 2 는 "H 선택"에 전달되고("H"는 "자기장", 즉 H 장 강도의 선택을 나타냄; sim_h.exe 프로그램), 그리고 MODE = 3 은 "H 제어기"에 할당된다(원하는 다중 자기장 강도 값, sim_hr.exe 프로그램).
여기서 논의되는 예시적인 제 2 실시 형태에서, 프로그램은 기본적으로 3개의 모드로 나누어지고(MODE = 1, MODE = 2 및 MODE = 3), MODE = 3 은 소프트웨어면에서 수정되었다(아래의 내용 참조요). 그러나, 시뮬레이터는 더 이상 3개의 개별적인 실행 프로그램을 포함하지 않고, 프로그램 라이브러리로서 작용한다. 따라서, 주 프로그램 코어와 시뮬레이터 사이의 통신 또는 데이타 상호 교환은 더 이상 외부 디렉토리 인터페이스를 통해 일어나지 않고, 주 메모리를 통해 일어나게 된다. 이러한 방안의 이점으로서 특히, 많은 양의 데이타를 외부 디렉토리를 통해(즉, 하드 디스크로부터 또는 그 하드 디스크에) 판독 출력 및 입력할 필요가 더 이상 없고, 따라서 프로그램 실행 속도가 증가되고/증가되거나 있을 수 있는 오류의 원인 이 제거된다.
프로그램 라이브러리로 되어 있는 시뮬레이터는 주 프로그램 코어로부터 호출될 수 있다. 프로그램 라이브러리의 주 프로그램은 주 프로그램 코어에 대한 인터페이스를 형성하는데, 즉 "SOUP 끝"에서 예시적인 제 1 실시 형태에 있는 외부 인터페이스(상기 실시 형태에서 CT.raw, LV.raw의 제공을 보장함)의 임무를 맞게 된다.
예시적인 제 1 실시 형태에 있는 주 프로그램, 즉 sim_t.exe(MODE = 1의 경우에 T 선택), sim_h.exe(MODE = 2의 경우에 H 선택) 및 sim_hr.exe(MODE = 3의 경우에 H 제어기)가 예시적인 제 2 실시 형태에서는 FORTRAN (주) 서브루틴으로서 제공되며, 그리고 이들 서브루틴 모두는 주 프로그램에 의해 차례대로 호출된다(MODE에 따라). 이들 맞춤형 주 서브루틴을 여기서는 "mainsubroutines" 이라고 한다. 시뮬레이터 모드들이 호출되고 시뮬레이터 데이타가 관리되는 순서는 주 프로그램 코어에 의해 계속 제어 및 관리된다.
다음과 같은 주 서브루틴이 존재한다:
- "mainsubroutine_sim_t_voxel_win" (MODE=1의 경우에 T 선택),
- "mainsubroutine_sim_h_voxel_win" (MODE=2의 경우에 H 선택), 그리고
- "mainsubroutine_sim_hr_voxel_win" (MODE=3의 경우에 신속 H 제어기).
CT 데이타 및 구분화된 라벨 데이타는 예시적인 제 1 실시 형태에서 처럼 이진 데이타 기록 CT.raw(CT 데이타 기록) 및 LV.raw(코딩된 라벨을 갖는 데이타 기록)으로서 주 프로그램 코어에 의해 하드 디스크에 기록되어 시뮬레이터에 대한 이진 입력으로서 다시 상기 하드 디스크에 의해 판독 입력되지 않는다. 대신에, 이들 데이타는 이 경우 주 메모리에 있는 어레이로서 시뮬레이터를 통해 전달된다.
텍스트 파일(SimInput.txt)(이는 시뮬레이터의 예시적인 제 1 실시 형태를 위한 입력을 제공함)은 이 경우 필요하지 않다. 모든 입력 파라미터는 인수 목록으로 주 프로그램 코어로부터 시뮬레이터의 주 프로그램에 그리고 이어서 3개의 주 서브루틴에 보내진다. 이는 특히 다음과 같은 입력 파라미터에 관련 있다: MODE (1, 2, 3), 원하는 H 장 강도 (H = 자기장 강도, kA/m 으로 표시됨), 비 PTV 영역에서 요망되는 최대 온도, 몰 농도 및 피팅 계수(a, b, c)(특성 곡선 SAR_fe = f(H)의 프로파일), 모든 CT 파일 크기 파라미터(요소의 수, 경계 박스, 사용되는 좌표계에 관한 진술(m, cm, mm), 영역의 수).
또한, 이 경우에는 시뮬레이터로부터 하드 디스크에 기록되고 그리고 다시 주 프로그램 코어에 판독 입력되는 출력 온도 데이타 기록이 없다. 대신에, 적절한 어레이가 시뮬레이터의 주 프로그램으로부터 주 메모리를 통해 주 프로그램 코어에 전달된다.
시뮬레이션 프로그램의 예시적인 제 1 실시 형태에서 계산되고 출력 파일(SimOutput.txt)에 기록되는 모든 출력 파라미터는 이 경우 시뮬레이션 프로그램으로부터 주 서브루틴의 인수 목록을 통해 시뮬레이터의 주 프로그램에 전달되고 또한 이어서 주 메모리를 통해 주 프로그램 코어에 전달된다. 가장 중요한 출력 파라미터는 다음과 같다: MODE (1, 2, 3), 결과적인 H 장 강도, 비 PTV 영역에서의 결과적인 최대 온도, PTV 영역에서의 결과적인 최대 온도, 결과적인 온도가 39도 보다 높은 종양의 점유율, 나노입자 볼륨, 종양 볼륨, 결과적인 평균 볼륨 SAR, 나노입자 볼륨에서의 결과적인 평균 하운스필드 단위 값, 평균 철 코어 SAR.
다음과 같은 추가적인 파라미터들이 주 서브루틴의 인수 목록으로 시뮬레이터의 주 프로그램에 전달된다: 오류 메시지, 및 주 서브루틴에 대한 호출의 순서를 모니터링하는 파라미터(MODE = 1 전에 MODE = 3 이 호출되어서는 안 된다, 아래 설명 참조요).
예시적인 제 2 실시 형태에서의 사이클의 개관
시뮬레이터는 절대 온도 분포를 확인하기 위한 두 가지 선택안을 사용자에게 제공한다:
- H 선택에 의해: H 장 강도의 절대 값(kA/m)이 규정되고, 온도 분포 T(x, y, z)(℃)가 구해진다; 그리고
- T 선택에 의해: 온도 한계 값(T_limit)(℃)이 규정되며, 장 강도 값 (H)(kA/m) 및 관련된 온도 분포 T(x, y, z)(℃)가 구해진다.
T 선택(MODE = 1)은 주 서브루틴(mainsubroutine_sim_t_voxel_win)에 대한 호출로 실행된다. H 선택(MODE = 2)은 다른 주 서브루틴(mainsubroutine_sim_h_voxel_win)의 호출을 필요로 한다. 신속 H 제어기(MODE = 3)(원칙적으로는 또한 H 선택임)는 주 서브루틴(mainsubroutine_sim_hr_voxel_win)에 대한 호출로 실행되지만, 그 전에 mainsubroutine_sim_t_voxel_win에 대한 적어도 한번의 호출을 필요로 하는데, 왜냐하면 그 제어기는 입력으로서 mainsubroutine_sim_t_voxel_win로부터의 출력을 사용하기 때문이다.
시뮬레이터 프로그램들에 대한 호출의 시간적 순서는 주 프로그램 코어에 의해 제어 또는 관리되며 도 6 에 나타나 있는 일정한 체계에 기초하여 실행된다.
GUI 구분화 에디터로부터 GUI 온도 시뮬레이션 에디터로의 전환 후에, 먼저 MODE = 1, 즉 T 선택 서브루틴(mainsubroutine_sim_t_voxel_win)이 항상 자동적으로, 즉 사용자에 의한 입력의 필요가 없이 시작된다. 이 프로그램은 다음과 같은 2개의 고정된 한계 온도 선택을 준수한다:
- PTV 외부에서 최대 43℃ ("비 PTV 43℃ 한계")
- 그외 다른 곳, 즉 실제로는 PTV 내부에서는 최대 80℃ ("전체 신체 80℃ 한계").
비 PTV 43℃ 한계와 관련하여 주목해야 할 바로, 이 값은 임계 온도로 간주되고, 이 임계 온도 보다 높으면 건강한 조직에 대한 손상이 점진적으로 일어날 수 있다. 80℃의 전체 신체 한계는 또한 다르게 선택될 수 있는데, 예컨대 50℃ ∼ 100℃ 미만, 바람직하게는 60℃ ∼ 90℃ 의 값이 선택될 수 있다. 두 한계 조건 중에서, 더 낮은 H 장 강도에서 일어나는 한계 조건이 유효하게 된다.
MODE = 1 에서 제 1 패스, 즉 자동 패스가 수행된 후에, 주 프로그램 코어는 내부적으로(즉, GUI에 의해 출력이 제공됨이 없이), 시뮬레이터 프로그램 라이브러리의 주 프로그램의 출력으로서 내부적으로 출력되는 H 장 강도 값의 레벨이 얼마인지 조사한다. 이 값이 15 kA/m 보다 크면, 자기장 활성화기에서, 15 kA/m(또는 일반적으로 물리적으로 최대의 안정적인 H 장 강도 값)의 H 선택으로 MODE = 2 에서의 패스가 다시 자동적으로 시작된다. MODE = 1 로부터의 출력 값이 15 kA/m 이하이면, MODE = 2 에서 프로그램 실행을 시작할 필요가 없고, 다음 단계가 직접 이어진다.
전술한 바와 같은 자동 패스가 종료된 후에, 다음과 같은 데이타가 GUI에 출력된다:
- 온도 분포;
- H 장 강도 권고(즉, H ＜ 15 kA/m 이면 MODE = 1 로부터 출력, 또는 15 kA/m 값(MODE = 2 에서의 제한 패스가 수행됨);
- PTV 외부에서 도달되는 최대 온도, 전체 계산 영역에서 도달되는 최대 온도 및 다른 변수.
특히 예컨대 80℃의 한계 조건이 PTV 에서 도달되었으면, PTV 외부에서의 최대 온도가 허용가능한 최대 온도(예컨대, 43℃) 보다 낮은 경우가 있을 수 있다.
모니터에서 이 초기 결과(자동 패스의 결과)를 고려한 후에, 사용자는 그 결과에 만족하는지에 대해 결정한다. 만족하지 않으면, 사용자는 원하는 H 장 강도 값을 타이핑해 넣고 MODE = 3(신속 H 제어기)에서 원하는 만큼 자주 그 값에 대해 온도 분포의 신속한 계산을 시작할 수 있다.
신속 H 제어기는 초기 패스에서의 T 선택과는 달리 도달되는 온도에 관해 어떠한 제한도 전혀 갖지 않는다. 그러므로, 도달되는 온도가 계산 영역에서 80℃ 보다 높고(또는 낮고) 그리고/또는 PTV 외부에서는 43℃ 보다 높은(그리고/또는 낮은) 경우가 있을 수 있다.
사용자는 PTV 에 대한 보정과 같은 구분화 보정을 하기 위해 언제 든지 프로그램 주 단계 "구분화"로 복귀할 수 있다. 이 경우, 시뮬레이터는 초기 상태로 변한다. 구분화를 위한 출력으로서 새로운 LV 데이타가 존재하고 또한 사용자가 프로그램 주 단계 "구분화"에서 온도 계산 에디터로 변경하자 마자, 전술한 절차가 반복되는데, 즉 시뮬레이터는 초기 패스 "T 선택" 등으로 시작한다. 대안적으로, MODE = 1 에서의 초기 패스는, GUI 버튼 "자동 온도 시뮬레이션 재시작"을 사용하여 구분화 에디터로 복귀함이 없이 개시될 수 있다. 이 경우에도, 시뮬레이터가 초기 패스 "T 선택" 등으로 시작하는 절차가 반복된다.
이하, 3개의 시뮬레이터 모드를 그의 목표 및 기능에 따라 설명하도록 한다.
MODE
= 2 (H 선택,
mainsubroutine
_
sim
_h_
voxel
_
win
의 호출)
H 장 강도의 절대 값이 규정된다. 온도 분포 T(x, y, z)가 구해진다(도 7 에 개략적으로 나타나 있는 사이클 참조요). 먼저, 환자 모델이 생성된다. 이 모델은 다음과 같은 두 데이타 기록(어레이)의 조합에 기초한다:
- CT 데이타 기록(어레이), 이는 판독 입력될 환자 데이타의 일 부분으로서 시뮬레이션 프로그램에 의해 판독 입력된다(이와 관련해서는 도 3 참조요; 이 기본적인 사이클에서, 예시적인 제 1 및 2 실시 형태는 매우 유사하다);
- LV 데이타 기록(어레이)("LV"는 "labeled volume"을 나타냄), 즉 코딩된 라벨 어레이, 이는 구분화 중에 시뮬레이션 프로그램에 의해 발생됨(도 3 참조요).
환자 모델을 위해 사용되는 기준은 LV 요소("labels")이고, 여기서 다음과 같은 정보가 복셀 기준으로 코딩된다:
- 기하학 해부학적 영역("머리", "종양" 등);
- 열적으로 관련된 영역(치료 영역, PTV 라고도 함, "planning target volume");
- 나노입자(NP)들의 기하학적 분포.
NP 분포를 평가하여 NP 볼륨(V_NP)을 확인한다. 그리고 CT 데이타 기록과의 비교가 이루어지며, 이때 평균 하운스필드 단위(HU) 값 "HU_aver"이, V_NP에 속하는 HU(x, y, z)의 값들에 대한 평균을 내어 결정된다.
다음, 상기 평균(HU_aver)을 사용하여, V_NP 에서 평균 철 농도를 추정하고, 또한 이를 위해 평균 철 질량(m_fe)을 추정한다.
독립적으로, 예컨대 이들 단계와 병행하여, 시뮬레이터는 H 장 강도로부터 철 코어 SAR("SAR_fe")을 구한다. 이는 사용되는 자성 유체에 대해 실험적으로 결정된 일반적으로 비선형인 특성 곡선(SAR_fe = f(H))을 적용하여 달성된다. 이 경우, 치료 영역은 자기장 어플리케이터의 폴 피스 사이의 중앙에 위치하는 것으로 가정하고, 양호한 근사화로 동일한 (최대, 일정한) H 장 강도가 있다. 복잡한 테이블 표시를 피하기 위해, 상기 특성 곡선(SAR_fe = f(H))은 예컨대 다음과 같은 3개의 피팅 계수(a, b, c)에 의해 근사화될 수 있다:
SAR_fe = aHb + c (12)
여기서, SAR_fe 의 단위는 W/g(watts per gram) 이고, H의 단위는 kA/m (kiloamps per meter)이다.
이제 m_fe, SAR_fe 및 V_NP를 사용하여, 나노퇴적물 내의 볼륨 SAR(x, y, z)
의 평균 "SAR_aver"을 추정한다(예컨대 2004년에 Gneveckow 등이 소개한 식 (2) 참조요).
다음, 위치 종속적인 볼륨 SAR 분포가 구해지고, V_NP에서 SAR 값은 HU 값에 비례한다고 가정하는데, 즉
SAR(x, y, z) = HU(x, y, z)*SAR_aver/HU_aver (V_NP 에서) (13)
SAR(x, y, z) = 0 (V_NP 외부에서) (14)
모든 값 HU(x, y, z)은 V_NP 에서 양인데, 따라서 물리적으로 불가능한 음의 SAR 값은 생길 수 없다. 이는 예컨대 적절한 필터링 또는 임계값 설정에 의해 구분화 에디터에서 처럼 조기에 보장될 수 있고 시뮬레이터에서 다시 검사될 수 있다.
위치 종속적인 SAR(x, y, z)를 온도의 근원으로 하여, BHTE T(x, y, z) = f(SAR(x, y, z))를 수치적으로 푼다(예컨대 2007년에 Nadobny 등이 소개한 식 (1) - (2) 참조요). 이는 2007 년에 Nadobny 등이 소개한 식 (8) - (15)에 기술되어 있는 바와 같이, 명시적 온도 구배 계산이 이루어지는 유한 차분법을 사용하여 풀릴 수 있다.
MODE = 1 및 MODE = 3 에서와는 달리, MODE = 2 에서는, 모델을 기술하는 BHTE는, 절대 H 선택 값으로부터 구해지는 SAR의 절대 값에 대해 풀리게 된다. 그러므로, H 선택안 MODE = 2 는, MODE = 1 및 MODE = 3 에서와는 달리, BHTE T(x, y, z) = f(SAR(x, y, z))를 수치적으로 풀기 위해 단지 하나의 패스만 필요로 한다.
H 선택의 경우 온도는 제한되지 않는데, 즉 H 장 강도에 따라 신체에서 어떠한 온도라도 생길 수 있으며, 그 온도는 또한 통상적인 온도 한계값(예컨대, 건강한 조직에서는 43℃) 보다 높다.
MODE
= 1 (T 선택,
mainsubroutine
_
sim
_t_
voxel
_
win
의 호출)
온도 한계값(T_limit(x, y, z))이 규정되고, 장 강도 값(H) 및 관련된 온도 분포 T(x, y, z)가 구해진다(도 8 의 개략적 도시 참조요). 예시적인 제 1 실시 형태에서의 T 선택과는 대조적으로, 나중의 MODE = 3(신속 H 제어기)에 대한 호출을 위해 특정 데이타 기록이 출력되고 주 메모리에 임시로 제공된다.
먼저, MODE = 2 에서 처럼, 환자 모델이 LV 및 CT 데이타로부터 생성되며, 그리고 NP 볼륨에 대해 HU_aver 및 m_fe가 결정된다(이들 변수는 가해지는 H 장 강도와는 독립적이다). 그러나, MODE = 1 에서의 사이클의 나머지 부분은 MODE = 2 의 경우와는 다른데, 왜냐하면 장 강도의 절대 값이 규정되어 있지 않고 구해지기 때문이다. 규정되어 있는 한계 온도에 대응하는 적절한 볼륨 SAR을 확인하기 위한 절차는, 나노입자의 적용, 즉 볼륨 SAR로부터 H 장 강도의 계산을 위해 추가된 추가적인 단계를 또한 갖는다.
동시에 그리고 동등한 인가로 준수될 필요가 있는 한계 온도 선택(T_limit(x, y, z))은 다음과 같다:
- "비 PTV" 영역은 건강한 조직이나 치료될 필요가 없는 조직에 대략 상당한다. 이 비 PTV 영역(불(Boole)의 의미로서는 "PTV를 제외한 신체" 또는 "PTV를 제외한 머리"이다)에 대해, 허용가능한 최대 온도 값(= 온도 한계 값)(T_limit(비 PTV))이 규정된다. 이 값은 사용자에 의해 변경될 수 있거나 또는 확고하게 규정될 수 있다. 상기 값은 기본적으로 43℃로 설정될 수 있는데, 즉 T_limit(비 PTV) = 43℃ 이다.
- 신체의 온도는 어느 곳에서도 예컨대 최대값 80℃를 넘지 않도록 되어 있다. 이 값은 예컨대 시뮬레이터에서 확고하게 규정될 수 있다. 비 PTV는 동시에 43℃ 이하이므로, 치료 영역(PTV) 에 대한 제 2 한계가 유효한데, 즉 T_limit(PTV) = 80℃ 이다.
결과적인 장 강도(H)는 두 선택을 준수해야 하는데, 즉 모든 온도(T(x, y, z))가 PTV에서 80℃ 이하로 되고 또한 동시에 PTV 외부에서는 43℃ 이하가 되도록 충분히 낮도록 되어 있다. 각기 두 T 선택 중의 하나를 준수하는 두 장 강도 값들 중에서 더 낮은 것이 출력된다.
이들 T 선택을 준수하기 위해, MODE = 2 를 여러 번 시작하고 입력되는 장 강도를 반복적으로 재조정하는 것이 가능한데, 따라서 T 선택은 그러한 반복적인 과정의 끝에서 준수될 것이다. 반복적이며 따라서 부정확하거나 복잡한 이러한 경로(2007년에 Nadobny 등이 1841면에 소개한 "반복법(iterative way)" 참조요)는 이 경우 추구되지 않는다.
본 발명에 따른 절차는, 리소스 절약적인 방식으로 또한 그럼에도 정확하게 H 장 강도 값을 직접 결정하기 위해 이 경우에는 다르다. 이 경우, SAR(및 그래서 온도)은 비선형적으로 H 장 강도에 의존하므로 문제의 진술은 결코 사소한 것이 아님을 염두에 두어야 한다. 그러나, 적어도 일부 문제의 진술에 대해서는 특히 SAR와 온도 간에 선형적인 관계가 나타날 수 있다(2007년에 Nadobny 등이 1841면에서 식(5a), (5b), (6)으로 소개한 "분해법(decomposition way)" 참조요). 따라서, 온도 분포(T(x, y, z))는 먼저 기본 성분(T0(x, y, z))(SAR 없이 얻어짐) 및 온도 상승 성분(T_rise(x, y, z) = K*△T(x, y, z))로 나누어지며,
T(x, y, z) = T0(x, y, z) + K*△T(x, y, z) (15)
여기서, SAR 에 대해서는 다음이 성립한다:
SAR(x, y, z) = K*△SAR(x, y, z) (16)
K 는 확인될 필요가 있는 스칼라 스케일링 계수이고(MODE = 1 에서 "온도 기반" 스케일링 계수라고 한다), △T(x, y, z)는 상대 온도 증가이고 △SAR(x, y, z)는 상대 SAR 분포이다.
예시적인 제 1 실시 형태와는 대조적으로, mainsubroutine_sim_t_voxel_win 에 대한 출력은 실제 온도 분포(T(x, y, z)) 뿐만 아니라 분포(T0(x, y, z) 및 △T(x, y, z))를 포함한다. 이들 온도 분포는 다음과 같이 자세하게 특성화된다.
- T(x, y, z): 결과적인 절대 온도 분포, 이는 특별한 구속 조건에 부합하기 위해 필요한 특별한 절대 SAR에 상당하는데, 예컨대 MODE = 1 에서 한계 온도가 그러한 구속 조건이다. T(x, y, z)는 또한 예시적인 제 1 실시 형태에 따른 시뮬레이션 프로그램에서 출력된다. T(x, y, z)는 시뮬레이션 프로그램의 GUI("Graphical User Interface")에서 시각화되는 데이타에 속한다.
- T0(x, y, z): SAR 없이 얻어지는 절대 "기본" 온도 분포; 시간 종속적인 BHTE를 수치적으로 풀기 위한 초기 온도 및 기본 온도는 T(x, y, z)에 기초한 풀이를 위한 것과 동일하다. 이 온도 분포는 주 메모리에 임시로 저장되고 이후에 신속 H 제어기를 위한 입력으로서 이용될 수 있다.
- △T(x, y, z): 상대 온도 상승(= 온도 증가)의 분포, 이 분포는 임의의 확고히 규정된 그리고/또는 사용자에 의해 정해진 SAR 레벨에 대해 얻어진다(도 8 에 있는 "고정 값"). 이 경우에 시뮬레이션되는 것은 온도가 아니라 온도 증가이므로, 시간 종속적인 BHTE를 수치적으로 풀기 위한 초기 온도 및 기본 온도는 제로와 같다. 이 온도 분포는 마찬가지로 주 메모리에 임시로 저장되고 이후에 신속 H 제어기를 위한 입력으로서 이용될 수 있다.
MODE = 2 에서와는 달리, 절대 값(SAR_aver)은 SAR_fe로부터 결정되지 않고, 상대 볼륨 SAR(△SAR(x, y, z))을 위한 임의의 (상대) 시험 평균 "△SAR_aver"이 "고정 값"(일정함, 도 8 참조요)으로서 내부적으로 규정된다(시뮬레이터에서, 이 시험 평균은 "△SAR_aver" = 100 W/kg 로 설정됨). 식 (13) 에서와 유사한 방식으로, 이는 위치 종속적 △SAR(x, y, z) 값을 다음과 같이 근사화시키는데 사용된다:
△SAR(x, y, z) = HU(x, y, z)*△SAR_aver/HU_aver (V_NP 에서) (17)
△SAR(x, y, z) (V_NP 외부에서) (18)
다음, BHTE를 수치적으로 풀기 위한 두개의 패스가 연속적으로 시작되는데, 하나는 T0(x, y, z) = f(SAR=0)에 대한 것이고, 다른 하나는 상대 온도 증가(△T(x, y, z) = f(△SAR(x, y, z))에 대한 것이다. 다음에, 모든 지지 점(복셀)(x, y, z)에 걸쳐 최소 탐색을 사용하여 스케일링 계수("온도 기반 스케일링 계수")가 구해진다:
K = Min(T_limit(x, y, z) - T0(x, y, z))/△T(x, y, z) (19)
T_limit(x, y, z) 는 비 PTV 에서 80 ℃ 이고 PTV 에서는 43℃ 이다.
상기 온도 기반 스케일링 계수 K 가 구해지면, BHTE를 다시 수치적으로 풀 필요 없이 식 (16) 및 (15)를 사용하여 절대 SAR(x, y, z) 및 T(x, y, z)를 즉시 특정할 수 있다. SAR(x, y, z)의 평균에 대해 마찬가지로 다음이 성립한다:
SAR_aver = K*△SAR_aver (20)
그리고, MODE = 2 의 초기 단계들은 역순으로 수행된다: ｉ) 철 코어 SAR(SAR_fe)이 상기 평균(SAR_aver) 및 앞서 결정된 철 질량(m_fe)으로부터 결정되고, ⅱ) 비선형 특성 곡선(SAR_fe = f(H))(Gneveckow 등, 2004년, 도 5 참조요)이 역으로 적용되는데, 즉 H 자기장 강도 값이 값 SAR_fe으로부터 확인된다. 상기 H 자기장 강도 값은 출력으로서 mainsubroutine_sim_t_voxel_win으로부터 프로그램 라이브러리의 주 프로그램에 전달되고 이어서 주 프로그램 코어 또는 GUI에 전달된다. 3개의 데이타 기록 T(x, y, z), T0(x, y, z) 및 △T(x, y, z)가 mainsubroutine_sim_t_voxel_win의 출력을 형성하지만, T(x, y, z)만이 GUI에 전달된다. T0(x, y, z) 및 △T(x, y, z)는 나중에 MODE = 3에서 mainsubroutine_sim_hr_voxel_win를 위한 입력으로서 제공되도록 주 메모리에 임시로 저장된다.
MODE
= 3 ("신속 H 제어기",
mainsubroutine
_
sim
_
hr
_
voxel
_
win
의 호출)
MODE = 3 에서, 예컨대 유한 차분 프로그램을 사용하여 BHTE를 풀 필요 없이 임의의 H 선택에 대해 온도 분포가 신속하게 확인된다. 전제 조건으로서, T0(x, y, z) 및 △T(x, y, z)가 mainsubroutine_sim_hr_voxel_win을 위한 입력으로서 판독 입력된다. 이들 온도 데이타 기록은 이미 주 메모리에 존재해야 하는데, 즉 예컨대 주어진 환자 모델에 대해 MODE = 1은 이미 적어도 한번은 성공적으로 호출되어 종료된 상태이다(도 9 참조요).
먼저, MODE = 1 또는 MODE = 2 에서 처럼, 환자 모델이 LV 및 CT 데이타로부터 생성된다. 다음, NP 볼륨에 대해 HU_aver 및 m_fe가 결정된다. 이들 변수는 가해지는 H 장 강도와는 독립적이다. 평균 철 질량(m_fe)은 MODE = 1(T 선택) 에서 이미 계산되었다. 재계산에 대한 대안으로, MODE = 1(T 선택)에서의 계산 후에, MODE = 3(신속 H 제어기)에 의한 접근을 위해 평균 철 질량(m_fe)을 주 메모리에 저장해 두는 것도 생각할 수 있다. 기초를 이루는 환자 모델은 MODE에 상관 없이 항상 동일하므로, 평균 철 질량(m_fe)을 위한 계산과 같은 계산이 예컨대 구분화 단계(도 1 참조요)에 전체적으로 주어질 수 있다. 그러나, 이러한 변수의 국부적인 계산은 예컨대 프로그램 패키지의 모듈형 구조, 소프트웨어 시험의 수행 등과 같은 점에서 유리할 수 있다.
평균 철 질량의 계산과는 독립적으로, GUI에서 사용자에 의해 입력된 장 강도 값(H)은 MODE = 2 의 경우에서와 유사한 방식으로 판독 입력되며, 철 코어 SAR(SAR_fe)의 관련 값은 상기 특성 곡선(SAR_fe = f(H))을 적용하여 계산된다. 그런 다음에, 이 값 및 앞서 결정된 철 질량(m_fe)으로부터 볼륨 SAR의 절대 평균(SAR_aver)이 확인된다. 동시에, MODE = 1 에서 처럼 △SAR_aver = 100 W/kg 의 고정된 상대 값이 규정되는데, MODE = 3 에서의 고정된 상대 값 △SAR_aver은 MODE = 1 에서의 고정된 상대 값 △SAR_aver와 동일할 필요가 있다.
그러므로, 본 발명은 아래의 식으로부터 스케일링 계수(K)를 결정할 수 있다(본 발명에 따르면, MODE = 3 에서는 "파워 흡수 기반" 스케일링 계수를 말함):
K = SAR_aver/△SAR_aver (21)
계산된 파워 흡수 기반 스케일링 계수(K) 및 T0(x, y, z)와 △T(x, y, z)(이는 MODE = 1 에서 사전에 계산되었고 주 메모리에 저장되어 있음)를 사용하고 식 (15)을 적용하면, 구하고자 하는 온도 분포 T(x, y, z)가 얻어지게 되며, 그리고 그 온도 분포는 GUI에 출력된다. 신속 H 제어기의 경우에는 BHTE를 풀 필요가 없으므로, 전술한 방법은 표준적인 프로세서에 의해 신속하게 실행된다.
언급해야 할 것으로, 신속 H 제어기(MODE = 3)의 경우에 수행되는 파워 흡수 기반 스케일링(식 (21)에 따른 파워 흡수 기반 스케일링 계수(K))는, 비 파워 흡수율(SAR)에 기초하고 그래서 T 선택(MODE = 1)에서 (한계) 온도 기준으로 수행되는 스케일링(식 (19)에 따른 온도 기반 스케일링 계수(K))과는 근본적으로 다른 것이다. 추가로, 신속 H 제어기(식 (21))의 경우에 파워 흡수 기반 스케일링 계수(K)는 단순히 H 값의 비를 구하여 구해질 수 있는 것이 아닌데, 이는 특성 곡선(SAR_fe = f(H))에 일반적으로 존재하는 비선형성으로 설명된다.
여기서 설명하는 예시적인 제 2 실시 형태는, MODE = 1(T 선택) 에서 기본 온도 분포 및 상대 온도 증가 분포를 계산하고 다음에 가끔 호출되는 신속 H 제어기(MODE = 3)를 위한 기초로서 상기 분포를 주 메모리에 제공하는 것을 포함한다. 다른 예시적인 실시 형태들도 마찬가지로 생각할 수 있다. 예컨대, 신속 H 제어기가 먼저 호출될 때(에만) 상기 두 온도 분포가 계산되어 주 메모리에 제공될 수 있다. 이 경우, 시뮬레이터는 제 1 H 제어기에 대한 첫번째 호출에 더 느리게 반응할 것이고, 신속 H 제어기에 대한 다음 호출에는 매우 빨리, 즉 실질적으로 대기 시간 없이 반응할 것이며, 입력된 H 장 강도로부터 얻어지는 온도 분포가 출력된다.
여기서 설명하는 예시적인 제 2 실시 형태는, 규정된 또는 사용자에 의해 정해진 H 장 강도 값에 기초하여 특정 온도 분포를 계산하기 위한 2개의 프로그램 요소를 갖는데, 즉 하나는 H 선택(MODE = 2)에서 사용되고 다른 하나는 (신속) H 제어기에서 사용된다. 다른 예시적인 실시 형태에서, 단지 (신속) H 제어기만 제공하는 것도 가능하다. 그러나, H 선택은 기본 온도 분포 및 상대 온도 증가 분포와는 독립적으로 특정 온도 분포를 계산하게 된다. 한 프로그램 패키지에서 2개의 독립적인 계산 경로가 존재하는 것은, 시험 목적, 예컨대 유지 보수 및 추가 개발에 유리할 수 있다.
상기 두 계산 경로 중의 하나는 특정 환경, 예컨대 하드웨어 환경에서 또는 특정 요건에 따라서는 더 잘 적합할 수도 있다. 따라서, 일 특별한 예시적인 실시 형태에서, 시뮬레이터는 예컨대 구성가능한 설계형일 수 있다. 유경험 사용자는, 주 메모리를 절약하기 위해 예컨대 기본 온도 분포 및 상대 온도 증가 분포가 MODE = 1(T 선택)에서는 기록되지 않도록 시뮬레이터를 설정할 것이다. 사용자는 그의 경험과 T 선택(MODE = 1)의 출력으로부터, 어쨋든 이미 특정 H 값을 더 좋아하게 되는데, 이는 결과적인 최종 온도 분포가 H 선택을 한번 호출하여 계산될 수 있음을 의미한다. 주 메모리 요건은 이 경우 제한되므로, 그러한 구성은 이에 따라 제한된 리소스를 갖는 하드웨어 구성에도 가끔 적합하다.
또 다른 변형예에서, T 선택(MODE = 1)의 자동 시작은 없어도 된다. 대신에, 시뮬레이터는 사용자 입력을 기다리게 된다. 이 입력이 적절한 지령을 포함하면, T 선택의 계산은 예컨대 규정된 온도 한계 값에 기초하여 시작될 수 있다. 사용자 입력이 H 장 강도 값을 포함하면, H 선택이 시작될 수 있고, 또는 신속 H 제어기가 시작될 수 있다(이는 이용가능한 하드웨어 리소스에 의존할 수 있음). 후자의 기본 온도 분포 및 상대 온도 증가 분포가 아직 이용가능하지 않으면, 그들은 첫번째 호출시 생성되어야 한다.
온도 시뮬레이터와
주 프로그램
코어 사이의 인터페이스
예시적인 제 1 실시 형태에서, 시뮬레이터를 위한 입력 값들이 주 프로그램 코어로부터 외부 텍스트 디렉토리 인터페이스를 통해 시뮬레이터에 전달된다. 이를 위해, 확고하게 정해진 특정의 라인 기반 구조를 갖는 텍스트 파일(SimInput.txt)이 형성된다. 실행 프로그램이 호출되면 입력 값들은 SimInput.txt로부터 판독된다. 여기서 설명하는 시뮬레이터에서(예시적인 제 2 실시 형태에서), SimInput.txt는 더 이상 존재하지 않고 데이타는 주 메모리를 거쳐 주 프로그램 코어와 시뮬레이터 프로그램 라이브러리 사이의 내부 인터페이스를 통해 전달되는데, 즉 데이타는 내부 프로그램 인터페이스를 통해 전달된다.
시뮬레이터 끝에서 이 인터페이스는 인수 목록으로 실행된다. 시뮬레이터 입력은 주 프로그램 코어로부터 생성되며(예컨대 C++ 로) 상기 인수 목록으로 FORTRAN 시뮬레이션 라이브러리에 전달된다. 예컨대, 입력 어레이 및 입력 파라미터는 다음을 포함한다:
- CT 데이타를 갖는 1-D 어레이, 즉 HU 값;
- LV 데이타를 갖는 1-D 어레이, 즉 구분화된 라벨;
- 인수 목록에 있는 입력 파라미터, 예시적인 제 1 실시 형태에 있는 전자의 텍스트 파일(SimInput.txt)의 것과 비교가능.
시뮬레이터 출력은 FORTRAN 라이브러리에서 발생되어 인수 목록으로 주 프로그램 코어 또는 GUI에 전달된다. 예컨대, 출력 어레이 또는 파라미터는 다음을 포함한다:
- 온도 값(T(x, y, z))을 갖는 1-D 어레이; 및
- GUI 에서 요구될 수 있고 또한 치료 계획을 잡는데 요구될 수 있는 인수 목록내의 출력 파라미터(이들 파라미터 중의 일부는 예시적인 제 1 실시 형태에 있는 출력 파일(SimOutput.txt)에 기록된다).
3D CT 데이타는, "환자 데이타" 단계 및 "구분화" 단계에서 주 프로그램 코어에 판독 입력될 수 있는 동적 1D FORTRAN 어레이의 형태로 나타내질 수 있다.
어레이는 규칙적인 3D 그리드를 위한 3D CT 데이타를 나타낼 수 있으며, 이의 요소(픽셀)은 관련된 CT 밀도 값("하운스필드 단위" 값, 즉 "HU 값")을 갖는다. CT 그리드에 있는 일 요소의 위치(x, y, z)에 대한 기하학적 기준은 x, y, z 인덱스 및 경계 박스에 관한 진술(주 프로그램 코어로부터 주 메모리내의 시뮬레이터에 전달됨)을 통해 얻어진다. CT 데이타 기록은 수술 후 계획 CT에 대응해야 하며 나노입자에 관한 이미지 정보를 포함해야 한다(자성 유체의 적하 후에). 시뮬레이터에게는, 특히 나노입자 픽셀에서의 HU 값이 관심 대상이 된다. 이들 값으로부터, 시뮬레이터는 적하 후에 신체내에 존재하는 철 농도에 관한 정보를 구한다. 이 정보는 SAR 및 온도의 계산과 관련 있다.
다른 어레이가, 계획 CT에 기초하여 구분화의 결과로 발생되는 코딩된 "라벨드 볼륨(labeled volume)"(LV) 데이타(라벨)를 나타낼 수 있다. 기하학적 서비스에서, 이 어레이는 규칙적인 3D 그리드를 맵핑하고, 이 그리드의 요소는 코딩된 관련 라벨( 번호)을 갖는다. LV 그리드에 있는 일 요소의 3D 위치(x, y, z)에 대한 기하학적 기준은 인덱스 및 경계 박스에 관한 진술로 얻어진다. 이러한 LV 데이타 기록 또는 그리드의 경계 박스는 CT 데이타 기록의 것과 동일할 수 있다. LV 데이타(라벨)는 다음과 같은 세 종류의 영역을 기술하는데 사용된다:
- 기하학 해부학적 영역(외부, "머리", 종양): 이 정보는 온도 분포의 계산에 필요하다. 특히, 신체와 외부 사이의 열적 인터페이스가 시뮬레이터에서 모델링되는데, 그러므로 그의 기하학적 구조가 알려져야 한다. 또한, 시뮬레이터가 구분화된 종양 없이 계산할 수 있더라도, 종양이 또한 표시되어야 한다. 정확하게는, "머리" 영역은 "종양을 제외한 머리"를 의미한다.
- 나노입자 영역(소스 볼륨): 조직에 걸려 있는 나노입자("나노퇴적물")의 기하학적 위치(라벨로 표시됨). 이들 나노입자 위치는 SAR을 결정하기 위한 입력으로서 시뮬레이터에 전달될 필요가 있다. SAR은 나노입자의 위치에서만 생성된다. 나노입자 영역은 기하학 해부학적 영역 및 예컨대 열적 한계 조건을 갖는 영역과 겹칠 수 있다. 구분화된 나노입자 영역들이 존재하지 않으면, 프로그램은 종료된다.
- 열적 한계 조건 영역: 특정 온도(T_limit(x, y, z))가 초과되어서는 안 되는 영역(예컨대, 기관). 예시적인 제 2 실시 형태에서, 치료 영역(PTV)과, 머리의 나머지 부분(비 PTV 영역), 즉 치료 영역 외부의 영역 및 건강한 조직이 서로 구별된다. 상기 한계 조건 영역은 기하학 해부학적 영역 및 나노입자 영역과 겹칠 수 있다. 표준적인 선택안으로서, 구분화 에디터에서 PTV 영역은 종양 및 원하는 폭의 종양 경계로서 생성된다. 구분화된 PTV 영역이 존재하지 않으면, 프로그램은 종료된다.
LV 데이타의 코딩은, 8-비트 라벨의 각 요소에 대해 기하학 해부학적 정보의 코딩을 위해 6 비트를 사용하고 또한 나노입자(YES/NO) 및 PTV(YES/NO) 각각의 코딩을 위해 1 비트를 사용하여 주 단계 "구분화"에서 실행될 수 있다.
예시적인 제 1 및 2 실시 형태의 차이점에 대하여
도 2 ∼ 5 를 참조하여 설명한 예시적인 제 1 실시 형태는 도 6 ∼ 9 을 참조하여 설명한 예시적인 제 2 실시 형태와는 특히 다음과 같은 점에서 다르다:
- 프로그램 라이브러리로서의 온도 시뮬레이터의 연결("SOUP" 통합");
- H 제어기 또는 신속 H 제어기의 다른 프로그래밍/실행
예시적인 제 1 실시 형태에서, 온도 시뮬레이터는 별도의/자립적인 실행 프로그램의 형태로 되어 있다. 예시적인 제 2 실시 형태에서, 온도 시뮬레이터는 프로그램 라이브러리로 되어 있다. 이 경우, 온도 시뮬레이터 프로그램은 외부 디렉토리 인터페이스를 통해 별도의 실행 파일로서 호출되지 않고, 주 프로그램 코어로부터 직접 작동될 수 있는 내부 인터페이스를 사용하여 주 프로그램 코어에 연결되는 프로그램 라이브러리의 방법으로서 관리될 필요가 있다. 이 방안의 이점들 중의 하나는, 다량의 데이타가 외부 디렉토리를 통해 하드 디스크에 기록되거나 그로부터 판독 입력될(예시적인 제 1 실시 형태의 경우 처럼) 필요가 없다는 것이다. 그래서, 비교적 느린 하드 디스크 기록 및 판독 작업이 없어도 되며, 그래서 시뮬레이터의 실행 속도가 높게 될 수 있다. 이렇게 해서, 있을 수 있는 오류의 원인이 또한 제거된다.
예시적인 제 2 실시 형태의 "신속 H 제어기"와는 대조적인 예시적인 제 1 실시 형태에서의 "H 제어기"의 작동과 관련하여, 간단한 H 제어기는, BHTE를 두 번 풀어서, MODE = 1 에서와 유사한 방식으로 두 온도 분포, 즉 기본 온도 분포 및 상대 온도 증가 분포를 수치적으로 계산하는 것을 포함한다. 그리고, 예컨대 i = 10 패스로 루프가 호출된다. 각 패스의 경우, 규정된 H 장 강도 값(H(i))이 입력으로서 역할하며, 따라서 총 10개의 H 장 강도 값, 예컨대 5 kA/m ∼ 14 kA/m 에 대한 계산이 1 kA/m의 단계로 수행된다. 각각의 루프 패스(i = 1 ... 10)는 파워 흡수 기반 스케일링 계수(K(i))의 결정을 포함하고, 온도 증가 분포에 그 계수가 곱해진다. 더 설명되는 스케일링 체계에 기초하여 i = 10의 결과적인 온도 분포가 형성되어 얻어진다. 그리고, 이들 i = 1 ... 10의 온도 분포는 외부 하드 디스크 디렉토리에 연속적으로 기록된다. 이 외부 하드 디스크 디렉토리로부터 상기 온도 분포는 필요하다면 사용자에 의해 로딩될 수 있다.
이러한 방안에 대한 접근의 뒤에는, 사용자가 스크린에서 제 1 자동 패스(MODE = 1)에서 확인된 온도 분포를 보고 있을 때 10개의 분포(i = 1 ... 10)가 뒤에서 계산될 수 있다는(뱃치(batch) 작업과 유사한 방식으로) 가정이 있다. 이것이 의미하는 바로, 사용자는 시간을 잃지 않고 또한 온도 분포를 다 봤으면, 설정될 수 있는 전체 H 장 강도 범위를 커버하는 10개의 다른 온도 분포를 이용할 수 있게 된다. 그러므로, 사용자는 이들 온도 분포 사이를 전환할 수 있다. 사용자가 확고하게 규정된 H(i) 값들 사이에 있는 특정 값에 관심이 있다면, 그는 이 값에 대해 MODE = 2(H 선택)로 한 패스를 다시 계산할 수 있다.
하지만, 실제 적용에서 이는 10개의 모든 분포를 저장하기 위해 다량의 데이타 기록을 위한 하드 디스크에서 비교적 대량의 메모리 공간을 필요로 하는데, 이 경우 전형적인 값은 2 GByte 정도의 크기이다. 10개의 온도 분포를 하드 디스크에 기록하고 이 하드 디스크로부터 그 온도 분포를 판독하는데는 상응하게 긴 시간이 걸린다. 하드 디스크로부터 온도 데이타 기록들을 순차적으로 로딩하는 것은, 일련의 작업, 예컨대 윤곽의 로딩, 카테터 스플라인(catheter spline)의 계산 등과 관련 있으며, 이들은 리소스 소비의 관점에서 BHTE의 패스와 비교될 수 있다. 가끔, 이전에 계산된 데이타 기록들 사이의 전환의 이점은 그래서 무한정하다.
예시적인 제 1 실시 형태에 기초한 "단순" H 제어기는 확고하게 규정된 H 장 강도에 대한 온도 분포만 제공한다. 규정된 값들 사이의 어떤 값에 관심이 있다면, 예컨대 H 선택(MODE = 2)을 사용하여 온도 시뮬레이터 패스를 시작하는 것이 필요하다. 이는 BHTE에 대한 적어도 하나의 수치적 풀이, 즉 시간 집약적 계산을 의미한다.
예시적인 제 2 실시 형태는 H 제어기에 대해 다른 접근법을 실현하는데, 이 경우 그 제어기는 "신속 H 제어기" 라고 한다. 이는 BHTE의 수치적 풀이를 필요로 하지 않고 오히려 제공된(앞서 T 선택 단계에서 계산된) 상대 온도 증가 분포를 스케일링하므로 상기 단순 H 제어기와는 속도에서 구별된다. 다시 말해, 신속 H 제어기는 단일의 H 장 강도 값에 대한 파워 흡수 기반 스케일링 계수(K)를 확인하고, 그리고 각각의 온도 분포가 더 설명되는 스케일링 접근법에 기초하여 구해진다.
그러므로 상기 신속 H 제어기는 다수의(예컨대 10개)의 분포에 대한 시간 소모적이고 메모리 공간 집약적인 사전 계산을 하지 않으며, 따라서 예컨대 다량의 데이타 기록에 특히 적합하다. 원하는 어떤 H 장 강도 값도 설정될 수 있으며 리소스 절약적인 방식으로 계산될 수 있다. 그러나, 신속 H 제어기는 MODE = 1 에서 선행 패스를 필요로 한다. 거기서 계산된 두 온도 분포는 신속 H 제어기에 입력으로서 이용될 필요가 있다. 적절한 주 메모리 공간이 이용가능할 필요가 있다.
그러므로 시뮬레이션 도구를 위한 시뮬레이터의 예시적인 제 1 실시 형태는 실행을 위해 더 긴 것을 필요로 하는 경향이 있으며 또한 더 많은 하드 디스크 메모리를 필요로 하는데(이는 보통 오늘날의 일반적인 시스템에는 문제가 되지 않는다), 하지만 더 작은 주 메모리를 필요로 한다. 따라서, 이 시뮬레이터는 가끔 PC, 예컨대 독립 PC 또는 그 밖에 노트북 등과 같은 이동형 컴퓨터에서의 실행에 특히 적합하다. 이와는 대조적으로, 예시적인 제 2 실시 형태는 특히 사용자에 의해 입력되는 H 장 강도 값들을 처리하기 위해 더 빨리 작동하는 경향이 있고 또한 더 작은 하드 디스크 메모리 공간, 하지만 더 큰 주 메모리를 필요로 한다. 그래서, 시뮬레이션 도구를 위한 시뮬레이터의 예시적인 제 2 실시 형태는, 워크스테이션과 같은 강력한 컴퓨터 또는 대형 컴퓨터 시스템에서 사용되는데 적합한 경향이 있다.
상기 예시적인 실시 형태들의 다른 수정을 생각할 수 있는데, 그 결과, 예시적인 제 1 및 2 실시 형태에 대해 설명한 기능들 사이의 하이브리드 형태가 있을 수 있다. 따라서, 예시적인 제 1 실시 형태의 sim_t.exe와 같은 실행 파일이 기본 온도 분포 및 상대 온도 증가 분포를 하드 디스크에 기록하게 하는 것도 생각할 수 있는데, 그 하드 디스크로부터 상기 기본 온도 분포 및 상대 온도 증가 분포는 예시적인 제 1 실시 형태에서 설명한 것과 같이 sim_hr.exe와 같은 다른 실행 파일에 의해 다시 판독될 수 있다. 이렇게 해서, BHTE를 다시 수치적으로 풀지 않는 "신속 H 제어기"를 제공할 수 있는데, 하지만 데이타를 하드 디스크에 기록하고 또한 그로부터 판독하는 일은 사이클을 느리게 할 수 있다. 그럼에도, 이 수정은 특별한 소프트웨어 구성, 하드웨어 구성 및/또는 어플리케이션에 전반적으로 유리할 수 있다.
본 발명은 여기서 설명한 예시적인 실시 형태들 및 이들 실시 형태들에서 강조된 점에 한정되지 않고, 대조적으로 당업자의 행위 범위내에 있는 많은 수정이 첨부된 청구 범위로 나타나 있는 영역 내에서 가능하다.
끝으로, 우선권을 이루는 특허 출원의 주 내용이 아래에 간단히 요약되어 있다.
1. 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법으로서,
상기 열치료는 인체의 신체 볼륨내의 종양 볼륨의 온열 치료를 포함하며,
상기 온열 치료는 자기장 어플리케이터로 치료 볼륨에 자기장을 가하는 것을 포함하고,
신체에 퇴적되어 있는 자성, 상자성 및/또는 초상자성 나노입자에 의한 상기 가해진 자기장에서의 파워 흡수에 의해 열 에너지가 적어도 하나의 퇴적물 볼륨에서 발생될 수 있으며,
상기 방법은 다음과 같은 단계들을 포함한다:
- 제 1 계산 단계("T 선택")에서, 상기 나노입자들의 기하학적 분포 및 온열 치료에 의해 초과되어서는 안 되는 적어도 하나의 규정된 온도 한계 값에 기초하여, 상기 어플리케이터에서 설정될 필요가 있는 장 강도 값을 계산하는 단계;
- 선택적인 제 2 계산 단계("H 제어기")에서, 다수의 규정된 장 강도 값들 중의 각각의 장 강도 값 및/또는 사용자에 의해 정해진 장 강도 값에 대해, 상기 신체 볼륨의 적어도 일 부분에서 예상되는 온도 분포를 계산하는 단계; 및
- 사용자가 열치료를 계획하는 것을 지원하기 위해 상기 계산된 장 강도 값 및 선택적으로는 계산된 온도 분포를 제공하는 단계.
2. 제 1 대상에 있어서, 상기 온도 한계 값 또는 다수의 온도 한계 값들 중의 하나는 가열될 치료 볼륨내에서의 최대 온도에 관한 것인 방법.
3. 제 2 대상에 있어서, 상기 온도 한계 값은 치료 볼륨에서 60℃ ∼ 100℃, 바람직하게는 70℃ ∼ 90℃, 특히 80℃ 인 규정된 온도 최대값에 관한 것인 방법.
4. 제 1 대상 내지 제 3 대상 중 어느 한 대상에 있어서, 상기 온도 한계 값 또는 다수의 온도 한계 값들 중의 하나는 가열될 치료 볼륨 외부에서의 최대 온도에 관한 것인 방법.
5. 제 4 대상에 있어서, 상기 온도 한계 값은 치료 볼륨 외부에서 40℃ ∼ 45℃, 특히 43℃ 인 규정된 온도 최대값에 관한 것인 방법.
6. 제 1 대상 내지 제 5 대상 중 어느 한 대상에 있어서, 각기 상이한 볼륨에 관련된 2개의 온도 한계 값이 상기 제 1 계산 단계("T 선택")에서 사용되는 방법.
7. 제 1 대상 내지 제 6 대상 중 어느 한 대상에 있어서, 상기 제 1 계산 단계("T 선택")에서 얻어진 계산 결과는, 그 제 1 계산 단계("T 선택")에서 계산된 장 강도 값이 규정된 최대 장 강도 값, 특히 어플리케이터에서 설정가능한 최대 장 강도 값보다 클 때 제 3 계산 단계("H 선택")를 자동으로 수행하기 위한 기초가 되고, 규정된 최대 장 강도 값에 대해 예상되는 온도 분포가 상기 제 3 계산 단계("H 선택")에서 계산되는 방법.
8. 제 1 대상 내지 제 7 대상 중 어느 한 대상에 있어서, 제 2 계산 단계("H 제어기") 및/또는 제 3 계산 단계("H 선택")에서의 계산에서는 온도 한계 값이 사용되지 않는 방법.
9. 제 1 대상 내지 제 8 대상 중 어느 한 대상에 있어서, 제 2 계산 단계("H 제어기")에서의 계산은, 상기 어플리케이터에서 설정될 수 있는 다수의 규정된 장 강도 값, 바람직하게는 3 ∼ 20 장 강도 값, 특히 바람직하게는 5 ∼ 10 장 강도 값에 대해 수행되는 방법.
10. 제 1 대상 내지 제 9 대상 중 어느 한 대상에 있어서, 제 2 계산 단계("H 제어기")는 사용자 입력으로 제 1 계산 단계("T 선택") 또한 가능하다면 제 3 계산 단계("H 선택") 후에 개시되는 방법.
11. 제 1 대상 내지 제 10 대상 중 어느 한 대상에 있어서, 계산 결과가 출력된 다음에는 제 4 계산 단계("H 선택")가 수행되고, 이 계산 단계에서 장 강도의 사용자 입력이 수락되고, 그 수락된 장 강도에 기초하여, 예상되는 온도 분포가 계산되는 방법.
12. 제 1 대상 내지 제 11 대상 중 어느 한 대상에 있어서, 제 1 계산 단계("T 선택")에서 설정되는 장 강도 값의 계산은, 원하는 장 강도 값에 반복적으로 도달하도록 온도 분포가 선택된 장 강도 값으로부터 계산되는 반복을 포함하지 않는 방법.
13. 제 1 대상 내지 제 12 대상 중 어느 한 대상에 있어서, 상기 제 1 계산 단계("T 선택")는 다음과 같은 단계들을 갖는 방법:
- 어플리케이터 자기장에서 퇴적물 볼륨내에서의 평균 파워 흡수 밀도("SAR_aver")를 계산하는 단계 - 상대 파워 흡수 밀도가 나노입자의 측정된 기하학적 분포에 기초하여 계산되고, 파워 흡수가 없는 기본 온도 분포를 얻기 위해, 규정된 생체 열전달 방정식이 정확히 한번 풀리고, 상대 파워 흡수 밀도에 기초하여 상대 온도 증가 분포를 얻기 위해 상기 생체 열전달 방정식이 정확히 한번 풀리며, 상기 상대 파워 흡수 밀도는 스케일링 계수에 의해 스케일링되며, 이 계수는 적어도 하나의 규정된 온도 한계 값, 기본 온도 분포 및 상대 온도 증가 분포에 기초하여 얻어짐;
- 계산된 평균 파워 흡수 밀도 및 계산된 나노입자 질량에 기초하여, 예컨대 나노입자를 함유하는 희석되지 않은 자성 유체의 비 파워 흡수율(specific power absorption rate)를 나타내는 기준 파워 흡수율("SAR_Fe")을 계산하는 단계; 및
- 계산된 기준 파워 흡수율 및 이 기준 파워 흡수율과 가해지는 장 강도 사이의 관계에 관한 규정된 특성 곡선에 기초하여 장 강도 값을 계산하는 단계.
14. 제 1 대상 내지 제 13 대상 중 어느 한 대상에 있어서, 상기 제 2 계산 단계("H 제어기")에서의 온도 분포 계산은 규정된 장 강도 값의 수에 상관 없이 온도 분포를 정확히 두 번 계산하는 것을 포함하는 방법.
15. 제 1 대상 내지 제 14 대상 중 어느 한 대상에 있어서, 상기 제 2 계산 단계("H 제어기")는 다음과 같은 단계를 갖는 방법:
- 나노입자들의 측정된 기하학적 분포에 기초하여 상대 파워 흡수 밀도 분포("△SAR(x, y, z)") 및 상대 평균 파워 흡수 밀도("△SAR_aver")를 계산하는 단계;
- 파워 흡수가 없는 상태에서 규정된 생체 열전달 방정식의 풀이에 기초하여 기본 온도 분포("T0(x, y, z)")를 제공하고, 또한 계산된 상대 파워 흡수 밀도 분포("△SAR(x, y, z)")가 사용되는 상기 생체 열전달 방정식의 풀이에 기초하여 상대 온도 증가 분포("△T(x, y, z)")를 제공하는 단계;
- 다수의 규정된 장 강도 값들 중의 각각의 장 강도 값에 대해 다음과 같은 단계들을 수행하는 단계;
○ 예컨대 나노입자를 함유하는 희석되지 않은 자성 유체의 비 파워 흡수율을 나타내는 기준 파워 흡수율("SAR_Fe(i)")을 계산하는 단계 - 그 계산은 각각의 장 강도 값 및 상기 기준 파워 흡수율과 가해지는 장 강도 사이의 관계에 관한 규정된 특성 곡선에 기초함;
○ 상기 기준 파워 흡수율("SAR_Fe(i)")과 퇴적물 볼륨내 나노입자의 계산된 질량에 기초하여 평균 파워 흡수 밀도("SAR_aver(i)")를 계산하는 단계;
○ 각각의 평균 파워 흡수 밀도("SAR_aver(i)") 및 상대 평균 파워 흡수 밀도("△SAR_aver")에 기초하여 파워 흡수 기반 스케일링 계수("K(i)")를 계산하는 단계;
○ 상기 기본 온도 분포("T0(x, y, z)"), 상대 온도 증가 분포("△T(x, y, z)") 및 파워 흡수 기반 스케일링 계수("K(i)")에 기초하여 각각의 온도 분포("T(x, y, z, i)")를 계산하는 단계.
16. 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법("T 선택")으로서, 상기 열치료는 인체의 신체 볼륨내의 종양 볼륨의 온열 치료를 포함하며, 상기 온열 치료는 자기장 어플리케이터로 치료 볼륨에 자기장을 가하는 것을 포함하고, 신체에 퇴적되어 있는 자성, 상자성 및/또는 초상자성 나노입자에 의한 상기 가해진 자기장에서의 파워 흡수에 의해 열 에너지가 적어도 하나의 퇴적물 볼륨에서 발생될 수 있으며, 상기 방법은, 상기 나노입자들의 기하학적 분포 및 온열 치료에 의해 초과되어서는 안 되는 적어도 하나의 규정된 온도 한계 값에 기초하여, 상기 어플리케이터에서 설정될 필요가 있는 장 강도를 계산하는 것에 관한 것이고("T 선택"), 상기 방법은 다음과 같은 단계들을 갖는다:
- 어플리케이터 자기장에서 퇴적물 볼륨내에서의 평균 파워 흡수 밀도("SAR_aver")를 계산하는 단계 - 상대 파워 흡수 밀도가 나노입자의 측정된 기하학적 분포에 기초하여 계산되고, 파워 흡수가 없는 기본 온도 분포를 얻기 위해, 규정된 생체 열전달 방정식이 정확히 한번 풀리고, 상대 파워 흡수 밀도에 기초하여 상대 온도 증가 분포를 얻기 위해 상기 생체 열전달 방정식이 정확히 한번 풀리며, 상기 상대 파워 흡수 밀도는 스케일링 계수에 의해 스케일링되며, 이 계수는 적어도 하나의 규정된 온도 한계 값, 기본 온도 분포 및 상대 온도 증가 분포에 기초하여 얻어짐;
- 계산된 평균 파워 흡수 밀도 및 계산된 나노입자 질량에 기초하여, 예컨대 나노입자를 함유하는 희석되지 않은 자성 유체의 비 파워 흡수율을 나타내는 기준 파워 흡수율("SAR_Fe")을 계산하는 단계;
- 계산된 기준 파워 흡수율 및 이 기준 파워 흡수율과 가해지는 장 강도 사이의 관계에 관한 규정된 특성 곡선에 기초하여 장 강도 값을 계산하는 단계; 및
- 사용자가 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위해 상기 계산된 장 강도 값을 제공하는 단계.
17. 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법("H 제어기")으로서, 상기 열치료는 인체의 신체 볼륨내의 종양 볼륨의 온열 치료를 포함하며, 상기 온열 치료는 자기장 어플리케이터로 치료 볼륨에 자기장을 가하는 것을 포함하고, 신체에 퇴적되어 있는 자성, 상자성 및/또는 초상자성 나노입자에 의한 상기 가해진 자기장에서의 파워 흡수에 의해 열 에너지가 적어도 하나의 퇴적물 볼륨에서 발생될 수 있으며, 상기 방법은, 다수의 규정된 장 강도 값들 중의 각각의 장 강도 값에 대해, 상기 신체 볼륨의 적어도 일 부분에서 예상되는 온도 분포를 계산하는 것에 관한 것이고("H 제어기"), 상기 방법은 다음과 같은 단계들을 포함한다:
- 나노입자들의 측정된 기하학적 분포에 기초하여 상대 파워 흡수 밀도 분포("△SAR(x, y, z)") 및 상대 평균 파워 흡수 밀도("△SAR_aver")를 계산하는 단계;
- 파워 흡수가 없는 상태에서 규정된 생체 열전달 방정식의 풀이에 기초하여 기본 온도 분포("T0(x, y, z)")를 제공하고, 또한 계산된 상대 파워 흡수 밀도 분포("△SAR(x, y, z)")가 사용되는 상기 생체 열전달 방정식의 풀이에 기초하여 상대 온도 증가 분포("△T(x, y, z)")를 제공하는 단계;
- 다수의 규정된 장 강도 값들 중의 각각의 장 강도 값에 대해 다음과 같은 단계들을 수행하는 단계;
○ 예컨대 나노입자를 함유하는 희석되지 않은 자성 유체의 비 파워 흡수율을 나타내는 기준 파워 흡수율("SAR_Fe(i)")을 계산하는 단계 - 그 계산은 각각의 장 강도 값 및 상기 기준 파워 흡수율과 가해지는 장 강도 사이의 관계에 관한 규정된 특성 곡선에 기초함;
○ 상기 기준 파워 흡수율("SAR_Fe(i)")과 퇴적물 볼륨내 나노입자의 계산된 질량에 기초하여 평균 파워 흡수 밀도("SAR_aver(i)")를 계산하는 단계;
○ 각각의 평균 파워 흡수 밀도("SAR_aver(i)") 및 상대 평균 파워 흡수 밀도("△SAR_aver")에 기초하여 스케일링 계수("K(i)")를 계산하는 단계;
○ 상기 기본 온도 분포("T0(x, y, z)"), 상대 온도 증가 분포("△T(x, y, z)") 및 스케일링 계수("K(i)")에 기초하여 각각의 온도 분포("T(x, y, z, i)")를 계산하는 단계;
- 사용자가 열치료를 계획하는 것을 지원하기 위해 상기 계산된 온도 분포를 제공하는 단계.
18. 컴퓨터 프로그램으로서, 이 컴퓨터 프로그램이 프로그래머블 컴퓨터 장치에서 실행될 때 제 1 대상 내지 제 17 대상 중 어느 한 대상에 따른 방법을 실시하기 위한 컴퓨터 프로그램.
19. 제 18 대상에 따른 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있는 데이타 저장 매체.
20. 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 컴퓨터 장치로서, 상기 열치료는 인체의 신체 볼륨내의 종양 볼륨의 온열 치료를 포함하며, 상기 온열 치료는 자기장 어플리케이터로 치료 볼륨에 자기장을 가하는 것을 포함하고, 신체에 퇴적되어 있는 자성, 상자성 및/또는 초상자성 나노입자에 의한 상기 가해진 자기장에서의 파워 흡수에 의해 열 에너지가 적어도 하나의 퇴적물 볼륨에서 발생될 수 있으며, 상기 컴퓨터 장치는 다음과 같은 요소들을 포함한다:
- 상기 나노입자들의 기하학적 분포 및 온열 치료에 의해 초과되어서는 안 되는 적어도 하나의 규정된 온도 한계 값에 기초하여, 상기 어플리케이터에서 설정될 필요가 있는 장 강도 값을 계산하도록 되어 있는 제 1 계산 요소는("sim_t.exe");
- 다수의 규정된 장 강도 값들 중의 각각의 장 강도 값에 대해, 상기 신체 볼륨의 적어도 일 부분에서 예상되는 온도 분포를 선택적으로 계산하도록 되어 있는 제 2 계산 요소("sim_hr.exe"); 및
- 사용자가 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위해 상기 계산된 장 강도 값 및 선택적으로는 계산된 온도 분포를 제공하는 요소.
21. 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 컴퓨터 장치로서, 상기 열치료는 인체의 신체 볼륨내의 종양 볼륨의 온열 치료를 포함하며, 상기 온열 치료는 자기장 어플리케이터로 치료 볼륨에 자기장을 가하는 것을 포함하고, 신체에 퇴적되어 있는 자성, 상자성 및/또는 초상자성 나노입자에 의한 상기 가해진 자기장에서의 파워 흡수에 의해 열 에너지가 적어도 하나의 퇴적물 볼륨에서 발생될 수 있으며, 상기 컴퓨터 장치는, 상기 나노입자들의 기하학적 분포 및 온열 치료에 의해 초과되어서는 안 되는 적어도 하나의 규정된 온도 한계 값에 기초하여, 상기 어플리케이터에서 설정될 필요가 있는 장 강도를 계산하도록 되어 있는 요소("sim_t.exe")를 가지며, 이 요소("sim_t.exe")는 다음과 같은 모듈들을 갖는 컴퓨터 장치:
- 어플리케이터 자기장에서 퇴적물 볼륨내에서의 평균 파워 흡수 밀도를 계산하기 위한 모듈 - 상대 파워 흡수 밀도가 나노입자의 측정된 기하학적 분포에 기초하여 계산되고, 파워 흡수가 없는 기본 온도 분포를 얻기 위해, 규정된 생체 열전달 방정식이 정확히 한번 풀리고, 상대 파워 흡수 밀도에 기초하여 상대 온도 증가 분포를 얻기 위해 상기 생체 열전달 방정식이 정확히 한번 풀리며, 상기 상대 파워 흡수 밀도는 스케일링 계수에 의해 스케일링되며, 이 계수는 적어도 하나의 규정된 온도 한계 값, 기본 온도 분포 및 상대 온도 증가 분포에 기초하여 얻어짐;
- 계산된 평균 파워 흡수 밀도 및 계산된 나노입자 질량에 기초하여, 예컨대 나노입자를 함유하는 희석되지 않은 자성 유체의 비 파워 흡수율을 나타내는 기준 파워 흡수율을 계산하기 위한 모듈;
- 계산된 기준 파워 흡수율 및 이 기준 파워 흡수율과 가해지는 장 강도 사이의 관계에 관한 규정된 특성 곡선에 기초하여 장 강도 값을 계산하기 위한 모듈; 및
- 사용자가 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위해 상기 계산된 장 강도 값을 제공하기 위한 모듈.
22. 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 컴퓨터 장치로서, 상기 열치료는 인체의 신체 볼륨내의 종양 볼륨의 온열 치료를 포함하며, 상기 온열 치료는 자기장 어플리케이터로 치료 볼륨에 자기장을 가하는 것을 포함하고, 신체에 퇴적되어 있는 자성, 상자성 및/또는 초상자성 나노입자에 의한 상기 가해진 자기장에서의 파워 흡수에 의해 열 에너지가 적어도 하나의 퇴적물 볼륨에서 발생될 수 있으며, 상기 컴퓨터 장치는, 다수의 규정된 장 강도 값들 중의 각각의 장 강도 값에 대해, 상기 신체 볼륨의 적어도 일 부분에서 예상되는 온도 분포를 계산하도록 되어 있는 요소("sim_hr.exe")를 가지며, 이 요소("sim_hr.exe")는 다음과 같은 모듈들을 갖는 컴퓨터 장치:
- 나노입자들의 측정된 기하학적 분포에 기초하여 상대 파워 흡수 밀도 분포및 상대 평균 파워 흡수 밀도를 계산하기 위한 모듈;
- 파워 흡수가 없는 상태에서 규정된 생체 열전달 방정식의 풀이에 기초하여 기본 온도 분포를 제공하고, 또한 계산된 상대 파워 흡수 밀도 분포가 사용되는 상기 생체 열전달 방정식의 풀이에 기초하여 상대 온도 증가 분포를 제공하기 위한 모듈;
- 다수의 규정된 장 강도 값들 중의 각각의 장 강도 값에 대해 다음과 같은 단계들을 수행하기 위한 모듈;
○ 예컨대 나노입자를 함유하는 희석되지 않은 자성 유체의 비 파워 흡수율을 나타내는 기준 파워 흡수율을 계산하는 단계 - 그 계산은 각각의 장 강도 값 및 상기 기준 파워 흡수율과 가해지는 장 강도 사이의 관계에 관한 규정된 특성 곡선에 기초함;
○ 상기 기준 파워 흡수율과 퇴적물 볼륨내 나노입자의 계산된 질량에 기초하여 평균 파워 흡수 밀도를 계산하는 단계;
○ 각각의 평균 파워 흡수 밀도 및 상대 평균 파워 흡수 밀도에 기초하여 스케일링 계수를 계산하는 단계;
○ 상기 기본 온도 분포, 상대 온도 증가 분포 및 스케일링 계수에 기초하여 각각의 온도 분포를 계산하는 단계;
- 사용자가 열치료를 계획하는 것을 지원하기 위해 상기 계산된 온도 분포를 제공하기 위한 모듈.
23. 제 20 대상 내지 제 22 대상 중 어느 한 대상에 따른 컴퓨터 장치 및 자기장 어플리케이터를 포함하는 시스템.
24. 제 18 대상에 따른 컴퓨터 프로그램, 제 19 대상에 따른 데이타 저장 매체, 제 20 대상 내지 제 22 대상 중 어느 한 대상에 따른 컴퓨터 장치 또는 제 23 대상에 따른 시스템, 및 자성 나노입자를 함유하는 자성 유체를 포함하는 시스템.
25. 기관 또는 조직을 제어하에서 가열하기 위한 방법으로서,
A) 자성, 상자성 및/또는 초상자성 입자들을 기관 볼륨 또는 조직 볼륨 안으로 주입하는 단계,
B) 상기 기관 볼륨 또는 조직 볼륨에서의 입자량 및/또는 입자 분포를 확인하는 단계,
C) 제 1 대상 또는 제 16 대상 따른 방법에 기초하여 설정될 수 있는 장 강도를 계산하거나 또는 제 17 대상에 따른 방법에 기초하여 온도 분포를 계산하는 단계, 및
D) 자기장을 가하여 열 에너지를 발생시키는 단계를 포함하고,
가해지는 장 강도는, 계산된 장 강도 또는 계산된 온도 분포로부터 구해진 장 강도에 각 경우 ±10%, 바람직하게는 ±5%, 특히 ±1%의 편차로 상당하는 방법.
26. 환자의 종양을 치료하기 위한 방법으로서,
A) 자성, 상자성 및/또는 초상자성 입자들을 종양 볼륨 안으로 주입하는 단계,
B) 상기 종양 볼륨에서의 입자량 및/또는 입자 분포를 확인하는 단계,
C) 제 1 대상 또는 제 16 대상에 따른 방법에 기초하여 설정될 필요가 있는 장 강도를 계산하거나 또는 제 17 대상에 따른 방법에 기초하여 온도 분포를 계산하는 단계, 및
D) 자기장을 가하여 열 에너지를 발생시키는 단계를 포함하고,
가해지는 장 강도는, 계산된 장 강도 또는 계산된 온도 분포로부터 구해진 장 강도에 각 경우 ±10%, 바람직하게는 ±5%, 특히 ±1%의 편차로 상당하는 방법.
Claims (37)
- 인체의 신체 볼륨내의 종양 볼륨의 온열 치료를 포함하는 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법에 있어서,
상기 온열 치료는 자기장 어플리케이터로 치료 볼륨에 자기장을 가하는 것을 포함하고,
신체에 퇴적되어 있는 자성, 상자성 또는 초상자성 나노입자에 의한 상기 가해진 자기장에서의 파워 흡수에 의해 열 에너지가 적어도 하나의 퇴적물 볼륨에서 발생될 수 있으며,
상기 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법은,
- 제 1 계산 단계("T 선택")에서, 상기 나노입자들의 기하학적 분포 및 온열 치료에 의해 초과되어서는 안 되는 하나 이상의 규정된 온도 한계 값에 기초하여, 상기 어플리케이터에서 설정될 장 강도 값을 계산하는 단계로서, 그 장 강도 값은 (기준) 파워 흡수율과 장 강도 사이의 관계를 나타내는 규정된 특성 곡선에 기초하여 제 1 계산 단계("T 선택")에서 계산되는 단계;
- 선택적인 제 2 계산 단계("H 제어기", "신속 H 제어기")에서, 다수의 규정된 장 강도 값들 중의 각각의 장 강도 값 또는 사용자 입력에 의해 정해진 장 강도 값에 대해, 상기 신체 볼륨의 적어도 일 부분에서 예상되는 온도 분포를 계산하는 단계; 및
- 사용자가 열치료를 계획하는 것을 지원하기 위해 상기 계산된 장 강도 값 및 선택적으로는 적어도 하나의 계산된 온도 분포를 제공하는 단계를 포함하는, 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법. - 제 1 항에 있어서, 상기 온도 한계 값 또는 다수의 온도 한계 값들 중의 하나는 가열될 치료 볼륨내에서의 최대 온도에 관한 것인 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법.
- 제 2 항에 있어서, 상기 온도 한계 값은 치료 볼륨에서 60℃ ∼ 100℃ 인 규정된 온도 최대값에 관한 것인 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법.
- 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 온도 한계 값 또는 다수의 온도 한계 값들 중의 하나는 가열될 치료 볼륨 외부에서의 최대 온도에 관한 것인 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법.
- 제 4 항에 있어서, 상기 온도 한계 값은 치료 볼륨 외부에서 40℃ ∼ 45℃ 인 규정된 온도 최대값에 관한 것인 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법.
- 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제 1 계산 단계("T 선택")에서 얻어진 계산 결과는, 그 제 1 계산 단계("T 선택")에서 계산된 장 강도 값이 규정된 최대 장 강도 값보다 클 때 제 3 계산 단계("H 선택")를 자동으로 수행하기 위한 기초가 되고, 규정된 최대 장 강도 값에 대해 예상되는 온도 분포가 상기 제 3 계산 단계("H 선택")에서 계산되는 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법.
- 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서, 제 2 계산 단계("H 제어기", "신속 H 제어기") 또는 제 3 계산 단계("H 선택")에서의 계산에서는 온도 한계 값이 사용되지 않는 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법.
- 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서, 제 2 계산 단계("H 제어기")에서의 계산은, 상기 어플리케이터에서 설정될 수 있는 다수의 규정된 장 강도 값 3 kA/m ∼ 20 kA/m 에 대해 수행되는 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법.
- 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서, 제 2 계산 단계("H 제어기", "신속 H 제어기")는 사용자 입력으로 제 1 계산 단계("T 선택") 또한 가능하다면 제 3 계산 단계("H 선택") 후에 개시되는 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법.
- 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서, 제 1 계산 단계("T 선택")에서 설정되는 장 강도 값의 계산은, 원하는 장 강도 값에 반복적으로 도달하도록 온도 분포가 선택된 장 강도 값으로부터 계산되는 반복을 포함하지 않는 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법.
- 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 계산 단계("T 선택")는,
- 어플리케이터 자기장에서 퇴적물 볼륨내에서의 평균 파워 흡수 밀도("SAR_aver")를 계산하는 단계 - 상대 파워 흡수 밀도("△SAR(x, y, z)")가 나노입자의 측정된 기하학적 분포에 기초하여 계산되고, 파워 흡수가 없는 기본 온도 분포("T0(x, y, z)")를 얻기 위해, 모델을 기술하는 생체 열전달 방정식이 정확히 한번 수치적으로 풀리고, 상대 파워 흡수 밀도에 기초하여 상대 온도 증가 분포("△T(x, y, z)")를 얻기 위해 상기 생체 열전달 방정식이 정확히 한번 수치적으로 풀리며, 상기 상대 파워 흡수 밀도("△SAR(x, y, z)")는 온도 기반 스케일링 계수("K")에 의해 스케일링되며, 이 계수는 하나 이상의 규정된 온도 한계 값, 기본 온도 분포 및 상대 온도 증가 분포에 기초하여 얻어짐;
- 계산된 평균 파워 흡수 밀도 및 계산된 나노입자 질량에 기초하여, 나노입자를 함유하는 희석되지 않은 자성 유체의 비 파워 흡수율(specific power absorption rate)을 나타내는 기준 파워 흡수율("SAR_Fe")을 계산하는 단계;
- 계산된 기준 파워 흡수율("SAR_Fe") 및 이 기준 파워 흡수율과 가해지는 장 강도("H") 사이의 관계에 관한 규정된 특성 곡선에 기초하여 장 강도 값("H")을 계산하는 단계; 및
- 상기 기본 온도 분포("T0(x, y, z)"), 상대 온도 증가 분포("△T(x, y, z)") 및 온도 기반 스케일링 계수("K")에 기초하여 각각의 온도 분포("T(x, y, z)")를 선택적으로 계산하는 단계를 갖는 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법. - 제 11 항에 있어서, 상기 기본 온도 분포("T0(x, y, z)") 또는 상대 온도 증가 분포("△T(x, y, z)")가 제 1 계산 단계 다음의 적어도 하나의 다른 용도("신속 H 제어기")를 위해 제공되는 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법.
- 제 1 항, 제 2 항, 제 3 항, 제 11 항 또는 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서, 제 2 계산 단계("신속 H 제어기")에서, 규정된 장 강도 값 또는 사용자 입력에 의해 정해진 장 강도 값의 수에 상관 없이, 제공된(앞서 제 1 계산 단계에서 계산된) 기본 온도 분포("T0(x, y, z)") 또는 제공된(앞서 제 1 계산 단계에서 계산된) 상대 온도 증가 분포("△T(x, y, z)")가 사용되고, 또는 제 2 계산 단계("H 제어기")에서, 규정된 장 강도 값 또는 사용자 입력에 의해 정해진 장 강도 값의 수에 상관 없이, 두개 이하의 온도 분포, 즉 기본 온도 분포("T0(x, y, z)") 또는 상대 온도 증가 분포("△T(x, y, z)")가 계산되며, 또는 제 2 계산 단계("H 제어기", "신속 H 제어기")에서, 예상되는 온도 분포가 계산된 또는 제공된 상대 온도 증가 분포("△T(x, y, z)")의 파워 흡수 기반 스케일링("K")으로 계산되는 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법.
- 제 13 항에 있어서, 상기 제 2 계산 단계("H 제어기", "신속 H 제어기")는,
- 나노입자들의 측정된 기하학적 분포에 기초하여 상대 파워 흡수 밀도 분포("△SAR(x, y, z)") 및 상대 평균 파워 흡수 밀도("△SAR_aver")를 계산하는 단계;
- 파워 흡수가 없는 상태에서 모델을 기술하는 생체 열전달 방정식의 수치적 풀이에 기초하여 기본 온도 분포("T0(x, y, z)")를 제공하고, 또한 계산된 상대 파워 흡수 밀도 분포("△SAR(x, y, z)")가 사용되는 상기 생체 열전달 방정식의 수치적 풀이에 기초하여 상대 온도 증가 분포("△T(x, y, z)")를 제공하는 단계; 및
- 다수의 규정된 장 강도 값들 중의 각각의 장 강도 값 또는 사용자 입력에 의해 정해지는 장 강도 값에 대해 다음 단계들을 수행하는 단계;
○ 나노입자를 함유하는 희석되지 않은 자성 유체의 비 파워 흡수율을 나타내는 기준 파워 흡수율("SAR_Fe")을 계산하는 단계 - 그 계산은 각각의 장 강도 값("H") 및 상기 기준 파워 흡수율("SAR_Fe")과 가해지는 장 강도("H") 사이의 관계에 관한 규정된 특성 곡선에 기초함;
○ 상기 기준 파워 흡수율("SAR_Fe")과 퇴적물 볼륨내 나노입자의 계산된 질량에 기초하여 평균 파워 흡수 밀도("SAR_aver")를 계산하는 단계;
○ 각각의 평균 파워 흡수 밀도("SAR_aver") 및 상대 평균 파워 흡수 밀도("△SAR_aver")에 기초하여 파워 흡수 기반 스케일링 계수("K")를 계산하는 단계;
○ 상기 기본 온도 분포("T0(x, y, z)"), 상대 온도 증가 분포("△T(x, y, z)") 및 파워 흡수 기반 스케일링 계수("K")에 기초하여 각각의 온도 분포("T(x, y, z)")를 계산하는 단계를 갖는 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법. - 인체의 신체 볼륨내의 종양 볼륨의 온열 치료를 포함하는 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법("T 선택")에 있어서,
상기 온열 치료는 자기장 어플리케이터로 치료 볼륨에 자기장을 가하는 것을 포함하고,
신체에 퇴적되어 있는 자성, 상자성 또는 초상자성 나노입자에 의한 상기 가해진 자기장에서의 파워 흡수에 의해 열 에너지가 적어도 하나의 퇴적물 볼륨에서 발생될 수 있으며,
상기 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법은, 상기 나노입자들의 기하학적 분포 및 온열 치료에 의해 초과되어서는 안 되는 하나 이상의 규정된 온도 한계 값에 기초하여, 상기 어플리케이터에서 설정될 장 강도를 계산하는 것에 관한 것이고("T 선택"),
상기 장 강도 값은 (기준) 파워 흡수율 및 장 강도 사이의 관계를 나타내는 규정된 특성 곡선에 기초하여 계산되는, 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법. - 제 15 항에 있어서, 상기 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법은, 다음 단계들("T 선택"),
- 어플리케이터 자기장에서 퇴적물 볼륨내에서의 평균 파워 흡수 밀도("SAR_aver")를 계산하는 단계 - 상대 파워 흡수 밀도("△SAR(x, y, z)")가 나노입자의 측정된 기하학적 분포에 기초하여 계산되고, 파워 흡수가 없는 기본 온도 분포("T0(x, y, z)")를 얻기 위해, 모델을 기술하는 생체 열전달 방정식이 정확히 한번 수치적으로 풀리고, 상대 파워 흡수 밀도에 기초하여 상대 온도 증가 분포("△T(x, y, z)")를 얻기 위해 상기 생체 열전달 방정식이 정확히 한번 수치적으로 풀리며, 상기 상대 파워 흡수 밀도("△SAR(x, y, z)")는 온도 기반 스케일링 계수("K")에 의해 스케일링되며, 이 계수는 하나 이상의 규정된 온도 한계 값, 기본 온도 분포 및 상대 온도 증가 분포에 기초하여 얻어짐;
- 계산된 평균 파워 흡수 밀도 및 계산된 나노입자 질량에 기초하여, 나노입자를 함유하는 희석되지 않은 자성 유체의 비 파워 흡수율(specific power absorption rate)을 나타내는 기준 파워 흡수율("SAR_Fe")을 계산하는 단계;
- 계산된 기준 파워 흡수율("SAR_Fe") 및 이 기준 파워 흡수율("SAR_Fe")과 가해지는 장 강도("H") 사이의 관계에 관한 규정된 특성 곡선에 기초하여 장 강도 값("H")을 계산하는 단계;
- 상기 기본 온도 분포("T0(x, y, z)"), 상대 온도 증가 분포("△T(x, y, z)") 및 온도 기반 스케일링 계수("K")에 기초하여 각각의 온도 분포("T(x, y, z)")를 선택적으로 계산하는 단계;
- 사용자가 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위해 상기 계산된 장 강도 값("H")을 제공하는 단계; 및
- 사용자가 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위해 상기 계산된 온도 분포("T(x, y, z)")를 선택적으로 제공하는 단계를 갖는 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법. - 인체의 신체 볼륨내의 종양 볼륨의 온열 치료를 포함하는 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법("H 제어기", "신속 H 제어기")에 있어서,
상기 온열 치료는 자기장 어플리케이터로 치료 볼륨에 자기장을 가하는 것을 포함하고,
신체에 퇴적되어 있는 자성, 상자성 또는 초상자성 나노입자에 의한 상기 가해진 자기장에서의 파워 흡수에 의해 열 에너지가 적어도 하나의 퇴적물 볼륨에서 발생될 수 있으며,
상기 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법은, 다수의 규정된 장 강도 값들 중의 각각의 장 강도 값 또는 사용자 입력에 의해 정해진 장 강도 값에 대해, 상기 신체 볼륨의 적어도 일 부분에서 예상되는 온도 분포를 계산하는 것에 관한 것이고,
예상되는 상기 온도 분포는 계산된 또는 제공된 상대 온도 증가 분포("△T(x, y, z)")의 파워 흡수 기반 스케일링("K")에 의해 계산되는, 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법. - 제 17 항에 있어서, 규정된 장 강도 값 또는 사용자 입력에 의해 정해진 장 강도 값의 수에 상관 없이, 제공된(앞서 T 선택 단계에서 계산된) 기본 온도 분포("T0(x, y, z)") 또는 제공된(앞서 T 선택 단계에서 계산된) 상대 온도 증가 분포("△T(x, y, z)")가 사용되는("신속 H 제어기") 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법.
- 제 17 항에 있어서, 규정된 장 강도 값 또는 사용자 입력에 의해 정해진 장 강도 값의 수에 상관 없이, 두개 이하의 온도 분포, 즉 기본 온도 분포("T0(x, y, z)") 또는 상대 온도 증가 분포("△T(x, y, z)")가 계산되는("H 제어기") 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법.
- 제 17 항 내지 제 19 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법은, 다음 단계들("H 제어기", "신속 H 제어기"),
- 나노입자들의 측정된 기하학적 분포에 기초하여 상대 파워 흡수 밀도 분포("△SAR(x, y, z)") 및 상대 평균 파워 흡수 밀도("△SAR_aver")를 계산하는 단계;
- 파워 흡수가 없는 상태에서 모델을 기술하는 생체 열전달 방정식의 수치적 풀이에 기초하여 기본 온도 분포("T0(x, y, z)")를 제공하고, 또한 계산된 상대 파워 흡수 밀도("△SAR(x, y, z)")가 사용되는 상기 생체 열전달 방정식의 수치적 풀이에 기초하여 상대 온도 증가 분포("△T(x, y, z)")를 제공하는 단계;
- 다수의 규정된 장 강도 값들 중의 각각의 장 강도 값 또는 사용자 입력에 의해 정해지는 장 강도 값에 대해 다음 단계들을 수행하는 단계;
○ 나노입자를 함유하는 희석되지 않은 자성 유체의 비 파워 흡수율을 나타내는 기준 파워 흡수율("SAR_Fe")을 계산하는 단계 - 그 계산은 각각의 장 강도 값("H") 및 상기 기준 파워 흡수율("SAR_Fe")과 가해지는 장 강도("H") 사이의 관계에 관한 규정된 특성 곡선에 기초함;
○ 상기 기준 파워 흡수율("SAR_Fe")과 퇴적물 볼륨내 나노입자의 계산된 질량에 기초하여 평균 파워 흡수 밀도("SAR_aver")를 계산하는 단계;
○ 각각의 평균 파워 흡수 밀도("SAR_aver") 및 상대 파워 흡수 밀도("△SAR_aver")에 기초하여 파워 흡수 기반 스케일링 계수("K")를 계산하는 단계;
○ 상기 기본 온도 분포("T0(x, y, z)"), 상대 온도 증가 분포("△T(x, y, z)") 및 파워 흡수 기반 스케일링 계수("K")에 기초하여 각각의 온도 분포("T(x, y, z)")를 계산하는 단계;
- 사용자가 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위해 상기 계산된 온도 분포를 제공하는 단계를 갖는 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법. - 삭제
- 컴퓨터 프로그램 제품이 프로그래머블 컴퓨터 장치에서 실행될 때 제 1 항 내지 제 3 항, 제 11 항, 제 12 항 및 제 15 항 내지 제 19 항 중 어느 한 항에 따른 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법을 실시하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있는 데이타 저장 매체.
- 인체의 신체 볼륨내의 종양 볼륨의 온열 치료를 포함하는 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 컴퓨터 장치에 있어서,
상기 온열 치료는 자기장 어플리케이터로 치료 볼륨에 자기장을 가하는 것을 포함하고,
신체에 퇴적되어 있는 자성, 상자성 또는 초상자성 나노입자에 의한 상기 가해진 자기장에서의 파워 흡수에 의해 열 에너지가 적어도 하나의 퇴적물 볼륨에서 발생될 수 있으며,
상기 컴퓨터 장치는,
- 상기 나노입자들의 기하학적 분포 및 온열 치료에 의해 초과되어서는 안 되는 하나 이상의 규정된 온도 한계 값에 기초하여, 상기 어플리케이터에서 설정될 장 강도 값을 계산하도록 되어 있는("T 선택") 제 1 계산 요소("sim_t.exe", "mainsubroutine_sim_t_voxel_win");
- 다수의 규정된 장 강도 값들 중의 각각의 장 강도 값 또는 사용자 입력에 의해 정해진 장 강도 값에 대해, 상기 신체 볼륨의 적어도 일 부분에서 예상되는 온도 분포를 선택적으로 계산하도록 되어 있는("H 제어기, 신속 H 제어기") 제 2 계산 요소("sim_hr.exe", "mainsubroutine_sim_hr_voxel_win"); 및
- 사용자가 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위해 상기 계산된 장 강도 값 및 선택적으로는 적어도 하나의 계산된 온도 분포를 제공하는 요소를 포함하는, 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 컴퓨터 장치. - 인체의 신체 볼륨내의 종양 볼륨의 온열 치료를 포함하는 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 컴퓨터 장치("T 선택")에 있어서,
상기 온열 치료는 자기장 어플리케이터로 치료 볼륨에 자기장을 가하는 것을 포함하고,
신체에 퇴적되어 있는 자성, 상자성 또는 초상자성 나노입자에 의한 상기 가해진 자기장에서의 파워 흡수에 의해 열 에너지가 적어도 하나의 퇴적물 볼륨에서 발생될 수 있으며,
상기 컴퓨터 장치는, 상기 나노입자들의 기하학적 분포 및 온열 치료에 의해 초과되어서는 안 되는 하나 이상의 규정된 온도 한계 값에 기초하여, 상기 어플리케이터에서 설정될 장 강도를 계산하도록 되어 있는 요소("sim_t.exe", "mainsubroutine_sim_t_voxel_win")를 가지며,
상기 요소("sim_t.exe", "mainsubroutine_sim_t_voxel_win")는 규정된 특성 곡선에 기초하여 장 강도 값을 계산하기 위한 모듈을 가지며, 상기 특성 곡선은 파워 흡수율과 장 강도 사이의 관계를 나타내는, 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 컴퓨터 장치. - 제 24 항에 있어서,
상기 컴퓨터 장치는 다음 모듈들("T 선택"),
- 어플리케이터 자기장에서 퇴적물 볼륨내에서의 평균 파워 흡수 밀도를 계산하기 위한 모듈 - 상대 파워 흡수 밀도가 나노입자의 측정된 기하학적 분포에 기초하여 계산되고, 파워 흡수가 없는 기본 온도 분포를 얻기 위해, 모델을 기술하는 생체 열전달 방정식이 정확히 한번 수치적으로 풀리고, 상대 파워 흡수 밀도에 기초하여 상대 온도 증가 분포를 얻기 위해 상기 생체 열전달 방정식이 정확히 한번 수치적으로 풀리며, 상기 상대 파워 흡수 밀도는 스케일링 계수("온도 기반 스케일링 계수")에 의해 스케일링되며, 이 계수는 하나 이상의 규정된 온도 한계 값, 기본 온도 분포 및 상대 온도 증가 분포에 기초하여 얻어짐;
- 계산된 평균 파워 흡수 밀도 및 계산된 나노입자 질량에 기초하여, 나노입자를 함유하는 희석되지 않은 자성 유체의 비 파워 흡수율을 나타내는 기준 파워 흡수율을 계산하기 위한 모듈;
- 계산된 기준 파워 흡수율 및 이 기준 파워 흡수율과 가해지는 장 강도 사이의 관계에 관한 규정된 특성 곡선에 기초하여 장 강도 값을 계산하기 위한 모듈;
- 사용자가 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위해 상기 계산된 장 강도 값을 제공하기 위한 모듈;
- 상기 기본 온도 분포, 상대 온도 증가 분포 및 온도 기반 스케일링 계수에 기초하여 각각의 온도 분포를 계산하기 위한 선택적인 모듈; 및
- 사용자가 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위해 상기 계산된 온도 분포를 제공하기 위한 선택적인 모듈을 갖는 컴퓨터 장치. - 인체의 신체 볼륨내의 종양 볼륨의 온열 치료를 포함하는 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 컴퓨터 장치("H 제어기", "신속 H 제어기")에 있어서,
상기 온열 치료는 자기장 어플리케이터로 치료 볼륨에 자기장을 가하는 것을 포함하고,
신체에 퇴적되어 있는 자성, 상자성 또는 초상자성 나노입자에 의한 상기 가해진 자기장에서의 파워 흡수에 의해 열 에너지가 적어도 하나의 퇴적물 볼륨에서 발생될 수 있으며,
상기 컴퓨터 장치는, 다수의 규정된 장 강도 값들 중의 각각의 장 강도 값 또는 사용자 입력에 의해 정해진 장 강도 값에 대해, 상기 신체 볼륨의 적어도 일 부분에서 예상되는 온도 분포를 계산하도록 되어 있는 요소("sim_hr.exe", "mainsubroutine_sim_hr_voxel_win")를 가지며,
상기 요소("sim_hr.exe", "mainsubroutine_sim_hr_voxel_win")는, 계산된 또는 제공된 온도 증가 분포("△T(x, y, z)")의 파워 흡수 기반 스케일링("K")에 의해, 예상되는 온도 분포를 계산하기 위한 모듈을 갖는, 열치료 계획 세우기에 도움을 주기 위한 컴퓨터 장치. - 제 26 항에 있어서, 상기 요소("mainsubroutine_sim_hr_voxel_win")는, 규정된 장 강도 값 또는 사용자 입력에 의해 정해진 장 강도 값의 수에 상관 없이, 제공된(앞서 mainsubroutine_sim_t_voxel_win에서 계산된) 기본 온도 분포("T0(x, y, z)") 또는 제공된(앞서 mainsubroutine_sim_t_voxel_win에서 계산된) 상대 온도 증가 분포("△T(x, y, z)")를 사용하기 위해 예상되는 온도 분포를 계산하도록 되어 있는 ("신속 H 제어기") 컴퓨터 장치.
- 제 26 항에 있어서, 예상되는 온도 분포를 계산하기 위한 상기 요소("sim_hr.exe")는, 규정된 장 강도 값 또는 사용자 입력에 의해 정해진 장 강도 값의 수에 상관 없이, 두개 이하의 온도 분포, 즉 기본 온도 분포("T0(x, y, z)") 또는 상대 온도 증가 분포("△T(x, y, z)")를 계산하도록 되어 있는("H 제어기") 컴퓨터 장치.
- 제 26 항 내지 제 28 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 컴퓨터 장치는 다음 모듈들("H 제어기", "신속 H 제어기"),
- 상대 파워 흡수 밀도 분포 및 상대 평균 파워 흡수 밀도를 나노입자의 측정된 기하학적 분포에 기초하여 계산하기 위한 모듈;
- 파워 흡수가 없는 상태에서 모델을 기술하는 생체 열전달 방정식의 수치적 풀이에 기초하여 기본 온도 분포를 제공하고, 또한 계산된 상대 파워 흡수 밀도 분포가 사용되는 상기 생체 열전달 방정식의 수치적 풀이에 기초하여 상대 온도 증가 분포를 제공하기 위한 모듈;
- 다수의 규정된 장 강도 값들 중의 각각의 장 강도 값 또는 사용자 입력에 의해 정해지는 장 강도 값에 대해 다음 단계들을 수행하기 위한 모듈;
○ 나노입자를 함유하는 희석되지 않은 자성 유체의 비 파워 흡수율을 나타내는 기준 파워 흡수율을 계산하는 단계 - 그 계산은 각각의 장 강도 값 및 상기 기준 파워 흡수율과 가해지는 장 강도 사이의 관계에 관한 규정된 특성 곡선에 기초함;
○ 상기 기준 파워 흡수율과 퇴적물 볼륨내 나노입자의 계산된 질량에 기초하여 평균 파워 흡수 밀도를 계산하는 단계;
○ 각각의 평균 파워 흡수 밀도 및 상대 파워 흡수 밀도에 기초하여 파워 흡수 기반 스케일링 계수를 계산하는 단계;
○ 상기 기본 온도 분포, 상대 온도 증가 분포 및 파워 흡수 기반 스케일링 계수에 기초하여 각각의 온도 분포를 계산하는 단계; .
- 사용자가 열치료를 계획하는데 도움을 주기 위해 상기 계산된 온도 분포를 제공하기 위한 모듈을 갖는 컴퓨터 장치. - 제 23 항 내지 제 28 항 중 어느 한 항에 따른 컴퓨터 장치 및 자기장 어플리케이터를 포함하는 시스템.
- 제 2 항에 있어서, 상기 온도 한계 값은 치료 볼륨에서 70℃ ∼ 90℃ 인 규정된 온도 최대값에 관한 것인 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법.
- 제 2 항에 있어서, 상기 온도 한계 값은 치료 볼륨에서 80℃ 인 규정된 온도 최대값에 관한 것인 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법.
- 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서, 제 2 계산 단계("H 제어기")에서의 계산은, 상기 어플리케이터에서 설정될 수 있는 다수의 규정된 장 강도 값 5 kA/m ∼ 10 kA/m 에 대해 수행되는 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법.
- 제 4 항에 있어서, 상기 온도 한계 값은 치료 볼륨 외부에서 43℃ 인 규정된 온도 최대값에 관한 것인 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법.
- 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제 1 계산 단계("T 선택")에서 얻어진 계산 결과는, 그 제 1 계산 단계("T 선택")에서 계산된 장 강도 값이 어플리케이터에서 설정가능한 최대 장 강도 값보다 클 때 제 3 계산 단계("H 선택")를 자동으로 수행하기 위한 기초가 되고, 규정된 최대 장 강도 값에 대해 예상되는 온도 분포가 상기 제 3 계산 단계("H 선택")에서 계산되는 컴퓨터 보조 시뮬레이션 방법.
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