KR101996268B1 - Method for managing delivery quality of radiation and apparatus using the same - Google Patents

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KR101996268B1 KR1020180001196A KR20180001196A KR101996268B1 KR 101996268 B1 KR101996268 B1 KR 101996268B1 KR 1020180001196 A KR1020180001196 A KR 1020180001196A KR 20180001196 A KR20180001196 A KR 20180001196A KR 101996268 B1 KR101996268 B1 KR 101996268B1
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금웅섭
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Abstract

Provided is a method for managing the delivery degree of radiation which receives data with respect to the dose distribution of radiation beam irradiated for radiation treatment, decides representative nodes of radiation beam based on the data with respect to the dose distribution of radiation beam using clustering algorithm and generates a management plant for delivery degree of radiation treatment based on the representative nodes. Accordingly, time for managing the delivery degree of radiation performed before radiation treatment can be reduced.

Description

방사선의 전달 정도 관리 방법 및 이를 이용한 방사선의 전달 정도 관리 장치{METHOD FOR MANAGING DELIVERY QUALITY OF RADIATION AND APPARATUS USING THE SAME}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to a method of managing the degree of delivery of radiation,

본 발명은 방사선의 전달 정도 관리 방법 및 방사선의 전달 정도 관리 장치에 관한 것으로, 보다 구체적으로 방사선 처리 전 방사선 빔의 전달 정도를 관리하기 위한, 방사선의 전달 정도 관리 방법 및 방사선의 전달 정도 관리 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method for managing the degree of delivery of radiation and an apparatus for managing the degree of delivery of radiation, and more particularly, to a method for managing the degree of delivery of radiation and a device for managing the degree of delivery of radiation, .

방사선 치료는 엑스선, 감마선과 같은 고 에너지 파동 또는 전자선, 양성자선과 같은 고 에너지 입자를 이용하여 타겟 조직에 손상을 가하거나 파괴함으로써 악성 조직의 성장을 지연시키거나 저지하거나 나아가 소멸시키는 방법이다. 이러한 방사선 치료는 암뿐 아니라, 양성 종양, 내과적 질병, 일부 피부질환의 치료에 이용되기도 한다.Radiotherapy is a method of delaying, stopping, or even destroying the growth of malignant tissue by damaging or destroying the target tissue using high-energy waves such as x-rays and gamma rays or high-energy particles such as electron beams and proton rays. Such radiation therapy is used not only for cancer, but also for the treatment of benign tumors, medical diseases, and some skin diseases.

최근에는 다엽 콜리메이터 (MLC, multileaf collimator) 를 이용하여 방사선의 세기를 종양의 모양과 크기 및 위치에 적합하도록 변조시켜, 최적의 에너지로 처방된 방사선을 조사함으로써 정상조직에서의 방사선에 의한 부작용을 감소시키고 치료성적을 극대화 할 수 있는, 세기조절 방사선 치료 (IMRT, intensity-modulated radiation therapy) 방법이 등장하였다. In recent years, the intensity of radiation is modulated to suit the shape, size, and position of the tumor using a multileaf collimator (MLC), which reduces radiation-induced adverse effects in normal tissues And intensity-modulated radiation therapy (IMRT), which can maximize the therapeutic result.

특히, IMRT 방법은 정상조직을 보호하고 암 조직에 충분한 양의 방사선을 줄 수 있는 치료법임에 따라, 방사선에 민감한 장기가 많이 분포된 두경부 내의 방사선 치료에 효과적으로 이용될 수 있다. In particular, the IMRT method can be effectively used for radiation therapy in the head and neck where radiation-sensitive organs are widely distributed, as it is a therapy that protects normal tissues and can give a sufficient amount of radiation to cancer tissues.

한편, IMRT 방법과 같은 고 선량 (dose) 의 방사선을 조사하는 방사선 치료를 수행할 때 보다 중요한 것은, 선형 가속기가 정확한 방사선량을 출력하는 것이다. 종양의 상태나 크기 또는 깊이에 대응한 정확한 선량의 방사선을 조사하여야 최대의 치료효과를 거둘 수 있기 때문이다. On the other hand, when performing radiation therapy that irradiates a high dose of radiation, such as the IMRT method, more importantly, the linear accelerator outputs the correct radiation dose. This is because it is possible to obtain the maximum therapeutic effect by irradiating the radiation of an accurate dose corresponding to the state, size or depth of the tumor.

이에, 선형 가속기를 사용하기 전에 선형 가속기가 제대로 작동하는지, 방사선량의 조절이 정상적으로 이루어져 정확한 치료 선량의 방사선을 출력하는지 등의 동작 정밀성을 방사선 조사 전에 체크하는, 치료 전 방사선의 전달 정도 관리 (pretreatment delivery quality assurance) 는 필수적일 수 있다. This is because pretreatment of pretreatment radiation (pretreatment), in which the linear accelerator is operated properly before using the linear accelerator, the control of the radiation dose is normally performed, delivery quality assurance may be necessary.

발명의 배경이 되는 기술은 본 발명에 대한 이해를 보다 용이하게 하기 위해 작성되었다. 발명의 배경이 되는 기술에 기재된 사항들이 선행기술로 존재한다고 인정하는 것으로 이해되어서는 안 된다.BACKGROUND OF THE INVENTION [0002] Techniques as a background of the invention have been made in order to facilitate understanding of the present invention. And should not be construed as an admission that the matters described in the technical background of the invention are present in the prior art.

한편, 방사선의 전달 정도 관리를 위해, 방사선의 전달 정도 관리용 팬텀의 이용이 제안되었다. 이러한 팬텀은 방사선 방출부로부터 방사선을 조사받고 조사된 방사선량의 크기에 대응하는 전기적 신호를 발생하여 외부로 알려주는 메카니즘을 갖는다.On the other hand, the use of a phantom for managing the degree of radiation delivery has been proposed for managing the degree of radiation delivery. Such a phantom has a mechanism that is irradiated with radiation from the radiation emitting portion and generates an electrical signal corresponding to the magnitude of the irradiated radiation amount to inform the outside.

그러나, 최근 등장한 IMRT와 같은 새로운 방사선 치료에 있어서, 정도 관리를 위해 제안된 팬텀은 그 구조가 매우 복잡하고, 선량 해석 또한 매우 까다롭다. 나아가, 팬텀의 세팅이 번거로워 방사선의 전달 정도 관리에 많은 시간이 소요된다. 그 결과, 환자 개개인에 대한 치료 전 전달 정도 관리가 소홀해질 수 있어, 실제 치료에서 환자에게 과도한 방사선이 조사될 수 있다.However, in the case of the new radiation therapy such as IMRT, the phantom proposed for the quality control has a very complicated structure and dose analysis is also very difficult. Furthermore, the setting of the phantom is troublesome, and it takes a lot of time to manage the degree of radiation. As a result, pre-treatment delivery management for individual patients may be neglected, and excessive radiation may be irradiated to the patient in actual treatment.

이에, 방사선의 전달 정도 관리 시간을 줄일 수 있고, 실제 치료에서 환자에게 적절한 치료 방사선량을 조사하도록 하는, 방사선의 전달 정도 관리 시스템에 대한 개발은 지속적으로 요구되고 있다. Accordingly, there is a continuing need to develop a radiation dose management system that can reduce the time for managing the degree of delivery of radiation, and allow the patient to examine the appropriate dose of therapeutic radiation in actual treatment.

한편, 본 발명의 발명자들은, 방사선의 전달 정도 관리 시간 단축에 있어서 환자에 대한 치료 계획 단계에서 설정된, 방사선 빔의 조사와 연관된 노드 (node) 의 개수를 줄이는 것에 주목하였다. On the other hand, the inventors of the present invention have noted that the number of nodes associated with the irradiation of the radiation beam, which is set in the treatment planning stage for the patient, is shortened in shortening the time for managing the degree of radiation delivery.

그 결과 본 발명의 발명자들은, 클러스터링 알고리즘 (clustering algorithm) 에, 노드의 위치 데이터와 같은 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 적용하고 원 노드 (original node) 로부터 대표 노드를 결정함으로써, 노드의 수가 줄어든다고 하더라도 보다 정확한 방사선의 전달 정도를 결정할 수 있다는 것을 발견할 수 있었다. 나아가, 본 발명의 발명자들은 노드의 수가 감소함으로써, 각각의 노드의 위치에서 조사되는 방사선 빔의 전달 시간 또한 줄어드는 것을 발견할 수 있었다.As a result, the inventors of the present invention have found that by applying data on a dose distribution of a radiation beam such as position data of a node to a clustering algorithm and determining a representative node from an original node, It is possible to determine the degree of transmission of the radiation more precisely. Furthermore, the inventors of the present invention have found that by decreasing the number of nodes, the propagation time of the radiation beam irradiated at the position of each node is also reduced.

특히, 본 발명의 발명자들은, 이와 같은 방법이 다엽 콜리메이터에 기초한 로봇 팔 기반의 방사선 치료 시스템과 같이 치료 시간이 오래 걸리는 방사선 치료에 있어서, 방사선의 전달 정도 관리의 시간의 단축에 보다 효과적일 수 있음을 인식할 수 있었다. Particularly, the inventors of the present invention have found that such a method can be more effective in shortening the time for managing the degree of delivery of radiation in a treatment of a long time for treatment, such as a robot arm-based radiation therapy system based on a multi-leaf collimator .

이에, 본 발명의 발명자들은 대표 노드를 결정하여 방사선 빔의 전달 시간을 단축할 수 있는, 새로운 방사선의 전달 정도 관리 방법을 개발하기에 이르렀다. Accordingly, the inventors of the present invention have developed a method for managing the degree of delivery of new radiation, which can shorten the delivery time of the radiation beam by determining representative nodes.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 클러스터링 알고리즘에 적용하여, 방사선 빔의 대표 노드를 결정하고, 이를 기초로 방사선 처리 전 전달 정도 관리를 계획하도록 구성된, 방사선의 전달 정도 관리 방법을 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION A problem to be solved by the present invention is to apply a clustering algorithm to data on the dose distribution of a radiation beam to determine a representative node of the radiation beam and to plan the delivery of the radiation dose, And a quality management method.

본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는, 방사선 빔에 대한 복수개의 노드의 위치 데이터를 클러스터링 알고리즘에 적용하고, 복수개의 노드 중 공간적으로 연관된 노드를 그룹화하여 대표 노드를 결정하도록 구성된, 방사선의 전달 정도 관리 방법을 제공하는 것이다. Another problem to be solved by the present invention is to apply positional data of a plurality of nodes to a radiation beam to a clustering algorithm and to determine a representative node by grouping spatially related nodes among a plurality of nodes, Method.

본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 과제는, 방사선 처리 전 전달 정도 관리 계획 (delivery quality assurance plan) 을 기초로 방사선 빔을 조사하고, 이에 대한 전달 정도 관리를 평가하도록 구성된, 방사선의 전달 정도 관리 방법을 제공하는 것이다.Another problem to be solved by the present invention is to provide a method of managing the degree of delivery of radiation configured to examine a radiation beam based on a delivery quality assurance plan before the radiation treatment, .

본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 과제는, 클러스터링 알고리즘에 의해 결정된 대표 노드에 대한 예상 선량 분포를 산출하고, 조사된 실제 선량 분포를 측정하고, 예상 선량 분포 및 실제 선량 분포를 비교하여 방사선의 전달 정도 관리를 평가하도록 구성된, 방사선의 전달 정도 관리 방법을 제공하는 것이다.Another problem to be solved by the present invention is to calculate the expected dose distribution for the representative node determined by the clustering algorithm, measure the actual dose distribution, compare the expected dose distribution and the actual dose distribution, And to provide a method of managing the degree of delivery of radiation configured to evaluate the management.

본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 과제는, 방사선 처리에서 조사될 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 수신하도록 구성된 통신부 및, 클러스터링 알고리즘을 이용하여 대표 노드를 결정하고 방사선 처리 전 전달 정도 관리에 대한 계획을 생성하도록 구성된 프로세스를 포함하는, 방사선의 전달 정도 관리 장치를 제공하는 것이다.  Another object to be solved by the present invention is to provide a communication system including a communication unit configured to receive data on a dose distribution of a radiation beam to be irradiated in a radiation treatment, a communication unit configured to determine a representative node using a clustering algorithm, And a process for controlling the degree of delivery of the radiation.

본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems of the present invention are not limited to the above-mentioned problems, and other problems not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법이 제공된다. 본 방법은, 방사선 처리에서 전달될 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 수신하는 단계, 클러스터링 알고리즘을 이용하여, 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 기초로, 방사선 빔의 대표 노드를 결정하는 단계, 및 대표 노드를 기초로 방사선 처리 전 전달 정도 관리 계획을 생성하는 단계를 포함한다. According to an aspect of the present invention, there is provided a method of managing the degree of delivery of radiation according to an embodiment of the present invention. The method comprises the steps of: receiving data on the dose distribution of the radiation beam to be transferred in the radiation treatment, determining a representative node of the radiation beam based on the data on the dose distribution of the radiation beam using a clustering algorithm, And generating a propagation quality control plan before the radiation processing based on the representative node.

본 발명의 특징에 따르면, 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터는 방사선 빔에 대한 복수개의 노드의 위치 데이터를 포함하고, 대표 노드를 결정하는 단계는 클러스터링 알고리즘을 이용하여, 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 기초로, 복수개의 노드 중 공간적으로 연관된 노드를 그룹화하여 대표 노드를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.According to a feature of the invention, the data on the dose distribution of the radiation beam comprises position data of a plurality of nodes with respect to the beam of radiation, and the step of determining representative nodes uses a clustering algorithm, And grouping the spatially related nodes of the plurality of nodes based on the data to determine representative nodes.

본 발명의 다른 특징에 따르면, 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터는 복수개의 노드 각각에 대하여 측정된 방사선 빔의 선량인 MU (monitor unit) 를 더 포함할 수 있다. According to another feature of the invention, the data on the dose distribution of the radiation beam may further comprise a monitor unit (MU) which is a dose of the measured radiation beam for each of the plurality of nodes.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 대표 노드를 결정하는 단계는 클러스터링 알고리즘을 이용하여, 복수개의 노드의 위치 데이터에 0 과 1 사이의 가중치를 부여하는 단계, 가중치에 따라 복수개의 노드의 위치 데이터를 복수개의 그룹으로 분류하는 단계, 및 복수개의 그룹 각각을 대표 노드로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the step of determining a representative node includes the steps of: assigning a weight between 0 and 1 to position data of a plurality of nodes using a clustering algorithm; Dividing the group into a plurality of groups, and determining each of the plurality of groups as a representative node.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 방사선 처리 전 전달 정도 관리 계획을 생성하는 단계는, 그룹화 되어 결정된 대표 노드의 위치에 대한 방사선 빔을 조사하도록 방사선 처리에 대한 전달 정도 관리 계획을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, generating a propagation quality control plan before the radiation treatment includes generating a propagation quality control plan for radiation processing to irradiate a beam of radiation for the location of the representative nodes grouped and determined can do.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 방사선 처리는 뇌정위 방사선 수술 (SRS, stereotactic radiosurgery), 세기조절 방사선 치료 (IMRT), 체부정위 방사선 치료 (SBRT, stereotactic body radiation therapy), 다엽 콜리메이터, 및 로봇 팔 기반의 방사선 치료 중 선택된 적어도 하나일 수 있다. According to another aspect of the present invention, the radiation treatment is selected from the group consisting of stereotactic radiosurgery (SRS), intensity-modulated radiation therapy (IMRT), stereotactic body radiation therapy (SBRT), multileaf collimator, Based radiation therapy.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 본 발명의 방사선의 전달 정도 관리 방법은, 선형 가속기를 이용하여 방사선 처리 전 전달 정도 관리 계획을 기초로 방사선 빔을 조사하는 단계, 및 방사선 처리에 대한 전달 정도 관리를 평가하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of managing the degree of delivery of radiation of the present invention, comprising the steps of: irradiating a beam of radiation on the basis of a delivery quality management plan before a radiation treatment using a linear accelerator; The method comprising the steps of:

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 본 발명의 방사선의 전달 정도 관리 방법은 방사선 빔의 대표 노드를 결정하는 단계 이후에 수행되는 클러스터링 알고리즘에 의해 결정된 방사선 빔의 대표 노드에 대한 예상 선량 분포를 산출하는 단계, 및 방사선 빔을 조사하는 단계 이후에 수행되는 조사된 실제 선량 분포를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다. 나아가, 방사선 처리에 대한 전달 정도 관리를 평가하는 단계는 예상 선량 분포 및 실제 선량 분포를 비교하는 단계를 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, a method for managing the degree of propagation of radiation of the present invention includes calculating an expected dose distribution for a representative node of a beam of radiation determined by a clustering algorithm performed after determining a representative node of the beam of radiation And obtaining the irradiated actual dose distribution performed after the step of irradiating the radiation beam. Further, evaluating the delivery quality management for the radiation treatment may include comparing the expected dose distribution and the actual dose distribution.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 예상 선량 분포 및 실제 선량 분포 사이의 점 선량 에러 (point dose error) 가 임계치 미만이거나, 실제 선량 분포에 대하여, γ 파라미터 (parameter) 가 1 이하인 점 선량의 개수가 임계치 이상인 경우, 생성된 정도 관리 계획을 확정하고, 또는 예상 선량 분포 및 실제 선량 분포 사이의 점 선량 에러가 임계치를 초과하거나, 실제 선량 분포에 대하여, γ 파라미터가 1 이하인 점 선량의 개수가 임계치 미만인 경우, 방사선 조사 대한 전달 정도 관리 계획의 재생성을 요청하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the point dose error between the expected dose distribution and the actual dose distribution is less than the threshold, or the number of point doses having a? Parameter of 1 or less And if the point dose error between the expected dose distribution and the actual dose distribution exceeds the threshold value or the number of point dose values with the? Parameter of 1 or less is less than the threshold value for the actual dose distribution , It may further include a step of requesting regeneration of the transfer quality control plan for the irradiation.

전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 장치가 제공된다. 방사선 처리 전 방사선 빔의 전달 정도 관리를 위한 장치로서, 본 발명의 장치는, 방사선 처리에서 조사될 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 수신하도록 구성된 통신부, 및 통신부와 연결된 프로세서를 포함한다. 이때, 프로세서는, 클러스터링 알고리즘을 이용하여, 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 기초로 방사선 빔의 대표 노드를 결정하고, 대표 노드를 기초로, 방사선 처리 전 전달 정도 관리 계획을 생성하도록 구성될 수 있다.According to an aspect of the present invention, there is provided an apparatus for managing the degree of delivery of radiation according to an embodiment of the present invention. An apparatus for managing the degree of delivery of a radiation beam before a radiation treatment, the apparatus comprising a communication unit configured to receive data on a dose distribution of a radiation beam to be irradiated in a radiation treatment, and a processor coupled to the communication unit. The processor may then be configured to use the clustering algorithm to determine a representative node of the beam of radiation based on the data of the dose distribution of the beam of radiation and to generate a delivery quality management plan prior to the radiation treatment based on the representative node have.

본 발명의 특징에 따르면, 프로세서는 클러스터링 알고리즘을 이용하여, 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 기초로, 복수개의 노드 중 공간적으로 연관된 노드를 그룹화하여 대표 노드를 결정하도록 더 구성될 수 있다.According to an aspect of the invention, the processor may be further configured to group the spatially related nodes of the plurality of nodes to determine a representative node, based on the data on the dose distribution of the beam of radiation, using a clustering algorithm.

본 발명의 다른 특징에 따르면, 통신부는 방사선 처리 전 방사선의 전달 정도 관리 계획을 기초로 방사선 치료기에 의해 조사된 결과 데이터를 수신하도록 구성되고, 프로세서는, 조사된 결과를 기초로 방사선 처리에 대한 전달 정도 관리를 평가하도록 더 구성될 수 있다.According to another aspect of the present invention, a communication unit is configured to receive result data, which is irradiated by a radiation therapy apparatus, on the basis of a radiation dose management plan of the radiation dose before the radiation treatment, And can be further configured to assess quality management.

본 발명은 클러스터링 알고리즘을 기초로 대표 노드를 결정하도록 구성된 방사선의 전달 정도 관리 방법 및 장치를 제공함으로써, 방사선 치료 전 수행되는 방사선의 전달 정도 관리 시간을 줄일 수 있는 효과가 있다. The present invention provides a method and apparatus for managing the degree of propagation of radiation configured to determine a representative node based on a clustering algorithm, thereby reducing the time required to manage the degree of propagation of radiation performed before the radiation treatment.

또한, 본 발명은, 뇌정위 방사선 수술, 세기조절 방사선 치료, 체부정위 방사선 치료, 다엽 콜리메이터 등, 선형 가속기를 이용하여 고 방사선량을 조사하는 다양한 방사선 치료법에 적용될 수 있는 효과가 있다. In addition, the present invention can be applied to various radiotherapy methods for irradiating a high dose with a linear accelerator, such as brain-guided radiosurgery, intensity-modulated radiotherapy, body-orthodontic radiotherapy, and multileaf collimator.

특히, 본 발명은 다엽 콜리메이터에 기초한 로봇 팔 기반의 방사선 치료 시스템과 같이 치료 시간이 오래 걸리는 방사선 치료에 대하여, 로봇 팔의 동작을 최소화함에 따라 빔 전달 시간을 단축할 수 있는 효과가 있다. Particularly, the present invention has the effect of shortening the beam delivery time with minimizing the operation of the robot arm in the case of radiation treatment with a long treatment time like the robot arm-based radiation therapy system based on the multi-leaf collimator.

나아가, 본 발명은, 결정된 방사선 처리 전 전달 정도 관리 계획 기초로 방사선 빔을 조사하고, 이에 대한 방사선의 전달 정도 관리를 평가를 제공함에 따라, 환자별 최적 선량을 결정할 수 있다. 이에, 실제 치료에서 보다 안정적인 방사선 치료가 수행될 수 있다.Further, the present invention can determine the optimal dose for each patient by irradiating the beam of radiation on the basis of the determined degree of delivery management plan and providing an assessment of the degree of delivery of the radiation. Thus, more stable radiation therapy can be performed in actual treatment.

본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.The effects according to the present invention are not limited by the contents exemplified above, and more various effects are included in the specification.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 장치의 구성을 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법의 절차를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법에서 결정된 대표 노드를 예시적으로 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법을 이용한, 방사선 치료 전 전달 정도 관리의 절차를 예시적으로 도시한 것이다.
도 5a는 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법에 따른, 정도 관리 결과의 평가에 이용된, 실제 선량 분포 및 예상 선량 분포를 도시한다.
도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법에 따른, 정도 관리 결과의 평가 결과를 도시한 것이다.FIG. 1 illustrates a configuration of an apparatus for managing the degree of radiation delivery according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 illustrates a procedure of a method for managing the degree of delivery of radiation according to an embodiment of the present invention.
3 illustrates an exemplary representative node determined in a method of managing the degree of radiation transmission according to an exemplary embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a diagram illustrating a procedure of managing the degree of delivery before radiotherapy using a method of managing the degree of delivery of radiation according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5A shows an actual dose distribution and a predicted dose distribution used in the evaluation of the quality control result, according to a method of managing the degree of delivery of radiation according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5B is a view illustrating an evaluation result of the quality management result according to the radiation propagation quality management method according to an embodiment of the present invention.

발명의 이점, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The advantages of the invention, and how to achieve them, will become apparent with reference to the embodiments described in detail below with reference to the accompanying drawings. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as being limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the invention to those skilled in the art. Is provided to fully convey the scope of the invention to those skilled in the art, and the invention is only defined by the scope of the claims.

본 발명의 실시예를 설명하기 위한 도면에 개시된 형상, 크기, 비율, 각도, 개수 등은 예시적인 것이므로 본 발명이 도시된 사항에 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략한다. 본 명세서 상에서 언급된 '포함한다', '갖는다', '이루어진다' 등이 사용되는 경우, '~만'이 사용되지 않는 이상 다른 부분이 추가될 수 있다. 구성요소를 단수로 표현한 경우에 특별히 명시적인 기재 사항이 없는 한 복수를 포함하는 경우를 포함한다.The shapes, sizes, ratios, angles, numbers, and the like disclosed in the drawings for describing the embodiments of the present invention are illustrative, and thus the present invention is not limited thereto. In the following description, well-known functions or constructions are not described in detail since they would obscure the invention in unnecessary detail. Where the terms 'comprises', 'having', 'done', and the like are used herein, other parts may be added as long as '~ only' is not used. Unless the context clearly dictates otherwise, including the plural unless the context clearly dictates otherwise.

구성요소를 해석함에 있어서, 별도의 명시적 기재가 없더라도 오차 범위를 포함하는 것으로 해석한다.In interpreting the constituent elements, it is construed to include the error range even if there is no separate description.

본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 당업자가 충분히 이해할 수 있듯이 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다.It is to be understood that each of the features of the various embodiments of the present invention may be combined or combined with each other partially or entirely and technically various interlocking and driving is possible as will be appreciated by those skilled in the art, It may be possible to cooperate with each other in association.

본 명세서의 해석의 명확함을 위해, 이하에서는 본 명세서에서 사용되는 용어들을 정의하기로 한다.For clarity of interpretation of the present specification, the terms used in this specification will be defined below.

본 명세서에서 사용되는 용어, "방사선 처리"는 치료를 목적으로 방사선을 조사하는 행위를 의미할 수 있다. 예를 들어, 방사선 처리는 뇌정위 방사선 수술, 세기조절 방사선 치료, 체부정위 방사선 치료, 다엽 콜리메이터 또는 로봇 팔 기반의 방사선 치료일 수 있다. 보다 바람직하게 본 발명에서의 방사선 처리는, 로봇 팔에 고정된 선형 가속기가 움직임으로써 병변의 위치에 방사선을 조사하도록 구성되고 이에 치료 시간 및 정도 관리 시간이 오래 걸릴 수 있는, 로봇 팔 기반의 방사선 치료법인 CyberKnife일 수 있다. 그러나, 방사선 처리는 전술한 것에 제한되지 않고, 선형 가속기에 의해 고 선량의 방사선이 조사되는 한, 다양한 방사선 요법을 포함할 수 있다. As used herein, the term "radiation treatment" may refer to the act of irradiating radiation for therapeutic purposes. For example, radiation treatment may be brain radiosurgery, intensity-modulated radiotherapy, body-localization radiotherapy, multileaf collimator, or robotic arm-based radiation therapy. More preferably, the radiation treatment according to the present invention is applied to a robot arm-based radiotherapy, which is configured to irradiate a position of a lesion by movement of a linear accelerator fixed to the robot arm, It can be CyberKnife. However, the radiation treatment is not limited to that described above, and may include various radiation therapies, as long as a high dose of radiation is irradiated by the linear accelerator.

본 명세서에서 사용되는 용어, "전달 정도 관리"는 방사선 처리 전, 피험 대상에 대하여 미리 결정된 치료 계획을 기초로, 선형 가속기가 제대로 작동하는지, 방사선량의 조절이 정상적으로 이루어져 정확한 치료 선량의 방사선을 출력하는지 등의 동작 정밀성을 확인하는 단계를 의미할 수 있다.As used herein, the term "delivery quality control" is intended to mean that, prior to radiation treatment, based on a predetermined treatment plan for the subject, the linear accelerator operates properly, the radiation dose is normally controlled, And the like.

보다 구체적으로, 치료 계획 단계에서는 피험 대상에 대한 치료 계획용 CT, MRI, 혈관 조영 등의 데이터를 기초로, 방사선 조사와 연관된 선형 가속기의 노드 위치, MU (monitor unit) 등이 설정될 수 있다. 그 다음, 방사선의 전달 정도 관리 단계에서는 치료 계획 단계에서 설정된 방사선 조사량 등을 확인함으로써 선형 가속기를 체크할 수 있다.More specifically, in the treatment planning stage, the node position and MU (monitor unit) of the linear accelerator associated with the irradiation can be set based on data of CT, MRI, and angiogram for the treatment plan for the subject. Next, in the step of managing the degree of radiation transmission, the linear accelerator can be checked by confirming the dose of radiation set in the treatment planning stage.

이에, 방사선의 전달 정도 관리는 실제 치료 단계에서 피험 대상에 대하여 정확한 방사선량을 출력하기 위해 매우 중요한 단계일 수 있다. 특히, 치료 전 전달 정도 관리는, 비-동일 평면상 (non-coplanar) 빔을 이용하여 서브-밀리미터 정확도를 갖는 높은 방사선량을 조사하고 작은 필드 크기의 변화에도 큰 선량 변화를 줄 수 있는 로봇 팔 기반의 방사선 치료법에 있어서 보다 중요할 수 있다. Therefore, the control of the degree of radiation transmission can be a very important step for outputting the accurate radiation dose to the subject in the actual treatment stage. Particularly, pre-treatment delivery quality management is based on the use of a non-coplanar beam to examine a high dose of radiation with sub-millimeter accuracy, and a robotic arm Based radiation therapy.

한편, 본 명세서에서 사용되는 용어, "노드"는 방사선 빔의 조사가 이루어지는 지점을 의미할 수 있다. 예를 들어, 로봇 팔 기반의 방사선 치료법 치료 계획 단계에서 설정된 노드의 위치에 따라, 선형 가속기가 움직여 피험 대상에 방사선을 조사할 수 있다. 따라서, 방사선의 전달 정도 관리 단계에서, 노드의 수를 줄임으로써, 방사선 빔의 전달 시간이 단축될 수 있다. As used herein, the term "node" may refer to the point at which the irradiation of the radiation beam occurs. For example, according to the position of the node set in the robot arm-based radiotherapy treatment planning stage, the linear accelerator can move and irradiate the subject with radiation. Therefore, in the step of managing the degree of propagation of radiation, by reducing the number of nodes, the propagation time of the radiation beam can be shortened.

본 명세서에서 사용되는 용어, "MU"는 노드 위치에서 측정된 방사선 빔의 선량의 수준을 의미할 수 있다. As used herein, the term "MU" may refer to the level of dose of the radiation beam measured at the node location.

본 명세서에서 사용되는 용어, "클러스터링 알고리즘"은 주어진 데이터를 일정한 클러스터로 그룹화하는 알고리즘을 의미할 수 있다. 이때, 클러스터링 알고리즘은 레이블이 달려 있지 않은 입력 데이터에 레이블을 달아주는 역할을 수행하는 자율학습 (unsupervised) 머신 러닝 기반의 알고리즘일 수 있다. As used herein, the term "clustering algorithm" may refer to an algorithm for grouping given data into a uniform cluster. At this time, the clustering algorithm may be an unsupervised machine learning based algorithm that performs a role of labeling the unlabeled input data.

본 발명에서 이용되는 클러스터링 알고리즘은, 치료 계획 단계에서 미리 결정된 복수개의 원 노드에 대하여 공간적으로 연관된 노드를 그룹화하고 결과적으로 대표 노드를 결정하도록 구성될 수 있다. 이때, 대표 노드 결정에 이용되는 클러스터링 알고리즘은 Fuzzy C-Means 클러스터링 알고리즘일 수 있다. 예를 들어, Fuzzy C-Means 클러스터링 알고리즘에 의해, 복수개의 노드 각각에 0 과 1 사이의 가중치를 부여하고, 가중치에 따라 복수개의 노드를 복수개의 그룹으로 분류할 수 있다. 한편, 그룹의 개수는 미리 결정될 수 있다. 결과적으로, 공간적으로 연관된 노드들이 그룹화 되어 대표 노드가 결정될 수 있고, 방사선의 전달 정도 관리 단계에서 대표 노드에 기초한 방사선 빔이 이용됨에 따라 정도 관리 시간이 단축될 수 있다. The clustering algorithm used in the present invention can be configured to group spatially related nodes for a predetermined plurality of one of the nodes in the treatment planning stage and consequently to determine representative nodes. In this case, the clustering algorithm used for determining representative nodes may be a Fuzzy C-Means clustering algorithm. For example, a weighting between 0 and 1 may be assigned to each of a plurality of nodes by a Fuzzy C-Means clustering algorithm, and a plurality of nodes may be classified into a plurality of groups according to weights. On the other hand, the number of groups can be predetermined. As a result, the spatially related nodes can be grouped to determine the representative node, and the accuracy management time can be shortened as the radiation beam based on the representative node is used in the step of managing the degree of transmission of radiation.

이하에서는, 도 1을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 장치를 구체적으로 설명한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 장치의 구성을 도시한 것이다.Hereinafter, with reference to FIG. 1, an apparatus for controlling the degree of radiation delivery according to an embodiment of the present invention will be described in detail. FIG. 1 illustrates a configuration of an apparatus for managing the degree of radiation delivery according to an embodiment of the present invention.

도 1a를 참조하면, 방사선의 전달 정도 관리 장치 (100) 는 통신부 (110), 저장부 (120) 및 프로세서 (130) 를 포함한다. Referring to FIG. 1A, a radiation transmission management apparatus 100 includes a communication unit 110, a storage unit 120, and a processor 130.

통신부 (110) 는 치료 계획 단계에서 피험 대상에 대한 치료 계획용 CT, MRI, 혈관 조영 등의 피험 대상에 대한 데이터와 이를 기초로 설정된 방사선 조사와 연관된 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 통신부 (110) 는 방사선 처리에서 조사될 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터인 노드의 위치 데이터, MU의 데이터를 수신할 수 있다. 그러나, 통신부 (110) 는 전술한 것에 제한되지 않고 방사선 빔의 조사와 관련된 다양한 환자 치료 계획 데이터를 더 수신할 수 있다.The communication unit 110 may be configured to receive data on the subject such as CT, MRI, and angiogram for the treatment plan for the subject in the treatment planning stage and data related to the radiation exposure set based on the data. For example, the communication unit 110 may receive the data of the position data of the node, that is, the data of the dose distribution of the radiation beam to be irradiated in the radiation processing, the data of the MU. However, the communication unit 110 can receive various patient treatment plan data related to irradiation of the beam of radiation without being limited to the above.

또한, 통신부 (110) 는 방사선 처리 전 전달 정도 관리 계획을 기초로 선형 가속기에 의해 방사선이 조사된 결과 데이터를 더 수신할 수 있다. 이때, 결과 데이터에는 실제 조사된 실제 선량 분포를 포함할 수 있다. Further, the communication unit 110 can further receive data as a result of radiation irradiation by the linear accelerator based on the propagation-degree management plan before the radiation processing. At this time, the result data may include the actual irradiated actual dose distribution.

저장부 (120) 는 통신부 (110) 를 통해 획득한 방사선 처리에서 조사될 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 저장하도록 구성될 수 있다. 나아가, 저장부 (120) 는 프로세서 (130) 에 의해 결정된 대표 노드, 방사선의 전달 정도 관리 계획, 방사선의 전달 정도 관리 분석의 결과 등을 더 저장할 수 있다. The storage unit 120 may be configured to store data on the dose distribution of the radiation beam to be irradiated in the radiation processing obtained through the communication unit 110. [ Furthermore, the storage unit 120 may further store the representative node determined by the processor 130, the delivery plan of the delivery of the radiation, the analysis result of the delivery of the radiation, and the like.

한편, 프로세서 (130) 는 클러스터링 알고리즘을 이용하여, 통신부 (110) 를 통해 획득한 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 기초로, 조사될 방사선 빔의 대표 노드를 결정하도록 구성될 수 있다. 나아가, 프로세서 (130) 는 결정된 대표 노드를 기초로, 새로운 방사선 처리 전 전달 정도 관리에 대한 계획을 생성하도록 구성될 수 있다. On the other hand, the processor 130 can be configured to determine a representative node of the radiation beam to be irradiated, based on the data on the dose distribution of the radiation beam acquired through the communication unit 110, using a clustering algorithm. Further, the processor 130 may be configured to generate a plan for delivery quality management prior to the new radiation treatment, based on the determined representative node.

본 발명의 일 실시예에 따르면 프로세서 (130) 는, 클러스터링 알고리즘을 이용하여, 복수개의 노드의 위치 데이터 및 MU를 기초로, 복수개의 노드 중 공간적으로 연관된 노드를 그룹화하여 대표 노드를 결정할 수 있다. 이때, 프로세서 (140) 의 클러스터링 알고리즘은 복수개의 노드 각각에 0 과 1 사이의 가중치를 부여하고, 가중치에 따라 복수개의 노드를 복수개의 그룹으로 분류할 수 있다. 이때, 그룹의 개수는 미리 결정될 수 있다. 그 결과, 공간적으로 연관된 노드들이 그룹화 되어 대표 노드가 결정될 수 있다. 나아가, 프로세서 (130) 는 결정된 대표 노드의 위치에서 방사선 빔이 조사되도록, 새로운 방사선의 전달 정도 관리에 대한 계획을 생성할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the processor 130 can determine a representative node by grouping spatially related nodes among a plurality of nodes based on position data and MU of a plurality of nodes using a clustering algorithm. At this time, the clustering algorithm of the processor 140 may assign a weight between 0 and 1 to each of the plurality of nodes, and classify the plurality of nodes into a plurality of groups according to the weight. At this time, the number of groups can be predetermined. As a result, spatially related nodes can be grouped to determine a representative node. Further, the processor 130 may generate a plan for managing the degree of delivery of the new radiation, such that the radiation beam is irradiated at the determined representative node location.

본 발명의 다른 실시예에 따르면 프로세서 (130) 는 통신부 (110) 에 수신된 실제 방사선 빔이 조사된 결과를 기초로, 방사선 처리에 대한 전달 정도 관리를 평가할 수 있다. 보다 구체적으로, 프로세서 (130) 는 클러스터링 알고리즘에 의해 결정된 방사선 빔의 대표 노드에 대한 예상 선량 분포를 산출하고, 산출된 예상 선량 분포를 통신부 (110) 에 획득된 실제 선량 분포와 비교함으로써 평가를 수행할 수 있다. 이때, 프로세서 (130) 는 예상 선량 분포 및 실제 선량 분포 사이의 점 선량 에러가 임계치 미만이거나, 실제 선량 분포에 대하여, γ 파라미터가 1 이하인 점 선량의 개수가 임계치 이상인 경우, 생성된 치료 전 정도 관리 계획을 확정하도록 구성될 수 있다. 나아가, 프로세서 (130) 는 예상 선량 분포 및 실제 선량 분포 사이의 점 선량 에러가 임계치를 초과하거나, 실제 선량 분포에 대하여 γ 파라미터가 1 이하인 점 선량의 개수가 임계치 미만인 경우, 방사선 조사 대한 전달 정도 관리 계획의 재생성을 요청하도록 구성될 수 있다. According to another embodiment of the present invention, the processor 130 may evaluate the delivery quality management for the radiation treatment based on the result of irradiation of the actual radiation beam received by the communication unit 110. [ More specifically, the processor 130 calculates an expected dose distribution for the representative node of the radiation beam determined by the clustering algorithm, and compares the calculated expected dose distribution with the actual dose distribution obtained by the communication unit 110 can do. At this time, if the point ray dose error between the expected dose distribution and the actual dose distribution is less than the threshold value or the number of point ray doses whose gamma parameter is 1 or less is larger than the threshold value with respect to the actual dose distribution, And can be configured to confirm the plan. Further, when the point dose error between the expected dose distribution and the actual dose distribution exceeds a threshold value or the number of point dose values whose gamma parameter is less than 1 with respect to the actual dose distribution is less than the threshold value, And may be configured to request regeneration of the plan.

예를 들어, 프로세서 (130) 는 예상 선량 분포 및 실제 선량 분포 사이의 점 선량 에러가 5 % 미만이거나, 실제 선량 분포에 대하여, γ 파라미터가 1 이하인 점 선량의 개수가 전체 개수에 대하여 90 % 이상인 경우, 생성된 치료 전 정도 관리 계획을 확정할 수 있다.For example, the processor 130 may determine that the point dose rate error between the expected dose distribution and the actual dose distribution is less than 5%, or that the actual number of point doses whose gamma parameter is less than or equal to 1 is greater than or equal to 90% , The created pre-treatment quality management plan can be confirmed.

또한, 프로세서 (130) 는 예상 선량 분포 및 실제 선량 분포 사이의 점 선량 에러가 5 %를 초과하거나, 실제 선량 분포에 대하여 γ 파라미터가 1 이하인 점 선량의 개수가 전체 개수에 대하여 90 % 미만인 경우, 방사선 조사 대한 전달 정도 관리 계획의 재생성을 요청하도록 구성될 수 있다.If the point dose rate error between the expected dose distribution and the actual dose distribution is more than 5% or the number of point doses whose gamma parameter is not more than 1 with respect to the actual dose distribution is less than 90% with respect to the total number, And may be configured to request regeneration of the delivery quality control plan for radiation exposure.

이하에서는, 도 2 및 도 3을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법의 절차에 대하여 구체적으로 설명한다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법의 절차를 도시한 것이다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법에서 결정된 대표 노드를 예시적으로 도시한 것이다. Hereinafter, with reference to FIG. 2 and FIG. 3, a procedure of a method of managing the degree of radiation delivery according to an embodiment of the present invention will be described in detail. FIG. 2 illustrates a procedure of a method for managing the degree of delivery of radiation according to an embodiment of the present invention. 3 illustrates an exemplary representative node determined in a method of managing the degree of radiation transmission according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법은, 방사선 처리에서 조사될 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 수신하고 (S210), 클러스터링 알고리즘을 이용하여 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 기초로 방사선 빔의 대표 노드를 결정하고 (S220), 대표 노드를 기초로 방사선 처리 전달 정도 관리 계획을 생성함으로써 (S230) 수행된다.Referring to FIG. 2, a method for managing the degree of transmission of radiation according to an exemplary embodiment of the present invention includes receiving data on a dose distribution of a radiation beam to be irradiated in a radiation treatment (S210) A representative node of the radiation beam is determined based on the data on the dose distribution (S220), and a radiation treatment delivery quality management plan is generated based on the representative node (S230).

보다 구체적으로, 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 수신하는 단계 (S210) 에서는, 치료 계획 단계에서 피험 대상에 대한 치료 계획용 CT, MRI, 혈관 조영 등의 피험 대상에 대한 데이터와 이를 기초로 설정된 방사선 조사와 연관된 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 수신하는 단계 (S210) 에서는 방사선 처리에서 조사될 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터인 노드의 위치 데이터, MU의 데이터를 수신할 수 있다.More specifically, in step S210 of receiving data on the dose distribution of the radiation beam, data on the subject such as CT, MRI, and angiogram for the treatment plan for the subject in the treatment planning stage and data And may receive data associated with irradiation. For example, in step S210 of receiving data on the dose distribution of the radiation beam, the position data of the node, which is data on the dose distribution of the radiation beam to be irradiated in the radiation process, may be received.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 수신하는 단계 (S210) 에서는 방사선 처리 전 전달 정도 관리 계획을 기초로 선형 가속기에 의해 방사선이 조사된 결과 데이터를 더 수신할 수 있다. 이때, 결과 데이터에는 실제 조사된 실제 선량 분포를 포함할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, in step S210 of receiving data on a dose distribution of a radiation beam, data on the radiation dose irradiated by the linear accelerator may be further received have. At this time, the result data may include the actual irradiated actual dose distribution.

다음으로, 방사선 빔의 대표 노드를 결정하는 단계 (S220) 에서는, 클러스터링 알고리즘을 이용하여, 복수개의 노드의 위치 데이터 및 MU를 기초로, 복수개의 노드 중 공간적으로 연관된 노드를 그룹화하여 대표 노드를 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 3의 (a)를 참조하면, 치료 계획 단계에서 미리 결정된 복수개의 노드들 (원 노드) 과 이들 각각에서 조사되는 방사선이 도시된다. 이들 복수개의 노드에 대한 데이터를 클러스터링 알고리즘에 적용하면, 공간적으로 연관된 노드가 그룹화된다. 도 3의 (b)를 참조하면, 클러스터링 알고리즘의 결과로 6 개의 대표 노드가 결정될 수 있다.Next, in step S220 of determining a representative node of the radiation beam, a representative node is determined by grouping spatially related nodes among a plurality of nodes based on position data and MU of a plurality of nodes using a clustering algorithm . For example, referring to FIG. 3 (a), a plurality of nodes (original nodes) predetermined in the treatment planning stage and the radiation irradiated in each of them are shown. Applying the data for these multiple nodes to the clustering algorithm, the spatially related nodes are grouped. Referring to FIG. 3 (b), six representative nodes can be determined as a result of the clustering algorithm.

본 발명의 일 실시예에 따르면 방사선 빔의 대표 노드를 결정하는 단계 (S220) 는 Fuzzy C-Means 클러스터링 알고리즘에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 방사선 빔의 대표 노드를 결정하는 단계 (S220) 에서는, Fuzzy C-Means 클러스터링 알고리즘에 의해, 복수개의 노드 각각에 0 과 1 사이의 가중치가 부여되고, 가중치에 따라 복수개의 노드가 복수개의 그룹으로 공간적으로 연관된 노드들이 그룹화 되어 대표 노드가 결정될 수 있다. According to an exemplary embodiment of the present invention, the step S220 of determining a representative node of the radiation beam may be performed by a Fuzzy C-Means clustering algorithm. For example, in step S220 of determining a representative node of a radiation beam, a weight value between 0 and 1 is given to each of a plurality of nodes by a Fuzzy C-Means clustering algorithm, and a plurality of nodes The nodes spatially associated with the group can be grouped so that the representative node can be determined.

예시적으로, Fuzzy C-Means 클러스터링 알고리즘을 이용한 방사선 빔의 대표 노드를 결정하는 단계 (S220) 는 아래의 수학식들을 통해서 결정될 수 있다. 이하의 [수학식 1]에서, i와 c (2≤c≤n)는 그룹(클러스터) 인덱스와 최대 그룹 개수를 의미하고, k와 n은 빔의 인덱스와 빔의 전체 개수를 의미한다. U는 각 빔에 할당된 노드를 기준으로 각 그룹에 대한 소속도를 의미하는 멤버쉽 함수로 0과 1 사이의 값을 가지며, 소속도의 합은 1이다.Illustratively, step S220 of determining a representative node of the radiation beam using the Fuzzy C-Means clustering algorithm may be determined through the following equations. In Equation (1), i and c (2? C? N) denote a group (cluster) index and a maximum number of groups, and k and n denote the index of the beam and the total number of beams. U is a membership function indicating membership degree for each group based on nodes assigned to each beam and has a value between 0 and 1, and the sum of membership degrees is 1.

Figure 112018001203357-pat00001
Figure 112018001203357-pat00001

그 다음, 하기 [수학식 2]의 목적 함수에 의해 각각의 데이터들은 반복적으로 최소값에 접근하게 된다.Then, each data is repeatedly approached to the minimum value by the objective function of the following equation (2).

Figure 112018001203357-pat00002
Figure 112018001203357-pat00002

[수학식 2]에서 Uik는 0과 1사이의 숫자 값으로, i번째 클러스터에 속해져 있는 Xk의 k번째 빔에 할당된 노드 기준 소속정도를 나타낸다. Vi는 i번째 클러스터 중심 벡터이다. j(j=1,2,3, …. , L) 는 특정 공간상의 변수이다. dik는 i번째 클러스터에 속해져 있는 Xk와 Vi간의 최소자승제곱기법을 통한 소속정도를 의미한다. m은 소속함수의 퍼지성의 정도에 대한 영향을 나타내는 지수의 가중치로 이 값은 m∈[1, ∞)와 같은 범위를 가지고 있으며, 보통 m을 2로 설정한다. 목적함수 J(Uik, Vi)를 최소화하기 위해서 Vi와 Uik로 분리해 반복적 접근방법을 통해서 해결한다. In Equation (2), U ik is a numerical value between 0 and 1, indicating the degree of node reference belonging to the kth beam of X k belonging to the i-th cluster. V i is the i-th cluster center vector. j (j = 1, 2, 3, ..., L) is a variable in a specific space. d ik is the degree of membership through the least squares technique between X k and V i belonging to the i-th cluster. m is a weight of the exponent indicating the influence of the degree of fuzzy membership of the membership function. This value has a range such as m∈ [1, ∞), and usually m is set to 2. To minimize the objective function J (U ik , V i ), we solve it through the iterative approach by separating it into V i and U ik .

다음으로, [수학식 3]에 의해 Fuzzy 클러스터의 중심 {Vi | i = 1, 2, …, c} 이 산출된다.Next, the center of the Fuzzy cluster {V i | i = 1, 2, ... , c} are calculated.

Figure 112018001203357-pat00003
Figure 112018001203357-pat00003

다음으로, [수학식 4]에 의해 맴버쉽 함수 U (r+1)가 갱신된다.Next, the membership function U (r + 1) is updated by the following equation (4).

Figure 112018001203357-pat00004
Figure 112018001203357-pat00004

여기서 r (r=0,1,2,…) 은 알고리즘 반복 회수이고, 지수 가중치 m은 2로 설정한다. 매 반복회수마다 각 클러스터 중심과의 거리(d)를 구한 후, 이를 바탕으로 멤버쉽 함수 Uik가 산출된다.Where r (r = 0,1,2, ...) is the number of algorithm iterations and exponent weight m is set to two. The membership function U ik is calculated based on the distance (d) between the center of each cluster for each iteration.

다음으로, [수학식 5]에 따라 Δ가 산출된다.Next,? Is calculated according to Equation (5).

Figure 112018001203357-pat00005
Figure 112018001203357-pat00005

[수학식 5]에서 Δ〉ε이면 r=r+1로 정하고 [수학식 3]을 이용해 클러스터 중심을 계산해 다시 알고리즘을 반복 수행하고, Δ〈ε이면 알고리즘을 종료한다. 여기서, ε는 임계값이다. In Equation (5), if Δ> ε, r = r + 1, the center of the cluster is calculated using Equation (3), and the algorithm is repeated. If Δ <ε, the algorithm is terminated. Here,? Is a threshold value.

Fuzzy 클러스터링 알고리즘의 결과로, 각각의 노드들의 공간적 특성에 따라 클러스터로 분류되어, 공간적으로 연관된 노드들의 그룹화가 이루어지게 된다. As a result of the fuzzy clustering algorithm, the spatially related nodes are grouped according to the spatial characteristics of each node.

다음으로, 방사선의 전달 정도 관리 계획을 생성하는 단계 (S230) 에서는, 빔의 대표 노드를 결정하는 단계 (S220) 에서 결정된 대표 노드를 기초로, 방사선 처리 전 전달 정도 관리에 대한 계획이 생성될 수 있다. 보다 구체적으로, 방사선의 전달 정도 관리 계획을 생성하는 단계 (S230) 에서는, 결정된 대표 노드의 위치에 대하여 방사선 빔이 조사되도록 설정될 수 있다. Next, in step S230 of generating the radiation dose management plan, a plan for the delivery degree management before the radiation treatment may be generated based on the representative node determined in the step S220 of determining the representative node of the beam have. More specifically, in step S230 of generating a radiation dose management plan, the radiation beam may be set to be irradiated to the determined representative node position.

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 본 발명의 방사선의 전달 정도 관리 방법에서는, 대표 방사선 처리 전 전달 정도 관리 계획을 기초로 방사선 빔을 조사하고 선형 가속기에 의해 실제 방사선 빔을 조사하고, 조사된 결과를 기초로 방사선 처리에 대한 전달 정도 관리의 평가가 더 수행될 수 있다. According to another embodiment of the present invention, in the method of managing the degree of delivery of radiation of the present invention, a radiation beam is irradiated on the basis of a transmission degree management plan before the representative radiation treatment, the actual radiation beam is irradiated by a linear accelerator, Based on the results, further evaluation of the delivery quality management for the radiation treatment can be performed.

나아가, 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명의 방사선의 전달 정도 관리 방법에서는, 클러스터링 알고리즘에 의해 결정된 방사선 빔의 대표 노드에 대한 예상 선량 분포를 산출하고, 산출된 예상 선량 분포를 실제 선량 분포와 비교함으로써 평가를 수행할 수 있다. Further, according to still another embodiment of the present invention, in the method for managing the degree of delivery of radiation of the present invention, the expected dose distribution for the representative node of the radiation beam determined by the clustering algorithm is calculated, The evaluation can be performed by comparing with the distribution.

본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 본 발명의 방사선의 전달 정도 관리 방법에서는, 예상 선량 분포 및 실제 선량 분포 사이의 점 선량 에러가 임계치 미만이거나, 실제 선량 분포에 대하여, γ 파라미터가 1 이하인 점 선량의 개수가 임계치 이상인 경우, 생성된 치료 전 정도 관리 계획이 확정될 수 있다. 나아가, 본 발명의 방사선의 전달 정도 관리 방법에서는, 예상 선량 분포 및 실제 선량 분포 사이의 점 선량 에러가 임계치를 초과하거나, 실제 선량 분포에 대하여 γ 파라미터가 1 이하인 점 선량의 개수가 임계치 미만인 경우, 방사선 조사 대한 전달 정도 관리 계획의 재생성을 요청이 수행될 수 있다. According to another embodiment of the present invention, in the method of managing the degree of delivery of radiation of the present invention, when the point dose error between the expected dose distribution and the actual dose distribution is less than the threshold value or the γ parameter is less than or equal to 1 If the number of doses is greater than or equal to the threshold, the resulting pre-treatment quality control plan can be established. Furthermore, in the method of managing the degree of delivery of radiation of the present invention, when the point ray dose error between the expected dose distribution and the actual dose distribution exceeds the threshold value or the number of point ray doses whose gamma parameter is not more than 1 with respect to the actual dose distribution is less than the threshold value, The request for regeneration of the delivery quality control plan for the irradiation can be performed.

예를 들어, 예상 선량 분포 및 실제 선량 분포 사이의 점 선량 에러가 5 % 미만이거나, 실제 선량 분포에 대하여, γ 파라미터가 1 이하인 점 선량의 개수가 전체 개수에 대하여 90 % 이상인 경우, 생성된 치료 전 정도 관리 계획이 확정될 수 있다. For example, if the point dose error between the expected dose distribution and the actual dose distribution is less than 5%, or if the number of point doses whose gamma parameter is less than or equal to 1 is greater than or equal to 90% with respect to the total number for the actual dose distribution, A total quality management plan can be established.

또한, 예상 선량 분포 및 실제 선량 분포 사이의 점 선량 에러가 5 %를 초과하거나, 실제 선량 분포에 대하여 γ 파라미터가 1 이하인 점 선량의 개수가 전체 개수에 대하여 90 % 미만인 경우, 방사선 조사 대한 전달 정도 관리 계획의 재생성이 요청될 수 있다. If the point dose error between the expected dose distribution and the actual dose distribution is more than 5% or the number of point doses whose γ parameter is less than 1 with respect to the actual dose distribution is less than 90% with respect to the total number, Regeneration of the management plan may be requested.

그러나, 임계치는 이에 제한되는 것이 아니며, 환자의 나이 및 신체 조건, 병변의 상태 및 위치, 방사선 처리의 종류 등에 따라서 다양하게 설정될 수 있다. However, the threshold value is not limited thereto, and may be variously set according to the patient's age and physical condition, the state and location of the lesion, the kind of radiation treatment, and the like.

이하에서는, 도 4를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법의 적용 예를 설명한다. 그러나, 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법은 이에 제한되지 않고, 방사선 처리전 조사되는 빔에 대하여 정도 관리를 수행하는 한, 보다 다양하게 구현될 수 있다. Hereinafter, with reference to FIG. 4, an application example of a method for managing the degree of delivery of radiation according to an embodiment of the present invention will be described. However, the method of managing the degree of transmission of radiation according to an embodiment of the present invention is not limited thereto, and may be implemented in various ways as long as the quality management is performed on the beam irradiated before the radiation treatment.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법을 이용한, 방사선 치료 전 전달 정도 관리의 절차를 예시적으로 도시한 것이다.FIG. 4 is a diagram illustrating a procedure of managing the degree of delivery before radiotherapy using a method of managing the degree of delivery of radiation according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 먼저 방사선 처리가 수행되기 전에 대상 환자 개개인에 대한 치료 계획을 생성한다 (S310). 이때, 방사선 처리는 방사선 처리는 뇌정위 방사선 수술, 세기조절 방사선 치료, 체부정위 방사선 치료, 다엽 콜리메이터 또는 로봇 팔 기반의 방사선 치료일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.Referring to FIG. 4, a treatment plan for each patient is generated before the radiation treatment is performed (S310). Here, the radiation treatment may include, but is not limited to, brain radiosurgery, intensity-modulated radiation therapy, body-localization radiation therapy, multileaf collimator, or robotic arm-based radiation therapy.

치료 계획을 생성하는 단계 (S310) 에서는, 환자에 대한 치료 계획용 CT, MRI, 혈관 조명 등의 데이터가 획득될 수 있고, 이를 기초로 방사선 조사와 연관된 선형 가속기의 노드 위치, MU 등이 설정될 수 있다. In the step of generating a treatment plan (S310), data such as CT, MRI, and blood vessel illumination for the treatment plan for the patient can be obtained, and the node position, MU, etc. of the linear accelerator associated with the irradiation are set .

다음으로, 치료 계획을 생성하는 단계 (S310) 에서 설정된 원 노드를 기반으로 대상 환자에 대한 방사선의 전달 정도 관리에 대한 계획이 생성된다 (S320). Next, a plan for managing the delivery of radiation to the target patient is generated based on the original node set in step S310 of generating the treatment plan (S320).

그 다음, 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 절차에 따라, 앞선 원 노드 기반 방사선의 전달 정도 관리 계획을 생성하는 단계 (S320) 에서 생성된, 방사선의 전달 정도 관리 계획으로부터 대상 환자에 대한 방사선 처리에서 조사될 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 수신한다 (S330). 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 수신하는 단계 (S330) 에서는, 방사선 처리에서 조사될 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터인 노드의 위치 데이터, MU의 데이터를 수신할 수 있다.Next, in accordance with the radiation transfer quality management procedure according to the embodiment of the present invention, the process of generating the radiation level management plan of the previous one (S320) (Step S330). The dose distribution of the radiation beam to be irradiated in the radiation treatment for the radiation beam is received. In the step S330 of receiving the data on the dose distribution of the radiation beam, the position data of the node, which is data on the dose distribution of the radiation beam to be irradiated in the radiation processing, data of the MU can be received.

그 다음, Fuzzy C-Means 클러스터링 알고리즘을 이용하여, 노드의 위치 데이터, MU의 데이터를 적용하고, 방사선 빔에 대한 대표 노드를 결정한다 (S340). 이때, 대표 노드를 결정하는 단계 (S340) 에서는, Fuzzy C-Means 클러스터링 알고리즘에 의해, 복수개의 노드 각각에 0 과 1 사이의 가중치가 부여되고, 가중치에 따라 복수개의 노드가 복수개의 그룹으로 공간적으로 연관된 노드들이 그룹화 될 수 있다. 그 결과 방사선 빔에 대한 대표 노드가 결정될 수 있다.Then, using the Fuzzy C-Means clustering algorithm, the position data of the node and the data of the MU are applied, and a representative node for the radiation beam is determined (S340). At this time, in step S340 of determining representative nodes, a weight value between 0 and 1 is assigned to each of the plurality of nodes by the Fuzzy C-Means clustering algorithm, and a plurality of nodes are spatially divided into a plurality of groups Associated nodes can be grouped. As a result, a representative node for the radiation beam can be determined.

그 다음, 대표 노드를 결정하는 단계 (S340) 에서 결정된 대표 노드를 기초로, 대상 환자의 방사선 처리 전 전달 정도 관리에 대한 계획이 생성된다 (S350). 이때, 방사선의 전달 정도 관리 계획을 생성하는 단계 (S350) 에서는, 결정된 대표 노드의 위치에 대하여 방사선 빔이 조사되도록, 방사선 처리 전의 정도 관리의 계획을 생성할 수 있다.Then, in step S350, a plan for managing the delivery level of the subject patient before the radiation treatment is generated based on the representative node determined in step S340 of determining the representative node. At this time, in step S350 of generating a radiation dose management plan, a plan of the degree of quality management before the radiation treatment can be generated so that the radiation beam is irradiated to the determined representative node position.

그 다음, 방사선 치료기의 선형 가속기에, 방사선의 전달 정도 관리 계획을 생성하는 단계 (S350) 에서 생성된 방사선의 전달 정도 관리 계획에 대한 데이터를 입력하고, 대상 환자에 대하여 방사선 빔이 조사됨으로써 실제 방사선의 전달 정도 관리가 실시된다 (S360). 이때, 방사선 빔을 조사하는 단계 (S360) 에서는 실제 조사된 실제 선량 분포의 측정이 수행될 수 있다. Then, data on the delivery control plan of the radiation generated in the step S350 of generating the delivery plan of the delivery of the radiation is input to the linear accelerator of the radiation therapy apparatus, and the actual radiation (S360). At this time, in the step of irradiating the radiation beam (S360), the actually measured actual dose distribution measurement may be performed.

다음으로, 방사선 빔을 조사하는 단계 (S360) 에서 획득된 결과 데이터를 기초로 방사선 처리에 대한 전달 정도 관리의 분석 및 평가가 수행된다 (S370). 이때, 방사선의 전달 정도 관리의 결과를 분석하는 단계 (S370) 에서는, 클러스터링 알고리즘에 의해 결정된 방사선 빔의 대표 노드에 대한 예상 선량 분포를 산출하고, 산출된 예상 선량 분포를 실제 선량 분포와 비교함으로써, 방사선의 전달 정도 관리에 대한 평가가 수행될 수 있다. Next, an analysis and evaluation of the transfer quality management for the radiation processing is performed based on the resultant data obtained in the step of irradiating the radiation beam (S360) (S370). At this time, in step S370 of analyzing the result of the radiation dose management, the expected dose distribution for the representative node of the radiation beam determined by the clustering algorithm is calculated, and the calculated estimated dose distribution is compared with the actual dose distribution, An evaluation can be performed on the management of the degree of delivery of radiation.

보다 구체적으로, 점 선량 에러 및, γ 파라미터 각각에 대하여 임계치가 미리 설정되고, 예상 선량 분포 및 실제 선량 분포 사이의 점 선량 에러가 5 % 미만이거나, 실제 선량 분포에 대하여, γ 파라미터가 1 이하인 점 선량의 개수가 전체 개수에 대하여 90 % 이상인 경우, 생성된 치료 전 정도 관리 계획이 확정될 수 있다 (S380).More specifically, a threshold value is set in advance for each of the point dose error and the? Parameter, and when the point dose error between the expected dose distribution and the actual dose distribution is less than 5% or the γ parameter is not more than 1 If the number of doses is greater than or equal to 90% of the total number, the resulting pre-treatment quality management plan may be established (S380).

그러나, 예상 선량 분포 및 실제 선량 분포 사이의 점 선량 에러가 5 %를 초과하거나, 실제 선량 분포에 대하여 γ 파라미터가 1 이하인 점 선량의 개수가 전체 개수에 대하여 90 % 미만인 경우, 원 노드를 기초로 생성된, 방사선의 전달 정도 관리 계획에 따라, 빔을 다시 조사한다 (S372). 이후 방사선의 전달 정도 관리의 결과를 분석하는 단계 (S370) 가 다시 수행되고, 예상 선량 분포 및 실제 선량 분포 사이의 점 선량 에러가 5 % 미만이거나, 실제 선량 분포에 대하여, γ 파라미터가 1 이하인 점 선량의 개수가 전체 개수에 대하여 90 % 이상인 경우, 생성된 치료 전 정도 관리 계획이 확정될 수 있다 (S380).However, if the point dose error between the expected dose distribution and the actual dose distribution exceeds 5%, or the number of point dose with the? Parameter of 1 or less with respect to the actual dose distribution is less than 90% with respect to the total number, In accordance with the generated radiation dose management plan, the beam is checked again (S372). Thereafter, step S370 of analyzing the result of the radiation dose management is performed again. If the point dose error between the expected dose distribution and the actual dose distribution is less than 5% or the γ parameter is less than 1 If the number of doses is greater than or equal to 90% of the total number, the resulting pre-treatment quality management plan may be established (S380).

한편, 다시 수행된, 방사선의 전달 정도 관리의 결과를 분석하는 단계 (S370) 에 따라 예상 선량 분포 및 실제 선량 분포 사이의 점 선량 에러가 5 %를 초과하거나, 실제 선량 분포에 대하여 γ 파라미터가 1 이하인 점 선량의 개수가 전체 개수에 대하여 90 % 미만인 경우, 주치의에 알람을 표시한다 (S374). On the other hand, if the point dose error between the expected dose distribution and the actual dose distribution exceeds 5% or the γ parameter is 1 (for the actual dose distribution) according to the step S370 of analyzing the result of the management of the degree of delivery of the radiation again Or less is less than 90% with respect to the total number, the alarm is displayed on the primary caregiver (S374).

환자 치료 계획에 대한 재 계획 여부가 결정된다 (S390). 만약 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법에 의해 생성된 방사선의 전달 정도 관리에 따른 평가 결과가 승인될 경우, 환자에 대한 치료 계획 확정이 이루어진다 (S380). 나아가, 재 계획이 결정될 경우, 환자에 대하여 새로운 치료 계획을 생성하고 (S310), 이를 기초로 새로운 방사선의 전달 정도 관리에 대한 계획을 생성한다 (S320). It is determined whether to re-plan the patient treatment plan (S390). If the evaluation result according to the management of the degree of delivery of radiation generated by the method for managing the degree of delivery of radiation according to the embodiment of the present invention is approved, the treatment plan for the patient is confirmed (S380). Further, when a re-plan is determined, a new treatment plan is generated for the patient (S310), and a plan for managing the degree of delivery of the new radiation is generated based on the new treatment plan (S320).

이에, 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법은, 실제 방사선 빔의 조사 전에 수행되는 전달 정도 관리 단계에 적용되어, 방사선의 전달 정도 관리의 시간을 단축시킬 수 있다. 나아가, 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법에 의해, 평가 결과에 따른 다양한 피드백이 의료인에게 전달되어 실제 치료에서 보다 안정적인 방사선 치료가 가능할 수 있다. Therefore, the method of managing the degree of delivery of radiation according to an embodiment of the present invention can be applied to the step of managing the degree of delivery performed before the actual irradiation of the beam, thereby shortening the time for managing the degree of delivery of the radiation. Furthermore, according to the method of managing the degree of delivery of radiation according to the embodiment of the present invention, various feedbacks according to the evaluation result are transmitted to the medical person, so that more stable radiation treatment can be realized in actual treatment.

이하의 실시예 1에서는, 5a 및 5b를 참조하여, 본 발명의 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법 및 장치에 대한 평가 결과에 대하여 설명한다. 이때, 방사선 처리 방법으로 CyberKnife법이 이용되었으나, 본 발명의 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법 및 장치는 이에 제한되지 않고 다양한 방사선 처리 방법에 대하여 적용될 수 있다. In the following Embodiment 1, a description will be given of evaluation results of a method and an apparatus for managing the degree of delivery of radiation according to an embodiment of the present invention, with reference to 5a and 5b. At this time, the CyberKnife method is used as the radiation treatment method, but the method and apparatus for managing the radiation transmittance according to the embodiment of the present invention are not limited thereto and can be applied to various radiation treatment methods.

실시예 1: 본 발명의 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법 및 장치에 대한 평가Example 1: Assessment of method and apparatus for managing the degree of delivery of radiation according to one embodiment of the present invention

도 5a는 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법에 따른, 정도 관리 결과의 평가에 이용된 선량 분포를 도시한다. FIG. 5A shows a dose distribution used in the evaluation of the quality management result according to the radiation dose management method according to an embodiment of the present invention.

본 실험에서는, 환자에 대하여 미리 결정된, 50 개의 CyberKnife 환자 계획이 이용되었다. 이때, 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법에 따라 생성된 대표 노드에 의한 방사선 빔의 선량 분포는, 옥타비우스 1000 SRS (Octavius 1000 SRS) 를 이용하여 측정하였다. 나아가, 비교예로서 3-D 감마 (γ) 인덱스 (3-D gamma (γ) index) 에 의해 생성된, 3D 절대 선량 분포를 설정하였다.In this experiment, 50 predetermined CyberKnife patient plans were used for the patients. At this time, the dose distribution of the radiation beam by the representative node generated according to the method of managing the degree of delivery of radiation according to an embodiment of the present invention was measured using Octavius 1000 SRS (Octavius 1000 SRS). Further, as a comparative example, a 3D absolute dose distribution generated by a 3-D gamma (?) Index (3-D gamma (?) Index) was set.

도 5a의 (a)를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법에 따라 측정된, 관상면 (coronal plane) 에서의 대표 노드에 의한 방사선 빔의 실제 선량 분포가 도시된다. 도 5a의 (b)를 참조하면, 3-D 감마 (γ) 인덱스에 의해 생성된 관상면에서의 예상 선량 분포 및 흡수 선량 (gy) 가 도시된다. 5A, an actual dose distribution of a radiation beam by a representative node in a coronal plane, which is measured according to a method for managing the degree of propagation of radiation according to an embodiment of the present invention, is shown . Referring to Fig. 5 (b), the expected dose distribution and the absorbed dose gy in the coronal plane produced by the 3-D gamma (gamma) index are shown.

이후, 실제 선량 분포 (도 5a의 (a)) 및 계산된 예상 선량 분포 (도 5a의 (b)) 의 두 개의 데이터에 대한 중심점에서의 절대 선량을 비교함으로써 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법에 대한 평가가 수행되었다. Thereafter, by comparing the absolute dose at the center point for the two data of the actual dose distribution (Fig. 5A) and the calculated expected dose distribution (Fig. 5A) The evaluation of the degree of control of the delivery quality was carried out.

이때, 평가의 기준으로 점 선량 에러가 5 % 이내이고, 감마 인덱스 분석을 통해 γ≤1 인 점의 개수가 전체 점의 개수에 대하여 90 % 이상인 것을 고려하도록 설정하였다. 보다 구체적으로, 본 평가에서는 각각의 분포에 대하여 등가 선량선 (Isodose line) 이 10 % 이상인 영역만을 고려하였고, 로컬 최대 선량 (Local maximum dose) 에 비해 3 %의 점 선량 에러 및 3mm 거리 차이의 기준값을 적용하였다. At this time, the point dose error was set to 5% or less and the gamma index analysis was performed to take into account that the number of points of gamma 1 is 90% or more with respect to the total number of points. More specifically, in the present evaluation, only the region having an isodose line of 10% or more was considered for each distribution, and a point dose error of 3% and a reference value of a distance of 3 mm compared to the local maximum dose Respectively.

그 결과, 옥타비우스 1000 SRS에 의해 측정된 본 발명의 방사선의 전달 정도 관리 방법에 따라 생성된, 대표 노드에 따른 방사선 빔의 실제 선량과, 3-D 감마 (γ) 인덱스에 의해 계산된 예상 선량 사이의 불일치 범위는 -3.39 % 내지 7.74 %로 나타난다. 나아가, 3mm의 거리와 3 %의 선량 차이에 근거한 3-D γ- 기능 기준을 사용한 선량 비교에서, γ-파라미터가 1 이하인 선량의 평균 통과율은 97.7 ± 2.1 %로 나타난다.As a result, between the actual dose of the radiation beam according to the representative node, generated according to the method of managing the degree of delivery of radiation of the present invention measured by Octavius 1000 SRS, and the expected dose calculated by the 3-D gamma The inconsistency ranges from -3.39% to 7.74%. Furthermore, in dose comparisons using a 3-D γ-function criterion based on a distance of 3 mm and a dose difference of 3%, the mean throughput of doses with a γ-parameter of less than 1 appears to be 97.7 ± 2.1%.

이에, 본 발명의 방사선의 전달 정도 관리 방법에 따라 생성된, 대표 노드에 따른 방사선 빔의 실제 선량은 산출된 예상 선량과 매우 유사한 수준으로 나타나, 환자에 대한 실제 방사선의 전달 정도 관리에서 보다 안정적으로 적용될 수 있다. Accordingly, the actual dose of the radiation beam according to the representative node generated according to the method of managing the degree of delivery of radiation of the present invention is very similar to the calculated expected dose, and is more stable in the management of actual radiation delivery to the patient Can be applied.

도 5b는 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법에 따른, 정도 관리 결과의 평가 결과를 도시한 것이다.FIG. 5B is a view illustrating an evaluation result of the quality management result according to the radiation propagation quality management method according to an embodiment of the present invention.

도 5b를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법에 따른 전달 시간 및 비교예의 원 노드 기반으로 생성된 전달 정도 관리 계획에 따른 전달 시간이 도시된다. Referring to FIG. 5B, a propagation time according to a method of managing the degree of propagation of radiation according to an exemplary embodiment of the present invention and a propagation time according to a propagation degree management plan generated based on an original node of a comparative example are shown.

보다 구체적으로, 50 개의 CyberKnife 환자 계획에 대하여, 원 노드 기반으로 생성된 방사선의 전달 정도 관리 계획에 따른 방사선 빔 전달 시간은 빔 전달을 완료하는 데 약 28 분이 걸리는 것으로 나타난다. 이와 대조적으로 본 발명의 일 실시예에 따른 방사선의 전달 정도 관리 방법에 따른 방사선 빔의 전달 시간은 원 노드 기반으로 생성된 방사선의 전달 정도 관리 계획에 따른 방사선 빔 전달 시간보다 33 % 단축 된 19 분으로 나타난다. More specifically, for the 50 CyberKnife patient schemes, the radiation beam delivery time according to the plan for managing the delivery of radiation based on one node appears to take about 28 minutes to complete the beam delivery. In contrast, according to the embodiment of the present invention, the delivery time of the radiation beam according to the method for managing the delivery of the radiation is 19 minutes shorter than the delivery time of the radiation according to the plan for managing the delivery of the radiation based on the original node .

이상의 실시예 1에 따라, 본 발명은 클러스터링 알고리즘을 기초로 대표 노드를 결정하도록 구성된 방사선의 전달 정도 관리 방법 및 장치를 제공함으로써, 방사선 치료 전 수행되는 방사선의 전달 정도 관리 시간을 줄일 수 있는 효과가 있다. According to the first embodiment of the present invention, the present invention provides an apparatus and method for managing the degree of propagation of radiation configured to determine a representative node based on a clustering algorithm, thereby reducing the time required for managing the degree of propagation of radiation performed before the radiation treatment have.

나아가, 본 발명은, 뇌정위 방사선 수술, 세기조절 방사선 치료, 체부정위 방사선 치료, 다엽 콜리메이터 등, 선형 가속기를 이용하여 고 방사선량을 조사하는 다양한 방사선 치료법에 적용될 수 있는 효과가 있다. Furthermore, the present invention can be applied to various radiotherapy methods for irradiating a high radiation dose using a linear accelerator such as brain-guided radiosurgery, intensity-modulated radiotherapy, body-orthodontic radiation therapy, and multi-lobe collimator.

특히, 본 발명은 다엽 콜리메이터에 기초한 로봇 팔 기반의 방사선 치료 시스템과 같이 치료 시간이 오래 걸리는 방사선 치료에 대하여, 로봇 팔의 동작을 최소화함에 따라 빔 전달 시간을 단축할 수 있는 효과가 있다. Particularly, the present invention has the effect of shortening the beam delivery time with minimizing the operation of the robot arm in the case of radiation treatment with a long treatment time like the robot arm-based radiation therapy system based on the multi-leaf collimator.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시 예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형 실시될 수 있다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.Although the embodiments of the present invention have been described in detail with reference to the accompanying drawings, it is to be understood that the present invention is not limited to those embodiments and various changes and modifications may be made without departing from the scope of the present invention. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are intended to illustrate rather than limit the scope of the present invention, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. Therefore, it should be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive. The scope of protection of the present invention should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the scope of equivalents should be construed as falling within the scope of the present invention.

100: 방사선의 전달 정도 관리 장치
110: 통신부
120: 저장부
130: 프로세서100: Device for controlling the degree of delivery of radiation
110:
120:
130: Processor

Claims (12)

방사선 처리에서 전달될 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 수신하는 단계;
클러스터링 알고리즘 (clustering algorithm) 을 이용하여, 상기 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 기초로, 상기 방사선 빔의 대표 노드 (node) 를 결정하는 단계, 및
상기 대표 노드를 기초로, 상기 방사선 처리 전 전달 정도 관리 계획 (delivery quality assurance plan) 을 생성하는 단계를 포함하는, 방사선의 전달 정도 관리 방법.Receiving data on a dose distribution of the radiation beam to be transferred in the radiation treatment;
Determining a representative node of the beam of radiation based on data on the dose distribution of the beam of radiation using a clustering algorithm,
And generating the delivery quality assurance plan based on the representative node. &Lt; Desc / Clms Page number 19 &gt; 제1항에 있어서,
상기 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터는,
상기 방사선 빔에 대한 복수개의 노드의 위치 데이터를 포함하고,
상기 대표 노드를 결정하는 단계는,
상기 클러스터링 알고리즘을 이용하여, 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 기초로, 상기 복수개의 노드 중 공간적으로 연관된 노드를 그룹화하여 대표 노드를 결정하는 단계를 포함하는, 방사선의 전달 정도 관리 방법.The method according to claim 1,
The data on the dose distribution of the radiation beam may include,
Wherein the position data of the plurality of nodes with respect to the beam of radiation is included,
Wherein the determining the representative node comprises:
And using the clustering algorithm to group spatially related nodes among the plurality of nodes based on data on the dose distribution of the radiation beam to determine a representative node. 제2항에 있어서,
상기 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터는,
상기 복수개의 노드 각각에 대하여 측정된 방사선 빔의 선량인 MU (monitor unit) 를 더 포함하는, 방사선의 전달 정도 관리 방법. 3. The method of claim 2,
The data on the dose distribution of the radiation beam may include,
Further comprising a monitor unit (MU) that is a dose of the measured radiation beam for each of the plurality of nodes. 제2항에 있어서,
상기 대표 노드를 결정하는 단계는,
상기 클러스터링 알고리즘을 이용하여, 상기 복수개의 노드의 위치 데이터에 0 과 1 사이의 가중치를 부여하는 단계;
상기 가중치에 따라 복수개의 노드의 위치 데이터를 복수개의 그룹으로 분류하는 단계, 및
상기 복수개의 그룹 각각을 대표 노드로 결정하는 단계를 포함하는, 방사선의 전달 정도 관리 방법.3. The method of claim 2,
Wherein the determining the representative node comprises:
Assigning a weight value between 0 and 1 to the position data of the plurality of nodes using the clustering algorithm;
Classifying the position data of a plurality of nodes into a plurality of groups according to the weights,
And determining each of the plurality of groups as a representative node. 제2항에 있어서,
상기 방사선 처리 전 전달 정도 관리 계획을 생성하는 단계는,
그룹화 되어 결정된 상기 대표 노드의 위치에 대한 방사선 빔을 조사하도록, 상기 방사선 처리에 대한 전달 정도 관리 계획을 생성하는 단계를 포함하는, 방사선의 전달 정도 관리 방법. 3. The method of claim 2,
Wherein the step of generating the pre-
And generating a delivery quality management plan for the radiation treatment to radiate a radiation beam for the location of the representative node grouped and determined. 제1항에 있어서,
상기 방사선 처리는,
뇌정위 방사선 수술 (SRS, stereotactic radiosurgery), 세기조절 방사선 치료 (IMRT, intensity-modulated radiation therapy), 체부정위 방사선 치료 (SBRT, stereotactic body radiation therapy), 다엽 콜리메이터 (MLC, multileaf collimator), 및 로봇 팔 기반의 방사선 치료 중 선택된 적어도 하나인, 방사선의 전달 정도 관리 방법. The method according to claim 1,
The radiation treatment may comprise:
Stereotactic radiosurgery (SRS), intensity-modulated radiation therapy (IMRT), stereotactic body radiation therapy (SBRT), multileaf collimator (MLC) Based radiation therapy. &Lt; RTI ID = 0.0 &gt; 18. &lt; / RTI &gt; 제1항에 있어서,
선형 가속기를 이용하여, 방사선 처리 전 전달 정도 관리 계획을 기초로, 방사선 빔을 조사하는 단계, 및
상기 방사선 처리에 대한 전달 정도 관리 (deliver quality assurance) 를 평가하는 단계를 더 포함하는, 방사선의 전달 정도 관리 방법.The method according to claim 1,
Irradiating the beam of radiation with a linear accelerator, based on a pre-treatment delivery quality management plan, and
Further comprising evaluating a deliver quality assurance for the radiation treatment. &Lt; Desc / Clms Page number 17 &gt; 제7항에 있어서,
상기 방사선 빔의 대표 노드를 결정하는 단계 이후에 수행되는 상기 클러스터링 알고리즘에 의해 결정된 상기 방사선 빔의 대표 노드에 대한 예상 선량 분포를 산출하는 단계, 및
상기 방사선 빔을 조사하는 단계 이후에 수행되는 상기 조사된 실제 선량 분포를 획득하는 단계를 더 포함하고,
상기 방사선 처리에 대한 전달 정도 관리를 평가하는 단계는,
상기 예상 선량 분포 및 상기 실제 선량 분포를 비교하는 단계를 포함하는, 방사선의 전달 정도 관리 방법.8. The method of claim 7,
Calculating an expected dose distribution for a representative node of the radiation beam determined by the clustering algorithm performed after determining a representative node of the beam of radiation; and
Further comprising the step of obtaining the irradiated actual dose distribution performed after the step of irradiating the radiation beam,
Wherein evaluating the delivery quality management for the radiation treatment comprises:
And comparing the expected dose distribution and the actual dose distribution. 제8항에 있어서,
상기 예상 선량 분포 및 상기 실제 선량 분포 사이의 점 선량 에러 (point dose error) 가 임계치 미만이거나, 상기 실제 선량 분포에 대하여, γ 파라미터 (parameter) 가 1 이하인 점 선량의 개수가 임계치 이상인 경우, 생성된 상기 정도 관리 계획을 확정하고,
또는,
상기 예상 선량 분포 및 상기 실제 선량 분포 사이의 점 선량 에러가 임계치를 초과하거나, 상기 실제 선량 분포에 대하여, γ 파라미터가 1 이하인 점 선량의 개수가 임계치 미만인 경우, 방사선 조사 대한 전달 정도 관리 계획의 재생성을 요청하는 단계를 더 포함하는, 방사선의 전달 정도 관리 방법. 9. The method of claim 8,
When the point dose error between the expected dose distribution and the actual dose distribution is less than the threshold or the number of point doses whose gamma parameter is not more than 1 is equal to or greater than the threshold value for the actual dose distribution, Establishing the quality management plan,
or,
When the point ray dose error between the expected dose distribution and the actual dose distribution exceeds a threshold value or the number of point ray doses whose gamma parameter is 1 or less is less than a threshold value with respect to the actual dose distribution, The method comprising the steps of: 방사선 처리 전, 방사선 빔의 전달 정도 관리를 위한 장치로서,
상기 장치는,
방사선 처리에서 조사될 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 수신하도록 구성된 통신부, 및
상기 통신부와 연결된 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
클러스터링 알고리즘을 이용하여, 상기 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 기초로 상기 방사선 빔의 대표 노드를 결정하고, 상기 대표 노드를 기초로, 상기 방사선 처리 전 전달 정도 관리 계획을 생성하도록 구성된, 방사선의 전달 정도 관리 장치.An apparatus for managing the degree of transmission of a radiation beam before a radiation treatment,
The apparatus comprises:
A communication section configured to receive data on a dose distribution of the radiation beam to be irradiated in the radiation treatment, and
And a processor coupled to the communication unit,
The processor comprising:
A clustering algorithm is used to determine a representative node of the radiation beam based on data on a dose distribution of the radiation beam and to generate a propagation quality control plan prior to the radiation treatment based on the representative node Delivery quality management device. 제10항에 있어서,
상기 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터는,
상기 방사선 빔에 대한 복수개의 노드의 위치 데이터를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 클러스터링 알고리즘을 이용하여, 방사선 빔의 선량 분포에 대한 데이터를 기초로, 상기 복수개의 노드 중 공간적으로 연관된 노드를 그룹화하여 대표 노드를 결정하도록 더 구성된, 방사선의 전달 정도 관리 장치.11. The method of claim 10,
The data on the dose distribution of the radiation beam may include,
Wherein the position data of the plurality of nodes with respect to the beam of radiation is included,
The processor comprising:
Wherein the clustering algorithm is further configured to group spatially related nodes of the plurality of nodes based on data on the dose distribution of the radiation beam to determine a representative node. 제10항에 있어서,
상기 통신부는 방사선 처리 전 전달 정도 관리 계획을 기초로 방사선 치료기에 의해 조사된 결과 데이터를 수신하도록 구성되고,
상기 프로세서는,
조사된 결과를 기초로 상기 방사선 처리에 대한 전달 정도 관리를 평가하도록 더 구성된, 방사선의 전달 정도 관리 장치.11. The method of claim 10,
Wherein the communication unit is configured to receive the resultant data inspected by the radiation therapy apparatus based on a pre-
The processor comprising:
And to assess delivery quality management for the radiation treatment based on the results of the examination.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022139471A1 (en) * 2020-12-24 2022-06-30 가톨릭대학교 산학협력단 Method and apparatus for carrying out dose delivery quality assurance for high-precision radiation treatment

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001218858A (en) * 1999-12-08 2001-08-14 Siemens Medical Syst Inc Method and system for controlling radiation emission from radiation source
JP2008545468A (en) * 2005-05-26 2008-12-18 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ Radiation therapy planning incorporating functional imaging information
JP2010220659A (en) * 2009-03-19 2010-10-07 Hitachi Ltd Apparatus and system for planning treatment
KR20170047215A (en) * 2014-06-17 2017-05-04 인튜이티브 테라퓨틱스 에스에이 System and computer program product for radiation inverse treatment planning

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001218858A (en) * 1999-12-08 2001-08-14 Siemens Medical Syst Inc Method and system for controlling radiation emission from radiation source
JP2008545468A (en) * 2005-05-26 2008-12-18 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ Radiation therapy planning incorporating functional imaging information
JP2010220659A (en) * 2009-03-19 2010-10-07 Hitachi Ltd Apparatus and system for planning treatment
KR20170047215A (en) * 2014-06-17 2017-05-04 인튜이티브 테라퓨틱스 에스에이 System and computer program product for radiation inverse treatment planning

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022139471A1 (en) * 2020-12-24 2022-06-30 가톨릭대학교 산학협력단 Method and apparatus for carrying out dose delivery quality assurance for high-precision radiation treatment

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