KR102571753B1 - Patient-specific quality assurance method and apparatus based on a 3D-printed chest phantom for intraoperative radiotherapy - Google Patents

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Abstract

본 발명의 바람직한 실시예에 따른 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법 및 장치는, IORT(intraoperative radiotherapy)를 위해 3D 프린팅 흉부 팬텀을 이용하여 환자별 품질 보증(quality assurance, QA)을 수행함으로써, 유방암(breast cancer) 등에 대한 IORT와 관련하여 환자별 품질 보증(patient-specific quality assurance, PSQA)의 유용성을 검증할 수 있다.A 3D printed chest phantom-based patient-specific quality assurance method and apparatus for IORT according to a preferred embodiment of the present invention uses a 3D-printed chest phantom for IORT (intraoperative radiotherapy) to ensure quality assurance (QA) for each patient. By doing so, it is possible to verify the usefulness of patient-specific quality assurance (PSQA) in relation to IORT for breast cancer and the like.

Description

IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법 및 장치{Patient-specific quality assurance method and apparatus based on a 3D-printed chest phantom for intraoperative radiotherapy}Patient-specific quality assurance method and apparatus based on a 3D-printed chest phantom for intraoperative radiotherapy for IORT

본 발명은 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 IORT(intraoperative radiotherapy)의 안전성과 치료의 정확성을 보증하기 위한, 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a 3D-printed chest phantom-based quality assurance method and device for each patient for IORT, and more particularly, to a method and device for ensuring the safety and accuracy of treatment of IORT (intraoperative radiotherapy).

수술중 방사선 치료(intraoperative radiotherapy, IORT)는 수술 중 종양 주변에 고도로 국부화된 방사선의 단일 분획 선량(single-fraction dose)이 직접 전달된다. IORT의 선량 산정에 대한 기술은 일본공개특허 제2011-516231호에 기재되어 있다. IORT는 전체 생존 측면에서 체외 방사선 치료(external-beam radiation therapy, EBRT)보다 열등하지 않다. 수술 결과에 따라 제거되는 종양의 양이 다르기 때문에 전처리 계획(pretreatment planning) 및 전달 품질 보증(delivery quality assurance, DQA)이 제한된다.In intraoperative radiotherapy (IORT), a highly localized single-fraction dose of radiation is delivered directly around the tumor during surgery. A technique for calculating the dose of IORT is described in Japanese Patent Publication No. 2011-516231. IORT is not inferior to external-beam radiation therapy (EBRT) in terms of overall survival. Pretreatment planning and delivery quality assurance (DQA) are limited because surgical results vary in the amount of tumor removed.

이에, 유방암(breast cancer) 등에 대한 IORT와 관련하여 환자별 품질 보증(patient-specific quality assurance, PSQA)의 유용성에 대한 검증이 필요하다.Therefore, it is necessary to verify the usefulness of patient-specific quality assurance (PSQA) in relation to IORT for breast cancer and the like.

본 발명이 이루고자 하는 목적은, IORT(intraoperative radiotherapy)를 위해 3D 프린팅 흉부 팬텀을 이용하여 환자별 품질 보증(quality assurance, QA)을 수행하는, IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법 및 장치를 제공하는 데 있다.An object to be achieved by the present invention is a 3D printed chest phantom-based quality assurance method for each patient for IORT, which performs quality assurance (QA) for each patient using a 3D printed chest phantom for IORT (intraoperative radiotherapy), and to provide the device.

본 발명의 명시되지 않은 또 다른 목적들은 하기의 상세한 설명 및 그 효과로부터 용이하게 추론할 수 있는 범위 내에서 추가적으로 고려될 수 있다.Other non-specified objects of the present invention may be additionally considered within the scope that can be easily inferred from the following detailed description and effects thereof.

상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법은, 대상 환자의 흉부에 대한 컴퓨터 단층 촬영(computed tomography, CT) 이미지를 획득하는 단계; 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지를 기반으로 윤곽(contour)을 묘사(delineation)하여 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지의 서브 영역별로 인필 비율(infill ratio)을 획득하는 단계; 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지 및 상기 서브 영역별 상기 인필 비율(infill ratio)을 기반으로 상기 대상 환자에 대응되는 3D 프린팅 흉부 팬텀을 제작하는 단계; 상기 3D 프린팅 흉부 팬텀을 기반으로 구형 어플리케이터(spherical applicator)를 이용하여 선량을 측정하는 단계; 및 미리 설정된 예상 선량과 상기 3D 프린팅 흉부 팬텀에 대해 측정된 선량을 기반으로 상기 대상 환자에 대한 IORT(intraoperative radiotherapy)의 품질을 확인하는 단계;를 포함한다.In order to achieve the above object, a quality assurance method for each patient based on a 3D printed chest phantom for IORT according to a preferred embodiment of the present invention includes the steps of acquiring a computed tomography (CT) image of the chest of a target patient. ; obtaining an infill ratio for each sub-region of the computed tomography (CT) image by delineating a contour based on the computed tomography (CT) image; manufacturing a 3D printed chest phantom corresponding to the target patient based on the computed tomography (CT) image and the infill ratio for each sub-region; measuring a dose using a spherical applicator based on the 3D printed chest phantom; and checking the quality of intraoperative radiotherapy (IORT) for the target patient based on a preset expected dose and the dose measured for the 3D-printed chest phantom.

여기서, 상기 3D 프린팅 흉부 팬텀 제작 단계는, 상기 3D 프린팅 흉부 팬텀을 형성하고자 하는 가상 객체(virtual object)를 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지에서 획득하는 단계; 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지 및 상기 가상 객체를 기반으로 STL(stereo lithography) 형식의 3D 객체를 획득하는 단계; 상기 3D 객체를 기반으로 구조를 3D 렌더링하여 3D 렌더링 데이터를 획득하고, 상기 3D 렌더링 데이터를 복수개의 섹션(section)으로 분할하는 단계; 상기 서브 영역별 상기 인필 비율(infill ratio)을 이용하여 복수개의 섹션으로 분할된 상기 3D 렌더링 데이터를 기반으로 3D 프린팅 장치를 통해 상기 3D 프린팅 흉부 팬텀을 제작하는 단계;를 포함할 수 있다.Here, the manufacturing of the 3D-printed chest phantom may include: acquiring a virtual object to form the 3D-printed chest phantom from the computed tomography (CT) image; obtaining a 3D object in a stereo lithography (STL) format based on the computed tomography (CT) image and the virtual object; obtaining 3D rendering data by 3D rendering a structure based on the 3D object, and dividing the 3D rendering data into a plurality of sections; The method may include manufacturing the 3D printed chest phantom through a 3D printing device based on the 3D rendering data divided into a plurality of sections using the infill ratio for each sub-region.

여기서, 상기 섹션 분할 단계는, 상기 구형 어플리케이터가 삽입될 위치, 표면 상의 선량 분포를 확인하기 위한 제1 선량 측정 필름이 삽입될 위치 및 깊이 상의 선량 분포를 확인하기 위한 제2 선량 측정 필름이 삽입될 위치를 기반으로 상기 3D 렌더링 데이터를 상기 복수개의 섹션으로 분할하는 것으로 이루어질 수 있다.Here, in the section dividing step, the location where the spherical applicator is to be inserted, the location where the first dosimetry film for confirming the dose distribution on the surface is to be inserted, and the second dosimetry film for confirming the dose distribution on the depth are inserted. The 3D rendering data may be divided into the plurality of sections based on location.

여기서, 상기 제1 선량 측정 필름이 삽입될 위치는, 상기 구형 어플리케이터가 삽입되는 구 형상의 아래 수평면에 상기 제1 선량 측정 필름이 위치되도록 결정되고, 상기 제2 선량 측정 필름이 삽입될 위치는, 상기 수평면의 하부에 위치한 수직면에 상기 제2 선량 측정 필름이 위치되도록 결정될 수 있다.Here, the position where the first dosimetry film is to be inserted is determined such that the first dosimetry film is positioned on a horizontal surface below the sphere into which the spherical applicator is inserted, and the position where the second dosimetry film is to be inserted is, It may be determined that the second dosimetry film is positioned on a vertical plane located below the horizontal plane.

여기서, 상기 인필 비율 획득 단계는, 인필 비율(infill ratio)과 하운스필드 단위(Hounsfield unit, HU) 값 사이의 상관관계를 나타내는 미리 설정된 변환 테이블을 이용하여 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지의 상기 서브 영역별로 인필 비율(infill ratio)을 획득하는 것으로 이루어질 수 있다.Here, the step of acquiring the infill ratio may include obtaining the computed tomography (CT) image using a preset conversion table representing a correlation between an infill ratio and a Hounsfield unit (HU) value. It may consist of acquiring an infill ratio for each sub area.

여기서, 상기 인필 비율 획득 단계는, 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지에서 시드 영역(seeded region)을 획득하는 단계; 상기 시드 영역을 이용하여 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지에서 배경(background) 영역을 획득하는 단계; 상기 시드 영역의 하운스필드 단위(HU) 값을 이용하여 인버스(inverse)된 상기 시드 영역을 획득하는 단계; 상호 정보량(mutual information, MI) 기반 가중치가 적용된 비국부 전역 변형(non-local total variation, NLTV)의 목적 함수를 이용하여 인버스(inverse)된 상기 시드 영역을 보정하는 단계; 보정된 상기 시드 영역에 상기 배경 영역을 추가하는 단계; 상기 배경 영역이 추가된 상기 시드 영역을 기반으로 K-평균 군집화(K-means clustering)를 수행하여 복수개의 상기 서브 영역을 획득하는 단계; 및 복수개의 상기 서브 영역 각각에 대해 하운스필드 단위(HU) 평균값을 획득하고, 상기 변환 테이블을 이용하여 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지의 상기 서브 영역별로 인필 비율(infill ratio)을 획득하는 단계;를 포함할 수 있다.Here, the obtaining of the infill ratio may include obtaining a seeded region from the computed tomography (CT) image; obtaining a background region from the computed tomography (CT) image using the seed region; obtaining the inverse seed region by using a Hounsfield unit (HU) value of the seed region; correcting the inverse seed region using an objective function of a non-local total variation (NLTV) to which a weight based on mutual information (MI) is applied; adding the background area to the corrected seed area; obtaining a plurality of sub-regions by performing K-means clustering based on the seed region to which the background region is added; and acquiring a Hounsfield Unit (HU) average value for each of the plurality of sub-regions, and obtaining an infill ratio for each sub-region of the computed tomography (CT) image using the conversion table. ; can be included.

여기서, 상기 목적 함수는, 인버스(inverse)된 상기 시드 영역의 복셀과 고정 패치(stationary patch)에 대한 검색 세트(search set)에 포함된 비국부 패치(non-local patch)의 복셀 간의 가중치를 이용하며, 상기 가중치는, 엔트로피(entropy)를 통해 획득되는 하나의 복셀에 대한 통계적 척도 값, 및 상기 하나의 복셀에 대해 공간적으로 인코딩된 팩터를 포함할 수 있다.Here, the objective function uses a weight between an inverse voxel of the seed region and a voxel of a non-local patch included in a search set for a stationary patch. The weight may include a statistical scale value for one voxel obtained through entropy and a spatially encoded factor for the one voxel.

여기서, 상기 서브 영역은, 폐(lung) 영역 및 연조직(soft tissue) 영역 중 하나일 수 있다.Here, the sub-region may be one of a lung region and a soft tissue region.

상기의 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장되어 상기한 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법 중 어느 하나를 컴퓨터에서 실행시킨다.A computer program according to a preferred embodiment of the present invention for achieving the above technical problem is stored in a computer readable storage medium and executes any one of the patient-specific quality assurance methods based on the 3D printed chest phantom for the IORT on a computer. .

상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 장치는, IORT(intraoperative radiotherapy)를 위해 3D 프린팅 흉부 팬텀을 이용하여 환자별 품질 보증을 수행하는 환자별 품질 보증 장치로서, 상기 3D 프린팅 흉부 팬텀을 이용하여 환자별 품질 보증을 수행하기 위한 하나 이상의 프로그램을 저장하는 메모리; 및 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 프로그램에 따라 상기 3D 프린팅 흉부 팬텀을 이용하여 환자별 품질 보증을 수행하기 위한 동작을 수행하는 하나 이상의 프로세서;를 포함하고, 상기 프로세서는, 대상 환자의 흉부에 대한 컴퓨터 단층 촬영(computed tomography, CT) 이미지를 획득하고, 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지를 기반으로 윤곽(contour)을 묘사(delineation)하여 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지의 서브 영역별로 인필 비율(infill ratio)을 획득하며, 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지 및 상기 서브 영역별 상기 인필 비율(infill ratio)을 기반으로 상기 대상 환자에 대응되는 3D 프린팅 흉부 팬텀을 제작하고, 상기 3D 프린팅 흉부 팬텀을 기반으로 구형 어플리케이터(spherical applicator)를 이용하여 선량을 측정하며, 미리 설정된 예상 선량과 상기 3D 프린팅 흉부 팬텀에 대해 측정된 선량을 기반으로 상기 대상 환자에 대한 IORT(intraoperative radiotherapy)의 품질을 확인한다.In order to achieve the above object, an apparatus for quality assurance for each patient based on a 3D printed chest phantom for IORT according to a preferred embodiment of the present invention performs quality assurance for each patient using a 3D printed chest phantom for intraoperative radiotherapy (IORT). A quality assurance device for each patient, comprising: a memory for storing one or more programs for performing quality assurance for each patient using the 3D printed chest phantom; and one or more processors that perform an operation for performing quality assurance for each patient using the 3D printed chest phantom according to the one or more programs stored in the memory, wherein the processor is configured to perform a computer operation for the chest of the target patient. A computed tomography (CT) image is obtained, and a contour is delineated based on the computed tomography (CT) image to infill the infill ratio for each sub-region of the computed tomography (CT) image. ratio), manufacture a 3D printed chest phantom corresponding to the target patient based on the computed tomography (CT) image and the infill ratio for each subregion, and based on the 3D printed chest phantom A dose is measured using a spherical applicator, and the quality of intraoperative radiotherapy (IORT) for the target patient is checked based on a preset expected dose and the dose measured for the 3D-printed chest phantom.

여기서, 상기 프로세서는, 상기 3D 프린팅 흉부 팬텀을 형성하고자 하는 가상 객체(virtual object)를 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지에서 획득하고, 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지 및 상기 가상 객체를 기반으로 STL(stereo lithography) 형식의 3D 객체를 획득하며, 상기 3D 객체를 기반으로 구조를 3D 렌더링하여 3D 렌더링 데이터를 획득하고, 상기 3D 렌더링 데이터를 복수개의 섹션(section)으로 분할하며, 상기 서브 영역별 상기 인필 비율(infill ratio)을 이용하여 복수개의 섹션으로 분할된 상기 3D 렌더링 데이터를 기반으로 3D 프린팅 장치를 통해 상기 3D 프린팅 흉부 팬텀을 제작할 수 있다.Here, the processor acquires a virtual object to form the 3D printed chest phantom from the computed tomography (CT) image, and obtains an STL based on the computed tomography (CT) image and the virtual object. Obtaining a 3D object in the form of (stereo lithography), obtaining 3D rendering data by 3D rendering a structure based on the 3D object, dividing the 3D rendering data into a plurality of sections, and The 3D printing chest phantom may be manufactured using a 3D printing device based on the 3D rendering data divided into a plurality of sections using an infill ratio.

여기서, 상기 프로세서는, 상기 구형 어플리케이터가 삽입될 위치, 표면 상의 선량 분포를 확인하기 위한 제1 선량 측정 필름이 삽입될 위치 및 깊이 상의 선량 분포를 확인하기 위한 제2 선량 측정 필름이 삽입될 위치를 기반으로 상기 3D 렌더링 데이터를 상기 복수개의 섹션으로 분할할 수 있다.Here, the processor determines the position where the spherical applicator is to be inserted, the position where the first dosimetry film for checking the dose distribution on the surface is to be inserted, and the position where the second dosimetry film for checking the dose distribution on the depth is to be inserted. Based on this, the 3D rendering data may be divided into the plurality of sections.

여기서, 상기 프로세서는, 인필 비율(infill ratio)과 하운스필드 단위(Hounsfield unit, HU) 값 사이의 상관관계를 나타내는 미리 설정된 변환 테이블을 이용하여 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지의 상기 서브 영역별로 인필 비율(infill ratio)을 획득할 수 있다.Here, the processor uses a preset conversion table representing a correlation between an infill ratio and a Hounsfield unit (HU) value for each sub-region of the computed tomography (CT) image. An infill ratio can be obtained.

본 발명의 바람직한 실시예에 따른 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법 및 장치에 의하면, IORT(intraoperative radiotherapy)를 위해 3D 프린팅 흉부 팬텀을 이용하여 환자별 품질 보증(quality assurance, QA)을 수행함으로써, 유방암(breast cancer) 등에 대한 IORT와 관련하여 환자별 품질 보증(patient-specific quality assurance, PSQA)의 유용성을 검증할 수 있다.According to the 3D printed chest phantom-based quality assurance method and apparatus for each patient for IORT according to a preferred embodiment of the present invention, quality assurance (QA) for each patient using a 3D printed chest phantom for IORT (intraoperative radiotherapy) By performing, it is possible to verify the usefulness of patient-specific quality assurance (PSQA) in relation to IORT for breast cancer and the like.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시한 환자별 품질 보증 장치의 세부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 도 3에 도시한 인필 비율 획득 단계의 세부 단계를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지에서 복수개의 서브 영역을 획득하는 과정의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 도 5에 도시한 복수개의 서브 영역 각각에 대한 인필 비율을 획득하는 과정의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 도 3에 도시한 3D 프린팅 흉부 팬텀 제작 단계의 세부 단계를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 3D 프린팅 흉부 팬텀의 제작 과정의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 도 8에 도시한 복수개의 섹션 획득 과정의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 상호 정보량 기반 비국부 전역 변형 저감화의 슈도코드(pseudo-code)의 일례를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법의 성능을 설명하기 위한 도면으로, 환자별 3D 프린팅 흉부 팬텀을 이용하여 측정된 선량과 예상 선량을 비교한 결과를 나타낸다.
도 12는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법의 성능을 설명하기 위한 도면으로, 환자별 3D 프린팅 흉부 팬텀을 이용하여 측정된 표면 선량과 깊이 선량을 나타낸다.1 is a block diagram illustrating a quality assurance device for each patient based on a 3D printed chest phantom for IORT according to a preferred embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram for explaining the detailed configuration of the quality assurance device for each patient shown in FIG. 1 .
3 is a flowchart for explaining a quality assurance method for each patient based on a 3D printed chest phantom for IORT according to a preferred embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a flowchart for explaining detailed steps of the step of obtaining an infill ratio shown in FIG. 3 .
5 is a diagram for explaining an example of a process of obtaining a plurality of sub-regions from a computed tomography (CT) image according to a preferred embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a diagram for explaining an example of a process of obtaining an infill ratio for each of a plurality of sub-regions shown in FIG. 5 .
FIG. 7 is a flowchart for explaining detailed steps of the 3D printing chest phantom manufacturing step shown in FIG. 3 .
8 is a view for explaining an example of a manufacturing process of a 3D printed chest phantom according to a preferred embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a diagram for explaining an example of a process of acquiring a plurality of sections shown in FIG. 8 .
10 is a diagram showing an example of a pseudo-code of non-local global strain reduction based on mutual information amount according to a preferred embodiment of the present invention.
11 is a diagram for explaining the performance of a quality assurance method for each patient based on a 3D printed chest phantom for IORT according to a preferred embodiment of the present invention, comparing a dose measured using a 3D printed chest phantom for each patient and an expected dose shows a result.
12 is a diagram for explaining the performance of a quality assurance method for each patient based on a 3D printed chest phantom for IORT according to a preferred embodiment of the present invention, showing surface dose and depth dose measured using a 3D printed chest phantom for each patient. indicate

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 게시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Advantages and features of the present invention, and methods of achieving them, will become clear with reference to the detailed description of the following embodiments taken in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only the present embodiments make the disclosure of the present invention complete, and are common in the art to which the present invention belongs. It is provided to fully inform the knowledgeable person of the scope of the invention, and the invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numbers designate like elements throughout the specification.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used in this specification may be used in a meaning commonly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. In addition, terms defined in commonly used dictionaries are not interpreted ideally or excessively unless explicitly specifically defined.

본 명세서에서 "제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예컨대, 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.In this specification, terms such as "first" and "second" are used to distinguish one component from another, and the scope of rights should not be limited by these terms. For example, a first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component.

본 명세서에서 각 단계들에 있어 식별부호(예컨대, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.In this specification, identification codes (e.g., a, b, c, etc.) for each step are used for convenience of explanation, and identification codes do not describe the order of each step, and each step is clearly a specific order in context. Unless specified, it may occur in a different order from the specified order. That is, each step may occur in the same order as specified, may be performed substantially simultaneously, or may be performed in the reverse order.

본 명세서에서, "가진다", "가질 수 있다", "포함한다" 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예컨대, 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성 요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.In this specification, expressions such as “has”, “can have”, “includes” or “can include” indicate the existence of a corresponding feature (eg, numerical value, function, operation, or component such as a part). indicated, and does not preclude the presence of additional features.

이하에서 첨부한 도면을 참조하여 본 발명에 따른 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법 및 장치의 바람직한 실시예에 대해 상세하게 설명한다.Hereinafter, a preferred embodiment of a 3D printed chest phantom-based quality assurance method and apparatus for each patient for IORT according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

먼저, 도 1 및 도 2를 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 장치에 대하여 설명한다.First, a quality assurance device for each patient based on a 3D printed chest phantom for IORT according to a preferred embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 and 2 .

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 장치를 설명하기 위한 블록도이고, 도 2는 도 1에 도시한 환자별 품질 보증 장치의 세부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.1 is a block diagram for explaining a quality assurance device for each patient based on a 3D-printed chest phantom for IORT according to a preferred embodiment of the present invention, and FIG. 2 describes the detailed configuration of the device for quality assurance for each patient shown in FIG. This is a block diagram for

도 1을 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 장치(이하 '환자별 품질 보증 장치'라 한다)(100)는 IORT(intraoperative radiotherapy)를 위해 3D 프린팅 흉부 팬텀을 이용하여 환자별 품질 보증(quality assurance, QA)을 수행할 수 있다.Referring to FIG. 1 , a 3D-printed chest phantom-based quality assurance device for each patient (hereinafter referred to as 'quality assurance device for each patient') 100 for IORT according to a preferred embodiment of the present invention is provided for intraoperative radiotherapy (IORT). A 3D printed chest phantom can be used to perform patient-specific quality assurance (QA).

예컨대, 대상 환자의 유방암(breast cancer)에 대한 IORT의 안정성과 치료의 정확성을 보증하기 위해, 환자별 품질 보증 장치(100)는 대상 환자에 대한 3D 프린팅 흉부 팬텀을 3D 프린팅 장치(200)를 통해 제작하고, 3D 프린팅 흉부 팬텀을 이용하여 품질 보증을 수행할 수 있다.For example, in order to guarantee the stability of IORT and the accuracy of treatment for breast cancer of a target patient, the quality assurance device 100 for each patient prints a 3D printed chest phantom of the target patient through the 3D printing device 200. fabrication and quality assurance using a 3D printed chest phantom.

이를 위해, 환자별 품질 보증 장치(100)는 하나 이상의 프로세서(110), 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(130) 및 통신 버스(150)를 포함할 수 있다.To this end, the quality assurance apparatus 100 for each patient may include one or more processors 110 , a computer readable storage medium 130 and a communication bus 150 .

프로세서(110)는 환자별 품질 보증 장치(100)가 동작하도록 제어할 수 있다. 예컨대, 프로세서(110)는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(130)에 저장된 하나 이상의 프로그램(131)을 실행할 수 있다. 하나 이상의 프로그램(131)은 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령어를 포함할 수 있으며, 컴퓨터 실행 가능 명령어는 프로세서(110)에 의해 실행되는 경우 환자별 품질 보증 장치(100)로 하여금 3D 프린팅 흉부 팬텀을 이용하여 환자별 품질 보증을 수행하기 위한 동작을 수행하도록 구성될 수 있다.The processor 110 may control the operation of the quality assurance apparatus 100 for each patient. For example, the processor 110 may execute one or more programs 131 stored in the computer readable storage medium 130 . The one or more programs 131 may include one or more computer executable instructions, and the computer executable instructions, when executed by the processor 110, cause the quality assurance device 100 for each patient to use the 3D printed chest phantom. It may be configured to perform operations for performing patient-specific quality assurance.

컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(130)는 3D 프린팅 흉부 팬텀을 이용하여 환자별 품질 보증을 수행하기 위한 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보를 저장하도록 구성된다. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(130)에 저장된 프로그램(131)은 프로세서(110)에 의해 실행 가능한 명령어의 집합을 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(130)는 메모리(랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 이들의 적절한 조합), 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스들, 광학 디스크 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들, 그 밖에 환자별 품질 보증 장치(100)에 의해 액세스되고 원하는 정보를 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다.The computer-readable storage medium 130 is configured to store computer-executable instructions or program codes, program data, and/or other suitable forms of information for performing patient-specific quality assurance using the 3D-printed chest phantom. The program 131 stored in the computer readable storage medium 130 includes a set of instructions executable by the processor 110 . In one embodiment, computer readable storage medium 130 may include memory (volatile memory such as random access memory, non-volatile memory, or a suitable combination thereof), one or more magnetic disk storage devices, optical disk storage devices, flash It may be memory devices, other types of storage media that can be accessed by the quality assurance apparatus 100 for each patient and store desired information, or a suitable combination thereof.

통신 버스(150)는 프로세서(110), 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(130)를 포함하여 환자별 품질 보증 장치(100)의 다른 다양한 컴포넌트들을 상호 연결한다.The communication bus 150 interconnects various other components of the quality assurance device 100 for each patient, including the processor 110 and the computer readable storage medium 130 .

환자별 품질 보증 장치(100)는 또한 하나 이상의 입출력 장치를 위한 인터페이스를 제공하는 하나 이상의 입출력 인터페이스(170) 및 하나 이상의 통신 인터페이스(190)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(170) 및 통신 인터페이스(190)는 통신 버스(150)에 연결된다. 입출력 장치(도시하지 않음)는 입출력 인터페이스(170)를 통해 환자별 품질 보증 장치(100)의 다른 컴포넌트들에 연결될 수 있다. 3D 프린팅 장치(200)는 통신 인터페이스(190)를 통해 환자별 품질 보증 장치(100)와 연결되어, 각종 데이터를 송수신할 수 있다.The per-patient quality assurance device 100 may also include one or more input/output interfaces 170 and one or more communication interfaces 190 providing interfaces for one or more input/output devices. The input/output interface 170 and the communication interface 190 are connected to the communication bus 150 . An input/output device (not shown) may be connected to other components of the quality assurance device 100 for each patient through an input/output interface 170 . The 3D printing device 200 may be connected to the quality assurance device 100 for each patient through a communication interface 190 to transmit/receive various data.

그러면, 도 3 내지 도 10을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법에 대하여 설명한다.Next, a quality assurance method for each patient based on a 3D printed chest phantom for IORT according to a preferred embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 3 to 10 .

3D 프린팅 흉부 팬텀을 기반으로 환자별 품질을 보증하는 과정Process of ensuring quality for each patient based on 3D printed chest phantom

도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.3 is a flowchart for explaining a quality assurance method for each patient based on a 3D printed chest phantom for IORT according to a preferred embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 환자별 품질 보증 장치(100)의 프로세서(110)는 대상 환자의 흉부에 대한 컴퓨터 단층 촬영(computed tomography, CT) 이미지를 획득할 수 있다(S110).Referring to FIG. 3 , the processor 110 of the apparatus 100 for quality assurance for each patient may obtain a computed tomography (CT) image of the chest of a target patient (S110).

이때, 환자별 품질 보증 장치(100)는 의료용 디지털 영상 및 통신 표준(digital imaging and communications in medicine, DICOM) 형식의 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지를 획득할 수 있다.At this time, the quality assurance device 100 for each patient may obtain a computed tomography (CT) image in a digital imaging and communications in medicine (DICOM) format.

그런 다음, 프로세서(110)는 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지를 기반으로 윤곽(contour)을 묘사(delineation)하여 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지의 서브 영역별로 인필 비율(infill ratio)을 획득할 수 있다(S120).Then, the processor 110 may obtain an infill ratio for each sub-region of the computed tomography (CT) image by delineating a contour based on the computed tomography (CT) image. (S120).

여기서, 서브 영역은 폐(lung) 영역 및 연조직(soft tissue) 영역 중 하나일 수 있다.Here, the sub-region may be one of a lung region and a soft tissue region.

즉, 프로세서(110)는 미리 설정된 변환 테이블을 이용하여 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지의 서브 영역별로 인필 비율(infill ratio)을 획득할 수 있다.That is, the processor 110 may obtain an infill ratio for each sub-region of a computed tomography (CT) image by using a preset conversion table.

여기서, 변환 테이블은 인필 비율(infill ratio)과 하운스필드 단위(Hounsfield unit, HU) 값 사이의 상관관계를 나타낼 수 있다. 그리고, 물-등가 팬텀(water-equivalent phantom)을 이용하여 IORT(INTRABEAM 시스템 등)의 제조사 스펙(spec) 데이터를 검증하고, 그 결과를 이용하여 변환 테이블을 검증할 수 있다.Here, the conversion table may indicate a correlation between an infill ratio and a Hounsfield unit (HU) value. In addition, the manufacturer's spec data of the IORT (INTRABEAM system, etc.) may be verified using a water-equivalent phantom, and the conversion table may be verified using the result.

그런 다음, 프로세서(110)는 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지 및 서브 영역별 인필 비율(infill ratio)을 기반으로 대상 환자에 대응되는 3D 프린팅 흉부 팬텀을 3D 프린팅 장치(200)를 통해 제작할 수 있다(S130).Then, the processor 110 may manufacture a 3D printed chest phantom corresponding to the target patient through the 3D printing device 200 based on the computed tomography (CT) image and the infill ratio for each sub-region ( S130).

그런 다음, 프로세서(110)는 3D 프린팅 흉부 팬텀을 기반으로 구형 어플리케이터(spherical applicator)를 이용하여 선량을 측정할 수 있다(S140).Then, the processor 110 may measure a dose using a spherical applicator based on the 3D printed chest phantom (S140).

여기서, 구형 어플리케이터는 35mm 구형 어플리케이터 등이 이용될 수 있다.Here, as the spherical applicator, a 35 mm spherical applicator or the like may be used.

이후, 프로세서(110)는 미리 설정된 예상 선량과 3D 프린팅 흉부 팬텀에 대해 측정된 선량을 기반으로 대상 환자에 대한 IORT의 품질을 확인할 수 있다(S150).Thereafter, the processor 110 may check the quality of the IORT for the target patient based on the preset expected dose and the dose measured for the 3D-printed chest phantom (S150).

서브 영역별 인필 비율을 획득하는 과정The process of obtaining the infill ratio for each sub area

도 4는 도 3에 도시한 인필 비율 획득 단계의 세부 단계를 설명하기 위한 흐름도이고, 도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지에서 복수개의 서브 영역을 획득하는 과정의 일례를 설명하기 위한 도면이며, 도 6은 도 5에 도시한 복수개의 서브 영역 각각에 대한 인필 비율을 획득하는 과정의 일례를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 4 is a flowchart illustrating the detailed steps of the step of acquiring the infill ratio shown in FIG. 3, and FIG. 5 is a process of acquiring a plurality of sub-regions in a computed tomography (CT) image according to a preferred embodiment of the present invention. FIG. 6 is a diagram for explaining an example of a process of obtaining an infill ratio for each of a plurality of sub-regions shown in FIG. 5 .

도 4를 참조하면, 프로세서(110)는 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지에서 시드 영역(seeded region)을 획득할 수 있다(S121).Referring to FIG. 4 , the processor 110 may acquire a seeded region from a computed tomography (CT) image (S121).

여기서, 시드 영역은 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지에서 대상 환자의 흉부에 대응되는 영역을 나타낸다. 예컨대, 도 5에 도시된 바와 같이, 프로세서(110)는 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지에서 대상 환자의 흉부에 해당하는 부분인 시드 영역을 획득할 수 있다.Here, the seed region represents a region corresponding to the chest of a target patient in a computed tomography (CT) image. For example, as shown in FIG. 5 , the processor 110 may obtain a seed region corresponding to the chest of a target patient in a computed tomography (CT) image.

그런 다음, 프로세서(110)는 시드 영역을 이용하여 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지에서 배경(background) 영역을 획득할 수 있다(S122).Then, the processor 110 may obtain a background region from a computed tomography (CT) image using the seed region (S122).

여기서, 배경 영역은 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지에서 대상 환자의 흉부에 해당하지 않는 영역을 나타낸다. 예컨대, 도 5에 도시된 바와 같이, 프로세서(110)는 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지에서 시드 영역을 제거하여 배경 영역을 획득할 수 있다. 즉, 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지는 대상 환자의 흉부에 해당하는 부분인 시드 영역과 그외의 부분인 배경 영역으로 이루어질 수 있다.Here, the background region represents a region that does not correspond to the chest of the target patient in the computed tomography (CT) image. For example, as shown in FIG. 5 , the processor 110 may obtain a background area by removing a seed area from a computed tomography (CT) image. That is, a computed tomography (CT) image may include a seed region corresponding to the chest of a target patient and a background region other than the target patient.

그런 다음, 프로세서(110)는 시드 영역의 하운스필드 단위(HU) 값을 이용하여 인버스(inverse)된 시드 영역을 획득할 수 있다(S123).Then, the processor 110 may obtain an inverse seed region by using the Hounsfield unit (HU) value of the seed region (S123).

예컨대, 도 5에 도시된 바와 같이, 프로세서(110)는 시드 영역의 각 픽셀의 하운스필드 단위(HU) 값을 역변환 값으로 대체하여 인버스(inverse)된 시드 영역을 획득할 수 있다.For example, as shown in FIG. 5 , the processor 110 may obtain an inverse seed region by replacing the Hounsfield Unit (HU) value of each pixel of the seed region with an inverse transform value.

그런 다음, 프로세서(110)는 상호 정보량(mutual information, MI) 기반 가중치가 적용된 비국부 전역 변형(non-local total variation, NLTV)의 목적 함수를 이용하여 인버스(inverse)된 시드 영역을 보정할 수 있다(S124).Then, the processor 110 may correct the inverse seed region using an objective function of a non-local total variation (NLTV) to which a weight based on mutual information (MI) is applied. Yes (S124).

여기서, 목적 함수는 인버스(inverse)된 시드 영역의 복셀과 고정 패치(stationary patch)에 대한 검색 세트(search set)에 포함된 비국부 패치(non-local patch)의 복셀 간의 가중치를 이용할 수 있다. 가중치는 엔트로피(entropy)를 통해 획득되는 하나의 복셀에 대한 통계적 척도 값, 및 하나의 복셀에 대해 공간적으로 인코딩된 팩터를 포함할 수 있다. 본 발명에 따른 상호 정보량(MI) 기반 가중치가 적용된 비국부 전역 변형(NLTV)을 이용하여 인버스(inverse)된 시드 영역을 저감화하는 과정에 대해서는 이하 자세하게 설명한다.Here, the objective function may use a weight between a voxel of an inverse seed region and a voxel of a non-local patch included in a search set for a stationary patch. The weight may include a statistical scale value for one voxel obtained through entropy and a spatially encoded factor for one voxel. A process of reducing an inverse seed region using non-local global transformation (NLTV) to which mutual information amount (MI)-based weighting is applied according to the present invention will be described in detail below.

그런 다음, 프로세서(110)는 보정된 시드 영역에 배경 영역을 추가할 수 있다(S125).Then, the processor 110 may add a background area to the corrected seed area (S125).

예컨대, 도 5에 도시된 바와 같이, 프로세서(110)는 상호 정보량(MI) 기반 가중치가 적용된 비국부 전역 변형(NLTV)을 이용하여 보정된 시드 영역에 배경 영역을 추가할 수 있다.For example, as shown in FIG. 5 , the processor 110 may add a background area to a corrected seed area using non-local global transformation (NLTV) to which MI-based weighting is applied.

그런 다음, 프로세서(110)는 배경 영역이 추가된 시드 영역을 기반으로 K-평균 군집화(K-means clustering)를 수행하여 복수개의 서브 영역을 획득할 수 있다(S126).Then, the processor 110 may obtain a plurality of sub-regions by performing K-means clustering based on the seed region to which the background region is added (S126).

여기서, K-평균 군집화는 데이터를 K개의 군집(cluster)으로 묶는 알고리즘을 말한다. K-평균 군집화는 "군집의 개수(K) 설정" -> "초기 중심점 설정" -> "데이터를 군집에 할당(배정)" -> "중심점 재설정(갱신)" -> "데이터를 군집에 재할당(배정)"의 과정을 거쳐 수행되며, "중심점 재설정(갱신)"과 "데이터를 군집에 재할당(배정)"을 중심점의 위치가 더이상 변하지 않을 때까지 반복적으로 수행한다. K-평균 군집화는 종래에 알려진 알고리즘이므로 상세한 설명은 생략한다.Here, K-means clustering refers to an algorithm that groups data into K clusters. K-means clustering is performed by “Setting the number of clusters (K)” -> “Setting initial center points” -> “Assigning data to clusters (assignment)” -> “Resetting (updating) center points” -> “Reassembling data to clusters. It is performed through the process of "allocation (assignment)", and "center point reset (update)" and "reassignment (assignment) of data to clusters" are repeatedly performed until the location of the center point does not change any more. Since K-means clustering is a conventionally known algorithm, a detailed description thereof will be omitted.

예컨대, 도 5에 도시된 바와 같이, 프로세서(110)는 배경 영역이 추가된 시드 영역을 대상으로 K-평균 군집화(K=3)를 수행하여 복수개의 서브 영역(연조직 영역, 폐 영역 및 배경 영역)을 획득할 수 있다.For example, as shown in FIG. 5 , the processor 110 performs K-means clustering (K=3) on the seed region to which the background region is added to form a plurality of sub-regions (soft tissue region, lung region, and background region). ) can be obtained.

이후, 프로세서(110)는 복수개의 서브 영역 각각에 대해 하운스필드 단위(HU) 평균값을 획득하고, 변환 테이블을 이용하여 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지의 서브 영역별로 인필 비율(infill ratio)을 획득할 수 있다(S127).Thereafter, the processor 110 obtains a Hounsfield unit (HU) average value for each of a plurality of sub-regions, and obtains an infill ratio for each sub-region of the computed tomography (CT) image using a conversion table. It can be done (S127).

예컨대, 도 6에 도시된 바와 같이, 프로세서(110)는 연조직 영역을 구성하는 픽셀들의 하운스필드 단위(HU) 값을 평균하여 연조직 영역에 대한 하운스필드 단위(HU) 평균값을 획득하고, 폐 영역을 구성하는 픽셀들의 하운스필드 단위(HU) 값을 평균하여 폐 영역에 대한 하운스필드 단위(HU) 평균값을 획득할 수 있다. 그리고, 프로세서(110)는 미리 설정된 변환 테이블을 이용하여 연조직 영역에 대한 하운스필드 단위(HU) 평균값에 대응되는 인필 비율(infill ratio)을 획득하고, 미리 설정된 변환 테이블을 이용하여 폐 영역에 대한 하운스필드 단위(HU) 평균값에 대응되는 인필 비율(infill ratio)을 획득할 수 있다.For example, as shown in FIG. 6 , the processor 110 obtains an average Hounsfield Unit (HU) value for the soft tissue region by averaging Hounsfield Unit (HU) values of pixels constituting the soft tissue region, and An average Hounsfield Unit (HU) value for the lung region may be obtained by averaging Hounsfield Unit (HU) values of pixels constituting the region. Then, the processor 110 obtains an infill ratio corresponding to the Hounsfield unit (HU) average value for the soft tissue region using a preset conversion table, and obtains an infill ratio for the lung region using the preset conversion table. An infill ratio corresponding to the Hounsfield unit (HU) average value may be obtained.

이때, 변환 테이블은 IORT(INTRABEAM 시스템 등)의 종류별로 존재할 수 있다. 이 경우, 프로세서(100)는 IORT(INTRABEAM 시스템 등)의 식별 정보를 통해 대응되는 변환 테이블을 이용하여 서브 영역별 인필 비율(infill ratio)을 획득할 수 있다.At this time, the conversion table may exist for each type of IORT (INTRABEAM system, etc.). In this case, the processor 100 may obtain an infill ratio for each sub-area by using a conversion table corresponding to identification information of an IORT (INTRABEAM system, etc.).

3D 프린팅 흉부 팬텀을 제작하는 과정The process of making a 3D printed chest phantom

도 7은 도 3에 도시한 3D 프린팅 흉부 팬텀 제작 단계의 세부 단계를 설명하기 위한 흐름도이고, 도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 3D 프린팅 흉부 팬텀의 제작 과정의 일례를 설명하기 위한 도면이며, 도 9는 도 8에 도시한 복수개의 섹션 획득 과정의 일례를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 7 is a flow chart for explaining detailed steps of manufacturing a 3D printed chest phantom shown in FIG. 3, and FIG. 8 is a diagram for explaining an example of a manufacturing process for a 3D printed chest phantom according to a preferred embodiment of the present invention. , FIG. 9 is a diagram for explaining an example of a process of obtaining a plurality of sections shown in FIG. 8 .

도 7을 참조하면, 프로세서(110)는 3D 프린팅 흉부 팬텀을 형성하고자 하는 가상 객체(virtual object)를 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지에서 획득할 수 있다(S131).Referring to FIG. 7 , the processor 110 may obtain a virtual object to form a 3D printed chest phantom from a computed tomography (CT) image (S131).

여기서, 가상 객체는 대상 환자의 흉부에서 모사하고자 하는 부분(유방암이 존재하는 부분 등)을 구별할 수 있는 정보를 말한다. 예컨대, 도 8에 도시된 바와 같이, 프로세서(110)는 3D 프린팅 흉부 팬텀을 제작하고자 하는 부분(도 8의 사각형 부분)인 가상 객체를 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지에서 획득할 수 있다. 이때, 가상 객체는 화면 상에 표시된 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지에서 전문가(의사 등)의 조작에 의해 지정될 수 있다.Here, the virtual object refers to information capable of distinguishing a part (a part where breast cancer exists, etc.) to be copied in the chest of a target patient. For example, as shown in FIG. 8 , the processor 110 may acquire a virtual object, which is a portion (rectangular portion in FIG. 8 ) to fabricate a 3D printed chest phantom, from a computed tomography (CT) image. In this case, the virtual object may be designated by manipulation of an expert (such as a doctor) in a computed tomography (CT) image displayed on the screen.

그런 다음, 프로세서(110)는 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지 및 가상 객체를 기반으로 STL(stereo lithography) 형식의 3D 객체를 획득할 수 있다(S132).Then, the processor 110 may acquire a 3D object in a stereo lithography (STL) format based on the computed tomography (CT) image and the virtual object (S132).

여기서, STL 형식은 3D 모델링된 데이터의 표준 포맷(format)의 하나이다.Here, the STL format is one of the standard formats of 3D modeled data.

예컨대, 도 8에 도시된 바와 같이, 프로세서(110)는 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지에서 지정된 가상 객체(즉, 흉부 팬텀을 제작하고자 하는 부분)를 STL 형식의 3D 객체로 변환할 수 있다.For example, as shown in FIG. 8 , the processor 110 may convert a designated virtual object (ie, a part to be fabricated for a chest phantom) in a computed tomography (CT) image into a 3D object in an STL format.

그런 다음, 프로세서(110)는 3D 객체를 기반으로 구조를 3D 렌더링하여 3D 렌더링 데이터를 획득하고, 3D 렌더링 데이터를 복수개의 섹션(section)으로 분할할 수 있다(S133).Then, the processor 110 may acquire 3D rendering data by 3D rendering the structure based on the 3D object, and divide the 3D rendering data into a plurality of sections (S133).

여기서, 섹션은 3D 프린팅 장치(200)를 통해 제작되는 단위를 말한다.Here, the section refers to a unit manufactured through the 3D printing device 200.

예컨대, 도 8에 도시된 바와 같이, 프로세서(110)는 STL 형식의 3D 객체를 렌더링(rendering)하여 3D 렌더링 데이터를 획득하고, 3D 렌더링 데이터를 복수개의 섹션으로 분할할 수 있다.For example, as shown in FIG. 8 , the processor 110 may acquire 3D rendering data by rendering a 3D object in an STL format, and divide the 3D rendering data into a plurality of sections.

이때, 프로세서(110)는 구형 어플리케이터가 삽입될 위치, 표면 상의 선량 분포를 확인하기 위한 제1 선량 측정 필름이 삽입될 위치 및 깊이 상의 선량 분포를 확인하기 위한 제2 선량 측정 필름이 삽입될 위치를 기반으로 3D 렌더링 데이터를 복수개의 섹션으로 분할할 수 있다. 제1 선량 측정 필름과 제2 선량 측정 필름은 EBT3 필름 등일 수 있다.At this time, the processor 110 determines the position where the spherical applicator is to be inserted, the position where the first dosimetry film for checking the dose distribution on the surface is to be inserted, and the position where the second dosimetry film for checking the dose distribution on the depth is to be inserted. Based on this, 3D rendering data can be divided into a plurality of sections. The first dosimetry film and the second dosimetry film may be an EBT3 film or the like.

여기서, 제1 선량 측정 필름이 삽입될 위치는 구형 어플리케이터가 삽입되는 구 형상의 아래 수평면에 제1 선량 측정 필름이 위치되도록 결정될 수 있다. 제2 선량 측정 필름이 삽입될 위치는 수평면(제1 선량 측정 필름이 위치하는 면)의 하부에 위치한 수직면에 제2 선량 측정 필름이 위치되도록 결정될 수 있다.Here, the position where the first dosimetry film is to be inserted may be determined such that the first dosimetry film is positioned on a horizontal surface below the sphere into which the spherical applicator is inserted. A position where the second dosimetry film is to be inserted may be determined such that the second dosimetry film is positioned on a vertical plane located below the horizontal plane (the plane where the first dosimetry film is positioned).

예컨대, 도 9에 도시된 바와 같이, 제1 선량 측정 필름이 삽입될 위치는 구형 어플리케이터가 삽입되는 구 형상의 바로 아래 수평면에 제1 선량 측정 필름이 삽입될 수 있도록 결정되고, 제2 선량 측정 필름이 삽입될 위치는 수평면(제1 선량 측정 필름이 삽입되는 면)의 바로 하부에 위치한 수직면에 제2 선량 측정 필름이 삽입될 수 있도록 결정될 수 있다. 즉, 구형 어플리케이터가 삽입되는 구 형상의 아래쪽에 "ㅜ" 형상으로 제1 선량 측정 필름과 제2 선량 측정 필름이 삽입되게 된다. 이와 같이, 제1 선량 측정 필름과 제2 선량 측정 필름은 표면 선량과 깊이 선량을 측정하기 위해 빔 축에 대해 2개의 평면(수직하는 면 및 평행하는 면)에 배치된다. 다시 설명하면, 구형 어플리케이터가 삽입될 수 있는 영역, 제1 선량 측정 필름이 삽입될 수 있는 영역 및 제2 선량 측정 필름이 삽입될 수 있는 영역을 기반으로 복수개의 섹션(예컨대, 4개의 섹션 등)으로 분할될 수 있다.For example, as shown in FIG. 9, the position where the first dosimetry film is to be inserted is determined such that the first dosimetry film can be inserted into the horizontal plane directly below the sphere into which the spherical applicator is inserted, and the second dosimetry film is inserted. The position to be inserted may be determined such that the second dosimetry film can be inserted into a vertical plane located directly below the horizontal plane (the plane into which the first dosimetry film is inserted). That is, the first dosimetry film and the second dosimetry film are inserted in a "TT" shape below the sphere into which the spherical applicator is inserted. Thus, the first dosimetry film and the second dosimetry film are disposed in two planes (perpendicular plane and parallel plane) with respect to the beam axis to measure surface dose and depth dose. In other words, a plurality of sections (e.g., 4 sections, etc.) based on the area into which the spherical applicator can be inserted, the area into which the first dosimetry film can be inserted, and the area into which the second dosimetry film can be inserted. can be divided into

이후, 프로세서(110)는 서브 영역별 인필 비율(infill ratio)을 이용하여 복수개의 섹션으로 분할된 3D 렌더링 데이터를 기반으로 3D 프린팅 장치(200)를 통해 3D 프린팅 흉부 팬텀을 제작할 수 있다(S134).Thereafter, the processor 110 may manufacture a 3D printed chest phantom through the 3D printing device 200 based on the 3D rendering data divided into a plurality of sections using an infill ratio for each sub-region (S134). .

이때, 복수개의 섹션으로 분할된 3D 렌더링 데이터를 기반으로 3D 프린팅 흉부 팬텀을 제작할 때, 프로세서(110)는 복수개의 섹션 각각에서 서브 영역(연조직 영역, 폐 영역 등)별로 대응되는 부분을 구별할 수 있도록 데이터를 3D 프린팅 장치(200)에 제공할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 서브 영역(연조직 영역, 폐 영역 등)별 인필 비율(infill ratio)도 3D 프린팅 장치(200)에 제공할 수 있다. 이에 따라, 3D 프린팅 장치(200)는 3D 렌더링 데이터를 기반으로 섹션별 팬텀을 제작할 때, 서브 영역(연조직 영역, 폐 영역 등)별로 인필 비율(infill ratio)을 다르게 하여 팬텀을 제작할 수 있다.At this time, when manufacturing a 3D printed chest phantom based on 3D rendering data divided into a plurality of sections, the processor 110 may distinguish corresponding parts for each sub-region (soft tissue region, lung region, etc.) in each of the plurality of sections. It is possible to provide data to the 3D printing device 200 so as to do so. Also, the processor 110 may provide the 3D printing device 200 with an infill ratio for each sub-region (soft tissue region, lung region, etc.). Accordingly, when the 3D printing apparatus 200 manufactures the phantom for each section based on the 3D rendering data, the phantom may be manufactured by making the infill ratio different for each sub-region (soft tissue region, lung region, etc.).

예컨대, 도 9에 도시된 바와 같이, 3D 렌더링 데이터가 4개의 섹션으로 분할된 경우, 3D 프린팅 장치(100)는 각 섹션별로 팬텀(도 9의 제1 서브 팬텀 내지 제4 서브 팬텀)을 제작하고, 각 섹션별로 제작된 팬텀(도 9의 제1 서브 팬텀 내지 제4 서브 팬텀)을 조립하여 대상 환자에 대응되는 3D 프린팅 흉부 팬텀을 획득할 수 있다. 즉, 제1 서브 팬텀 내지 제4 서브 팬텀에 구형 어플리케이터, 제1 선량 측정 필름 및 제2 선량 측정 필름을 서브 팬텀에 삽입한 다음, 제1 서브 팬텀 내지 제4 서브 팬텀을 조립하여 대상 환자에 대응되는 3D 프린팅 흉부 팬텀을 제작할 수 있다.For example, as shown in FIG. 9 , when 3D rendering data is divided into four sections, the 3D printing apparatus 100 produces phantoms (first to fourth subphantoms in FIG. 9 ) for each section, , It is possible to obtain a 3D printed chest phantom corresponding to a target patient by assembling phantoms manufactured for each section (first to fourth subphantoms in FIG. 9 ). That is, the spherical applicator, the first dose measurement film, and the second dose measurement film are inserted into the first to fourth subphantoms, and then the first to fourth subphantoms are assembled to correspond to the target patient. 3D printed chest phantom can be fabricated.

상호 정보량 기반 비국부 전역 변형을 이용하여 저감화하는 과정Reduction process using non-local global transformation based on mutual information

도 10은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 상호 정보량 기반 비국부 전역 변형 저감화의 슈도코드(pseudo-code)의 일례를 나타내는 도면이다.10 is a diagram showing an example of a pseudo-code of non-local global strain reduction based on mutual information amount according to a preferred embodiment of the present invention.

본 발명에 따른 프로세서(110)는 상호 정보량 기반 비국부 전역 변형(MI-NLTV) 저감화 기법을 이용하여 영상의 화질을 개선할 수 있다. 여기서, 영상은 시드 영역을 말한다.The processor 110 according to the present invention can improve image quality by using a MI-NLTV reduction technique based on the amount of mutual information. Here, the image refers to a seed region.

여기서, 상호 정보량(MI)은 두 확률 변수가 서로 어떤 관계를 가지고 있는지 나타내는 정보량을 말한다. 예컨대, 두 확률 변수가 완전히 독립인 경우(사건 A가 발생하는 것이 사건 B가 발생할 확률에 전혀 영향을 주지 않고, 그 역도 마찬가지인 것) 그 값은 0이 된다. 두 확률 변수가 서로 밀접한 관련이 있을 경우(사건 A가 발생할수록 B가 발생할 확률이 높아지는 경우) 그 값이 커지고, 역의 방향으로 관련이 있을 경우(사건 A가 발생할수록 B가 발생할 확률이 낮아지는 경우) 그 값이 작아진다. 그리고, 국부(local) 영역 처리는 현재 보정하고자 하는 대상 복셀과 그 인접 복셀들 간의 관계만을 가지고 현재 대상 복셀을 업데이트하는 방식이다. 반면, 비국부(non-local) 영역 처리는 현재 보정하고자 하는 대상 복셀의 인접 복셀만이 아니라 영상 내 모든 복셀들을 그룹으로 지정해서, 그룹에 포함된 각 복셀들이 대상 복셀과 얼마나 유사한 지에 따라 가중치를 계산하여 현재 대상 복셀을 업데이트하는 방식이다. 이때, 유사도 계산은 대상 복셀을 포함하는 작은 패치 영역과 그룹에 포함된 각 복셀별 작은 패치 영역을 가지고 비교하게 된다. 그룹 복셀의 범위를 영상의 전체 크기로 하면 계산 시간이 오래 걸리기 때문에, 탐색 영역을 정해서 그 안에 포함된 복셀들 만을 고려하도록 구현되는 것이 일반적이다.Here, the amount of mutual information (MI) refers to the amount of information indicating what kind of relationship two random variables have with each other. For example, if the two random variables are completely independent (the occurrence of event A has no effect on the probability of event B occurring, and vice versa), the value is zero. The value increases when two random variables are closely related (when event A increases, the probability of B occurs), and when they are related in the opposite direction (when event A occurs, the probability of B decreases). case), the value decreases. Also, the local area processing is a method of updating a current target voxel with only a relationship between a target voxel to be corrected and its adjacent voxels. On the other hand, in non-local area processing, not only the voxels adjacent to the target voxel to be corrected, but all voxels in the image are designated as a group, and each voxel included in the group is assigned a weight according to how similar it is to the target voxel. This method calculates and updates the current target voxel. In this case, the similarity calculation is performed by comparing a small patch area including the target voxel with a small patch area for each voxel included in the group. Since it takes a long time to calculate if the range of group voxels is the entire size of the image, it is common to determine a search area and consider only voxels included in it.

즉, 프로세서(110)는 상호 정보량(MI) 기반 가중치가 적용된 비국부 전역 변형(NLTV)의 목적 함수를 이용하여 인버스(inverse)된 시드 영역을 보정할 수 있다. 이하, 영상은 시드 영역을 나타낸다.That is, the processor 110 may correct the inverse seed region by using an objective function of a non-local global transformation (NLTV) to which a weight based on the MI is applied. Hereinafter, an image represents a seed region.

여기서, 상호 정보량 기반 비국부 전역 변형(MI-NLTV)의 목적 함수는 영상의 복셀(voxel)과 고정 패치(stationary patch)에 대한 검색 세트(search set)에 포함된 비국부 패치(non-local patch)의 복셀 간의 가중치를 이용할 수 있다.Here, the objective function of MI-NLTV based on mutual information is the non-local patch included in the search set for the voxel and stationary patch of the image. ) may use weights between voxels.

즉, 가중치는 엔트로피(entropy)를 통해 획득되는 하나의 복셀에 대한 통계적 척도 값, 및 하나의 복셀에 대해 공간적으로 인코딩된 팩터를 포함할 수 있다.That is, the weight may include a statistical scale value for one voxel obtained through entropy and a spatially encoded factor for one voxel.

여기서, 통계적 척도 값은 고정 패치에 대한 한계 엔트로피(marginal entropy)를 나타내는 제1 엔트로피, 비국부 패치에 대한 한계 엔트로피를 나타내는 제2 엔트로피 및 고정 패치와 비국부 패치에 대한 한계 엔트로피를 나타내는 제3 엔트로피를 기반으로 획득될 수 있다. 즉, 제1 엔트로피는 고정 패치의 한계 확률 분포(marginal probability distribution)를 기반으로 획득되고, 제2 엔트로피는 비국부 패치의 한계 확률 분포를 기반으로 획득되며, 제3 엔트로피는 고정 패치와 비국부 패치의 조인트 확률 분포(joint probability distribution)를 기반으로 획득될 수 있다. 이때, 제1 엔트로피, 제2 엔트로피 및 제3 엔트로피를 획득하기 위해 이용되는 확률 분포는 고정 패치와 비국부 패치에서 해당 픽셀들의 강도(intensity) 간의 관계를 고려하기 위해 사용되는 조인트 히스토그램(joint histogram)을 이용하여 획득될 수 있다. 조인트 히스토그램은 조인트 히스토그램의 각 축의 최대값이 미리 설정된 값과 같도록 조정된 비닝 크기(binning size)에 따라 각 패치의 강도 값(intensity value)을 스케일링(scaling)하는 것에 의해 획득될 수 있다.Here, the statistical scale values are the first entropy representing the marginal entropy for the fixed patch, the second entropy representing the marginal entropy for the nonlocal patch, and the third entropy representing the marginal entropy for the fixed patch and the nonlocal patch. can be obtained based on That is, the first entropy is obtained based on the marginal probability distribution of the fixed patch, the second entropy is obtained based on the marginal probability distribution of the nonlocal patch, and the third entropy is obtained based on the marginal probability distribution of the fixed patch and the nonlocal patch. It can be obtained based on the joint probability distribution of . At this time, the probability distribution used to obtain the first entropy, the second entropy, and the third entropy is a joint histogram used to consider the relationship between the intensities of corresponding pixels in the fixed patch and the nonlocal patch. can be obtained using The joint histogram may be obtained by scaling the intensity value of each patch according to a binning size adjusted so that the maximum value of each axis of the joint histogram is equal to a preset value.

그리고, 공간적으로 인코딩된 팩터는 정규화 팩터 및 미리 설정된 스케일링 팩터를 포함할 수 있다. 이때, 정규화 팩터는 영상의 각 복셀에서 강도(intensity)를 누적하는 것에 의해 획득된 누적 분포 함수 히스토그램(cumulative distribution function histogram)을 기반으로 설정될 수 있다.And, the spatially encoded factor may include a normalization factor and a preset scaling factor. In this case, the normalization factor may be set based on a cumulative distribution function histogram obtained by accumulating intensities in each voxel of the image.

본 발명에 따른 상호 정보량 기반 비국부 전역 변형(MI-NLTV)을 이용한 저감화 과정에 대해서는 이하 보다 자세하게 설명한다.A reduction process using MI-NLTV based on mutual information amount according to the present invention will be described in more detail below.

본 발명은 상호 정보량(MI)의 조합을 기반으로 하는 새로운 유형의 비국부 전역 변형(NLTV), 즉 상호 정보량 기반 비국부 전역 변형(MI-NLTV)을 제안한다. 본 발명은 고정 패치(stationary patch)와 비국부 패치(non-local patch)의 해당 빈(bin) 간의 유사성 계산에 대한 통계적 척도를 기반으로 한다. 가중치는 해당 고정 패치와 비국부 패치의 엔트로피 사이의 상호 정보량(MI) 값을 포함하는 통계적 척도 측면에서 결정될 수 있다. MI-NLTV의 목적 함수는 실제 구조와 노이즈 간의 차이를 늘리기 위해 적응적 경사 하강(steepest gradient descent) 최적화를 기반으로 최소화될 수 있다. 이 최소화 프로세스는 영상에 남아있는 미세한 구조와 세부사항을 너무 많이 잃지 않고 노이즈 픽셀을 정리할 수 있다.The present invention proposes a new type of nonlocal global transformation (NLTV) based on a combination of mutual information amount (MI), that is, a nonlocal global transformation based on mutual information amount (MI-NLTV). The present invention is based on a statistical measure for similarity calculation between stationary patches and corresponding bins of non-local patches. The weight may be determined in terms of a statistical measure including a mutual information amount (MI) value between the entropy of a corresponding fixed patch and a non-local patch. The objective function of MI-NLTV can be minimized based on adaptive gradient descent optimization to increase the difference between real structure and noise. This minimization process can clean up noisy pixels without losing too much of the fine structure and details remaining in the image.

즉, 비국부 패치 간의 유사성을 결정하는 것에 의해 눈에 띄는 특징과 원하지 않은 노이즈 간의 신호 차이를 향상시키기 위해, 가중치가 적용된 전역 변형 저감화 프로세스가 영상에 적용된다. Φi,j가 각 패치의 중심점에 의해 영향을 받는 영역일 때, 고정 패치(stationary patch)의 상태는 검색 세트(search set)에 포함된 비국부 패치로 통계적 척도를 계산하는 것에 의해 결정된다. MI는 해당 강도 간의 선형 관계를 필요로 하지 않는 영상 매칭의 메트릭(metric)으로 사용된다. 고정 패치와 비국부 패치가 매칭되지 않으면, MI는 낮은 값을 가지게 된다. 눈에 띄는 특징없이 노이즈-손상된 픽셀을 포함하는 패턴을 가지는 고정 패치는 높은 엔트로피 영역으로 간주된다. 따라서 스무딩 상태(smoothing state)일 가능성이 높다. 반대로, 보존 상태가 될 영역은 낮은 엔트로피와 높은 MI 값을 가지는 패치일 수 있다. 또한, MI 값은 각 패치의 한계 엔트로피의 양보다 작거나 같다. 이러한 특성을 고려하여, 통계적 척도 M(Φi,j)는 아래의 [수학식 1]과 같이 정의된다.That is, a weighted global distortion reduction process is applied to the image to enhance the signal difference between the conspicuous feature and the unwanted noise by determining the similarity between the nonlocal patches. When Φ i,j is the area affected by the midpoint of each patch, the state of a stationary patch is determined by calculating a statistical measure with nonlocal patches included in the search set. MI is used as a metric for image matching that does not require a linear relationship between corresponding intensities. If the fixed patch and the non-local patch do not match, MI has a low value. A fixed patch with a pattern containing noise-damaged pixels without noticeable features is considered a high entropy region. Therefore, it is highly likely to be in a smoothing state. Conversely, the region to be preserved may be a patch with low entropy and high MI value. Also, the MI value is less than or equal to the amount of limiting entropy of each patch. Considering these characteristics, the statistical scale M(Φ i,j ) is defined as in [Equation 1] below.

Figure 112021080147119-pat00001
Figure 112021080147119-pat00001

여기서, IA는 고정 패치 내의 영역을 나타내고, 비국부 패치 IB에 대한 검색 세트는 Ω로 정의된다.

Figure 112021080147119-pat00002
는 고정 패치에 해당하는 검색 세트에 포함된 모든 비국부 패치를 의미한다.Here, I A denotes the area within the fixed patch, and the search set for the nonlocal patch I B is defined as Ω.
Figure 112021080147119-pat00002
denotes all nonlocal patches included in the search set corresponding to fixed patches.

그리고,

Figure 112021080147119-pat00003
는 아래의 [수학식 2]와 같이 정의된다.and,
Figure 112021080147119-pat00003
Is defined as in [Equation 2] below.

Figure 112021080147119-pat00004
Figure 112021080147119-pat00004

여기서, H(IA) 및

Figure 112021080147119-pat00005
는 각각 고정 패치와 비국부 패치의 한계 엔트로피를 나타낸다. 이 엔트로피들은 아래의 [수학식 3] ~ [수학식 5]와 같이 정의된다.where H(I A ) and
Figure 112021080147119-pat00005
denotes the limiting entropy of a fixed patch and a nonlocalized patch, respectively. These entropies are defined as [Equation 3] to [Equation 5] below.

Figure 112021080147119-pat00006
Figure 112021080147119-pat00006

Figure 112021080147119-pat00007
Figure 112021080147119-pat00007

Figure 112021080147119-pat00008
Figure 112021080147119-pat00008

여기서, pi 및 pi,j는 각각 IA와

Figure 112021080147119-pat00009
의 한계 확률 분포(marginal probability distribution) 및 조인트 확률 분포(joint probability distribution)이다. 이 엔트로피들을 계산하는데 필요한 확률 분포의 경우, 조인트 히스토그램(joint histogram)은 2개의 고정 패치 및 비국부 패치에서 해당 픽셀의 강도 간의 관계를 고려하기 위해 사용된다. 조인트 히스토그램은 조인트 히스토그램의 각 축의 최대 값이 특정 값과 같도록 조정된 비닝 크기(binning size)에 따라 각 패치의 강도 값을 스케일링하는 것에 의해 획득된다.Here, p i and p i,j are I A and I respectively.
Figure 112021080147119-pat00009
are the marginal probability distribution and the joint probability distribution of . For the probability distribution needed to calculate these entropies, a joint histogram is used to consider the relationship between the intensities of corresponding pixels in two fixed patches and nonlocalized patches. The joint histogram is obtained by scaling the intensity value of each patch according to a binning size adjusted so that the maximum value of each axis of the joint histogram is equal to a specific value.

M(Φi,j)을 기반으로 하는 다른 가중치를 가지는 패널티(penalty)는 아래의 [수학식 6]과 같이 표현된다.A penalty with different weights based on M(Φ i,j ) is expressed as in [Equation 6] below.

Figure 112021080147119-pat00010
Figure 112021080147119-pat00010

여기서, 인덱스 i는 비국부 패치의 인덱스를 나타낸다. 인덱스 j는 영상 내의 복셀의 인덱스를 나타내고, Vj는 j번째 복셀을 나타낸다. wj는 현재 복셀 j와 Ω 내의 복셀 간의 가중치를 나타낸다. 패치 크기는 단위 분산(unit variance)를 가지는 ((2a+1)x(2a+1))으로 정의되고, a는 2로 설정하여 본 발명의 실시예에 따른 패치 크기는 5x5일 수 있다. 비국부 검색 영역은 단위 분산을 가지는 21x21일 수 있다. (Vj/τ)ρ는 2개의 하이퍼파라미터 τ 및 ρ를 가지는 j번째 복셀에 대해 공간적으로 인코딩된 팩터이다. 역할은 명암(contrast)을 유지하기 위해 고 강도 영역에서 가중치 평균 효과(weighted averaging effect)를 줄이는 것이다. 국부 필터링 파라미터 τ는 Vj/τ 비율이 1을 초과하는 것을 보장하기 위한 정규화 팩터이다. 이는 영상의 각 복셀에서 강도를 누적하는 것에 의해 생성된 누적 분포 함수 히스토그램의 90%로 설정될 수 있다. 파라미터 ρ(본 발명의 실시예에서는, ρ=10)는 더 높은 강도를 위해 더 작은 가중치를 보장하기 위한 스케일링 팩터이다.Here, index i represents the index of a non-local patch. Index j represents the index of a voxel in an image, and V j represents a j-th voxel. w j represents a weight between the current voxel j and the voxel in Ω. The patch size is defined as ((2a+1)x(2a+1)) having unit variance, and a is set to 2 so that the patch size according to an embodiment of the present invention may be 5x5. The non-local search region may be 21x21 with unit variance. (V j /τ) ρ is the spatially encoded factor for the j-th voxel with two hyperparameters τ and ρ. The role is to reduce the weighted averaging effect in high intensity regions to maintain contrast. The local filtering parameter τ is a normalization factor to ensure that the ratio V j /τ exceeds 1. This can be set to 90% of the cumulative distribution function histogram generated by accumulating the intensities at each voxel in the image. The parameter ρ (in the embodiment of the present invention, ρ=10) is a scaling factor to ensure smaller weights for higher intensities.

아래의 [수학식 7]에서 가중치가 적용된 TV 목적 함수를 최소화하는 것은 비국부 패치에 비해 높은 명암을 가지는 에지들이 보존되고 낮은 명암을 가지는 노이즈 복셀들이 스무딩하게되는 것을 나타낸다.Minimizing the weighted TV objective function in [Equation 7] below indicates that edges with high contrast are preserved and noise voxels with low contrast are smoothed compared to non-local patches.

Figure 112021080147119-pat00011
Figure 112021080147119-pat00011

여기서, D(Vj)는 아래의 [수학식 9]와 같다.Here, D(V j ) is equal to [Equation 9] below.

Figure 112021080147119-pat00012
Figure 112021080147119-pat00012

여기서, V(x,y)는 2차원 좌표 (x,y)에서의 복셀이다. 가중치가 적용된 TV 목적 함수는 아래의 [수학식 9] ~ [수학식 10]과 같이 표현되는 적응형 스텝 크기(step size)를 가지는 적응적 경사 하강(steepest gradient descent) 방법을 기반으로 최소화된다.Here, V (x, y) is a voxel in two-dimensional coordinates (x, y). The weighted TV objective function is minimized based on an adaptive gradient descent method with an adaptive step size expressed as in [Equation 9] to [Equation 10] below.

Figure 112021080147119-pat00013
Figure 112021080147119-pat00013

Figure 112021080147119-pat00014
Figure 112021080147119-pat00014

여기서, λ는 스텝 크기를 조절하는 적응형 파라미터로, 반복 단계의 진행에 따라 스무딩 정도(smoothing degree)가 감소된다. 각 단계에서 업데이트된 모든 복셀의 제곱근(square root)을 사용하여, λ는 반복 횟수가 증가함에 따라 점점 작은 값으로 적용된다. 갑작스러운 변경으로 인한 국부 최소화를 피하기 위해, 스케일링 파라미터 γ가 사용되며, 초기 값은 1.0으로 설정될 수 있다.Here, λ is an adaptive parameter for adjusting the step size, and the smoothing degree decreases as the iteration step progresses. Using the square root of all voxels updated in each step, λ is applied with increasingly smaller values as the number of iterations increases. To avoid local minimization due to abrupt changes, a scaling parameter γ is used, and the initial value may be set to 1.0.

현재 반복 단계의 R(V)가 이전 단계의 R(V)보다 크면, 이 값은 상수 값(rred=0.8)을 곱하는 것에 의해 선형적으로 감소된다. ∇R(V)는 j번째 인덱싱된 픽셀에서 목적 함수 R(V)의 경사(gradient)이다. 모든 픽셀에서 계산된 경사(gradient)의 RSS(root-sum-square) |∇R(V)|는 정규화된 경사(gradient) 계산에 필요하다. 명확하게는 아래의 [수학식 11] ~ [수학식 12]와 같다.If R(V) of the current iteration step is greater than R(V) of the previous step, this value is linearly reduced by multiplying by a constant value (r red =0.8). ∇R(V) is the gradient of the objective function R(V) at the j-th indexed pixel. The root-sum-square (RSS) |∇R(V)| of the gradient computed at every pixel is required for normalized gradient calculation. Specifically, it is as shown in [Equation 11] to [Equation 12] below.

Figure 112021080147119-pat00016
Figure 112021080147119-pat00016

적응적 경사 하강(steepest gradient descent) 단계에 대한 최적의 반복 횟수는 미세 조정되어, 눈에 띄는 특징을 보존하면서 노이즈 픽셀을 최소화한다. 본 발명의 실시예에서, 단계의 반복 횟수를 20으로 설정하였다. 위에서 언급한 모든 항목들을 고려할 때, MI-NLTV 저감화의 슈도코드(pseudo-code)는 도 10에 도시된 바와 같다.The optimal number of iterations for the steepest gradient descent step is fine-tuned to minimize noisy pixels while preserving salient features. In an embodiment of the present invention, the number of repetitions of the step was set to 20. Considering all the items mentioned above, the pseudo-code of MI-NLTV reduction is as shown in FIG. 10 .

그러면, 도 11 및 도 12를 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법의 성능에 대하여 설명한다.Next, the performance of the quality assurance method for each patient based on the 3D printed chest phantom for IORT according to a preferred embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 11 and 12 .

도 11은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법의 성능을 설명하기 위한 도면으로, 환자별 3D 프린팅 흉부 팬텀을 이용하여 측정된 선량과 예상 선량을 비교한 결과를 나타내고, 도 12는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법의 성능을 설명하기 위한 도면으로, 환자별 3D 프린팅 흉부 팬텀을 이용하여 측정된 표면 선량과 깊이 선량을 나타낸다.11 is a diagram for explaining the performance of a quality assurance method for each patient based on a 3D printed chest phantom for IORT according to a preferred embodiment of the present invention, comparing a dose measured using a 3D printed chest phantom for each patient and an expected dose 12 shows the performance of the quality assurance method for each patient based on the 3D printed chest phantom for IORT according to a preferred embodiment of the present invention. The surface measured using the 3D printed chest phantom for each patient. Indicates dose and depth dose.

5명의 환자(P1 내지 P5)의 흉부에 대한 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지를 기반으로 5명의 환자(P1 내지 P5) 각각에 대한 3D 프린팅 흉부 팬텀을 제작하고, 5명의 환자(P1 내지 P5) 각각에 대한 3D 프린팅 흉부 팬텀을 이용하여 5명의 환자(P1 내지 P5)에 대한 환자별 품질 보증(patient-specific quality assurance, PSQA)을 수행하였다.Based on the computed tomography (CT) images of the chests of the five patients (P1 to P5), 3D printed chest phantoms were fabricated for each of the five patients (P1 to P5), and each of the five patients (P1 to P5) Patient-specific quality assurance (PSQA) was performed on 5 patients (P1 to P5) using a 3D printed chest phantom for .

도 11을 참조하면, 치료 계획에서의 선량 변화(즉, 예상 선량과 측정된 선량의 차이)는 연조직의 경우 ±20 HU, 폐의 경우 ±50 HU의 허용 오차를 고려할 때 ±1% 이내임을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 11, it can be confirmed that the change in dose in the treatment plan (i.e., the difference between the expected dose and the measured dose) is within ±1% when considering tolerances of ±20 HU for soft tissues and ±50 HU for lungs. can

도 12를 참조하면, 구형 어플리케이터의 표면에 조사된 선량은 측정된 선량과 예상 선량(처방 선량) 사이에 -2.16% ±3.91%의 퍼센트 오차를 나타내는 것을 확인할 수 있다. 또한, 깊이 선량은 구형 어플리케이터 표면에서 10mm 깊이에서 75%로 감소되는 것을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 12, it can be seen that the dose irradiated on the surface of the spherical applicator represents a percentage error of -2.16% ± 3.91% between the measured dose and the expected dose (prescription dose). In addition, it can be seen that the depth dose is reduced to 75% at a depth of 10 mm on the surface of the spherical applicator.

이와 같이, 본 발명은 환자별 3D 프린팅 흉부 팬텀을 이용하여 IORT 관련 선량 분포를 사전에 성공적으로 시뮬레이션할 수 있다. 이는 구형 어플리케이터로부터 다양한 거리에서의 깊이 선량을 예측할 수 있을 뿐만 아니라 예상 선량을 측정된 선량과 비교하여 선량을 검증할 수 있다. 이를 통해, 본 발명은 IORT 발전을 위한 새로운 기회를 제공할 수 있다.As such, the present invention can successfully simulate IORT-related dose distribution in advance using the 3D printed chest phantom for each patient. This not only predicts the depth dose at various distances from the spherical applicator, but also verifies the dose by comparing the estimated dose with the measured dose. Through this, the present invention can provide new opportunities for IORT development.

본 실시예들에 따른 동작은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 실행을 위해 프로세서에 명령어를 제공하는데 참여한 임의의 매체를 나타낸다. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 예컨대, 자기 매체, 광기록 매체, 메모리 등이 있을 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다. 본 실시예를 구현하기 위한 기능적인(Functional) 프로그램, 코드, 및 코드 세그먼트들은 본 실시예가 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다.Operations according to the present embodiments may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer readable storage medium. A computer readable storage medium refers to any medium that participates in providing instructions to a processor for execution. A computer readable storage medium may include program instructions, data files, data structures, or combinations thereof. For example, there may be a magnetic medium, an optical recording medium, a memory, and the like. The computer program may be distributed over networked computer systems so that computer readable codes are stored and executed in a distributed manner. Functional programs, codes, and code segments for implementing this embodiment may be easily inferred by programmers in the art to which this embodiment belongs.

본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.These embodiments are for explaining the technical idea of this embodiment, and the scope of the technical idea of this embodiment is not limited by these embodiments. The scope of protection of this embodiment should be construed according to the claims below, and all technical ideas within the scope equivalent thereto should be construed as being included in the scope of rights of this embodiment.

100 : 환자별 품질 보증 장치,
110 : 프로세서,
130 : 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체,
131 : 프로그램,
150 : 통신 버스,
170 : 입출력 인터페이스,
190 : 통신 인터페이스
200 : 3D 프린팅 장치100: quality assurance device for each patient,
110: processor,
130: computer readable storage medium,
131: program,
150: communication bus,
170: input/output interface,
190: communication interface
200: 3D printing device

Claims (13)

대상 환자의 흉부에 대한 컴퓨터 단층 촬영(computed tomography, CT) 이미지를 획득하는 단계;
상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지를 기반으로 윤곽(contour)을 묘사(delineation)하여 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지의 서브 영역별로 인필 비율(infill ratio)을 획득하는 단계;
상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지 및 상기 서브 영역별 상기 인필 비율(infill ratio)을 기반으로 상기 대상 환자에 대응되는 3D 프린팅 흉부 팬텀을 제작하는 단계;
상기 3D 프린팅 흉부 팬텀을 기반으로 구형 어플리케이터(spherical applicator)를 이용하여 선량을 측정하는 단계; 및
미리 설정된 예상 선량과 상기 3D 프린팅 흉부 팬텀에 대해 측정된 선량을 기반으로 상기 대상 환자에 대한 IORT(intraoperative radiotherapy)의 품질을 확인하는 단계를 포함하되,
상기 3D 프린팅 흉부 팬텀 제작 단계는, 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지에서 획득된 3D 객체를 기반으로 구조를 3D 렌더링하여 3D 렌더링 데이터를 획득하고, 상기 3D 렌더링 데이터를 복수개의 섹션(section)으로 분할하고, 상기 서브 영역별 상기 인필 비율(infill ratio)를 이용하여 복수개의 섹션으로 분할된 상기 3D 렌더링 데이터를 기반으로 상기 3D 프린팅 흉부 팬텀을 제작하되,
상기 3D 프린팅 흉부 팬텀 제작 단계는, 상기 구형 어플리케이터가 삽입될 위치, 표면 상의 선량 분포를 확인하기 위한 제1 선량 측정 필름이 삽입될 위치 및 깊이 상의 선량 분포를 확인하기 위한 제2 선량 측정 필름이 삽입될 위치를 기반으로 상기 3D 렌더링 데이터를 상기 복수개의 섹션으로 분할하며, 상기 제1 선량 측정 필름이 삽입될 위치는, 상기 구형 어플리케이터가 삽입되는 구 형상의 아래 수평면에 상기 제1 선량 측정 필름이 위치되도록 결정되는 것을 특징으로 하는 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법.acquiring a computed tomography (CT) image of a chest of a target patient;
obtaining an infill ratio for each sub-region of the computed tomography (CT) image by delineating a contour based on the computed tomography (CT) image;
manufacturing a 3D printed chest phantom corresponding to the target patient based on the computed tomography (CT) image and the infill ratio for each sub-region;
measuring a dose using a spherical applicator based on the 3D printed chest phantom; and
Checking the quality of intraoperative radiotherapy (IORT) for the target patient based on a preset expected dose and a dose measured for the 3D-printed chest phantom,
In the 3D printing chest phantom manufacturing step, 3D rendering data is obtained by 3D rendering a structure based on a 3D object obtained from the computed tomography (CT) image, and the 3D rendering data is divided into a plurality of sections. and manufacturing the 3D printed chest phantom based on the 3D rendering data divided into a plurality of sections using the infill ratio for each sub-region,
In the 3D printing chest phantom manufacturing step, a position where the spherical applicator is to be inserted, a position where a first dosimetry film is to be inserted to check a dose distribution on the surface, and a second dosimetry film to check a dose distribution on a depth are inserted. The 3D rendering data is divided into the plurality of sections based on the position to be rendered, and the position where the first dosimetry film is to be inserted is located on a horizontal surface below the sphere into which the spherical applicator is inserted. 3D printed chest phantom-based patient-specific quality assurance method for IORT, characterized in that determined to be. 제1항에서,
상기 3D 프린팅 흉부 팬텀 제작 단계는,
상기 3D 프린팅 흉부 팬텀을 형성하고자 하는 가상 객체(virtual object)를 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지에서 획득하는 단계;
상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지 및 상기 가상 객체를 기반으로 STL(stereo lithography) 형식의 3D 객체를 획득하는 단계;
상기 3D 객체를 기반으로 구조를 3D 렌더링하여 3D 렌더링 데이터를 획득하고, 상기 3D 렌더링 데이터를 복수개의 섹션(section)으로 분할하는 단계;
상기 서브 영역별 상기 인필 비율(infill ratio)을 이용하여 복수개의 섹션으로 분할된 상기 3D 렌더링 데이터를 기반으로 3D 프린팅 장치를 통해 상기 3D 프린팅 흉부 팬텀을 제작하는 단계;
를 포함하는 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법.In paragraph 1,
The 3D printing chest phantom manufacturing step,
obtaining a virtual object to form the 3D printed chest phantom from the computed tomography (CT) image;
obtaining a 3D object in a stereo lithography (STL) format based on the computed tomography (CT) image and the virtual object;
obtaining 3D rendering data by 3D rendering a structure based on the 3D object, and dividing the 3D rendering data into a plurality of sections;
manufacturing the 3D printed chest phantom through a 3D printing device based on the 3D rendering data divided into a plurality of sections using the infill ratio for each sub-region;
3D printed chest phantom-based patient-specific quality assurance method for IORT including. 삭제delete 제1항에서,
상기 제2 선량 측정 필름이 삽입될 위치는, 상기 수평면의 하부에 위치한 수직면에 상기 제2 선량 측정 필름이 위치되도록 결정되는,
IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법.In paragraph 1,
Where the second dosimetry film is to be inserted is determined such that the second dosimetry film is positioned on a vertical plane located below the horizontal plane.
A 3D-printed chest phantom-based patient-specific quality assurance method for IORT. 제1항에서,
상기 인필 비율 획득 단계는,
인필 비율(infill ratio)과 하운스필드 단위(Hounsfield unit, HU) 값 사이의 상관관계를 나타내는 미리 설정된 변환 테이블을 이용하여 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지의 상기 서브 영역별로 인필 비율(infill ratio)을 획득하는 것으로 이루어지는,
IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법.In paragraph 1,
In the step of obtaining the infill ratio,
Infill ratio for each sub-region of the computed tomography (CT) image using a preset conversion table representing a correlation between an infill ratio and a Hounsfield unit (HU) value Consisting of obtaining
A 3D-printed chest phantom-based patient-specific quality assurance method for IORT. 제5항에서,
상기 인필 비율 획득 단계는,
상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지에서 시드 영역(seeded region)을 획득하는 단계;
상기 시드 영역을 이용하여 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지에서 배경(background) 영역을 획득하는 단계;
상기 시드 영역의 하운스필드 단위(HU) 값을 이용하여 인버스(inverse)된 상기 시드 영역을 획득하는 단계;
상호 정보량(mutual information, MI) 기반 가중치가 적용된 비국부 전역 변형(non-local total variation, NLTV)의 목적 함수를 이용하여 인버스(inverse)된 상기 시드 영역을 보정하는 단계;
보정된 상기 시드 영역에 상기 배경 영역을 추가하는 단계;
상기 배경 영역이 추가된 상기 시드 영역을 기반으로 K-평균 군집화(K-means clustering)를 수행하여 복수개의 상기 서브 영역을 획득하는 단계; 및
복수개의 상기 서브 영역 각각에 대해 하운스필드 단위(HU) 평균값을 획득하고, 상기 변환 테이블을 이용하여 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지의 상기 서브 영역별로 인필 비율(infill ratio)을 획득하는 단계;
를 포함하는 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법.In paragraph 5,
In the step of obtaining the infill ratio,
obtaining a seeded region from the computed tomography (CT) image;
obtaining a background region from the computed tomography (CT) image using the seed region;
obtaining the inverse seed region by using a Hounsfield unit (HU) value of the seed region;
correcting the inverse seed region using an objective function of a non-local total variation (NLTV) to which a weight based on mutual information (MI) is applied;
adding the background area to the corrected seed area;
obtaining a plurality of sub-regions by performing K-means clustering based on the seed region to which the background region is added; and
acquiring a Hounsfield unit (HU) average value for each of the plurality of sub-regions, and obtaining an infill ratio for each sub-region of the computed tomography (CT) image using the conversion table;
3D printed chest phantom-based patient-specific quality assurance method for IORT including. 제6항에서,
상기 목적 함수는,
인버스(inverse)된 상기 시드 영역의 복셀과 고정 패치(stationary patch)에 대한 검색 세트(search set)에 포함된 비국부 패치(non-local patch)의 복셀 간의 가중치를 이용하며,
상기 가중치는,
엔트로피(entropy)를 통해 획득되는 하나의 복셀에 대한 통계적 척도 값, 및 상기 하나의 복셀에 대해 공간적으로 인코딩된 팩터를 포함하는,
IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법.In paragraph 6,
The objective function is,
A weight between the inverse voxel of the seed region and a voxel of a non-local patch included in a search set for a stationary patch is used,
The weight is
Including a statistical scale value for one voxel obtained through entropy, and a spatially encoded factor for the one voxel,
A 3D-printed chest phantom-based patient-specific quality assurance method for IORT. 제1항에서,
상기 서브 영역은,
폐(lung) 영역 및 연조직(soft tissue) 영역 중 하나인,
IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법.In paragraph 1,
The sub area is
One of the lung area and the soft tissue area,
A 3D-printed chest phantom-based patient-specific quality assurance method for IORT. 제1항, 제2항 및 제4항 내지 제8항 중 어느 한 항에 기재된 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.A computer program stored in a computer readable storage medium to execute the quality assurance method for each patient based on the 3D printed chest phantom for IORT according to any one of claims 1, 2, and 4 to 8 in a computer. IORT(intraoperative radiotherapy)를 위해 3D 프린팅 흉부 팬텀을 이용하여 환자별 품질 보증을 수행하는 환자별 품질 보증 장치로서,
상기 3D 프린팅 흉부 팬텀을 이용하여 환자별 품질 보증을 수행하기 위한 하나 이상의 프로그램을 저장하는 메모리; 및
상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 프로그램에 따라 상기 3D 프린팅 흉부 팬텀을 이용하여 환자별 품질 보증을 수행하기 위한 동작을 수행하는 하나 이상의 프로세서;
를 포함하고,
상기 프로세서는,
대상 환자의 흉부에 대한 컴퓨터 단층 촬영(computed tomography, CT) 이미지를 획득하고,
상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지를 기반으로 윤곽(contour)을 묘사(delineation)하여 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지의 서브 영역별로 인필 비율(infill ratio)을 획득하며,
상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지 및 상기 서브 영역별 상기 인필 비율(infill ratio)을 기반으로 상기 대상 환자에 대응되는 3D 프린팅 흉부 팬텀을 제작하고,
상기 3D 프린팅 흉부 팬텀을 기반으로 구형 어플리케이터(spherical applicator)를 이용하여 선량을 측정하며,
미리 설정된 예상 선량과 상기 3D 프린팅 흉부 팬텀에 대해 측정된 선량을 기반으로 상기 대상 환자에 대한 IORT(intraoperative radiotherapy)의 품질을 확인하되,
상기 프로세서는, 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지에서 획득된 3D 객체를 기반으로 구조를 3D 렌더링하여 3D 렌더링 데이터를 획득하고, 상기 3D 렌더링 데이터를 복수개의 섹션(section)으로 분할하고, 상기 서브 영역별 상기 인필 비율(infill ratio)를 이용하여 복수개의 섹션으로 분할된 상기 3D 렌더링 데이터를 기반으로 상기 3D 프린팅 흉부 팬텀을 제작하되,
상기 프로세서는, 상기 구형 어플리케이터가 삽입될 위치, 표면 상의 선량 분포를 확인하기 위한 제1 선량 측정 필름이 삽입될 위치 및 깊이 상의 선량 분포를 확인하기 위한 제2 선량 측정 필름이 삽입될 위치를 기반으로 상기 3D 렌더링 데이터를 상기 복수개의 섹션으로 분할하며, 상기 제1 선량 측정 필름이 삽입될 위치는, 상기 구형 어플리케이터가 삽입되는 구 형상의 아래 수평면에 상기 제1 선량 측정 필름이 위치되도록 결정되는 것을 특징으로 하는 IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 장치.A patient-specific quality assurance device for performing patient-specific quality assurance using a 3D printed chest phantom for IORT (intraoperative radiotherapy),
a memory for storing one or more programs for performing quality assurance for each patient using the 3D printed chest phantom; and
one or more processors performing an operation for performing quality assurance for each patient using the 3D printed chest phantom according to the one or more programs stored in the memory;
including,
the processor,
Obtain a computed tomography (CT) image of the chest of the target patient,
Obtaining an infill ratio for each sub-region of the computed tomography (CT) image by delineating a contour based on the computed tomography (CT) image,
Manufacturing a 3D printed chest phantom corresponding to the target patient based on the computed tomography (CT) image and the infill ratio for each sub-region;
Based on the 3D printed chest phantom, a dose is measured using a spherical applicator,
Check the quality of intraoperative radiotherapy (IORT) for the target patient based on a preset expected dose and the dose measured for the 3D printed chest phantom,
The processor obtains 3D rendering data by 3D rendering a structure based on a 3D object obtained from the computed tomography (CT) image, divides the 3D rendering data into a plurality of sections, and The 3D printing chest phantom is manufactured based on the 3D rendering data divided into a plurality of sections using the infill ratio,
The processor, based on the position where the spherical applicator is to be inserted, the position where the first dosimetry film for checking the dose distribution on the surface is to be inserted, and the position where the second dosimetry film for checking the dose distribution on the depth is to be inserted The 3D rendering data is divided into the plurality of sections, and the position where the first dosimetry film is to be inserted is determined such that the first dosimetry film is positioned on a horizontal surface below a sphere shape into which the spherical applicator is inserted. A 3D-printed chest phantom-based patient-specific quality assurance device for IORT with 제10항에서,
상기 프로세서는,
상기 3D 프린팅 흉부 팬텀을 형성하고자 하는 가상 객체(virtual object)를 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지에서 획득하고,
상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지 및 상기 가상 객체를 기반으로 STL(stereo lithography) 형식의 3D 객체를 획득하며,
상기 3D 객체를 기반으로 구조를 3D 렌더링하여 3D 렌더링 데이터를 획득하고, 상기 3D 렌더링 데이터를 복수개의 섹션(section)으로 분할하며,
상기 서브 영역별 상기 인필 비율(infill ratio)을 이용하여 복수개의 섹션으로 분할된 상기 3D 렌더링 데이터를 기반으로 3D 프린팅 장치를 통해 상기 3D 프린팅 흉부 팬텀을 제작하는,
IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 장치.In paragraph 10,
the processor,
Obtaining a virtual object to form the 3D printed chest phantom from the computed tomography (CT) image,
Obtaining a 3D object in a stereo lithography (STL) format based on the computed tomography (CT) image and the virtual object,
Obtaining 3D rendering data by 3D rendering a structure based on the 3D object, dividing the 3D rendering data into a plurality of sections,
Manufacturing the 3D printed chest phantom through a 3D printing device based on the 3D rendering data divided into a plurality of sections using the infill ratio for each sub-region,
A 3D-printed chest phantom-based patient-specific quality assurance device for IORT. 삭제delete 제10항에서,
상기 프로세서는,
인필 비율(infill ratio)과 하운스필드 단위(Hounsfield unit, HU) 값 사이의 상관관계를 나타내는 미리 설정된 변환 테이블을 이용하여 상기 컴퓨터 단층 촬영(CT) 이미지의 상기 서브 영역별로 인필 비율(infill ratio)을 획득하는,
IORT를 위한 3D 프린팅 흉부 팬텀 기반 환자별 품질 보증 장치.
In paragraph 10,
the processor,
Infill ratio for each sub-region of the computed tomography (CT) image using a preset conversion table representing a correlation between an infill ratio and a Hounsfield unit (HU) value to obtain,
A 3D-printed chest phantom-based patient-specific quality assurance device for IORT.
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