KR20210087370A - 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템 및 방법 - Google Patents

영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 진단용 방사성의약품에 대한 의료영상을 이용하여 환자에 대한 치료용 방사성의약품의 최적 치료선량을 예측하고 결정하는 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명에 의하면, 진단용 방사성의약품을 환자에게 주입한 후 획득한 진단의료영상으로부터 해당 환자에게 실제 주입할 치료용 방사성의약품의 최적의 치료선량을 미리 예측 결정함으로써, 환자별 맞춤형 치료선량을 결정할 수 있는 동시에 표적 부위 뿐만 아니라 비표적 부위의 흡수선량을 평가하여 안전하게 환자의 치료 효율을 극대화시킬 수 있다.

Description

영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템 및 방법{System and Method of Determining Thearpeutic Radiation Dose based on Images}
본 발명은 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 진단용 방사성의약품에 대한 의료영상을 이용하여 환자에 대한 치료용 방사성의약품의 최적 치료선량을 예측하고 결정하는 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템 및 방법에 관한 것이다.
방사성의약품(Radiopharmaceuticals)은 평균 수명의 연장과 함께 암 및 난치성 질환의 증가로 양전자방출단층촬영(PET, Positron Emission Tomography)과 같은 진단 목적과 특정 종양 조직을 파괴하는 치료 목적으로 사용이 증가하고 있다. 이러한 방사성의약품은 진단용 방사성의약품(Diagnostic Radiopharmaceuticals) 치료용 방사성의약품(Therapeutic Radiopharmaceuticals)으로 나뉜다.
방사성물질에서 발생된 방사선은 종양영역 뿐만 아니라 정상세포에도 영향을 미치기 때문에 방사성의약품을 한 번에 많은 양을 사용할 수 없으며 환자에게 안전하고 효율적인 진단 및 치료를 위해서 방사선의 흡수 선랑평가가 필요하다.
그러나 현재로서는 방사성의약품을 이용한 치료 이전에 환자의 치료선량을 결정하고 평가하는 것은 불가능하므로, 치료 전에 환자에게 어느 정도의 치료선량을 주입할 것인지에 대해 결정하기 힘든 문제가 있다.
이에 치료용 방사성의약품을 주입하기 전에 각 환자에게 안전하고 적절한 방사성의약품의 최적 주입 선량을 미리 예측하고 결정하는 방법이 필요하다.
한국공개특허 10-2015-009915
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 진단용 방사성의약품을 환자에게 주입한 후 획득한 진단의료영상으로부터 해당 환자에게 실제 주입할 치료용 방사성의약품의 최적의 치료선량을 미리 예측 결정함으로써, 환자별 맞춤형 치료선량을 결정할 수 있는 동시에 표적 부위 뿐만 아니라 비표적 부위의 흡수선량을 평가하여 안전하게 환자의 치료 효율을 극대화시킬 수 있는, 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.
상기한 과제를 해결하기 위해 본 발명은, 환자에게 진단용 방사성의약품을 주입한 후 진단을 위한 진단의료영상을 획득하는 진단의료영상 획득부; 상기 진단의료영상으로부터 인체의 각 장기 별로 시간에 대한 방사선량을 나타내는 진단분포곡선을 획득하는 진단분포곡선 획득부; 진단용 방사성의약품을 치료용 방사성의약품으로 치환하는 경우 분포곡선이 변화하는 변화율에 대한 보정계수를 이용하여 상기 진단분포곡선을 보정한 보정분포곡선을 획득하는 진단분포곡선 보정부; 방사성의약품이 주변의 각 장기로 미치는 영향인 장기별 영향계수를 상기 진단의료영상으로부터 획득하는 영향계수 획득부; 및 상기 보정분포곡선 및 상기 영향계수로부터 각 장기의 흡수선량을 산출하고, 상기 흡수선량을 해당 환자에 대한 치료용 방사성의약품의 최적 치료선량으로 결정하는 치료선량 예측부를 포함하는, 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템을 제공하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 치료선량 예측부는, 상기 보정분포곡선의 면적으로부터 누적방사선량을 산출하고, 초기 방사성의약품의 주입량에 대한 상기 누적방사선량의 비인 잔류비를 산출하며, 상기 잔류비와 상기 영향계수를 곱하여 각 장기에 대한 상기 흡수선량을 산출할 수 있다.
바람직하게는, 상기 영향계수 획득부는, 미리 정의된 공간상 좌표, 복셀 크기 및 밀도 정보를 이용하여 상기 진단의료영상으로부터 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 상기 장기별 영향계수를 획득할 수 있다.
바람직하게는, 상기 시스템은, 상기 최적 치료선량 만큼 환자에게 치료용 방사성의약품을 주입한 후 치료의료영상을 획득하는 치료의료영상 획득부; 및 상기 치료의료영상으로부터 인체의 각 장기 별로 시간에 대한 방사선량을 나타내는 치료분포곡선을 획득하는 치료분포곡선 획득부를 더 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 시스템은, 상기 보정분포곡선과 상기 치료분포곡선을 비교하고, 상기 치료의료영상의 촬영시간에 따라 설정된 가중치로 상기 보정분포곡선과 상기 치료분포곡선의 가중 평균으로 상기 보정분포곡선을 재보정할 수 있다.
또한, 상기한 목적을 달성하기 위해서 본 발명은, 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템에 의해 수행되는 방법으로서, (a) 환자에게 진단용 방사성의약품을 주입한 후 진단을 위한 진단의료영상을 획득하는 단계; (b) 상기 진단의료영상으로부터 인체의 각 장기 별로 시간에 대한 방사선량을 나타내는 진단분포곡선을 획득하는 단계; (c) 진단용 방사성의약품을 치료용 방사성의약품으로 치환하는 경우 분포곡선이 변화하는 변화율에 대한 보정계수를 이용하여 상기 진단분포곡선을 보정한 보정분포곡선을 획득하는 단계; (d) 방사성의약품이 주변의 각 장기로 미치는 영향인 장기별 영향계수를 상기 진단의료영상으로부터 획득하는 단계; 및 (e) 상기 보정분포곡선 및 상기 영향계수로부터 각 장기의 흡수선량을 산출하고, 상기 흡수선량을 해당 환자에 대한 치료용 방사성의약품의 최적 치료선량으로 결정하는 단계를 포함하는, 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 방법을 제공할 수 있다.
한편, 상기한 목적을 달성하기 위해서 본 발명은 상기 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 방법을 실현하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
본 발명에 의하면, 진단용 방사성의약품을 환자에게 주입한 후 획득한 진단의료영상으로부터 해당 환자에게 실제 주입할 치료용 방사성의약품의 최적의 치료선량을 미리 예측 결정함으로써, 환자별 맞춤형 치료선량을 결정할 수 있는 동시에 표적 부위 뿐만 아니라 비표적 부위의 흡수선량을 평가하여 안전하게 환자의 치료 효율을 극대화시킬 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2는 시간-방사선량 분포곡선을 예시한 그래프이다.
도 3은 장기별 영향계수를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 방법을 나타낸 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 치환물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
치료용 방사성 핵종을 이용한 표적치료는 난치성 암 환자 치료에 이용하는 치료 기법이다.
치료용 방사성 핵종은 안정화 상태로 돌아가면서 높은 수준의 에너지를 방출하며 이를 이용하여 암 세포의 증식 억제 및 사멸을 유도하는 원리로 환자를 치료한다. 하지만 현재까지 치료 이전에 환자의 치료선량을 결정하고 평가하는 것은 불가능하므로, 치료 전에 환자에게 어느 정도의 치료선량을 주입할 것인지에 대해 결정하기 힘든 문제가 있다.
일반적으로 치료용 방사성의약품의 경우 감마선 또는 SPECT(single-photon emission computed tomography) 영상을 획득하여 영역별로 방사선 분포를 계산하게 되는데 이를 직접 평가 방법이라 할 수 있다.
감마영상은 2차원 영상으로 획득되기 때문에 3차원 공간상에 위치하는 방사성의약품의 분포량을 계산할 수 없다. 반면 SPECT 영상은 3차원 공간상의 방사성의약품의 분포량을 계산할 수는 있지만 영상의 질이 떨어지기 때문에 정확한 선량평가가 어렵다는 단점이 있다.
한편, 진단용 대리 방사성의약품을 이용한 방사선량 평가 방법은 간접 평가 방법이라 할 수 있다.
치료용 방사성 핵종을 진단용 대리 방사성 핵종으로 치환한 진단용 방사성의약품은 표적 부위에 결합하는 결합 능력은 갖고 있다. 이러한 간접 평가는 PET(Positron Emission Tomography) 영상화가 가능한 진단용 방사성의약품을 이용하여 체내 방사선량을 간접적으로 평가하는 방식이다.
간접 평가 방법은 영상 및 정량분석에 유용한 PET 영상을 기반으로 방사성의약품의 체내 분포를 평가하기 때문에 높은 수준의 분포 정확도를 나타내지만 치료용 방사성 핵종이 영상화가 가능한 진단용 대리 방사성 핵종으로 치환되면서 방사성의약품의 분자량 및 전하 정도가 변하면서 실제 치료용 방사성의약품의 방사선 분포와 정확히 일치한 값을 얻을 수 없다는 단점이 존재한다. 따라서 간접 평가의 경우에도 환자에 따른 맞춤형 치료선량 결정이 어렵다.
본 발명은 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 진단용 방사성의약품에 대한 의료영상을 이용하여 환자에 대한 치료용 방사성의약품의 최적 치료선량을 예측하고 결정하는 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템 및 방법에 관한 것이다.
이하에서 첨부된 도면을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 본 발명에 따른 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템(100)은 진단의료영상 획득부(110), 진단분포곡선 획득부(120), 영향계수 획득부(130), 진단분포곡선 보정부(140) 및 치료선량 예측부(150)를 포함하며, 추가로 예측-결과 비교부(160) 및 치료의료영상 처리부(170) 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.
진단의료영상 획득부(110)는 환자에게 진단용 방사성의약품을 주입한 후 진단을 위한 진단의료영상을 획득하는 역할을 수행한다.
미리 결정된 환자의 적어도 하나 이상의 장기 영역에 진단용 방사성의약품을 주입한 후 진단의료영상이 획득되는데, 진단의료영상은 공간 분석을 위하여 PET-CT(Positron emission tomography-computed tomography) 스캐너가 이용될 수 있다. PET-CT 스캐너를 이용하여 획득된 진단의료영상은 PET 영상 및 CT 영상을 포함하며, 두가지 영상이 분석에 함께 이용될 수 있다.
진단분포곡선 획득부(120)는 진단의료영상으로부터 인체의 각 장기 별로 시간에 대한 방사선량을 나타내는 진단분포곡선을 획득한다.
진단분포곡선 획득부(120)는 미리 정의된 방식으로 CT 영상을 이용하여 진단의료영상을 분할하고, CT 영상을 통해 얻은 해부학적 정보를 이용하여 장기 및 관심 영역의 경계를 설정하고, 시간 변화에 따른 PET 영상을 이용하여 분할된 각 영역별 위치와 방사성 동위원소의 방사선량을 획득할 수 있다.
도 2는 시간-방사선량 분포곡선을 예시한 그래프이다.
도 2를 참조하면, 시간-방사선량 분포곡선은 특정 장기나 특정 영역에서의 시간 변화에 따라 측정된 방사선량을 그래프로 나타낸다. 시간-방사선량 분포곡선에서 x축은 시간의 변화를, y축은 측정된 방사선량을 의미한다.
다시 도 1로 되돌아가 설명하도록 한다.
결국, 진단분포곡선 획득부(120)는 진단용 방사성의약품이 환자에게 주입된 후 획득된 진단의료영상으로부터 인체의 각 장기 영역별로 시간-방사선량 분포에 대한 진단분포곡선을 획득한다.
한편, 영향계수 획득부(130)는 주입된 방사성의약품이 주변의 각 장기로 미치는 영향인 장기별 영향계수를 진단의료영상으로부터 획득하는 역할을 수행한다.
이를 위해, 영향계수 획득부(130)는 진단의료영상의 영역 별로 정의된 공간상 좌표, 복셀 크기(voxel size), 밀도 정보를 입력 데이터로 사용하여 몬테카를로 시뮬레이션을 수행함으로써 각 영역별로 에너지 분포를 획득하고, 그 에너지 분포를 이용하여 각 영역 간의 영향 요소인 각 장기별 영향계수를 획득한다. 이때, 입력 데이터로서 후술할 잔류비가 더 포함될 수도 있다.
도 3은 장기별 영향계수를 나타낸 도면으로서, 피, 장기, 조직 간의 영향 계수를 나타낸 도면이다.
예를 들어 어느 환자에게 Cu-64를 간에 48.1 MBq, 폐에 15.28 MBq, 종양1에 0.74 MBq, 종양2에 0.74MBq, 배경에 9.99 MBq 주입하고 위의 과정을 수행할 수 있다. 위의 과정을 수행하면, 간에서의 영향계수는 7.79E+01 mGy/MBq, 간이 폐에 미치는 영향계수는 6.84E-01 mGy/MBq, 간이 종양1에 미치는 영향계수는 9.24 mGy/MBq, 간이 종양2에 미치는 영향계수는 9.08 mGy/MBq 등으로 연산될 수 있다.
진단분포곡선 보정부(140)는 진단용 방사성의약품을 치료용 방사성의약품으로 치환하는 경우 분포곡선이 변화하는 변화율에 대한 보정계수를 이용하여 진단분포곡선을 보정한 보정분포곡선을 획득한다.
치료용 방사성 핵종을 영상화가 가능한 진단용 대리 방사성 핵종으로 치환하면 방사성의약품의 분자량 및 전하 정도가 변하면서 실제 치료용 방사성의약품의 분포곡선과는 정확히 일치하지 않는다. 방사성의약품의 치환에 따른 보정계수는 개인별로 다르지 않으며, 치환 핵종에 따른 보정계수는 미리 테스트나 실험에 의해 획득될 수 있다. 결국, 진단분포곡선 보정부(140)는 치료용 방사성의약품의 시간-방사선량 분포곡선과 진단용 방사성의약품의 시간-방사선량 분포곡선 간의 변화 관계를 나타내는 미리 알려진 보정계수를 이용하여 진단분포곡선을 보정한 보정분포곡선을 획득함으로써, 진단용 방사성의약품의 시간-방사선량 분포곡선으로부터 환자에게 주입할 실제 치료용 방사성의약품의 시간-방사선량 분포곡선을 산출할 수 있다.
치료선량 예측부(150)는 보정분포곡선 및 상기 영향계수로부터 각 장기의 흡수선량을 산출하고, 산출된 흡수선량을 해당 환자에 대한 치료용 방사성의약품의 최적 치료선량으로 결정한다.
이때, 치료선량 예측부(150)는 보정분포곡선의 면적으로부터 누적방사선량을 산출하고, 초기 방사성의약품의 주입량에 대한 누적방사선량의 비인 잔류비를 산출하며, 잔류비와 영향계수를 곱하여 각 장기에 대한 흡수선량을 산출할 수 있다.
다음의 [수학식 1]은 장기의 각 영역별로 누적된 방사선량을 산출하기 위한 식으로서, 시간 변화에 따라 측정된 방사선량을 이용하여 각 영역별 누적 방사선량이 연산될 수 있다.
Figure pat00001
[수학식 1]에서,
Figure pat00002
는 누적 방사선량이고, A(t)는 시간에 따라 측정된 방사선량으로서 전술한 시간-방사선량 분포곡선과 동일하다.
잔류비란 대상 영역에 주입된 방사선량과 누적된 방사선량의 비율로서 다음의 [수학식 2]를 이용하여 계산될 수 있다.
Figure pat00003
[수학식 2]에서,
Figure pat00004
는 누적 방사선량이고, A0는 주입된 초기 방사선량을 의미한다.
한편, 전술한 최적 치료선량이 결정되면, 해당 최적 치료선량만큼의 치료용 방사성의약품이 환자에게 주입될 수 있다.
최적 치료선량 만큼 환자에게 치료용 방사성의약품이 주입된 후, 치료의료영상 처리부(170)는 환자에 대한 치료의료영상을 획득하고, 치료의료영상으로부터 인체의 각 장기 별로 시간에 대한 방사선량을 나타내는 치료분포곡선을 획득한다.
이러한 치료의료영상 처리부(170)는 치료의료영상 획득부(171) 및 치료분포곡선 획득부(173)를 포함하며, 추가로 딥러닝 학습부(172)를 더 포함할 수 있다.
치료의료영상 획득부(171)는 치료용 방사성의약품이 주입된 환자에 대한 PET 영상, CT 영상, SPECT 영상 중의 적어도 하나를 포함하는 치료의료영상을 획득하는 역할을 수행한다.
이때 획득된 치료의료영상은 장시간 동안 계속적으로 의료영상을 수집하여 획득된 것일 수도 있고, 특정 시간 동안만 의료영상을 수집하여 획득된 것일 수도 있다.
의료영상의 정량분석 연구는 진단용 또는 치료용 방사성의약품을 주입하고 특정 시간에서의 흡수량을 분석하는 정적의료영상 분석과 방사성 의약품을 주입한 후 전체 시간에 따른 방사성의약품의 흡수율의 변화를 정량 분석하는 동적의료영상 분석으로 나눌 수 있다.
동적의료영상 분석은 의료영상의 획득 이전에 방사성의약품을 환자의 체내에 투여한 후 방사성의약품이 표적 부위에 충분히 흡수되도록 기다리면서 영상을 계속적으로 획득하고 획득된 단일 의료영상을 바탕으로 정량분석을 하는 과정을 거친다. 대표적으로 18F-FDG를 이용한 분석이 이에 속하며, 18F-FDG PET 영상은 환자의 체내에 18F-FDG를 정맥 주입한 다음 1시간 이후에 20분 정도 영상을 획득하는 방식으로 진행된다.
동적의료영상을 이용한 정량분석 방법은 방사성의약품을 주입함과 동시에 영상을 획득하여 일정 시간 동안 계속해서 영상을 획득하므로, 정적의료영상에서 제공하지 못하는 시간에 따른 방사성의약품의 흡수율 변화 정보를 제공할 수 있다. 그러나, 정적의료영상과 달리 동적의료영상 획득을 하기 위해 오랜 시간 동안 계속해서 영상 장비 위에 누워있어야 하기 때문에 환자로 하여금 많은 불편함을 유발시킨다.
정적의료영상 분석의 경우 짧은 시간 동안 의료영상을 획득하기 때문에 의료영상을 획득하는데 있어 환자의 불편함을 최소로 할 수 있다. 그러나, 방사성의약품의 시간에 따른 흡수율 변화 정보를 반영하지 못한다는 단점이 존재한다.
동적의료영상 분석의 경우 시간에 따른 방사성의약품의 표적 부위에서의 흡수율 변화정보를 정확히 평가할 수 있지만 시간에 따른 의료영상을 모두 획득해야 하기 때문에 환자에게 부담이 되는 문제가 있다.
만일, 동적의료영상 방식으로 치료의료영상이 획득되는 경우, 치료분포곡선 획득부(173)는 전술한 과정들을 통해 치료의료영상으로부터 인체의 각 장기 별로 시간에 대한 방사선량을 나타내는 치료분포곡선을 획득할 수 있다.
한편, 정적의료영상 방식으로 치료의료영상이 획득되는 경우, 방사성의약품의 시간에 따른 흡수율 변화 정보를 알 수 없으므로 시간에 대한 방사선량을 나타내는 치료분포곡선을 획득할 수 없다.
이러한 경우, 딥러닝 학습부(172)는 다수의 다양한 동적 치료의료영상을 딥러닝으로 학습한 딥러닝 네트워크를 이용하여 정적의료영상 방식으로 획득된 정적 치료의료영상으로부터 그 촬영 시점 전과 후의 영상을 생성한다.
그리고 나면, 치료분포곡선 획득부(173)는 딥러닝 학습부에서 생성된 영상 및 기존의 정적 치료의료영상을 분석하여 전술한 과정들을 통해 치료분포곡선을 획득할 수 있다.
동적 치료의료영상으로부터 획득된 치료분포곡선 또는 정적 치료의료영상과 딥러닝을 통해 생성된 영상으로부터 획득된 치료분포곡선에 대한 정보는 예측-결과 비교부(160)로 전달된다.
예측-결과 비교부(160)는 보정분포곡선과 치료의료영상 처리부(170)로부터 전달받은 치료분포곡선을 비교하고, 치료의료영상의 촬영 시간에 따라 설정된 가중치로 보정분포곡선과 치료분포곡선의 가중 평균으로 보정분포곡선을 재보정한다.
동적 방식으로 획득된 치료의료영상의 경우 의료영상의 촬영 시간이 장시간이므로, 그에 따라 획득된 치료분포곡선은 실제 치료분포곡선과 일치한다.
그러나, 정적 방식으로 획득된 치료의료영상의 경우, 일부 시간 동안만 촬영되고 그 외의 시간의 영상은 딥러닝을 통해 생성된 의료영상이므로, 실제 치료분포곡선과 괴리가 있을 수 있다.
따라서, 의료영상의 촬영 시간의 길이에 따라 가중치를 두고, 그 가중치로 보정분포곡선과 치료분포곡선의 가중 평균을 내어 보정분포곡선을 재보정할 수 있다. 예를 들어, 동적 방식으로 획득된 치료의료영상의 경우, 치료분포곡선의 가중치는 1 로 하고, 보정분포곡선의 가중치는 0 으로 하여 치료분포곡선을 그대로 이용하게 할 수 있다. 의료영상의 촬영 시간의 길이가 길수록 치료분포곡선의 가중치를 증가시키고 보정분포곡선의 가중치를 감소시키는 방향으로 가중치가 설정되는 것이 바람직하다. 물론 의료영상의 촬영 시간의 길이가 짧아질수록 치료분포곡선의 가중치를 감소시키고 보정분포곡선의 가중치를 증가시키는 방향으로 가중치가 설정될 수 있다.
또한, 재보정된 보정분포곡선이 획득되면, 예측-결과 비교부(160)는 재보정된 보정분포곡선의 면적으로부터 누적방사선량을 재산출하고, 초기 방사성의약품의 주입량에 대한 누적방사선량의 비인 잔류비를 재산출하며, 재산출된 잔류비와 영향계수를 곱하여 각 장기에 대한 흡수선량을 재산출한다. 이때, 재산출된 흡수선량이 해당 환자에 대한 최적 치료선량으로 재결정되어 추후 방사선 치료시 최적 치료선량으로 이용될 수 있다.
이하에서는 본 발명에 따른 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정방법을 설명하도록 한다. 본 발명에 따른 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 방법은 본 발명에 따른 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템에 의해 수행되는 방법으로서, 본 발명에 따른 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템과 본질적으로 동일하므로 상세한 설명 및 중복되는 설명은 생략하도록 한다. 본 발명에 따른 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템(100)은 이하에서 치료선량 결정 시스템(100)이라고 부르기로 한다
도 4는 본 발명에 따른 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 방법을 나타낸 흐름도이다.
우선, 치료선량 결정 시스템(100)은 환자에게 진단용 방사성의약품을 주입한 후 진단을 위한 진단의료영상을 획득한다(S100).
치료선량 결정 시스템(100)은 획득된 진단의료영상으로부터 인체의 각 장기 별로 시간에 대한 방사선량을 나타내는 진단분포곡선을 획득한다(S200).
그리고 나면, 치료선량 결정 시스템(100)는 진단용 방사성의약품을 치료용 방사성의약품으로 치환하는 경우 분포곡선이 변화하는 변화율에 대한 보정계수를 이용하여 진단분포곡선을 보정하고, 보정분포곡선을 획득한다(S300). 치료선량 결정 시스템(100)은 치료용 방사성의약품의 시간-방사선량 분포곡선과 진단용 방사성의약품의 시간-방사선량 분포곡선 간의 변화 관계를 나타내는 미리 알려진 보정계수를 이용하여 진단분포곡선을 보정한 보정분포곡선을 획득함으로써, 진단용 방사성의약품의 시간-방사선량 분포곡선으로부터 환자에게 주입할 실제 치료용 방사성의약품의 시간-방사선량 분포곡선을 산출할 수 있다.
한편, 치료선량 결정 시스템(100)은 주입된 방사성의약품이 주변의 각 장기로 미치는 영향인 장기별 영향계수를 진단의료영상으로부터 획득한다(S400). 전술한 것처럼, 치료선량 결정 시스템(100)는 진단의료영상의 영역 별로 정의된 공간상 좌표, 복셀 크기(voxel size), 밀도 정보를 입력 데이터로 사용하여 몬테카를로 시뮬레이션을 수행함으로써 각 영역별로 에너지 분포를 획득하고, 그 에너지 분포를 이용하여 각 영역 간의 영향 요소인 각 장기별 영향계수를 획득한다. 이때, 입력 데이터로서 잔류비가 더 포함될 수 있다.
그리고 나면, 치료선량 결정 시스템(100)은 보정분포곡선 및 영향계수로부터 각 장기의 흡수선량을 산출하고, 산출된 흡수선량을 해당 환자에 대한 치료용 방사성의약품의 최적 치료선량으로 예측 결정한다(S500). 전술한 것처럼, 치료선량 결정 시스템(100)은 보정분포곡선의 면적으로부터 누적방사선량을 산출하고, 초기 방사성의약품의 주입량에 대한 누적방사선량의 비인 잔류비를 산출하며, 잔류비와 영향계수를 곱하여 각 장기에 대한 흡수선량을 산출할 수 있다.
한편, 전술한 최적 치료선량이 결정되면, 해당 최적 치료선량만큼의 치료용 방사성의약품이 환자에게 주입될 수 있다.
환자에게 최적 치료선량 만큼의 치료용 방사성의약품이 주입되면, 치료선량 결정 시스템(100)은 환자에 대한 치료의료영상을 획득하고(S600), 치료의료영상으로부터 인체의 각 장기 별로 시간에 대한 방사선량을 나타내는 치료분포곡선을 획득한다(S700).
전술한 것처럼, 치료의료영상은 장시간 동안 계속적으로 의료영상을 수집하여 획득된 동적의료영상일 수도 있고, 특정 시간 동안만 의료영상을 수집하여 획득된 정적의료영상일 수도 있다. 치료의료영상이 정적의료영상인 경우, 전술한 것처럼 다수의 다양한 동적 치료의료영상을 딥러닝으로 학습한 딥러닝 네트워크를 이용하여 정적의료영상 방식으로 획득된 정적 치료의료영상으로부터 그 촬영 시점 전과 후의 영상을 생성하고, 생성된 영상과 정적의료영상을 이용하여 치료분포곡선을 획득할 수 있다.
치료분포곡선에 대한 정보가 획득되면, 치료선량 결정 시스템(100)은 보정분포곡선과 치료의료영상 처리부(170)로부터 전달받은 치료분포곡선을 비교하고(S800), 치료의료영상의 촬영 시간에 따라 설정된 가중치로 보정분포곡선과 치료분포곡선의 가중 평균으로 보정분포곡선을 재보정한다.
재보정된 보정분포곡선이 획득되면, 치료선량 결정 시스템(100)은 재보정된 보정분포곡선의 면적으로부터 누적방사선량을 재산출하고, 초기 방사성의약품의 주입량에 대한 누적방사선량의 비인 잔류비를 재산출하며, 재산출된 잔류비와 영향계수를 곱하여 각 장기에 대한 흡수선량을 재산출한다. 재산출된 흡수선량이 해당 환자에 대한 최적 치료선량으로 재결정되어 추후 방사선 치료시 최적 치료선량으로 이용될 수 있음은 물론이다.
본 발명은 방법, 장치, 시스템 등으로서 실행될 수 있다. 본 발명의 상기 방법은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램, 코드, 애플리케이션, 소프트웨어 등으로서 구현하는 것이 가능하다. 소프트웨어나 애플리케이션으로 구현되어 실행될 때, 본 발명의 구성 수단들은 필연적으로 필요한 작업을 실행하는 프로그램이나 코드 세그먼트들이다. 프로그램 또는 코드 세그먼트들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장될 수 있으며 또는 전송 매체 또는 통신망에서 반송파와 결합된 컴퓨터 데이터 신호에 의하여 전송될 수 있다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이상에서는 도면에 도시된 구체적인 실시예를 참고하여 본 발명을 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하므로, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 기술을 가진 자라면 이로부터 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명의 보호 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 해석되어야 하고, 그와 동등 및 균등한 범위 내에 있는 모든 기술적 사상은 본 발명의 보호 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 치료선량 결정 시스템
110: 진단의료영상 획득부
120: 진단분포곡선 획득부
130: 영향계수 획득부
140: 진단분포곡선 보정부
150: 치료선량 예측부
160: 예측-결과 비교부
170: 치료의료영상 처리부
171: 치료의료영상 획득부
172: 딥러닝 학습부
173: 치료분포곡선 획득부

Claims (10)

  1. 환자에게 진단용 방사성의약품을 주입한 후 진단을 위한 진단의료영상을 획득하는 진단의료영상 획득부;
    상기 진단의료영상으로부터 인체의 각 장기 별로 시간에 대한 방사선량을 나타내는 진단분포곡선을 획득하는 진단분포곡선 획득부;
    진단용 방사성의약품을 치료용 방사성의약품으로 치환하는 경우 분포곡선이 변화하는 변화율에 대한 보정계수를 이용하여 상기 진단분포곡선을 보정한 보정분포곡선을 획득하는 진단분포곡선 보정부;
    방사성의약품이 주변의 각 장기로 미치는 영향인 장기별 영향계수를 상기 진단의료영상으로부터 획득하는 영향계수 획득부; 및
    상기 보정분포곡선 및 상기 영향계수로부터 각 장기의 흡수선량을 산출하고, 상기 흡수선량을 해당 환자에 대한 치료용 방사성의약품의 최적 치료선량으로 결정하는 치료선량 예측부를 포함하는, 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 치료선량 예측부는,
    상기 보정분포곡선의 면적으로부터 누적방사선량을 산출하고, 초기 방사성의약품의 주입량에 대한 상기 누적방사선량의 비인 잔류비를 산출하며, 상기 잔류비와 상기 영향계수를 곱하여 각 장기에 대한 상기 흡수선량을 산출하는 것을 특징으로 하는, 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템.
  3. 제1항에 있어서, 상기 영향계수 획득부는,
    미리 정의된 공간상 좌표, 복셀 크기 및 밀도 정보를 이용하여 상기 진단의료영상으로부터 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 상기 장기별 영향계수를 획득하는 것을 특징으로 하는, 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템.
  4. 제1항에 있어서, 상기 시스템은,
    상기 최적 치료선량 만큼 환자에게 치료용 방사성의약품을 주입한 후 치료의료영상을 획득하는 치료의료영상 획득부; 및
    상기 치료의료영상으로부터 인체의 각 장기 별로 시간에 대한 방사선량을 나타내는 치료분포곡선을 획득하는 치료분포곡선 획득부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템.
  5. 제4항에 있어서, 상기 시스템은,
    상기 보정분포곡선과 상기 치료분포곡선을 비교하고, 상기 치료의료영상의 촬영시간에 따라 설정된 가중치로 상기 보정분포곡선과 상기 치료분포곡선의 가중 평균으로 상기 보정분포곡선을 재보정하는 것을 특징으로 하는, 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템.
  6. 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 시스템에 의해 수행되는 방법으로서,
    (a) 환자에게 진단용 방사성의약품을 주입한 후 진단을 위한 진단의료영상을 획득하는 단계;
    (b) 상기 진단의료영상으로부터 인체의 각 장기 별로 시간에 대한 방사선량을 나타내는 진단분포곡선을 획득하는 단계;
    (c) 진단용 방사성의약품을 치료용 방사성의약품으로 치환하는 경우 분포곡선이 변화하는 변화율에 대한 보정계수를 이용하여 상기 진단분포곡선을 보정한 보정분포곡선을 획득하는 단계;
    (d) 방사성의약품이 주변의 각 장기로 미치는 영향인 장기별 영향계수를 상기 진단의료영상으로부터 획득하는 단계; 및
    (e) 상기 보정분포곡선 및 상기 영향계수로부터 각 장기의 흡수선량을 산출하고, 상기 흡수선량을 해당 환자에 대한 치료용 방사성의약품의 최적 치료선량으로 결정하는 단계를 포함하는, 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 (e) 단계는,
    상기 보정분포곡선의 면적으로부터 누적방사선량을 산출하고, 초기 방사성의약품의 주입량에 대한 상기 누적방사선량의 비인 잔류비를 산출하며, 상기 잔류비와 상기 영향계수를 곱하여 각 장기에 대한 상기 흡수선량을 산출하는 단계를 포함하는, 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 방법.
  8. 제6항에 있어서, 상기 (d) 단계는,
    미리 정의된 공간상 좌표, 복셀 크기 및 밀도 정보를 이용하여 상기 진단의료영상으로부터 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 상기 장기별 영향계수를 획득하는 것을 특징으로 하는, 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 방법.
  9. 제6항에 있어서, 상기 방법은, 상기 (e) 단계 이후에,
    (f) 상기 최적 치료선량 만큼 환자에게 치료용 방사성의약품을 주입한 후 치료의료영상을 획득하는 단계; 및
    (g) 상기 치료의료영상으로부터 인체의 각 장기 별로 시간에 대한 방사선량을 나타내는 치료분포곡선을 획득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 방법은,
    상기 보정분포곡선과 상기 치료분포곡선을 비교하고, 상기 치료의료영상의 촬영시간에 따라 설정된 가중치로 상기 보정분포곡선과 상기 치료분포곡선의 가중 평균으로 상기 보정분포곡선을 보정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 영상 기반의 치료용 방사성의약품 치료선량 결정 방법.
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