WO2015093864A1 - 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템 - Google Patents

방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템 Download PDF

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WO2015093864A1
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이석
최석우
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고려대학교 산학협력단
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    • A61N2005/1074—Details of the control system, e.g. user interfaces

Definitions

  • the present invention relates to a method and system for recommending a radiotherapy plan, and more particularly, to a method and system for recommending a radiotherapy plan that recommends a treatment plan that can maximize the effect of radiation therapy used for the treatment of tumors in a living body.
  • radiation treatment refers to a treatment method that irradiates tumors with radiation having a very short wavelength and high energy by using various equipment outside the patient's body.
  • a precise radiation treatment plan such as determining the irradiation position and radiation dose of the radiation in consideration of the size and location of the tumor present in the patient's current body tissue is required.
  • the prior art of the method and system for recommending a radiation treatment plan of the present invention is as follows.
  • Prior art 1 relates to Korean Patent Laid-Open No. 2011-0009998 (January 31, 2011), which relates to an image storage and transmission system, a management method thereof, and a dose-volume histogram display device.
  • the prior art 1 includes receiving, by a picture archiving and communication system (PACS) server, RT (radiation therapy) data from a radio treatment planing (RTP) device; Determining whether a treatment plan data group corresponding to the RT data exists in a database in the image storage and transmission system server; Storing the RT data in the treatment plan data group if a treatment plan data group corresponding to the RT data exists; And if it is possible to generate a treatment plan data group corresponding to the RT data when the treatment plan data group corresponding to the RT data does not exist, and if the treatment plan data group is possible, the treatment plan data group is determined.
  • PPS picture archiving and communication system
  • RTP radio treatment planing
  • the RT data After the generation of the RT data is stored in the treatment plan data group, if the creation of the treatment plan data group is not possible to suspend registration of the RT data and wait after the treatment plan data group is created the RT data Storing the data in the treatment plan data group, thereby facilitating the operation of the PACS and overcoming the problem of loss of RT data caused by the conventional PACS.
  • the present invention can analyze the dose volume index from a plurality of radiation treatment data representing a radiation treatment plan for the affected area, and recommend optimal treatment data according to the analysis result. To provide a method and system for recommending a radiation treatment plan.
  • a radiation treatment plan recommendation method comprising: receiving a plurality of treatment data (Radiation Therapy) indicating a radiation treatment plan for a living body using an RT input unit; Obtaining a dose volume distribution (DVH, Dose Volume Histogram) representing the volume state of the in vivo radiation dose from the treatment data when the DVH acquiring unit is irradiated according to the treatment data; An index analysis unit analyzing at least one dose volume index from the dose volume distribution map; And a treatment plan recommending unit recommending optimal treatment data based on an analysis result of dose volume indicators for the plurality of treatment data.
  • a dose volume distribution (DVH, Dose Volume Histogram) representing the volume state of the in vivo radiation dose from the treatment data when the DVH acquiring unit is irradiated according to the treatment data
  • An index analysis unit analyzing at least one dose volume index from the dose volume distribution map
  • a treatment plan recommending unit recommending optimal treatment data based on an analysis result of dose volume indicators for the plurality of treatment data
  • the indicator analyzer for analyzing the dose volume indicator for at least one of the physical indicator, the biomarker, and the time indicator may include analyzing the dose volume indicator.
  • planning target volume representing the target value of in vivo volume of radiation irradiated with a living body
  • OAR damage risk organ information
  • It may include a physical indicator including at least one of).
  • EED Equivalent Uniform Dose
  • TCP Tumor Control Probability
  • NTCP Normal Tissue complication probability
  • OED Organ Equivalent Dose It may include a biomarker comprising at least one of.
  • a dose irradiation time indicating a time for irradiating radiation to a living body
  • a volume dose calculation time indicating a time required for calculating a volume dose of irradiated radiation
  • a treatment plan recommending unit for assigning treatment priorities of the plurality of treatment data according to an analysis result of the dose volume index and recommending treatment data by sorting in descending order may recommend optimal treatment data.
  • the treatment plan recommendation unit may include a step of recommending optimal treatment data.
  • Radiation therapy plan recommendation system for solving the above problems is RT input unit for receiving a plurality of treatment data (Radiation Therapy) indicating a radiation therapy plan for a living body;
  • a DVH obtaining unit obtaining a dose volume distribution map (DVH, Dose Volume Histogram) representing the volume state of the in vivo radiation dose from the treatment data when irradiated according to the treatment data;
  • An indicator analyzer for analyzing at least one dose volume indicator from the dose volume distribution map;
  • a treatment plan recommending unit for recommending optimal treatment data based on analysis results of dose volumes of the plurality of treatment data.
  • the method and system for recommending a radiation treatment plan of the present invention analyzes dose volume indicators from a plurality of treatment data representing a radiation treatment plan for an affected area, and assigns a weight to each dose volume indicator according to a predetermined importance set by a user (doctor). Therefore, there is an effect of recommending optimal treatment data among a plurality of treatment data.
  • the radiation treatment plan recommendation method and system of the present invention recommends optimal treatment data among a plurality of predictable treatment data to a user (doctor), thereby reducing the time and cost of treatment and maximizing a treatment effect. It works.
  • the method and system for recommending a radiation treatment plan according to the present invention can confirm in advance before radiation treatment a secondary cancer-causing risk factor that is expected to occur when irradiating the affected area according to treatment data, which may occur during radiation treatment. It has the effect of minimizing side effects.
  • FIG. 1 is a block diagram of a radiotherapy plan recommendation system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flow chart of a radiotherapy plan recommendation method according to another embodiment of the present invention.
  • 3 is a graph showing a dose volume distribution chart obtained from a plurality of treatment data.
  • 5 is a view showing an example of the actual implementation of the radiotherapy plan recommendation system.
  • FIG. 1 is a block diagram of a radiotherapy plan recommendation system according to an embodiment of the present invention.
  • the radiation treatment plan recommendation system 100 of the present invention includes an RT input unit 120, a DVH acquisition unit 140, an indicator analysis unit 160, and a treatment plan recommendation unit 180. .
  • the RT input unit 120 receives a plurality of treatment data representing a radiation therapy plan for a living body.
  • the treatment data may include a medical imaging device such as a CT (Computed Tommography) device, a Magnetic Resonance Imaging (MRI) device, a Positron Emission Tomography (PET) device, a CT simulator, a Computed Radiography (CR), and the like.
  • Medical image information is generated by capturing a living body to irradiate with radiation, and the generated medical image information is converted into a medical digital image communication standard (DICOM, Digital Imaging and Communications in Medicine), and a DICOM RT (Radiation Therapy) data file It shows what consists of a form.
  • DICOM Digital Imaging and Communications in Medicine
  • the DVH obtaining unit 140 obtains a dose volume distribution (DVH, Dose Volume Histogram) representing the volume state of the in vivo radiation dose from the treatment data upon irradiation with radiation according to the treatment data.
  • DVH Dose Volume Histogram
  • the indicator analyzer 160 analyzes at least one dose volume indicator from the dose volume distribution map, wherein the dose volume indicator may include at least one of a physical indicator, a biomarker, and a time indicator.
  • the physical indicator may include a planning target volume (PTV) representing a target value of in vivo volume of radiation irradiated with a living body or damage risk organ information (OAR) indicating an organ that may be damaged during irradiation with the living body. Organ At Risk).
  • the biomarker is equivalent uniform dose (EUD), Tumor Control Probability (TCP), Tumor Control Probability (NTCP), Normal Tissue Complication Probability (NTCP), Secondary cancer risk factor (OED, Organ Equivalent Dose) may include at least one.
  • the time indicator is a dose irradiation time indicating the time the radiation is irradiated into the living body, a volume dose calculation time indicating the time required to calculate the volume dose of the irradiated radiation, the optimization time that the treatment is expected to be completed after irradiation in vivo It may include at least one of.
  • the treatment plan recommendation unit 180 recommends optimal treatment data based on analysis results of dose volumes of the plurality of treatment data.
  • the treatment plan recommendation unit 180 may assign treatment priorities according to the plurality of treatment data according to an analysis result of the dose volume index, and then recommend treatment data in descending order. In particular, each dose analyzed Different weights are assigned to the volumetric indicators according to a predetermined importance level, the scores assigned to each of the plurality of treatment data are summed up, and the total scores of the plurality of treatment data are arranged in descending order to have the highest total score. Treatment data can be recommended as optimal treatment data.
  • FIG. 2 the radiation treatment plan recommendation method according to another embodiment of the present invention will be described in detail.
  • FIG. 2 is a flow chart of a radiotherapy plan recommendation method according to another embodiment of the present invention.
  • the RT input unit 120 receives a plurality of treatment data (Radiation Therapy) indicating a radiation treatment plan for a living body (S210).
  • the treatment data may include a medical imaging device such as a CT (Computed Tommography) device, a Magnetic Resonance Imaging (MRI) device, a Positron Emission Tomography (PET) device, a CT simulator, a Computed Radiography (CR), and the like.
  • Medical image information is generated by capturing a living body to be irradiated with radiation, and the generated medical image information is converted into a medical digital image communication standard (DICOM, Digital Imaging and Communications in Medicine) to form a DICOM RT (Radiation Therapy) data file. It consists of.
  • the treatment data is composed of three types, axial, sagittal, and coronal.
  • the treatment data includes information on living tissue (organ) and irradiation information (Dose). And may be received from a radiation therapy planning system (RTP) that programmatically formulates (creates) a patient's radiation therapy plan.
  • RTP radiation therapy planning system
  • the DVH obtaining unit 140 obtains a dose volume distribution (DVH, Dose Volume Histogram) representing the volume state of the in vivo radiation dose from the treatment data (S220).
  • dose volume distribution graph shows the graph which showed the integral value of the absorption energy in the biological tissue irradiated with the radiation in the frequency distribution form.
  • 3 is a graph showing a dose volume distribution chart obtained from a plurality of treatment data.
  • the dose volume distributions of the CTV (Clinical Target Volume), the whole body (BODY), the CTV-node, the bladder, the rectum, and the PTV (Planning Target Volume) are known. Can be.
  • gross tumor volume GTV (Gross Tumor Volume) includes lymph nodes larger than 1 cm in the CT or MRI suspected of primary tumor and clinical metastasis
  • clinical target volume CTV (Clinical Target Volume) is around the malignant tumor mass
  • the tumor cell concentration is defined to include surrounding lymph nodes, anterior sacrum, and visceral lymph nodes, including the gross neoplastic GTV.
  • the PTV Planning Target Volume
  • the PTV indicates a portion including the CTV portion, a portion in which the size or shape of the tissue included in the CTV portion is changed, and a characteristic such as the size or direction of the irradiated radiation is changed. From this 0 to about 1800 cGy shows a volume of about 100.
  • the dose volume distribution of rectum in the middle graph shows a volume of 100 from 0 to 500 cGy, but the volume fraction decreases rapidly after about 500 cGy.
  • the dose volume distribution of the entire body which is the graph located at the bottom, shows that the volume ratio decreases rapidly from zero.
  • the index analyzer 160 analyzes at least one dose volume indicator from the dose volume distribution map (S230).
  • the indicator analyzer 160 may analyze the dose volume indicator for at least one of physical indicators, biomarkers, and time indicators from the dose volume distribution map.
  • the physical indicator may include a planning target volume (PTV) representing a target value of in vivo volume of radiation irradiated into a living body, or damage risk organ information (OAR) indicating an organ that may be damaged upon irradiation in vivo. , Organ At Risk).
  • PTV planning target volume
  • OAR damage risk organ information
  • the biomarker is equivalent homogeneous dose (EUD), Tumor Control Probability (TCP), Tumor Control Probability (NTCP), Normal Tissue complication probability (NTCP), Secondary cancer risk factor (OED, Organ) Equivalent Dose) may include at least one.
  • the time indicator is a dose irradiation time indicating the time the radiation is irradiated to the living body, a volume dose calculation time indicating the time required to calculate the volume dose of the irradiated radiation, the optimization time expected to complete the treatment after the irradiation in vivo It may include at least one of.
  • various dose volume indicators may be identified and analyzed from dose volume distribution maps obtained from a plurality of treatment data. For example, CI (Conformity Index) indicating compliance and HI (Homogeneity) indicating homogeneity. Index), PIDS (Prescription Isodose to Target Volume), which represents the same volume of tumor as the absorbed dose, and TCI (Target Coverage Index), which indicates the therapeutic coverage indicator that includes the target to be treated.
  • CI Consformity Index
  • HI Homogeneity
  • PIDS Prescription Isodose to Target Volume
  • TCI Target Coverage Index
  • MHI Modified Dose Homogeneity Index
  • CN Conformity Number
  • COSI Critical Organ Scoring Index
  • QF Quality Factor
  • the PITV may be calculated by dividing a PIV (Prescription Isodose Volume) representing the surface volume of the prescription iso dose into a Target Volume (TV) representing the target volume, as shown in Equation 1 below.
  • PIV Prescription Isodose Volume
  • TV Target Volume
  • This ratio of PITV is a compliance measure with a weight of 1.0 when the volume of the prescription iso dose surface is equal to the volume of the PTV.
  • the CI representing the volume ratio inside the iso dose surface to match the target volume and the prescription dose is used to represent the portion of the prescription dose delivered inside the PTV that represents the in vivo volume dose target of the radiation.
  • Such CI can be calculated by dividing PTV PD representing the coverage of the volume target value (PTV) of radiation at the prescribed dose by PIV representing the surface volume of the prescribed dose as shown in Equation 2 below.
  • the CI represents 100% of the prescribed dose delivered to the PTV, and is not a level delivered to a tissue adjacent to the target.
  • the CI also has a value less than 1 in clinical cases, where a high CI indicates poor dose compliance to the PTV.
  • HI representing the ratio between the maximum dose and the prescribed dose delivered to the PTV represents an ideal uniform dose within the target, where a high value of HI indicates an increase in dose heterogeneity in the PTV.
  • This HI represents the exact treatment range of the PTV in the treatment plan for a given prescription dose, and is calculated by dividing Dmax, which represents the maximum PTV dose, by PD (Prescription Dose), which represents the prescription dose, as shown in Equation 3 below. Can be.
  • the TCI representing the therapeutic coverage indicator including the target to be treated is PTV PD representing the coverage of the surface volume of the prescription isoform in the prescription dose, as shown in Equation 4 below. Can be calculated by dividing by the PIV representing the surface volume.
  • the MHI representing the modified dose homogeneity index is similar to the HI representing the ratio between the maximum dose delivered to the PTV and the prescribed dose, and is received at 95% of the volume coverage, as shown in Equation 5 below. It can be calculated by dividing D95 representing the dose by D5 representing the dose received at 5% of the volume coverage.
  • the CN indicating the compliance score may be calculated as a product of the TCI representing the target inclusion indicator to be treated and the CI indicating compliance, as shown in Equation 6 below.
  • PTV PD shown in Equation 6 represents the PTV range in the prescribed dose
  • PIV represents the prescription iso dose surface volume
  • COSI which considers irradiation to the target range and the important organs and distinguishes other important organs, represents an important tissue score index, and may be calculated as shown in Equation 7 below.
  • TC is a target coverage representing the partial volume of the PTV covered by the predetermined iso dose.
  • the allowable dose of OAR representing damage organ information including rectal, bladder, bowel, hip, and bone marrow was set to 70 Gy.
  • OAR representing damage organ information
  • the allowable dose of OAR representing damage organ information including rectal, bladder, bowel, hip, and bone marrow was set to 70 Gy.
  • the indicators increased with increasing compliance.
  • the present invention uses the maximum dose, average dose and dose volume distribution to quantitatively assess dose distribution in the rectum and bladder.
  • the dose volume distribution includes V 5 , V 10 , V 20 , V 30 , V 40 , V 50 , V 60 , and V 70 .
  • the time indicator also includes planning time and treatment time, indicating treatment and clinical efficiency.
  • the planning time may include an optimization time, a treatment time including the total radiation delivery time, and the like.
  • the function PESI which evaluates and assigns a score to the radiation treatment plan, includes a PTV including CI, HI, and PITV, an OAR including a maximum dose, an average dose, a dose volume distribution, and a COSI, as shown in Equations 8 and 9 below.
  • the time including the planned time and the treatment time may be calculated by adding the same weights and then adding them up.
  • PTV, OAR, Time represents the score of all the evaluation indicators used in the present invention. Accordingly, the function PESI adds the uniformly weighted scores of the PTV, OAR and Time indicators. At this time, the score given to each index is divided into five levels of 1 to 5, each index is divided, it is calculated by obtaining points 1 to 5 representing each level. That is, point 1 indicates that the corresponding indicator belongs to level 1.
  • Equation 10 the QF (Quality Factor) representing the quality factor according to the radiation type
  • X i represents a PTV indicator including all of PITV, CI, HI, TCI, MHI, CN, and COSI used in the present invention
  • W i represents a weight according to the number N of indicators set by the user. Indices with values represent values between 0 and 1. This QF can be used primarily when comparing treatment compliance in multiple treatment plans.
  • various dose volume indices for each treatment data can confirm the importance or ratio preset by the user (doctor).
  • the treatment plan recommendation unit 180 recommends the optimal treatment data based on the analysis results of the dose volume indicators for the plurality of treatment data (S240).
  • the treatment plan recommendation unit 180 may assign treatment priorities of the plurality of treatment data according to an analysis result of the dose volume index, and then recommend treatment data in a descending order. That is, the treatment plan recommendation unit 180 differentially assigns weights to the analyzed dose volume indicators according to a predetermined importance level, and then adds up the scores assigned to the plurality of treatment data, respectively,
  • the total scores for each treatment data may be sorted in descending order to recommend treatment data having the highest total scores as optimal treatment data.
  • the weight 2 is assigned to the tumor healing probability and the remaining weight is the highest.
  • a weight of 1.2 is assigned to the volume and a weight of 1.5 is assigned to the optimization time.
  • all scores assigned to the first treatment data are summed up to obtain a final sum score of 4.7.
  • each dose volume indicator is analyzed from the remaining treatment data, and each analyzed dose volume indicator is weighted in the same manner as the weight for each dose volume indicator allocated in the first treatment data, and thus the score assigned to each treatment data. Add up.
  • the summed final scores are sorted in descending order from high order to low order, so that the treatment data having the highest final score can be recommended as the optimal treatment data. For example, if the combined score of the first treatment data is 4.7, the combined score of the second treatment data is 6.3, and the third treatment data is 3.1, the second treatment data may be recommended as the optimal treatment data.
  • 5 is a view showing an example of the actual implementation of the radiotherapy plan recommendation system.
  • the plurality of treatment data received through the 310 a portion may be confirmed, and the treatment data input through the 310 b may be confirmed in the form of an axis, a sagittal plane, a coronal cross section, or the like.
  • 320 denotes a dose volume distribution diagram obtained from a plurality of input treatment data
  • 330 outputs a dose volume index obtained from the dose volume distribution map in a tree structure
  • 340 denotes a dose volume index according to a result of analyzing the dose volume index. Allocate scores for optimization.
  • the method and system for recommending a radiotherapy plan may be stored in a computer readable recording medium having recorded thereon a program for execution by a computer.
  • the computer-readable recording medium includes all kinds of recording devices in which data that can be read by a computer system is stored. Examples of computer-readable recording devices include ROM, RAM, CD-ROM, DVD ⁇ ROM, DVD-RAM, magnetic tape, floppy disks, hard disks, optical data storage devices, and the like.
  • the computer readable recording medium can also be distributed over network coupled computer devices so that the computer readable code is stored and executed in a distributed fashion.
  • the method and system for recommending a radiation treatment plan of the present invention analyzes dose volume indicators from a plurality of treatment data representing a radiation treatment plan for an affected area, and assigns a weight to each dose volume indicator according to a predetermined importance set by a user (doctor). Therefore, there is an effect of recommending optimal treatment data among a plurality of treatment data.
  • the radiation treatment plan recommendation method and system of the present invention recommends optimal treatment data among a plurality of predictable treatment data to a user (doctor), thereby reducing the time and cost of treatment and maximizing a treatment effect. It works.
  • the method and system for recommending a radiation treatment plan according to the present invention can confirm in advance before radiation treatment a secondary cancer-causing risk factor that is expected to occur when irradiating the affected area according to treatment data, which may occur during radiation treatment. It has the effect of minimizing side effects.

Abstract

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

Description

방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템
본 발명은 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템에 관한 것으로, 특히 생체의 종양 치료를 위해 사용되는 방사선 치료의 효과를 극대화할 수 있는 치료 계획을 추천하는 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템에 관한 것이다.
환자의 신체 내 존재하는 악성 또는 양성 종양을 치료하는 방법으로서, 수술, 항암치료 및 방사선 치료가 존재한다. 이 중에서도 방사선 치료는, 환자의 신체 외부에서 각종 장비를 이용하여 파장이 매우 짧고 높은 에너지를 갖는 방사선을 종양에 조사하여 제거하는 치료 방법을 말한다.
이처럼 환자의 종양조직으로 방사선을 조사하기 전에, 환자의 현재 신체 조직 내 존재하는 종양의 크기, 위치 등을 고려하여 방사선의 조사 위치 및 조사량을 결정하는 등의 정밀한 방사선 치료계획이 요구된다.
이처럼 방사선 치료에 필요한 고려대상이 다양함에 따라 방사선 치료 계획 또한 고려대상별로 다양하게 존재한다. 하지만 다양한 방사선 치료 계획은 어느 방사선 치료 계획이 환자에게 있어 가장 효과적인지 알기 어려워 정확하고 신속한 치료가 진행되지 않고, 치료가 장기화되는 문제점이 발생했다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템에 대한 선행기술을 살펴보면 다음과 같다.
선행기술 1은 한국공개특허 제2011-0009998호(2011.01.31)로서, 영상 저장 및 전송 시스템 및 그 관리 방법 그리고 선량-체적 히스토그램 표시 장치에 관한 것이다. 이러한 선행기술 1은 영상 저장 및 전송 시스템(picture archiving and communication system; PACS) 서버가 RTP(radio treatment planing; 방사선 치료 계획) 장치로부터 RT(radiation therapy; 방사선 치료) 데이터를 수신하는 단계; 상기 영상 저장 및 전송 시스템 서버 내의 데이터베이스에 상기 RT 데이터에 대응하는 치료 계획 데이터 그룹이 존재하는지 여부를 판단하는 단계; 상기 RT 데이터에 대응하는 치료 계획 데이터 그룹이 존재하면 상기 치료 계획 데이터 그룹에 상기 RT 데이터를 저장하는 단계; 및 상기 RT 데이터에 대응하는 치료 계획 데이터 그룹이 존재하지 않으면 상기 RT 데이터에 대응하는 치료 계획 데이터 그룹의 생성이 가능한지 여부를 판단하여, 상기 치료 계획 데이터 그룹의 생성이 가능한 경우 상기 치료계획 데이터 그룹을 생성한 후 상기 RT 데이터를 상기 치료 계획 데이터 그룹에 저장하고, 상기 치료 계획 데이터 그룹의 생성이 가능하지 않은 경우 상기 RT 데이터의 등록을 보류하고 상기 치료 계획 데이터 그룹이 생성된 후를 기다려서 상기 RT 데이터를 상기 치료 계획 데이터 그룹에 저장하는 단계를 포함함으로써, PACS의 운용을 보다 용이하게 하였으며, 종래 PACS에서 초래된 RT 데이터의 유실 문제를 극복하였다.
상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명은 환부에 대한 방사선 치료 계획을 나타내는 복수 개의 방사선 치료 데이터로부터 선량 체적 지표를 분석하고, 그 분석결과에 따라 최적의 치료 데이터를 추천할 수 있는 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템을 제공하고자 한다.
위와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 한 실시 예에 따른 방사선 치료 계획 추천 방법은 RT 입력부가 생체에 대한 방사선 치료 계획을 나타내는 복수 개의 치료 데이터(Radiation Therapy)를 입력받는 단계; DVH 획득부가 상기 치료 데이터에 따라 방사선 조사 시, 상기 생체 내 방사선량의 체적상태를 나타내는 선량 체적 분포도(DVH, Dose Volume Histogram)를 상기 치료 데이터로부터 획득하는 단계; 지표 분석부가 상기 선량 체적 분포도로부터 적어도 하나의 선량 체적 지표를 분석하는 단계; 및 치료계획 추천부가 상기 복수 개의 치료 데이터에 대한 선량 체적 지표의 분석결과에 기초하여 최적의 치료 데이터를 추천하는 단계;를 포함한다.
보다 바람직하게는 물리지표, 생체지표, 시간지표 중 적어도 하나에 대한 선량 체적 지표를 분석하는 지표 분석부가 선량 체적 지표를 분석하는 단계를 포함할 수 있다.
특히, 생체로 조사되는 방사선의 생체 내 체적량 목표치를 나타내는 계획목표체적량(PTV, Planning Target Volume) 또는 상기 생체 내 방사선 조사 시 손상될 수 있는 장기를 나타내는 손상위험 장기 정보(OAR, Organ At Risk) 중 적어도 하나를 포함하는 물리지표를 포함할 수 있다.
특히, 등가 균질 선량(EUD, Equivalent Uniform Dose), 종양 치유 확률 (TCP, Tumor Control Probability), 정상조직 손상 확률(NTCP, Normal Tissue complication probability), 2차 암유발 위험인자(OED, Organ Equivalent Dose) 중 적어도 하나를 포함하는 생체지표를 포함할 수 있다.
특히, 생체로 방사선이 조사되는 시간을 나타내는 선량 조사시간, 조사된 방사선의 체적량 연산에 소요되는 시간을 나타내는 체적선량 연산시간, 생체 내 방사선 조사 후 치료가 완료되었다고 예상되는 최적화 시간 중 적어도 하나를 포함하는 시간지표를 포함할 수 있다.
*특히, 상기 선량 체적 지표의 분석결과에 따라 상기 복수 개의 치료 데이터별 치료 우선순위를 부여한 후, 내림차순으로 정렬하여 치료 데이터를 추천하는 치료계획 추천부가 최적의 치료 데이터를 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
보다 바람직하게는 분석된 선량 체적 지표에 대하여 기설정된 중요도에 따라 가중치를 차등적으로 할당하는 과정; 상기 복수 개의 치료 데이터별 할당된 점수를 각각 합산하는 과정; 및 상기 복수 개의 치료 데이터별 합산점수를 내림차순으로 정렬하여 최적의 치료 데이터를 추천하는 과정; 을 포함하는 치료계획 추천부가 최적의 치료 데이터를 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
위와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시 예에 따른 방사선 치료 계획 추천 시스템은 생체에 대한 방사선 치료 계획을 나타내는 복수 개의 치료 데이터(Radiation Therapy)를 입력받는 RT 입력부; 상기 치료 데이터에 따라 방사선 조사 시, 상기 생체 내 방사선량의 체적상태를 나타내는 선량 체적 분포도(DVH, Dose Volume Histogram)를 상기 치료 데이터로부터 획득하는 DVH 획득부; 상기 선량 체적 분포도로부터 적어도 하나의 선량 체적 지표를 분석하는 지표 분석부; 및 상기 복수 개의 치료 데이터에 대한 선량 체적 지표의 분석결과에 기초하여 최적의 치료 데이터를 추천하는 치료계획 추천부;를 포함한다.
본 발명의 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템은 환부에 대한 방사선 치료 계획을 나타내는 복수 개의 치료 데이터로부터 선량 체적 지표를 분석하여 각각의 선량 체적 지표에 사용자(의사)에 의해 기설정된 중요도에 따라 가중치를 할당하여 복수 개의 치료 데이터 중 최적의 치료 데이터를 추천할 수 있는 효과가 있다.
또한 본 발명의 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템은 예상 가능한 복수 개의 치료 데이터 중 최적의 치료 데이터를 사용자(의사)에게 추천함으로써, 치료에 따른 소요 시간 및 비용을 감소시키고, 치료효과를 극대화시킬 수 있는 효과가 있다.
더불어 본 발명의 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템은 치료 데이터에 따라 환부로의 방사선 조사하는 경우에 발생이 예상되는 2차 암유발 위험인자 등을 방사선 치료 전 미리 확인할 수 있어, 방사선 치료 시 발생할 수 있는 부작용을 최소화할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 방사선 치료 계획 추천 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 방사선 치료 계획 추천 방법의 순서도이다.
도 3은 복수 개의 치료 데이터로부터 획득한 선량 체적 분포도를 나타낸 그래프이다.
도 4는 선량 체적 지표의 분석결과를 나타낸 그래프이다.
도 5는 방사선 치료 계획 추천 시스템을 실제 구현한 예를 나타낸 도면이다.
이하, 본 발명을 바람직한 실시 예와 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되는 것은 아니다.
이하, 도 1을 참조하여, 본 발명의 방사선 치료 계획 추천 시스템에 대하여 보다 자세히 살펴보도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 방사선 치료 계획 추천 시스템의 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 방사선 치료 계획 추천 시스템(100)은 RT 입력부(120), DVH 획득부(140), 지표 분석부(160) 및 치료계획 추천부(180)를 포함한다.
RT 입력부(120)는 생체에 대한 방사선 치료 계획을 나타내는 복수 개의 치료 데이터(Radiation Therapy)를 입력받는다. 이때, 상기 치료 데이터란, CT(Computed Tommography) 장치, MRI(Magnetic Resonance Imaging)장치, PET(Positron Emission Tomography) 장치, 컴퓨터단층촬영모의치료기(CT Simulator), CR(Computed Radiography) 등과 같은 의료영상장치를 통해 방사선을 조사하고자 하는 생체를 촬영하여 의료영상정보가 생성되고, 생성된 의료영상정보를 의료 디지털 이미지 통신 규격(DICOM, Digital Imaging and Communications in Medicine)으로 변환하여 DICOM RT(Radiation Therapy) 데이터 파일 형태로 이루어지는 것을 나타낸다.
DVH 획득부(140)는 상기 치료 데이터에 따라 방사선 조사 시, 상기 생체 내 방사선량의 체적상태를 나타내는 선량 체적 분포도(DVH, Dose Volume Histogram)를 상기 치료 데이터로부터 획득한다.
지표 분석부(160)는 상기 선량 체적 분포도로부터 적어도 하나의 선량 체적 지표를 분석하는데, 이때, 상기 선량 체적 지표는 물리지표, 생체지표, 시간지표 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한 상기 물리지표는 생체로 조사되는 방사선의 생체 내 체적량 목표치를 나타내는 계획목표체적량(PTV, Planning Target Volume) 또는 상기 생체 내 방사선 조사 시 손상될 수 있는 장기를 나타내는 손상위험 장기 정보(OAR, Organ At Risk) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 상기 생체지표는 등가 균질 선량(EUD, Equivalent Uniform Dose), 종양 치유 확률 (TCP, Tumor Control Probability), 정상조직 손상 확률(NTCP, Normal Tissue Complication Probability), 2차 암유발 위험인자(OED, Organ Equivalent Dose) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 더불어, 상기 시간지표는 생체로 방사선이 조사되는 시간을 나타내는 선량 조사시간, 조사된 방사선의 체적량 연산에 소요되는 시간을 나타내는 체적선량 연산시간, 생체 내 방사선 조사 후 치료가 완료되었다고 예상되는 최적화 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
치료계획 추천부(180)는 상기 복수 개의 치료 데이터에 대한 선량 체적 지표의 분석결과에 기초하여 최적의 치료 데이터를 추천한다. 이러한 치료계획 추천부(180)는 상기 선량 체적 지표의 분석결과에 따라 상기 복수 개의 치료 데이터별 치료 우선순위를 부여한 후, 내림차순으로 정렬하여 치료 데이터를 추천할 수 있는데, 특히, 분석된 각각의 선량 체적 지표에 대하여 기설정된 중요도에 따라 가중치를 차등적으로 할당하고, 상기 복수 개의 치료 데이터별 할당된 점수를 각각 합산하며, 상기 복수 개의 치료 데이터별 합산점수를 내림차순으로 정렬하여 가장 높은 합산 점수를 갖는 치료 데이터를 최적의 치료 데이터로서 추천할 수 있다.
이하, 도 2를 참조하여, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 방사선 치료 계획 추천 방법에 대하여 자세히 살펴보도록 한다.
도 2는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 방사선 치료 계획 추천 방법의 순서도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 방사선 치료 계획 추천 방법은 먼저, RT 입력부(120)가 생체에 대한 방사선 치료 계획을 나타내는 복수 개의 치료 데이터(Radiation Therapy)를 입력받는다(S210).
이때, 상기 치료 데이터는 CT(Computed Tommography) 장치, MRI(Magnetic Resonance Imaging)장치, PET(Positron Emission Tomography) 장치, 컴퓨터단층촬영모의치료기(CT Simulator), CR(Computed Radiography) 등과 같은 의료영상장치를 통해 방사선을 조사하고자 하는 생체를 촬영하여 의료영상정보가 생성되고, 생성된 의료영상정보를 의료 디지털 이미지 통신 규격(DICOM, Digital Imaging and Communications in Medicine)으로 변환하여 DICOM RT(Radiation Therapy) 데이터 파일 형태로 이루어지는 것을 나타낸다. 또한, 상기 치료 데이터는 축(Axial), 시상면(Sagittal), 관상단면(Coronal) 의 총 세 가지 형태로 이루어지며, 특히 생체 조직(장기)에 대한 정보 및 방사선 조사 분포(Dose) 정보를 포함할 수 있으며, 프로그램적으로 환자의 방사선 치료계획을 수립(작성)하는 방사선 치료계획 시스템(RTP)으로부터 수신될 수 있다.
이후, DVH 획득부(140)가 상기 치료 데이터에 따라 방사선 조사 시, 상기 생체 내 방사선량의 체적상태를 나타내는 선량 체적 분포도(DVH, Dose Volume Histogram)를 상기 치료 데이터로부터 획득한다(S220). 이러한 선량 체적 분포도란, 방사선을 조사받은 생체 조직에서의 흡수 에너지의 적분값을 도수 분포 형태로 나타낸 그래프를 나타낸다.
이하, 도 3을 통해 선량 체적 분포도에 대하여 예를 들어 살펴보도록 한다.
도 3은 복수 개의 치료 데이터로부터 획득한 선량 체적 분포도를 나타낸 그래프이다.
도 3에 도시된 그래프를 통해, CTV(Clinical Target Volume), 몸 전체(BODY), CTV-node, 방광(Bladder), 직장(Recterm), PTV(Planning Target Volume) 부분에 대한 선량 체적 분포도를 알 수 있다.
이때, 육안적종양체적 GTV(Gross Tumor Volume)는 원발종양과 임상적으로 전이가 의심되는 CT 혹은 MRI에서 1 cm 크기 이상의 림프절을 포함하고, 임상목표체적 CTV(Clinical Target Volume)는 악성 종양 덩어리 주변에 잠재적으로 종양세포 농도가 저하되고 있는 부분을 나타내는 것으로서, 상기 육안적종양체적 GTV를 포함하여 주위 림프절, 천골전방 및 내장공 림프절을 포함하도록 정의된다.
또한 상기 PTV(Planning Target Volume)는 상기 CTV 부분을 포함하여, 상기 CTV 부분에 포함된 조직의 크기나 모양이 변화하는 부분 및 조사되는 방사선의 크기 또는 방향 등의 특성이 변화하는 부분을 나타내며, 선량이 0 부터 약 1800 cGy 까지 약 100의 용적상태를 보여준다.
하지만 이와 달리, 가운데 그래프에 해당하는 직장(Rectum)의 선량 체적 분포도는 0 부터 500 cGy 까지 100의 용적상태를 보여주지만 약 500 cGy 이후 부터는 용적률이 급격히 감소하는 것을 알 수 있다. 또한, 가장 하단에 위치하는 그래프인 몸 전체의 선량 체적 분포도는 용적률이 선량이 0 에서부터 급격하게 감소하는 것을 알 수 있다.
다시 도 2로 돌아와서, 지표 분석부(160)가 상기 선량 체적 분포도로부터 적어도 하나의 선량 체적 지표를 분석한다(S230). 이러한 지표 분석부(160)가 상기 선량 체적 분포도로부터 물리지표, 생체지표, 시간지표 중 적어도 하나에 대한 선량 체적 지표를 분석할 수 있다. 이때, 상기 물리지표는 생체로 조사되는 방사선의 생체 내 체적량 목표치를 나타내는 계획목표체적량(PTV, Planning Target Volume) 또는 상기 생체 내 방사선 조사 시 손상될 수 있는 장기를 나타내는 손상위험 장기 정보(OAR, Organ At Risk) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한 상기 생체지표는 등가 균질 선량(EUD, Equivalent Uniform Dose), 종양 치유 확률(TCP, Tumor Control Probability), 정상조직 손상 확률(NTCP, Normal Tissue complication probability), 2차 암유발 위험인자(OED, Organ Equivalent Dose) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 상기 시간지표는 생체로 방사선이 조사되는 시간을 나타내는 선량 조사시간, 조사된 방사선의 체적량 연산에 소요되는 시간을 나타내는 체적선량 연산시간, 생체 내 방사선 조사 후 치료가 완료되었다고 예상되는 최적화 시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이하, 도 4를 통해 선량 체적 분포도를 통해 획득한 선량 체적 지표를 예를 들어 살펴보도록 한다.
도 4는 선량 체적 지표의 분석결과를 나타낸 그래프이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 복수 개의 치료 데이터로부터 획득한 선량 체적 분포도로부터 다양한 선량 체적 지표를 확인하고 분석할 수 있는데, 예를 들면, 순응도를 나타내는 CI(Conformity Index), 균질성을 나타내는 HI(Homogeneity Index), 흡수선량이 같은 점을 이은 궤적을 나타내는 등선량 종양 체적 비율을 나타내는 PITV(Prescription Isodose to Target Volume), 치료하고자 하는 목표를 포함하는 치료 적용범위 지표를 나타내는 TCI(Target Coverage Index), 수정된 선량 균질성 지표를 나타내는 MHI(Modified dose Homogeneity Index), 순응도 점수를 나타내는 CN(Conformity Number), 중요 조직 점수 지표를 나타내는 COSI(Critical Organ Scoring Index), 방사선 종류에 따른 선질계수를 나타내는 QF(Quality Factor) 등을 확인할 수 있다. 특히, 도 4를 통해 설명되는 지표들은 모두 물리 지표에 해당된다.
이 중에서도, 상기 PITV는 하기의 수학식 1에 도시된 바와 같이, 처방 등선량의 표면 체적을 나타내는 PIV(Prescription Isodose Volume)를 목표 체적을 나타내는 TV(Target Volume)로 나누어 연산될 수 있다.
수학식 1
Figure PCTKR2014012522-appb-M000001
이러한 상기 PITV의 비율은 상기 처방 등선량 표면의 체적이 상기 PTV의 체적과 동일한 경우에 1.0의 가중치를 갖는 순응도 측정값이 된다.
또한, 목표 체적 및 처방 선량과 부합하도록 등선량 표면 내부의 체적 비율을 나타내는 CI는 방사선의 생체 내 체적량 목표치를 나타내는 PTV 내부에 전달된 처방 선량의 일부분을 나타내는데 사용된다. 이러한 CI는 하기의 수학식 2에 도시된 바와 같이, 처방 선량에서의 방사선의 체적량 목표치(PTV)의 적용범위를 나타내는 PTVPD를 처방 등선량의 표면 체적을 나타내는 PIV로 나누어 연산될 수 있다.
수학식 2
Figure PCTKR2014012522-appb-M000002
이때, 상기 CI는 상기 PTV로 전달되는 처방 선량의 100%를 나타내며, 목표와 인접한 조직으로 전달되는 수준의 선량은 아니다. 또한 상기 CI는 임상인 경우에 1 보다 작은 값을 가지며, 이때 높은 수치의 CI는 상기 PTV로의 부족한 선량 순응을 나타낸다.
더불어, 상기 PTV로 전달되는 최대 선량과 처방 선량간의 비율을 나타내는 HI는 목표 내 이상적인 균일한 선량을 나타내며, 이때 높은 수치의 HI는 상기 PTV 내 선량 불균질이 증가하는 것을 나타낸다. 이러한 HI는 주어진 처방 선량을 위해 치료 계획 내 상기 PTV의 정확한 치료범위를 나타내며, 하기의 수학식 3에 도시된 바와 같이, PTV 최대 선량을 나타내는 Dmax를 처방 선량을 나타내는 PD(Prescription Dose)로 나누어 연산될 수 있다.
수학식 3
Figure PCTKR2014012522-appb-M000003
또한, 치료하고자 하는 목표를 포함하는 치료 적용범위 지표를 나타내는 TCI는 하기의 수학식 4에 도시된 바와 같이, 상기 처방 선량에서 처방 등선량의 표면 체적의 적용범위를 나타내는 PTVPD를 처방 등선량의 표면 체적을 나타내는 PIV로 나누어 연산될 수 있다.
수학식 4
Figure PCTKR2014012522-appb-M000004
또한, 수정된 선량 균질성 지표를 나타내는 MHI는 상기 PTV로 전달되는 최대 선량과 처방 선량간의 비율을 나타내는 HI와 유사하며, 하기의 수학식 5에 도시된 바와 같이, 체적 적용범위의 95%에서 수신한 선량을 나타내는 D95를 체적 적용범위의 5%에서 수신한 선량을 나타내는 D5로 나누어 연산될 수 있다.
수학식 5
Figure PCTKR2014012522-appb-M000005
또한, 순응도 점수를 나타내는 CN은 하기의 수학식 6에 도시된 바와 같이, 치료하고자 하는 목표 포함 지표를 나타내는 TCI와 순응도를 나타내는 CI의 곱으로 연산될 수 있다.
수학식 6
Figure PCTKR2014012522-appb-M000006
이때, 수학식 6에 도시된 PTVPD는 처방 선량에서 PTV 범위를 나타내고, PIV는 처방 등선량 표면 체적을 나타낸다.
또한, 목표 범위와 중요 장기로의 방사선 조사를 고려하고, 다른 중요 장기들을 구별할 수 있도록 하는 COSI는 중요 조직 점수 지표를 나타내는 것으로서, 하기의 수학식 7과 같이 연산될 수 있다.
수학식 7
Figure PCTKR2014012522-appb-M000007
이때, 상기
Figure PCTKR2014012522-appb-I000001
은 기설정된 허용 선량 이상을 수신하는 OAR(손상 위험 장기 정보)의 체적의 일부분을 나타내며, 상기 TC는 기설정된 등선량에 의해 커버되는 PTV의 부분 체적을 나타내는 목표 적용범위(Target Coverage)이다. 이러한 COSI는 위험 상황에서 장기에 대해 미리 설정된 허용 선량에 영향을 받는다.
본 발명에서는 직장, 방광, 창자, 고관절, 골수를 포함하는 손상 위험 장기 정보를 나타내는 OAR의 허용 선량을 70 Gy로 설정하였다. 특히, 상기 COSI를 정의할 때, 지표들은 순응도 증가와 함께 증가한다고 추정하였다.
특히, 본 발명에서는 직장과 방광 내 선량 분배를 정량적으로 평가하기 위해, 최대 선량, 평균 선량 및 선량 체적 분포도를 사용한다. 이때, 상기 선량 체적 분포도는 V5, V10, V20, V30, V40, V50, V60, and V70 를 포함한다.
또한 시간 지표는 계획 시간과 치료 시간을 포함하며, 치료 및 임상 효율을 나타낸다. 이때, 상기 계획 시간은 최적화 시간, 전체 방사선 전달 시간을 포함하는 치료시간 등이 포함될 수 있다.
이러한 치료 계획을 평가하여 점수화하는 함수 PESI 에 대하여 자세히 살펴보도록 한다.
방사선 치료 계획을 평가하여 점수를 부여하는 함수 PESI는 하기의 수학식 8 및 9와 같이, CI, HI, PITV를 포함하는 PTV와, 최대 선량, 평균선량, 선량 체적 분포도 및 COSI를 포함하는 OAR 및 계획 시간 및 치료 시간을 포함하는 Time 을 모두 동일한 가중치를 부여한 뒤 합산하여 연산될 수 있다.
수학식 8
Figure PCTKR2014012522-appb-M000008
수학식 9
Figure PCTKR2014012522-appb-M000009
이때, 상기 수학식 8 및 9에서, 상기 PTV, OAR, Time 은 본 발명에서 사용되는 모든 평가 지표들의 점수를 나타낸다. 이에 따라, 상기 함수 PESI는 상기 PTV, OAR 및 Time 지표의 균일하게 가중치가 부여된 점수를 합산한다. 이때, 각 지표에 부여되는 점수는 1 부터 5까지의 다섯 레벨로 각각의 지표가 나누어지고, 각 레벨을 대표하는 1 부터 5까지의 포인트를 획득하여 연산된다. 즉, 포인트 1은 해당하는 지표가 레벨 1에 속해있다는 것을 나타낸다.
이외에도, 방사선 종류에 따른 선질계수를 나타내는 QF(Quality Factor)를 통해 하기의 수학식 10에 도시된 바와 같이, 방사선 치료 계획에 따른 선량 범위를 평가할 수 있다.
수학식 10
Figure PCTKR2014012522-appb-M000010
이때, 상기 Ｘｉ는 본 발명에서 사용된 PITV, CI, HI, TCI, MHI, CN, COSI를 모두 포함하는 PTV 지표를 나타내며, Ｗｉ는 사용자에 의해 설정된 지표들 수(N)에 따라 가중치를 갖는 지표들이 0 부터 1 사이에 값을 나타낸다. 이러한 QF는 복수 개의 치료계획 내 치료 순응을 상호 비교할 때 주로 사용될 수 있다.
이에 따라, 각각의 치료 데이터별로 다양한 선량 체적 지표가 사용자(의사)에 의해 기설정된 중요도 또는 비율 등을 확인할 수 있다.
다시 도 2로 돌아와서, 치료계획 추천부(180)가 상기 복수 개의 치료 데이터에 대한 선량 체적 지표의 분석결과에 기초하여 최적의 치료 데이터를 추천한다(S240). 이러한 치료계획 추천부(180)가 상기 선량 체적 지표의 분석결과에 따라 상기 복수 개의 치료 데이터별 치료 우선순위를 부여한 후, 내림차순으로 정렬하여 치료 데이터를 추천할 수 있다. 즉, 상기 치료계획 추천부(180)가 분석된 선량 체적 지표에 대하여 기설정된 중요도에 따라 가중치를 차등적으로 할당하고, 이어서, 상기 복수 개의 치료 데이터별 할당된 점수를 각각 합산하며, 상기 복수 개의 치료 데이터별 합산점수를 내림차순으로 정렬하여 가장 높은 합산점수를 갖는 치료 데이터를 최적의 치료 데이터로서 추천할 수 있다.
예를 들어, 복수 개의 치료 데이터 중 1 번 치료 데이터로부터 분석된 선량 체적 지표가 계획목표 체적량, 종양 치유 확률, 최적화 시간이라면, 이 중에서도 종양 치유 확률에 가장 높은 가중치 2를 할당하고, 나머지 계획목표 체적량에 가중치 1.2를 할당하며, 최적화 시간에 가중치 1.5를 할당한다. 이어서, 1번 치료 데이터에 할당된 점수를 모두 합산하여 최종 합산 점수 4.7을 획득한다.
마찬가지로, 나머지 치료 데이터로부터 선량 체적 지표를 각각 분석하고, 분석된 각각의 선량 체적 지표에 상기 1번 치료 데이터에서 할당한 선량 체적 지표 별 가중치와 동일하게 가중치를 부여하여 각각의 치료 데이터별로 할당된 점수를 합산한다.
이와 같이 합산된 최종 점수를 높은 순서에서 낮은 순서대로 내림차순으로 정렬하여, 가장 높은 최종 점수를 갖는 치료 데이터를 최적의 치료 데이터로 추천할 수 있다. 예를 들어, 1번 치료 데이터의 합산 점수가 4.7 이고, 2번 치료 데이터의 합산 점수가 6.3 이며, 3번 치료 데이터가 3.1 이라면, 상기 2번 치료 데이터가 최적의 치료 데이터로서 추천될 수 있다.
이러한 본 발명의 방사선 치료 계획 추천 시스템을 실제 구현한 일 예를 살펴보도록 한다.
도 5는 방사선 치료 계획 추천 시스템을 실제 구현한 예를 나타낸 도면이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 310 a 부분을 통해 입력받은 복수 개의 치료 데이터를 확인할 수 있고, 310b를 통해 입력 받은 치료 데이터를 축, 시상면, 관상단면 등의 형태로 확인할 수 있다. 또한, 320은 입력받은 복수 개의 치료 데이터로부터 획득한 선량 체적 분포도를 나타내며, 330은 상기 선량 체적 분포도로부터 획득한 선량 체적 지표를 트리구조 형태로 출력하며, 340은 선량 체적 지표를 분석한 결과에 따라 최적화를 위한 점수를 할당하여 표시한다.
이와 같이 구현된 시스템을 통해 환자의 방사선 치료에 대한 다양한 치료 계획을 이용하여 환자의 나이, 종양의 진행상태 등과 같은 신체상태 등을 고려하여 환자에 최적화된 치료 계획을 의사에게 추천할 수 있게 된다.
또한, 이러한 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템은 컴퓨터로 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장될 수 있다. 이때, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 장치의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, DVD±ROM, DVD-RAM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 하드 디스크(hard disk), 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 장치에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
본 발명의 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템은 환부에 대한 방사선 치료 계획을 나타내는 복수 개의 치료 데이터로부터 선량 체적 지표를 분석하여 각각의 선량 체적 지표에 사용자(의사)에 의해 기설정된 중요도에 따라 가중치를 할당하여 복수 개의 치료 데이터 중 최적의 치료 데이터를 추천할 수 있는 효과가 있다.
또한 본 발명의 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템은 예상 가능한 복수 개의 치료 데이터 중 최적의 치료 데이터를 사용자(의사)에게 추천함으로써, 치료에 따른 소요 시간 및 비용을 감소시키고, 치료효과를 극대화시킬 수 있는 효과가 있다.
더불어 본 발명의 방사선 치료 계획 추천 방법 및 시스템은 치료 데이터에 따라 환부로의 방사선 조사하는 경우에 발생이 예상되는 2차 암유발 위험인자 등을 방사선 치료 전 미리 확인할 수 있어, 방사선 치료 시 발생할 수 있는 부작용을 최소화할 수 있는 효과가 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니고 본 발명의 기술 사상 범위 내에서 여러 가지로 변형하여 실시하는 것이 가능하고 이 또한 첨부된 특허청구범위에 속하는 것은 당연하다.

Claims (9)

  1. RT 입력부가 생체에 대한 방사선 치료 계획을 나타내는 복수 개의 치료 데이터(Radiation Therapy)를 입력받는 단계;
    DVH 획득부가 상기 치료 데이터에 따라 방사선 조사 시, 상기 생체 내 방사선량의 체적상태를 나타내는 선량 체적 분포도(DVH, Dose Volume Histogram)를 상기 치료 데이터로부터 획득하는 단계;
    지표 분석부가 상기 선량 체적 분포도로부터 적어도 하나의 선량 체적 지표를 분석하는 단계; 및
    치료계획 추천부가 상기 복수 개의 치료 데이터에 대한 선량 체적 지표의 분석결과에 기초하여 최적의 치료 데이터를 추천하는 단계;
    를 포함하는 방사선 치료 계획 추천 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 지표 분석부가 선량 체적 지표를 분석하는 단계는
    물리지표, 생체지표, 시간지표 중 적어도 하나에 대한 선량 체적 지표를 분석하는 것을 특징으로 하는 방사선 치료 계획 추천 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 물리지표는
    생체로 조사되는 방사선의 생체 내 체적량 목표치를 나타내는 계획목표체적량(PTV, Planning Target Volume) 또는 상기 생체 내 방사선 조사 시 손상될 수 있는 장기를 나타내는 손상위험 장기 정보(OAR, Organ At Risk) 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방사선 치료 계획 추천 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 생체지표는
    등가 균질 선량(EUD, Equivalent Uniform Dose), 종양 치유 확률 (TCP, Tumor Control Probability), 정상조직 손상 확률(NTCP, Normal Tissue complication probability), 2차 암유발 위험인자(OED, Organ Equivalent Dose) 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방사선 치료 계획 추천 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 시간지표는
    생체로 방사선이 조사되는 시간을 나타내는 선량 조사시간, 조사된 방사선의 체적량 연산에 소요되는 시간을 나타내는 체적선량 연산시간, 생체 내 방사선 조사 후 치료가 완료되었다고 예상되는 최적화 시간 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 방사선 치료 계획 추천 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 치료계획 추천부가 최적의 치료 데이터를 추천하는 단계는
    상기 선량 체적 지표의 분석결과에 따라 상기 복수 개의 치료 데이터별 치료 우선순위를 부여한 후, 내림차순으로 정렬하여 치료 데이터를 추천하는 것을 특징으로 하는 방사선 치료 계획 추천 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 치료계획 추천부가 최적의 치료 데이터를 추천하는 단계는
    분석된 선량 체적 지표에 대하여 기설정된 중요도에 따라 가중치를 차등적으로 할당하는 과정;
    상기 복수 개의 치료 데이터별 할당된 점수를 각각 합산하는 과정; 및
    상기 복수 개의 치료 데이터별 합산점수를 내림차순으로 정렬하여 최적의 치료 데이터를 추천하는 과정;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 방사선 치료 계획 추천 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터로 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록매체.
  9. 생체에 대한 방사선 치료 계획을 나타내는 복수 개의 치료 데이터(Radiation Therapy)를 입력받는 RT 입력부;
    상기 치료 데이터에 따라 방사선 조사 시, 상기 생체 내 방사선량의 체적상태를 나타내는 선량 체적 분포도(DVH, Dose Volume Histogram)를 상기 치료 데이터로부터 획득하는 DVH 획득부;
    상기 선량 체적 분포도로부터 적어도 하나의 선량 체적 지표를 분석하는 지표 분석부; 및
    상기 복수 개의 치료 데이터에 대한 선량 체적 지표의 분석결과에 기초하여 최적의 치료 데이터를 추천하는 치료계획 추천부;
    를 포함하는 방사선 치료 계획 추천 시스템.
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