WO2023239168A1 - Apparatus, method, and computer program for analyzing radiation dose in real time - Google Patents

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WO2023239168A1
WO2023239168A1 PCT/KR2023/007819 KR2023007819W WO2023239168A1 WO 2023239168 A1 WO2023239168 A1 WO 2023239168A1 KR 2023007819 W KR2023007819 W KR 2023007819W WO 2023239168 A1 WO2023239168 A1 WO 2023239168A1
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사회복지법인 삼성생명공익재단
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    • G06N3/08Learning methods

Definitions

  • Embodiments of the present disclosure relate to a real-time radiation dose analysis device, method, and computer program. More specifically, generating a mask corresponding to a captured image using a mask extractor learned with an image synthesis network-based learning model; It is characterized by using a mask to generate a signal for the irradiated part of the image.
  • Modern radiation therapy consists of protecting normal organs and delivering prescribed doses to malignant tumors through irradiation fields that are modulated over a short period of time.
  • Treatment plans for modern radiation therapy may include three-dimensional conformal therapy, intensity-modulated radiation therapy, stereotactic body radiation therapy, image-guided radiation therapy, respiratory-linked radiation therapy, and cyberknife.
  • Stereoscopic therapy can be applied to tumors occurring in any area and is currently the most basic form of radiation treatment.
  • Intensity-modulated radiation therapy is a cutting-edge radiation treatment method that delivers radiation distribution optimized for the treatment purpose to the treatment area while minimizing radiation irradiation to surrounding normal tissues. According to the intensity-controlled radiation treatment plan, it is important to ensure that radiation is irradiated only to the area to be irradiated.
  • the radiation therapy device irradiates radiation to the area where cancer occurs or to the area that requires radiation, but does not irradiate to other areas, before treatment is performed. There is.
  • Embodiments disclosed herein present a real-time radiation dose analysis device, method, and computer program that captures light generated from radiation irradiated to a scintillator with an imaging device such as a camera and measures dose distribution through the captured images. There is a purpose to doing this.
  • embodiments disclosed herein include a real-time radiation dose analysis device, method, and computer program that exists independently of the radiation treatment device and can record and analyze changes in radiation dose over time based on captured images. The purpose is to present .
  • Devices include a measuring unit including a scintillator that is irradiated with radiation and emits visible light; A captured image is generated by capturing the visible light emitted from the measuring unit, and the irradiated portion of the captured image is extracted by applying a mask created using a mask extraction algorithm, and output as a scintillation signal through Fourier transform.
  • a recording unit that decomposes the scintillation signal into frequency space to generate and store a compensation signal that corrects noise caused by the difference between the pulse repetition frequency of the radiation emitting device and the sampling frequency of the imaging device; and an analysis unit that analyzes real-time dose distribution based on the compensation signal.
  • the mask extraction algorithm may be a mask generated using a learning model based on an image synthesis network.
  • the mask extraction algorithm may be generated by learning from a training data set that uses a captured image as an input and a mask corresponding to the captured image as an output.
  • the mask extraction algorithm is implemented by including a first generator that converts a captured image into a mask, a second generator that converts the mask into a captured image, and a determination unit that determines whether the mask or the captured image is a real image or a virtual image, and the training data It can be learned and created as a set.
  • the recording unit extracts a radiation exposure area of the captured image by applying a mask generated using a mask extraction algorithm, calculates an average value of the radiation exposure area, and outputs a scintillation signal of the radiation exposure area based on the average value. can do.
  • the recording unit converts the scintillation signal into Fourier transform, decomposes it into the imaginary part of the scintillation signal and the real part of the scintillation signal, corrects noise based on the size of the real part of the scintillation signal, and performs the inverse Fourier transform through the imaginary part and the real part.
  • a compensation signal can be extracted through.
  • the analysis unit may calculate a scintillation operator by applying a luminance calculation formula to the compensation signal and calculate a real-time dose distribution based on the scintillation operator.
  • the analysis unit may analyze the geometric distortion caused by the position of the imaging device using an iterative reconstruction technique to re-correct the compensation signal, and then calculate a real-time dose distribution from the corrected compensation signal.
  • the method according to embodiments of the present disclosure includes the steps of generating a flash by irradiating a scintillator of the measuring unit with radiation emitted from a radiation source; generating a captured image by a recording unit capturing the flash of light generated from the measuring unit; The recording unit applying a mask generated using a mask extraction algorithm to extract the irradiated portion of the captured image and output the extracted scintillation signal; The recording unit decomposes the scintillation signal into frequency space through Fourier transform to generate and store a compensation signal that corrects noise caused by a difference between the pulse repetition frequency of the radiation emitting device and the sampling frequency of the imaging device; and an analysis unit receiving the compensation signal and outputting a real-time dose distribution image based on the compensation signal.
  • the mask extraction algorithm may be a mask generated using a learning model based on an image synthesis network.
  • the mask extraction algorithm may be generated by learning from a training data set that uses a captured image as an input and a mask corresponding to the captured image as an output.
  • the mask extraction algorithm is implemented by including a first generator that converts a captured image into a mask, a second generator that converts the mask into a captured image, and a determination unit that determines whether the mask or the captured image is a real image or a virtual image, and the training data It can be learned and created as a set.
  • the step of outputting the scintillation signal includes extracting a radiation exposure area of the captured image by applying a mask generated using the mask extraction algorithm, calculating an average value of the radiation exposure area, and applying radiation based on the average value.
  • a flash signal in the area can be output.
  • the step of outputting the scintillation signal includes converting the scintillation signal into Fourier transform, decomposing the scintillation signal into the imaginary part of the scintillation signal and the real part of the scintillation signal, correcting noise based on the size of the real part of the scintillation signal, and dividing the imaginary part and the real part into The compensation signal can be extracted through inverse Fourier transform.
  • a computer program according to an embodiment of the present invention may be stored in a medium to execute any one of the methods according to an embodiment of the present invention using a computer.
  • a real-time radiation dose analysis device, method, and computer program for photographing light generated by radiation irradiated to a scintillator with an imaging device such as a camera and measuring dose distribution through the photographed image can be presented.
  • Figure 1 is a configuration diagram schematically showing the configuration of a real-time radiation dose analysis device according to an embodiment of the present invention
  • Figure 2 shows the actual design form of the real-time radiation dose analysis device according to an embodiment of the present invention. It is a blueprint.
  • Figure 3 is a flowchart of a real-time radiation dose analysis method according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 4 is a block diagram of a recording unit of a real-time radiation dose analysis device according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 5 is a block diagram for explaining the analysis unit of the real-time radiation dose analysis device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7A is a diagram illustrating the operation of an image synthesis network-based learning device according to embodiments of the present invention.
  • Figure 7c is an example diagram of a captured image, a mask, and an image resulting from applying a mask to a captured image, according to embodiments of the present invention.
  • Figure 8 is a flowchart of the operation of the signal correction unit according to embodiments of the present disclosure.
  • first and second are used not in a limiting sense but for the purpose of distinguishing one component from another component.
  • a specific process sequence may be performed differently from the described sequence.
  • two processes described in succession may be performed substantially at the same time, or may be performed in an order opposite to that in which they are described.
  • the scintillation plate 110 may be placed at the top of the dark room 22, but the arrangement of the scintillation plate 110 can be designed in various ways within the range of measuring real-time dose through recording of visible light.
  • the recording unit 200 may include a CMOS camera module 21 and a dark room 22 as a device configuration.
  • the CMOS camera module 21 may be provided in two pieces so that they are symmetrically disposed on both sides of the flash plate 110 disposed at the top of the dark room 22.
  • the number and arrangement of the CMOS camera module 21 are not limited to this, and in addition to the CMOS camera module 21, it may be another imaging device that can easily record a flash signal.
  • the CMOS camera module 21 may be installed in the dark room 22.
  • the dark room 22 may support the CMOS camera module 21.
  • the recording unit 200 can record an image captured by visible light generated from the scintillation plate 110 in the form of a video using the CMOS camera module 21.
  • the recording unit 200 may extract the irradiated portion or area from the captured image, perform Fourier transformation on the captured image, and perform correction to remove distortion caused by the frequency difference.
  • the recording unit 200 may perform a method of processing a captured image according to the flowchart of FIG. 6.
  • the processor configuration of the recording unit 200 will be described in detail in the related drawings described later.
  • the processor may perform an operation to overall control each component 200 and 300 having each memory using various programs stored in the memory.
  • Processors include microprocessors, central processing units (CPUs), processor cores, multiprocessors, application-specific integrated circuits (ASICs), and field programmable gate arrays (FPGAs). It may include a processing device, but the present invention is not limited thereto.
  • the memory can temporarily or permanently store all types of data processed by each component (200, 300) having each memory.
  • Memory may include random access memory (RAM), read only memory (ROM), and non-permanent mass storage devices such as disk drives, but the present invention is not limited thereto.
  • RAM random access memory
  • ROM read only memory
  • non-permanent mass storage devices such as disk drives, but the present invention is not limited thereto.
  • the operations performed by each of the above-described recording unit 200 and analysis unit 300 may be performed by each processor while communicating with a communication unit of another configuration.
  • Figure 3 is a flowchart of a real-time radiation dose analysis method according to an embodiment of the present invention.
  • the analysis unit 300 of the real-time radiation dose analysis device may calculate a scintillation operator by applying a luminance calculation formula to the compensation signal and output a real-time dose distribution image based on the scintillation operator.
  • the mask extractor (MSH, see FIG. 7b) may be generated using an image synthesis network-based learning device.
  • a learning device based on an image synthesis network may have a structure as shown in FIG. 7A.
  • the image synthesis network-based learning device is to be learned with a training data set of a captured image (TD1, see FIG. 7a) that captures visible light emitted by irradiation and a mask (TD2, see FIG. 7a) corresponding to the captured image.
  • TD1 a captured image
  • TD2 a mask
  • the image synthesis network-based learning device can be generated by learning a first generator (GA1), which has a function of generating a mask from a captured image, and a second generator (GA2), which has a function of generating a captured image from a mask. .
  • the image synthesis network-based learning device can learn a discriminator (DT) that has the function of determining whether a captured image or mask is a real image or a virtual image.
  • the captured images or masks TD1 and TD2 may be videos or frames included in the images.
  • the first generator (GA1), the second generator (GA2), and the discriminator (DT) may be implemented as software, but are not limited to this and may be implemented as hardware.
  • the image synthesis network-based learning device can transmit the first generator (GA1), which generates a mask from a captured image, to the recording unit 200 of the real-time radiation dose analysis device 10 through a mask extractor (MSH, see FIG. 7B).
  • MSH mask extractor
  • the recording unit 200 may input a captured image (ID) into a mask extractor (MSH) generated by a learning device based on an image synthesis network and extract a mask (OD) corresponding to the captured image.
  • MISH mask extractor
  • the signal extraction unit 220 may apply the mask obtained through the mask extraction unit 210 to convert the captured image into a scintillation signal of the irradiated portion.
  • the analysis unit 300 may include an image correction unit 310 and an output unit 320.
  • the image correction unit 310 may correct geometric distortion caused by the location of a photographing device, for example, a camera.
  • the image correction unit 310 utilized an iterative reconstruction algorithm used in reconstruction of computed tomography.
  • the captured image may be marked as 'b' in the iterative reconstruction algorithm described later.
  • the image correction unit 310 may correct geometric distortion using a scintillation operator (A Lumi ) instead of a projection operator calculated based on the transmission length through which a radiation photon passes through the subject.
  • the scintillation operator (A Lumi ) can be calculated as a luminance calculation formula for the scintillation signal.
  • the luminance (B) of the flash signal is determined by the distance (r) between the recording unit 200 (here, this may mean the CMOS camera module 21) and the subject 120 and the recording unit 200. It can be defined by the brightness of a flash signal generated from an arbitrary area ( L
  • the subject 120 may refer to the flash plate 110 described above.
  • the scintillation operator (A Lumi ) uses the luminance calculation formula of [Equation 1] described above as It can be defined as a determinant calculated for every 1 to L x ).
  • the scintillation operator (A Lumi ) defined in this way can be expressed as [Equation 2] below.
  • r N,x in the denominator of [Equation 2] represents the distance from the Nth CMOS camera module 21 to a random area (L x ) of the subject 120, and L N,x in the numerator is N It represents the brightness of a flash signal generated from an arbitrary area (L x ) of the subject 120 detected by the th CMOS camera module 21.
  • the initial predicted value (x 0 ) can be calculated by multiplying each component of the scintillation operator (A Lumi ) matrix with each region corresponding to an arbitrary region (L x ) of the subject 120 of the captured image (b). .
  • Figure 6 is a flowchart of a real-time radiation dose analysis method according to embodiments of the present invention.
  • the real-time radiation dose analysis device 10 records the captured image of the scintillation plate.
  • the real-time radiation dose analysis device 10 may extract a mask by processing an image of radiation irradiated by an intensity-controlled radiation treatment plan on a segment basis.
  • the real-time radiation dose analysis device 10 may extract a mask by processing an image of radiation irradiated by a three-dimensional intensity control rotation radiation treatment plan based on control points.
  • the real-time radiation dose analysis device 10 may extract a scintillation signal including the irradiated area by applying the mask extracted in S231 and/or S232. As shown in FIG. 7C, an image 73 including the irradiated area may be output by applying the extracted mask 72 to the captured image 71 (see FIG. 7C).
  • the real-time radiation dose analysis device 10 can correct the output ratio of the scintillation signal by applying a mask.
  • the real-time radiation dose analysis device 10 can calculate the area of the area where radiation is irradiated through the mask and correct the output ratio based on the area.
  • the real-time radiation dose analysis device 10 compares the actual radiation output (reference, output factor) and the radiation output (camera, output factor) by the image captured by the imaging device and takes the image.
  • the radiation output from the image (camera) can be corrected to the actual radiation output (reference).
  • the real-time radiation dose analysis device 10 may image a light intensity that is different from the actual radiation intensity depending on the sensitivity (ISO) of the imaging device.
  • the real-time radiation dose analysis device 10 may correct geometric distortion included in the scintillation signal.
  • the real-time radiation dose analysis device 10 can correct geometric distortion caused by, for example, camera position.
  • Figure 7d is a diagram showing the difference in output factor between a captured image and a reference.
  • Figure 8 is a flowchart of the operation of the signal correction unit 230 according to embodiments of the present disclosure.
  • the signal correction unit 230 receives a signal extracted by applying a mask from the signal extraction unit 220.
  • the signal correction unit 230 may Fourier transform the signal into the frequency dimension.
  • the signal correction unit 230 can decompose the Fourier transform result into the real part (Real(FT(x))) and the imaginary part (Imag(FT(x))) of the signal.
  • the signal correction unit 230 can obtain the real part (Real(FT(x)) and the imaginary part (Imag(FT(x)) of the signal, and the DC component (FT(xo)). )) can be used to select the signal (xk).
  • the selected signal ( ) can be calculated by the equation below.
  • the signal correction unit 230 may determine whether the processed signal satisfies a predetermined condition through processes such as signal selection and signal attenuation.
  • the predetermined conditions may be as follows, but are not limited to this and various modifications are possible.
  • the signal correction unit 230 converts a signal that satisfies the conditions into an inverse Fourier transform ( ) to create a compensation signal with distortion corrected ( ) can be output.
  • a compensation signal in which distortion due to the frequency difference included in the signal is compensated may be output.
  • the real-time radiation dose analysis device may perform steps S310 to S360 for radiation irradiation according to an intensity-controlled radiation treatment plan, but is not limited thereto.
  • Figure 9 is a flowchart of a geometric distortion correction method according to embodiments of the present disclosure.
  • the real-time radiation dose analysis device can correct geometric distortion using a scintillation operator (A Lumi ) instead of a projection operator calculated based on the transmission length through which radiation photons pass through the subject.
  • a Lumi scintillation operator
  • the real-time radiation dose analysis device 10 may acquire a captured image (b).
  • the real-time radiation dose analysis device 10 may calculate the scintillation operator (A Lumi ) as shown in FIG. 10.
  • the real-time radiation dose analysis device 10 provides an initial predicted value (A Lumi) based on the captured image and the scintillation operator (A Lumi ). ) can be calculated.
  • the real-time radiation dose analysis device 10 may repeatedly perform steps S431 to S435.
  • the real-time radiation dose analysis device 10 moves during the moving step ( ) can be calculated.
  • the real-time radiation dose analysis device 10 moves to the moving stage ( ) can be considered to determine convergence.
  • the real-time radiation dose analysis device 10 may calculate a correction image if the convergence is not converged.
  • the real-time radiation dose analysis device 10 may output the final image as a real-time radiation distribution image if convergence is determined as a result of convergence.
  • a single processing device may be described as being used; however, those skilled in the art will understand that a processing device includes multiple processing elements and/or multiple types of processing elements. It can be seen that it may include.
  • a processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Additionally, other processing configurations, such as parallel processors, are possible.
  • Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of these, which may configure a processing unit to operate as desired, or may be processed independently or collectively. You can command the device.
  • Software and/or data may be used on any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device to be interpreted by or to provide instructions or data to a processing device. , or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave.
  • Software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner.
  • Software and data may be stored on one or more computer-readable recording media.
  • the method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer-readable medium.
  • the computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc., singly or in combination.
  • Program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and available to those skilled in the art of computer software.
  • Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks.
  • program instructions include machine language code, such as that produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter, etc.
  • the hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

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Abstract

According to embodiments of the present disclosure, disclosed is an apparatus for analyzing a radiation dose in real time, comprising: a measuring unit including a scintillator that generates a flashing signal when radiation emitted from a radiation source is irradiated; a recording unit that generates a captured image obtained by photographing the flashing signal generated by the measuring unit, outputs, as an extracted flashing signal, a portion of the captured image where radiation irradiation is performed, by applying a mask generated by using a mask extraction algorithm, and generates and stores a compensation signal obtained by correcting noise generated due to a difference between a pulse repetition frequency of a radiation emitting apparatus and a sampling frequency of a photographing apparatus, by decomposing the flashing light to correspond to a frequency domain through Fourier transformation; and an analyzing unit for analyzing a real-time dose distribution on the basis of the compensation signal.

Description

실시간 방사선 선량 분석 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램Real-time radiation dose analysis devices, methods, and computer programs
본 개시의 실시예들은, 실시간 방사선 선량 분석 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 영상 합성 네트워크 기반의 학습 모델로 학습된 마스크 추출기를 이용하여 촬영 영상에 대응하는 마스크를 생성하고 마스크를 이용하여 촬영 영상에서 방사선 조사가 이루어진 부분에 대한 신호를 생성하는 점을 특징으로 합니다. Embodiments of the present disclosure relate to a real-time radiation dose analysis device, method, and computer program. More specifically, generating a mask corresponding to a captured image using a mask extractor learned with an image synthesis network-based learning model; It is characterized by using a mask to generate a signal for the irradiated part of the image.
현대 방사선 치료는 짧은 시간동안 변조되는 조사면을 통해 정상 장기를 보호하고 악성 종양에 처방 선량을 전달하는 방법으로 이루어진다. 현대 방사선 치료의 치료 계획으로는 입체조형치료, 세기조절방사선치료, 정위체부 방사선 치료, 영상유도 방사선 치료, 호흡연동 방사선 치료, 사이버나이프 등이 있을 수 있다. 입체조형치료는, 모든 부위에 발생한 종양에 적용 가능하며 현재 가장 기본적인 형태의 방사선 치료이다. 세기조절방사선 치료는 치료목적에 최적화된 방사선 분포를 치료 부위에 전달하면서 주위 정상 조직에는 방사선 조사를 최소화시키는 것으로, 최첨단 방사선 치료 방법이다. 세기조절 방사선 치료 계획에 따르면, 방사선이 조사되어야 하는 영역에만 방사선이 조사되도록 하는 것이 중요하다. Modern radiation therapy consists of protecting normal organs and delivering prescribed doses to malignant tumors through irradiation fields that are modulated over a short period of time. Treatment plans for modern radiation therapy may include three-dimensional conformal therapy, intensity-modulated radiation therapy, stereotactic body radiation therapy, image-guided radiation therapy, respiratory-linked radiation therapy, and cyberknife. Stereoscopic therapy can be applied to tumors occurring in any area and is currently the most basic form of radiation treatment. Intensity-modulated radiation therapy is a cutting-edge radiation treatment method that delivers radiation distribution optimized for the treatment purpose to the treatment area while minimizing radiation irradiation to surrounding normal tissues. According to the intensity-controlled radiation treatment plan, it is important to ensure that radiation is irradiated only to the area to be irradiated.
따라서, 세기조절방사선 치료 방법으로 치료하는 경우에 방사선 치료 기기가 암 발생 영역, 또는 방사선 조사가 필요한 영역에는 방사선을 조사하고 다른 영역에는 방사선이 조사되지 않는지를 미리 확인 또는 예측한 후 치료가 이루어질 필요가 있다. Therefore, in the case of treatment with intensity-controlled radiation therapy, it is necessary to confirm or predict in advance that the radiation therapy device irradiates radiation to the area where cancer occurs or to the area that requires radiation, but does not irradiate to other areas, before treatment is performed. There is.
본 명세서에서 개시되는 실시예들은, 섬광체에 조사된 방사선으로 인해 발생하는 빛을 카메라 등의 촬영 장치로 촬영하고 촬영된 영상을 통해 선량 분포를 측정하는 실시간 방사선 선량 분석 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제시하는데 목적이 있다. Embodiments disclosed herein present a real-time radiation dose analysis device, method, and computer program that captures light generated from radiation irradiated to a scintillator with an imaging device such as a camera and measures dose distribution through the captured images. There is a purpose to doing this.
또한, 본 명세서에서 개시되는 실시예들은, 방사선 치료기기와 독립적으로 존재하며, 촬영된 영상을 기초로 시간에 따른 방사선양의 변화를 기록하고 분석할 수 있는 실시간 방사선 선량 분석 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제시하는데 목적이 있다. In addition, embodiments disclosed herein include a real-time radiation dose analysis device, method, and computer program that exists independently of the radiation treatment device and can record and analyze changes in radiation dose over time based on captured images. The purpose is to present .
본 개시의 실시예들에 따른 장치는, 방사선이 조사되어 가시광선을 방출시키는 섬광체를 포함하는 측정부; 상기 측정부로부터 방출된 가시광선을 촬영한 촬영 영상을 생성하고, 마스크 추출 알고리즘을 이용하여 생성된 마스크를 적용하여 상기 촬영 영상에서 방사선 조사가 이루어진 부분을 추출한 섬광 신호로 출력하며, 푸리에 변환을 통해 상기 섬광 신호를 주파수 공간에 대한 것으로 분해하여 방사선 방출 장치의 펄스 반복 주파수와 촬영 장치의 샘플링 주파수 차이로 인해 발생한 노이즈를 교정한 보상 신호를 생성하여 저장하는 기록부; 및 상기 보상 신호를 기초로 실시간 선량 분포를 분석하는 분석부;를 포함할 수 있다. Devices according to embodiments of the present disclosure include a measuring unit including a scintillator that is irradiated with radiation and emits visible light; A captured image is generated by capturing the visible light emitted from the measuring unit, and the irradiated portion of the captured image is extracted by applying a mask created using a mask extraction algorithm, and output as a scintillation signal through Fourier transform. a recording unit that decomposes the scintillation signal into frequency space to generate and store a compensation signal that corrects noise caused by the difference between the pulse repetition frequency of the radiation emitting device and the sampling frequency of the imaging device; and an analysis unit that analyzes real-time dose distribution based on the compensation signal.
상기 마스크 추출 알고리즘은, 영상 합성 네트워크 기반의 학습 모델을 이용하여 생성되는 마스크일 수 있다. The mask extraction algorithm may be a mask generated using a learning model based on an image synthesis network.
상기 마스크 추출 알고리즘은, 촬영 영상을 입력으로 하고, 촬영 영상에 대응하는 마스크를 출력으로 하는 훈련 데이터 셋트로 학습되어 생성된 것일 수 있다. The mask extraction algorithm may be generated by learning from a training data set that uses a captured image as an input and a mask corresponding to the captured image as an output.
상기 마스크 추출 알고리즘은, 촬영 영상을 마스크로 변환하는 제1 생성기, 마스크를 촬영 영상으로 변환하는 제2 생성기 및 마스크 또는 촬영 영상이 실상 또는 허상인지 여부를 판별하는 판별부를 포함하여 구현되어 상기 훈련 데이터 셋트로 학습되어 생성될 수 있다. The mask extraction algorithm is implemented by including a first generator that converts a captured image into a mask, a second generator that converts the mask into a captured image, and a determination unit that determines whether the mask or the captured image is a real image or a virtual image, and the training data It can be learned and created as a set.
상기 기록부는, 마스크 추출 알고리즘을 이용하여 생성된 마스크를 적용하여 상기 촬영 영상의 방사선 조사 영역을 추출하고, 상기 방사선 조사 영역의 평균값을 산출하고, 상기 평균값을 기초로 방사선 조사 영역의 섬광 신호를 출력할 수 있다. The recording unit extracts a radiation exposure area of the captured image by applying a mask generated using a mask extraction algorithm, calculates an average value of the radiation exposure area, and outputs a scintillation signal of the radiation exposure area based on the average value. can do.
상기 기록부는, 상기 섬광 신호를 푸리에 변환으로 변환하여 섬광 신호의 허수부, 섬광 신호의 실수부로 분해하고, 섬광 신호의 실수부의 크기를 기초로 노이즈를 교정하고 허수부와 실수부를 통한 역 푸리에 변환을 통해 보상 신호를 추출할 수 있다. The recording unit converts the scintillation signal into Fourier transform, decomposes it into the imaginary part of the scintillation signal and the real part of the scintillation signal, corrects noise based on the size of the real part of the scintillation signal, and performs the inverse Fourier transform through the imaginary part and the real part. A compensation signal can be extracted through.
상기 분석부는, 상기 보상 신호에 휘도 계산식으로 적용하여 섬광 연산자를 산출하고, 상기 섬광 연산자를 기초로 실시간 선량 분포를 산출할 수 있다. The analysis unit may calculate a scintillation operator by applying a luminance calculation formula to the compensation signal and calculate a real-time dose distribution based on the scintillation operator.
상기 분석부는, 상기 촬영 장치의 위치로 인해 발생한 기하학적 왜곡을 반복적 재구성 기법으로 분석하여 상기 보상 신호를 다시 보정한 후, 보정된 보상 신호로부터 실시간 선량 분포를 산출할 수 있다. The analysis unit may analyze the geometric distortion caused by the position of the imaging device using an iterative reconstruction technique to re-correct the compensation signal, and then calculate a real-time dose distribution from the corrected compensation signal.
본 개시의 실시예들에 따른 방법은, 실시간 선량 분석 장치의 실시간 선량 분석 방법에 있어서, 측정부의 섬광체가 방사원으로부터 방출된 방사선이 조사되어 섬광을 발생시키는 단계; 기록부가 상기 측정부로부터 발생된 상기 섬광을 촬영한 촬영 영상을 생성하는 단계; 상기 기록부가 마스크 추출 알고리즘을 이용하여 생성된 마스크를 적용하여 상기 촬영 영상에서 방사선 조사가 이루어진 부분을 추출한 섬광 신호로 출력하는 단계; 상기 기록부가 푸리에 변환을 통해 상기 섬광 신호를 주파수 공간에 대한 것으로 분해하여 방사선 방출 장치의 펄스 반복 주파수와 촬영 장치의 샘플링 주파수 차이로 인해 발생한 노이즈를 교정한 보상 신호를 생성하여 저장하는 단계; 및 분석부가 상기 보상 신호를 수신하여, 상기 보상 신호를 기초로 실시간 선량 분포 영상을 출력하는 단계;를 포함할 수 있다. The method according to embodiments of the present disclosure includes the steps of generating a flash by irradiating a scintillator of the measuring unit with radiation emitted from a radiation source; generating a captured image by a recording unit capturing the flash of light generated from the measuring unit; The recording unit applying a mask generated using a mask extraction algorithm to extract the irradiated portion of the captured image and output the extracted scintillation signal; The recording unit decomposes the scintillation signal into frequency space through Fourier transform to generate and store a compensation signal that corrects noise caused by a difference between the pulse repetition frequency of the radiation emitting device and the sampling frequency of the imaging device; and an analysis unit receiving the compensation signal and outputting a real-time dose distribution image based on the compensation signal.
상기 마스크 추출 알고리즘은, 영상 합성 네트워크 기반의 학습 모델을 이용하여 생성되는 마스크일 수 있다.The mask extraction algorithm may be a mask generated using a learning model based on an image synthesis network.
상기 마스크 추출 알고리즘은, 촬영 영상을 입력으로 하고, 촬영 영상에 대응하는 마스크를 출력으로 하는 훈련 데이터 셋트로 학습되어 생성된 것일 수 있다. The mask extraction algorithm may be generated by learning from a training data set that uses a captured image as an input and a mask corresponding to the captured image as an output.
상기 마스크 추출 알고리즘은, 촬영 영상을 마스크로 변환하는 제1 생성기, 마스크를 촬영 영상으로 변환하는 제2 생성기 및 마스크 또는 촬영 영상이 실상 또는 허상인지 여부를 판별하는 판별부를 포함하여 구현되어 상기 훈련 데이터 셋트로 학습되어 생성될 수 있다. The mask extraction algorithm is implemented by including a first generator that converts a captured image into a mask, a second generator that converts the mask into a captured image, and a determination unit that determines whether the mask or the captured image is a real image or a virtual image, and the training data It can be learned and created as a set.
상기 섬광 신호로 출력하는 단계가, 상기 마스크 추출 알고리즘을 이용하여 생성된 마스크를 적용하여 상기 촬영 영상의 방사선 조사 영역을 추출하고, 상기 방사선 조사 영역의 평균값을 산출하고, 상기 평균값을 기초로 방사선 조사 영역의 섬광 신호를 출력할 수 있다. The step of outputting the scintillation signal includes extracting a radiation exposure area of the captured image by applying a mask generated using the mask extraction algorithm, calculating an average value of the radiation exposure area, and applying radiation based on the average value. A flash signal in the area can be output.
상기 섬광 신호로 출력하는 단계가, 상기 섬광 신호를 푸리에 변환으로 변환하여 섬광 신호의 허수부, 섬광 신호의 실수부로 분해하고, 섬광 신호의 실수부의 크기를 기초로 노이즈를 교정하고 허수부와 실수부를 통한 역 푸리에 변환을 통해 보상 신호를 추출할 수 있다. The step of outputting the scintillation signal includes converting the scintillation signal into Fourier transform, decomposing the scintillation signal into the imaginary part of the scintillation signal and the real part of the scintillation signal, correcting noise based on the size of the real part of the scintillation signal, and dividing the imaginary part and the real part into The compensation signal can be extracted through inverse Fourier transform.
상기 선량 분포를 분석하는 단계가, 상기 보상 신호에 휘도 계산식으로 적용하여 섬광 연산자를 산출하고, 상기 섬광 연산자를 기초로 실시간 선량 분포를 산출할 수 있다.In the step of analyzing the dose distribution, a scintillation operator may be calculated by applying a luminance calculation formula to the compensation signal, and a real-time dose distribution may be calculated based on the scintillation operator.
상기 선량 분포를 분석하는 단계가, 상기 촬영 장치의 위치로 인해 발생한 기하학적 왜곡을 반복적 재구성 기법으로 분석하여 상기 보상 신호를 다시 보정한 후, 보정된 보상 신호로부터 실시간 선량 분포를 산출할 수 있다. In the step of analyzing the dose distribution, the geometric distortion caused by the position of the imaging device is analyzed using an iterative reconstruction technique to re-correct the compensation signal, and then a real-time dose distribution can be calculated from the corrected compensation signal.
본 발명의 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터를 이용하여 본 발명의 실시예에 따른 방법 중 어느 하나의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장될 수 있다. A computer program according to an embodiment of the present invention may be stored in a medium to execute any one of the methods according to an embodiment of the present invention using a computer.
이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공된다. In addition to this, another method for implementing the present invention, another system, and a computer-readable recording medium for recording a computer program for executing the method are further provided.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해 질 것이다.Other aspects, features and advantages in addition to those described above will become apparent from the following drawings, claims and detailed description of the invention.
전술한 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 섬광체에 조사된 방사선으로 인해 발생하는 빛을 카메라 등의 촬영 장치로 촬영하고 촬영된 영상을 통해 선량 분포를 측정하는 실시간 방사선 선량 분석 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제시할 수 있다. According to one of the above-mentioned problem solving means, a real-time radiation dose analysis device, method, and computer program for photographing light generated by radiation irradiated to a scintillator with an imaging device such as a camera and measuring dose distribution through the photographed image. can be presented.
또한, 방사선 치료기기와 독립적으로 존재하며, 촬영된 영상을 기초로 시간에 따른 방사선양의 변화를 기록하고 분석할 수 있는 실시간 방사선 선량 분석 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램을 제시할 수 있다.In addition, it is possible to present a real-time radiation dose analysis device, method, and computer program that exists independently of the radiation treatment device and can record and analyze changes in radiation dose over time based on captured images.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 방사선 선량 분석 장치의 구성을 개략적으로 도시한 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 방사선 선량 분석 장치의 실제적인 설계 형태를 나타내는 설계도이다.Figure 1 is a configuration diagram schematically showing the configuration of a real-time radiation dose analysis device according to an embodiment of the present invention, and Figure 2 shows the actual design form of the real-time radiation dose analysis device according to an embodiment of the present invention. It is a blueprint.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 방사선 선량 분석 방법의 흐름도이다. Figure 3 is a flowchart of a real-time radiation dose analysis method according to an embodiment of the present invention.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 방사선 선량 분석 장치의 기록부의 블록도이다. Figure 4 is a block diagram of a recording unit of a real-time radiation dose analysis device according to an embodiment of the present invention.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 방사선 선량 분석 장치의 분석부를 설명하기 위한 블록도이다.Figure 5 is a block diagram for explaining the analysis unit of the real-time radiation dose analysis device according to an embodiment of the present invention.
도 6은 본 발명의 실시예들에 따른 실시간 방사선 선량 분석 방법의 흐름도이다. Figure 6 is a flowchart of a real-time radiation dose analysis method according to embodiments of the present invention.
도 7a는 본 발명의 실시예들에 따른 영상 합성 네트워크 기반의 학습 장치의 동작을 설명하는 도면이다. FIG. 7A is a diagram illustrating the operation of an image synthesis network-based learning device according to embodiments of the present invention.
도 7b는 본 발명의 실시예들에 따른 마스크 추출기의 동작을 설명하는 도면이다. FIG. 7B is a diagram illustrating the operation of a mask extractor according to embodiments of the present invention.
도 7c는 본 발명의 실시예들에 따라서, 생성된 촬영영상, 마스크 및 촬영 영상에 마스크를 적용한 결과 영상의 예시 도면이다. Figure 7c is an example diagram of a captured image, a mask, and an image resulting from applying a mask to a captured image, according to embodiments of the present invention.
도 7d는 촬영 영상과 레퍼런스 사이의 출력 비율(output factor)의 차이를 나타내는 도면이다. Figure 7d is a diagram showing the difference in output factor between a captured image and a reference.
도 8은 본 개시의 실시예들에 따른 신호 교정부의 동작에 대한 흐름도이다. Figure 8 is a flowchart of the operation of the signal correction unit according to embodiments of the present disclosure.
도 9는 본 개시의 실시예들에 따른 기하학적 왜곡 보정 방법의 흐름도이다. Figure 9 is a flowchart of a geometric distortion correction method according to embodiments of the present disclosure.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 보정부의 섬광 연산자 생성을 설명하기 위한 모식도이다.Figure 10 is a schematic diagram for explaining the generation of a scintillation operator in an image correction unit according to an embodiment of the present invention.
이하 첨부된 도면들에 도시된 본 발명에 관한 실시예를 참조하여 본 발명의 구성 및 작용을 상세히 설명한다.Hereinafter, the configuration and operation of the present invention will be described in detail with reference to embodiments of the present invention shown in the attached drawings.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다. Since the present invention can be modified in various ways and can have various embodiments, specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. The effects and features of the present invention and methods for achieving them will become clear by referring to the embodiments described in detail below along with the drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below and may be implemented in various forms.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. When describing with reference to the drawings, identical or corresponding components will be assigned the same reference numerals and redundant description thereof will be omitted. .
본 명세서에서 "학습", "러닝" 등의 용어는 인간의 교육 활동과 같은 정신적 작용을 지칭하도록 의도된 것이 아닌 절차에 따른 컴퓨팅(computing)을 통하여 기계 학습(machine learning)을 수행함을 일컫는 용어로 해석한다.In this specification, terms such as "learning" and "learning" are not intended to refer to mental operations such as human educational activities, but are terms that refer to performing machine learning through procedural computing. interpret.
이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. In the following embodiments, terms such as first and second are used not in a limiting sense but for the purpose of distinguishing one component from another component.
이하의 실시예에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. In the following examples, singular terms include plural terms unless the context clearly dictates otherwise.
이하의 실시예에서, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다. In the following embodiments, terms such as include or have mean that the features or components described in the specification exist, and do not exclude in advance the possibility of adding one or more other features or components.
도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다. In the drawings, the sizes of components may be exaggerated or reduced for convenience of explanation. For example, the size and thickness of each component shown in the drawings are shown arbitrarily for convenience of explanation, so the present invention is not necessarily limited to what is shown.
어떤 실시예가 달리 구현 가능한 경우에 특정한 공정 순서는 설명되는 순서와 다르게 수행될 수도 있다. 예를 들어, 연속하여 설명되는 두 공정이 실질적으로 동시에 수행될 수도 있고, 설명되는 순서와 반대의 순서로 진행될 수 있다.In cases where an embodiment can be implemented differently, a specific process sequence may be performed differently from the described sequence. For example, two processes described in succession may be performed substantially at the same time, or may be performed in an order opposite to that in which they are described.
이하, 도 1 및 도 2를 함께 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 방사선 선량 분석 장치에 관하여 설명한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 방사선 선량 분석 장치의 구성을 개략적으로 도시한 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 방사선 선량 분석 장치의 실제적인 설계 형태를 나타내는 설계도이다.Hereinafter, a real-time radiation dose analysis device according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 and 2. Figure 1 is a configuration diagram schematically showing the configuration of a real-time radiation dose analysis device according to an embodiment of the present invention, and Figure 2 shows the actual design form of the real-time radiation dose analysis device according to an embodiment of the present invention. It is a blueprint.
실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 측정부(100), 기록부(200) 및 분석부(300)를 포함할 수 있다. The real-time radiation dose analysis device 10 may include a measuring unit 100, a recording unit 200, and an analysis unit 300.
측정부(100)는 방사선이 조사되는 영역을 측정하는 구성으로서, 방사원으로부터 방출된 방사선이 조사되어 가시 광선을 방출시키는 섬광판(110)을 포함할 수 있다. 방사선은, 치료기기에서 정한 영역, 정한 세기 등으로 방출될 수 있다. 섬광판(100)은 방출된 방사선 입자에 의해 여기되는 형광체를 말하며, 가시광선을 방출하게 된다. 섬광판(110)은 방사선에 의해 감광되는 감광 필름과 달리 방사선 자극에 의해 가시광선을 발생시키는 것이므로 재사용이 가능한 이점이 있다. 본 발명에서는 발생하는 가시광선을 촬영한 영상을 기록부(200)에 기록하고, 기록된 영상을 분석하여 실시간 방사선 선량에 대한 영상을 출력하는 분석부(300)를 이용하므로 측정과 동시에 실시간으로 방사선 선량의 분석이 가능하다.The measuring unit 100 is a component that measures an area to which radiation is irradiated, and may include a scintillation plate 110 that emits visible light by irradiating radiation emitted from a radiation source. Radiation can be emitted from a treatment device in a defined area and intensity. The scintillator 100 refers to a phosphor that is excited by emitted radiation particles and emits visible light. The scintillation plate 110 has the advantage of being reusable because it generates visible light by stimulation of radiation, unlike a photosensitive film that is sensitive to radiation. In the present invention, an analysis unit 300 is used to record an image of visible light generated in the recording unit 200, analyze the recorded image, and output an image of the real-time radiation dose, so that the radiation dose is measured in real time at the same time as the measurement. analysis is possible.
섬광판(110)은 암실(22)의 상부에 배치될 수 있으나, 섬광판(110)의 배치는 가시광선의 기록을 통해 실시간 선량을 측정할 수 있는 범위 내에서 다양하게 설계 변경할 수 있다.The scintillation plate 110 may be placed at the top of the dark room 22, but the arrangement of the scintillation plate 110 can be designed in various ways within the range of measuring real-time dose through recording of visible light.
기록부(200)는 상기 측정부(100)로부터 발생된 가시광선을 이용하여 가시광선을 촬영한 촬영 영상을 기록할 수 있다. 기록부(200)는 상기 측정부(100)로부터 발생된 가시광선을 촬영한 촬영 영상을 생성하고, 촬영 영상에서 밝은 부분을 방사선 조사가 이루어진 영역으로 추출할 수 있다. 보다 구체적으로, 기록부(200)는 촬영 영상에 마스크를 적용하여 방사선 조사가 이루어진 영역, 부분을 추출할 수 있다. The recording unit 200 can record a captured image of visible light using visible light generated from the measuring unit 100. The recording unit 200 can generate a captured image by capturing visible light generated from the measuring unit 100, and extract a bright portion from the captured image as the irradiated area. More specifically, the recording unit 200 may apply a mask to the captured image to extract the area or portion where radiation was irradiated.
기록부(200)는 장치적 구성으로서 CMOS 카메라 모듈(21) 및 암실(22)을 포함할 수 있다. CMOS 카메라 모듈(21)은 암실(22)의 상부에 배치된 섬광판(110)을 기준으로 양 측에 대칭적으로 배치되도록 2개로 구비될 수 있다. 그러나 CMOS 카메라 모듈(21)의 개수 및 배치는 이에 한정되지 않으며, CMOS 카메라 모듈(21) 외에도 섬광 신호를 용이하게 기록할 수 있는 다른 촬영 장치일 수도 있다. 암실(22)에는 상기 CMOS 카메라 모듈(21)이 설치될 수 있다.암실(22)는 CMOS 카메라 모듈(21)을 지지할 수 있다. The recording unit 200 may include a CMOS camera module 21 and a dark room 22 as a device configuration. The CMOS camera module 21 may be provided in two pieces so that they are symmetrically disposed on both sides of the flash plate 110 disposed at the top of the dark room 22. However, the number and arrangement of the CMOS camera module 21 are not limited to this, and in addition to the CMOS camera module 21, it may be another imaging device that can easily record a flash signal. The CMOS camera module 21 may be installed in the dark room 22. The dark room 22 may support the CMOS camera module 21.
기록부(200)는 CMOS 카메라 모듈(21)을 이용하여 섬광판(110)으로부터 발생한 가시광선을 촬영한 영상을 동영상의 형태로 기록할 수 있다. 기록부(200)는 촬영 영상에서 방사선 조사가 이루어진 부분, 영역을 추출하고, 촬영 영상을 푸리에 변환하여 주파수 차이로 인해 발생한 왜곡을 제거하는 보정을 수행할 수 있다. 기록부(200)는 도 6의 흐름도에 따라서 촬영 영상을 처리하는 방법을 수행할 수 있다. 기록부(200)의 프로세서적 구성에 관하여는 후술하는 관련 도면에서 상세히 설명한다.The recording unit 200 can record an image captured by visible light generated from the scintillation plate 110 in the form of a video using the CMOS camera module 21. The recording unit 200 may extract the irradiated portion or area from the captured image, perform Fourier transformation on the captured image, and perform correction to remove distortion caused by the frequency difference. The recording unit 200 may perform a method of processing a captured image according to the flowchart of FIG. 6. The processor configuration of the recording unit 200 will be described in detail in the related drawings described later.
분석부(300)는 기록부(200)로부터 수신한 보정 신호를 분석하여 실시간 방사선 선량 분포 영상을 출력할 수 있다. 분석부(300)는 보상 신호에 휘도 계산식을 적용하여 섬광 연산자를 산출함으로써, 실시간으로 조사되는 방사선의 선량 분포에 대한 영상을 생성할 수 있다. 분석부(300)의 동작에 관하여는 후술하는 관련 도면에서 상세히 설명한다.The analysis unit 300 may analyze the correction signal received from the recording unit 200 and output a real-time radiation dose distribution image. The analysis unit 300 can generate an image of the dose distribution of radiation irradiated in real time by calculating a scintillation operator by applying a luminance calculation formula to the compensation signal. The operation of the analysis unit 300 will be described in detail in the related drawings described later.
기록부(200) 및 분석부(300)는 본 도면에는 도시하지 않았으나 각각 통신부, 프로세서 및 메모리를 포함할 수 있다. Although not shown in this drawing, the recording unit 200 and the analysis unit 300 may each include a communication unit, a processor, and a memory.
통신부는 다양한 유형의 통신 방식에 따라 다양한 유형의 외부 장치, 서버와 통신할 수 있다. 기록부(200) 및 분석부(300) 각각의 통신부는 네트워크(미도시)에 의해 연결되어 서로 데이터를 주고 받을 수 있다. The communication unit can communicate with various types of external devices and servers according to various types of communication methods. Each communication unit of the recording unit 200 and the analysis unit 300 is connected by a network (not shown) and can exchange data with each other.
프로세서는 메모리에 저장된 각종 프로그램을 이용하여 각 메모리를 구비하는 각 구성(200, 300)을 전반적으로 제어하는 동작을 수행할 수 있다. 프로세서는 마이크로프로세서(Microprocessor), 중앙처리장치(Central Processing Unit: CPU), 프로세서 코어(Processor Core), 멀티프로세서(Multiprocessor), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array) 등의 처리 장치를 포함할 수 있으나, 본 발명은 이에 한정되지 않는다.The processor may perform an operation to overall control each component 200 and 300 having each memory using various programs stored in the memory. Processors include microprocessors, central processing units (CPUs), processor cores, multiprocessors, application-specific integrated circuits (ASICs), and field programmable gate arrays (FPGAs). It may include a processing device, but the present invention is not limited thereto.
메모리는 각 메모리를 구비하는 각 구성(200, 300)이 처리하는 모든 종류의 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장할 수 있다. 메모리는 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(Permanent Mass Storage Device)를 포함할 수 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 전술한 기록부(200) 및 분석부(300) 각각이 수행하는 동작들은 각각의 프로세서에 의해 다른 구성의 통신부와 통신하며 수행될 수 있다.The memory can temporarily or permanently store all types of data processed by each component (200, 300) having each memory. Memory may include random access memory (RAM), read only memory (ROM), and non-permanent mass storage devices such as disk drives, but the present invention is not limited thereto. The operations performed by each of the above-described recording unit 200 and analysis unit 300 may be performed by each processor while communicating with a communication unit of another configuration.
본 도면에서는 기록부(200) 및 분석부(300)가 별개의 모듈로 구비되는 것으로 도시하였으나 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)에 의해 수행되는 동작에 따라 기능적으로 구분한 것일 뿐 반드시 서로 독립적으로 구분되어야 하는 것은 아니며, 필요에 따라 하나의 모듈로 통합하여 구현될 수도 있다. 실시예에 따라서 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 본 도면에 도시되지 않은 다른 구성을 포함할 수도 있음은 물론이다.In this drawing, the recording unit 200 and the analysis unit 300 are shown as being provided as separate modules, but they are functionally divided according to the operation performed by the real-time radiation dose analysis device 10 and must be separated independently from each other. This does not mean that it can be implemented by integrating it into one module, if necessary. Of course, depending on the embodiment, the real-time radiation dose analysis device 10 may include other configurations not shown in this drawing.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 방사선 선량 분석 방법의 흐름도이다. Figure 3 is a flowchart of a real-time radiation dose analysis method according to an embodiment of the present invention.
S110에서는, 실시간 방사선 선량 분석 장치의 측정부(100)는 방사선이 조사되어 가시광선을 방출한다. In S110, the measuring unit 100 of the real-time radiation dose analysis device is irradiated with radiation and emits visible light.
S120에서는, 실시간 방사선 선량 분석 장치의 기록부(200)는 가시광선을 촬영한 촬영 영상을 기록할 수 있다. In S120, the recording unit 200 of the real-time radiation dose analysis device can record a captured image of visible light.
S130에서는, 실시간 방사선 선량 분석 장치의 기록부(200)는, 마스크를 적용하여 촬영 영상에서 방사선 조사가 이루어진 부분을 추출하고, 방사선 조사가 이루어진 부분을 포함하는 섬광 신호로 변환할 수 있다. In S130, the recording unit 200 of the real-time radiation dose analysis device may apply a mask to extract the irradiated portion from the captured image and convert it into a scintillation signal including the irradiated portion.
S140에서는, 실시간 방사선 선량 분석 장치의 기록부(200)는, 푸리에 변환을 통해 섬광 신호를 주파수 공간에 대한 것으로 분해하여 주파수 차이로 인해 발생한 왜곡을 교정한 보상 신호를 생성하여 저장할 수 있다. In S140, the recording unit 200 of the real-time radiation dose analysis device may decompose the scintillation signal into frequency space through Fourier transform to generate and store a compensation signal that corrects distortion caused by the frequency difference.
S150에서는, 실시간 방사선 선량 분석 장치의 분석부(300)는, 보상 신호에 휘도 계산식을 적용하여 섬광 연산자를 산출하며 섬광 연산자를 기초로 실시간 선량 분포 영상을 출력할 수 있다. In S150, the analysis unit 300 of the real-time radiation dose analysis device may calculate a scintillation operator by applying a luminance calculation formula to the compensation signal and output a real-time dose distribution image based on the scintillation operator.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 방사선 선량 분석 장치의 기록부의 블록도이다. Figure 4 is a block diagram of a recording unit of a real-time radiation dose analysis device according to an embodiment of the present invention.
기록부(200)는 마스크 추출부(210), 신호 추출부(220), 및 신호 교정부(230)를 포함할 수 있다. 기록부(200)는 세기조절 방사선 치료 계획에 따라서 방사선 치료 기기가 동작되는 경우, 촬영 영상을 획득하여 방사선 조사가 이루어진 영역들 치료 계획에서 계획한 방사선 조사 영역과 일치하는지를 판단할 수 있다. The recording unit 200 may include a mask extraction unit 210, a signal extraction unit 220, and a signal correction unit 230. When a radiation therapy device is operated according to an intensity-controlled radiation treatment plan, the recorder 200 may obtain a captured image and determine whether the irradiated areas match the radiation irradiated areas planned in the treatment plan.
마스크 추출부(210)는 방출된 가시광선을 촬영한 촬영 영상을 마스크 추출기에 입력하여 촬영 영상과 관련된 마스크 영상을 획득할 수 있다. 마스크 추출부(210)는, 세기조절 방사선 치료 계획으로 방사선이 방출되는 경우 세그먼트 별 누적 영상에 임계값을 적용하여 마스크를 추출할 수 있다. 이때, 임계값은, 각 픽셀의 밝기값을 기준으로 설정된 값일 수 있다. 세그먼트는 방사선이 방출되는 구간을 의미하며, 촬영 영상에서 밝기값이 임계값 이상인 영역을 말할 수 있다. 마스크 추출부(210)는 입체세기 조절 회전 방사선 치료 계획으로 방사선이 방출되는 경우, 소정의 제어점을 가지고 실시간으로 조사면이 변조될 수 있다. 이런 경우, 방사선이 조사되어 방출되는 가시 광선을 촬영한 영상은 변조된 조사면을 촬영한 것일 수 있다. The mask extractor 210 may obtain a mask image related to the captured image by inputting a captured image of emitted visible light to the mask extractor. The mask extractor 210 may extract a mask by applying a threshold to the cumulative image for each segment when radiation is emitted in an intensity-controlled radiation treatment plan. At this time, the threshold may be a value set based on the brightness value of each pixel. A segment refers to a section where radiation is emitted, and can refer to an area in a captured image where the brightness value is above the threshold. The mask extractor 210 may modulate the irradiation surface in real time with a predetermined control point when radiation is emitted through a three-dimensional intensity controlled rotational radiation treatment plan. In this case, an image of visible light emitted by irradiation may be an image of a modulated irradiation surface.
마스크 추출기(MSH, 도 7b 참조)는 영상 합성 네트워크 기반의 학습 장치를 이용하여 생성되는 것일 수 있다. The mask extractor (MSH, see FIG. 7b) may be generated using an image synthesis network-based learning device.
영상 합성 네트워크 기반의 학습 장치는, 도 7a와 같은 구조를 가질 수 있다. 영상 합성 네트워크 기반의 학습 장치는, 방사선이 조사되어 방출되는 가시광선을 촬영한 촬영 영상(TD1, 도 7a 참조)과 촬영 영상에 대응하는 마스크(TD2, 도 7a 참조)의 훈련 데이터 셋트로 학습될 수 있다. 영상 합성 네트워크 기반의 학습 장치는, 촬영 영상에서 마스크를 생성하는 기능을 가지는 제1 생성기(GA1)와 마스크에서 촬영 영상을 생성하는 기능을 가지는 제2 생성기(GA2)를 각각 학습하여 생성할 수 있다. 영상 합성 네트워크 기반의 학습 장치는, 촬영 영상 또는 마스크가 실상 또는 허상인지를 판별하는 기능을 가지는 판별기(DT)를 학습시킬 수 있다. 여기서, 촬영 영상 또는 마스크(TD1, TD2)는, 동영상이거나, 영상에 포함된 프레임일 수 있다. 제1 생성기(GA1), 제2 생성기(GA2), 판별기(DT)는 소프트웨어로 구현되는 것일 수 있으나, 이에 한정되지 않고 하드웨어로 구현될 수 있다. 영상 합성 네트워크 기반의 학습 장치는 촬영 영상에서 마스크를 생성하는 제1 생성기(GA1)를 마스크 추출기(MSH, 도 7b 참조)로 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)의 기록부(200)로 전송할 수 있다. 영상 합성 네트워크 기반의 학습 장치는, 이진화 영상 추출 연산자를 적용하여 마스크 추출기(MSH)를 학습 시킬 수 있다. 영상 합성 네트워크 기반의 학습 장치는, 촬영 영상의 각각의 프레임을 입력으로 하여 마스크에 해당하는 이미지를 출력하도록 학습될 수 있다. 단일 프레임 이미지는 동영상과 달리 낮은 영상 강도와 다수의 배경 잡음을 포함할 수 있다. 따라서, 영상의 각각의 프레임에 밝기를 기준으로 설정된 임계값을 적용하여 마스크를 추출하는 것이 불가능할 수 있다. A learning device based on an image synthesis network may have a structure as shown in FIG. 7A. The image synthesis network-based learning device is to be learned with a training data set of a captured image (TD1, see FIG. 7a) that captures visible light emitted by irradiation and a mask (TD2, see FIG. 7a) corresponding to the captured image. You can. The image synthesis network-based learning device can be generated by learning a first generator (GA1), which has a function of generating a mask from a captured image, and a second generator (GA2), which has a function of generating a captured image from a mask. . The image synthesis network-based learning device can learn a discriminator (DT) that has the function of determining whether a captured image or mask is a real image or a virtual image. Here, the captured images or masks TD1 and TD2 may be videos or frames included in the images. The first generator (GA1), the second generator (GA2), and the discriminator (DT) may be implemented as software, but are not limited to this and may be implemented as hardware. The image synthesis network-based learning device can transmit the first generator (GA1), which generates a mask from a captured image, to the recording unit 200 of the real-time radiation dose analysis device 10 through a mask extractor (MSH, see FIG. 7B). An image synthesis network-based learning device can learn a mask extractor (MSH) by applying a binarization image extraction operator. A learning device based on an image synthesis network can be trained to output an image corresponding to a mask using each frame of a captured video as input. Unlike video, single-frame images can have low image intensity and contain a lot of background noise. Therefore, it may be impossible to extract a mask by applying a threshold value set based on brightness to each frame of the image.
기록부(200)는, 영상 합성 네트워크 기반의 학습 장치에서 생성된 마스크 추출기(MSH)에 촬영된 촬영 영상(ID)를 입력하고, 촬영 영상에 대응하는 마스크(OD)를 추출할 수 있다. The recording unit 200 may input a captured image (ID) into a mask extractor (MSH) generated by a learning device based on an image synthesis network and extract a mask (OD) corresponding to the captured image.
마스크 추출기(MSH)는, 도 7b에 도시된 바와 같이, 세기 조절 방사선 치료 시의 영상과, 입체 세기 조절 회전 방사선 치료 시의 영상에 대해서 다른 방법으로, 촬영 영상에 대응하는 마스크(OD)를 생성할 수 있다. 촬영 영상에 대응하는 마스크(OD)는, 촬영 영상에서 방사선 조사가 이루어진 영역에만 효과를 적용한 이미지 또는 영상을 말한다. As shown in FIG. 7B, the mask extractor (MSH) generates a mask (OD) corresponding to the captured image using different methods for the image during intensity-controlled radiation therapy and the image during stereoscopic intensity-controlled rotational radiation therapy. can do. The mask (OD) corresponding to the captured image refers to an image or image to which an effect is applied only to the irradiated area of the captured image.
신호 추출부(220)는 마스크 추출부(210)를 통해 획득된 마스크 적용하여 촬영 영상에서 방사선 조사가 이루어진 부분의 섬광 신호로 변환할 수 있다. The signal extraction unit 220 may apply the mask obtained through the mask extraction unit 210 to convert the captured image into a scintillation signal of the irradiated portion.
신호 교정부(230)는 푸리에 변환을 통해 섬광 신호를 주파수 공간에 대한 것으로 분해하여 주파수 차이로 인해 발생한 왜곡을 교정한 보상 신호를 생성하여 저장할 수 있다. 신호 교정부(230)는 도 8의 방법으로 보상 신호를 생성할 수 있다. The signal correction unit 230 may decompose the flash signal into frequency space through Fourier transform and generate and store a compensation signal that corrects distortion caused by the frequency difference. The signal correction unit 230 may generate a compensation signal using the method of FIG. 8.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 실시간 방사선 선량 분석 장치의 분석부(300)를 설명하기 위한 블록도이다.Figure 5 is a block diagram for explaining the analysis unit 300 of the real-time radiation dose analysis device according to an embodiment of the present invention.
분석부(300)는 영상 보정부(310), 출력부(320)를 포함할 수 있다. The analysis unit 300 may include an image correction unit 310 and an output unit 320.
영상 보정부(310)는, 촬영 장치, 예를 들어 카메라의 위치로 인해 발생하는 기하학적 왜곡을 교정할 수 있다. 영상 보정부(310)는 전산화단층촬영의 재구성에서 사용되는 반복적 재구성 알고리즘을 활용하였다. The image correction unit 310 may correct geometric distortion caused by the location of a photographing device, for example, a camera. The image correction unit 310 utilized an iterative reconstruction algorithm used in reconstruction of computed tomography.
도 9에 도시된 바와 같이, 영상 보정부(310)에서는 촬영 영상은 후술하는 반복적 재구성 알고리즘에서 'b'로 표기될 수 있다. As shown in FIG. 9, in the image correction unit 310, the captured image may be marked as 'b' in the iterative reconstruction algorithm described later.
영상 보정부(310)는 방사선 광자가 피사체를 투과한 투과 길이를 기초로 산출되는 투영 연산자를 대체하여 섬광 연산자(ALumi)를 사용하여 기하학적 왜곡을 교정할 수 있다. 섬광 연산자(ALumi)는 섬광 신호에 대한 휘도 계산식으로 산출될 수 있다. 도 10에 도시된 바와 같이, 섬광 신호의 휘도(B)는 기록부(200)(여기서 CMOS 카메라 모듈(21)을 의미할 수 있다.)와 피사체(120)간 거리(r)와 기록부(200)에 의해 감지되는 피사체(120)의 임의의 영역(Lx)으로부터 발생하는 섬광 신호의 밝기에 의해 정의될 수 있으며, 휘도 계산식은 하기 [수학식 1]과 같이 표현될 수 있다. 이하, 피사체(120)는 전술한 섬광판(110)을 의미할 수 있다.The image correction unit 310 may correct geometric distortion using a scintillation operator (A Lumi ) instead of a projection operator calculated based on the transmission length through which a radiation photon passes through the subject. The scintillation operator (A Lumi ) can be calculated as a luminance calculation formula for the scintillation signal. As shown in FIG. 10, the luminance (B) of the flash signal is determined by the distance (r) between the recording unit 200 (here, this may mean the CMOS camera module 21) and the subject 120 and the recording unit 200. It can be defined by the brightness of a flash signal generated from an arbitrary area ( L Hereinafter, the subject 120 may refer to the flash plate 110 described above.
[수학식 1][Equation 1]
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000001
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섬광 연산자(ALumi)는 전술한 [수학식 1]의 휘도 계산식을, 기록부(200)가 구비하는 N개의 CMOS 카메라 모듈(21) 각각에 대응하는 피사체(120)의 x개의 임의의 영역(L1 내지 Lx)마다 산출한 행렬식으로 정의될 수 있다. 이와 같이 정의되는 섬광 연산자(ALumi)는 하기 [수학식 2]와 같이 표현될 수 있다. The scintillation operator (A Lumi ) uses the luminance calculation formula of [Equation 1] described above as It can be defined as a determinant calculated for every 1 to L x ). The scintillation operator (A Lumi ) defined in this way can be expressed as [Equation 2] below.
[수학식 2][Equation 2]
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000002
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이때 상기 [수학식 2]의 분모의 rN,x는 N번째 CMOS 카메라 모듈(21)로부터 피사체(120) 중 임의의 영역(Lx)까지의 거리를 나타내고, 분자의 LN,x는 N번째 CMOS 카메라 모듈(21)에 의해 감지되는 피사체(120)의 임의의 영역(Lx)으로부터 발생하는 섬광 신호의 밝기를 나타낸다.At this time, r N,x in the denominator of [Equation 2] represents the distance from the Nth CMOS camera module 21 to a random area (L x ) of the subject 120, and L N,x in the numerator is N It represents the brightness of a flash signal generated from an arbitrary area (L x ) of the subject 120 detected by the th CMOS camera module 21.
이후, 영상 보정부(310)는 이와 같이 산출된 섬광 연산자(ALumi)를 촬영 영상(b)의 피사체(120)의 임의의 영역(Lx)에 대응하는 각 영역과 맵핑할 수 있다 (x0=ALumi T×b). 다시 말해, 섬광 연산자(ALumi) 행렬의 각 성분을 촬영 영상(b)의 피사체(120)의 임의의 영역(Lx)에 대응하는 각 영역과 곱하여 초기 예측값(x0)을 산출할 수 있다. Thereafter, the image correction unit 310 may map the glare operator (A Lumi ) calculated in this way to each area corresponding to an arbitrary area (L x ) of the subject 120 of the captured image (b) (x 0 =A Lumi T ×b). In other words, the initial predicted value (x 0 ) can be calculated by multiplying each component of the scintillation operator (A Lumi ) matrix with each region corresponding to an arbitrary region (L x ) of the subject 120 of the captured image (b). .
도 6은 본 발명의 실시예들에 따른 실시간 방사선 선량 분석 방법의 흐름도이다. Figure 6 is a flowchart of a real-time radiation dose analysis method according to embodiments of the present invention.
S210에서는 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는, 섬광판을 촬영한 촬영 영상을 기록한다. In S210, the real-time radiation dose analysis device 10 records the captured image of the scintillation plate.
S220 에서는, 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 촬영 영상으로부터 방사선 조사가 이루어진 부분을 포함하는 신호를 생성한다. 구체적으로는 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 촬영 영상에서, 방사선 조사가 이루어진 부분과, 방사선이 조사되지 않은 부분을 구분하여, 방사선 조사가 이루어진 부분에 대해서만 처리하도록 구현할 수 있다. In S220, the real-time radiation dose analysis device 10 generates a signal including the irradiated portion from the captured image. Specifically, the real-time radiation dose analysis device 10 can be implemented to distinguish between irradiated portions and non-irradiated portions in a captured image and process only the irradiated portion.
S231에서는, 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 세기조절 방사선 치료 계획으로 조사된 방사선을 촬영한 영상을 세그먼트 기반으로 처리하여 마스크를 추출할 수 있다. S232에서는, 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는, 입체세기 조절 회전 방사선 치료 계획으로 조사된 방사선을 촬영한 영상을 제어점 기반으로 처리하여 마스크를 추출할 수 있다. In S231, the real-time radiation dose analysis device 10 may extract a mask by processing an image of radiation irradiated by an intensity-controlled radiation treatment plan on a segment basis. In S232, the real-time radiation dose analysis device 10 may extract a mask by processing an image of radiation irradiated by a three-dimensional intensity control rotation radiation treatment plan based on control points.
S240에서는, 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 방사선 치료기기의 주파수와 촬영 장치의 촬영 시 샘플 주파수의 차이에 기초하여 발생되는 왜곡을 보정하기 위해 마스크를 적용하여 추출된 신호를 주파수 차원(예를 들어, 푸리에 변환)으로 변환하여 신호의 실수부와 허수부, DC 성분을 통해 발생되는 왜곡을 선별하고 왜곡이 선별된 신호를 출력할 수 있다. 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 왜곡이 선별된 신호에 대해서 반복적 감쇠과정을 거친 후, 역푸리에 변환을 적용하여 보상 신호를 출력할 수 있다. 방사선 치료 기기에서 고정된 선량률로 방사선이 조사되고 촬영 장치가 샘플링 주파수와 간섭을 일으켜 위신호(aliasing artifact)가 발생될 수 있다. In S240, the real-time radiation dose analysis device 10 applies a mask to correct the distortion that occurs based on the difference between the frequency of the radiation treatment device and the sample frequency when imaging the imaging device, and analyzes the extracted signal in the frequency dimension (for example, For example, by converting to Fourier transform), distortion occurring through the real part, imaginary part, and DC component of the signal can be selected and the signal with the selected distortion can be output. The real-time radiation dose analysis device 10 can output a compensation signal by applying an inverse Fourier transform after undergoing an iterative attenuation process for the signal with selected distortion. Radiation is irradiated at a fixed dose rate in a radiation therapy device, and the imaging device may interfere with the sampling frequency, resulting in aliasing artifacts.
S250에서는, 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 S231 및/또는 S232에서 추출된 마스크를 적용하여 방사선 조사가 이루어진 영역을 포함하는, 섬광 신호를 추출할 수 있다. 도 7c에 도시된 바와 같이, 촬영 영상(71, 도 7c 참조)에 추출된 마스크(72)를 적용하여 방사선이 조사된 영역을 포함하는 영상(73)이 출력될 수 있다. In S250, the real-time radiation dose analysis device 10 may extract a scintillation signal including the irradiated area by applying the mask extracted in S231 and/or S232. As shown in FIG. 7C, an image 73 including the irradiated area may be output by applying the extracted mask 72 to the captured image 71 (see FIG. 7C).
추가적으로, 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 마스크를 적용하여 섬광 신호의 출력 비율을 교정할 수 있다. 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 마스크를 통해 방사선 조사가 이루어진 영역의 면적을 산출하고 상기 면적을 기반으로 출력 비율을 교정할 수 있다. 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 도 7d에 도시된 바와 같이, 실제 방출되는 방사선 출력(reference, output factor)과 촬영 장치에서 촬영된 촬영 영상에 의한 방사선 출력(camera, output factor)을 비교하고 촬영 영상에 의한 방사선 출력(camera)을 실제 방출되는 방사선 출력(reference)만큼 교정할 수 있다. 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 촬영 장치의 감도(ISO)에 의해 실제 방사선 세기와 상이한 빛의 강도를 촬영하게 될 수 있다. Additionally, the real-time radiation dose analysis device 10 can correct the output ratio of the scintillation signal by applying a mask. The real-time radiation dose analysis device 10 can calculate the area of the area where radiation is irradiated through the mask and correct the output ratio based on the area. As shown in FIG. 7D, the real-time radiation dose analysis device 10 compares the actual radiation output (reference, output factor) and the radiation output (camera, output factor) by the image captured by the imaging device and takes the image. The radiation output from the image (camera) can be corrected to the actual radiation output (reference). The real-time radiation dose analysis device 10 may image a light intensity that is different from the actual radiation intensity depending on the sensitivity (ISO) of the imaging device.
S260에서는, 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 섬광 신호에 포함된 기하학적 왜곡을 교정할 수 있다. 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 예를 들어, 카메라 위치에 의해 발생하는 기하학적 왜곡을 교정할 수 있다. In S260, the real-time radiation dose analysis device 10 may correct geometric distortion included in the scintillation signal. The real-time radiation dose analysis device 10 can correct geometric distortion caused by, for example, camera position.
도 7d는 촬영 영상과 레퍼런스 사이의 출력 비율(output factor)의 차이를 나타내는 도면이다. Figure 7d is a diagram showing the difference in output factor between a captured image and a reference.
기록부의 촬영 장치에 촬영된 영상(camera)와 실제 방출된 방사선(reference) 사이의 출력 비율들은 도 7d에 도시된 바와 같은 차이가 발생될 수 있다. 방사선은, 서로 산란되어 선량이 증가될 수 있으나, 촬영 장치에서는 밝은 정도에 따른 영상을 촬영할 뿐에 실제의 촬영 비율(output factor)에 대해서 차이가 발생할 수 있다. 본 발명에서는, 이러한 차이에 기초하여 촬영 영상의 촬영 비율(output factor)을 보상할 수 있다. The output ratios between the image captured by the imaging device of the recording unit (camera) and the actual emitted radiation (reference) may differ as shown in FIG. 7D. Radiation may scatter from one another to increase the dose, but imaging devices only capture images according to brightness, and differences may occur in the actual imaging ratio (output factor). In the present invention, the output factor of the captured image can be compensated based on this difference.
도 8은 본 개시의 실시예들에 따른 신호 교정부(230)의 동작에 대한 흐름도이다. Figure 8 is a flowchart of the operation of the signal correction unit 230 according to embodiments of the present disclosure.
S310에서는 신호 교정부(230)는 신호 추출부(220)로부터 마스크가 적용되어 추출된 신호를 입력 받는다. In S310, the signal correction unit 230 receives a signal extracted by applying a mask from the signal extraction unit 220.
S320에서는, 신호 교정부(230)는 신호를 주파수 차원으로 푸리에 변환할 수 있다. 신호 교정부(230)는 푸리에 변환 결과, 신호의 실수부(Real(FT(x))와 허수부(Imag(FT(x))로 분해할 수 있다. 또한, 신호 교정부(230)는 DC 성분(FT(xo))을 획득할 수 있다. 신호 교정부(230)는 신호의 실수부(Real(FT(x))와 허수부(Imag(FT(x)), DC 성분(FT(xo))을 이용하여 신호(xk)를 선별할 수 있다. 선별된 신호(
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000003
)는 아래의 수학식에 의해 산출될 수 있다.
In S320, the signal correction unit 230 may Fourier transform the signal into the frequency dimension. The signal correction unit 230 can decompose the Fourier transform result into the real part (Real(FT(x))) and the imaginary part (Imag(FT(x))) of the signal. In addition, the signal correction unit 230 The signal correction unit 230 can obtain the real part (Real(FT(x)) and the imaginary part (Imag(FT(x)) of the signal, and the DC component (FT(xo)). )) can be used to select the signal (xk). The selected signal (
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000003
) can be calculated by the equation below.
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000004
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000004
S340에서는, 신호 교정부(230)는 선별된 신호의 크기를 감쇠시킬 수 있다. 구체적으로, 아래의 수학식과 같이 선별된 신호의 크기가 감쇠될 수 있으나, 이에 한정되지 않고 다양한 크기로 감쇠될 수 있다. In S340, the signal correction unit 230 may attenuate the magnitude of the selected signal. Specifically, the magnitude of the selected signal may be attenuated as shown in the equation below, but is not limited to this and may be attenuated to various magnitudes.
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000005
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000005
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000006
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000006
S341에서는, 신호 교정부(230)는 신호 선별, 신호 감쇠 등의 과정을 통해서 처리된 신호가 소정의 조건을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다. 여기서, 소정의 조건은 아래와 같을 수 있으나 이에 한정되지 않고 다양한 변형이 가능하다.In S341, the signal correction unit 230 may determine whether the processed signal satisfies a predetermined condition through processes such as signal selection and signal attenuation. Here, the predetermined conditions may be as follows, but are not limited to this and various modifications are possible.
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000007
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000007
S350에서는, 신호 교정부(230)는 상기 신호가 소정의 조건을 만족하는 경우, 조건을 만족하는 신호를 추출할 수 있다. In S350, if the signal satisfies a predetermined condition, the signal correction unit 230 may extract a signal that satisfies the condition.
S360에서는, 신호 교정부(230)는 조건을 만족하는 신호를 역 푸리에 변환(
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000008
) 하여 왜곡이 보정된 보상 신호(
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000009
)를 출력할 수 있다.
In S360, the signal correction unit 230 converts a signal that satisfies the conditions into an inverse Fourier transform (
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000008
) to create a compensation signal with distortion corrected (
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000009
) can be output.
S310 내지 S360의 단계를 수행함에 따라, 신호에 포함된 주파수 차이에 따른 왜곡이 보상된 보상 신호가 출력될 수 있다. 본 개시의 실시예들에 따른 실시간 방사선 선량 분석 장치는, 세기조절 방사선 치료 계획에 따른 방사선 조사에 대해서 S310 내지 S360의 단계들을 수행할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. As steps S310 to S360 are performed, a compensation signal in which distortion due to the frequency difference included in the signal is compensated may be output. The real-time radiation dose analysis device according to embodiments of the present disclosure may perform steps S310 to S360 for radiation irradiation according to an intensity-controlled radiation treatment plan, but is not limited thereto.
도 9는 본 개시의 실시예들에 따른 기하학적 왜곡 보정 방법의 흐름도이다. Figure 9 is a flowchart of a geometric distortion correction method according to embodiments of the present disclosure.
실시간 방사선 선량 분석 장치는, 방사선 광자가 피사체를 투과한 투과 길이를 기초로 산출되는 투영 연산자를 대체하여 섬광 연산자(ALumi)를 사용하여 기하학적 왜곡을 교정할 수 있다. The real-time radiation dose analysis device can correct geometric distortion using a scintillation operator (A Lumi ) instead of a projection operator calculated based on the transmission length through which radiation photons pass through the subject.
S410에서는, 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 촬영 영상(b)을 획득할 수 있다. S415에서는, 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 섬광 연산자(ALumi)를 도 10에 도시된 바와 같이 산출할 수 있다. In S410, the real-time radiation dose analysis device 10 may acquire a captured image (b). In S415, the real-time radiation dose analysis device 10 may calculate the scintillation operator (A Lumi ) as shown in FIG. 10.
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000010
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000010
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000011
은 N번 카메라 대응되는 피사체의 밝기를 말하며,
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000012
은 N번 카메라 대응되는 기록부와 피사체 간의 거리를 말한다.
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000011
refers to the brightness of the subject corresponding to camera N,
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000012
refers to the distance between the recording unit corresponding to camera N and the subject.
S420에서는, 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 촬영 영상과 섬광 연산자(ALumi)를 기초로 초기 예측값(
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000013
)을 산출 할 수 있다.
In S420, the real-time radiation dose analysis device 10 provides an initial predicted value (A Lumi) based on the captured image and the scintillation operator (A Lumi ).
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000013
) can be calculated.
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000014
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000014
실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 S431 내지 S435의 단계를 반복적으로 수행할 수 있다. The real-time radiation dose analysis device 10 may repeatedly perform steps S431 to S435.
S431에서는 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 초기 예측값(
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000015
)을 목적 함수에 입력하여, 출력 값을 계산할 수 있다. S432에서는 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 목적 함수의 최소값을 계산할 수 있다.
In S431, the real-time radiation dose analysis device 10 provides the initial predicted value (
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000015
) can be input into the objective function to calculate the output value. In S432, the real-time radiation dose analysis device 10 can calculate the minimum value of the objective function.
S433에서는, 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 이동 단계(
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000016
)를 계산할 수 있다.
In S433, the real-time radiation dose analysis device 10 moves during the moving step (
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000016
) can be calculated.
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000017
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000017
S434에서는, 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 이동 단계(
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000018
)를 고려하여 수렴 여부를 판단할 수 있다. S435에서는, 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 수렴 여부의 판단 결과, 수렴하지 않는 경우, 보정 영상을 산출할 수 있다.
In S434, the real-time radiation dose analysis device 10 moves to the moving stage (
Figure PCTKR2023007819-appb-img-000018
) can be considered to determine convergence. In S435, the real-time radiation dose analysis device 10 may calculate a correction image if the convergence is not converged.
S440에서는, 실시간 방사선 선량 분석 장치(10)는 수렴 여부의 판단 결과, 수렴하는 경우, 최종 영상을 실시간 방사선 분포 영상으로 출력할 수 있다. In S440, the real-time radiation dose analysis device 10 may output the final image as a real-time radiation distribution image if convergence is determined as a result of convergence.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The device described above may be implemented with hardware components, software components, and/or a combination of hardware components and software components. For example, devices and components described in embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA), etc. , may be implemented using one or more general-purpose or special-purpose computers, such as a programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. Additionally, a processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software. For ease of understanding, a single processing device may be described as being used; however, those skilled in the art will understand that a processing device includes multiple processing elements and/or multiple types of processing elements. It can be seen that it may include. For example, a processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Additionally, other processing configurations, such as parallel processors, are possible.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of these, which may configure a processing unit to operate as desired, or may be processed independently or collectively. You can command the device. Software and/or data may be used on any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device to be interpreted by or to provide instructions or data to a processing device. , or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. Software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer-readable recording media.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc., singly or in combination. Program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. -Includes optical media (magneto-optical media) and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, etc. Examples of program instructions include machine language code, such as that produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter, etc. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with limited examples and drawings, various modifications and variations can be made by those skilled in the art from the above description. For example, the described techniques are performed in a different order than the described method, and/or components of the described system, structure, device, circuit, etc. are combined or combined in a different form than the described method, or other components are used. Alternatively, appropriate results may be achieved even if substituted or substituted by an equivalent.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents of the claims also fall within the scope of the claims described below.

Claims (17)

  1. 방사선이 조사되어 가시광선을 방출시키는 섬광체를 포함하는 측정부;A measuring unit including a scintillator that is irradiated with radiation and emits visible light;
    상기 측정부로부터 방출된 가시광선을 촬영한 촬영 영상을 생성하고,Generating a captured image of visible light emitted from the measuring unit,
    마스크 추출 알고리즘을 이용하여 생성된 마스크를 적용하여 상기 촬영 영상에서 방사선 조사가 이루어진 부분을 추출한 섬광 신호로 출력하며, A mask generated using a mask extraction algorithm is applied to extract the irradiated portion of the image and output it as a scintillation signal,
    푸리에 변환을 통해 상기 섬광 신호를 주파수 공간에 대한 것으로 분해하여 방사선 방출 장치의 펄스 반복 주파수와 촬영 장치의 샘플링 주파수 차이로 인해 발생한 노이즈를 교정한 보상 신호를 생성하여 저장하는 기록부; 및a recording unit that decomposes the scintillation signal into frequency space through Fourier transform to generate and store a compensation signal that corrects noise caused by the difference between the pulse repetition frequency of the radiation emitting device and the sampling frequency of the imaging device; and
    상기 보상 신호를 기초로 실시간 선량 분포를 분석하는 분석부;를 포함하는, 실시간 방사선 선량 분석 장치. A real-time radiation dose analysis device comprising: an analysis unit that analyzes real-time dose distribution based on the compensation signal.
  2. 제1항에 있어서, According to paragraph 1,
    상기 마스크 추출 알고리즘은, The mask extraction algorithm is,
    영상 합성 네트워크 기반의 학습 모델을 이용하여 생성되는 마스크인, 실시간 방사선 선량 분석 장치.A real-time radiation dose analysis device that is a mask generated using a learning model based on an image synthesis network.
  3. 제2항에 있어서, According to paragraph 2,
    상기 마스크 추출 알고리즘은, The mask extraction algorithm is,
    촬영 영상을 입력으로 하고, 촬영 영상에 대응하는 마스크를 출력으로 하는 훈련 데이터 셋트로 학습되어 생성된 것인, 실시간 방사선 선량 분석 장치.A real-time radiation dose analysis device that is learned and created using a training data set that uses captured images as input and masks corresponding to the captured images as output.
  4. 제3항에 있어서, According to paragraph 3,
    상기 마스크 추출 알고리즘은, The mask extraction algorithm is,
    촬영 영상을 마스크로 변환하는 제1 생성기, 마스크를 촬영 영상으로 변환하는 제2 생성기 및 마스크 또는 촬영 영상이 실상 또는 허상인지 여부를 판별하는 판별부를 포함하여 구현되어 상기 훈련 데이터 셋트로 학습되어 생성되는, 실시간 방사선 선량 분석 장치.It is implemented including a first generator that converts the captured image into a mask, a second generator that converts the mask into the captured image, and a determination unit that determines whether the mask or the captured image is a real image or a virtual image, and is learned and generated using the training data set. , Real-time radiation dose analysis device.
  5. 제1항에 있어서, According to paragraph 1,
    상기 기록부는,The register is,
    마스크 추출 알고리즘을 이용하여 생성된 마스크를 적용하여 상기 촬영 영상의 방사선 조사 영역을 추출하고, 상기 방사선 조사 영역의 평균값을 산출하고, 상기 평균값을 기초로 방사선 조사 영역의 섬광 신호를 출력하는, 실시간 방사선 선량 분석 장치.Real-time radiation, which extracts the radiation exposure area of the captured image by applying a mask generated using a mask extraction algorithm, calculates an average value of the radiation exposure area, and outputs a scintillation signal of the radiation exposure area based on the average value. Dose analysis device.
  6. 제1항에 있어서, According to paragraph 1,
    상기 기록부는, The register is,
    상기 섬광 신호를 푸리에 변환으로 변환하여 섬광 신호의 허수부, 섬광 신호의 실수부로 분해하고, 섬광 신호의 실수부의 크기를 기초로 노이즈를 교정하고 허수부와 실수부를 통한 역 푸리에 변환을 통해 보상 신호를 추출하는, 실시간 방사선 선량 분석 장치.The scintillation signal is converted to Fourier transform and decomposed into the imaginary part of the scintillation signal and the real part of the scintillation signal, noise is corrected based on the size of the real part of the scintillation signal, and a compensation signal is generated through inverse Fourier transform through the imaginary part and the real part. Extracting, real-time radiation dose analysis device.
  7. 제1항에 있어서,According to paragraph 1,
    상기 분석부는, The analysis unit,
    상기 보상 신호에 휘도 계산식으로 적용하여 섬광 연산자를 산출하고, 상기 섬광 연산자를 기초로 실시간 선량 분포를 산출하는, 실시간 방사선 선량 분석 장치.A real-time radiation dose analysis device that calculates a scintillation operator by applying a luminance calculation formula to the compensation signal and calculates a real-time dose distribution based on the scintillation operator.
  8. 제1항에 있어서, According to paragraph 1,
    상기 분석부는, The analysis department,
    상기 촬영 장치의 위치로 인해 발생한 기하학적 왜곡을 반복적 재구성 기법으로 분석하여 상기 보상 신호를 다시 보정한 후, 보정된 보상 신호로부터 실시간 선량 분포를 산출하는, 실시간 방사선 선량 분석 장치.A real-time radiation dose analysis device that analyzes the geometric distortion caused by the position of the imaging device using an iterative reconstruction technique, re-corrects the compensation signal, and then calculates a real-time dose distribution from the corrected compensation signal.
  9. 실시간 선량 분석 장치의 실시간 선량 분석 방법에 있어서, In the real-time dose analysis method of the real-time dose analysis device,
    측정부의 섬광체가 방사원으로부터 방출된 방사선이 조사되어 섬광을 발생시키는 단계;A step of generating a flash by irradiating the scintillator of the measurement unit with radiation emitted from a radiation source;
    기록부가 상기 측정부로부터 발생된 상기 섬광을 촬영한 촬영 영상을 생성하는 단계;generating a captured image by a recording unit capturing the flash of light generated from the measuring unit;
    상기 기록부가 마스크 추출 알고리즘을 이용하여 생성된 마스크를 적용하여 상기 촬영 영상에서 방사선 조사가 이루어진 부분을 추출한 섬광 신호로 출력하는 단계;The recording unit applying a mask generated using a mask extraction algorithm to extract the irradiated portion of the captured image and output the extracted scintillation signal;
    상기 기록부가 푸리에 변환을 통해 상기 섬광 신호를 주파수 공간에 대한 것으로 분해하여 방사선 방출 장치의 펄스 반복 주파수와 촬영 장치의 샘플링 주파수 차이로 인해 발생한 노이즈를 교정한 보상 신호를 생성하여 저장하는 단계; 및The recording unit decomposes the scintillation signal into frequency space through Fourier transform to generate and store a compensation signal that corrects noise caused by a difference between the pulse repetition frequency of the radiation emitting device and the sampling frequency of the imaging device; and
    분석부가 상기 보상 신호를 수신하여, 상기 보상 신호를 기초로 실시간 선량 분포 영상을 출력하는 단계;를 포함하는, 실시간 방사선 선량 분석 방법. A real-time radiation dose analysis method comprising: an analysis unit receiving the compensation signal and outputting a real-time dose distribution image based on the compensation signal.
  10. 제9항에 있어서, According to clause 9,
    상기 마스크 추출 알고리즘은, The mask extraction algorithm is,
    영상 합성 네트워크 기반의 학습 모델을 이용하여 생성되는 마스크인, 실시간 방사선 선량 분석 방법.A real-time radiation dose analysis method using a mask generated using an image synthesis network-based learning model.
  11. 제10항에 있어서, According to clause 10,
    상기 마스크 추출 알고리즘은, The mask extraction algorithm is,
    촬영 영상을 입력으로 하고, 촬영 영상에 대응하는 마스크를 출력으로 하는 훈련 데이터 셋트로 학습되어 생성된 것인, 실시간 방사선 선량 분석 방법. A real-time radiation dose analysis method that is learned and created using a training data set that uses a captured image as input and a mask corresponding to the captured image as an output.
  12. 제11항에 있어서, According to clause 11,
    상기 마스크 추출 알고리즘은, The mask extraction algorithm is,
    촬영 영상을 마스크로 변환하는 제1 생성기, 마스크를 촬영 영상으로 변환하는 제2 생성기 및 마스크 또는 촬영 영상이 실상 또는 허상인지 여부를 판별하는 판별부를 포함하여 구현되어 상기 훈련 데이터 셋트로 학습되어 생성되는, 실시간 방사선 선량 분석 방법.It is implemented including a first generator that converts the captured image into a mask, a second generator that converts the mask into the captured image, and a determination unit that determines whether the mask or the captured image is a real image or a virtual image, and is learned and generated using the training data set. , real-time radiation dose analysis method.
  13. 제9항에 있어서, According to clause 9,
    상기 섬광 신호로 출력하는 단계가, The step of outputting the flash signal is,
    상기 마스크 추출 알고리즘을 이용하여 생성된 마스크를 적용하여 상기 촬영 영상의 방사선 조사 영역을 추출하고, 상기 방사선 조사 영역의 평균값을 산출하고, 상기 평균값을 기초로 방사선 조사 영역의 섬광 신호를 출력하는, 실시간 방사선 선량 분석 방법.Applying a mask generated using the mask extraction algorithm to extract a radiation exposure area of the captured image, calculating an average value of the radiation exposure area, and outputting a scintillation signal of the radiation exposure area based on the average value, in real time. Radiation dose analysis method.
  14. 제9항에 있어서, According to clause 9,
    상기 섬광 신호로 출력하는 단계가, The step of outputting the flash signal is,
    상기 섬광 신호를 푸리에 변환으로 변환하여 섬광 신호의 허수부, 섬광 신호의 실수부로 분해하고, 섬광 신호의 실수부의 크기를 기초로 노이즈를 교정하고 허수부와 실수부를 통한 역 푸리에 변환을 통해 보상 신호를 추출하는, 실시간 방사선 선량 분석 방법. The scintillation signal is converted to Fourier transform and decomposed into the imaginary part of the scintillation signal and the real part of the scintillation signal, noise is corrected based on the size of the real part of the scintillation signal, and a compensation signal is generated through inverse Fourier transform through the imaginary part and the real part. Extracting, real-time radiation dose analysis method.
  15. 제9항에 있어서,According to clause 9,
    상기 선량 분포를 분석하는 단계가, The step of analyzing the dose distribution is,
    상기 보상 신호에 휘도 계산식으로 적용하여 섬광 연산자를 산출하고, 상기 섬광 연산자를 기초로 실시간 선량 분포를 산출하는, 실시간 방사선 선량 분석 방법.A real-time radiation dose analysis method that calculates a scintillation operator by applying a luminance calculation formula to the compensation signal and calculates a real-time dose distribution based on the scintillation operator.
  16. 제9항에 있어서, According to clause 9,
    상기 선량 분포를 분석하는 단계가, The step of analyzing the dose distribution is,
    상기 촬영 장치의 위치로 인해 발생한 기하학적 왜곡을 반복적 재구성 기법으로 분석하여 상기 보상 신호를 다시 보정한 후, 보정된 보상 신호로부터 실시간 선량 분포를 산출하는, 실시간 방사선 선량 분석 방법. A real-time radiation dose analysis method in which the geometric distortion caused by the position of the imaging device is analyzed using an iterative reconstruction technique to re-correct the compensation signal, and then a real-time dose distribution is calculated from the corrected compensation signal.
  17. 컴퓨터를 이용하여 제9항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.A computer program stored in a computer-readable storage medium to execute the method of claim 9 using a computer.
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