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근접치료용 방사성 동위원소의 선량분포 확인을 위한 디지털 반도체 센서의 제작 및 평가
박정은,김교태,최원훈,이호,조삼주,안소현,김진영,송용근,김금배,허현도,박성광,Park, Jeong-Eun,Kim, Kyo-Tae,Choi, Won-Hoon,Lee, Ho,Cho, Sam-Joo,Ahn, So-Hyun,Kim, Jin-Young,Song, Yong-Keun,Kim, Keum-bae,Huh, Hyun-Do,Park, Sung-Kwang 한국의학물리학회 2015 의학물리 Vol.26 No.4
방사선 치료분야 중 근접치료는 방사성 동위원소를 체내에 직접 삽입하여 병변 세포를 사멸시키는 치료법으로써, 주로 고선량률 치료가 시행되고 있다. 현재 치료계획과 실제 선량 방출범위의 일치성 여부는 Film/Screen 시스템을 통해 확인하고, 확인된 선량분포에 따라 방사선 치료를 시행하고 있다. 선량 분포 확인 시 F/S 시스템을 이용할 경우, Film 현상조건에 따른 신호 왜곡과 반음영에 의한 저분해능으로 인하여 치료계획과의 선량 분포 일치성을 정량적으로 파악하기 힘든 단점이 있다. 본 연구에서는 방사선 근접치료 시 치료계획과 동일한 선량 분포 여부를 확인하는 디지털 검출시스템의 기초 연구를 진행하고자, PIB법을 이용한 $HgI_2$ 반도체 검출센서를 제작하였다. 또한 이를 근접치료선원을 이용해 평가함으로써, QA 시스템으로 이용 가능성을 검증하고자 하였다. 근접치료 범위의 확인을 위하여 SDD의 변화에 대한 신호 수집량을 평가한 결과, 치료 범위 이상의 거리에서는 산란선으로 추정되는 낮은 신호만이 측정되었으므로 치료 계획시와 동일한 치료 범위를 정량적으로 확인할 수 있었다. 또한 동일한 ${\gamma}$-선 조사 조건에 대한 재현성 평가 결과, 변동계수 1.5% 이내인 것을 확인하였다. 이와 같은 결과를 바탕으로, 본 연구에서 제작한 센서는 방사선 근접치료 QA 시스템으로 적용 가능할 것이라 사료된다. In radiation therapy fields, a brachytherapy is a treatment that kills lesion of cells by inserting a radioisotope that keeps emitting radiation into the body. We currently verify the consistency of radiation treatment plan and dose distribution through film/screen system (F/S system), provide therapy after checking dose. When we check dose distribution, F/S systems have radiation signal distortion because there is low resolution by penumbra depending on the condition of film developed. In this study, We fabricated a $HgI_2$ Semiconductor radiation sensor for base study in order that we verify the real dose distribution weather it's same as plans or not in brachytherapy. Also, we attempt to evaluate the feasibility of QA system by utilizing and evaluating the sensor to brachytherapy source. As shown in the result of detected signal with various source-to-detector distance (SDD), we quantitatively verified the real range of treatment which is also equivalent to treatment plans because only the low signal estimated as scatters was measured beyond the range of treatment. And the result of experiment that we access reproducibility on the same condition of ${\gamma}$-ray, we have made sure that the CV (coefficient of variation) is within 1.5 percent so we consider that the $HgI_2$ sensor is available at QA of brachytherapy based on the result.
간 종양의 방사선치료에서 위내용적과 종양 위치 간의 관계
전미진,이창걸,이익재,최원훈,최윤선,신동봉,김종대,김세준,하진숙,조윤진,Jeon, Mi-Jin,Lee, Chang-Geol,Lee, Ik-Jae,Choi, Won-Hoon,Choi, Yun-Sun,Shin, Dong-Bong,Kim, Jong-Dae,Kim, Sei-Joon,Ha, Jin-Suk,Cho, Yoon-Jin 대한방사선치료학회 2010 대한방사선치료학회지 Vol.22 No.2
Purpose: It aims to evaluate the location change and tendency of hepatic and intrahepatic tumors according to gastric volume and change of location. Materials and Methods: It studied 9 patients with hepatic tumors who visited Gangnam Severance Hospital from March 2009 to April 2010 and who underwent CT or PET (Positron Emission Tomography) within 2 weeks before CT-simulation. The patients fasted for 6 hours before CT-simulation and drank 240~250 cc of water just before CT or PET for image fusion. Those two types of images were fused to RTP (Radiation Treatment Planning, Pinnacle 8.0h) focusing on bone structure of individual patients. Results: They drank 240~260 cc of water but their stomach volume after drinking water varied from 259.3 cc to 495.4 cc. Even though individual differences existed in the change of stomach volume before and after drinking water, the volume was increased by 130 cc (174%) on average. The change in absolute distance between the centers of tumors ranged from 0.52 cm to 3.04 cm (1.52 cm on average); from 0.1 cm to 1.35 cm (0.44 cm on average) in cranial-caudal direction; from 0.05 cm to 2.75 cm (1.22 cm on average) in left-right direction; and from 0.05 cm to 1.85 cm (0.33 cm on average) in ventral-dorsal direction. Conclusion: It is hard to predict the movement of tumors by observing stomach movement, due to great individual differences; however, it was observed that the location of hepatic tumors was right-sided as the stomach was filled with water. Thus, it is recommended to maintain the fastened state to secure the accuracy of hepatic tumor treatment. If it cannot maintain the fastened state, it is recommended to measure stomach volumes and movement in the patient to consider the movement of hepatic tumors before radiation treatment.
신경회로망을 이용한 4차원 방사선치료에서의 조사 표적 움직임 예측
이상경,김용남,박경란,정경근,이창걸,이익재,성진실,최원훈,정윤선,박성호,Lee, Sang-Kyung,Kim, Yong-Nam,Park, Kyung-Ran,Jeong, Kyeong-Keun,Lee, Chang-Geol,Lee, Ik-Jae,Seong, Jin-Sil,Choi, Won-Hoon,Chung, Yoon-Sun,Park, Sung-Ho 한국의학물리학회 2009 의학물리 Vol.20 No.3
호흡으로 인한 방사선 치료 표적의 움직임을 고려함으로써 치료 성적 향상과 동시에 주변 장기 보호를 지향하는 4차원 방사선 치료의 구현, 성능 개선의 연구가 활발히 진행되고 있다. 환자가 자연스럽게 호흡하도록 하는 장점이 있는 호흡 동기방식이나 종양추적방식을 사용하는 경우, 방사선조사 표적의 움직임을 예측, 방사선조사 시 이를 보정하여 줌으로써 방사선치료 효과를 극대화할 수 있다. 신경회로망은 통계 수식에 의존하지 않고 주어진 자료를 표현하는 일종의 규칙을 찾아내므로, 방사선 치료 표적의 실시간 움직임과 같은 비선형성을 가진 시계열(Time Series)을 표현하는 데에 유리하다. 본 연구에서는 신경회로망 예측 알고리즘의 4차원 방사선치료에 적용 가능성을 평가하였다. Multi-layer Perceptron으로 신경회로망을 구성하였고 Scaled Conjugate Gradient 알고리즘을 신경회로망 학습 알고리즘으로 사용하였다. RPM 시스템을 이용하여 획득한 실제 임상 현장의 환자에 대한 호흡 자료를 기반으로 학습한 신경회로망 예측 결과를 RPM 시스템의 측정치와 상호 비교하였다. 10명의 환자에의 적용 결과, 신경회로망 학습에 사용된 자료가 환자의 호흡 범위 전체를 포함하지 않는 경우를 제외하고는, 최대절대오차 3 mm 미만의 우수한 예측 성능을 보였다. 학습 영역 이외의 호흡 자료 예측 시 발생하는 상당한 오차는 신경회로망의 외삽에 대한 학습능력 부족을 보이는 것으로, 오차의 원인을 제거하기 위한 일환으로, 호흡자료를 측정할 때 최대 호흡을 하도록 하여 충분한 학습 자료를 확보하는 방안을 고려해 볼 수있겠다. 4차원 방사선치료 시스템 성능 개선에의 직접 활용을 위하여, 다양한 시스템 대기시간에 따른 예측 성능 평가와 방사선 조사 장치와 연동, 실용 타당성 검증의 추가 연구가 진행될 것이다. Studies on target motion in 4-dimensional radiotherapy are being world-widely conducted to enhance treatment record and protection of normal organs. Prediction of tumor motion might be very useful and/or essential for especially free-breathing system during radiation delivery such as respiratory gating system and tumor tracking system. Neural network is powerful to express a time series with nonlinearity because its prediction algorithm is not governed by statistic formula but finds a rule of data expression. This study intended to assess applicability of neural network method to predict tumor motion in 4-dimensional radiotherapy. Scaled Conjugate Gradient algorithm was employed as a learning algorithm. Considering reparation data for 10 patients, prediction by the neural network algorithms was compared with the measurement by the real-time position management (RPM) system. The results showed that the neural network algorithm has the excellent accuracy of maximum absolute error smaller than 3 mm, except for the cases in which the maximum amplitude of respiration is over the range of respiration used in the learning process of neural network. It indicates the insufficient learning of the neural network for extrapolation. The problem could be solved by acquiring a full range of respiration before learning procedure. Further works are programmed to verify a feasibility of practical application for 4-dimensional treatment system, including prediction performance according to various system latency and irregular patterns of respiration.