웹과 네트워크 기술을 이용한 환자 맞춤식 암치료 계획 시뮬레이션 시스템

A Customized Cancer Radiation Treatment Planning Simulation (ccRTPs) System via Web and Network

  • 금오연 (포항공과대학교 전산수학센터)
  • Khm, O-Yeon (Combinatorial and Computational Mathematics Center, Pohang University of Science and Technology)
  • 발행 : 2006.09.30

초록

네트워크기술을 이용한 서버-클라이언트 원격의료기술은 특히 의료시설이 낙후된 지방도시의 의료기관에 질 높은 의료서비스를 제공할 수 있는 기술이다. 이러한 기술은 중앙 집중 방식으로 진단과 검사용으로 사용되는 대형 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어를 매우 효율적이고 경제적으로 관리할 수 있게 하게 때문에 궁극적으로는 의료수가를 감소시키는데도 기여할 것이다. 각 환자에 대해 환자 맞춤형 방사선 치료계획은 매우 효율적인 암 치료를 가능하게 하기 때문에 환자와 의사 모두에게 매우 유익한 방법이다. 치료계획전문가들은 환자에게 너무 적은 선량을 주면 암이 계속 재발할 확률이 높고 너무 많은 선량을 주면 환자를 다치게 할 수도 있다는 것을 잘 이해한다. 최고의 해법은 가장 정확한 선량을 주는 것인데 이것은 각 환자의 CT 자료를 기반으로 정확한 선량계획 시뮬레이션 시스템을 사용하는 것이다. 우리는 네트워크 기반과 웹 기반을 이용한 환자 맞춤형 치료계획 시뮬레이션 시스템개발을 위해 관련된 4가지 컴퓨터 프로그램을 개발하고 있다. 환자의 CT자료를 이용하여 각 환자의 표적 자료를 만드는 프로그램, 이 표적자료를 바탕으로 방사선 선량 시뮬레이션을 하는 병렬 몬테카를로 프로그램, 선량주사변수들을 최적화시키는 프로그램, 그리고 계산결과를 시각화하는 프로그램들이다. 모든 소프트웨어는 약 100-200개의 개인컴퓨터로 구성된 클러스터에서 병렬모드로 운영이 된다. 이와 같이 방대한 하드웨어와 소프트웨어의 효과적인 관리를 각 병원에 맡기는 것은 효율적이지 못하기 때문에 이를 중앙에서 관리하면서 각 병원에서는 네트워크나 웹을 통하여 마치 모든 것이 자기 병원에 있는 것과 같이 편리하게 쓸 수 있게 하는 시스템으로 의사와의 계속적인 의사소통은 클라이언트-서버 시스템의 메신저 기능을 이용한다.

The telemedicine using independent client-server system via networks can provide high quality normalized services to many hospitals, specifically to local/rural area hospitals. This will eventually lead to a decreased medical cost because the centralized institute can handle big computer hardware systems and complicated software systems efficiently and economically, Customized cancer radiation treatment planning for each patient Is very useful for both a patient and a doctor because it makes possible for the most effective treatment with the least possible dose to patient. Radiation planners know that too small a dose to the tumor can result in recurrence of the cancer, while too large a dose to healthy tissue can cause complications or even death. The best solution is to build an accurate planning simulation system to provide better treatment strategies based on each patient's computerized tomography (CT) image. We are developing a web-based and a network-based customized cancer radiation therapy simulation system consisting of four Important computer codes; a CT managing code for preparing the patients target data from their CT image files, a parallel Monte Carlo high-energy beam code (PMCEPT code) for calculating doses against the target generated from the patient CT image, a parallel linear programming code for optimizing the treatment plan, and scientific data visualization code for efficient pre/post evaluation of the results. The whole softwares will run on a high performance Beowulf PC cluster of about 100-200 CPUs. Efficient management of the hardware and software systems is not an easy task for a hospital. Therefore, we integrated our system into the client-sewer system via network or web and provide high quality normalized services to many hospitals. Seamless communication with doctors is maintained via messenger function of the server-client system.

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