Evaluation of Beam Modeling Using Collapsed Cone Convolution Algorithm for Dose Calculation in Radiation Treatment Planning System

방사선치료계획시스템의 Collapsed Cone Convolution 선량계산 알고리듬을 이용한 빔 모델링의 정확성 평가

  • Jung, Joo-Young (Department of Biomedical Engineering, The Catholic University of Korea) ;
  • Cho, Woong (Department of Biomedical Engineering, The Catholic University of Korea) ;
  • Kim, Min-Joo (Department of Biomedical Engineering, The Catholic University of Korea) ;
  • Lee, Jeong-Woo (Department of Radiation Oncology, School of Medicine, Konkuk University) ;
  • Suh, Tae-Suk (Department of Biomedical Engineering, The Catholic University of Korea)
  • 정주영 (가톨릭대학교 의과대학 의공학교실) ;
  • 조웅 (가톨릭대학교 의과대학 의공학교실) ;
  • 김민주 (가톨릭대학교 의과대학 의공학교실) ;
  • 이정우 (건국대학교병원 방사선종양학과) ;
  • 서태석 (가톨릭대학교 의과대학 의공학교실)
  • Received : 2012.07.26
  • Accepted : 2012.09.11
  • Published : 2012.09.30

Abstract

This study aims to evaluate the accuracy of the collapsed cone convolution (CCC) algorithm for dose calculation in a treatment planning system (TPS), CorePLAN$^{TM}$. We implemented beam models for various setup conditions in TPS and calculated radiation dose using CCC algorithm for 6 MV and 15 MV photon beam in $50{\times}50{\times}50cm^3$ water phantom. Field sizes were $4{\times}4cm^2$, $6{\times}6cm^2$, $10{\times}10cm^2$, $20{\times}20cm^2$, $30{\times}30cm^2$ and $40{\times}40cm^2$ and each case was classified as open beam cases and wedged beam cases, respectively. Generated beam models were evaluated by comparing calculated data and measured data of percent depth dose (PDD) and lateral profile. As a result, PDD showed good agreement within approximately 2% in open beam cases and 3% in wedged beam cases except for build-up region and lateral profile also correspond within approximately 1% in field and 4% in penumbra region. On the other hand, the discrepancies were found approximately 4% in wedged beam cases. This study has demonstrated the accuracy of beam model-based CCC algorithm in CorePLAN$^{TM}$ and the most of results from this study were acceptable according to international standards. Although, the area with large dose difference shown in this study was not significant region in clinical field, the result of our study would open the possibility to apply CorePLAN$^{TM}$ into clinical field.

본 연구의 목적은 국내 개발된 치료계획장치(Treatment Planning System, TPS)인 CorePLAN$^{TM}$에서의 빔 모델링을 기반으로 하는 Collapsed Cone Convolution (CCC) 선량 계산 알고리듬의 정확성을 평가하는 것이다. 여러 셋업 조건에 따라 빔 모델을 TPS에 생성하였고, 6 MV와 15 MV 광자 에너지에 대하여 $50{\times}50{\times}50cm^3$의 물 팬톰 내에서 CCC 알고리듬을 사용하여 선량 계산을 하였다. 대상 조사면은 $4{\times}4cm^2$, $6{\times}6cm^2$, $10{\times}10cm^2$, $20{\times}20cm^2$, $30{\times}30cm^2$$40{\times}40cm^2$을 대상으로 하였고, 각각에 대하여 열린 조사면과 쐐기 조사면으로 구분하였다. 생성된 빔 모델들은 측정된 데이터와 계산된 데이터의 심부선량백분율(Percent depth dose, PDD)과 선량프로파일(lateral profile)을 비교하여 모든 깊이에서도 잘 맞는지 평가하였다. 측정된 방사선량과 CorePLAN$^{TM}$에서 CCC 알고리듬을 이용하여 계산된 방사선량은 PDD에 있어 build-up 영역을 제외하고 열린 조사면은 최대 2%, 쐐기 조사면는 최대 3% 이내로 일치하였다. 선량프로파일은 조사면 내 영역에서는 1%, 반음영 영역에서는 4% 이내로 일치함을 확인하였다. 모든 조사면에서 반음영을 제외한 $10{\times}10cm^2$에서 최대 $40{\times}40cm^2$까지의 선량프로파일에 대하여 측정된 방사선량과 계산된 방사선량이 3% 이내로 일치하였다. 반면에, 열린 조사면에 비하여 쐐기 조사면에서 선량 차이가 뿔(horn) 영역의 가장자리에서 4%까지 높게 나타났다. 본 연구 결과에서 보여주는 선량 차이는 일부 영역을 제외하고 국제 기준에 적합한 결과값을 보였다. 선량 차이가 크게 발생하는 영역은 임상적으로 중요성이 크지 않은 표면 영역임을 감안할 때, 임상에서의 활용이 가능하리라 기대된다.

Keywords

References

  1. Khan FM: The Physics of Radiation Therapy. 4th ed, Williams & Wilkins, Baltimore, MD (2010)
  2. Hendee WR, Ibbott GS: Radiation Therapy Physics. 3rd ed, Mosby (2005)
  3. Ahnesjö A, Aspradakis MM: Dose calculations for external photon beams in radiotherapy. Phys Med Biol 44:R99-R155 (1999) https://doi.org/10.1088/0031-9155/44/11/201
  4. IAEA TECDOC 1540: Specification and Acceptance Testing of Radiotherapy Treatment Planning Systems. IAEA, Vienna (2007)
  5. AAPM TG-65: Tissue Inhomogeneity Corrections for Megavoltage Photon Beams. American association of physicists in medicine (2004)
  6. Ahnesjo A: Collapsed cone convolution of radiant energy for photon dose calculation. Med Phys 16(4):577-592 (1989) https://doi.org/10.1118/1.596360
  7. Ahnesjö A, Weber L, Murman A, Saxner M, Thorslund I, Traneus E: Beam modeling and verification of a photon beam multisource model. Med Phys 32(6):1722-1737 (2005) https://doi.org/10.1118/1.1898485
  8. Sohn JW, Dempsey JF, Suh TS, Low DA: Analysis of various beamlet size for IMRT with 6 MV photons. Med Phys 30:2432-2439 (2003) https://doi.org/10.1118/1.1596785
  9. Zhang X, Liu H, Wang X, Dong L, Mohan R, Wu Q: Speed and convergence properties of gradient algorithm for optimization of IMRT. Med Phys 31(5):1141-1152 (2004) https://doi.org/10.1118/1.1688214
  10. Alber M, Nusslin F: An objective function for radiation treatment optimization based on local biological measures. Phys Med Biol 44:479-493 (1999) https://doi.org/10.1088/0031-9155/44/2/014
  11. Mackie TR, Scrimger JW, Battosta JJ: A convolution method of calculating dose for 15-MV x-rays. Med Phys 12:188-196 (1996)
  12. Kramer M, Jakel O, Haberer T, Kraft G, Schardt D, Weber U: Treatment planning for heavy-ion radiotherapy: physical beam model and dose optimization. Phys Med Biol 45(11):3299-3317 (2000) https://doi.org/10.1088/0031-9155/45/11/313