• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제31권3호
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• pp.54-62
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• 2020

Dose calculation algorithms play an important role in radiation therapy and are even the basis for optimizing treatment plans, an important feature in the development of complex treatment technologies such as intensity-modulated radiation therapy. We reviewed the past and current status of dose calculation algorithms used in the treatment planning system for radiation therapy. The radiation-calculating dose calculation algorithm can be broadly classified into three main groups based on the mechanisms used: (1) factor-based, (2) model-based, and (3) principle-based. Factor-based algorithms are a type of empirical dose calculation that interpolates or extrapolates the dose in some basic measurements. Model-based algorithms, represented by the pencil beam convolution, analytical anisotropic, and collapse cone convolution algorithms, use a simplified physical process by using a convolution equation that convolutes the primary photon energy fluence with a kernel. Model-based algorithms allowing side scattering when beams are transmitted to the heterogeneous media provide more precise dose calculation results than correction-based algorithms. Principle-based algorithms, represented by Monte Carlo dose calculations, simulate all real physical processes involving beam particles during transportation; therefore, dose calculations are accurate but time consuming. For approximately 70 years, through the development of dose calculation algorithms and computing technology, the accuracy of dose calculation seems close to our clinical needs. Next-generation dose calculation algorithms are expected to include biologically equivalent doses or biologically effective doses, and doctors expect to be able to use them to improve the quality of treatment in the near future.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.665-675
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• 2016

능동위상배열레이다 기술의 발전에 따라 최근에는 수십 개의 디지털 수신기를 사용하여 부배열 단위에서 수신된 신호를 디지털적인 방법으로 합성하는 능동위상배열안테나가 개발되고 있다. 디지털 빔 합성시 빔 특성은 부배열 단위의 가중치에 의해서도 영향을 받지만, 부배열 구조의 형상에 의해서도 크게 영향을 받는다. 그래서 본 논문에서는 재귀적인 소자 교환 방식을 사용하여 부배열 구조를 생성하는 방법과 운용하는 빔의 부엽을 최소화할 수 있도록 부배열 구조를 최적화하는 알고리즘을 제안하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용하여 디지털 빔 형성에 가장 많이 사용되는 모노펄스빔과 펜슬 다중빔에 대해 각각 또는 동시에 최대 부엽을 최소화하는 최적화된 부배열 구조 해를 찾아 그 결과를 제시하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권1호
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• pp.48-53
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• 2012

방사선치료계획장치에서 선량계산을 위해 PBC 알고리즘(pencil beam convolution)은 가장 널리 사용되고 있다. Varian (Varian Medical System, Palo Alto, CA)사는 광자의 선량 계산을 위해서 AAA 알고리즘을 새롭게 선량계산모델로 탑재하였다. 본 연구는 폐와 같은 저밀도 영역에 종양부위가 있는 환자를 대상으로 세기조절방사선치료를 시행할 경우에 PBC 알고리즘과 AAA 알고리즘으로 계산했을 때 차이를 정량적으로 알고자 하는데 목적이 있다. 두 알고리즘의 정량적 분석을 위해서 Eclipse planning system과 I'mRT matrixx (IBA, Schwarzenbruck, Germany)를 사용하였다. 또한 두 알고리즘으로 계산된 선량과 실제 측정된 선량의 차이를 확인하기 위해서 인체모형펜텀(Alderson Rando phantom)속에 TLD-100 (LiF)을 위치 시켰다. 종양부위 주위의 중요장기인 trachea, esophagus, lung, PRV spinal cord의최대선량, 평균선량, 최소선량은 알고리즘의 변화에 따라서 거의 변화가 없었으나, PTV의 V95는 PBC와 비교하여 AAA가 약 6% 감소하는 결과를 얻었다. 이러한 결과는 I'mRT matrixx를 이용하여 저밀도를 가지는 폐의 위치에서 확연하게 나타남을 확인할 수 있었다. 또한 인체모형펜텀(Alderson Rando phantom)과 TLD-100 (LiF)을 이용한 계산선량과 실제 측정치의 결과는 PBC 알고리즘은 평균 4.6%의 차이를 보였으며, AAA 알고리즘은 평균 2.7%의 차이를 보였다. 이 결과로 저밀도를 가지는 폐암에서의 세기조절방사선치료를 시행할 경우에 PBC 알고리즘보다 AAA 알고리즘이 더 유효함을 알 수 있다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제26권1호
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• pp.11-19
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• 2014

목 적 : 최적화 알고리즘에 적용되는 최적화 인자들의 영향을 고려하여, 가장 적합한 인자 값을 도출함으로써 이상적인 치료계획을 쉽게 설계할 수 있도록 하고자 한다. 대상 및 방법 : 본 연구의 세기조절방사선치료에서 선량계산 알고리즘은 PBC(Pencil Beam Convolution)이고, 최적화 알고리즘은 DVO(Dose Volume Optimizer 10.0.28)이다. 두경부 환자의 세기조절방사선치료에서 치료계획용적의 처방선량은 동시에 2.2 Gy와 2.0 Gy가 될 수 있도록 하였다. 치료계획은 6 MV, 7개의 조사야로 역선량계산방법으로 수립하였다. 최적화 알고리즘 인자는 용적선량-조건강도(Priority, Constrain), 선량부 드럼강도(Smooth)로 선정하고, 각 인자들의 변화량에 따른 치료계획의 영향을 분석하였다. 용적선량-조건강도는 기준 조건강도를 정하고, 비율은 같지만 절대 값은 다른 최적화 과정을 실시하였다. 또한 조건강도의 절대 값에 변화에 따른 치료용적과 주변 정상장기들을 평가하였다. 선량부드럼강도는 기준 조건의 단순 변화와 용적선량-조건강도와 관련시킨 변화를 치료계획에 반영시켰다. 치료계획은 처방선량지수(Conformal Index, CI), 처방선량포함지수(Paddick's Conformal Index, PCI), 선량균질지수(Homogeneity Index, HI)와 각 장기의 평균선량으로 평가하였다. 결 과 : 용적선량-조건강도의 비율을 동일하게 하고 절대 값을 변화 시켰을 때 CI값은 다르지만, PCI는 $1.299{\pm}0.006$, HI는 $1.095{\pm}0.004$, D5%/D95%는 $1.090{\pm}1.011$으로 처방선량에 대한 영향은 유사하였다. 이하선의 평균선량은 용적선량-조건강도의 절대 값이 40, 60, 70, 90으로 증가될 때, 67.4, 50.3, 51.2, 47.1 Gy로 감소하였다. 각각의 치료계획에서 선량부드럼강도를 증가시켰을 때, PCI는 $1.338{\pm}0.006$로 증가된 값을 보였다. 결 론 : 용적선량-조건강도는 절대적인 값보다 각 조건의 비율에 따라 최적화 알고리즘에 영향을 주었다. 절대 값이 다르더라도 같은 비율을 유지하면 유사한 치료계획이 수립되었다. 성공적인 치료계획을 수립하기 위해 특히 보호해야할 정상장기의 용적선량-조건강도는 치료용적의 용적선량-조건강도의 50%이상 되어야한다. 선량부드럼강도는 용적선량-조건강도에 따라 비례하여 증가하거나 감소하여야 한다. 단순히 절대 값으로 적용하면 용적선량-조건강도는 그 조건을 충분히 만족시키지 못한다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제24권1호
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• pp.23-30
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• 2012

목 적: Analytical Anisotropic Algorithm (AAA)을 사용하여 계산된 폐 부위 방사선치료계획은 Pencil Beam Convolution (PBC) Algorithm 기반의 MU 검증 프로그램을 이용하였을 때 MU의 오차가 발생하여 MU 검증 프로그램 사용에 어려움이 있다. 본원에서는 AAA를 사용하여 계산된 치료계획을 검증할 방법에 대하여 연구하였다. 대상 및 방법: Eclipse treatment planning system (Version 8.9, Varian, USA)을 사용하여 폐 부위 정위적체부방사선치료(Stereotactic Body Radiation Therapy, SBRT) 7건에서의 총 57개 조사야(Field) 각각에 대하여 선량계산 알고리즘으로 PBC와 AAA를 사용하여 계산하였다. 수립된 치료계획의 MU를 자체 개발하여 사용 중인 MU 검증 프로그램의 MU와 비교 분석하였다. PBC 알고리즘과 AAA에서 발생한 오차에 영향을 미칠 수 있는 조사야크기(Field size), 방사선이 폐 조직을 통과한 거리, 방사선이 종양 조직을 통과한 거리, 유효깊이(Effective depth) 등 4가지 변수에 대하여 오차와의 상관관계를 상용 프로그램을 이용하여 분석하였다. 결 과: PBC 알고리즘의 오차는 $0.2{\pm}1.0%$로 나타났으며 AAA의 오차는 $3.5{\pm}2.8%$로 나타났다. 또한, 오차에 영향을 미칠 수 있는 4가지 변수에 대해 분석한 결과, 방사선이 폐 조직을 통과한 거리와 MU의 오차와의 관계에서 상관계수 0.648 (P=0.000)로 유의하게 증가하였고, ${\Delta}_{AAA}$=L.P 0.00903+0.02048이라는 MU 보정인자를 산출해 낼 수 있었으며 MU 보정인자를 MU 검증 프로그램에 적용한 결과, 적용 전 $3.5{\pm}2.8%$의 오차는 $0.4{\pm}2.0%$ 이내로 줄어들었다. 결 론: 본 연구에서는 방사선이 폐 조직을 통과한 거리가 커질수록 MU 검증 프로그램과의 오차가 커짐을 알아냈으며, MU보정인자라는 간단한 방법을 통해 AAA 알고리즘의 MU를 검증할 수 있게 되었다.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2002년도 Proceedings
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• pp.68-73
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• 2002

In standard teletherapy, a treatment plan is generated with the aid of a treatment planning system, but it is common to perform an independent monitor unit verification calculation (MUVC). In exact analogy, we propose and demonstrate that a simple and accurate MUVC in Intensity Modulated Radiotherapy (IMRT) is possible. We introduce a concept of Modified Clarkson Integration (MCI). In MCI, we exploit the rotational symmetry of scattering to simplify the dose calculation. For dose calculation along a central axis (CAX), we first replace the incident IMRT fluence by an azimuthally averaged fluence. Second, the Clarkson Integration is carried over annular sectors instead of over pie sectors. We wrote a computer code, implementing the MCI technique, in order to perform a MUVC for IMRT purposes. We applied the code to IMRT plans generated by CORVUS. The input to the code consists of CORVUS plan data (e.g., DMLC files, jaw settings, MU for each IMRT field, depth to isocenter for each IMRT field), and the output is dose contribution by individual IMRT field to the isocenter. The code uses measured beam data for Sc, Sp, TPR, (D/Mu)$\_$ref/ and includes effects from MLC transmission, and radiation field offset. On a 266 MHZ desktop computer, the code takes less than 15 sec to calculate a dose. The doses calculated with MCI algorithm agreed within +/- 3% with the doses calculated by CORVUS, which uses a 1cm x 1cm pencil beam in dose calculation. In the present version of MCI, skin contour variations and inhomogeneities were neglected.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제30권1호
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• pp.1-6
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• 2019

Purpose: This study conducts a comparative evaluation of the skin dose in CyberKnife (CK) and Helical Tomotherapy (HT) to predict the accurate dose of radiation and minimize skin burns in head-and-neck stereotactic body radiotherapy. Materials and Methods: Arbitrarily-defined planning target volume (PTV) close to the skin was drawn on the planning computed tomography acquired from a head-and-neck phantom with 19 optically stimulated luminescent dosimeters (OSLDs) attached to the surface (3 OSLDs were positioned at the skin close to PTV and 16 OSLDs were near sideburns and forehead, away from PTV). The calculation doses were obtained from the MultiPlan 5.1.2 treatment planning system using raytracing (RT), finite size pencil beam (FSPB), and Monte Carlo (MC) algorithms for CK. For HT, the skin dose was estimated via convolution superposition (CS) algorithm from the Tomotherapy planning station 5.0.2.5. The prescribed dose was 8 Gy for 95% coverage of the PTV. Results and Conclusions: The mean differences between calculation and measurement values were $-1.2{\pm}3.1%$, $2.5{\pm}7.9%$, $-2.8{\pm}3.8%$, $-6.6{\pm}8.8%$, and $-1.4{\pm}1.8%$ in CS, RT, RT with contour correction (CC), FSPB, and MC, respectively. FSPB showed a dose error comparable to RT. CS and RT with CC led to a small error as compared to FSPB and RT. Considering OSLDs close to PTV, MC minimized the uncertainty of skin dose as compared to other algorithms.

• 대한방사선치료학회지
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• 제26권2호
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• pp.207-216
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• 2014

목 적 : 모나코 치료계획 시스템은 몬테카를로 알고리즘을 기반으로 선량을 구현하는 대표적인 시스템이다. 모나코 치료계획 시스템에서 치료계획 완성 후, 같은 조건으로 최적화를 재 실시하여 처음과는 다른 치료계획이 만들어질 때 본 연구는 이러한 차이를 줄이는 방법을 제시하고자 한다. 대상 및 방법 : 모나코 치료계획 시스템은 세기변조방사선치료나 용적변조방사선치료를 위한 역 선량계산을 실시할 때, 두 단계를 거쳐 최적화를 실시한다. 본 연구는 우선 최적화 두 단계를 모두 실시하여 선량으로 완성된 치료계획을, 최적화 조건을 바꾸지 않고 일반적인 1단계부터 2단계까지 순차적 최적화를 실시하였다. 이때 2단계에선 펜슬 빔과 몬테카를로 알고리즘을 각각 적용하여 실험을 실시하였다. 두 가지 알고리즘의 치료계획 모두 처음 완성된 치료계획과 최적화를 재 실시한 치료계획을 비교하고 선량 측정기를 이용하여 치료선량을 평가하였다. 두 번째는 초기 완성된 치료계획에 대하여 최적화를 재 실시할 때 단계적으로 실시하여 치료계획을 완성하고 선량을 측정하였다. 결 과 : 초기 완성된 치료계획에서 동일한 조건으로 일반적인 최적화를 다시 실시한 결과는 동일하지 않았다. 치료계획시스템의 비교에서 보면 유사한 선량-용적 히스토그람은 유사한 경향을 나타내지만 최고선량, 선량 균질도 및 제한 선량 등은 최적화 조건을 만족 시키지 못하는 다른 값을 보였다. 또한 선량측정비교에서도 20%이상 다르게 나타냈다. 또한 선량 알고리즘이 달라져도 다른 측정 값이 나왔다. 반면, 단계적 최적화를 실시 할 경우에는, 초기 치료계획과 비교하였을 때 종양 및 정상 장기의 선량 분포가 5% 이하의 차이를 보였다. 결 론 : 치료계획의 최적화 과정은 수 많은 시행 착오를 수행하며 궁극적인 해를 찾아가는 과정이다. 이때 초기 치료계획의 완성만을 신뢰하며 최적화를 실시하면 또 다른 치료계획이 만들어 질 수 있다. 유사한 경향을 보이긴 하지만, 반드시 최적화 조건을 만족한다고 볼 수 없기 때문에, 최적화 과정을 재 실시할 경우에는 반드시 단계적인 최적화 과정을 통하여 선량분포를 확인하면서 순차적으로 최적화 조건을 적용해야 할 것이다.