본 논문에서는 호기와 흡기에 촬영된 흉부 CT 영상간 폐 영상정합을 위해 데몬 알고리즘을 이용한 비강체 정합 방법을 제안한다. 먼저 두 영상에 어파인 변환을 적용하여 폐를 전역적으로 정렬한 후, 데몬 알고리즘에 기반한 비강체 정합 방법을 적용하여 지역적으로 변형시킨다. 데몬 힘의 계산을 위해 기준영상의 기울기 정보 뿐 아니라 부유영상의 기울기 정보를 함께 사용하여 기준영상의 기울기가 약한 부분에서 빠른 수렴을 돕는다. 활성-셀 기반 데몬 알고리즘은 두 영상 간 정합도가 높은 셀에서의 불필요한 변위 계산을 방지함으로써 정합 과정을 가속화시키고 변형 접힘 현상의 확률을 줄여주는 역할을 한다. 제안방법의 성능을 평가하기 위해 기준 기울기 힘을 사용한 방법과 부유 기울기 힘을 함께 사용한 방법을 비교하고, 활성-셀을 사용한 방법과 사용하지 않은 방법을 비교하였다. 실험 결과는 제안 방법이 변형이 큰 폐를 정확하게 정합하며 수행시간을 감소시킴을 보여준다.
본 연구는 IMRT가 적용된 성문암 환자에 대하여 CBCT영상과 변형영상 정합기법을 이용하여 치료기간 동안 실제 환자에게 전달되는 선량 변화를 평가하고자 하였다. B-spline 알고리즘을 사용한 변형영상정합 시스템을 통해 치료 중 1주 간격으로 얻은 CBCT를 재구성하고 치료계획을 재계산하여 종양과 결정장기의 선량 분포를 비교하였다. 체중에 따른 체적변화는 3~5 주부터 평균 1.38~2.04 kg로 증가하였으며 체표면의 변화는 평균 2.1 mm로 감소하였다. 또한, 3주 이후의 경동맥에 전달된 선량은 계획되었던 값보다 최대 8.76%로 증가하였고, 갑상선샘은 26.4%로 감소하였다. 종양의 물리적의 평가인자인 PITV, TCI, rDHI, mDHI 그리고, CN은 치료 계획된 값보다 각각 평균 4.32%, 5.78%, 44.54%, 12.32% 그리고, 7.11%로 감소하였다. PTV에 대한 $D_{max}$는 평균 2.99% 증가하였고, $D_{mean}$, $V_{67.50}$, $D_{95}$는 각각 평균 1.52%, 5.78%, 11.94%로 감소하였다. 체중변화에 따른 체적의 변화가 없더라도 체형변화는 발생하였고, 좁은 여유마진을 가지는 IMRT는 이러한 변화에 민감하게 반응하였다. 성문암에 대한 IMRT 적용 시 환자의 체중변화를 관찰과 함께 변화를 기록하고 치료 중 변형영상정합 시스템을 이용하여 선량분포를 평가할 필요가 있다. 최종적으로 치료 중 실제 전달되는 선량평가는 적응형치료계획을 통하여 확인하고 정확한 선량전달이 필요하다고 사료된다.
본 연구의 목적은 호흡 위상을 고려한 4DCT 자료를 토대로 자동영상변조등록 프로그램인 MIMVista에서 계산한 최대강도투영 영상에서 폐종양의 발생위치와 유착여부에 따른 종양의 움직임 특성을 분석하고 3DCT 결과 값과 비교하였으며 호흡 위상 간 종양의 도심변화 등 기하학적 변형 특성를 분석했다. 분석결과 폐하부에 위치한 종양에서 Y축으로의 평균 도심 변화가 $7.32{\pm}6.88mm$로 가장 크게 나타났으며 HU값의 차이를 분석한 결과에서도 평균 $7.7{\pm}4.97%$로 가장 큰 차이를 보였다. 유착성 종양보다는 비유착성 종양에서 호흡 간 변화가 크게 나타났다. 3DCT 영상과 MIP 영상간에 종양 용적의 연관성을 분석한 결과 상관계수가 0.998로 매우 높게 나타났다. 종양의 기하학적 변화에 영향을 미치는 요인분석결과 종양의 위치와 유착여부가 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었으나 횡격막의 움직임 정도에 따른 차이는 없었으며 환자 간 호흡 위상에 따른 편차가 매우 크기 때문에 종양의 움직임과 관련한 특정 경향성을 파악할 수는 없었다.
Lee, Hyun Su;Choi, Chansoo;Kim, Chan Hyeong;Han, Min Cheol;Yeom, Yeon Soo;Nguyen, Thang Tat;Kim, Seonghoon;Choi, Sang Hyoun;Lee, Soon Sung;Kim, Jina;Hwang, JinHo;Kang, Youngnam
Journal of Radiation Protection and Research
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제44권3호
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pp.103-109
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2019
Background: Four-dimensional computed tomographic (4DCT) images are increasingly used in clinic with the growing need to account for the respiratory motion of the patient during radiation treatment. One of the reason s that makes the dose evaluation using 4DCT inaccurate is a change of the patient respiration during the treatment session, i.e., intrafractional uncertainty. Especially, when the amplitude of the patient respiration is greater than the respiration range during the 4DCT acquisition, such an organ motion from the larger respiration is difficult to be represented with the 4DCT. In this paper, the method to generate images expecting the organ motion from a respiration with extended amplitude was proposed and examined. Materials and Methods: We propose a method to generate extra-phase images from a given set of the 4DCT images using deformable image registration (DIR) and linear extrapolation. Deformation vector fields (DVF) are calculated from the given set of images, then extrapolated according to respiratory surrogate. The extra-phase images are generated by applying the extrapolated DVFs to the existing 4DCT images. The proposed method was tested with the 4DCT of a physical 4D phantom. Results and Discussion: The tumor position in the generated extra-phase image was in a good agreement with that in the gold-standard image which is separately acquired, using the same 4DCT machine, with a larger range of respiration. It was also found that we can generate the best quality extra-phase image by using the maximum inhalation phase (T0) and maximum exhalation phase (T50) images for extrapolation. Conclusion: In the present study, a method to construct extra-phase images that represent expanded respiratory motion of the patient has been proposed and tested. The movement of organs from a larger respiration amplitude can be predicted by the proposed method. We believe the method may be utilized for realistic simulation of radiation therapy.
포인트 클라우드 콘텐츠는 3차원 포인트로 실제 객체를 나타내는 몰입형 콘텐츠이다. 포인트 클라우드 데이터를 획득하거나 포인트 클라우드 데이터를 인코딩 및 디코딩하는 과정에서 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 프레임 간 정합을 통해 순차적으로 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도를 점진적으로 향상시키는 방법을 제안한다. 포인트 클라우드 데이터를 정합하기 위해 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘이 일반적으로 사용된다. 기존 ICP 알고리즘은 강체를 변환할 수 있지만 포인트 클라우드 콘텐츠와 같이 로컬에서 서로 다른 방향으로 모션 벡터를 갖는 비 강체에 대해서는 변환이 불가능하다는 단점이 있다. 현재 프레임의 포인트 클라우드와 이전 프레임 사이의 포인트를 쌍을 만들고 만들어진 쌍의 움직임양을 계산하여 보상해주는 방법으로 기존 ICP 정합에서의 한계를 극복하였다. 이러한 방식으로 프레임 사이에 포인트를 정합하는 과정을 통해 기하학적 움직임이 있는 포인트 클라우드 콘텐츠의 해상도가 향상됨을 보였다.
Purpose: This study aimed to develop a deep learning architecture combining two task models to generate synthetic computed tomography (sCT) images from low-tesla magnetic resonance (MR) images to improve metallic marker visibility. Methods: Twenty-three patients with cervical cancer treated with intracavitary radiotherapy (ICR) were retrospectively enrolled, and images were acquired using both a computed tomography (CT) scanner and a low-tesla MR machine. The CT images were aligned to the corresponding MR images using a deformable registration, and the metallic dummy source markers were delineated using threshold-based segmentation followed by manual modification. The deformed CT (dCT), MR, and segmentation mask pairs were used for training and testing. The sCT generation model has a cascaded three-dimensional (3D) U-Net-based architecture that converts MR images to CT images and segments the metallic marker. The performance of the model was evaluated with intensity-based comparison metrics. Results: The proposed model with segmentation loss outperformed the 3D U-Net in terms of errors between the sCT and dCT. The structural similarity score difference was not significant. Conclusions: Our study shows the two-task-based deep learning models for generating the sCT images using low-tesla MR images for 3D ICR. This approach will be useful to the MR-only workflow in high-dose-rate brachytherapy.
본 연구는 거대유방암 환자대상으로 환자의 움직임과 모양의 변화에 따른 선량변화를 콘빔단층촬영영상(CBCT)과 변형영상정합기법(DIR)을 적용하여 적응형방사선치료계획을 재구성하여 기존에 사용된 쐐기접선조사기법(TWF)과 종속조사면 병합치료방법(FIF) 그리고 세기조절방사선치료계획(IMRT)을 이용하여 선량비교평가를 시행하고자 하였다. CT와 CBCT를 MIM6 사용하여 변형영상정합기법영상(DIRCT)을 만들어 각각의 치료계획을 시행하였다. 계획표적체적(PTV)은 왼쪽 유방이고 균질성지표(HI), 적합성지표(CI), 조사범위지표(CVI)의 값을 확인하였다. 관심장기(OAR)는 반대쪽 유방, 폐 그리고 심장이며 평균선량, 최대선량과 장기 특성에 따른 기타 지표들을 비교 분석하였다. PTV인 유방의 HI 값은 DIRCT를 이용한 모든 치료계획방법에서 증가하였으며, CVI, CI의 결과에서는 DIRCT를 이용한 치료계획방법에서 모두 감소하였다. 폐에서의 평균선량과 최대선량은 DIRCT 이용한 IMRT 치료계획방법이 다른 치료계획보다 증가함을 보였으며, 심장의 평균선량과 최대선량은 DIRCT를 이용한 TWF와 FIF는 감소했으며, 오히려 IMRT의 결과는 증가하였다. 유방암 방사선치료 시 환자의 움직임과 셋업 오차로 인해 유방모양의 변경을 감암했을 때 TWF와 IMRT보다 FIF 방법을 이용했을 때 반대편 유방과 심장, 폐의 피해선량을 효과적으로 감소시킬 수 있을 것으로 사료된다.
Objective: To explore the feasibility of shrinking field technique after 40 Gy radiation through 18F-FDG PET/CT during treatment for patients with stage III non-small cell lung cancer (NSCLC). Methods: In 66 consecutive patients with local-advanced NSCLC, 18F-FDG PET/CT scanning was performed prior to treatment and repeated after 40 Gy. Conventionally fractionated IMRT or CRT plans to a median total dose of 66Gy (range, 60-78Gy) were generated. The target volumes were delineated in composite images of CT and PET. Plan 1 was designed for 40 Gy to the initial planning target volume (PTV) with a subsequent 20-28 Gy-boost to the shrunken PTV. Plan 2 was delivering the same dose to the initial PTV without shrinking field. Accumulated doses of normal tissues were calculated using deformable image registration during the treatment course. Results: The median GTV and PTV reduction were 35% and 30% after 40 Gy treatment. Target volume reduction was correlated with chemotherapy and sex. In plan 2, delivering the same dose to the initial PTV could have only been achieved in 10 (15.2%) patients. Significant differences (p<0.05) were observed regarding doses to the lung, spinal cord, esophagus and heart. Conclusions: Radiotherapy adaptive to tumor shrinkage determined by repeated 18F-FDG PET/CT after 40 Gy during treatment course might be feasible to spare more normal tissues, and has the potential to allow dose escalation and increased local control.
얼굴추적은 3차원 공간상에서 머리(head)와 안면(face)의 움직임을 추정하는 기술로, 얼굴 표정 감정인식과 같은 상위 분석단계의 중요한 기반기술이다. 본 논문에서는 AAM 기반의 얼굴추적 알고리즘을 제안한다. AAM은 변형되는 대상을 분할하고 추적하는데 광범위하게 적용되고 있다. 그러나 여전히 여러 가지 해결해야할 제약사항들이 있다. 특히 자체중첩(self-occlusion)과 부분적인 중첩, 그리고 일시적으로 완전히 가려지는 완전중첩 상황에서 보통 국부해에 수렴(local convergence)하거나 발산하기 쉽다. 본 논문에서는 이러한 중첩상황에 대한 AAM의 강인성을 향상시키기 위해서 SIFT 특징을 이용하고 있다. SIFT는 일부 영상의 특징점으로 안정적인 추적이 가능하기 때문에 자체와 부분중첩에 효과적이며, 완전중첩의 상황에도 SIFT의 전역적인 매칭성능으로 별도의 재초기화 없이 연속적인 추적이 가능하다. 또한 추적과정에서 큰 자세변화에 따른 움직임을 효과적으로 추정하기 위해서 다시점(multi-view) 얼굴영상의 SIFT 특징을 온라인으로 등록하여 활용하고 있다. 제안한 알고리즘의 이러한 강인성은 위 세 가지 중첩상황에 대해서 기존 알고리즘들과의 비교실험을 통해서 보여준다.
목 적 : 체적변조회전방사선치료(VMAT)는 종양의 모양에 맞게 균일하면서도 정밀한 방사선 조사를 하면서 동시에 정상조직의 방사선 손상위험을 줄이는 장점이 있어 뇌암, 두경부암 및 전립선암 등의 종양과 정상장기가 가까운 암의 치료에 사용되고 있다. 본 연구의 목적은 뇌암 및 두경부암 환자의 VMAT 방사선 치료 시 Jaw-Tracking technique(JTT)의 선량학적 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 VMAT 치료기법으로 방사선치료를 받은 뇌암 및 두경부암 환자 8명을 선택하였다. 환자의 종양 및 정상 장기의 윤곽그리기(contouring) 정보를 Velocity(Varian, USA)의 deformable registration을 이용하여 Rando phantom에 fusion하였다. Varian Eclipse(ver 15.5, Varian, USA)를 사용하여 Jaw-Tracking 사용 유무를 제외하고 환자 치료 시 사용한 beam parameter와 동일하게 치료계획을 진행하였다. 평가 지표로써 target과 OAR의 최대선량, 평균선량을 사용하여 비교하였고 치료계획 검증을 위해 Portal dosimetry를 시행하였다. 결 과 : JTT를 사용했을 경우는 Static-Jaw technique(SJT)을 사용하였을 경우보다 OAR의 상대 선량이 각각 평균선량은 5.24 %, 최대선량은 7.05 % 감소한 것으로 나타났다. 다양한 OAR에서 평균선량과 최대선량의 감소의 범위는 각각 0.01~3.16 Gy, 0.12~6.27 Gy로 나타났다. Target의 경우는 JTT의 경우가 SJT보다 GTV, CTV, PTV의 최대선량이 각각 0.17 %, 0.43 %, 0.37 % 감소하였으며, 평균선량은 0.24 %, 0.47 %, 0.47% 감소하였다. 감마분석은 3 %/3 mm, 통과율 95 % 이상을 통과 기준으로 설정하였고 JTT, SJT 통과율은 각각 $98{\pm}1.73%$, $97{\pm}1.83%$이었다. 실험에 적용된 모든 OAR의 선량을 비교해 보았을 때, JTT을 사용하였을 경우가 SJT보다 MLC 외에 추가적인 jaw 차폐로 인하여 선량이 유의미하게 줄어들었다는 것을 알 수 있었다. 결 론 : VMAT 치료계획을 이용한 방사선 치료시 뇌암, 두경부암과 같이 종양과 정상 장기가 인접한 경우와 MLC를 통한 누설선량을 증가시킬 수 있는 넓은 조사야 및 높은 에너지의 사용을 필요로 하는 방사선 치료 시 JTT를 적용함으로써 종양주변 정상조직의 피폭선량을 낮추고 이로 인해 PTV의 target coverage를 높일 수 있을 것이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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