• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권2호
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• pp.106-113
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• 2012

본 연구에서는 종양이 간원개에 위치한 환자들을 대상으로 Eclipse 치료계획시스템(treatment planning system V8.9 : TPS, Varian)에서 쓰이는 두 종류의 선량계산 알고리즘(pencil beam convolution : PBC, anisotropic Analytical algorithm : AAA)들을 적용하여 육안적종양체적(gross tumor volume : GTV), 내부표적체적(internal target volume : ITV), 계획용표적체적(planning target volume : PTV) 및 주요 관심장기에 전달되는 선량의 변화를 정량적으로 평가하고, 선량분포에 영향을 미칠 수 있는 인자들을 분석하고자 하였다. 본원에서 치료받은 간암환자 20명을 대상으로 하였고 그 중 10명의 환자들에 대해서는 정위적 방사선치료(stereotactic body radiation therapy : SBRT) 기술을 적용, 다른 10명의 환자들에 대해서는 3차원 입체조형 방사선치료(three-dimensional conformal radiation therapy : 3DCRT) 기술을 적용하여 치료하였다. 조사선량은 우선적으로 PBC 알고리즘을 적용하여 선량계산을 하였고 동일한 빔 정렬 및 콜리메이터(Collimator), Monitor Unit (MU) 그리고 Field 가중치를 적용시켜서 AAA 선량계산법으로 다시 계산 한 후, 두 알고리즘에 대한 처방선량 100%에 해당하는 체적(V100)의 lesion coverage factor (CVF) 들을 비교하였다. SBRT 기술을 이용한 환자들의 치료계획에서 전체 PTV에 대한 CVF의 경우, 두 선량계산 알고리즘사이 통계학적으로 유의한 상관관계(p=0.018)를 보였다. 또한, 3DCRT 기술을 이용한 환자들의 치료계획에서는 전체 PTV (p=0.006), 간원개에 위치한 PTV (p=0.013), 전체 ITV (p=0.024)에 대하여 각각 통계학적으로 유의한 상관관계를 보였다. 복부에 위치한 주요 관심장기에 대하여 SBRT 기술을 이용한 환자들의 치료계획에서 정상 간과 신장에 조사되는 최대선량에 대하여 통계학적으로 각각 유의한 상관관계(정상간: p=0.009, 신장: p=0.037)를 보였다. 본 연구에서 선택한 선량변화 예측인자들에 대하여 대응표본 T-검정(paired T-test)을 시행한 결과, 전체 PTV에 대한 간원개에만 위치하는 PTV의 비율($PTV_{dome}$/PTV)과 두 알고리즘에 의한 CVF 비율의 상관관계에 있어서 통계학적으로 유의미한 상관관계를 보였다(p<0.01). 또한, 종양의 크기에 대한 두 알고리즘의 CVF 비율에 있어서 통계학적으로 의미가 있는 상관관계를 보였다(SRS환자 p=0.017, 3DCRT환자 p=0.023). 본 연구에서는 15MV x-ray beam으로 선량을 계산할 때 PBC와 AAA간의 선량계산 차이를 분석하여 선택한 선량변화 예측인자 중 간원개에 위치한 종양의 크기와 계획용 표적체적에 대한 관계성을 알아내었다. 일반적으로 15MV x-ray beam에 의한 선량분포를 정확하게 알아내는 것은 AAA으로도 불충분하다는 것이 일반적인 사실로 받아들여지고 있어 이를 AAA와 PBC간의 차이로 그 정확성을 간접적으로 유추하여 실질적인 선량분포에 대한 치료계획단계에서의 선량분포의 차이의 경향성을 보고자 하였다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제24권1호
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• pp.11-14
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• 2012

목 적: Anisotropic Analytical Algorithm (AAA)는 Pencil Beam Convolution (PBC) 알고리즘에 비하여 2차선과 조직 불 균질에 대한 영향에 보다 더 정확한 선량계산을 제공한다. 본 연구는 유방암 접선조사 치료계획에서 PBC 알고리즘과 AAA의 선량계산 알고리즘에 따른 선량분포의 차이를 분석하고자 한다. 대상 및 방법: 선형가속기(CL-6EX, VARIAN, USA)의 6 MV 에너지를 이용한 유방암 환자 10명을 대상으로 Eclipse treatment planning system (Version 8.9, VARIAN, USA)을 사용하여 전산화 치료계획을 수립하였다. Conventional Radiation Therapy plan(Conventional plan)과 Field-in-Field Intensity Modulated Radiation Therapy plan (FiF plan)을 PBC 알고리즘을 이용하여 치료계획을 수립한 후 Monitor Unit (MU)를 고정시키고 AAA로 변경하여 선량계산하고, Dose Volume Histogram (DVH)을 이용하여 치료계획을 비교 분석하였다. 결 과: 첫 번째, Conventional plan의 PBC 알고리즘과 AAA에 따른 차이를 평가한 결과 치료용적에 대한 평균 Conformity Index (CI) 값의 차이는 PBC 알고리즘에서 0.295 높게 평가 되었다. 동측 폐에 대한 선량을 평가한 결과 $V_{47Gy}$과 $V_{45Gy}$는 PBC알고리즘에서 각각 5.83%, 4.04% 높게 평가되었고, Mean dose, $V_{20Gy}$, $V_{5Gy}$, $V_{3Gy}$는 AAA에서 각각 0.6%, 0.29%, 6.35%, 10.23%높게 평가되었다. 두 번째, FiF plan의 경우 치료용적에 대한 평균 CI 값의 차이는 PBC 알고리즘에서 0.165 높게 평가 되었고, 동측 폐에 대한 선량은 $V_{47Gy}$, $V_{45Gy}$, Mean dose는 PBC 알고리즘에서 각각 6.17%, 3.80%, 0.15% 높게 평가되었고, $V_{20Gy}$, $V_{5Gy}$, $V_{3Gy}$는 AAA에서 각각 0.14%, 4.07%, 4.35% 높게 평가되었다. 결 론: 유방암 접선조사에서 AAA로 계산했을 때, PBC 알고리즘에 비해 치료용적에 대한 Conformity가 Conventional plan, FiF plan 각각 0.295, 0.165 낮게 평가 되며, 동측 폐의 고 선량 영역의 선량은 적게 나타나며, 저 선량 영역의 선량은 많게 나타므로 폐에 대한 선량을 평가하는 데 선량계산 알고리즘에 따른 특징을 고려해야 할 것으로 사료된다.

• 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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• 제24권2호
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• pp.137-147
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• 2012

목 적: 알고리즘에 따른 치료계획의 영향을 분석하고 실제 치료계획을 수립할 때 고려사항을 적용하고, 나아가 최선의 치료계획을 수립하는 프로토콜을 제시하고자 한다. 대상 및 방법: 치료계획 시스템은 이클립스 10.0 (Eclipse 10.0, Varian, USA)이다. 선량계산의 알고리즘은 PBC (Pencil Beam Convolution)와 AAA (Anisotropic Analytical Algorithm)을 각각 적용하였고, 세기 조절 방사선 치료(IMRT)를 위한 최적화(Optimization) 알고리즘은 DVO (Dose Volume Optimizer 10.0.28), VMAT을 위한 최적화 알고리즘은 PRO II (Progressive Resolution Optimizer V 8.9.17)와 PRO III (Progressive Resolution Optimizer V 10.0.28)을 사용하였다. 실험을 위한 팬텀은 치료계획시스템에서 가상으로 만들었으며, $30{\times}30{\times}30$ cm의 규격에 밀도가 균일한 것(HU: 0)과 중간에 공기(HU: -1,000)로 가정되는 물질이 삽입한 된 비균질 팬텀으로 설정하였다. 실험은 먼저 팬텀(Phantom) 계획을 실시하여 일반적인 치료계획의 특징을 분석하고 그 내용을 토대로 실제 임상적용 할 치료계획을 수립하였다. 결 과: 균일한 밀도 팬텀에서 6 MV, 10 cm PDD (Percentage Depth Dose)는 PBC와 AAA는 모두 65.2%로 유사한 값을 나타냈지만, 비균질 팬텀에서 PDD는 저밀도 물질을 만나기 전까진 유사한 PDD 값을 보이다가 공기 영역에서 다른 선량곡선을 보여주고, 투과한 후에는 PDD 10 cm은 각각 75%, 73%이었다. 동일한 MU의 3차원 치료계획에서 보면, AAA 치료계획이 폐가 포함된 영역에서 저 선량으로 나타났다. 기관지와 폐의 영역이 포함된 경추 치료 환자의 2차원 대향 2문조사 치료계획을 15 MV을 이용하여 설계하였을 때, Conformity Index (ICRU 62)는 PBC 계산에서 0.95, AAA에서 0.93이었다. IMRT 치료계획은 DVO에서 보여지는 DVH가 선량계산 DVH와 동일하게 나타났다. 하지만 AAA으로 선량계산을 하였을 때는 DVO에서 조건을 만족하는 결과가 선량계산에서는 선량부족으로 나타났다. PRO II을 이용한 VMAT 치료계획은 최적화 할 때는 만족스런 결과를 얻었지만, 선량계산을 실시하였을 때는 저밀도 영역이 선량 부족으로 나타났다. 하지만 PRO III에서 같은 조건을 1회 더 최적화함으로써 최적화 결과와 선량계산 결과가 유사하였다. 결 론: 본 연구에서는 선량계산 알고리즘의 옳고 그름을 판단하지 않는다. 알고리즘이 나타내는 선량 분포의 특성을 분석하고, 특히 최적화가 필요한 IMRT나 VMAT 치료계획에서 최적화 알고리즘의 요인도 치료계획을 수립할 때 고려함으로써 최적의 치료계획을 위한 방법을 제시하고자 한다.

• 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.

• 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.