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연속촬영 전자조사 문 영상을 이용한 오프라인 기반 치료 중 내부 장기 움직임 확인 시스템의 개발 (Development of an Offline Based Internal Organ Motion Verification System during Treatment Using Sequential Cine EPID Images)

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최초등록일 2025.05.03 최종저작일 2012.06
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연속촬영 전자조사 문 영상을 이용한 오프라인 기반 치료 중 내부 장기 움직임 확인 시스템의 개발
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국의학물리학회
    · 수록지 정보 : 의학물리 / 23권 / 2호 / 91 ~ 98페이지
    · 저자명 : 주상규, 홍채선, 허웅, 김민규, 한영이, 신은혁, 신정석, 김진성, 박희철, 안성환, 임도훈, 최두호, 이정일

    초록

    방사선치료 중 내부 장기의 움직임을 확인하고 이를 보정하는 것은 움직이는 종양에 정확히 방사선을 조사하는데 매우중요한 역할을 한다. 실제 치료 중 획득한 연속촬영 전자조사 문(cine EPID) 영상을 이용해 치료 중 내부 장기 움직임을추적하는 오프라인 기반 분석 시스템(IMVS, Internal-organ Motion Verification System using cine EPID)을 개발하였고 모형을 이용하여 개발된 시스템의 정확도와 유용성을 평가했다. IMVS는 cine EPID영상을 이용한 내부 장기 움직임 추적을위해 내부 표지자를 이용한 유형 정합 알고리즘을 이용했다. 시스템의 성능평가를 위해 폐와 폐 종양을 묘사한 인체 모형과 이를 상하(SI, superior-inferior)방향으로 직선 운동시키는 구동 장치와 제어 프로그램을 고안했다. 모형을 4초 주기로 2 cm 직선 운동 시키면서 10 MV X선으로 3.3 fps, 6.6 fps속도로 cine EPID 영상(1,024×768 해상도)를 획득했다. 획득된 cine EPID 영상은 IMVS를 이용하여 표적의 움직임을 추적하고 기존 외부 표지자를 이용한 비디오 영상 기반 추적시스템(RPM, Real-time Position Management, Varian, USA)으로부터 얻은 결과와 비교했다. 정량적 평가를 위해 두 시스템으로부터 움직임의 평균 주기(Peak-To-Peak), 진폭과 패턴(RMS, Root Mean Square)을 측정하여 비교했다. RPM과IMVS로 측정한 폐 종양 모형의 움직임 주기는 각각 3.95±0.02 (RPM), 3.98±0.11 (IMVS 3.3 fps), 4.005±0.001 (IMVS 6.6fps) 초로 실제움직임 주기인 4초와 잘 일치했다. IMVS로 획득한 모형 내부장기의 평균 움직임 진폭은 3.3 fps에서1.85±0.02 cm, 6.6 fps에서 1.94±0.02 cm으로 실제 진폭 2 cm에 비해 각각 0.15 cm (오차 7.5%) 및 0.06 cm (오차 3%)의차를 보였다. 움직임 신호의 일치성 평가를 위해 측정한 RMS는 0.1044 (IMVS 3.3 fps), 0.0480 (IMVS 6.6 fps)로 계획된신호와 잘 일치 했다. cine EPID 영상을 이용하여 내부 표지자의 움직임을 추적하는 IMVS는 모형 실험에서 내부 장기의움직임을 3% 오차 내에서 확인 가능했다. IMVS는 치료 중 내부장기 움직임을 측정하고 이를 사차원 방사선 치료계획과비교하여 오차를 보정하는데 기여할 것으로 생각된다.

    영어초록

    Verification of internal organ motion during treatment and its feedback is essential to accurate dose delivery to the moving target. We developed an offline based internal organ motion verification system (IMVS) using cine EPID images and evaluated its accuracy and availability through phantom study. For verification of organ motion using live cine EPID images, a pattern matching algorithm using an internal surrogate, which is very distinguishable and represents organ motion in the treatment field, like diaphragm, was employed in the self-developed analysis software. For the system performance test, we developed a linear motion phantom, which consists of a human body shaped phantom with a fake tumor in the lung, linear motion cart, and control software. The phantom was operated with a motion of 2 cm at 4 sec per cycle and cine EPID images were obtained at a rate of 3.3and 6.6 frames per sec (2 MU/frame) with 1,024×768 pixel counts in a linear accelerator (10 MVX). Organ motion of the target was tracked using self-developed analysis software. Results were compared with planned data of the motion phantom and data from the video image based tracking system (RPM, Varian, USA) using an external surrogate in order to evaluate its accuracy. For quantitative analysis, we analyzed correlation between two data sets in terms of average cycle (peak to peak), amplitude, and pattern (RMS, root mean square) of motion.
    Averages for the cycle of motion from IMVS and RPM system were 3.98±0.11 (IMVS 3.3 fps), 4.005±0.001(IMVS 6.6 fps), and 3.95±0.02 (RPM), respectively, and showed good agreement on real value (4 sec/cycle).
    Average of the amplitude of motion tracked by our system showed 1.85±0.02 cm (3.3 fps) and 1.94±0.02cm (6.6 fps) as showed a slightly different value, 0.15 (7.5% error) and 0.06 (3% error) cm, respectively,compared with the actual value (2 cm), due to time resolution for image acquisition. In analysis of pattern of motion, the value of the RMS from the cine EPID image in 3.3 fps (0.1044) grew slightly compared with data from 6.6 fps (0.0480). The organ motion verification system using sequential cine EPID images with an internal surrogate showed good representation of its motion within 3% error in a preliminary phantom study. The system can be implemented for clinical purposes, which include organ motion verification during treatment, compared with 4D treatment planning data, and its feedback for accurate dose delivery to the moving target.

    참고자료

    · 없음
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