Analysis of Radiation Treatment Planning by Dose Calculation and Optimization Algorithm

선량계산 및 최적화 알고리즘에 따른 치료계획의 영향 분석

  • Kim, Dae-Sup (Department of Radiation Oncology, Asan Medical Center) ;
  • Yoon, In-Ha (Department of Radiation Oncology, Asan Medical Center) ;
  • Lee, Woo-Seok (Department of Radiation Oncology, Asan Medical Center) ;
  • Baek, Geum-Mun (Department of Radiation Oncology, Asan Medical Center)
  • 김대섭 (서울아산병원 방사선종양학과) ;
  • 윤인하 (서울아산병원 방사선종양학과) ;
  • 이우석 (서울아산병원 방사선종양학과) ;
  • 백금문 (서울아산병원 방사선종양학과)
  • Received : 2012.07.10
  • Accepted : 2012.08.23
  • Published : 2012.09.30

Abstract

Purpose: Analyze the Effectiveness of Radiation Treatment Planning by dose calculation and optimization algorithm, apply consideration of actual treatment planning, and then suggest the best way to treatment planning protocol. Materials and Methods: The treatment planning system use Eclipse 10.0. (Varian, USA). PBC (Pencil Beam Convolution) and AAA (Anisotropic Analytical Algorithm) Apply to Dose calculation, DVO (Dose Volume Optimizer 10.0.28) used for optimized algorithm of Intensity Modulated Radiation Therapy (IMRT), PRO II (Progressive Resolution Optimizer V 8.9.17) and PRO III (Progressive Resolution Optimizer V 10.0.28) used for optimized algorithm of VAMT. A phantom for experiment virtually created at treatment planning system, $30{\times}30{\times}30$ cm sized, homogeneous density (HU: 0) and heterogeneous density that inserted air assumed material (HU: -1,000). Apply to clinical treatment planning on the basis of general treatment planning feature analyzed with Phantom planning. Results: In homogeneous density phantom, PBC and AAA show 65.2% PDD (6 MV, 10 cm) both, In heterogeneous density phantom, also show similar PDD value before meet with low density material, but they show different dose curve in air territory, PDD 10 cm showed 75%, 73% each after penetrate phantom. 3D treatment plan in same MU, AAA treatment planning shows low dose at Lung included area. 2D POP treatment plan with 15 MV of cervical vertebral region include trachea and lung area, Conformity Index (ICRU 62) is 0.95 in PBC calculation and 0.93 in AAA. DVO DVH and Dose calculation DVH are showed equal value in IMRT treatment plan. But AAA calculation shows lack of dose compared with DVO result which is satisfactory condition. Optimizing VMAT treatment plans using PRO II obtained results were satisfactory, but lower density area showed lack of dose in dose calculations. PRO III, but optimizing the dose calculation results were similar with optimized the same conditions once more. Conclusion: In this study, do not judge the rightness of the dose calculation algorithm. However, analyzing the characteristics of the dose distribution represented by each algorithm, especially, a method for the optimal treatment plan can be presented when make a treatment plan. by considering optimized algorithm factors of the IMRT or VMAT that needs to optimization make a treatment plan.

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.

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