세기조절방사선치료의 선량정확도에 대한 품질보증 과정에서 측정된 데이터를 기반으로 실제 치료 환자 신체 내의 치료 선량분포를 재계산하여 치료계획 시 계산된 선량분포와 비교, 분석을 수행할 수 있는 프로그램들이 개발되어 임상에 사용 중에 있다. 본 연구에서는 아크첵(ArcCHECK)을 사용하여 품질보증 과정에서 측정한 토모테라피 선량 데이터를 기반으로 환자 내 치료선량 분포를 재구성할 수 있는 3DVH 프로그램의 새로운 기능 및 선량정확도를 평가하고자 하였다. 이를 위한 가상의 환자로 이차원 다이오드 검출기 배열 장치인 MapCHECK 영상을 사용하여 토모테라피 치료계획을 수립하고, 아크첵으로 선량을 측정 후 다시 3DVH를 사용하여 MapCHECK 검출기 영역의 선량분포를 재계산한 후, 실제 MapCHECK에서 측정된 선량분포와 비교하여, 그 오차를 분석하였다. 분석 결과, 측정값과 3DVH 계산값 비교를 위한 감마평가에서 평균 합격률은 $92.6{\pm}3.5%$로 측정값과 토모치료계획에서 계산된 선량과의 감마평가 평균 합격률 $99.0{\pm}1.2%$보다 오차가 큼을 보였다. 래피드아크에서 비교한 3DVH 계산값과 측정값의 감마평가 평균 합격률 $99.3{\pm}0.9%$와 비교하였을 경우에도 더 큰 오차를 보여, 토모테라피에서 3DVH 선량 계산 기능을 임상에서 신뢰하고 사용하기에는 더 많은 측정 결과들의 분석과 오차 원인에 대한 분석이 수행되어야 할 것으로 생각된다.
목 적 : IMRT는 일반적인 3차원 방사선 치료방법보다 Prostate 주변 중요장기(OAR)에 대한 방사선 부작용을 줄이고 Prostate Cancer에 더 많은 선량을 투여할 수 있기 때문에 Prostate Cancer Therapy에 광범위하게 사용되었다. 장비 및 치료 기술의 많은 진보로 인하여 최근에는 체적 변조 아크 치료(VMAT)가 널리 사용되어지고 있으며, VMAT은 IMRT에 비해 치료 시간을 최대 55 % 단축시킬 수 있어 치료 중 움직임에 대한 오차를 최소화 할 수 있는 장점이 있다. 대상 및 방법 : 본 실험에서는 Prostate Cancer 환자 10명에 대해 LN가 포함된 치료 Group 5명과, LN가 포함되지 않는 Group 5명으로 1 Arc와 2 Arc 치료 계획 방법을 총 4 Group으로 분류하여 MU, DVH값들을 비교 분석 하였고, ArcCHECK과 MapCHECK을 사용하여 DQA 관련 측정을 수행했다. 결 과 : Prostate patients의 Target과 OAR 선량분포 결과는 다음과 같다. $D_{max}$는 4개 Group이 100~110 % 범위로 나타났으며, Hot spot인 110 % 이상은 보이지 않았다. LN가 없는 Only-Prostate($P_1$, $P_2$)의 Target $D_{98%}$ 분포도는 1 Arc plan($P_1$)보다 2 Arc plan($P_2$)에서 조금 더 좋은 결과 값을 보였다. LN-Prostate($P_{L1}$, $P_{L2}$) Group에서의 Target $D_{98%}$ 분포도는 1 Arc plan($P_{L1}$)보다 2 Arc plan($P_{L2}$)이 더 좋은 결과 값을 보였고, 1 Arc plan($P_{L1}$)에서는 Target $D_{98%}$의 처방 선량 값에 도달하지 못했다. 또한, OAR에서는 Only-Prostate($P_1$, $P_2$) Group에서 1 Arc와 2 Arc Plan 모두 처방 선량 값에 만족했고, LN-Prostate 1 Arc($P_{L1}$) Plan은 OAR의 처방 선량치보다 높은 선량 값을 보였다. DQA 측정에서 계산된 ArcCHECK과 MapCHECK의 Gamma evaluation pass rate는 99 %보다 조금 더 높았고, CC04 Ion-chamber를 이용한 점 선량(Point Dose) 측정값의 평균 오차 범위는 1 % 미만이었다. 결 론 : 본 연구에서 분석한 결과, Only-Prostate($P_1$, $P_2$) Group의 경우는 두 plan의 선량이 비슷했지만, 치료시간과 MU값 등을 고려했을 때 1 Arc 치료 방법($P_1$)이 더 적합하였으며, LN-Prostate($P_{L1}$, $P_{L2}$) Group에서는 Target $D_{98%}$와 OAR의 처방 선량에 만족하는 2 Arc 치료 방법($P_{L2}$)이 더 적합한 결과를 보였다.
목 적: 표적의 길이가 긴(length) 환자의 용적회전변조 방사선치료(V-MAT) 시 회전방향 오차의 크기에 따른 선량차이 경향을 $HexaPOD^{TM}$ evo RT system(6DoF couch)을 통해 알아보고 그 유용성을 평가하고자 하며, 이에 따른 회전오차 보정의 필요성을 제안하고자 한다. 대상 및 방법: 본원에서 치료를 받은 Esophagus cancer와 SCL을 포함한 Breast cancer 환자 중 HexaPOD 6DoF(Six-Degree of Freedom) couch를 사용한 10명을 대상으로 하였다. 6DoF couch를 이용하여 Rx(pitch), Ry(roll), Rz(yaw) 방향의 회전오차의 적용여부에 따른 선량차이를 알아보기 위하여 x, y, z축에 대한 자세오차를 확인하고, 자세 회전오차 값을 6DoF couch에 부여 임의의 오차를 발생시켜 변형된 선량계측 품질보증(Delivery Quality Assurance, DQA)을 시행, 점 선량과 감마값을 비교 분석하였다. 추가적으로 3cm의 직경에 5, 10, 15, 20 cm의 길이를 가진 각각의 표적의 치료계획에 회전오차의 크기를 $1^{\circ}$ 간격으로 적용한 후, 표적의 길이와 회전오차의 종류 및 크기에 따른 감마통과율의 변화양상을 확인했다. 결 과: 자세 회전오차가 적용된 경우의 점 선량과 감마통과율의 평균오차는 각각 Rx 방향에서 $2.50{\pm}1.11%$, $84.1{\pm}7.39%$, Ry 방향에서 $2.36{\pm}1.16%$, $81.0{\pm}8.49%$, Rz 방향에서 $2.35{\pm}1.10%$, $84.4{\pm}6.99%$를 나타냈다. 또한, 표적의 길이와 회전오차의 종류 및 크기에 따른 감마통과율 분석 결과 Ry 방향을 제외한 Rx와 Rz 방향에서 회전오차가 커질수록 감마통과율은 전반적으로 감소하는 경향을 보였으며, 특히 10 cm의 표적, Rz 방향으로 $2.5^{\circ}$ 회전오차가 부여된 경우에서 가장 낮은 감마통과율인 74.2 %를 나타냈다. 결 론: 표적의 길이가 긴 치료부위의 용적회전변조 방사선치료 시 회전오차의 보정은 필요하며, 6DoF couch의 사용은 환자자세의 재현성과 치료의 질적 효율을 높일 것으로 사료된다.
목 적 : 십년 이상 각성장애를 보인 20세 남자환자를 분석하였다. 환자는 두통, 만성피로, 경한 주간졸리움증을 호소하였으나 조절할 수 없는 수면발작, 탈력발작, 입면시 환각이나 수면마비의 병력은 없었다. 방 법 : 야간 수면다원검사 (PSG), 반복적 수면잠복기 검사 (MSLT) 및 조직적합성 유전자검사 (HLA-typing)를 시행 하였다. 결 과 : PSG상 수면잠복기가 짧고 (4분), 렘수면잠복기도 감소하였고 (2.5분), 각성지표 (arousal index)가 시간당 15.7로 약간 증가되었으며, 수면 중 주기적 사지운동지표 (PLMS index)가 시간당 8.1로 관찰되었으나 운동과 연관된 각성지표 (movement arousal index)는 시간당 2.1로 높지 않았다. 잠효율은 (sleep efficiency)는 97.5%로 정상이었다. MSLT상 수면잠복기는 15분 21초로 정상이었으나 sleep-onset REM (SOREM)은 5회의 낮잠 시도 중 4회에서 관찰되었다. HLA-typing에서 DQ6-양성이었는데, 이는 기면증 환자에서 대개 관찰되는 유전자 위치인 DQB1*0602, DQA1*0102와는 다른 DQB1*0601 부위에 상응하였다. 결 론 : 일차성 각성장애의 원인이 되는 여러 질환 특히 일주기리듬장애나 기면증, 원발성 다면증과의 감별진단이 필요하며, 수면검사와 유전자검사 상 기면증의 새로운 변종일 가능성을 배제할 수 없다.
Background: The purpose of this study is to examine the effects of visual feedback squat exercise on the young adults with Patellofemoral pain syndrome. Methods: The subjects of this study were 22 female and 8 male who were equally and randomly allocated to a visual feedback exercise group (VSEG), an experimental group, and squat exercise group (SEG), a control group. Both did so for 30 minutes three times per week over a six-week period. Using Dartfish, their static Q-angle (SQA) and dynamic Q-angle (DQA) were evaluated. Results: The static Q-angle was significantly reduced in both groups of VSEG and SEG and in the comparison of difference values before and after exercise between groups, VSEG had more significant effect than SEG but in the comparison of the effects of dynamic Q-angle both VSEG and SEG had significant effects and in the comparison of difference values before and after exercise between groups, VSEG had more significant effect than SEG. Conclusion: Visual feedback squat exercise may be applied as a method to correct the lower extremity alignment with PFPS.
Qingyun Gao;Yun Wang;Zhimin Zhou;Khalid A. Alnowibet
Smart Structures and Systems
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제33권5호
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pp.333-347
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2024
There has been an increasing interest in the construction of smart buildings that can actively monitor and react to their surroundings. The capacity of these intelligent structures to precisely predict and respond to deflection is a crucial feature that guarantees both their structural soundness and efficiency. Conventional techniques for determining deflection often depend on intricate mathematical models and computational simulations, which may be time- and resource-consuming. Artificial intelligence (AI) algorithms have become a potent tool for anticipating and controlling deflection in intelligent structures in response to these difficulties. The term "deflection-aware smart structures" in this sense refers to constructions that have AI algorithms installed that continually monitor and analyses deflection data in order to proactively detect any problems and take appropriate action. These structures anticipate deflection across a range of operating circumstances and environmental factors by using cutting-edge AI approaches including deep learning, reinforcement learning, and neural networks. AI systems are able to predict real-time deflection with high accuracy by using data from embedded sensors and actuators. This capability enables the systems to identify intricate patterns and linkages. Intelligent buildings have the potential to self-correct in order to reduce deflection and maximize performance. In conclusion, the development of deflection-aware smart structures is a major stride forward for structural engineering and has enormous potential to enhance the performance, safety, and dependability of designed systems in a variety of industries.
The porcine major histocompatibility complex (MHC) is called swine leukocyte antigen (SLA), which controls immune responses and transplantation reactions. The SLA is mapped on pig chromosome 7 (SSC7) near the centromere. In this study, 3 class I (SLA-1, SLA-3, and SLA-2) and 3 class II (DRB1, DQB1, and DQA) genes were used for investigation of SLA haplotypes in Yucatan miniature pigs in Korea. This pig breed is a well-known model organism for biomedical research worldwide. The current study indicated that Korean Yucatan pig population had 3 Class I haplotypes (Lr-4.0, Lr-6.0, and Lr-25.0) and 3 class II haplotypes (Lr-0.5, Lr-0.7, and Lr-0.25). The combinations of SLA class I and II haplotype together, 2 homozygous (Lr-4.5/4.5 and Lr-6.7/6.7) and 3 heterozygous (Lr-4.5/6.7, Lr-4.5/25.25, and Lr-6.7/25.25) haplotypes were identified, including previously unidentified new heterozygous haplotypes (Lr-4.5/4.7). In addition, a new SLA allele typing method using Agilent 2100 bioanalyzer was developed that permitted more rapid identification of SLA haplotypes. These results will facilitate the breeding of SLA homozygous Yucatan pigs and will expedite the possible use of these pigs for the biomedical research, especially xenotransplantation research.
The porcine MHC (Major Histocompatibility Complex), encoding the SLA (Swine Leukocyte Antigen) genes, is one of the most significant regions associated with immune rejection in relation to transplantation. In this study, three SLA class I (SLA-1, SLA-3, SLA-2) loci and three SLA class II (DRB1, DQB1, DQA) loci were investigated in the previously unidentified Korean native pig (KNP) population that was closely inbred in the Livestock Technology Research Station in Cheongyang, Korea. Total thirteen KNPs from four generations were genotyped for the SLA alleles and haplotypes were investigated using PCR-SSP (Sequence-Specific Primer) method. The results showed that all of these KNPs had Lr-56.30/56.30 homozygous haplotype, indicating high level of inbreeding in the SLA genes. The inbreeding status of these animals was also investigated using microsatellite (MS) markers. From the 50 MS markers investigated, 17 MS markers were fixed in all generations and the fixed alleles are increased as 26 loci for the fourth generation. Two MS markers, S0069 and SW173, were heterozygous for all the animals tested. Observed and expected heterozygosities were calculated and the average inbreeding coefficients for each generation were also calculated. In the fourth generation, the average inbreeding coefficients was 0.732 and this may increase with further inbreeding process. Analysis of the SLA haplotypes and MS alleles can give important information for breeding the pigs for xenotransplantation studies.
Choi, Yona;Chun, Kook Jin;Kim, Eun San;Jang, Young Jae;Park, Ji-Ae;Kim, Kum Bae;Kim, Geun Hee;Choi, Sang Hyoun
한국의학물리학회지:의학물리
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제32권4호
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pp.99-106
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2021
Purpose: In this study, we aimed to manufacture a patient-specific gel phantom combining three-dimensional (3D) printing and polymer gel and evaluate the radiation dose and dose profile using gel dosimetry. Methods: The patient-specific head phantom was manufactured based on the patient's computed tomography (CT) scan data to create an anatomically replicated phantom; this was then produced using a ColorJet 3D printer. A 3D polymer gel dosimeter called RTgel-100 is contained inside the 3D printing head phantom, and irradiation was performed using a 6 MV LINAC (Varian Clinac) X-ray beam, a linear accelerator for treatment. The irradiated phantom was scanned using magnetic resonance imaging (Siemens) with a magnetic field of 3 Tesla (3T) of the Korea Institute of Nuclear Medicine, and then compared the irradiated head phantom with the dose calculated by the patient's treatment planning system (TPS). Results: The comparison between the Hounsfield unit (HU) values of the CT image of the patient and those of the phantom revealed that they were almost similar. The electron density value of the patient's bone and brain was 996±167 HU and 58±15 HU, respectively, and that of the head phantom bone and brain material was 986±25 HU and 45±17 HU, respectively. The comparison of the data of TPS and 3D gel revealed that the difference in gamma index was 2%/2 mm and the passing rate was within 95%. Conclusions: 3D printing allows us to manufacture variable density phantoms for patient-specific dosimetric quality assurance (DQA), develop a customized body phantom of the patient in the future, and perform a patient-specific dosimetry with film, ion chamber, gel, and so on.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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