이 논문은 2012년 7월 10일 접수하여 2012년 8월 23일 채택되었음.
책임저자：김대섭, 서울아산병원 방사선종양학과 Tel: 02)3010-2786, Fax: 02)3010-6950 E-mail: [email protected]
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 치료 계획시스템에서 가상으로 만들었으며, 30×30×30 cm의 규격에 밀도가 균일한 것(HU: 0)과 중간에 공기(HU: －1,000)로 가정되 는 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 나타냈 지만, 비균질 팬텀에서 PDD는 저밀도 물질을 만나기 전까진 유사한 PDD 값을 보이다가 공기 영역에서 다른 선량곡선을 보 여주고, 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 결과 를 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 분석하 고, 특히 최적화가 필요한 IMRT나 VMAT 치료계획에서 최적화 알고리즘의 요인도 치료계획을 수립할 때 고려함으로써 최적 의 치료계획을 위한 방법을 제시하고자 한다.
핵심용어: 방사선치료계획, 선량계산 알고리즘, 선량최적화 알고리즘, 펜슬빔 컨벌루션, 이방성 분석 알고리즘, 프로그래시브 레졸루션 최적화, 선량 용적 최적화
서 론
방사선이 조사되어 인체에 흡수되는 것을 치료계획은 정 확히 구현해야 한다는 명제는 어쩌면 당연한 사실일지 모른 다. 혹은 정확하거나 우리가 인정하는 전제를 당연히 받아들 이고 치료계획을 수립하는 것이 최선의 방법이라고 생각한 다. 치료계획을 계산하는 선량계산 알고리즘(Dose calculation algorithm)은 실제 선량을 반영하거나 최선의 방법이라고 전
제되어 구현된다. 선량계산 알고리즘이 정확한 선량 구현을 하지 못한다면 치료계획의 오차가 생길 수 있다. 특히 불균 질부에 대한 선량 구현은 더욱 중요하다.1-5) 전통적으로 사용 된 펜슬빔(Pencil Beam Convolution, PBC) 알고리즘부터 가 장 정확하다고 생각되는 몬테칼로(Monte-Carlo, MC) 알고리 즘까지 인체의 흡수선량을 정확히 구현하기 위한 알고리즘 의 발전은 계속되어 왔다. 물론, 최신의 알고리즘을 반드시 사용해야만 무조건 올바른 치료계획이라고 말할 수는 없다.
앞에서 언급한 바와 같이 사용자가 전제를 설정하면 된다.
이러한 알고리즘은 결국 치료계획에 영향을 미치고, 선량설 계사(Dosimetrist)는 당연히 이점을 고려하여 치료계획을 수 립하여야 한다. Anisotropic Analytical Algorithm (AAA)는
Fig. 1. The percentage depth dose profiles of anisotropic analytical al- gorithm and pencil beam convolu- tion in uniform phantom.
이클립스 치료계획 시스템(Eclipse treatment planning system, Varian, USA)에서 구현되는 convolution-superposition algo- rithm이다. 과거 일반적으로 사용하던 펜슬빔 알고리즘 보다 정확하게 선량을 구현하는 알고리즘이다.6-11)
폐에 접해있거나 빌드업(Build up)영역의 선량이 AAA는 다른 알고리즘과 비교하였을 때 팬텀(Phantom) 계획과 임상 계획 모두에서 주목할 만한 차이를 나타냈다.12-14) AAA는 불 균질부(저밀도)에서 전자의 퍼짐이나 2차 전자평형이 깨짐 현상으로 인한 선량감소와 정상조직의 경계에서 re-build up 이 일어난다. 또한 PBC (cf, modified batho method)로 불균 질 매질(저밀도)의 선량계산 할 때 전자의 퍼짐을 잘 설명할 수 없기 때문에 AAA에 비해서 선량이 과대평가될 수 있다.
세기조절 방사선치료계획 최적화(optimization)를 실시할 때 치료계획용적(Planning Target Volume, PTV)이 체표면(Body contour)에 매우 근접하면 뼈, 공기 또는 폐와 PTV사이에서 불균질한 선량이 발생한다. 또한, 최적화 보정 오차(optimiza- tion correction errors)는 균일한 선량을 만들게 하지 않는다.
이렇게 불균질한 선량이 발생할 경우 여러 가지 보상방법을 통해 선량을 충족시킨다.14-17)
본 연구는 알고리즘에 따른 치료계획의 영향을 분석하고 실제 치료계획을 수립할 때 고려사항을 적용하고, 나아가 최 선의 치료계획을 수립하는 프로토콜을 제시하고자 한다.
대상 및 방법
실험에 사용한 치료계획 시스템은 이클립스 10.0 (Eclipse 10.0, Varian, USA)이다. 선량계산의 알고리즘은 PBC와 AAA 을 각각 적용하였고, 세기 조절 방사선 치료(IMRT, Intensity Modulated Radiation Therapy)를 위한 최적화(Optimization) 알고리즘은 DVO (Dose Volume Optimizer 10.0.28), VMAT (Volumetric Modulated Arc Therapy)을 위한 최적화 알고리 즘은 PRO II (Progressive Resolution Optimizer V 8.9.17)와 PRO III (Progressive Resolution Optimizer V 10.0.28)을 사용 하였다. 이때 VMAT치료계획은 선량계산 알고리즘을 AAA 만 이용할 수 있다. 실험은 먼저 팬텀(Phantom) 계획을 실시 하여 일반적인 치료계획의 특징을 분석하고 그 내용을 토대 로 실제 임상적용 할 때 특징을 고려하였다.
실험을 위한 팬텀은 치료계획시스템에서 가상으로 만들었 으며, 30×30×30 cm의 규격에 밀도가 균일한 것(HU: 0)과 중간에 공기(HU: －1,000)로 가정되는 물질을 삽입한 비균 질 팬텀으로 설정하였다. 우선 선량계산 알고리즘에 따른 선 량 감약을 분석하기 위해 6 MV의 에너지의 PDD (Percentage Depth Dose)을 PBC와 AAA을 이용한 선량 계산을 각 팬텀 에서 실시하고 비교 하였다(Fig. 1∼3). 깊이에 따른 선량 감 약 특성을 분석 후엔 임상적용 사례를 분석하고자 동일한 MU (Monitor Unit)의 3차원 치료계획은 먼저 PBC로 완성된 치료계획을 설계하고, 같은 MU로 AAA을 적용함으로써 PBC와 AAA를 비교하였다(Fig. 4). 또 다른 사례들은 15 MV
Fig. 2. The percentage depth dose profiles of anisotropic analytical al- gorithm and pencil beam convolu- tion in non-uniform phantom.
Fig. 3. The percentage depth dose of anisotropic analytical algorithm and pencil beam convolution in non-uniform phantom.
을 이용한 경추(cervical spine) (Fig. 5)와 6 MV을 이용한 유 방(Breast) 부위의 대향 2문 조사이다(Fig. 6).
IMRT 치료계획은 폐의 SBRT (Stereotactic Body Radiation Therapy)의 사례를 적용하였다. 최적화 방법은 DVO을 사용 하고 선량계산은 PBC와 AAA을 사용하였다(Fig. 7). 이때 PTV의 용적의 차이에 따른 영향도 평가하기 위해 247 cc의 PTV에 대해서도 IMRT 치료계획을 수립하고 비교하였다 (Fig. 8).
VMAT (Rapid Arc) 치료계획의 최적화 방법은 PRO II와 III이며, 선량계산 알고리즘은 AAA만 적용 가능하다(PBC는 지원하지 않음). 따라서 PRO II와 III로 최적화하고 AAA로
선량계산을 실시하였다. 적용사례는 우선 IMRT 사례와 동일 한 치료계획을 실시하여 서로 비교할 수 있도록 하였고(Fig.
9), 추가적으로 두경부 사례에 대해서도 각 알고리즘에 따른 치료계획을 수립하였다(Fig. 10).
결 과
균일한 밀도를 가지는 팬텀에서의 6 MV, 10 cm PDD를 보면 PBC와 AAA는 모두 65.2%로 유사한 값을 나타냈다. 비 균질 팬텀에서 PDD는 저밀도 물질을 만나기 전까진 유사한 PDD값을 보이다가 공기 영역에서 다른 선량곡선을 보여주
Fig. 5. 2-dimensional treatment plan- ning about cervical spine using PBC and AAA.
Fig. 4. Compared treatment plan- ning between PBC and AAA that using the same monitor unit.
Fig. 6. Parallel oppose plane plan- ning using PBC and AAA in breast.
Fig. 7-1. Stereotactic body radio- therapy in lung. Using planning method is inverse planning and optimizer is dose volume optimizer (DVO). Dose calculation algorithm is anisotropic analytical algorithm (AAA).
Fig. 7. Stereotactic body radiothe- rapy in lung. Using planning me- thod is inverse planning and opti- mizer is dose volume optimizer (DVO). Dose calculation algorithm is pencil beam convolution (PBC).
고, 투과한 후에는 AAA가 PBC보다 조사야의 양쪽 끝 선량 영역이 큰 것을 나타내고 PDD_10 cm은 각각 75%, 73%이었 다.
동일한 MU의 3차원 치료계획에서 보면 같은 MU을 적용 하였을 때, AAA 치료계획이 폐가 포함된 영역에서 저 선량 으로 나타났다. 기관지와 폐의 영역이 포함된 경추 치료 환 자의 2차원 대향 2문 조사 치료계획을 15 MV을 이용하여 설계하였을 때, Conformity Index (ICRU 62)는 PBC 계산에
서 0.95, AAA에서 0.93이었다.
유방의 전체를 조사하는 6 MV 대향 2문 치료계획에선 최 대선량은 AAA 치료계획에서 유방 앞 부위 쪽으로 높게 나 타나지만, PBC에선 유방 앞 쪽과 양 끝 쪽으로 나타나고, AAA 치료계획이 폐에서 높은 선량은 적게 나타났다.
IMRT 치료계획의 최적화 방법은 DVO을 사용하고 선량계 산은 PBC를 사용하였을 때는 DVO에서 보여지는 DVH가 LMC (Leaf Motion Calculation)을 실시 후 선량계산 DVH와
Fig. 8. IMRT planning with large planning target volume (PTV).
Applied algorithm is DVO and PBC.
Fig. 8-1. IMRT planning with large planning target volume (PTV). App- lied algorithm is DVO and AAA.
동일하게 나타났다. 하지만 AAA으로 선량계산을 하였을 때 는 DVO에서 조건을 만족하는 결과가 선량계산에서는 선량 부족으로 나타났다.
VMAT 치료계획 또한 IMRT 치료계획처럼 최적화 할 때 는 만족스런 결과를 얻었지만, 선량계산을 실시하였을 때는 저밀도 영역이 선량 부족으로 나타났다. 하지만 PRO III에서 같은 조건을 1회 더 최적화함으로써 최적화 결과와 선량계산 결과가 유사하였다(Fig. 11). 이러한 경향성은 두경부 사례에
서도 동일하게 나타났다.
고안 및 결론
팬텀 계획에서 보여준 PDD를 고려한다면, 공기(저밀도)의 영역이 적은 부분은 PBC와 AAA의 치료계획은 유사함을 예 상할 수 있다. 하지만 공기의 영역이 포함되었을 경우는 PDD와 선량곡선이 차이가 있음으로 치료계획은 다른 양상
Fig. 9-1. Three rapid arc (VMAT) planning at lung. Optimization algo- rithm is progressive resolution opti- mizer version 10.0.28 (PRO III).
Dose calculation algorithm must use the anisotropic analytical algorithm (AAA).
Fig. 9. Three rapid arc (VMAT) planning at lung. Optimization al- gorithm is progressive resolution optimizer version 8.9.17 (PRO II).
Dose calculation algorithm must use the anisotropic analytical algorithm (AAA).
으로 나타날 것이다.
동일한 MU의 3차원 치료계획 또한 대향 2문조사와 마찬 가지로 폐의 영역에서 저 선량 부위가 나타났으며, 폐 영역 이 클수록 또는 PTV가 폐 영역에 에워싸여 있을수록 저 선 량 영역도 커짐을 알 수 있었다. 물론 치료계획을 실시 할 때 이러한 저 선량 영역을 방치하지는 않는다. 하지만 치료계획 을 완성하기 위해 보상의 강도와 선량 계산 기준화(normali- zation)가 달라질 수 있음을 인지해야 한다.
경추 영역의 2차원 대향 2문조사의 치료계획을 보면 PBC 치료계획은 기관지(Trachia)와 폐(Lung)에 의한 선량분포의 특징이 크게 나타나지 않지만, AAA 치료계획은 기관지와 폐의 영역이 저선량으로 나타났다. 따라서 PTV가 기관지와 폐에 근접한 경우라면 처방이 낮아질 수도 있다. 이러한 현 상은 팬텀에서 보여준 결과와 동일한 것으로 AAA는 공기 영역을 치료계획에 반영함을 나타낸 것이다. 또한 Hotspot의 영역도 폐가 포함된 영역에서 보면 AAA 치료계획이 PBC치
Fig. 9-2. Compared rapid arc planning between PRO III and PRO II that using the same dose calculation algorithm (AAA).
Fig. 10. IMRT and VMAT plan- ning at head and neck. Optimiza- tion algorithm is DVO in IMRT, and PRO in VMAT. Dose calcu- lation algorithm are PBC and AAA.
The best planning are [2] and [4].
료계획보다 더 크게 나타났다.
유방의 방사선치료에서 AAA와 PBC알고리즘을 이용하는 치료계획은 PTV을 충족시키는 선량이 유사하다. 하지만, 최 대선량의 지점과 양이 다르고 폐에서의 저 선량이 받는 부위 가 더 크다.18)
본 연구의 실험에서도 유방의 대향 2문조사를 이용한 AAA 와 PBC의 치료계획 차이가 두드러지게 나타났다. 처방선량 및 높은 선량 영역은 AAA로 계산하였을 때, 폐에서 적게 나 타났다. 다만, Breast 전체에 나타나는 최대선량은 AAA가 높 았다. 이러한 양상은 전반적인 AAA와 PBC의 특징을 그대로
Fig. 11. Reduced convergence error.
The A plan is initial plan which is just one optimization. B plan opti- mize one more with the same opti- mization condition.
임상적용에서도 나타남을 확인 할 수 있었다. 이렇게 최대선 량이 높으면서 폐가 포함되는 영역에 비교적 낮은 선량이 발 생되는 것은 일반적으로 낮은 wedge을 사용하는 치료계획에 서 좀 더 두꺼운 wedge가 필요할 수도 있음을 예상할 수 있 다.
IMRT 치료계획에서 DVO로 최적화 하고, PBC로 계산 한 다면, 최적화 과정과 선량계산 결과가 동일하게 구현되었다.
이때 조직의 밀도에 따라 선량의 차이가 보이지 않는다. 따 라서 DVO는 PBC에 기반을 두고 있음을 예상할 수 있고, DVO와 PBC의 조합이 기본적으로 IMRT 치료계획에 이용되 어 왔다. 반면 AAA로 계산하였을 때는, 폐 조직이나 저밀도 부위에서 선량이 부족하였다. 이것은 3차원 입체조형치료와 마찬가지로 AAA의 선량 구현이 PBC와 다르게 저밀도 부위 에서 저선량으로 나타나는 점과 일치한다. 이러한 증상은 DVO와 AAA의 선량계산의 차이를 보여준다. 그렇기 때문에 DVO로 계산한 선량이 조건을 만족할 지라도 AAA로 계산하 면 저선량 영역과 일부 고선량 영역이 발생하게 된다. AAA 을 이용하여 IMRT를 실시할 때는 Convergence error을 줄이 려는 노력을 해야 한다.19) 따라서 이러한 경우는 별도의 보 상이 필요하며 DVO에서 고선량 분포가 발생하더라도 AAA 계산에서는 적정한 선량이 발생될 수 있다. 또한 이러한 증 상은 PTV의 용적에 관계없이 PTV내의 저밀도 부위가 얼마 나 포함되어 있냐에 달려있다.
VMAT 치료계획의 최적화 방법은 PRO II와 III이며, 선량 계산 알고리즘은 AAA이다. PRO II는 DVO보다 저밀도에서 부위에서 저선량이 발생하는 것이 다소 적다. PRO III을 사
용하면 최적화 계산과 선량 계산의 차이를 알고리즘에서 반 영하기 때문에 저밀도에서 발생하는 저선량을 보상할 수 있 다. 다만, PRO III는 이클립스 10.0 이상에서만 지원한다. 만 약 하위버젼의 이클립스를 사용자는 추가적인 최적화 시간 과 방법이 필요하다. 즉, DVO를 사용하고 AAA로 계산할 때 처럼, 별도의 보상과 새로운 조건이 필요하다.
두경부 치료계획을 실시 할 때도, 폐에서와 같이 air cavity 의 영향을 알고리즘이 얼마나, 어떻게 반영하느냐에 따라 선 량계산이 달라 질 수 있다. 구경부의 air cavity에서도 IMRT 일 때, DVO와 PBC의 조합일 경우 최적화와 선량계산결과가 일치하고, VMAT 일 때는 PRO III와 AAA의 조합의 계산이 일치한다.
본 연구에서는 선량계산 알고리즘의 옳고 그름을 판단하 지 않는다. 다만 각 알고리즘이 나타내는 선량 분포의 특성 을 분석하고, 특히 최적화가 필요한 IMRT나 VMAT 치료계 획에서 최적화 알고리즘의 요인도 치료계획을 수립할 때 고 려함으로써 최적의 치료계획을 위한 방법을 제시할 수 있다.
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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, 30×30×30 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 treat- ment 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.
Key words: radiation treatment planning, dose calculation algorithm, dose optimization algorithm, pencil beam convolution, anisotropic analytical algorithm, progressive resolution optimizer, dose volume optimizer
