[논문]전립선암 근접치료 시 방사성선원 위치확인을 위한 영상 재구성에 관한 연구

홍주영; 라정은; 서태석

전립선암 근접치료 시 방사성선원 위치확인을 위한 영상 재구성에 관한 연구
A Study on Image Reconstruction for Seed Localization for Permanent Prostate Brachytherapy 원문보기

대한방사선종양학회지 = The Journal of the Korean soceity for therapeutic radiology and oncology, v.25 no.2, 2007년, pp.125 - 133

홍주영 (가톨릭대학교 의과대학 의공학교실) , 라정은 (가톨릭대학교 의과대학 의공학교실) , 서태석 (가톨릭대학교 의과대학 의공학교실)

초록
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목 적: 완벽하게 중복된 방사성선원의 위치를 판별하기 위해 직접 설계 및 제작한 팬톰을 이용하여 영상을 영상처리 과정을 거친 후 3방향 필름 기법과 개발한 프로그램을 이용하여 완벽하게 중복된 방사선원을 분리해내고자 한다. 대상 및 방법: 팬톰 내에 삽입된 방사성선원의 위치확인을 위하여 전후 방향 및 $-30^{\circ}에서 $30^{\circ}까지 $15^{\circ}간격으로 영상을 획득하였다. 획득한 영상은 불필요한 배경제거와 화질개선을 위한 영상처리 과정을 거쳐 프로그램에 사용하였다. 본 연구에서는 1개의 방사성선원이 중복된 상황, 2개 이상의 방사성선원이 중복된 상황 그리고 방사성선원이 중복되어 3장의 영상 모두에서 삽입된 방사성선원의 전체 개수를 확인할 수 없는 상황을 설정하여 실험하였다. 개발된 프로그램은 투사영상에서 일정한 영역을 설정하여 위치를 확인하고자 하는 방사성선원과 기준이 되는 방사성선원의 중심간의 거리를 계산하여 각각의 필름 내에서 동일한 과정을 반복하여 완벽하게 중복된 방사성선원을 분리하게 된다. 또한 전통적인 2방향 필름기법을 이용하여 중복된 방사성선원의 위치를 확인하여 비교하였다. 결 과: 각 방법의 위치 확인율은 ${\pm}15^{\circ}에서는 92.2%, ${\pm}30^{\circ}에서는 94.1% 그리고 2방향 필름기법에서는 70.6%로 나타났다. 1개의 방사성선원이 중복된 상황과 2개 이상의 방사성선원이 중복된 상황에서는 완벽하게 분리가 가능하였지만 3장의 영상에서 확인하고자 하는 방사성선원이 또 다른 방사성선원과 중복되어 나타나지 않는 상황에서는 주목할 만한 결과를 가져오지 못했다. 결 론: 전립선암 근접치료시 본 연구에서 개발한 프로그램을 이용한다면 완벽하게 중복된 방사성선원으로 의해 재구성하는 과정에서 생기는 오차를 줄일 수 있어 치료 효과 향상에 기여할 것으로 예상된다.

Abstract ▼ AI-Helper

[ $\underline{Purpose}$ ]: This study was to design and fabricate a phantom for prostate cancer brachytherapy to validate a developed program applying a 3-film technique, and to compare it with the conventional 2-film technique for determining the location of an implanted seed. $\underline{Materials\;and\;Methods}$: The images were obtained from overlapped seeds by randomly placing a maximum of 63 seeds in the anterior-posterior (AP) position and at $-30^{\circ} to $30^{\circ} at $15^{\circ} intervals. Images obtained by use of the phantom were applied to the image processing procedure, and were then processed into the development program for seed localization. In this study, cases were set where one seed overlapped, where two seeds overlapped and where none of the three views resolved all seeds. The distance between the centers of each seed to the reference seed was calculated in a prescribed region. This distance determined the location of each seed in a given band. The location of the overlapped seeds was compared with that of the 2-film technique. $\underline{Results}$: With this program, the detection rate was 92.2% (at ${\pm}15^{\circ}), 94.1% (at ${\pm}30^{\circ}) and 70.6% (compared to the use of the 2-film technique). The overlaps were caused by one or more than two seeds that overlapped; the developed program can identify the location of each seed perfectly. However, for the third case the program was not able to resolve the overlap of the seeds. $\underline{Conclusion}$: This program can be used to improve treatment outcome for the brachytherapy of prostate cancer by reducing the number of errors in the process of reconstructing the locations of perfectly overlapped seeds.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 전립선암 근접치료용 팬톰을 설계 및 제작하여 3방향 필름 기법을 이용하여 개발한 알고리즘을 검증하며 완벽하게 중복된 방사성선원의 완벽한 위치를 판별하기 위해 기존의 2방향 필름 기법과 상호 비교하고자 한다.
본 연구에서는 중첩된 방사성선원으로 인해 발생하는 불완전한 2차원 투사 영상 3장을 이용하여 3차원적 인 위치를 재구성하는 알고리듬을 개발하였다. 이 프로그램을 이용한다면 중복된 방사성선원으로 인하여 재구성하는 과정에서 생기는 |N, N, N가 및 (N, N-p, N기의 상황에서 완벽한 분리율을 나타내었으며 특히 {N, N, Nt}의 상황에서 Narayanan 등2)의 연구 결과와 비교하여 최대 2.

가설 설정

기존의 몇몇 연구는 방사성선원의 중복으로 인해 확인되지 않는 방사성선원이 발생하지 않거나 매우 드물게 나타난다는 가정하에 연구를 진행하였다.4,9,14-17) 그러나 실제 임상에서는 이식되는 방사성선원의 최대 50%가 일반적인 중복의 형태로 나타나며 이 중 약 5%는 완벽하게 중복된 방사성 선원으로 나타나게 되어 개별적 인 방사성 선원으로 구별되지 않는 문제점이 발생한다.

제안 방법

Table 1은 본 연구에서 설정한 3가지 상황을 이용하여 임의의 총 9가지의 중복된 경우(case)를 설정하여 각 경우에 사용된 방사성선원의 개수와 중복된 방사성선원의 개수, 그리고 직접 개발한 프로그램을 이용하여 중복된 방사성 선원을 분리해 낸 개수를 나타내었다. 프로그램을 사용하였을 때, 갠트리 각도 ±15°에서는 92.
각각의 서브블록에서 구해진 히스토그램을 미리 설정된 한계 값으로 제한하고 누적분포함수(cumulative density function, CDF)를 구한다. 이때의 누적분포함수는 한계값에 의한 영향으로 전체 히스토그램 값이 영상의 화소 개수와 같거나 작게 되므로 한계값이 미친 영향을 보상해 준다.
위치 확인 과정은 먼저 거리 계산 시 기준이 되는 방사성선원과 위치를 확인하고자 하는 방사성 선원을 선택하게 된다. 그리고 각각의 영상에서 두 방사성 선원 중심간의 거리를 계산한 후 3방향 기법을 적용한 알고리듬을 이용하여 방사성선원의 좌표를 획득하게 된다. 이때 방사성선원의 중심은 단일 방사성선원이 영상에서 차지하는 행과 열의 크기를 기준으로 중심을 계산하며 밀집(cluster) 형태를 띠고 있는 방사성선원일 경우 각각의 단일 방사성선원의 크기를 적용하여 개별적인 방사성 선원의 중심을 계산한다.
따라서 본 연구에서는 중복된 방사성선원의 위치를 판별하기 위하여 전립선암 근접치료용 팬톰을 설계 및 제작하였으며 제작한 팬톰 내부에 모의선원을 삽입하여 OBI를 이용하여 전후 방향 및 -30°에서 30°까지 15°간격으로 영상을 획득하였다. 획득한 영상은 불필요한 배경을 제거하기 위해 각각의 영상에 따른 문턱값을 설정하였으며 형태학적 기법을 이용하여 잡음을 제거하고 CLAHE 기법을 이용하여 대조도를 최적화하였다.
본 연구에서 사용된 프로그램의 정확성을 비교하기 위하여 3방향 필름기법에서 사용한 영상획득 과정과 동일한 조건에서 전후 방향과 90º방향에서 영상을 얻어 전통적인 2방향 필름기법을 이용하여 중복된 방사성선원 위치 확인과정을 수행하였다.
본 연구에서 사용한 알고리듬에서는 선원(source) 1, 2, 3 의 위치에서 획득한 영상을 필름 1, 필름 2, 필름 3이라고 하며 각 영상에서 위치를 확인하고자 하는 방사성 선원이 속해 있는 일정한 범위를 각각 영역 1, 영역 2, 영역 3이라고 한다. 위치 확인을 위한 과정은 먼저 필름 1에서 찾고자 하는 방사성선원과 기준이 되는 방사성선원을 선택한 다음 방사성선원과 선원 1을 연결하는 가상의 선을 이용한 투사 이미지를 필름 2에서 찾게 된다.
본 연구에서는 제작된 팬톰을 이용하여 하나의 방사성 선원이 중복된 상황, 두 개 이상의 방사성선원이 중복된 상황, 그리고 3장의 영상 모두에서 삽입된 방사성 선원의 중복으로 인해 전체 개수를 구별할 수 없는 총 3가지의 중복된 상황을 설정하였다. 이때 전체 삽입된 방사성 선원의 개수가 N, 3장의 영상에서 구별되지 않는 방사성선원의 개수를 각각 p, q, r이라고 할 때 획득한 영상을 다음과 같이 분류할 수 있다.
영상 처리 과정을 거쳐 얻은 영상을 중복된 방사성 선원과 중복되지 않은 방사성선원으로 구분한 다음 중복된 방사성 선원은 본 연구에서 개발한 위치확인 프로그램을 이용하여 판별한다(Fig. 2). 위치 확인 과정은 먼저 거리 계산 시 기준이 되는 방사성선원과 위치를 확인하고자 하는 방사성 선원을 선택하게 된다.
완벽하게 중복된 방사성선원 영상을 획득하기 위해 설계 및 제작한 전립선암 근접치료용 팬톰은 실제 전립선암 근접 치료 시 사용되고 있는 형판(template) 및 관(needle)을 기준으로 만들었다. 팬톰은 1.
획득한 영상은 불필요한 배경을 제거하기 위해 각각의 영상에 따른 문턱값을 설정하였으며 형태학적 기법을 이용하여 잡음을 제거하고 CLAHE 기법을 이용하여 대조도를 최적화하였다. 이러한 과정을 거쳐 얻어진 영상을 본 연구에서 개발한 소프트웨어를 이용하여 중복된 방사성선원을 분리하였다.
전립선암 근접치료용 팬톰 내에 삽입된 방사성 선원의 위치 확인을 위하여 전후 방향과 ±30°, ±15° 방향에서 선형가속기 Clinac iX (Varian Medical System Inc., Palo Alto, CA) 에 부착된 온보드 영상장치 (on-board imager, OBI) 를 이용하여 70 kVp, 50 mA, 40 ms에서 영상을 획득하였다. 프로그램상에서 중복된 방사성선원의 위치를 판별할 때 정확성을 높이고자 팬톰을 이용하여 획득한 영상을 위치 확인 프로그램에 사용하기 전 방사성선원을 제외한 불필요한 배경을 제거하고 화질을 개선하는 영상처리 과정을 거쳤다
있다. 팬톰에 삽입되는 관은 직경 0.8 mm, 길이 4.5 mm인 모의선원을 하나의 관에 6개까지 부착하여 팬 톰 내 원하는 위치에 삽입할 수 있도록 설계 및 제작하였다.
, Palo Alto, CA) 에 부착된 온보드 영상장치 (on-board imager, OBI) 를 이용하여 70 kVp, 50 mA, 40 ms에서 영상을 획득하였다. 프로그램상에서 중복된 방사성선원의 위치를 판별할 때 정확성을 높이고자 팬톰을 이용하여 획득한 영상을 위치 확인 프로그램에 사용하기 전 방사성선원을 제외한 불필요한 배경을 제거하고 화질을 개선하는 영상처리 과정을 거쳤다
획득하였다. 획득한 영상은 불필요한 배경을 제거하기 위해 각각의 영상에 따른 문턱값을 설정하였으며 형태학적 기법을 이용하여 잡음을 제거하고 CLAHE 기법을 이용하여 대조도를 최적화하였다. 이러한 과정을 거쳐 얻어진 영상을 본 연구에서 개발한 소프트웨어를 이용하여 중복된 방사성선원을 분리하였다.

대상 데이터

본 연구에서 사용된 방사성선원의 개수는 최대 63개이며 각각의 방사성선원을 삽입하여 전후 방향과 +15° 및 +30° 에서 영상을 획득하여 사용하였다. 전체 삽입된 방사성 선원 개수에 대해 임의로 설정한 중복된 방사성선원은 16.
6%이며 이는 전후 영상에서 확인하였을 때 하나의 방사성 선원이 중복된 상황과 2개 이상의 방사성선원이 중복된 상황, 그리고 3방향에서 획득한 영상에서 방사성 선원의 중복으로 인해 삽입한 방사성선원의 전체 개수를 구별할 수 없는 상황으로 구성된다. 설정된 세 가지 상황을 적용하여 모의선원을 3~63개까지 팬톰 내부에 삽입하여 각각 다른 9가지의 경우를 설정하여 영상을 획득하였다.
형판은 두께가 5 mm인 총 12개의 판(slab)으로 이루어져 있으며 각 판에는 3 mm 간격으로 관을 삽입할 수 있는 빈공간(hole)이 있다. 팬톰에 삽입되는 관은 직경 0.

이론/모형

이러한 과정은 영상 내에서 중복된 방사성선원에 대해 반복 수행하여 방사성 선원의 위치를 확인하게 된다. 본 연구에서 사용된 위치확인 프로그램은 Matlab 7.0 (MathWorks, USA) 소프트웨어를 이용하였다.

성능/효과

이때 문턱값과 CLAHE 기법에서의 한계값은 각각의 영상에서 최적화된 결과 영상을 획득하기 위하여 각 영상마다 다른 값을 가진다. 본 연구에서 직접 개발한 프로그램을 이용하여 중복된 방사성선원의 위치를 재구성하였을 때, 2차원 AP영상에서는 중복된 방사성선원으로 인해 1개의 방사성선원이 존재하는 것처럼 나타난다. 하지만 프로그램을 이용하여 3차원 좌표상에서 확인해 보면 2개의 방사성 선원으로 분리되는 것을 알 수 있다.
5% 의 분리율을 나타내었지만 오직 한 개의 방사성선원이 중복된 경우, 즉, {N, N, Nt}의 경우에만 가능한 방법으로 본연구에서 설정한 상황에서와 같이 방사성선원의 다양한 중복을 나타내는 투사영상에 적용시키기에는 어려움이 있다. 이 연구에서는 방사성선원을 20~ 120개까지 20개씩 증가 시켜 분리율을 측정하였을 때 각각의 경우에 대해 97.4 ~ 99.1%의 결과를 보였다. 본 연구에서 수행한 {N, N, Nt} 의 경우 나타난 결과를 상대오차의 참값이라고 할 때 Narayanan 등의 연구 결과와의 최대 상대오차는 2.
재구성하는 알고리듬을 개발하였다. 이 프로그램을 이용한다면 중복된 방사성선원으로 인하여 재구성하는 과정에서 생기는 |N, N, N가 및 (N, N-p, N기의 상황에서 완벽한 분리율을 나타내었으며 특히 {N, N, Nt}의 상황에서 Narayanan 등2)의 연구 결과와 비교하여 최대 2.6%까지 상대오차를 줄일 수 있었다. 하지만 3장 모두의 영상에서 확인하고자 하는 방사성선원이 나타나지 않았을 때에도 위치 확인이 가능하도록 갠트리 각도를 다양하게 변화시켜 획득한 영상을 이용하는 방법 및 역방향 투사방법과 순방향 투사방법을 차례로 수행하여 영상을 일정한 두께를 가진 층(layer)으로 구별하여 완벽하게 중복된 방사성 선원을 구별하는 방향으로 알고리듬을 수정 및 보완하여 보다 정확한 재구성을 하기 위한 연구를 차후 수행하고자 한다.
영상을 획득하여 사용하였다. 전체 삽입된 방사성 선원 개수에 대해 임의로 설정한 중복된 방사성선원은 16.6%이며 이는 전후 영상에서 확인하였을 때 하나의 방사성 선원이 중복된 상황과 2개 이상의 방사성선원이 중복된 상황, 그리고 3방향에서 획득한 영상에서 방사성 선원의 중복으로 인해 삽입한 방사성선원의 전체 개수를 구별할 수 없는 상황으로 구성된다. 설정된 세 가지 상황을 적용하여 모의선원을 3~63개까지 팬톰 내부에 삽입하여 각각 다른 9가지의 경우를 설정하여 영상을 획득하였다.
분리해 낸 개수를 나타내었다. 프로그램을 사용하였을 때, 갠트리 각도 ±15°에서는 92.2%, 갠트리 각도 ±30° 에서는 94.1 %의 분리율을 가졌다.

후속연구

하지만 3장 모두의 영상에서 확인하고자 하는 방사성선원이 나타나지 않았을 때에도 위치 확인이 가능하도록 갠트리 각도를 다양하게 변화시켜 획득한 영상을 이용하는 방법 및 역방향 투사방법과 순방향 투사방법을 차례로 수행하여 영상을 일정한 두께를 가진 층(layer)으로 구별하여 완벽하게 중복된 방사성 선원을 구별하는 방향으로 알고리듬을 수정 및 보완하여 보다 정확한 재구성을 하기 위한 연구를 차후 수행하고자 한다. 본 프로그램을 이용한 영구적인 전립선암 근접치료 시 효율적인 방사선 치료를 기대할 수 있고 정확한 선량 측정이 가능하게 되어 품질보증(quality assurance, QA)에 보다 효과적일 것으로 기대된다.
Su 등10)은 Narayanan 등2)의 방법을 수정하여 방사성선원의 위치 측정에 관한 모의실험과 팬톰 연구를 실행하였다. 이 연구에 사용된 알고리듬은 방사성 선원의 위치를 정확하게 확인하기는 매우 유용하였지만 완벽하게 겹쳐진 방사성선원을 구분하는 데는 문제점이 있다. 이와 같이 획득한 영상에서 나타나는 방사성 선원의 중복은 개별적인 방사성선원 위치확인을 위한 알고리듬의 효율을 저해한다.
6%까지 상대오차를 줄일 수 있었다. 하지만 3장 모두의 영상에서 확인하고자 하는 방사성선원이 나타나지 않았을 때에도 위치 확인이 가능하도록 갠트리 각도를 다양하게 변화시켜 획득한 영상을 이용하는 방법 및 역방향 투사방법과 순방향 투사방법을 차례로 수행하여 영상을 일정한 두께를 가진 층(layer)으로 구별하여 완벽하게 중복된 방사성 선원을 구별하는 방향으로 알고리듬을 수정 및 보완하여 보다 정확한 재구성을 하기 위한 연구를 차후 수행하고자 한다. 본 프로그램을 이용한 영구적인 전립선암 근접치료 시 효율적인 방사선 치료를 기대할 수 있고 정확한 선량 측정이 가능하게 되어 품질보증(quality assurance, QA)에 보다 효과적일 것으로 기대된다.

참고문헌 (18)

Grimm PD, Blasko JC, Sylvester JE, Meier RM, Cavanagh W. 10-year biochemical (prostate-specific antigen) control of prostate cancer with (125) brachytherapy. Int J Radiat Oncol Biol Phys 200151:31-40
Narayanan S, Cho PS, Marks R J II. Fast cross-projection algorithm for reconstruction of seeds in prostate brachytherapy. Med Phys 2002;29:1572-1579

상세보기
Amols HI. Rosen II. A three-film technique for reconstruction of radioactive seed implants. Med Phys 1981;8:210-214

상세보기
Tubic D, Zaccarin A, Pouliot J, Beaulieu L. Automated seed detection and three-dimensional reconstruction. I. Seed localizationfrom fluoroscopic images or radiographs. Med Phys 2001 ;28:2265-2271

상세보기
Tubic D, Zaccarin A, Beaulieu L, Pouliot J. Automated seed detection and three-dimensional reconstruction. II. Reconstruction of permanent prostate implants using simulated annealing. Med Phys 2001;28:2272-2279

상세보기
Brinkmann DH, Kline RW. Automated seed localization from CT datasets of the prostate. Med Phys 1998;25:1667-1672

상세보기
Roy JN, Wallner KE, Harrington PJ, Ling CC, Anderson LL. A CT-based evaluation method for permanent implants: application to prostate. Int J Radiat Oncol Bioi Phys 1993; 26:163-169

상세보기
Bice WS Jr, Dubois DF, Prete JJ, Prestidge BR. Source localization from axial image sets by iterative relaxation of the nearest neighbor criterion. Med Phys 1999;26:1919-1924

상세보기
Todor DA, Zaider M, Cohen GN, Worman MF, Zelefsky MJ. Intraoperative dynamic dosimetry for prostate implants. Phys Med Biol 2003;48:1153-1171

상세보기
Suy, Davis BJ, Herman MG, Robb RA. Prostate brachytherapy seed localization by analysis of multiple projections: identifying and addressing the seed overlap problem. Med Phys 2004;31:1277-1287

상세보기
Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Trans Systems Man and Cybernetics 1979;79:62-B6
Haralick RM, Sternberg SR, Zhuang X. Image analysis using mathematical morphology. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 1987;3:532-550
Pizer SM, Amburn EP, Austin JD, et al. Adaptive histogram equalization and its variations. Com put Graphics Image Process 1987;39:355-368

상세보기
Altschuler MD, Findlay PA, Epperson RD. Rapid, accurate, three-dimensional location of multiple seeds in implant radiotherapy treatment planning. Phys Med Biol 1983;28:1305-1318

상세보기
Jackson DD. An automatic method for localizing radioactive seeds in implant dosimetry. Med Phys 1983;10:370-372

상세보기
Rosenthal MS, Nath R. An automatic seed identification technique for interstitial implant using three isocentric radiographs. Med Phys 1983;10:475-479

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Narayanan S, Cho PS, Marks R J II. Three-dimensional seed reconstruction from an imcomplete data set for prostate brachytherapy. Phys Med Biol 2004;49:3483-3494

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Lam ST, Cho PS, Marks RJ 2nd, Narayanan S. Threedimensional seed reconstruction for prostate brachytherapy using Hough trajectories. Phys Med Biol 2004;49:557-569

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

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용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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