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두경부암 환자의 MVCT를 이용한 치아 인공물 보정에 따른 선량평가
Dose Evaluation of Dental Artifacts Using MVCT in Head and Neck 원문보기

대한방사선치료학회지 = The Journal of Korean Society for Radiation Therapy, v.31 no.2, 2019년, pp.25 - 31  

신충훈 (서울아산병원 방사선종양학과) ,  윤인하 (서울아산병원 방사선종양학과) ,  전수동 (서울아산병원 방사선종양학과) ,  김정미 (서울아산병원 방사선종양학과) ,  김호진 (서울아산병원 방사선종양학과) ,  백금문 (서울아산병원 방사선종양학과)

초록
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목 적: 본 연구는 두경부암 환자의 kVCT와 MVCT영상에서 치아 인공물의 체적을 비교하고, MVCT영상에서 치아체적을 얻은 후 kVCT영상에 배정하여 치아체적 및 주변 정상조직의 전자밀도 교정 후 치료계획체적(PTV) 선량변화를 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: 본원의 Radixact® X9에서 세기조절방사선치료를 받은 5명의 두경부암 환자를 대상으로 하였다. 환자의 MVCT영상에서 치아 및 주변 정상조직의 체적을 그린 후 kVCT영상에 영상정합 후 역방향 전산화 치료계획을 실시하였다. 처방선량지수와 선량균질지수를 이용하여 PTV 선량을 평가하였다. 결 과: kVCT영상과 MVCT영상에서 얻은 금속 인공물의 체적을 비교한 결과 평균 3.49±2.61cc, 최대 7.43cc의 차이를 보였다. PTV는 내부 치아가 충분히 포함된 곳으로 제한하였으며, PTV 선량평가 결과 인공물을 보정하지 않은 kVCT의 전산화치료계획의 CI값의 평균은 0.86, MVCT영상을 통해 인공물을 보정 한 kVCT의 CI값은 평균 0.9로 평가되었다. 결 론: 금속 인공물의 보정 없이 전산화치료계획이 이루어졌을 때 PTV의 선량이 저평가 되어 선량 불확실성이 발생됨을 알 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Purpose: Metals induce metal artifact during CT-image for therapy planning, and it occurs images distortion, which affects the volumetric measurement and radiation calculation. In the case of using megavoltage computed tomography(MVCT), the volume of metals can be measured as similar to true volume ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • IR 영상에 금속물을 그대로 Assign한 영상(Assign CT image, 이하 A-CT)과 MVCT를 이용하여 금속물을 보정한 영상(Correction CT image, 이하 C-CT)에서 선량 계산 후 차이를 평가하고자 하였다.
  • 이에 본 연구에서 두경부암 환자의 MVCT영상에서 치아의 체적을 kVCT영상에 배정(Assignment)하여 선량계산을 하였을 때의 정확성을 평가하고 전산화치료계획에서 계산된 선량을 평가하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
메가볼트 전산화단층촬영(Megavoltage Computed Tomography, MVCT) 영상의 장점은? 입체모의치료(CT simulation) 시 Metal Artifact Reduction(MAR) 재구성 알고리즘을 사용하여 금속 인공물의 영향을 최소화하지만, MAR 기능을 사용한 영상과 사용하지 않은 kVCT영상을 비교하였을 때 용적의 차이가 많지 않다는 연구결과가 보고되었다.(6—7) 하지만, 메가볼트 전산화단층촬영(Megavoltage Computed Tomography, MVCT) 영상의 경우 금속 인공물의 영향이 적어 실제 금속의 용적과 유사하게 되며 금속의 영향을 최소화 할 수 있는 장점이 있다.(8) 본 연구를 위하여 사전에 지름이 3cm, 체적 14.
금속성 인공물로 인해 해부학적 구조를 정확하게 확인할수 없는 문제를 해소하기 위해 사용하는 방법은? 이러한 문제를 해소하기 위해 CT simulation 시 장비사에서 제공하는 IR기법들에 의해 많은 Artifact 감소를 통해 좋은 영상의 질을 만들어 왔지만, 실제로 금속 체적의 정확한 표현을 위해서는 MVCT영상 득이 있어야 한다는 것 또한 많은 연구를 통해 증명되었다. 또한 금속 인공물이 PTV 내에 포함되어 있거나 가까운 경우 치료용적 설정에 오류를 일으킬 수 있어 전산화치료계획 영상에서 금속 인공물의 제거는 매우 중요한 요인이라 할 수 있다.
금속물질이 영상에 미치는 영향은? 방사선치료계획 수립을 위해 킬로볼트 전산화단층촬영(kilovoltage Computed Tomography, kVCT) 영상의 도입과 함께 3차원 입체조형방사선치료(3Dimension Con-formal Radiation Therapy, 3D-CRT), 세기변조방사선치료(Intensity Modulated Radiation Therapy, IMRT), 용적변조회전방사선치료(Volumetric Modulated Arc Therapy, VMAT) 등의 정교한 전산화치료계획과 비동일 평면상에서의 치료계획 수립이 가능해졌다. 하지만 치료계획 수립을 위한 전산화단층촬영 영상에서 외과적 클립, 임플란트, 인공관절 등의 금속물질은 금속 인공물(Metal Artifact)을 만들어 영상을 왜곡시키고 체적의 측정과 진단에 영향을 미치게 된다.(1,2) 특히, 선량 계산과 최적화 과정에서 금속 물질의 영향은 더욱 크게 작용하기 때문에 금속 인공물의 시각적 감소와 CT number의 정확성은 중요한 요인으로 작용한다.
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참고문헌 (8)

  1. L. BedosxL. Bedos: CT Number Accuracy Assessment of a New Metal Artifact Reduction Algorithm for CT Simulations in Radiation Therapy. International journal of radiation oncology, biology, physics, Vol90(1) 2014:S865-S866. 

  2. Dong Hun Kim, Jo Nam Byun, Chang Hoon Moon, el al.: Usefulness of Metal Artifact Reduction for Metal Implants in Computed Tomography Angiography. JKSCT, Vol20(2) 2018:115-122. 

  3. Hilgers G1, Nuver T, Minken A.: The CT number accuracy of a novel commercial metal artifact reduction algorithm for large orthopedic implants. Journal of Applied Clinical Medical Physics,Vol15(1) 2014:274-278. 

  4. Kai Higashigaito, MD, Florian Angst, MD, Val M.Runge, MD: Metal Artifact Reduction in Pelvic Computed Tomography With Hip Prostheses Comparison of Virtual Monoenergetic Extrapolations From Dual-Energy Computed Tomography and an Iterative Metal Artifact Reduction Algorithm in a Phantom Study. Investigative Radiology, Vol50(12) 2015:828-834. 

  5. Moti Raj Paudel, PhD, Marc Mackenzie, PhD, B. Gino Fallone, PhD et al.: Clinical evaluation of normalized metal arifact reduction in kVCT using MVCT prior images (NVCT-NMAR) for radiation therapy treatment planning. Int J Radiation Oncol Biol Physics, Vol 89(3) 2014:682-689. 

  6. Seo Sung Gook, Kwon Dong Yeol, Park Se Joon et al.: Evaluation of metal volume and proton dose distribution using MVCT for head and neck proton treatment plan. KOSRT Vol 31(1) 2019:25-32. 

  7. General Electric Healthcare Company: Smart Metal Artifact Reduction (MAR). 2016. 

  8. M.R. Paudelm, M. Mackenzie, B. G. Fallone et al.: Evaluation of metal artifacts in MVCT systems using a model based corrction method. Med. Phys. Vol 39(10) 2012:6297-6308. 

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