$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

Geant4 전산모사를 이용한 종양의 밀도 변화에 따른 양성자의 선량 분포
Depth Dose Distribution of Proton Beams by Variation of Tumor Density using Geant4 원문보기

한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology, v.15 no.6, 2021년, pp.771 - 779  

김유미 (대구가톨릭대학교 방사선학과) ,  천권수 (대구가톨릭대학교 방사선학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

단일 에너지의 양성자 선원은 좁은 브래그 피크를 형성하므로 종양의 치료 범위를 포함하기 위해서는 여러 개의 피크를 중첩하여 확산된 브래그 피크를 형성한다. 선행 연구에서는 뇌종양의 밀도를 뇌 조직과 동일하게 구성하여 종양의 흡수선량을 계산하였다. 그러나 종양의 밀도는 일정한 값이 아니므로 본 연구는 몬테카를로 방법Geant4 전산모사를 이용하여 종양의 밀도 변화에 따른 양성자 선원의 확산된 브래그 피크를 평가하였다. 뇌 조직 팬텀을 구성하여 치료 범위를 고려하여 종양의 크기를 10 mm와 20 mm로 선택하였다. 종양의 위치와 크기에 맞는 확산된 피크를 형성하기 위하여 수학적 방법을 이용하여 양성자 선원의 에너지와 상대적 강도를 계산하였다. 종양의 밀도가 높아질수록 SOBP의 95% 선량 구간과 실정 비정은 감소하였으며 95% 선량 구간의 평균 흡수선량은 증가하였다. 종양의 밀도 증가는 양성자 선원의 선량 분포에 영향을 주어 종양의 크기보다 작은 확산된 브래그 피크를 형성하였다. 종양의 밀도 반영은 비정을 결정하는데 영향을 주어 치료구간의 여유 마진(margin)을 최소화하여 양성자 치료의 장점을 최대로 활용할 수 있을 것이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

It is necessary to overlap several peaks to form spread out Bragg peak (SOBP) in order to cover the tumor volume because a mono-energetic proton beam forms a narrow Bragg peak. The tumor density has been considered as a brain tissue and then the absorbed dose of the tumor is calculated using Monte C...

주제어

표/그림 (10)

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

제안 방법

  • 양성자 선원의 확산된 브래그 피크를 얻기 위하여 수학적 방법을 통해 에너지와 상대 강도를 산출하여 Geant4 전산모사를 실시하였다. 종양의 밀도가 높아질수록 확산된 피크의 폭과 실정 비정이 감소하여 종양의 크기에 알맞은 확산된 피크가 형성되지 않았다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (35)

  1. W. D. Newhauser, R. Zhang, "The physics of proton therapy", Physics in Medicine & Biology, Vol. 60, No. 8, pp. 155-209, 2015. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/60/8/R155 

  2. J. A. Lopez, S. S. R. Gonzalez, O. H. Rodriguez, J. Holmes, R. Alarcon, "GEANT4 Study of Proton-Body Interactions", Journal of Nuclear Physics, Material Sciences, Radiation and Applications, Vol. 8, No. 2, pp. 121-127, 2021. https://doi.org/10.15415/jnp.2021.82015 

  3. S. H. Park, J. O. Kang, "Bas ics of particle therapy I: physics", Radiation Oncology Journal, Vol. 29, No. 3, pp. 135-146, 2011. http://dx.doi.org/10.3857/roj.2011.29.3.135 

  4. R. R. Wilson, "Radiological use of fast protons", Radiology, Vol. 47, No. 5, pp. 487-491, 1946. https://doi.org/10.1148/47.5.487 

  5. F. M. Khan, The Physics of Radiation Therapy, 3nd Ed., Daehak Seolim, Korean translation, 2008. 

  6. C. H. Hwang, J. H. Kim, "Analysis of Radiation Dose Enhancement for Spread Out Bragg-peak of Proton", Journal of the Korean Society of Radiology, Vol. 13, No. 2, pp. 253-260, 2019. https://doi.org/10.7742/jksr.2019.13.2.253 

  7. C. Velten, W. A. Tome, "Simulation of spread-out bragg peaks in proton beams using Geant4/TOPAS", Biomedical Physics & Engineering Express, Vol. 6, No. 4, pp. 047001, 2020. https://doi.org/10.1088/2057-1976/ab8f6d 

  8. T. Bortfeld, W. Schlegel, "An analytical approximation of depth-dose distributions for therapeutic proton beams", Physics in Medicine & Biology, Vol. 41, No. 8, pp. 1331-1339, 1996. https://doi.org/10.1088/0031-9155/41/8/006 

  9. D. Jette, W. Chen, "Creating a spread-out Bragg peak in proton beams", Physics in Medicine & Biology, Vol. 56, No. 11, pp. 131-N138, 2011. https://doi.org/10.1088/0031-9155/56/11/n01 

  10. H. Paganetti, "Range uncertainties in proton therapy and the role of Monte Carlo simulations", Physics in Medicine & Biology, Vol. 57, No. 11, pp. R99-R117, 2012. https://doi.org/10.1088/0031-9155/57/11/r99 

  11. S. E. McGowan, N. G. Burnet, A. J. Lomax. "Treatment planning optimisation in proton therapy", The British Journal of Radiology, Vol. 86, No. 1021, pp. 20120288, 2013. http://dx.doi.org/10.1259.bjr.20120288 

  12. S. J. Thomas, "Margins for treatment planning of proton therapy", Physics in Medicine & Biology, Vol. 51, No. 6, pp.1491-1501, 2006. https://doi.org/10.1088/0031-9155/51/6/009 

  13. S. Flampouri, R. Slopsema, D. Yeung, R. Malyapa, S. Keole, C. Vargas, Z. Li, "TH-D-M 100E-05: Realistic Estimation of Proton Range Uncertainties and Dosimetric Implications", Medical Physics, Vol. 34, No. 6, pp. 2643, 2007. https://doi.org/10.1118/1.2761732 

  14. B. Schaffner, E. Pedroni, "The Precision of proton range calculations in proton radiotherapy treatment planning: experimental verification of the relation between CT-HU and proton stopping power", Physics in Medicine & Biology, Vol. 43, No. 6, pp. 1579-1592, 1998. https://doi.org/10.1088/0031-9155/43/6/016 

  15. S. Espana, H. Paganetti, "Uncertainties in planned dose due to the limited voxel size of the planning CT when treating lung tumors with proton therapy", Physics in Medicine & Biology, Vol. 56, No. 13, pp. 3843-3856, 2011. https://doi.org/10.1088/0031-9155/56/13/007 

  16. M. S. Park, W. Lee, J. M. Kim, "Estimation of proton distribution by means of three-dimensional reconstruction of prompt gamma rays", Applied Physics Letters, Vol. 97, No. 15, pp. 153705, 2010. https://doi.org/10.1063/1.3502612 

  17. S. W. Peterson, D. Robertson, J. Polf, "Optimizing a three-stage Compton camera for measuring prompt gamma rays emitted during proton radiotherapy", Physics in Medicine & Biology, Vol. 55, No. 22, pp. 6841-6856, 2010. https://doi.org/10.1088/0031-9155/55/22/015 

  18. J. W. Kim, "Pinhole Camera Measurements of Prompt Gamma-rays for Detection of Beam Range Variation in Proton Therapy", Journal of the Korean Physical Society, Vol. 55, No. 4, pp. 1673-1676, 2009. https://doi.org/10.3938/jkps.55.1673 

  19. S. S. Kang, et al., Radiation Therapeutics, 2nd Ed., Chung-gu munhwasa, Korea, 2009. 

  20. L. Dubal, U. Wiggli, "Tomochemistry of the brain", Journal of Computer Assisted Tomography, Vol. 1, No. 3, pp. 300-307, 1977. 10.1097/00004728-197707000-00003 

  21. R. E. Latchaw, J. T. Payne, R. B. Loewenson, "Predicting Brain Tumor Histology: Change of Effective Atomic Number with Contrasts Enhancement", American Journal of Roentgenology, Vol. 153, No. 4, pp. 757-762, 1980. 10.2214/ajr.135.4.757 

  22. M. Just, M. Thelen, "Tissue Characterization with T1, T2, and Proton Density Values: Results in 160 Patients with Brain Tumors", Radiology, Vol. 169, No. 3, 1988. https://doi.org/10.1148/radiology.169.3.3187000 

  23. Z. Hui. et al., "Effects of interfractional motion and anatomic changes on proton therapy dose distribution in lung cancer", International Journal of Radiation Oncology*Biology*Physics, Vol. 72, No. 5, pp. 1385-1395. 2008. https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2008.03.007 

  24. F. M. Milian, A. Attili, G. Russo, F. Marchetto, F. Bourhaleb, R. Cirio, "Development of virtual CT DICOM images of patients with tumors. Application for TPS and Monte Carlo dose evaluation", International Nuclear Atlantic Conference, Vol. 40, 2013. 

  25. S. Beilla, N. Chauveau, A. Laprie, M. Bardies, X. Franceries, "Which impact of tumor density variations on absorbed dose in external radiotherapy", Physica Medica, Vol. 32, No.3, pp. 301, 2016. https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2016.07.147 

  26. S. B. Jia, M. H. Hadizadeh, A. A. Mowlavi, M. E. Loushab, "Evaluation of energy deposition and secondary particle production in proton therapy of brain using a slab head phantom", Reports of Practical Oncology and Radiotherapy, Vol. 19, No. 6, pp. 376-384, 2014. https://doi.org/10.1016/j.rpor.2014.04.008 

  27. Z. Hashemi, M. Tatari, H. Naik, "Simulation of dose distribution and secondary particle production in proton therapy of brain tumor", Reports of Practical Oncology & Radiotherapy, Vol. 25, No. 6, pp. 927-933, 2020. http://dx.doi.org/10.1016/j.rpor.2020.08.015 

  28. S. B. Jia, A. A. Mowlavi, M. H. Hadizadeh, M. E. Loushab, "Impact of range straggling and multiple scattering on proton therapy of brain, using a slab head phantom", International Journal of Radiation Research, Vol. 12, No. 2, pp. 171-177, 2014. https://www.researchgate.net/publication/263809808 

  29. S. Agostinelli, et al., "Geant4-a simulation toolkit", Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, Vol. 506, No. 3, pp. 250-303, 2003. https://doi.org/10.1016/S0168-9002(03)01368-8 

  30. J. Allison, et al., "Recent developments in GEANT4", Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, Vol. 835, No. 1, pp. 186-225, 2016. http://dx.doi.org/10.1016/j.nima.2016.06.125 

  31. S. Bijan Jia, F. Romano, Giuseppe A. P. Cirrone, G. Cuttone, M. H. Hadizadeh, A. A. Mowlavi, L. Raffaele, "Designing a range modulator wheel to spread-out the Bragg peak for a passive proton therapy facility", Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, Vol. 806, pp. 101-108, 2016. http://dx.doi.org/10.1016/j.nima.2015.10.006 

  32. A. Lechner, V. N. Ivanchenko, J. Knobloch, "Validation of recent Geant4 physics models for application in carbon ion therapy", Nuclear Instruments and Methods in Physics Research B: Beam Interactions with Materials and Atoms, Vol. 268, No. 14, pp. 2343-2354, 2010. http://dx.doi.org/10.1016/j.nimb.2010.04.008 

  33. Darshana Patel, Lawrence Bronk, Fada Guan, Christopher R. Peeler, Stephan Brons, Ivana Dokic, Amir Abdollahi, Claudia Rittmuller, Oliver Jakel, David Grosshans, Radhe Mohan, Uwe Titt, "Optimization of Monte Carlo particle transport parameters and validation of a novel high throughput experimental setup to measure the biological effects of particle beams", Medical Physics, Vol. 44, No. 11, pp. 6061-6073, 2017. http://dx.doi.org/10.1002/mp.12568 

  34. M. Clausen, et al., "Phantom design and dosimetric characterization for multiple simultaneous cell irradiations with active pencil beam scanning", Radiation and Environmental Biophysics, Vol. 58, pp. 563-573, 2019. https://doi.org/10.1007/s00411-019-00813-1 

  35. Geant4 Collaboration, "Book For Application Developers, Release 10.5", http://geant4.cern.ch 

저자의 다른 논문 :

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로