초록

본 발명은 데이터마이닝을 이용한 방사선 치료 계획의 검증 기술에 관한 것으로, 방사선 치료 계획의 검증 방법은, 환자의 생체 정보 및 방사선 치료 계획(radiation therapy plan, RTP)에 따른 선량-체적 히스토그램(dose volume histogram, DVH)을 입력받고, 방사선 치료의 부작용에 관한 복수의 문헌 자료 또는 사례 정보로부터 선량-체적 간의 관계에 따른 임계 기준을 추출하며, 추출된 임계기준을 학습시키고 입력된 선량-체적 히스토그램을 이용하여 환자에 대한 방사선 치료 계획의 부작용을 예측한다.

대표청구항 ▼

방사선 치료 계획의 검증 방법이 소프트웨어로써 구현된 메모리를 탑재한 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 방사선 치료 계획의 검증 방법에 있어서, 상기 프로세서가 환자의 생체 정보 및 상기 환자에 대한 방사선 치료 계획(radiation therapy plan, RTP)에 따른 선량-체적 히스토그램(dose volume histogram, DVH)을 입력받는 단계;상기 프로세서가 방사선 치료의 부작용에 관한 복수의 문헌 자료 또는 사례 정보를 데이터마이닝하여 선량-체적 간의 관계에 따른 임계 기준을 추출하는 단계; 및상기 프로세

방사선 치료 계획의 검증 방법이 소프트웨어로써 구현된 메모리를 탑재한 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 방사선 치료 계획의 검증 방법에 있어서, 상기 프로세서가 환자의 생체 정보 및 상기 환자에 대한 방사선 치료 계획(radiation therapy plan, RTP)에 따른 선량-체적 히스토그램(dose volume histogram, DVH)을 입력받는 단계;상기 프로세서가 방사선 치료의 부작용에 관한 복수의 문헌 자료 또는 사례 정보를 데이터마이닝하여 선량-체적 간의 관계에 따른 임계 기준을 추출하는 단계; 및상기 프로세서가 추출된 상기 임계 기준을 학습시키고 입력된 상기 선량-체적 히스토그램을 이용하여 상기 환자에 대한 방사선 치료 계획의 부작용을 예측하는 단계를 포함하며, 상기방사선 치료 계획의 부작용을 예측하는 단계는부작용 등급(toxicity level)을 다수개로 세분화하고, 상기 부작용 등급 각각에서의 부작용 증상 및 부작용 발생 확률을 산출 및 안내하며, 상기 임계 기준을 추출하는 단계는 상기 복수의 문헌이나 사례 정보의 데이터마이닝 결과를 기반으로 부작용 연관 인자를 결정하고, 결정된 상기 부작용 연관 인자에 해당하는 사례 값을 수집함으로써 임계 기준을 추출하되, 상기 부작용 연관 인자가 다수개인 경우에는검출 빈도가 높은 순으로 소정 개수의 부작용 연관 인자만을 선택 및 이용하는 것을 특징으로 하는 방사선 치료 계획의 검증 방법.