초록 ▼

◦ 다중영상기반 생물학적 최적화 진단 및 치료 통합기술분석을 위한 PET과 MRI 대사영상 활용 진단 및 방사선치료계획 최적화와 임상활용을 위해 영상특성을 분석하고 최적화 프로토콜을 검증하여 임상 활용하였으며, 대사영상의 특징적 파라미터로 종양볼륨최적화를 구현하였고 종양볼륨분할의 방향성을 Tractography를 통해 fiber tract을 고려하여 종양 볼륨최적화 기술을 구현하였으며, PET분석에 의해 종양볼륨최적화와 방사선치료 및 방사선 수술최적화 수행을 위한 Dose volume histogram을 비교하였고, 영상 융합하여

◦ 다중영상기반 생물학적 최적화 진단 및 치료 통합기술분석을 위한 PET과 MRI 대사영상 활용 진단 및 방사선치료계획 최적화와 임상활용을 위해 영상특성을 분석하고 최적화 프로토콜을 검증하여 임상 활용하였으며, 대사영상의 특징적 파라미터로 종양볼륨최적화를 구현하였고 종양볼륨분할의 방향성을 Tractography를 통해 fiber tract을 고려하여 종양 볼륨최적화 기술을 구현하였으며, PET분석에 의해 종양볼륨최적화와 방사선치료 및 방사선 수술최적화 수행을 위한 Dose volume histogram을 비교하였고, 영상 융합하여 분석한 PET과 MRI, CT영상에서 종양이 갖는 생물학적 특징을 분석적 영상방법으로 활용하기 위한 기반 기술로서 다중영상의 융합과 분할기술은 방사선 정량화 및 영상화 기술로서 방사선을 이용하는 모든 분야의 가장 핵심적인 방법으로 영상융합하여 Target 종양을 설정하여 정확한 방사선수술 및 방사선 치료에 유용하게 적용될 것임.
◦ 다중영상의료기기 기반 생물학적 영상특성을 활용하여 종양의 특성에 따른 다중영상분석 기술로 종양의 위치와 종양의 볼륨을 분석적이고 정량적으로 연구하여 최적의 방사선치료기술에 접목하고자 함.
◦ 대사영상과 확산영상을 활용한 PET 영상융합에서 대사영상의 종양특징 파라미터를 추출하여 뇌 확산영상과 대사영상 그리고 T2강조영상 등 다중영상융합기반으로 한 종양볼륨최적화로 방사선 수술 및 방사선치료최적화에 적용하고자함.
◦ 방사선치료에 적용하기 위한 생물학적 분석적 영상기술은 normalized mutual information방법으로 영상융합방법과 gradient based segmentation 기술로 영상왜곡과 종양특성을 고려하여 영상융합과 영상분할을 통한 종양 볼륨을 최적화하여 방사선수술 및 치료에 임상활용함.
◦ PET에서 종양의 대사영상을 활용하여 종양볼륨을 결정하고 normalized mutuall information 방법으로 영상융합하고 영상분할방법을 최적화하기위해 종양볼륨의 경계를 수동설정방법, constant threshold 방법과 비교하여 gradient based 알고리즘으로 종양 경계영상의 생물학적 변화를 분석하여 PET image count의 변화를 기반으로 종양볼륨을 분석하여 임상적용기술로 활용하였으며 종양볼륨 분할이 갖는 제한점은 MRI Diffusion영상의 방향성에 대한 기술적용으로 그 제한점을 보완하였음.
◦ 생물학적 특징을 갖는 다중영상분석에서 종양볼륨 segmentation의 문제점은 종양이 갖고 있는 방향성의 propagation과 direction이 3D surface에서 어떻게 표현되느냐에 따라 결정되며 Tractography 는 fiber tract의 stream line으로 fiber tract 이 종양조직을 만나면 fiber tract의 stream line의 방향이 바뀌는 특성을 갖고 있어서 Tumor volume optimize 하는 최적의 종양볼륨시각화 구현기술로 적용하였고 뇌정위적 방사선수술최적화를 수행하기위한 뇌조직 백질의 tractography분석과 Diffusion tensor imaging을 활용한 종양볼륨분석은 높은 sensitivity를 보이며 종양볼륨 분석과 segmentation 수행을 위한 높은 대조도를 보이는 특성을 임상에 활용하였음.
◦ 종양볼륨으로 최적화하기 어려운 두경부 암종에서는 정상조직의 dose를 증가시킬 필요없이 대사영상융합에 의한 target의 최외경계를 구분하여 방사선치료나 수술시의 dose를 결정할 수 있으며 hypoxic tumor PET tracer imaging 으로는 임상활용하였으며 hypoxic tumor cell은 두경부암과 폐암에서 특이하게 반응하며 hypoxic PET영상획득으로 tumor volume을 종양의 target으로 설정하여 방사선치료나 방사선 수술을 위한 dose calculation에서 방사선량을 최적화 하고자함.
◦ PET과 Diffusion 및 T2 강조영상융합에서 종양볼륨비교분석은 GTV에서 uniform planning 파라미터를 적용할 수 있는 영상기준으로 tissue blood ratio를 1.3으로 결정하여 임상활용하였고 방사선수술 최적화를 위한 종양 볼륨 시각화 기술구현의 임상적용으로 높은 대조도를 보이는 Diffusion tensor imaging을 활용한 종양볼륨분석은 다른 영상을 활용하는 것보다 높은 sensitivity를 보이며 Diffusion tensor tractography 를 시행하여 종양 조직의 tumor volume최적화를 수행하기위한 WM fiber의 tractography분석 으로 iber tract의 stream line으로 fiber tract 이 종양조직을 만나면 fiber tract의 stream line의 방향이 바뀌면서 Tumor volume optimize 하여 임상에 활용함.
◦ 뇌 대사확산영상은 15개의 다른 방향으로 diffusion gradient를 주면 각각의 방향에 따라 fractional anisotropy 값을 계산하여 종양과 백질의 integrity를 평가할 수 있으며 종양조직에 확산텐서영상을 시행했을 때 병변부위에서 대칭된 반대부위에 비해 분할 비등방도가 감소되어 있었고, 이러한 변화는 회색질보다 백색질에서 더선명하게 시각화하여 확산강조영상은 고식적 스핀에코기법에 원하는 방향으로의 강력한 Stejskal-Tanner 경사자계를 가하여 자유로운 확산운동을 보이는 스핀들의 탈위상을 일으켜 신호강도의 감소를 초래하게 되고 확산운동에 장애가 있는 병변에서는 스핀들은 재위상을 일으켜 신호가 증가되는 원리를 이용한 영상기법으로 정상세포에 대한 종양세포의 ADC 비율 뿐만 아니라 악성도를 보다 정확하게 반영하며 종양 내 최소 ADC 값을 종양 체적 결정에 임상활용할 수 있으며 종양 세포 및 주변 세포의 변형 벡터를 이용한 종양 체적 추적을 통해 다중영상기반 생물학적 최적화 진단 및 치료 통합기술의 임상활용에 유용하게 적용됨.
◦ 다중영상기반 영상융합과 영상분할을 통한 종양의 최적화 진단 및 치료 통합기술의 임상활용은 방사선수술과 방사선치료의 치료예후를 평가하는데 매우 중요하며 동적 PET/CT와 Diffusion MRI를 활용한 진단의 예민도와 특이도에서 80% 이상의 특성을 보이며, 방사선수술 및 방사선치료에 종양 볼륨을 결정하여 방사선치료 계획 수립을 할 수 있는 결정인자이며 다중영상융합하면 target volume을 보다 정확하게 결정할 수 있으며 생물학적 영상특성을 방사선수술 및 방사선치료기술에 통합하면 정확한 방사선수술과 방사선 치료 수행을 수행하는 임상활용에 유용할것임.

Abstract ▼

Non-invasive assessment of tumor delineation and characterization of tumor tissue using the biological multimodal imaging methods are important for effective treatment selection, planning and monitoring in radiation therapy and stereotactic radiosurgery. Accurate target definition is one of the most

Non-invasive assessment of tumor delineation and characterization of tumor tissue using the biological multimodal imaging methods are important for effective treatment selection, planning and monitoring in radiation therapy and stereotactic radiosurgery. Accurate target definition is one of the most important factors to reduce complications because, it can reduce unwanted radiation to surrounding normal tissue. The target of radiosurgery and radiation therapy are primarily visualized by radiological studies such as computed tomography(CT), magnetic resonance imaging(MRI) and positron emission tomography (PET). Owing to this, the accuracy of treatment largely depends on multimodality image registration and neuroimaging technology. Radiotherapy is one of the most important treatment modalities for locally advanced. Although dose intensification strategies, such as concomitant radiation, altered and dose escalated schemes have been shown to improve the tumor local control and survival and their clinical implementations remain problematic. It might result in unacceptable short term and long term toxicities when dose intensification is considered. Therefore, the recent development of additional techniques, such as intensity modulated radiotherapy, image guided radiotherapy and stereotactic radiosurgery offers new perspectives by providing high precision in radiation dose delivery. They require, however, a thorough selection and delineation of the tumor volumes, particularly the gross tumor volume (GTV). CT is the reference imaging modality for the treatment planning, F18-fluorodeoxyglucose (FDG) PET and diffusion tensor images are functional imaging modality that provides higher sensitivity and specificity than CT for the detection of primary tumor. In radiation therapy, FDG-PET has already been shown to significantly modify the size, location, and shape of the primary tumor, leading to the opportunity to adapt the treatment planning. PET can provide insights in the presence and distribution of malignant tissue due to differences in biochemical properties. FDG labeled with the positron emitting radioactive isotope fluorine-18 [18F],is the most used biological PET imaging tracer in oncology, showing enhanced uptake within tumor tissue due to increased glucose uptake and glycolysis within malignant cells.
Multimodality integration of MRI and FDG-PET in the treatment planning remains technically complex, especially for the accurate definition of the tumor boundaries. Current imaging techniques such as CT and MRI detect only the part of the tumor with a high concentration of tumor cells. The radiotherapy is conventionally applied to a margin of about 2cm around the visible tumor which is a very rough approximation of the probable location of tumor cells. To improve the therapeutic outcome, more accurate prediction of the tumor invasion margin is necessary. In conclusion, normalized mutual information registration method is more robust and the gradient based segmentation was most accurate and consistent PET tumor segmentation. More recent approaches use anisotropic diffusion along white matter tract as given by the diffusion tensor to tumor control.
Diffusion tensor imaging (DTI) is a good for the evaluation of tumor control and improvement of tumor margin although, the limitations of this study cannot exclude some degree of partial volume effect on the measurements, heterogeneity and susceptibility artifacts might have impaired study. Diffusion tensor tractography, one of the major recent advances in neuroimaging, enabled clear visualization of various fibers inside the white matter of the brain, which was not visualized by conventional imaging modalities. Although the pointed limitation of tractography is its reliability to targeting for radiosurgery and radiation therapy using multimodality image registration that there are help to delineation of tumor volume. On the other hand, such a shift does not occur in the setting of integration of tractography into radiosurgery. We suggested to be potentially reduced by integrating DTI into treatment planning of radiosurgery. Two major concerns regarding were i) whether integration of tractography significantly reduced morbidity and ii) whether alteration of dose planning using tractography compromised. Radiation therapy and radiosurgery were quite dependent on multimodal image registration because the target of radiosurgery was solely defined by imaging studies. Thus, more accurate target definition enabled by advances in multimodal image registration truly resulted in safer treatment.
Multimodality imaging registration with advances in CT, MRI and PET themselves achieved not only images of higher resolution but also imaging studies of completely different quality such as metabolic and functional information. Technological progress of treatment planning radiosurgery made it possible to utilize wide variety of multimodality image registration for process of target definition in planning. PET enabled access to metabolic information of lesions at the time of treatment planning for radiosurgery and we utilized PET in patients with malignant tumors to visualize the possibly active component among diffuse enhancement on MRI. PET/CT scans can be acquired in two modes, static and dynamic. In static scans, accounting for the majority of PET scans made nowadays, the activity of the tracer is counted over a single fixed period. In most cases, it delineates the tumor based on the PET/CT images, but recently new auto delineation methods have become increasingly important. This multimodal image registration has resulted in more precise localization and characterization of sites of radio-tracer uptake. However, a motion during whole-body imaging has been recognized as a source of image quality degradation and reduced the quantitative accuracy of PET/CT study. The respiratory motion problem is more challenging in combined PET/CT imaging. An accurate spatial registration of PET and CT image sets is a prerequisite for accurate diagnosis and SUV measurement. Correcting for the spatial mismatch caused by motion represents a particular challenge for the requisite registration accuracy as a result of differences in PET/CT image. Therefore, the more effective brain radiation therapy and radiosurgery will be continued in the future as long as progress of multimodality image registration. Optimized tumor volume delineation was suggested relying multimodality image registration and segmentation, surely when they are poorly identifiable and ambiguous tumor biological effect.