Image-guided radiation therapy (IGRT), such as a linear accelerator, cyclotron, and synchrotron for x-ray, proton and carbon, are combined with imaging technology that allow the latest patient’s imaging before/after or during the treatment to track changes through all stages of treatment in order to more precisely target radiation at the tumor and avoid healthy surrounding tissue. It has greatly improved the precision of radiation delivery by providing exact position of the tumor and control of the organ motions. Kilovoltage (kV)-CBCT is a widely used IGRT technique owing to its rich image information and faster and more robust image acquisition process. High-precision radiotherapy is critical when the surrounding tissues are highly radiosensitive. It may, however, increase health risks associated with imaging radiation. Unlike general diagnostic imaging and image-guided surgery, IGRT adds an imaging dose to the therapeutic radiation dose, which is already high. This could create a complex distribution of the dose and increase the risk of the development of secondary malignancies, which has given rise to the need for ways of evaluating and minimizing the imaging dose. Accurate evaluation of the dose delivered to specific organs is, therefore, very important to assessing the risk of complications due to kV-CBCT scans. Furthermore, the efforts to develop techniques for reducing the imaging dose are also important. On the other hand, proton therapy is also important in radiation therapy which is a sort of charged particle therapy gaining a wide interest in clinics, enables precise dose delivery onto a tumor by use of the Bragg peak. However, uncertainties in determination of Bragg peak range can lead to suboptimal treatment efficiency. Therefore, image-guided verification is desirable and can contribute to improving the therapeutic outcomes and securing the patient safety. In-beam PET imaging system is a PET system specifically tailored to verifying the range of charged particles and to monitoring the dose distribution. In this study, we simulated the kV-CBCT system used in the image-guided procedures, and calculated organ doses using Monte Carlo (MC) simulation for adult and child. Also, we have developed an attenuation？based tube current modulation (TCM) method and framework for kV-CBCT imaging using the prior information of planning CT image of a patient to reduce the organ dose. Then, it has successfully demonstrated the feasibility and dosimetric merit of the TCM method for kV-CBCT by simulation and experimental study. Finally, we have developed a real time in-beam PET image reconstruction algorithm (SPIRA), thus, error of the beam can be minimized by monitoring organ dose during particle beam treatment. Then, we have shown the potential of concurrent imaging by the SPIRA for in-situ monitoring using in-beam TOF-PET system. We believe that these results would be useful to reduce the risk of radiation and helpful to maximize the use of IGRT.
최신 방사선 치료 기법인 영상 유도 방사선 치료 (IGRT)는 치료 전후 혹은 치료 중 환자와 암 조직의 위치를 확인하고 보정하여, 치료 빔을 정확하게 암에 전달하고 정상 장기에는 방사선을 최소화하는데 도움을 준다. 이에 궁극적으로 환자의 치료 성적을 향상시킨다. kV-CBCT는 정확성, 속도, 재현성, 그리고 3D 영상화 등에 장점이 있어 영상 유도 방사선 치료 기법에서 그 활용이 매우 높다. 그렇지만 반복적인 사용으로 인한 환자의 방사선 부담은 부작용의 위험성을 높이므로 그 사용에 제약을 준다. 따라서, 환자에게 전달되는 장기 별 영상 선량의 정확한 계산 및 평가가 필요하며, 더불어 영상 선량을 줄이기 위한 기술의 개발이 요구된다. 한편, 양성자 방사선 치료는 입자선의 특성인 Bragg-peak로 인해 기존 엑스선에 비해 암 조직에 집중적으로 높은 선량을 전달하고, 주위 장기로의 분산 선량은 최소화한다. 하지만 range uncertainties 및 lateral penumbra의 영향으로 주위 정상 장기에 높은 선량이 전달될 수 있는 위험성이 높다. 이러한 영향을 최소화하고, 전달된 선량의 정확한 위치를 확인하여 치료에 이용하기 위해 PET을 이용한 in-vivo monitoring기법이 임상에 적용되어 이용되고 있다. 그럼에도 불구하고, 아직까지는 TOF-PET등 최신 기술의 미 적용과 반복 영상 재구성 알고리즘의 제약으로 실시간 monitoring이 적용 되지 못하고 있다. 본 연구는 영상 유도 방사선 치료에 영향을 주는 imaging modality인 kV-CBCT와 in-beam PET이 만들어내는 인체 장기의 정확한 선량 평가를 통해 환자의 부작용을 최소화하고, 영상 선량 저감 기법을 통해 선량을 줄이고자 하였다. 구체적으로는 kV-CBCT가 만들어내는 장기 선량을 성인과 소아에 대해서 각각 평가하였고, 영상 선량의 저감을 위해 kV-CBCT 시스템에 이용 가능한 감쇠 계수를 이용한 관전류량 변조 (TCM) 기법을 개발하여 선량을 줄이면서 화질은 비슷한 수준으로 유지하는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 입자선 방사선 치료 시에 장기에 전달되는 선량을 빔이 전달되는 동안에 실시간으로 monitoring하여 환자에게 전달되는 빔의 오차를 최소화할 수 있는 실시간 영상재건 알고리즘을 개발하였다.
