호흡으로 인한 방사선 치료 표적의 움직임을 고려함으로써 치료 성적 향상과 동시에 주변 장기 보호를 지향하는 4차원 방사선 치료의 구현, 성능 개선의 연구가 활발히 진행되고 있다. 환자가 자연스럽게 호흡하도록 하는 장점이 있는 호흡 동기방식이나 종양추적방식을 사용하는 경우, 방사선조사 표적의 움직임을 예측, 방사선조사 시 이를 보정하여 줌으로써 방사선치료 효과를 극대화할 수 있다. 신경회로망은 통계 수식에 의존하지 않고 주어진 자료를 표현하는 일종의 규칙을 찾아내므로, 방사선 치료 표적의 실시간 움직임과 같은 비선형성을 가진 시계열(Time Series)을 표현하는 데에 유리하다. 본 연구에서는 신경회로망 예측 알고리즘의 4차원 방사선치료에 적용 가능성을 평가하였다. Multi-layer Perceptron으로 신경회로망을 구성하였고 Scaled Conjugate Gradient 알고리즘을 신경회로망 학습 알고리즘으로 사용하였다. RPM 시스템을 이용하여 획득한 실제 임상 현장의 환자에 대한 호흡 자료를 기반으로 학습한 신경회로망 예측 결과를 RPM 시스템의 측정치와 상호 비교하였다. 10명의 환자에의 적용 결과, 신경회로망 학습에 사용된 자료가 환자의 호흡 범위 전체를 포함하지 않는 경우를 제외하고는, 최대절대오차 3 mm 미만의 우수한 예측 성능을 보였다. 학습 영역 이외의 호흡 자료 예측 시 발생하는 상당한 오차는 신경회로망의 외삽에 대한 학습능력 부족을 보이는 것으로, 오차의 원인을 제거하기 위한 일환으로, 호흡자료를 측정할 때 최대 호흡을 하도록 하여 충분한 학습 자료를 확보하는 방안을 고려해 볼 수있겠다. 4차원 방사선치료 시스템 성능 개선에의 직접 활용을 위하여, 다양한 시스템 대기시간에 따른 예측 성능 평가와 방사선 조사 장치와 연동, 실용 타당성 검증의 추가 연구가 진행될 것이다.
Studies on target motion in 4-dimensional radiotherapy are being world-widely conducted to enhance treatment record and protection of normal organs. Prediction of tumor motion might be very useful and/or essential for especially free-breathing system during radiation delivery such as respiratory gating system and tumor tracking system. Neural network is powerful to express a time series with nonlinearity because its prediction algorithm is not governed by statistic formula but finds a rule of data expression. This study intended to assess applicability of neural network method to predict tumor motion in 4-dimensional radiotherapy. Scaled Conjugate Gradient algorithm was employed as a learning algorithm. Considering reparation data for 10 patients, prediction by the neural network algorithms was compared with the measurement by the real-time position management (RPM) system. The results showed that the neural network algorithm has the excellent accuracy of maximum absolute error smaller than 3 mm, except for the cases in which the maximum amplitude of respiration is over the range of respiration used in the learning process of neural network. It indicates the insufficient learning of the neural network for extrapolation. The problem could be solved by acquiring a full range of respiration before learning procedure. Further works are programmed to verify a feasibility of practical application for 4-dimensional treatment system, including prediction performance according to various system latency and irregular patterns of respiration.
