방사선 치료 선량 계산을 위한 신경회로망의 적용 타당성

초록

방사선치료계획장치의 핵심기술인 선량분포 계산은 빠르고 정확함을 요구한다. 기존 상용화된 치료계획장치의 선량계산 방법은 빠르지만 정확성이 부족하고, 몬테칼로 방법은 시뮬레이션 시간과다 문제가 있다. 관심영역의 일부만 몬테칼로 방법이 계산하고 나머지 영역은 비선형함수사상 능력이 뛰어난 신경회로망이 계산하는 시스템은 상대적으로 빠르고 정확한 선량분포를 계산해낼 수 있다. 비균질 매질의 선량분포에 나타나는 불연속점과 변곡점의 특성을 신경회로망이 학습가능 하다는 것을 사전 작업을 통해 확인하였다. 이때 사용된 신경회로망은 Feedforward Multi-Layer Perceptron에 Scaled Conjugated Gradient 알고리즘과 Levenberg-Marquardt 알고리즘으로 각각 학습하여 성능비교를 하였고, 은닉층의 뉴런 개수에 따른 성능비교도 하였다. 마지막으로 균질매질의 팬텀에 대해 상용 치료계획장치의 선량계산 알고리즘으로 계산한 선량분포를 사전작업을 통해 확인된 신경회로망에 학습하여 깊이선량율의 평균제곱오차가 0.00214인 결과를 보여주었다. 균질 및 비균질 매질의 팬텀에 대한 3차원 선량분포를 계산하는 신경회로망 모델 개발 연구가 추가로 진행될 것이다.

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