■ 영상유도 적응형 방사선 치료 시 cone-beam computed tomography(CBCT) 스캔에 의한 총 누적선량은 진단용 CT 스캔에 의한 피폭선량(3~8 cGy)보다 높으며, 2차 암 발생확률을 최대 4% 증가시킬 수 있음. 따라서 영상유도 적응형 방사선 치료를 위한 CBCT 스캔 시 피폭 방사선량 감소가 반드시 필요함. ■ 현재 임상에서 이...

1. s-IGDT 시스템 특성 분석 및 최적의 기하학적 모델 개발 - s-IGDT 시스템의 영상획득 속도, 영상화질 특성 분석 및 평가 - s-IGDT 시스템의 방사선량 분포 특징 분석 및 평가 - s-IGDT 시스템의 영상획득 속도, 영상화질 및 방사선량 상호관계 모델 정립 (목표 :　데이터 표본수 증가를 통한 정립 모델의 95% 이상 신뢰도 확보) - s-IGDT 시스템의 기하학적 구조 최적화 (목표 : 기존 영상유도 시스템 대비 영상획득 속도 50% 이상 경감) 2. 초고속, 저선량 s-IGDT 영상 획득을 위한 딥러닝 기반 재구성 기술 개발 - 딥러닝 기반 truncation 복구 기술 개발 및 평가 (목표 : 입력 영상 대비 출력 영상의 artifact 제거율 90% 이상) - GPU 가속 컴퓨팅을 통한 초고속 재구성 기술 개발 및 평가 (목표 : 기존 재구성 기술 대비 연산시간 30% 이상 경감) - 저선량 s-IGDT 영상화를 위한 딥러닝 기반 재구성 기술 개발 및 평가 (목표 : 기존 재구성 기술 대비 방사선량 30% 이상 경감 ) 3. 고화질, 고정밀 영상유도를 위한 딥러닝 기반 s-IGDT 영상화 기술 개발 및 평가 - 딥러닝 기반 초고해상도 s-IGDT 영상화 기술 개발 및 평가 (목표 : 입력 영상 대비 출력 영상의 PSNR, MTF 및 NNPS 30% 이상 향상) - 기 개발한 기술을 동시 적용한 s-IGDT 영상 획득, DVH 최적화를 위한 딥러닝 기반 segmentation 기술 적용 (목표 : 기존 기술 대비 영상유도 정확도(SSIM 등) 30% 이상 향상) - 초고속, 저선량 및 고화질 s-IGDT 영상화 기술을 이용한 영상유도 방사선 치료 정확도 평가 및 검증 (목표 : 기존 기술 대비 방사선 치료 정확도(DVH 등) 30% 이상 향상)