강영남 연구실
의과대학 방사선종양학교실 강영남
강영남 연구실은 의학물리를 기반으로 한 첨단 방사선 치료 기술의 개발과 임상 적용을 선도하는 연구실입니다. 본 연구실은 방사선종양학과를 중심으로 정위방사선수술(SRS), 체부정위방사선치료(SBRT), 토모테라피, 사이버나이프 등 다양한 최신 방사선 치료 장비와 기법을 활용하여, 종양의 위치와 특성에 따라 맞춤형 치료 계획을 수립하고 있습니다. 이를 위해 치료 계획 알고리즘 개발, 선량 분포 평가, 품질보증(QA) 시스템 구축 등 방사선 치료의 정확성과 안전성을 높이기 위한 다양한 연구를 수행하고 있습니다.
특히, 본 연구실은 의료영상 분석과 인공지능(AI) 기술을 접목한 방사선 치료 계획 최적화 연구에 강점을 가지고 있습니다. CT, MRI, 4DCT 등 다양한 의료영상을 활용한 자동 분할, 변형 영상 정합, 합성 CT 생성 등 영상 기반 치료 계획 기술을 개발하고 있으며, 딥러닝 기반의 자동 분할 및 라디오믹스 특성 추출, 예측 모델 개발 등을 통해 환자 맞춤형 치료와 부작용 예측을 실현하고 있습니다. 이러한 연구는 임상 현장에서의 치료 효과 향상과 부작용 감소에 직접적으로 기여하고 있습니다.
또한, 본 연구실은 방사선 치료의 정밀도를 높이기 위한 다양한 품질보증 및 검증 시스템을 개발하고 있습니다. 토모테라피, LINAC, 프로톤 치료 등 다양한 장비에서 발생할 수 있는 오차를 최소화하기 위해 인공지능 기반 DQA 예측 시스템, 팬텀 및 검출기를 활용한 선량 검증, 소조사면 및 불균질 물질 보정 등 임상에서의 실제 문제 해결에 중점을 두고 있습니다. 이와 더불어, 움직이는 표적에 대한 치료 정확성 평가, 4D 영상 기반 움직임 보정 등 환자 개별 특성에 맞춘 정밀 치료 연구도 활발히 이루어지고 있습니다.
연구실은 다수의 국내외 특허와 논문, 그리고 다양한 국가 연구과제를 수행하며, 방사선 치료 분야의 학문적·임상적 발전에 크게 기여하고 있습니다. 또한, 다양한 학회 및 국제 컨퍼런스에서 연구 성과를 발표하며, 국내외 연구 네트워크를 확장하고 있습니다. 이러한 활동을 통해 본 연구실은 방사선 치료의 정밀의료 실현과 환자 중심 치료 혁신을 목표로 지속적으로 성장하고 있습니다.
앞으로도 강영남 연구실은 최신 물리학적 이론과 임상 경험을 접목한 융합 연구를 바탕으로, 방사선 치료의 혁신과 환자 안전, 치료 효과 극대화를 위한 연구를 지속적으로 추진할 계획입니다. 이를 통해 방사선 치료 분야의 새로운 패러다임을 제시하고, 환자 개개인에게 최적화된 치료를 제공하는 데 앞장설 것입니다.
의학물리 기반 방사선 치료 기술 개발
의학물리는 방사선 치료의 정확성과 안전성을 극대화하기 위한 핵심 학문 분야로, 본 연구실은 다양한 방사선 치료 기법의 개발과 임상 적용에 중점을 두고 있습니다. 특히, 정위방사선수술(SRS), 체부정위방사선치료(SBRT), 토모테라피, 사이버나이프 등 첨단 방사선 치료 장비와 기법을 활용하여 종양의 위치와 크기에 따라 최적의 치료 계획을 수립하고 있습니다. 이를 위해 다양한 치료 계획 알고리즘, 선량 분포 평가, 그리고 환자 맞춤형 치료 전략을 연구하고 있습니다.
연구실에서는 방사선 치료의 정밀도를 높이기 위한 품질보증(QA) 시스템 개발에도 많은 노력을 기울이고 있습니다. 예를 들어, 토모테라피 및 LINAC 기반의 치료에서 발생할 수 있는 오차를 최소화하기 위해 인공지능 기반의 DQA 결과 예측 시스템을 개발하고, 다양한 팬텀과 검출기를 활용하여 실제 치료 선량과 계획 선량의 일치도를 정량적으로 평가합니다. 또한, 소조사면, 불균질 물질 보정, 움직이는 표적에 대한 치료 정확성 평가 등 임상에서 발생할 수 있는 다양한 변수에 대응하는 연구도 활발히 이루어지고 있습니다.
이러한 연구는 환자 안전과 치료 효과를 극대화하는 데 중요한 역할을 하며, 실제 임상 현장에서의 적용을 통해 치료 결과의 향상과 부작용 감소에 기여하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 방사선 치료의 정밀의료 실현을 목표로, 최신 물리학적 이론과 임상 경험을 접목한 융합 연구를 지속적으로 추진할 계획입니다.
의료영상 및 인공지능 기반 방사선 치료 계획 최적화
본 연구실은 의료영상 분석과 인공지능(AI) 기술을 접목하여 방사선 치료 계획의 정확도와 효율성을 높이는 연구를 선도하고 있습니다. 특히, CT, MRI, 4DCT 등 다양한 의료영상을 활용한 자동 분할, 변형 영상 정합, 합성 CT 생성 등 영상 기반 치료 계획 기술 개발에 집중하고 있습니다. 예를 들어, 딥러닝 기반의 자동 분할 알고리즘을 통해 간, 폐, 종양 등 복잡한 장기와 병변의 경계를 정확하게 추출하고, 이를 방사선 치료 계획에 직접 적용함으로써 치료의 정밀도를 높이고 있습니다.
또한, 환자 맞춤형 치료를 위해 영상에서 추출한 라디오믹스(radiomics) 특성과 임상 데이터를 결합한 예측 모델을 개발하여, 방사선 치료 후 발생할 수 있는 부작용(예: 방사선 폐렴, 척추 압박골절 등)이나 치료 반응을 사전에 예측하는 연구도 활발히 진행 중입니다. 이러한 예측 모델은 임상의가 치료 계획을 수립할 때 중요한 의사결정 도구로 활용될 수 있습니다. 더불어, 영상 기반 선량 계산 정확도 향상, MRI 기반 방사선량 추정, 4D 영상의 움직임 보정 등 다양한 영상-물리 융합 연구도 수행하고 있습니다.
이와 같은 연구는 방사선 치료의 개인화와 정밀화를 실현하는 데 중요한 역할을 하며, 궁극적으로 환자별 최적 치료 전략 수립과 부작용 최소화에 기여하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 의료영상과 인공지능 기술의 융합을 통해 방사선 치료의 혁신을 이끌어 나갈 것입니다.
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Feasibility of optimal vertex size and spacing for lattice radiotherapy implementation using helical tomotherapy
설윤지, 이영규, 김병진, 최규혜, 홍지현, 박찬범, 김선화, 박형욱, 김정일, 천원중, 강영남, 최병옥
FRONTIERS IN ONCOLOGY, 202503
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Hounsfield unit change in metastatic abdominal lymph nodes treated with combined hyperthermia and radiotherapy
이영규, 최규혜, 천원중, 김보현, 김인호, 강영남, 장홍석
PLOS ONE, 202503
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Feasibility study of structural similarity index for patient-specific quality assurance
강영남, 이재춘, 박형욱
JOURNAL OF APPLIED CLINICAL MEDICAL PHYSICS, 202503
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회전 갠트리 융합 X-Band 선형가속기 시스템 임상적 성능평가 및 전임상 시험
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토모테라피 치료 정확도 향상을 위한 인공지능 기반 치료계획 DQA 결과 예측 시스템
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개발된 X-band Linac 장비의 초고선량율 전자선과 생물학적 팬텀을 활용한 플래시 방사선치료 시 저산소효과 검증(분석기술)
