KR102143063B1 - 중성자 빔의 방사선량 계산 방법, 장치 및 방사선량 계산 프로그램이 저장된 기록매체 - Google Patents

중성자 빔의 방사선량 계산 방법, 장치 및 방사선량 계산 프로그램이 저장된 기록매체 Download PDF

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Abstract

환자의 치료계획 시스템에 적용되는 중성자 빔의 방사선량 계산 방법은, 중성자 치료용 선형가속기에서 발생되는 중성자와 광자선에 대한 각각의 반응 파라미터를 계산하여 데이터 파일로 미리 저장하는 단계, 및 상기 저장된 반응 파라미터를 이용하여 상기 환자에 조사할 빔 방향, 빔의 에너지 및 크기에 기반한 합성곱 및 중첩 연산(convolution 및 superposition)하여 결정론적 방법으로 상기 환자의 방사선량을 산출하는 단계를 포함한다.

Description

중성자 빔의 방사선량 계산 방법, 장치 및 방사선량 계산 프로그램이 저장된 기록매체{APPARATUS AND METHOD FOR DOSE CALCULATION OF NEUTRON BEAM AND RECORDING MEDIUM STORING DOSE CALCULATION PROGRAM}
중성자 빔의 방사선량 계산 방법, 장치 및 방사선량 계산 프로그램이 저장된 기록매체에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 중성자를 이용한 방사선 치료 또는 방사선 피폭 등으로 인체 내에 들어가는 방사선량을 계산하기 위한 중성자 빔의 방사선량 계산 방법, 장치 및 방사선량 계산 프로그램이 저장된 기록매체에 관한 것이다.
오늘날 과학 기술의 발전에 따라 방사성 물질을 이용한 기술들이 다양하게 활용되고 있으며, 이들의 유용성과 함께 방사선 노출에 따른 환경이나 생명에 끼치는 영향에 대한 관심이 높아지고 있다.
대표적으로, 의료계에서 환자의 치료를 위한 기술로서 방사선 치료가 사용되어 왔다. 특히 중성자 치료는 암세포의 사멸률이 높고 고령 암 환자나 난치암 등의 암치료에 효과가 좋은 것으로 알려져 있으나 기술 개발 등의 이슈로 그 동안 사용이 어려웠던 것이 현실이다.
최근 기술의 발전에 따라, 해외는 물론 국내에서 중성자 빔 생성을 위한 선형가속기 기술 개발이 이루어지고, 이에 따라 중성자 빔을 이용한 방사선 치료가 활발하게 진행될 것으로 예상된다.
적은 양의 방사선 노출이라도 인체에 유해할 수 있다는 여러 사례와 연구들이 있기 때문에, 방사선 치료로 인한 환자의 방사선 노출 선량을 적절하게 계획하는 것이 무엇보다 중요하며, 이를 위해서는 인체에 들어가는 방사선량을 정확하면서도 신속하게 계산할 수 있어야 한다.
방사선량 계산에는 크게 결정론적 방법과 확률론적 방법 두 가지가 사용될 수 있다. 기존의 X-선 치료 시에는 Convolution/Superposition 방법을 이용한 결정론적 알고리즘이 주로 적용된다. 하지만, 중성자 선량 계산의 경우 엑스선과 비교할 때 반응 양상이 다르고, 선량 구성성분이 복잡하여 기존의 엑스선, 전자선 치료와는 다른 새로운 선량 계산 알고리즘이 필요하다.
종래에 중성자 치료에서는 확률론적 알고리즘인 몬테 카를로(Monte Carlo)법에 의한 시뮬레이션 방식을 이용하여 방사선량을 계산하였다. 그러나, 이러한 방식은 결정론적 알고리즘을 이용한 계산에 비해 정확도는 비슷하나 계산 시간이 더 많이 소요된다는 문제점이 있어, 방사선량을 즉각적으로 계산하여 치료 계획을 수립해야 하는 환자 치료에 적용하기에는 부적합하였다.
International Atomic Energy Agency, "Current status of neutron capture therapy", IAEA-TECDOC-1223, 2001
본 발명은 중성자 방사선량 계산 알고리즘을 제공하고, 이를 이용하여 중성자를 이용한 방사선 치료 등의 경우에 인체 내에 들어가는 방사선량을 계산하기 위한 중성자 빔의 방사선량 계산 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 측면에 따르면, 환자의 치료계획 시스템에 적용되는 중성자 빔의 방사선량 계산 방법으로서, 중성자 치료용 선형가속기에서 발생되는 중성자와 광자선에 대한 각각의 반응 파라미터를 계산하여 데이터 파일로 미리 저장하는 단계, 및 상기 저장된 반응 파라미터를 이용하여 상기 환자에 조사할 빔 방향, 빔의 에너지 및 크기에 기반한 합성곱 및 중첩 연산(convolution 및 superposition)하여 상기 환자의 방사선량을 산출하는 단계를 포함하는 방사선량 계산 방법이 제공된다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 반응 파라미터를 계산하여 데이터 파일로 미리 저장하는 단계는, MC(Monte Carlo) 시뮬레이션을 이용한 계산 결과를 라이브러리에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 환자에 BNCT(Boron neutron capture therapy) 방사선 요법을 적용하는 경우, 상기 반응 파라미터는 중성자 가중 인자(weighting factor) 및 TEGMA(Total Energy Generated per unit Mass)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 환자에 BNCT 방사선 요법을 적용하는 경우, 상기 방사선량은 감마 선량 및 중성자 선량을 포함하고, 상기 중성자 선량은 식 1 과 같이 산출될 수 있다.
[식 1]
Figure 112019020896122-pat00001
여기서,
Figure 112019020896122-pat00002
는 지점(i, j, k)에서 흡수된 중성자 선량을 의미하고, k는 커널,
Figure 112019020896122-pat00003
는 뇌 밀도,
Figure 112019020896122-pat00004
는 중성자 소스 에너지 가중 인자,
Figure 112019020896122-pat00005
는 에너지 그룹,
Figure 112019020896122-pat00006
는 TEGMA, 즉 지점(i, j, k)에서 각 에너지 그룹의 단위 질량당 생성된 총 에너지를 나타낸다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기
Figure 112019020896122-pat00007
는 식 2와 같이 산출될 수 있다.
[식 2]
Figure 112019020896122-pat00008
여기서,
Figure 112019020896122-pat00009
는 Q-value를 의미하고,
Figure 112019020896122-pat00010
는 각 에너지 그룹의 매크로 단면적의 합,
Figure 112019020896122-pat00011
는 지점(i, j, k)에서 각 에너지 그룹의 중성자 플럭스(flux)를 나타낸다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 환자의 치료계획을 위해 중성자 빔의 방사선량 계산 장치로서, 중성자 치료용 선형가속기에서 발생되는 중성자와 광자선에 대한 각각의 반응 파라미터를 계산하여 데이터 파일로 미리 저장하도록 제어하고, 상기 저장된 반응 파라미터를 이용하여 상기 환자에 조사할 빔 방향, 빔의 에너지 및 크기에 기반한 합성곱 및 중첩 연산(convolution 및 superposition)하여 상기 환자의 방사선량을 산출하는 하나 이상의 프로세서, 및 상기 방사선량의 분포를 2D 또는 3D 이미지로 출력하는 디스플레이를 포함하는 방사선량 계산 장치가 제공된다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 하나 이상의 프로세서는, MC(Monte Carlo) 시뮬레이션을 이용한 계산 결과를 라이브러리에 저장하도록 제어할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상기 환자에 BNCT 방사선 요법을 적용하는 경우, 상기 반응 파라미터는 중성자 가중 인자 및 TEGMA를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 명령들을 저장하고 있는 저장 매체로서, 상기 명령들은 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행될 때에 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 환자의 치료계획 시스템에 적용되는 중성자 빔의 방사선량 계산 방법의 적어도 하나의 단계를 수행하도록 설정된 것으로서, 상기 적어도 하나의 단계는, 중성자 치료용 선형가속기에서 발생되는 중성자와 광자선에 대한 각각의 반응 파라미터를 계산하여 데이터 파일로 미리 저장하는 단계, 및 상기 저장된 반응 파라미터를 이용하여 상기 환자에 조사할 빔 방향, 빔의 에너지 및 크기에 기반한 합성곱 및 중첩 연산(convolution 및 superposition)하여 상기 환자의 방사선량을 산출하는 단계를 포함하는 동작을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체가 제공된다.
본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 대화 중성자 빔의 방사선량 계산 방법은, 새로운 개념인 TEGMA(Total Energy Generated per unit Mass)를 정립하여 중성자 선량 계산에서도 Convolution/Superposition의 결정론적 방법을 적용 가능하게 하였다. 이러한 방법은 중성자 빔을 이용한 다양한 분야(의학 분야 등)에서 중성자와 광자에 의한 방사선량 계산의 정확도를 높이고 동시에 계산 소요시간을 획기적으로 감소시킬 수 있다. 또한, 신뢰도 높으면서도 짧은 시간 내에 선량 계산이 가능하여 실용적인 관점에서 실제 치료 계획 등에 적용이 가능하다. 이를 통해, 중성자 빔을 이용한 치료기술의 개발과 함께 필수적인 치료계획 시스템의 방사선량 계산 엔진으로 활용 가능하다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 중성자 빔 방사선량 계산 방법을 이용한 치료계획 시스템(treatment planning system, TPS)의 블록도를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 BNCT에 대한 선량 계산 알고리즘 모듈의 블록도를 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 BNCT 빔 필드 크기 1x1(2.5x2.5 ㎟)에 대해 MC 및 CS 방법 각각의 깊이에 따른 상대적인 BNCT 선량 요소들의 방사선량 그래프를 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 BNCT 빔 필드 크기 3x3(7.5x7.5 ㎟)에 대해 MC 및 CS 방법 각각의 깊이에 따른 상대적인 BNCT 선량 요소들의 방사선량 그래프를 도시한다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이며, 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들(실행 엔진)에 의해 수행될 수도 있으며, 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다.
이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다.
그리고 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명되는 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능들을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있으며, 몇 가지 대체 실시 예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하며, 또한 그 블록들 또는 단계들이 필요에 따라 해당하는 기능의 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
본 발명은 중성자 빔의 방사선량 계산 방법 및 방사선량 계산 프로그램이 저장된 기록매체에 관한 것이다. 특히, 본 명세서에서는 전반적으로 BNCT(boron neutron capture therapy)와 같은 중성자 치료를 위한 중성자 빔의 방사선량 계산을 예로 들어 설명하나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어 방사선 피폭 등의 경우와 같이 신속한 방사선량 계산을 요하는 어느 분야에서도 본 발명에서 제안하는 중성자 빔의 방사선량 계산 알고리즘이 적용될 수 있다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예들을 첨부한 도면을 참조하여 설명한다. 본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시예들은 단지 설명을 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 실시예들은 본 발명을 특정한 개시 형태로 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 중성자 빔 방사선량 계산 방법을 이용한 치료계획 시스템(TPS)(100)의 블록도를 도시한다.
도 1을 참고하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 치료계획 시스템(100)은 RT-구조 모듈, RT-플랜 모듈, RT-선량 모듈과 선량 계산 알고리즘 모듈(110)을 포함한다.
예를 들어, 치료계획 시스템(100)은 DICOM CT 이미지를 이용하여 중성자 빔의 조사 계획을 수립하고, 선량 계산 알고리즘을 통해 선량 분포를 산출하여 뷰어를 통해 시각적으로 출력하여 치료 계획 수립을 보조할 수 있다.
구체적으로, 치료계획 시스템(100)은 RT-구조 모듈에서 DICOM CT 이미지를 이용하여 Target/OAR 구조를 컨투어링(contouring)하고, 이를 바탕으로 RT-플랜 모듈에서 방사선 빔 시스템의 중성자 빔의 빔 방향, 에너지, 크기 등을 결정할 수 있다. 이와 같이 결정된 중성자 빔의 빔 방향, 에너지, 크기 등의 정보를 이용하여 선량 계산 알고리즘 모듈(110)에서 중성자 빔의 방사선 선량을 산출하다. 계산된 방사선 선량을 이용하여 RT-선량 모듈은 2D 또는 3D의 선량 분포를 산출하고 RT PACS 뷰어를 통해 시각적으로 선량 분포를 쉽게 확인할 수 있게 한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 치료계획 시스템(100)은 환자의 DICOM CT 이미지 입력에 대해 중성자 빔 치료 시의 선량 분포를 뷰어를 통해 출력하도록 전자 장치 상에 어플리케이션(application) 등의 형태로 구현될 수 있다. 이 때, RT-구조 모듈, RT-플랜 모듈, RT-선량 모듈과 선량 계산 알고리즘 모듈(110) 모두 상기 전자 장치에서 실행될 수 있고, 이들 중 적어도 하나는 상기 전자 장치의 외부 기기에서 실행될 수도 있다. 상기 모듈들 간의 데이터 송수신은 물리적 직접 연결 또는 유/무선 통신 네트워크를 통해 이루어질 수 있다. RT-구조 모듈, RT-플랜 모듈, RT-선량 모듈과 선량 계산 알고리즘 모듈(110)의 동작들은 하나 이상의 프로세서(processor)에 의해 제어될 수 있다. 즉, RT-구조 모듈, RT-플랜 모듈, RT-선량 모듈과 선량 계산 알고리즘 모듈(110)의 동작들이 컴퓨터 프로그램의 형태로 하나 이상의 저장 매체에 저장되어, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되도록 제어될 수 있다. 예를 들어, 상기 전자 장치는 스마트폰, 태블릿(tablet) PC(personal computer), 이동 전화기, 영상 전화기, 전자책 리더기, 데스크탑(desktop) PC, 랩탑(laptop) PC, 넷북(netbook) 컴퓨터, 워크스테이션(workstation), 서버(server), PDA(personal digital assistant), 미디어 박스, 전자 사전 또는 웨어러블 장치(wearable device) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치는 액세서리형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(HMD, head-mounted-device), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착형(예: 스킨 패드(skin pad) 또는 문신), 또는 생체 이식형 회로(implantable circuit) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 상기 전자 장치는 플렉서블(flexible)하거나, 또는 전술한 다양한 장치들 중 둘 이상의 조합일 수 있다. 다만, 상기 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 치료계획 시스템(100)은 명령을 입력 받고 출력하는 입/출력 장치(미도시)를 더 포함할 수 있다. 입/출력 장치는, 예를 들면, 사용자 또는 외부 기기로부터 방사선량 산출을 위한 조건 등의 명령 또는 데이터를 입력 받거나, 또는 선량 분포의 2D 또는 3D 이미지 데이터 등을 출력할 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 터치 패널, 키보드, 마우스, 펜 센서, 마이크 등을 포함할 수 있고, 출력 장치는 디스플레이, 오디오 등을 포함할 수 있다.
이와 같은 치료계획 시스템(100)을 통해 중성자 빔 치료 대상 환자의 방사선량을 손쉽게 계산할 수 있기 위해서, 본 발명에서는 일정 수준 이상의 정확도를 제공하면서도 계산 속도가 빠른 선량 계산 알고리즘 모듈(110)의 방사선 선량 계산 방법을 제안한다.
일반적으로 방사선량 계산에는 크게 결정론적 방법과 확률론적 방법 두 가지가 사용될 수 있다. 종래의 X-선 치료 시에는 Convolution/Superposition 방법을 이용한 결정론적 알고리즘이 주로 적용되어 왔다. 그러나, 중성자 치료에 있어서 중성자 선량 계산의 경우 X-선과 반응 양상이 다르고, 선량 구성성분이 복잡하여 새로운 선량 계산 알고리즘이 필요하다.
종래의 중성자 선량 계산을 위해 확률론적 알고리즘인 Monte Carlo 시뮬레이션 방식이 사용되었다. 그러나, Monte Carlo 방식의 경우 결정론적 알고리즘을 이용한 계산에 비해 정확도는 비슷하나 계산 시간이 훨씬 많이 소요되어 중성자 치료를 위한 실시간 치료 계획에 활용하기 어려운 문제가 있다.
이러한 문제를 해결하기 위해, 본 발명은 Convolution/Superposition 알고리즘을 중성자 방사선 선량 계산에 도입하였다. 본 발명의 일 실시예에 따른 Convolution/Superposition 알고리즘은 Monte Carlo를 이용한 계산 결과, 예를 들어 가중 인자, TEGMA, 커널, TERMA를 데이터 라이브러리에 저장하고, 계산 시에 저장된 데이터를 불러와 합성곱하고 중첩하는 방식으로 선량을 계산한다. 이것은 종래의 Monte Carlo 시뮬레이션 방법에 비해 훨씬 빠른 속도로 유사한 정확도로 선량을 계산할 수 있도록 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 중성자 빔의 방사선량 계산 방법은 Monte Carlo 시뮬레이션을 이용해 중성자 치료용 선형가속기에서 발생되는 중성자와 광자선에 대한 각각의 반응 파라미터들을 미리 계산하고 Convolution/Superposition 계산 시에 불러올 수 있도록 처리하여 데이터 파일을 저장하는 작업을 수행한다.
또한, 본 발명은 실제 중성자 치료에서 상용화 하기 위한 방사선량 계산 프로그램을 제안한다. 다양한 프로그램 언어를 사용하여 해당 프로그램 코드를 구현할 수 있다(예를 들어, C 언어 등). 코드는 치료계획 시스템에 탑재될 수 있으며, 계산 속도를 높이기 위해 병렬 연산을 도입하여 코드를 구성할 수 있다. 이와 같은 프로그램은 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 BNCT(Boron neutron capture therapy)에 대한 선량 계산 알고리즘 모듈(110)의 블록도가 도시된다.
BNCT는 표적 방사선 치료법 중 하나이다. 붕소 약물 주입 후, B-10(boron-10) 화합물은 종양 세포에 축적되는 반면 건강한 조직은 붕소 농도가 낮아진다. 중성자는 조직을 통해 열중성자화되는 종양 부위에서 조사되고, B-10 핵과 상호작용한다. 특히 열 중성자에 대한 흡수 단면적이 큰 B-10은 종양 세포에서 열 중성자 플럭스(flux)를 현저히 감소시킬 수 있다. 결과적으로 높은 LET(linear energy transfer)를 가지는 알파 및 리튬 입자가 생성되어 종양 세포를 선택적으로 파괴한다.
광자 방사선 치료와는 대조적으로, 고온 중성자의 수송은 다른 RBE(relative biological effectiveness)를 갖는 방사선 성분을 포함하므로, 별도로 고려되어야 한다. BNCT에는 붕소, 질소, 고속 중성자 및 감마선 선량과 같은 4가지 선량 성분이 있다. 10B(n, α)7Li 반응에 의해 생성된 붕소 선량, 14N(n, p)14C 반응해 의한 질소 선량, 1H(n, n')1H 반응에 의한 고속 중성자 선량 및 1H(n, γ)2H, 10B(n, α)7Li 반응에 의한 내부 감마 선량과, BSA(beam shaping assembly)로부터 나오는 일부 오염된 감마선에 의한 외부 감마 선량이 있다. 전산화된 치료계획을 위해서는, BNCT에서 이러한 선량 성분 각각의 영향을 계산하는 기술이 필요하다.
BNCT 방사선 요법에 대한 획일적인 국제 선량 측정 지침은 존재하지 않는 실정이다. 임상 BNCT에는 MC(Monte Carlo) 기반의 치료계획 시스템만이 적용되었다. 그러나, 상술한 바와 같이 MC 활률적 시뮬레이션 방법을 이용하는 선량 계산은 매우 긴 시간이 소요되어 더 빠른 결정론적 방법의 개발을 필요로 한다.
CS(Convolution/Superposition) 방법은 MC 시뮬레이션 결과를 사용한 결정론적 선량 계산 방법이다. 보통 광자 빔 방사선 치료를 위한 선량 계산 방법에 적용된다. CS 방법의 계산 속도는 MC 방법보다 빠르다. MC 방법의 계산 결과는 광자 빔에 대해 CS 방법보다 좀 더 계산 결과가 정확하나 차이가 크지 않다.
본 발명에서는 감마선 및 중성자 선량 성분 모두에서 BNCT 선량 계산 알고리즘에 CS 방법을 적용하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 이하에서 'TEGMA'를 '단위 질량당 방출된 총 에너지(Total Energy Generated per unit Mass)'의 약어로 정의한다. 이것은 CS 방법에서 사용된 TERMA(Total Energy Released per unit Mass)와 동일한 개념으로, 차이점은 핵반응에 의해 생성된 에너지를 나타낸다는 점에서 차이가 있다. TEGMA는 중성자 에너지 증착 커널(kernel)로 convolution되고, 중성자 선량을 계산한다. CS 알고리즘으로 선량 계산 후, 결과를 MC 시뮬레이션과 비교하여 정확도 및 소요 시간을 비교해 볼 수 있다.
CS
convolution은 합성곱 연산으로 하나의 함수가 다른 함수에 중첩되는 적분 연산을 말한다. Superposition은 중첩 연산으로 중첩의 원리는 선형 시스템을 나타낸다. 두 개 이상의 자극에 의해 발생하는 순 응답은 각 자극에 의해 개별적으로 발생한 응답의 합이다. superposition 방법은 convolution 방법의 변형이다.
본 발명의 일 실시 예에 따라, BNCT를 위한 감마 및 중성자 선량 계산 모두에 CS 알고리즘이 적용된다. 예를 들어, CS 방법에 사용된 커널, TERMA, 내부 감마 영향 및 중성자 반응 속도의 단위 크기는 각각 61x61x120, 1x1x60, 61x61x60, 및 41x41x60 복셀(voxel)이다. 복셀 크기는 2.5㎜ x 2.5㎜ x 2.5㎜이다. convolution은 빔 방향과 평행한 z 축을 따라 수행되며, 빔 필드의 x 및 y 축을 따라 superposition이 수행된다. 복셀별 곱 및 합의 convolution 및 superposition을 수행한 후 선량 결과가 도출된다.
선량 성분
본 발명의 일 실시예에 따라, CS 방법을 이용하여 BNCT 선량을 계산하기 위해, BNCT 선량 성분은 다섯 가지 유형으로 분류된다. 먼저, 핵반응 퇴적 선량으로부터 생성된 입자인 감마 선량 및 중성자 선량의 크게 두 가지 범주로 나뉜다. 그 다음, 감마 선량은 외부 및 내부 감마 선량(210, 220)으로 나눠진다. 외부 감마 선량(210)은 중성자 소스 생성 중 만들어지는 BSA로부터 나오는 감마선이다. 내부 감마 선량(220)은 치료 중에 중성자와의 핵반응 및 인체 내의 물질에 의해 생성된다. 마지막 하나는 중성자 선량(230)이고, 여기에는 붕소, 질소 및 고속 중성자 선량이 포함된다.
외부 감마 선량
외부 감마 선량(210)은 BSA로부터의 입사 광자로 인해 환자에 도달한다. 외부 감마 선량(210)은 종래의 CS 방법으로 계산된다. 흡수된 선량, D(i, j, k)는 선량 분산 커널과 TERMA로 알려진 단위 질량당 방출된 총 에너지의 convolution으로 표현된다.
여기서, TERMA는 단위 질량당 광자가 물질과 상호작용하는 동안 방출되는 총 에너지, 즉 여기 상태와 같이 다른 상호작용으로부터 유리된 에너지를 포함하는 결과적인 2차 전자의 운동 에너지로 정의된다. 광자 상호작용에 의해 손실된 이러한 복사 에너지는 국부적으로 또는 떨어져서 흡수될 수 있다. TERMA는 1차 광자 에너지 영향에 의존한다.
선량 분포 커널은 1차 광자 상호작용의 부근에서 증착된 에너지의 단위 부피당 확률을 형성한다. 커널은 위치에 따라 다르다. 선량 분포 커널은 지점(i, j, k)에서 부피 요소와 상호작용 지점(i', j', k')에서 단일 에너지 광자의 에너지 증착의 합으로부터 기인한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 외부 감마 선량(210)의 지점(i, j, k)에서 흡수된 선량
Figure 112019020896122-pat00012
는 <수학식 1>과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112019020896122-pat00013
여기서,
Figure 112019020896122-pat00014
는 가중 인자(weighting factor)이고,
Figure 112019020896122-pat00015
는 에너지 그룹으로
Figure 112019020896122-pat00016
를 나타낸다.
Figure 112019020896122-pat00017
는 커널을 나타내고,
Figure 112019020896122-pat00018
는 TERMA, 즉 상호작용 지점(i', j', k')에서 각 에너지 그룹의 단위 질량당 방출된 총 에너지를 의미하고, <수학식 2>와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112019020896122-pat00019
여기서,
Figure 112019020896122-pat00020
는 상호작용 지점(i', j', k')에서 각 에너지 그룹의 광자 에너지 영향을 의미하고,
Figure 112019020896122-pat00021
는 각 에너지 그룹의 질량 감쇠 계수를 의미한다.
상기 <수학식 1>과 같이, 외부 감마 선량(210)을 계산하기 위한 convolution & superposition(207)에 가중 인자, TERMA 및 커널의 3가지 파라미터를 필요로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 가중 인자는 A-BNCT(Accelerator-based Boron Neutron Capture Therapy) 설비의 BSA로부터 기인하는 감마 에너지 스펙트럼(203)으로부터 얻을 수 있다. 예를 들어, 감마 에너지 스펙트럼(203)의 소스는 MCNP(Monte Carlo N-Particle) 6.1 코드를 이용하여, MC 시뮬레이션에 의해 만들어질 수 있다. 예를 들어, MC 시뮬레이션으로 BSA로부터 나오는 감마 입자를 에너지에 따라 분류하여 71개의 에너지 그룹으로 나누고, 71개의 에너지 그룹별 입자 개수를 카운팅한 값을 각 에너지 그룹의 가중 인자로 계산할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라, TERMA는 각 에너지 그룹의 뇌 물질(ICRU-44)에서 광자 에너지 영향 및 질량 감쇠 계수를 곱하여 빔 방향을 따라 수동으로 계산될 수 있다. 이것은, 2.5mm 간격으로 15cm 깊이까지 계산될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 커널은 광자 상호작용의 에너지 증착 커널을 계산하기 위한 EGSnrc 코드인 edknrc를 이용하여 MC 시뮬레이션으로 사전 계산될 수 있다. 이것은 15cm 구의 반지름을 갖는 균일한 뇌 구성 물질에서 생성되었다. 전자 컷-오프(cut-off) 에너지는 512keV로 설정되었고, 광자 컷-오프 에너지는 10keV로 설정되었다. 에너지 증착 커널은 2D 극성 그리드에서 표시된다. 그것은 원뿔과 구로 구성되며 그 간격은 각각 1˚ 및 2.5mm로 균등하게 선택된다. 커널을 생성한 후, 그의 좌표가 구형에서 카테시안형(Cartesian)으로 변환된다. 그 다음, 새로운 카테시안 커널 복셀에 포함되는 MC 시뮬레이션의 커널 값은 이 카테시안 복셀의 각각에 매치된다. 매치된 커널 값은 평균화되고 카테시안 커널의 모든 복셀에서 새로운 커널 값으로 표시된다.
내부 감마 선량
내부 감마 선량(220)은 인체 조직에서 중성자 포획 반응으로부터 유도된 광자에 의해 생성된다. 내부 감마에는 두 가지 유형이 있을 수 있는데, 그 중 하나는 1H(n, γ)2H 수소 포획에 의해 생성된다. 조직 내의 수소는 열 중성자를 흡수하여 2.2MeV 광자를 방출한다. 다른 하나는 10B(n, α)7Li 반응, 즉 n-알파 반응으로부터의 감마선이다. 이 반응으로부터, 리코일링(recoiling) Li-7 이온의 약 94%가 여기 상태에서 생성되고, 탈-여기 동안 0.48MeV 감마선을 방출한다.
A-BNCT의 BSA로부터의 중성자 소스의 위상-공간 파일(201)은 MCNP 6.1 코드를 이용한 MC 시뮬레이션에 의해 얻어진다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 내부 감마 선량(220)의 지점(i, j, k)에서 흡수된 선량
Figure 112019020896122-pat00022
는 <수학식 3>과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112019020896122-pat00023
여기서,
Figure 112019020896122-pat00024
는 중성자 소스 에너지 가중 인자이고,
Figure 112019020896122-pat00025
는 에너지 그룹으로
Figure 112019020896122-pat00026
를 나타낸다.
Figure 112019020896122-pat00027
는 지점(i, j, k)에서 각 에너지 그룹의 광자 에너지 플루엔스(fluence) 나타내고,
Figure 112019020896122-pat00028
는 각 에너지 그룹의 질량 에너지 흡수 계수를 의미한다.
상기 <수학식 3>의 convolution & superposition(209)에 의한 내부 감마 선량(220) 계산식은 ICRU-44 보고서에 따르면 뇌 물질에서 가중 인자, 광자 에너지 플루엔스, 및 질량 흡수 계수의 3 개의 파라미터를 필요로 한다. 광자 에너지 플루엔스와 질량 흡수 계수의 곱은 단위 질량당 증착된 에너지를 나타낸다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 먼저 0.1MeV로부터 10MeV의 내부 감마 에너지를 100keV의 간격으로 100개의 그룹으로 나누고, 그 다음 각 에너지 그룹의 가중 인자는 중성자 에너지 스펙트럼으로부터 얻어진다.
광자 에너지 플루엔스는 광자 플루엔스 및 플루엔스의 에너지의 곱이다. 각 에너지 그룹의 광자 플루엔스는 MCNP MC 코드와 F4 탤리(tally)를 이용한 MC 시뮬레이션으로부터 얻어진다. 에너지 그룹의 중간 에너지가 광자의 플루엔스와 곱하는 에너지로 사용된다.
중성자 선량
중성자 선량(230)은 중성자와 원자 핵의 핵반응에 의해 발생한다. BNCT에는 3가지 대표적인 핵반응이 있는데, 붕소와 질소 선량에 각각 기여하는 14N(n, p)14C, 10B(n, α)7Li의 중성자 포획 반응, 및 고속 중성자 선량이 되는 1H(n, n')1H의 탄성 산란 반응이다.
본 발명의 일 실시예에 따라, A-BNCT 설비의 BSA로부터의 위상-공간 파일의 중성자 소스(201) 또한 MCNP 6.1 코드를 이용한 MC 시뮬레이션에 의해 얻어진다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 중성자 선량(230)의 지점(i, j, k)에서 흡수된 선량
Figure 112019020896122-pat00029
는 <수학식 4>와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112019020896122-pat00030
여기서,
Figure 112019020896122-pat00031
는 커널을 나타내고,
Figure 112019020896122-pat00032
은 국부 축적을 의미한다.
Figure 112019020896122-pat00033
는 뇌 밀도이다.
Figure 112019020896122-pat00034
는 중성자 소스 에너지 가중 인자이고,
Figure 112019020896122-pat00035
는 에너지 그룹으로, 여기서는
Figure 112019020896122-pat00036
에너지를 복수의 에너지 그룹으로 나눈다.
Figure 112019020896122-pat00037
는 TEGMA, 즉 지점(i, j, k)에서 각 에너지 그룹의 단위 질량당 생성된 총 에너지를 의미하고, <수학식 5>와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112019020896122-pat00038
여기서,
Figure 112019020896122-pat00039
는 Q-value를 의미하고,
Figure 112019020896122-pat00040
는 각 에너지 그룹의 평균 매크로 단면적을 의미한다.
Figure 112019020896122-pat00041
는 지점(i, j, k)에서 각 에너지 그룹의 중성자 플럭스를 의미한다.
Convolution & superposition(209)에 의한 중성자 선량(230)을 계산하기 위해서, 커널, 뇌 밀도, TEGMA의 3가지 파라미터가 필요하다. 상기 <수학식 4> 및 <수학식 5>는 광자 선량 계산을 위해 이용되는 CS 수식으로부터 유도된다.
본 발명의 일 실시 예에 따라, 에너지(
Figure 112019020896122-pat00042
)를 로그 스케일로 199 개의 에너지 그룹으로 나누었다.
광자 에너지 증착 커널과 동일한 개념인 커널은 핵반응으로부터 생성된 에너지의 확산을 의미한다. 에너지는 국부적으로 축적되기 때문에 커널 값은 1로 추정된다. 이것은 n-알파 반응으로부터 생성된 알파 입자 및 Li 입자의 정지력에 의해 확인될 수 있다. 알파 및 Li 입자는 각각 150keV/㎛ 및 175keV/㎛의 큰 선형 에너지 전달을 가지며, 조직 내에서 약 4.5 내지 10㎛ 이내의 짧은 비정을 갖는다. 이 거리는 세포 지름, 즉 국부 축적의 크기이다.
본 발명의 일 실시 예에 따라, TEGMA,
Figure 112019020896122-pat00043
는 핵반응으로부터 생성된 에너지, 광자에 대한 CS 방법에서 TERMA의 동의어일 수 있다. 이러한 개념은 본 발명에서 처음으로 제안되었다. 가중 인자,
Figure 112019020896122-pat00044
는 중성자 소스 에너지 스펙트럼으로부터 계산된다. Q-value는 핵반응 동안 흡수되거나 방출되는 에너지의 양을 의미한다. 예를 들어, 10B(n, α)7Li 반응에서, Q-value는 2.33MeV (94%) 및 2.81MeV (6%)이다. 14N(n, p)14C 반응에서, Q-value는 0.63MeV이다.
1H(n, n')1H 반응에서,
Figure 112019020896122-pat00045
는 TEGMA, 즉 지점(i, j, k)에서 각 에너지 그룹의 단위 질량당 생성된 총 에너지를 의미하고, <수학식 6> 및 <수학식 7>과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112019020896122-pat00046
Figure 112019020896122-pat00047
여기서,
Figure 112019020896122-pat00048
는 지점(i, j, k)에서 각 에너지 그룹의 중성자 플럭스를 의미한다. 1H(n, n')1H 반응의 경우, Q-value 대신에 입사 중성자 에너지의 반, 즉 평균 에너지 양성자가 중성자로 탄성 산란을 겪을,
Figure 112019020896122-pat00049
가 이용된다. 즉, Eg는 입사 중성자가 속한 에너지 그룹의 평균 값으로, 중성자의 탄성 산란으로 생성된 양성자의 에너지를 입사 중성자 에너지의 절반으로 가정할 수 있음을 의미한다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 매크로 단면은 B-10, N-14 및 H-1에 대해 물질 의 체적에 포함된 모든 핵의 유효 표적 영역이다. 매크로 단면에 중성자 플럭스를 곱하면 반응 속도를 나타낸다. 예를 들어, 각각의 에너지 그룹과 반응 유형에 대해 MCNP 6.1을 이용한 MC 시뮬레이션에 의해 얻어진다.
상술한 MC 방법과 CS 방법으로부터 산출된 선량을 비교한 결과가 도 3 및 도 4에 도시된다.
본 발명의 일 실시 예에 따라, 도 3은 BNCT 빔 필드 크기 1x1(2.5x2.5 ㎟)에 대해 MC 및 CS 방법 각각의 깊이에 따른 상대적인 BNCT 선량 요소들의 방사선량 그래프를 도시한다. 또한, 도 4는 BNCT 빔 필드 크기 3x3(7.5x7.5 ㎟)에 대해 MC 및 CS 방법 각각의 깊이에 따른 상대적인 BNCT 선량 요소들의 방사선량 그래프를 도시한다. 이 때, MC 방법에 의한 선량 산출을 위해 MCNP와 PHITS 코드를 이용하여 각각 깊이에 따른 상대적인 BNCT 선량 요소들의 방사선량을 산출하고, 이를 비교할 수 있다.
도 3 및 도 4를 참고하며, 중성자 선량 산출을 위한 MC 시뮬레이션 방식에서 종래에 주로 MCNP 코드가 사용되고, MCNP의 경우 CS 방법과 비교하면 오차율이 1% 미만인 것으로 확인할 수 있었다. 본 발명의 일 실시예에서, CS 방법은 상술한 바와 같은 방사선량 계산을 위한 파라미터를 MC 시뮬레이션에 의해 미리 산출하고 데이터로 저장하므로, 매우 유사한 선량 결과를 얻을 수 있다. 추가로, CS 방법과 PHITS에 의한 선량을 비교하면 외부 및 내부 감마 선량에서 10% 이상의 차이를 보이기도 하지만, 중성자 선량에서 유사한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있다.
또한, CS 방법과 MCNP, PHITS에 의한 선량 산출 계산 속도를 비교하면 < 표 1>과 같다.
CPU (Intel) GPU 계산 시간 Uncertainty
@ 2㎝ depth
core 프로세서
기본 주파수		 core
Convolution/
superposition		 1 2.80 GHz 3,584
CUDA cores		 1.5GHz 34.9 sec -
MCNP 48 2.67 GHz - 70 min 1% 미만
PHITS 4 2.80 GHz - 24 h 3~5%
48 2.67 GHz - 4 h
즉, <표 1>과 같이, CS 방법의 경우 MC 방법에 의한 산출 결과와 결과의 정확도에 큰 차이가 없으면서도 계산 속도는 수십 초 이내로 단축되는 향상된 효과를 기대할 수 있다.
상술한 도 3 및 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명에서 제안하는 CS 방법을 적용하여 중성자 빔의 방사선량을 계산하는 경우 산출된 결과가 MC 방법과 유사하게 나타나는 것을 알 수 있다. CS 방법은 MC 방법에 비해 계산 소요 시간을 획기적으로 줄일 수 있으므로, 실제 중성자 빔 치료를 적용하는 환자의 치료계획 시스템에 실효적 적용이 가능하다.
본 발명은 상술한 바와 같이 TEGMA의 개념을 새롭게 정립하여 중성자 선량 계산에 도입함으로써, 종래 기술과 달리 중성자 선량 계산에서도 CS의 결정론적 방법을 가능하게 하였다. 이를 통해, 중성자 선량의 계산 속도가 급격히 빨라지므로 매우 신속하게 선량 산출이 가능하고, 중성자 치료뿐만 아니라 피폭의 경우 등 중성자 선량 계산이 필요한 다양한 분야에 활용될 수 있을 것이다.
상술한 구체적인 실시예들에서, 발명에 포함되는 구성 요소는 제시된 구체적인 실시예에 따라 단수 또는 복수로 표현되었다. 그러나, 단수 또는 복수의 표현은 설명의 편의를 위해 제시한 상황에 적합하게 선택된 것으로서, 상술한 실시 예들이 단수 또는 복수의 구성 요소에 제한되는 것은 아니며, 복수로 표현된 구성 요소라 하더라도 단수로 구성되거나, 단수로 표현된 구성 요소라 하더라도 복수로 구성될 수 있다.
한편 발명의 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나, 다양한 실시예들이 내포하는 기술적 사상의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며 후술하는 청구범위뿐만 아니라 이 청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (11)

  1. 환자의 치료계획 시스템에 적용되는 중성자 빔의 방사선량 계산 방법으로서,
    중성자 치료용 선형가속기에서 발생되는 중성자와 광자선에 대한 각각의 반응 파라미터를 계산하여 데이터 파일로 미리 저장하는 단계; 및
    상기 저장된 반응 파라미터를 이용하여 상기 환자에 조사할 빔 방향, 빔의 에너지 및 크기에 기반한 합성곱 및 중첩 연산(convolution 및 superposition)하여 상기 환자의 방사선량을 산출하는 단계를 포함하는, 방사선량 계산 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 반응 파라미터를 계산하여 데이터 파일로 미리 저장하는 단계는,
    MC(Monte Carlo) 시뮬레이션을 이용한 계산 결과를 라이브러리에 저장하는 단계를 포함하는, 방사선량 계산 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 환자에 BNCT(Boron neutron capture therapy) 방사선 요법을 적용하는 경우, 상기 반응 파라미터는 중성자 가중 인자(weighting factor) 및 TEGMA(Total Energy Generated per unit Mass)를 포함하는, 방사선량 계산 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 환자에 BNCT 방사선 요법을 적용하는 경우, 상기 방사선량은 감마 선량 및 중성자 선량을 포함하고,
    상기 중성자 선량은 식 1 과 같이 산출되는, 방사선량 계산 방법.
    [식 1]
    Figure 112019020896122-pat00050

    여기서,
    Figure 112019020896122-pat00051
    는 지점(i, j, k)에서 흡수된 중성자 선량을 의미하고, k는 커널,
    Figure 112019020896122-pat00052
    는 뇌 밀도,
    Figure 112019020896122-pat00053
    는 중성자 소스 에너지 가중 인자,
    Figure 112019020896122-pat00054
    는 에너지 그룹,
    Figure 112019020896122-pat00055
    는 TEGMA, 즉 지점(i, j, k)에서 각 에너지 그룹의 단위 질량당 생성된 총 에너지를 나타냄.
  5. 제4항에 있어서,
    상기
    Figure 112019020896122-pat00056
    는 식 2와 같이 산출되는, 방사선량 계산 방법.
    [식 2]
    Figure 112019020896122-pat00057

    여기서,
    Figure 112019020896122-pat00058
    는 Q-value를 의미하고,
    Figure 112019020896122-pat00059
    는 각 에너지 그룹의 평균 매크로 단면적의 합,
    Figure 112019020896122-pat00060
    는 지점(i, j, k)에서 각 에너지 그룹의 중성자 플럭스(flux)를 나타냄.
  6. 환자의 치료계획을 위해 중성자 빔의 방사선량 계산 장치로서,
    중성자 치료용 선형가속기에서 발생되는 중성자와 광자선에 대한 각각의 반응 파라미터를 계산하여 데이터 파일로 미리 저장하도록 제어하고, 상기 저장된 반응 파라미터를 이용하여 상기 환자에 조사할 빔 방향, 빔의 에너지 및 크기에 기반한 합성곱 및 중첩 연산(convolution 및 superposition)하여 상기 환자의 방사선량을 산출하는 하나 이상의 프로세서; 및
    상기 방사선량의 분포를 2D 또는 3D 이미지로 출력하는 디스플레이;를 포함하는, 방사선량 계산 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는,
    MC(Monte Carlo) 시뮬레이션을 이용한 계산 결과를 라이브러리에 저장하도록 제어하는, 방사선량 계산 장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 환자에 BNCT 방사선 요법을 적용하는 경우, 상기 반응 파라미터는 중성자 가중 인자 및 TEGMA를 포함하는, 방사선량 계산 장치.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 환자에 BNCT 방사선 요법을 적용하는 경우, 상기 방사선량은 감마 선량 및 중성자 선량을 포함하고,
    상기 중성자 선량은 식 1 과 같이 산출되는, 방사선량 계산 장치.
    [식 1]
    Figure 112019020896122-pat00061

    여기서,
    Figure 112019020896122-pat00062
    는 지점(i, j, k)에서 흡수된 중성자 선량을 의미하고, k는 커널,
    Figure 112019020896122-pat00063
    는 뇌 밀도,
    Figure 112019020896122-pat00064
    는 중성자 소스 에너지 가중 인자,
    Figure 112019020896122-pat00065
    는 에너지 그룹,
    Figure 112019020896122-pat00066
    는 TEGMA, 즉 지점(i, j, k)에서 각 에너지 그룹의 단위 질량당 생성된 총 에너지를 나타냄.
  10. 제9항에 있어서,
    상기
    Figure 112019021034329-pat00067
    는 식 2와 같이 산출되는, 방사선량 계산 장치.
    [식 2]
    Figure 112019021034329-pat00068

    여기서,
    Figure 112019021034329-pat00069
    는 Q-value를 의미하고,
    Figure 112019021034329-pat00070
    는 각 에너지 그룹의 평균 매크로 단면적의 합,
    Figure 112019021034329-pat00071
    는 지점(i, j, k)에서 각 에너지 그룹의 중성자 플럭스를 나타냄.
  11. 명령들을 저장하고 있는 저장 매체로서,
    상기 명령들은 적어도 하나의 프로세서에 의하여 실행될 때에 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 환자의 치료계획 시스템에 적용되는 중성자 빔의 방사선량 계산 방법의 적어도 하나의 단계를 수행하도록 설정된 것으로서, 상기 적어도 하나의 단계는,
    중성자 치료용 선형가속기에서 발생되는 중성자와 광자선에 대한 각각의 반응 파라미터를 계산하여 데이터 파일로 미리 저장하는 단계; 및
    상기 저장된 반응 파라미터를 이용하여 상기 환자에 조사할 빔 방향, 빔의 에너지 및 크기에 기반한 합성곱 및 중첩 연산(convolution 및 superposition)하여 상기 환자의 방사선량을 산출하는 단계를 포함하는 동작을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
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