KR102650606B1 - 암치료용 전류 공급 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
암치료용 전류 공급 방법 및 장치가 제공된다. 상기 방법은, 환자의 체내에 삽입된 적어도 하나의 전극을 통해 상기 체내의 암세포 영역에 전류를 공급하는 단계, 상기 공급된 전류를 기초로 상기 암세포의 바이오 임피던스(bio impedance)를 측정하는 단계, 상기 측정된 바이오 임피던스를 기초로 상기 환자에게 적용할 TTF(Tumor Treating Fields)용 전기장의 주파수, 세기 및 듀티 사이클을 설정하는 단계 및 상기 설정된 전기장을 상기 암세포에 제공하는 단계를 포함한다.
Description
본 발명은 암치료용 전류 공급 방법 및 장치에 관한 것이다.
전기장 종양 치료(Tumor Treating Fields: TTF)는 세포 분열을 방해하고 암세포의 세포 사멸을 유도하는 암 치료법이다.
종래의 전기장 종양 치료는 암 부위를 중심으로 전극을 부착하여 환자의 몸에 지속적으로 전기장 신호를 보내는 방식으로 치료가 수행되고 있다.
그러나, 이러한 방식은 환자의 피부 상에 전극을 부착하는 방식으로 이루어지기 때문에 체외에서 전극으로 암세포를 자극하는 데에 한계가 있어 치료 효과가 적고, 치료 장치의 에너지 소모가 크다는 문제가 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 암치료용 전류 공급 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
다만, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상기된 바와 같은 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른 암치료용 전류 공급 방법은, 환자의 체내에 삽입된 적어도 하나의 전극을 통해 상기 체내의 암세포 영역에 전류를 공급하는 단계, 상기 공급된 전류를 기초로 상기 암세포의 바이오 임피던스(bio impedance)를 측정하는 단계, 상기 측정된 바이오 임피던스를 기초로 상기 환자에게 적용할 TTF(Tumor Treating Fields)용 전기장의 주파수, 세기 및 듀티 사이클을 설정하는 단계 및 상기 설정된 전기장을 상기 암세포에 제공하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 듀티 사이클은, 미리 설정된 최소값 및 최대값에 기초한 범위 내로 설정되고, 상기 주파수 및 세기는, 중간 주파수에서 교류 및 저강도로 상기 전기장이 제공되도록 설정되는 것일 수 있다.
또한, 상기 방법은, 복수의 환자 별로 측정된 바이오 임피던스 및 상기 복수의 환자 별로 설정된 듀티 사이클을 입력값으로 하고 치료 결과를 결과값으로 이용하여 인공지능 기반의 학습 모델을 구축하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 방법은, 특정한 값의 바이오 임피던스가 입력되면, 상기 학습 모델을 통해 상기 입력된 바이오 임피던스와 관련된 복수의 치료 결과를 탐색하는 단계, 상기 탐색된 복수의 치료 결과 중 기 설정된 조건에 가장 만족되는 어느 하나의 치료 결과를 결정하는 단계 및 상기 결정된 치료 결과에 해당하는 듀티 사이클을 결과로 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 방법은, 상기 측정된 바이오 임피던스를 기초로 상기 암세포의 크기를 측정하는 단계 및 상기 측정된 암세포의 크기에 기초하여 상기 주파수, 세기 및 듀티 사이클 중 적어도 하나를 재설정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 방법은, 복수의 환자 별로 측정된 바이오 임피던스, 상기 복수의 환자 별로 상기 측정된 바이오 임피던스에 따라 측정된 암세포의 크기 및 상기 복수의 환자 별로 설정된 듀티 사이클을 입력값으로 하고 치료 결과를 결과값으로 이용하여 인공지능 기반의 학습 모델을 구축하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 방법은, 특정한 값의 바이오 임피던스가 입력되면, 상기 학습 모델을 통해 상기 입력된 바이오 임피던스에 해당하는 암세포의 크기를 예측하는 단계, 상기 예측된 크기 및 상기 입력된 바이오 임피던스와 관련된 복수의 치료 결과를 탐색하는 단계, 상기 탐색된 복수의 치료 결과 중 기 설정된 조건에 가장 만족되는 어느 하나의 치료 결과를 결정하는 단계 및 상기 결정된 치료 결과에 해당하는 듀티 사이클을 결과로 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 면에 따른 암치료용 전류 공급 장치는, 통신부, 환자의 체내에 삽입된 적어도 하나의 전극, 암치료용 전류 공급을 위한 적어도 하나의 프로세스를 저장하고 있는 메모리 및 상기 프로세스에 따라 동작하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 프로세스를 기반으로, 상기 적어도 하나의 전극을 통해 상기 체내의 암세포 영역에 전류를 공급하고, 상기 공급된 전류를 기초로 상기 암세포의 바이오 임피던스(bio impedance)를 측정하고, 상기 측정된 바이오 임피던스를 기초로 상기 환자에게 적용할 TTF(Tumor Treating Fields)용 전기장의 주파수, 세기 및 듀티 사이클을 설정하고, 상기 설정된 전기장을 상기 암세포에 제공한다.
또한, 상기 듀티 사이클은, 미리 설정된 최소값 및 최대값에 기초한 범위 내로 설정되고, 상기 주파수 및 세기는, 중간 주파수에서 교류 및 저강도로 상기 전기장이 제공되도록 설정되는 것일 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 복수의 환자 별로 측정된 바이오 임피던스 및 상기 복수의 환자 별로 설정된 듀티 사이클을 입력값으로 하고 치료 결과를 결과값으로 이용하여 인공지능 기반의 학습 모델을 구축할 수 있다.
또한, 특정한 값의 바이오 임피던스가 입력되면, 상기 프로세서는, 상기 학습 모델을 통해 상기 입력된 바이오 임피던스와 관련된 복수의 치료 결과를 탐색하고, 상기 탐색된 복수의 치료 결과 중 기 설정된 조건에 가장 만족되는 어느 하나의 치료 결과를 결정하고, 상기 결정된 치료 결과에 해당하는 듀티 사이클을 결과로 출력할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 측정된 바이오 임피던스를 기초로 상기 암세포의 크기를 측정하고, 상기 측정된 암세포의 크기에 기초하여 상기 주파수, 세기 및 듀티 사이클 중 적어도 하나를 재설정할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 복수의 환자 별로 측정된 바이오 임피던스, 상기 복수의 환자 별로 상기 측정된 바이오 임피던스에 따라 측정된 암세포의 크기 및 상기 복수의 환자 별로 설정된 듀티 사이클을 입력값으로 하고 치료 결과를 결과값으로 이용하여 인공지능 기반의 학습 모델을 구축할 수 있다.
또한, 특정한 값의 바이오 임피던스가 입력되면, 상기 프로세서는, 상기 학습 모델을 통해 상기 입력된 바이오 임피던스에 해당하는 암세포의 크기를 예측하고, 상기 예측된 크기 및 상기 입력된 바이오 임피던스와 관련된 복수의 치료 결과를 탐색하고, 상기 탐색된 복수의 치료 결과 중 기 설정된 조건에 가장 만족되는 어느 하나의 치료 결과를 결정하고, 상기 결정된 치료 결과에 해당하는 듀티 사이클을 결과로 출력할 수 있다.
이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위해 컴퓨터 판독가능한 기록 매체에 저장된 더 제공될 수 있다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
상술한 본 발명에 의하면, 듀티 사이클을 무분별하게 높은 값으로 설정하지 않고 환자의 상태에 맞게 적정하게 조절함으로써 효율적인 에너지 관리가 가능하다. 즉, 배터리가 소모하는 에너지를 절약하고, 이를 통해 장치가 작동되는 시간이 연장될 수 있다.
또한, 용량이 큰 배터리가 필요 없기 때문에 작은 크기의 배터리를 사용함으로써 장치의 소형화가 가능하고, 이를 통해 환자들의 사용성이 극대화될 수 있다.
또한, 전극을 환자의 체내에 삽입하여 암세포 부위에 직접 자극을 제공함으로써 치료 효과가 강화될 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 암치료용 전류 공급 장치의 실제 사용 모습을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 도 1의 전류 공급 장치를 포함하는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 암치료용 전류 공급 방법의 순서도이다.
도 4는 본 발명에 따른 듀티 사이클을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 도 1의 전류 공급 장치를 포함하는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 암치료용 전류 공급 방법의 순서도이다.
도 4는 본 발명에 따른 듀티 사이클을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
설명에 앞서 본 명세서에서 사용하는 용어의 의미를 간략히 설명한다. 그렇지만 용어의 설명은 본 명세서의 이해를 돕기 위한 것이므로, 명시적으로 본 발명을 한정하는 사항으로 기재하지 않은 경우에 본 발명의 기술적 사상을 한정하는 의미로 사용하는 것이 아님을 주의해야 한다.
본 명세서에서 '장치'는 연산처리를 수행하여 사용자에게 결과를 제공할 수 있는 다양한 장치들이 모두 포함된다. 예를 들어, 장치는 컴퓨터 및 이동 단말기가 될 수 있다. 상기 컴퓨터는 클라이언트로부터 요청을 수신하여 정보처리를 수행하는 서버 형태가 될 수 있다. 또한, 컴퓨터에는 시퀀싱을 수행하는 시퀀싱 장치가 해당될 수 있다. 상기 이동 단말기는 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 노트북 PC, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)) 등이 포함될 수 있다.
본 명세서에서 '학습 모델'은 인공지능을 기반으로 하는 학습 모델로서, 다양한 인공지능 알고리즘을 기반으로 학습될 수 있다. 예를 들어, CNN, DNN, RNN, KNN, 서포트 벡터 머신(SVM) 등과 같이 학습을 위한 알고리즘은 모두 적용 가능하다.
본 명세서에서 '환자'는 모든 종류의 암환자를 포함할 수 있다. 예를 들어, 뇌암 환자, 췌장암 환자, 간암 환자 등을 포함할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 암치료용 전류 공급 장치의 실제 사용 모습을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 도 1의 전류 공급 장치를 포함하는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 암치료용 전류 공급 방법의 순서도이다.
도 4는 본 발명에 따른 듀티 사이클을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 암치료용 전류 공급 장치(10)(이하, 전류 공급 장치)는 적어도 하나의 전극(11)을 개별 기기로서 전류 공급 장치(10)와 유선으로 연결되도록 형성할 수 있다. 그러나, 이에 제한 되지 않고, 전극(11)은 전류 공급 장치(10)와 무선으로 연결될 수도 있다.
본 발명의 전류 공급 장치(10)는 작고 가볍게 형성되어 환자가 자신의 몸에 부착하거나 주머니에 넣어서 편리하고 부담없이 휴대할 수 있도록 할 수 있다.
도 2를 참조하면, 전류 공급 장치(10)는 적어도 하나의 전극(11), 배터리(12), 통신부(13) 및 프로세서(14)를 포함할 수 있다. 다만, 몇몇 실시예에서 전류 공급 장치(10)는 도 2에 도시된 구성요소보다 더 적은 수의 구성요소나 더 많은 구성요소를 포함할 수도 있다.
적어도 하나의 전극(11)은 환자의 체내에 삽입되어 상기 환자의 체내의 암세포가 존재하는 영역에 전류를 공급할 수 있다.
실시예에 따라, 적어도 하나의 전극(11)은 환자의 체내에 삽입되기에 충분히 작은 크기로 형성될 수 있다. 예를 들어, 상기 전극(11)은 12mm의 폭, 19mm의 길이 및 0.5mm의 두께로 형성될 수 있다.
실시예에 따라, 전극(11)이 복수개인 경우, 각 전극 사이의 거리는 15mm로 형성될 수 있다.
배터리(12)는 상기 전극(11), 통신부(13) 및 프로세서(14)가 각각의 기능을 수행하도록 전원을 제공할 수 있다. 배터리(12)는 후술할 듀티 사이클에 따라 전극(11)을 통해 암세포 영역에 전기장이 가해지도록 전원을 제공하는데, 이때 프로세서(14)가 듀티 사이클을 적절하게 설정함으로써 배터리(12)의 에너지 소비를 줄일 수 있다.
실시예에 따라, 상기 전극(11)이 전류 공급 장치(10)와 무선으로 연결된 경우, 상기 전극(11)은 환자의 체내에 이식되어 무선 충전을 통해 동작할 수도 있다.
실시예에 따라, 상기 전극(11)이 전류 공급 장치(10)와 무선으로 연결된 경우, 상기 전류 공급 장치(10)의 기능과 관련한 프로그램(어플리케이션)을 환자의 단말(예를 들어, 스마트폰)에 설치하여, 상기 환자의 단말의 제어에 따라 상기 전극(11)이 동작하도록 할 수 있다. 즉, 이 경우 환자의 단말 자체가 전류 공급 장치(10)가 될 수 있다.
통신부(13)는 통신망을 통해 상기 전극(11)으로부터 전류값을 수신할 수 있다. 보다 상세하게, 통신부(13)는 전극(11)에 구비된 전류 센서(미도시)로부터 측정된 전류값을 수신할 수 있다.
통신부(13)는 통신망을 통해 외부 장치(20)와 다양한 정보를 송수신할 수 있다.
여기서, 외부 장치(20)는 환자가 사용하는 단말, 의사가 사용하는 단말 및 의료기관의 서버를 포함할 수 있으며, 이에 제한되는 것은 아니다.
외부 장치(20)는 휴대폰, 스마트폰, PDA(Personal Digital Assistant), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC, 데스크탑, 랩탑 등과 같이 네트워크를 통하여 전류 공급 장치(10)와 연결될 수 있고, 카메라를 구비하며, 화면을 통해 다양한 정보의 입출력이 가능한 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치일 수 있다.
상기 외부 장치(20)의 사용자(환자, 의사 및 의료기관 등)는 전류 공급 장치(10)를 통해 각종 정보를 제공받아 암세포의 상태, 치료 경과 등을 모니터링할 수 있다.
여기서, 통신망은 다양한 형태의 통신망이 이용될 수 있으며, 예컨대, WLAN(Wireless LAN), 와이파이(Wi-Fi), 와이브로(Wibro), 와이맥스(Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등의 무선 통신방식 또는 이더넷(Ethernet), xDSL(ADSL, VDSL), HFC(Hybrid Fiber Coax), FTTC(Fiber to The Curb), FTTH(Fiber To The Home) 등의 유선 통신방식이 이용될 수 있다.
한편, 통신망은 상기에 제시된 통신방식에 한정되는 것은 아니며, 상술한 통신방식 이외에도 기타 널리 공지되었거나 향후 개발될 모든 형태의 통신 방식을 포함할 수 있다.
메모리(미도시)에는 암치료용 전류 공급을 위한 적어도 하나의 프로세스 및 인공지능 기반으로 구축된 학습모델이 저장될 수 있다.
프로세서(14)는 전류 공급 장치(10)를 제어하기 위한 전반적인 기능 및 인공지능 기반으로 구축된 학습모델과 연관된 각종 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(14)는 메모리(미도시)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써 전류 공급 장치(10)를 제어하기 위한 전반적인 기능 및 인공지능 기반으로 구축된 학습모델과 연관된 각종 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(14)는 전류 공급 장치(10) 내에 구비된 CPU(Central Processing Unit), GPU(Graphic Processing Unit), DSP(Digital Signal Processor), NPU(Neural Processing Unit) 또는 AP(Application Processor) 등으로 구현될 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
프로세서(14)는 인공지능 모듈(미도시)을 포함할 수 있다.
인공지능 모듈(미도시)은 인공지능 기반의 학습모델을 이용하여 환자의 암세포의 상태에 맞는 치료법(보다 상세하게, 전자기장의 듀티 사이클)을 설정하는 역할을 한다.
인공지능 모듈(미도시)은 하나 이상의 코어로 구성될 수 있으며, 컴퓨팅 장치의 중앙 처리 장치(CPU: central processing unit), 범용 그래픽 처리 장치 (GPGPU: general purpose graphics processing unit), 텐서 처리 장치(TPU: tensor processing unit) 등의 데이터 분석, 딥러닝을 위한 프로세서를 포함할 수 있다. 인공지능 모듈(미도시)은 메모리에 저장된 컴퓨터 프로그램을 판독하여 본 발명의 일 실시예에 따른 학습을 위한 데이터 처리를 수행할 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따라 인공지능 모듈(미도시)은 신경망의 학습을 위한 연산을 수행할 수 있다. 인공지능 모듈(미도시)은 딥러닝(DL: deep learning)에서 학습을 위한 입력 데이터의 처리, 입력 데이터에서의 피처 추출, 오차 계산, 역전파(backpropagation)를 이용한 신경망의 가중치 업데이트 등의 신경망의 학습을 위한 계산을 수행할 수 있다. 인공지능 모듈(미도시)의 CPU, GPGPU, 및 TPU 중 적어도 하나가 네트워크 함수의 학습을 처리할 수 있다. 예를 들어, CPU 와 GPGPU가 함께 네트워크 함수의 학습, 네트워크 함수를 이용한 데이터 분류를 처리할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에서 복수의 컴퓨팅 장치의 프로세서를 함께 사용하여 네트워크 함수의 학습, 네트워크 함수를 이용한 데이터 분류를 처리할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치에서 수행되는 컴퓨터 프로그램은, CPU, GPGPU 또는 TPU 실행가능 프로그램일 수 있다.
이하에서는, 도 3을 참조하여, 상기 전류 공급 장치(10)가 본 발명의 암치료용 전류 공급 방법을 수행하는 것에 대하여 구체적으로 설명하도록 한다. 이하에서는 도 3의 단계들을 프로세서(14)가 수행하는 것으로 설명하지만, 전류 공급 장치(10) 자체가 상기 단계들을 수행할 수도 있다.
프로세서(14)는 환자의 체내의 삽입된 적어도 하나의 전극(11)을 통해 상기 체내의 암세포 영역에 전류를 공급할 수 있다(S110).
프로세서(14)는 상기 공급된 전류를 기초로 상기 암세포의 바이오 임피던스(bio impedance)를 측정할 수 있다(S120).
보다 상세하게, 프로세서(14)는 환자의 체내의 암세포 부위에 이식된 전극(11)에 전류를 인가할 수 있다. 상기 전극(11)을 통해 인가된 전류는 전류 센서에 의해 측정될 수 있다. 상기 전류 센서는 상기 전극(11)에 구비될 수 있으나, 이에 제한되지 않고 전류 공급 장치(10)에 포함될 수도 있다.
프로세서(14)는 상기 전류 센서에 의해 측정된 전류값을 기초로 상기 암세포의 바이오 임피던스를 측정할 수 있다. 암세포는 정상세포보다 전기적 저항이 높기 때문에, 암세포 부위의 바이오 임피던스는 주변 정상 세포의 바이오 임피던스보다 큰 값으로 측정될 수 있다.
프로세서(14)는 상기 측정된 바이오 임피던스를 기초로 상기 환자에게 적용할 TTF(Tumor Treating Fields)용 전기장의 주파수, 세기 및 듀티 사이클을 설정할 수 있다(S130).
여기서, 상기 주파수 및 상기 세기는, 중간 주파수에서 교류 및 저강도로 상기 전기장이 제공되도록 설정될 수 있다. 예를 들어, 주파수는 100kHz 내지 300kHz로 설정될 수 있고, 세기는 1V/cm 내지 3V/cm로 설정될 수 있다. 본 발명에서 상기 주파수 및 상기 세기는 환자마다 동일한 값으로 설정될 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니다.
여기서, 듀티 사이클은, 미리 설정된 최소값 및 최대값에 기초한 범위 내로 설정될 수 있다. 듀티 사이클은 높을수록 세포를 사멸함에 있어 더 좋은 효과를 나타내지만 오히려 너무 높으면 신경 독성이 있기 때문에 최대값을 설정하는 것이 필요하다. 또한 듀티 사이클이 너무 낮으면 세포를 사멸함에 있어 거의 효과가 없기 때문에 최소값을 설정하는 것 역시 필요하다.
예를 들어, 최소값은 50%로 설정될 수 있고, 최대값은 90%로 설정될 수 있다. 1분을 기준으로 했을 때, 50% 듀티의 경우 30초 동안은 '온' 상태(전기장 제공함)이고, 30초 동안은 '오프' 상태(전기장 제공하지 않음)가 되는 것이다.
실시예에 따라, 암세포의 바이오 임피던스의 값이 클수록 듀티 사이클은 큰 값으로 설정될 수 있다.
실시예에 따라, 듀티 사이클이 75%일 때 상당한 암세포 사멸을 유도할 수 있다. 듀티 사이클이 75%을 적용했을 때의 결과와 100%를 적용했을 때의 결과는 유사하지만(대조군에 비해 평균 75.5%의 암세포 감소), 듀티 사이클이 100%일 때 정상 세포에 안 좋은 영향(즉, 신경 독성)을 줄 수 있다. 따라서, 듀티 사이클이 75%일 때 가장 효과적이고 안전한 치료가 가능하다.
프로세서(14)는 상기 설정된 전기장을 상기 암세포에 제공할 수 있다(S140).
즉, 상기 설정된 주파수, 세기 및 듀티 사이클에 기초한 전기장을 환자의 암세포에 제공하여 치료를 수행할 수 있다. 이에 따라, 환자의 암세포 상태에 맞춤형 치료법을 이용하기 때문에 효율적으로 환자별 치료가 가능하다.
실시예에 따라, 특정 환자의 암세포에 주파수가 200kHz, 세기가 2.5V/cm로 설정하고, 듀티 사이클이 50%, 75%, 100%의 세가지 경우로 변경하여 치료를 진행했을 때, 도 4를 참조하면, 대조군(control)과 장 비슷한 경우는 듀티를 75%로 적용했을 때임을 알 수 있다.
도 3에 도시하지는 않았지만, 본 발명은 복수의 환자 별로 측정된 바이오 임피던스 및 상기 복수의 환자 별로 설정된 듀티 사이클을 입력값으로 하고 치료 결과를 결과값으로 이용하여 인공지능 기반의 학습 모델을 구축하는 단계를 더 포함할 수 있다. 즉, 상술한 인공지능 모듈(미도시)은 환자들 각각의 암세포 상태에 따른 바이오 임피던스 값과 듀티 사이클을 이용하여 치료를 진행했을 때 치료 결과가 어땠는지를 학습함으로써 학습 모델을 구축할 수 있다.
이렇게 학습 모델이 구축된 후에, 특정 환자에 대한 특정한 값의 바이오 임피던스가 입력되면, 프로세서(14)는 상기 학습 모델을 통해 상기 입력된 바이오 임피던스와 관련된 복수의 치료 결과를 탐색하고, 상기 탐색된 복수의 치료 결과 중 기 설정된 조건에 가장 만족되는 어느 하나의 치료 결과를 결정하고, 상기 결정된 치료 결과에 해당하는 듀티 사이클을 결과로 출력할 수 있다. 여기서, 각각의 동작은 프로세서(14)가 수행할 수도 있지만 학습 모델 자체가 수행할 수도 있다.
예를 들어, 상기 조건이 '최단 기간 내 회복'이라면, 특정한 값의 바이오 임피던스에 대해서 진행됐었던 모든 치료에 대한 치료 결과를 탐색하고, 그 중에서 가장 빨리 암세포가 사멸된 경우의 치료 결과를 결정하고, 결정된 치료 결과를 낸 경우의 듀티 사이클을 최적의 치료법으로 판단하여 상기 특정 환자의 치료를 위해 적용한 듀티 사이클로 설정할 수 있다.
도 3에 도시하지는 않았지만, 본 발명은 상기 측정된 바이오 임피던스를 기초로 상기 암세포의 크기를 측정하는 단계 및 상기 측정된 암세포의 크기에 기초하여 상기 주파수, 세기 및 듀티 사이클 중 적어도 하나를 재설정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 즉, 암세포의 클수록 듀티 사이클이 큰 값으로 설정되는 것이 치료에 효과적일 수 있기 때문에, 미리 설정되었던 듀티 사이클 값이 측정된 크기에 적절하지 않다면 듀티 사이클의 값을 적절한 값으로 조정할 수 있다.
또한, 본 발명은 복수의 환자 별로 측정된 바이오 임피던스, 상기 복수의 환자 별로 상기 측정된 바이오 임피던스에 따라 측정된 암세포의 크기 및 상기 복수의 환자 별로 설정된 듀티 사이클을 입력값으로 하고 치료 결과를 결과값으로 이용하여 인공지능 기반의 학습 모델을 구축하는 단계를 더 포함할 수 있다.
즉, 상술한 인공지능 모듈(미도시)은 환자들 각각의 암세포 상태(크기)에 따른 바이오 임피던스 값과 듀티 사이클을 이용하여 치료를 진행했을 때 치료 결과가 어땠는지를 학습함으로써 학습 모델을 구축할 수 있다.
이렇게 학습 모델이 구축된 후에, 프로세서(14)는 특정 환자에 대한 특정한 값의 바이오 임피던스가 입력되면, 상기 학습 모델을 통해 상기 입력된 바이오 임피던스에 해당하는 암세포의 크기를 예측하고, 상기 예측된 크기 및 상기 입력된 바이오 임피던스와 관련된 복수의 치료 결과를 탐색하고, 상기 탐색된 복수의 치료 결과 중 기 설정된 조건에 가장 만족되는 어느 하나의 치료 결과를 결정하고, 상기 결정된 치료 결과에 해당하는 듀티 사이클을 결과로 출력할 수 있다. 여기서, 각각의 동작은 프로세서(14)가 수행할 수도 있지만 학습 모델 자체가 수행할 수도 있다.
예를 들어, 상기 조건이 '최단 기간 내 회복'이라면, 특정한 값의 바이오 임피던스에 대해 진행됐었던 모든 치료 중에서 상기 측정된 암세포의 크기와 동일한 경우의 치료 결과를 탐색하고, 그 중에서 가장 빨리 암세포가 사멸된 경우의 치료 결과를 결정하고, 결정된 치료 결과를 낸 경우의 듀티 사이클을 최적의 치료법으로 판단하여 상기 특정 환자의 치료를 위해 적용한 듀티 사이클로 설정할 수 있다.
도 3은 단계 S110 및 단계 S140을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 3에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 단계 S110 및 단계 S140를 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 도 3은 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.
한편, 상술한 설명에서, 단계 S110 및 단계 S140은 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.
이상에서 전술한 본 발명에 따른 방법은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 앞에서 설명한 장치(10)일 수 있다.
상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, Ruby, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.
상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10: 전류 공급 장치
11: 전극
12: 배터리
13: 통신부
14: 프로세서
20: 외부 장치
11: 전극
12: 배터리
13: 통신부
14: 프로세서
20: 외부 장치
Claims (15)
- 암치료용 전류 공급 장치의 제어 방법에 있어서,
환자의 체내에 삽입된 적어도 하나의 전극을 통해 상기 체내의 암세포 영역에 전류를 공급하는 단계;
상기 공급된 전류를 기초로 상기 암세포의 바이오 임피던스(bio impedance)를 측정하는 단계;
기 구축된 인공지능 기반의 학습 모델 기반의 제1 방식을 이용하여 상기 측정된 바이오 임피던스를 기초로 상기 환자에게 적용할 TTF(Tumor Treating Fields)용 전기장의 주파수, 세기 및 듀티 사이클을 설정하는 단계; 및
상기 설정된 주파수, 세기 및 듀티 사이클에 따라 전기장을 상기 암세포에 제공하는 단계;를 포함하고,
상기 학습 모델은, 복수의 환자 별로 측정된 바이오 임피던스 및 상기 복수의 환자 별로 설정된 듀티 사이클을 입력값으로 활용하고 치료 결과를 결과값으로 활용하여 학습되고,
상기 제1 방식은,
상기 환자의 상기 측정된 바이오 임피던스가 입력되면, 상기 학습 모델을 통해 상기 측정된 바이오 임피던스와 관련된 복수의 치료 결과를 탐색하고,
상기 탐색된 복수의 치료 결과 중 암 완치 기간이 가장 빠른 어느 하나의 치료 결과를 결정하고,
상기 결정된 치료 결과를 도출한 치료 시 적용했던 듀티 사이클을 상기 환자의 암치료에 적용할 듀티 사이클로 설정하고,
상기 측정된 바이오 임피던스를 기초로 상기 암세포의 크기를 측정하고,
상기 측정된 암세포의 크기에 기초하여 상기 설정된 듀티 사이클을 재설정하는 것인, 암치료용 전류 공급 장치의 제어 방법. - 제1 항에 있어서,
상기 듀티 사이클은, 미리 설정된 최소값 및 최대값에 기초한 범위 내로 설정되고,
상기 주파수 및 세기는, 중간 주파수에서 교류 및 저강도로 상기 전기장이 제공되도록 설정되는 것인, 암치료용 전류 공급 장치의 제어 방법. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제1 항에 있어서,
상기 학습 모델은, 상기 복수의 환자 별 암세포의 크기를 입력값으로 더 활용하여 학습되는, 암치료용 전류 공급 장치의 제어 방법. - 제6 항에 있어서,
상기 학습 모델 기반의 제2 방식을 이용하여 상기 측정된 바이오 임피던스를 기초로 상기 환자에게 적용할 TTF(Tumor Treating Fields)용 전기장의 주파수, 세기 및 듀티 사이클을 설정하는 단계;를 더 포함하고,
상기 제2 방식은,
상기 환자의 상기 측정된 바이오 임피던스가 입력되면, 상기 학습 모델을 통해 상기 측정된 바이오 임피던스에 해당하는 암세포의 크기를 예측하고,
상기 예측된 크기 및 상기 측정된 바이오 임피던스와 관련된 복수의 치료 결과를 탐색하고,
상기 탐색된 복수의 치료 결과 중 암 완치 기간이 가장 빠른 어느 하나의 치료 결과를 결정하고,
상기 결정된 치료 결과를 도출한 치료 시 적용했던 듀티 사이클을 상기 환자의 암치료에 적용할 듀티 사이클로 설정하는 것인, 암치료용 전류 공급 장치의 제어 방법. - 통신부;
환자의 체내에 삽입된 적어도 하나의 전극;
암치료용 전류 공급을 위한 적어도 하나의 프로세스를 저장하고 있는 메모리; 및
상기 프로세스에 따라 동작하는 프로세서;를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 적어도 하나의 전극을 통해 상기 체내의 암세포 영역에 전류를 공급하고,
상기 공급된 전류를 기초로 상기 암세포의 바이오 임피던스(bio impedance)를 측정하고,
기 구축된 인공지능 기반의 학습 모델 기반의 제1 방식을 이용하여 상기 측정된 바이오 임피던스를 기초로 상기 환자에게 적용할 TTF(Tumor Treating Fields)용 전기장의 주파수, 세기 및 듀티 사이클을 설정하고,
상기 설정된 주파수, 세기 및 듀티 사이클에 따라 전기장을 상기 암세포에 제공하고,
상기 학습 모델은, 복수의 환자 별로 측정된 바이오 임피던스 및 상기 복수의 환자 별로 설정된 듀티 사이클을 입력값으로 활용하고 치료 결과를 결과값으로 활용하여 학습되고,
상기 제1 방식은,
상기 환자의 상기 측정된 바이오 임피던스가 입력되면, 상기 학습 모델을 통해 상기 측정된 바이오 임피던스와 관련된 복수의 치료 결과를 탐색하고,
상기 탐색된 복수의 치료 결과 중 암 완치 기간이 가장 빠른 어느 하나의 치료 결과를 결정하고,
상기 결정된 치료 결과를 도출한 치료 시 적용했던 듀티 사이클을 상기 환자의 암치료에 적용할 듀티 사이클로 설정하고,
상기 측정된 바이오 임피던스를 기초로 상기 암세포의 크기를 측정하고,
상기 측정된 암세포의 크기에 기초하여 상기 설정된 듀티 사이클을 재설정하는 것인, 암치료용 전류 공급 장치. - 제8 항에 있어서,
상기 듀티 사이클은, 미리 설정된 최소값 및 최대값에 기초한 범위 내로 설정되고,
상기 주파수 및 세기는, 중간 주파수에서 교류 및 저강도로 상기 전기장이 제공되도록 설정되는 것인, 암치료용 전류 공급 장치. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제8 항에 있어서,
상기 학습 모델은, 상기 복수의 환자 별 암세포의 크기를 입력값으로 더 활용하여 학습되는, 암치료용 전류 공급 장치. - 제13 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 학습 모델 기반의 제2 방식을 이용하여 상기 측정된 바이오 임피던스를 기초로 상기 환자에게 적용할 TTF(Tumor Treating Fields)용 전기장의 주파수, 세기 및 듀티 사이클을 설정하고,
상기 제2 방식은,
상기 환자의 상기 측정된 바이오 임피던스가 입력되면, 상기 학습 모델을 통해 상기 측정된 바이오 임피던스에 해당하는 암세포의 크기를 예측하고,
상기 예측된 크기 및 상기 측정된 바이오 임피던스와 관련된 복수의 치료 결과를 탐색하고,
상기 탐색된 복수의 치료 결과 중 암 완치 기간이 가장 빠른 어느 하나의 치료 결과를 결정하고,
상기 결정된 치료 결과를 도출한 치료 시 적용했던 듀티 사이클을 상기 환자의 암치료에 적용할 듀티 사이클로 설정하는 것인, 암치료용 전류 공급 장치. - 컴퓨터와 결합되어, 제1 항, 제2 항, 제6 항 및 제7 항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위해 컴퓨터 판독가능 기록 매체에 저장된 프로그램.
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210137781A KR102650606B1 (ko) | 2021-10-15 | 2021-10-15 | 암치료용 전류 공급 방법 및 장치 |
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