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      • 붕소- 중성자 포획치료를 위한 미세 속중성자 선량 특성 연구

        이동한(Dong Han Lee),지영훈(Young Hoon Ji),이동훈(Dong Hoon Lee),박현주(Hyun Joo Park),이석(Suk Lee),이경후(Kyung Hoo Lee),서소희(So Heigh Suh),김미숙(Mi Sook Kim),조철구(Chul Koo Cho),류성렬(Seong Yul Yoo),유형준(Hyung Jun Yu),곽호신( 대한방사선종양학회 2001 Radiation Oncology Journal Vol.19 No.1

        목 적 :붕소-중성자 포획치료법(Boron Neutron Capture Therapy, BNCT)을 위해 원자력병원 싸이클로트론에서 발생되는 최대에너지 34.4 MeV의 속중성자(Fast neutron)를 70 cm 파라핀으로 감속시킨 후 선량 특성을 조사하였다. 그 결과를 토대로 열외중성자(Epithermal neutron) 선량 측정법에 대한 프로토콜을 확립하여 원자로에서 방출되는 열외중성자 선량 특성 평가의 기초를 삼고, 가속기를 이용한 BNCT 연구에 대한 타당성 여부를 조사하고자 한다. 대상 및 방법 :공기 중 선량 및 물질 내 선량 분포 측정을 위해 Unidos 10005 (PTW, Germany) 전기계와 조직 등가 물질인 A- 150 플라스틱으로 제작된 IC- 17 (Far West, USA) 및 IC- 18, EIC- 1 이온함을 사용하였고, 감마선의 측정을 위해서는 마그네슘으로 제작된 IC- 17M이온함을 이용하였으며 조직등가 기체와 아르곤 기체를 분당 5 cc 씩 주입하며 측정하였다. 중성자, 광자, 전자가 혼합된 장의 모의 수송 해석을 위해 이용되는 Monte Carlo N- Particle (MCNP) transport code를 사용하여 2차원적 선량 분포 및 에너지 분포를 계산하였으며 이 결과를 측정값과 비교하였다. 결 과 :BNCT에서의 유효 치료 깊이인 물 팬텀 4 cm에서의 선량은 치료기 1 MU 당 6.47×10- 3 cGy로 미세하였으며, 이때 감마 오염도(contamination)는 65.2±0.9%로 중성자보다는 감마선에 의한 선량 기여분이 우세하였다. 깊이에 따른 선량 분포 특성에서는 중성자 선량은 선형적으로 감쇠 되었고, 감마선량은 지수적으로 보다 급격히 감쇠되는 경향을 보였으며 전체 선량의 D20/D10은 0.718 이었다. MCNP에 의한 에너지 분포 전산 계산의 결과 2.87 MeV 이하에서 중성자 피크가 나타났으며, 저에너지 영역에서는 감마선이 연속적으로 분포되는 양상을 보였다. 결 론 :벽 물질이 서로 다른 두 개의 이온함을 사용한 직접 선량 측정과 MCNP 전산 시뮬레이션을 이용한 공간선량분포 계산으로 미세 속중성자 빔에 대한 선량 특성을 파악할 수 있었으며, 원자로 열외중성자 주(Epithermal neutron column)에 대한 선량 평가 자료로 확보하였다. 아울러 가속기에 대한 연구가 진행되어 고전압, 고전류를 발생시키는 전원 공급장치와 표적핵(Target) 물질이 개발되고 비스무스나 납 등에 의해 감마 오염도를 줄일 경우, 싸이크로트론에 의한 보론-중성자 포획치료도 가능해질 것으로 판단된다. Purpose : For the research of Boron Neutron Capture Therapy (BNCT), fast neutrons generated from the MC- 50 cyclotron with maximum energy of 34.4 MeV in Korea Cancer Center Hospital were moderated by 70 cm paraffin and then the dose characteristics were investigated. Using these results, we hope to establish the protocol about dose measurement of epi- thermal neutron, to make a basis of dose characteristic of epi- thermal neutron emitted from nuclea r reactor, and to find feasibility about accelerator- based BNCT. Method and Materials : For measuring the absorbed dose and dose distribution of fast neutron beams, we used Unidos 10005 (PTW, Germany) electrometer and IC- 17 (Far West, USA), IC- 18, EIC- 1 ion chambers manufactured by A- 150 plastic and used IC- 17M ion chamber manufactured by magnesium for gamma dose. There chambers were flushed with tissue equivalent gas and argon gas and then the flow rate was 5 cc per minute. Using Monte Carlo N- Pa rticle (MCNP) code, transport program in mixed field with neutron, photon, electron, two dimensional dose and energy fluence distribution was calculated and there results were compa red with measured results. Results :The absorbed dose of fast neutron beams was 6.47×10- 3 cGy per 1 MU at the 4 cm depth of the water phantom, which is assumed to be effective depth for BNCT. The magnitude of gamma contamination intermingled with fast neutron beams was 65.2±0.9% at the same depth. In the dose distribution according to the depth of water, the neutron dose decreased linearly and the gamma dose decreased exponentially as the depth was deepened. The factor expressed energy level, D20/D10 , of the total dose was 0.718. Conclusion :Through the direct measurement using the two ion chambers, which is made different wall materials, and computer calculation of isodose distribution using MCNP simulation method, we have found the dose characteristics of low fluence fast neutron beams. If the power supply and the target material, which generate high voltage and current, will be developed and gamma contamination was reduced by lead or bismuth, we think, it may be possible to accelerator- based BNCT.

      • KCI등재

        비교사적 군집화 알고리즘을 이용한 전산화 단층영상의 병소부위 결정에 관한 연구

        이경후,지영훈,이동한,류성렬,조철구,김미숙,유형준,권수일,전준철 대한방사선 방어학회 2001 방사선방어학회지 Vol.26 No.2

        정위적분할방사선치료(FSRT)는 병소경계에 대한 공간상위치와 형태를 정확히 결정하는 것이 큰 쟁점이다. 본 연구는 나선형 CT를 이용하여 4명의 뇌종양 환자와 팬톰(파라핀)으로부터 연속적인 횡축 단면상을 얻었다. K-mean분류 알고리즘을 적용하여 CT영상의 초기정보값을 평균화소값으로 변화시켰다. 영상의 구성은 병소영역, 정상영역, 혼합영역, 바탕영역, 가음영영역의 5영역으로 분류하였다. 주된 관심은 혼합영역 내에서 정상영역과 혼합영역을 어떻게 분리하는 가였다. 5영역 평균화소값 중에서 정상영역과 병소영역에 상대적인 평균편차 분석법을 적용하여 2영역 평균편차 화소값 사이의 최대점을 구하였다. IDL 프로그램을 이용한 반자동윤곽법으로 혼합영역내의 최대점을 연결함으로서 GTV의 경계선을 그렸다. 균일한 팬톰의 관심영역 경계선은 ±1% 이내의 오차로 평가되었다. 환자 4명의 경우는 방사선 전문의들이 그런 병소영역과 K-mean 알고리즘과 상대적인 평균편차 분석법에 의해 자동적으로 묘사된 병소영역과 거의 일치하였다. 이러한 방법들을 사용하여 불분명한 정상영역과 병소영역의 경계선을 명확하게 나타낼 수 있었다. 그러므로 CT 영상이 MRI 영상과 비교하여 간헐적으로 병소윤곽을 보여주지 못할 경우 이 방법은 치료계획을 결정할 때 유용한 CT영상 자료로 활용될 수 있음을 확인하였다. It is a hot issue to determine the spatial location and share of tumor boundary in fractionated stereotaotic radiotherapy(FSRT). We could get consecutive transaxial plane images from the phantom(paraffin) and 4 patients with brain tumor using helical computed tomography(HCT). K-means classification alogrithm was adjusted to change raw data pixel value in CT images into classified average pixel value. The classified images ocnsists of 5 regions that are tumor region(TR), normal region (NR), combination region(CR), uncommitted region(UR) and artifact region(AR). The major concern was how to separate the normal region from tumor region in the combination area. Relative average deviation analysis was adjusted to alter average pixel values of 5 regions into 2 regions of normal and tumor region to define maximum point among average deviation pixel values. And then we drawn gross tumor volume(GTV) boundary by connecting maximum points in images using semi-automatic contour method by IDL(Interactive Data Language) program. The error limit of the ROI boundary in homogeneous phantom is extimated within ±1%. In case of 4 patients, we could confirm that the tumor lesions described by physician and the lesions described automatically by the K-mean classification algorithm and relative average deviation analyses were similar. These methods can make uncertain boundary between normal and tumor region into clear boundary. Therefore it will be useful in the CT images-based treatment planning expecially to use above procedure apply prescribed method when CT images intermittently fail to visualize tumor volume comparing to MRI images.

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