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기계적 학습을 이용한 다엽콜리메이터의 세기조절 방사선 치료계획에 대한 전달오류 예측모델 생성방법 및 이를 이용한 전달오류 예측방법(Method of generating MLC-based intensity modulated treatment plan model for predicting delivery errors using machine learning techniques and method of predicting delivery errors using it)

  • 기술번호 : KST2016020531
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 기계적 학습을 이용한 다엽콜리메이터(Multi-Leaf Collimator, MLC)의 세기조절 방사선 치료계획에 대한 전달오류 예측모델 생성방법 및 이를 이용한 전달오류 예측방법이 개시된다. 기계적 학습을 이용한 MLC의 세기조절 방사선 치료계획에 대한 전달오류 예측모델 생성방법은, 적어도 하나의 치료계획 MLC 데이터가 수신되는 단계, 수신된 치료계획 MLC 데이터를 기초로 선형가속기를 구동하여 실제 전달 MLC 데이터를 측정하는 단계, 치료계획 MLC 데이터와 전달 MLC 데이터의 오차를 산출하는 단계 및 산출된 오차를 기초로 전달오류 예측모델을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 전달오류 예측모델을 이용한 전달오류 예측방법은, 환자의 치료계획 MLC 데이터가 수신되는 단계, 수신된 치료계획 MLC 데이터를 기초로 상기 전달오류 예측모델을 이용하여 예측 MLC 데이터를 예측하는 단계 및 예측된 예측 MLC 데이터를 기초로 선형가속기의 각 제어점에서 환자에 조사되는 선량의 수용 가능유무를 판단하는 단계를 포함한다.
Int. CL A61N 5/10 (2006.01)
CPC A61N 5/1071(2013.01) A61N 5/1071(2013.01)
출원번호/일자 1020150079254 (2015.06.04)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2016-0143932 (2016.12.15) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2015.06.04)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 예성준 대한민국 경기도 용인시 수지구
2 선조엘 캐나다 서울특별시 용산구
3 박소연 대한민국 서울특별시 강북구
4 박종민 대한민국 서울특별시 종로구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이원희 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 ***, 성지하이츠빌딩*차 ***호 (역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 서울특별시 관악구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2015.06.04 수리 (Accepted) 1-1-2015-0540771-15
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2016.05.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2016.07.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2016-0080008-99
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2016.07.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0491274-77
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2016.08.31 수리 (Accepted) 1-1-2016-0848514-67
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2016.08.31 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-0848513-11
7 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal		 2016.11.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0834649-96
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2016.12.23 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2016-1265895-07
9 등록결정서
Decision to grant		 2017.04.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0307500-10
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5093546-10
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5101798-31
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.02 수리 (Accepted) 4-1-2019-5154561-59
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2020-5265458-48
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
적어도 하나의 치료계획 다엽콜리메이터(Multi-Leaf Collimator, MLC) 데이터가 수신되는 단계;상기 수신된 치료계획 MLC 데이터를 기초로 선형가속기를 구동하여 실제 전달 MLC 데이터를 측정하는 단계;상기 치료계획 MLC 데이터와 상기 전달 MLC 데이터의 오차를 산출하는 단계; 및상기 산출된 오차를 기초로 전달오류 예측모델을 생성하는 단계를 포함하고,상기 오차를 산출하는 단계는,상기 선형가속기의 각 제어점에 대한 상기 치료계획 MLC 데이터와 상기 전달 MLC 데이터의 오차를 산출하고,상기 전달오류 예측모델을 생성하는 단계는,기계학습 모델을 사용하여 상기 산출된 오차를 정량화함에 따라 환자에게 조사되는 방사선량의 전달오류를 보정할 수 있는 다엽콜리메이터의 위치를 예측하는 것을 특징으로 하는 다엽콜리메이터의 세기조절 방사선 치료계획에 대한 전달오류 예측모델 생성방법
2 2
제 1항에 있어서,상기 치료계획 MLC 데이터를 수신하는 단계는,상기 MLC의 리프 위치(leaf position), 리프 속도(leaf velocity), 리프 방향(leaf direction), 리프 뱅크(leaf bank) 및 리프 움직임(leaf movement) 중 적어도 하나의 데이터를 수신하는 것을 특징으로 하는 다엽콜리메이터의 세기조절 방사선 치료계획에 대한 전달오류 예측모델 생성방법
3 3
삭제
4 4
제 1항에 있어서,상기 전달오류 예측모델을 생성하는 단계는,상기 산출된 오차를 기초로 선형회귀(linear regressions), 랜덤 포레스트(random forest), 큐비스트(cubist), 플루언스(fluencies) 중 적어도 하나의 기계학습 모델을 사용하여 상기 전달오류 예측모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 다엽콜리메이터의 세기조절 방사선 치료계획에 대한 전달오류 예측모델 생성방법
5 5
삭제
6 6
제 1항, 제 2항, 제 4항 중 어느 한 항에 따른 전달오류 예측모델을 이용한 전달오류 예측방법은,환자의 치료계획 MLC 데이터가 수신되는 단계;상기 수신된 치료계획 MLC 데이터를 기초로 상기 전달오류 예측모델을 이용하여 예측 MLC 데이터를 예측하는 단계; 및상기 예측된 예측 MLC 데이터를 기초로 선형가속기의 각 제어점에서 상기 환자에 조사되는 선량의 수용 가능유무를 판단하는 단계를 포함하는 전달오류 예측모델을 이용한 전달오류 예측방법
7 7
제 6항에 있어서,상기 예측 MLC 데이터를 산출하는 단계는,상기 전달오류 예측모델이 루트평균제곱오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 최소값으로 산출하는 예측 MLC 데이터를 선택하는 것을 특징으로 하는 전달오류 예측모델을 이용한 전달오류 예측방법
8 8
제 6항에 있어서,상기 선량의 수용 가능유무를 판단하는 단계는,상기 환자의 상태, 치료부위, 치료범위 및 치료방법 중 적어도 하나를 기초로 판단하는 것을 특징으로 하는 예측 MLC 데이터를 선택하는 것을 특징으로 하는 전달오류 예측모델을 이용한 전달오류 예측방법
9 9
적어도 하나의 치료계획 MLC 데이터를 수신하는 입력부; 및상기 수신된 치료계획 MLC 데이터를 기초로 선형가속기를 구동하여 실제 전달 MLC 데이터를 측정하고, 상기 치료계획 MLC 데이터와 상기 전달 MLC 데이터의 오차를 산출하며, 상기 산출된 오차를 기초로 전달오류 예측모델을 생성하는 기계 학습부와, 치료계획 MLC 데이터를 기초로 상기 전달오류 예측모델을 이용하여 예측 MLC 데이터를 예측하는 전달오류 예측부를 포함하는 제어부를 포함하고,상기 기계 학습부는,상기 선형가속기의 각 제어점에 대한 상기 치료계획 MLC 데이터와 상기 전달 MLC 데이터의 오차를 산출하고,상기 전달오류 예측부는,기계학습 모델을 사용하여 상기 산출된 오차를 정량화함에 따라 환자에게 조사되는 방사선량의 전달오류를 보정할 수 있는 다엽콜리메이터의 위치를 예측하는 것을 특징으로 하는 기계적 학습을 이용한 다엽콜리메이터의 세기조절 방사선 치료계획에 대한 전달오류 예측장치
10 10
제 9항에 있어서,상기 제어부는,상기 예측된 예측 MLC 데이터를 기초로 선형가속기의 각 제어점에서 환자에 조사되는 선량의 수용 가능유무를 판단하는 선량 분석부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기계적 학습을 이용한 다엽콜리메이터의 세기조절 방사선 치료계획에 대한 전달오류 예측장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육과학기술부 서울대학교 BK21+ 스마트 휴머니티