Development of Dose-Based AI Decision Model for Adaptive Replanning Using CBCT-Derived Synthetic CT and Dose Recalculation in Head and Neck Radiotherapy
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710115180
과학기술정보통신부
한국연구재단
양산부산대학교병원
김동운
9명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
4,340만원
4,340만원
기초연구
기타
경상남도 양산시
보건의료 > 의료기기 > 방사선 치료기기
본 연구의 최종 목표는 CBCT 기반 합성 CT(synthetic CT)와 치료계획시스템(TPS) 선량 재계산을 결합하여, 두경부 방사선치료 과정에서 발생하는 해부학적 변화가 실제 선량 분포에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고, 재설계(replanning) 필요 여부를 객관적으로 판단할 수 있는 선량 기반 임상 의사결정 모델을 개발하는 것이다. 기존 임상에서는 ...
... 및 OAR 관련 다양한 선량 지표를 통합하여 다변량 기반 모델을 구축하고, ROC 분석을 통해 최적 임계값을 도출하여 임상적 민감도와 특이도를 확보한다. 최종적으로 CBCT 입력부터 합성 CT 생성, 선량 재계산, 재설계 판단까지 이어지는 반자동 프로토타입 시스템을 구현하고, 실제 임상 데이터에 적용하여 워크플로우 내 적용 가능성과 임상적 유효성을 검증한다.
... 조기에 탐지하고, 재설계 판단을 경험 의존적 영역에서 정량 기반 의사결정 체계로 전환할 수 있다.개발된 기술은 CBCT 입력만으로 선량 재계산과 재설계 판단까지 수행 가능한 반자동 시스템 형태로 구현되어 기존 치료 장비 및 TPS 환경을 유지한 상태에서 추가 장비 없이 임상 적용이 가능하다. 이를 통해 불필요한 재설계를 줄이고 필요한 재설계를 조기에 수행함으로써 치료 효율성과 ...