혁신적인 AI 기반 방사선 치료: 양성자 치료의 정확도를 높이는 확산 트랜스포머

AI 기반 확산 트랜스포머를 이용한 양성자 치료의 잡음 제거 기술 개발 연구 결과 발표. 다양한 암종에서 높은 정확도를 달성, 실시간 적응 방사선 치료 가능성 제시.

AI가 바꾸는 방사선 치료의 미래: 양성자 치료의 정확도 혁신

최근, Yuzhen Ding을 비롯한 16명의 연구진이 발표한 논문 "Diffusion Transformer-based Universal Dose Denoising for Pencil Beam Scanning Proton Therapy"는 인공지능(AI)을 활용하여 양성자 치료의 정확도를 획기적으로 향상시키는 새로운 방법을 제시했습니다. 이 연구는 머신러닝 모델을 통해 저선량의 몬테카를로(MC) 시뮬레이션으로 생성된 방사선량 지도의 노이즈를 제거하여, 빠르고 정확한 방사선량 계산을 가능하게 합니다.

연구의 핵심: 확산 트랜스포머 기반 잡음 제거

연구진은 80명의 두경부암 환자 데이터를 사용하여 확산 트랜스포머 기반 잡음 제거 프레임워크를 개발했습니다. 이 모델은 낮은 통계량의 MC 시뮬레이션으로 생성된 노이즈가 많은 방사선량 지도와 CT 이미지를 입력받아, 고정밀 MC 시뮬레이션으로 생성된 정확한 방사선량 지도를 예측합니다. 모델은 평균 제곱 오차(MSE), 잔차 손실, 그리고 지역 MAE(상위/하위 10% 선량 복셀에 집중)를 결합한 손실 함수로 학습되었습니다.

놀라운 성과: 다양한 암종에서의 우수한 성능

연구 결과는 놀랍습니다. 모델은 두경부암 뿐 아니라, 폐암, 유방암, 전립선암 등 다양한 암종에서도 우수한 성능을 보였습니다. 두경부암의 경우, 평균 절대 오차(MAE)는 0.195 Gy[RBE]에 불과했으며, 3D 감마 통과율은 92%를 넘었습니다. 다른 암종에서도 유사한 수준의 높은 정확도를 달성했습니다. 이는 두경부암 데이터로만 학습된 모델이 다양한 암종에 일반화될 수 있음을 보여주는 중요한 결과입니다.

미래를 향한 전망: 실시간 적응 방사선 치료의 가능성

이 연구는 단순히 방사선 치료의 정확도를 높이는 것을 넘어, 실시간 적응 방사선 치료(oART) 의 가능성을 열었습니다. 빠르고 정확한 방사선량 계산은 환자의 해부학적 변화에 신속하게 대응하는 oART를 가능하게 하며, 더욱 정밀하고 효과적인 암 치료를 제공할 수 있습니다. AI 기반 방사선 치료는 더 이상 미래의 이야기가 아닌, 현재 진행형입니다. 앞으로 이 기술이 더욱 발전하여 더 많은 환자들에게 혜택을 줄 수 있기를 기대합니다.