Implementación de métodos simplificados de cálculo de dosis de radioterapia como herramientas de control redundante.
En la planificación y control de calidad de radioterapia, la obtención de la dosis en el paciente constituye una etapa fundamental para la correcta ejecución del tratamiento. El software denominado sistema de planificación de tratamiento o TPS (del inglés Treatment Planning System) realiza cálcul...
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Física Álgebra Radioterapia Dosimetría Radiotherapy Radioterapia Radiation doses Dosis de radiación [Semiempirical calculation Cálculo semiempírico Numerical implementation in python Implementación numérica en python] Apaza Blanco, Oscar Abel Implementación de métodos simplificados de cálculo de dosis de radioterapia como herramientas de control redundante. |
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Física Álgebra Radioterapia Dosimetría Radiotherapy Radioterapia Radiation doses Dosis de radiación [Semiempirical calculation Cálculo semiempírico Numerical implementation in python Implementación numérica en python] |
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En la planificación y control de calidad de radioterapia, la obtención de la dosis en el
paciente constituye una etapa fundamental para la correcta ejecución del tratamiento. El
software denominado sistema de planificación de tratamiento o TPS (del inglés Treatment
Planning System) realiza cálculos de diversa complejidad para obtener distribuciones de
isodosis en el medio irradiado. Entre los algoritmos que utilizan los TPS están los métodos
explícitos, los métodos semianalíticos y los métodos semiempíricos. Cualquiera sea
el método utilizado, los cálculos asociados deben garantizar la suficiente exactitud con
el objetivo de asegurar la máxima correspondencia posible entre la dosis prescrita y la
que será dispensada al paciente en concordancia con los niveles de tolerancia permitidos.
Un suministro de dosis mayores implica un alto riesgo de daño al paciente afectando de
manera directa a tejidos sanos, mientras que un subdosaje aumenta significativamente la
probabilidad de supervivencia de las células tumorales, pudiendo transformarlas en radioresistentes.
En la actualidad los TPS comerciales utilizan métodos numéricos complejos
para los cálculos de distribuciones de dosis, quedando rezagados los métodos semiempíricos.
Sin embargo, los métodos semiempíricos todavía constituyen una herramienta útil
para el cálculo clínico y para los controles de calidad dosimétricos.
Los métodos semiempíricos acompañaron a la radioterapia desde sus inicios y tienen su
sustento en mediciones experimentales que se llevan a cabo en situaciones semejantes a las
de aplicación clínica, lo que le otorga confiabilidad a los resultados. En el presente trabajo
de tesis, se introduce en forma detallada el algoritmo semiempírico denominado “DPsirel”
([ D/Y ]rel ) que es utilizado con éxito en el servicio de radioterapia de la Fundación Escuela
de Medicina Nuclear (FUESMEN) localizada en la ciudad de Mendoza, Argentina.
Con lo establecido, se desarrolla el cálculo de la tasa de dosis en medios homogéneos
y sobre el eje del haz. Seguidamente, se extiende el algoritmo semiempírico, al cálculo de
la tasa de dosis a casos más generales como campos conformados y fuera de eje del haz. Se
implementa el algoritmo semiempírico en el lenguaje de programación python, en el que
se establecen varias funciones relacionadas con el cálculo de la tasa de dosis en distintas
configuraciones del haz de irradiación del acelerador lineal. Finalmente, para acelerar los
tiempos de cálculo, se implementa en el lenguaje de programación C, las mismas funciones
desarrolladas en python con el objetivo de utilizar la extensión CUDA (del inglés Computer
Unified Device Arquitecture) de dicho lenguaje para realizar el cálculo de forma paralela
utilizando la tarjeta gráfica o GPU (del inglés Graphics Processing Unit).
Los resultados que generan las funciones desarrolladas en python son contrastados con
los obtenidos con la herramienta de cálculo de FUESMEN. Entre las funciones que son
verificadas se encuentran: la función de dispersión, la función tasa de dosis en el eje central
y la función tasa de dosis fuera de eje. Se determinaron errores porcentuales que están en
el orden de 10"-7 % respecto la función de dispersión, lo que implica la aceptación de los
valores numéricos generados en python. Para la comparación de las tasas de dosis en el eje
central del haz y fuera de él, se generaron distribuciones de PDD y perfiles de dosis para
algunas configuraciones típicas en la clínica. En las distribuciones de PDD se obtuvieron
errores porcentuales por debajo de 0.04% y respecto a los perfiles de dosis se obtuvieron
valores de Gamma-index (definido con una tolerancia de 0.1% en dosis y 0.1mm en
distancia) por debajo de 0.6, logrando la aceptación 100% de ambas distribuciones de
dosis. Finalmente, se compararon las velocidades de ejecución entre la CPU y la GPU
para el cálculo de la tasa de dosis en varios puntos dentro del medio irradiado. El cálculo
realizado con la CPU mostró tiempos de ejecución extensos, en algunos casos de algunas
horas; en cambio con la GPU para el mismo proceso de cálculo, se llegó a ejecutar en
el orden de segundos. De esta manera, se diseñó un código de cálculo de dosis rápido,
robusto y versátil, apto para su prueba como cómputo de dosis independiente en centros
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I25-R131-5732017-05-09T14:30:51Z Implementación de métodos simplificados de cálculo de dosis de radioterapia como herramientas de control redundante. Implementation of simplified methods of calculating radiotherapy doses as redundant control tools. Apaza Blanco, Oscar Abel Física Álgebra Radioterapia Dosimetría Radiotherapy Radioterapia Radiation doses Dosis de radiación [Semiempirical calculation Cálculo semiempírico Numerical implementation in python Implementación numérica en python] En la planificación y control de calidad de radioterapia, la obtención de la dosis en el paciente constituye una etapa fundamental para la correcta ejecución del tratamiento. El software denominado sistema de planificación de tratamiento o TPS (del inglés Treatment Planning System) realiza cálculos de diversa complejidad para obtener distribuciones de isodosis en el medio irradiado. Entre los algoritmos que utilizan los TPS están los métodos explícitos, los métodos semianalíticos y los métodos semiempíricos. Cualquiera sea el método utilizado, los cálculos asociados deben garantizar la suficiente exactitud con el objetivo de asegurar la máxima correspondencia posible entre la dosis prescrita y la que será dispensada al paciente en concordancia con los niveles de tolerancia permitidos. Un suministro de dosis mayores implica un alto riesgo de daño al paciente afectando de manera directa a tejidos sanos, mientras que un subdosaje aumenta significativamente la probabilidad de supervivencia de las células tumorales, pudiendo transformarlas en radioresistentes. En la actualidad los TPS comerciales utilizan métodos numéricos complejos para los cálculos de distribuciones de dosis, quedando rezagados los métodos semiempíricos. Sin embargo, los métodos semiempíricos todavía constituyen una herramienta útil para el cálculo clínico y para los controles de calidad dosimétricos. Los métodos semiempíricos acompañaron a la radioterapia desde sus inicios y tienen su sustento en mediciones experimentales que se llevan a cabo en situaciones semejantes a las de aplicación clínica, lo que le otorga confiabilidad a los resultados. En el presente trabajo de tesis, se introduce en forma detallada el algoritmo semiempírico denominado “DPsirel” ([ D/Y ]rel ) que es utilizado con éxito en el servicio de radioterapia de la Fundación Escuela de Medicina Nuclear (FUESMEN) localizada en la ciudad de Mendoza, Argentina. Con lo establecido, se desarrolla el cálculo de la tasa de dosis en medios homogéneos y sobre el eje del haz. Seguidamente, se extiende el algoritmo semiempírico, al cálculo de la tasa de dosis a casos más generales como campos conformados y fuera de eje del haz. Se implementa el algoritmo semiempírico en el lenguaje de programación python, en el que se establecen varias funciones relacionadas con el cálculo de la tasa de dosis en distintas configuraciones del haz de irradiación del acelerador lineal. Finalmente, para acelerar los tiempos de cálculo, se implementa en el lenguaje de programación C, las mismas funciones desarrolladas en python con el objetivo de utilizar la extensión CUDA (del inglés Computer Unified Device Arquitecture) de dicho lenguaje para realizar el cálculo de forma paralela utilizando la tarjeta gráfica o GPU (del inglés Graphics Processing Unit). Los resultados que generan las funciones desarrolladas en python son contrastados con los obtenidos con la herramienta de cálculo de FUESMEN. Entre las funciones que son verificadas se encuentran: la función de dispersión, la función tasa de dosis en el eje central y la función tasa de dosis fuera de eje. Se determinaron errores porcentuales que están en el orden de 10"-7 % respecto la función de dispersión, lo que implica la aceptación de los valores numéricos generados en python. Para la comparación de las tasas de dosis en el eje central del haz y fuera de él, se generaron distribuciones de PDD y perfiles de dosis para algunas configuraciones típicas en la clínica. En las distribuciones de PDD se obtuvieron errores porcentuales por debajo de 0.04% y respecto a los perfiles de dosis se obtuvieron valores de Gamma-index (definido con una tolerancia de 0.1% en dosis y 0.1mm en distancia) por debajo de 0.6, logrando la aceptación 100% de ambas distribuciones de dosis. Finalmente, se compararon las velocidades de ejecución entre la CPU y la GPU para el cálculo de la tasa de dosis en varios puntos dentro del medio irradiado. El cálculo realizado con la CPU mostró tiempos de ejecución extensos, en algunos casos de algunas horas; en cambio con la GPU para el mismo proceso de cálculo, se llegó a ejecutar en el orden de segundos. De esta manera, se diseñó un código de cálculo de dosis rápido, robusto y versátil, apto para su prueba como cómputo de dosis independiente en centros de radioterapia con aceleradores lineales. The calculation of the dose in the planning and quality control of radiotherapy constitutes a fundamental stage for the correct execution of the treatment of patients. The software called TPS (Treatment Planning System) performs diverse complex calculations to obtain isodose curves in the irradiated medium. Among the algorithms used by TPS one can find explicit methods, semi-analytic methods and semi-empirical methods. Whichever method is used, the associated calculations must guarantee sufficient accuracy with the aim of ensuring the maximum possible correspondence between the prescribed dose and the one that will be dispensed to the patient in accordance with the permitted tolerance levels. A higher dose supply implies a high risk of harm to the patient, directly affecting healthy tissues; whereas an underdose significantly increases the survival probability of the tumor cells, being able to transform them into radioresistants. Commercial TPS currently use sophisticated numerical methods for calculating dose distributions, with semiempirical methods lagging behind. However, semiempirical methods are still a useful tool for clinical calculation and for dosimetric quality controls. Semiempirical methods have accompanied radiotherapy since its inception and have their support in experimental measurements that are carried out in situations similar to those of clinical application, which gives reliability to the results. In this thesis, the semiempirical algorithm “DPsirel” ( [D/Y] rel ), which is successfully used in the radiotherapy service of the Fundacion Escuela de Medicina Nuclear (FUESMEN) located in the city of Mendoza, Argentina, is introduced in detail. Then, the calculation of the dose rate is performed in homogeneous media and in the beam axis.Next, the semi-empirical algorithm is extended to the calculation of the dose rate to more general cases as shaped fields and off the beam axis. The semi-empirical algorithm is implemented in the programming language python, in which several functions related to the calculation of the dose rate in different configurations of the beam of irradiation of the linear accelerator are developed. Finally, in order to accelerate computation times, the same functions in python are ported to the C programming language to use the CUDA (Computer Unified Device Arquitecture) extension. In this way, one can perform computation in parallel on the GPU (Graphics Processing Unit). The results that generate the functions developed in python are contrasted with those generated with the FUESMEN calculation tool. Among the functions that are verified are: the dispersion function, the dose rate function in the central axis and the off-axis dose rate function. Percent errors that are in the order of 10"-7 % were determined with respect to the scatter function, which implies the acceptance of the numerical values generated in python. For comparison of dose rates within and outside the central beam axis, PDD curves and dose profiles were generated for some typical clinical configurations. Percent errors were less than 0.04% in the PDD curves. Gamma-index values (defined with a tolerance of 0.1% in doses and 0.1mm in distance) were obtained for dose profiles below 0:6 achieving acceptance 100% of them. Finally, execution rates between the CPU and the GPU were compared for the calculation of the dose rate at several points within the irradiated medium. The computation performed with the CPU showed large execution times, in some cases of some hours. Instead, the same calculation process in GPU was executed in a few seconds. In this way, a rapid, robust and versatile dose calculation code was designed, suitable to performtests as an independent dose computation in radiotherapy centers. 2016-12-14 Tesis NonPeerReviewed application/pdf http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/573/1/1_Apaza_Blanco.pdf es Apaza Blanco, Oscar Abel (2016) Implementación de métodos simplificados de cálculo de dosis de radioterapia como herramientas de control redundante. / Implementation of simplified methods of calculating radiotherapy doses as redundant control tools. Maestría en Física Médica, Universidad Nacional de Cuyo, Instituto Balseiro. http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/573/ |