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<dc:title>Dosimetría Monte Carlo para campos colimados de fotones</dc:title>
<dc:creator>Rucci, José Alexis</dc:creator>
<dc:contributor>Cravero, Walter</dc:contributor>
<dc:subject>Física</dc:subject>
<dc:subject>Dosimetría</dc:subject>
<dc:subject>Radioterapia</dc:subject>
<dc:subject>Monte Carlo</dc:subject>
<dc:description>La planificación de tratamientos en radioterapia utilizando códigos Monte Carlo
está convirtiéndose rápidamente en una alternativa a los sistemas de planificación de
tratamiento tradicionales, y ciertamente son considerados una herramienta útil a los
efectos de la verificación independiente dentro de un sistema de manejo de la calidad.
Esto es posible, en parte, gracias al poder de cálculo de las computadoras actuales, que
hace posible la obtención de resultados estadísticamente satisfactorios en poco tiempo.
En la presente tesis se desarrolló un modelo de fuentes virtuales sencillo a fin de
reemplazar la geometría de un cabezal de tratamiento de radioterapia, que permita obtener
los mismos resultados dosimétricos dentro de los intervalos de confianza recomendados,
sin necesidad de simular detalladamente el cabezal. Este modelo se construyó
partiendo de archivos de espacio de fase disponibles en la base de datos del OIEA.
En una primera parte se desarrolló un modelo híbrido que consistió en una fuente
extensa de fotones con una estructura geométrica que permitió modelar el tamaño
del campo y generar contaminación electrónica. Posteriormente se procedió a simular
tamaños de campo pequeños (menores a 20 x 20 cm2) y se calculó la deposición de
dosis en agua, comparando los resultados obtenidos con mediciones experimentales.
Para extender el modelo a tamaños de campo grandes, en una segunda etapa se
realizó una modificación a la geometría del modelo con el agregado de un filtro aplanador
genérico de espesor variable. Posteriormente se realizaron simulaciones para campos
grandes (hasta 40x40 cm2), comparándolos nuevamente con mediciones experimentales.
Los resultados obtenidos mostraron un buen acuerdo con las mediciones experimentales,
dentro de los intervalos de confianza recomendados. Esto sugiere que este
modelo puede utilizarse a propósitos de verificación de planificadores de tratamiento
de radioterapia.</dc:description>
<dc:description>The implementation of Monte Carlo methods for treatment planning in radiotherapy
are an alternative to traditional Treatment Planning Systems. Actually, Monte
Carlo methods have demondtrated to be a useful tool for dose verification. The potentiality
of Monte Carlo methods was significantly increased by computation capacities
currently available.
In this thesis, a simple virtual source model was developed, in order to replace the
complete geometry of a radiotherapy accelerator treatment head and to be able to
obtain the same results within the recommended confidence intervals. This model is
based on the phase space files available in the IAEA's database.
In a first step, a hybrid model was developed. It consisted of an extended photon
source added to a geometrically simple structure which allows the configuration of the
field size and to generate electronic contamination. Thereafter Monte Carlo simulations
was performed in order to calculate the dose deposition in a water phantom for
small field sizes (less than 20 x 20 cm2) comparing these results with experimental
measurements.
In a second step, a change in the geometry of the model was developed in order
to adapt it to large fields simulations, adding a generic flattening filter with variable
thickness. It was shown that a relatively simple calibration method could be used to
determine the filter thickness. With this addition both PDDs and cross profiles were
calculated for large fields up to 40x40 cm2 and compared to experimental ones.</dc:description>
<dc:date>2015-03-25</dc:date>
<dc:date>2015-08-20T16:43:12Z</dc:date>
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<dc:date>2015</dc:date>
<dc:type>tesis doctoral</dc:type>
<dc:identifier>http://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/2420</dc:identifier>
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<dc:rights>Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 (CC BY-NC-ND 4.0)</dc:rights>
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