- •Введение
- •Планирование облучения
- •Цели и задачи планирования
- •Определения
- •Изодозы
- •Оценка качества планирования
- •Равномерность поля в мишени:
- •Дифференциальная гдо
- •Интегральная гдо
- •Гдо для мишени и органов риска
- •Использование гдо для оценки и оптимизации плана облучения
- •Редукция гдо и вычисление радиобиологических функций
- •Что такое редукция
- •Модели редукции
- •Эквивалентная униформная доза
- •Объемный эффект
- •Логическая функция для критического органа
- •Разница в моделях
- •Методы редукции
- •Гомогенная гдо
- •Сравнение планов
- •База для оптимизации
- •Фракционирование
- •Входные данные системы планирования
- •Подготовка к облучению
- •Физические характеристики пучков
- •Входные данные системы планирования
- •Получение дозиметрической информации
- •Информация об абсолютной калибровке пучка
- •Информация о распределении дозы в воздухе и гомогенной (водной) среде
- •Фантомы
- •Основные измерения
- •Методы получения топометрической информации
- •Биологические аспекты расчёта дозы
- •Виды программ планирования
- •Одномерная поправка на гетерогенность
- •Метод эффективного коэффициента ослабления
- •Метод эквивалентной радиологической толщины
- •Метод карандашного пучка
- •Метод Монте Карло
- •Качество программы планирования
Метод карандашного пучка
Все простые алгоритмы расчёта дозы не учитывают тени за элементами формирования пучка. Алгоритм карандашного пучка учитывает тень от материалов по пути к пациенту и воздух между коллиматором и поверхностью тела. Пучок разделяется на 2 части – на центральную и периферийную. В центральной части используется распределение доз в водном фантоме, делаются поправки на эффективную глубину и поглощение по обратному квадрату. Зависимость периферийного дозного распределения – гауссово, стандартное отклонение включает многократное кулоновское рассеяние от каждого устройства формирования пучка и от пациента по формуле Хайланда.
Распределение углов рассеяния также гауссово. Для радиального распределения дозы и флуенса с глубиной также используется гауссово распределение.
Метод Монте Карло
Широко применяется для расчётов доз и тестирования систем планирования. В простом случае представляет имитацию переноса частиц внутри гетерогенной среды, в котором координаты взаимодействия частиц, их энергии и углы рассеяния, тип взаимодействия со средой разыгрываются на основе статистических распределений, полученных из физических моделей. Последовательность взаимодействий каждой частицы определяет поглощение энергии в различных элементах объёма, вклады т частиц суммируются отдельно в каждом элементе объёма для подсчёта дозы. Обычно моделирование проводят для нескольких миллионов частиц (для нужной интенсивности пучка).
Качество программы планирования
Погрешность определяется:
точностью описания геометрии – зависит от пользователя,
адекватностью физической модели переноса частиц в среде – вклад незначителен,
статистической погрешностью – обратно пропорциональна времени счёта.
Хорошая программа включает проводку пучка по тракту ускорителя с учётом всех систем.
Вопросы для экзамена по теме.
1.Мишени, органы риска, нормальные ткани. Виды мишеней.
2.Выбор пучка для рад. терапии. Требуемые характеристики пучка. Изодозные распределения.
3.Цели и задачи планирования. Системы планирования. Данные для систем планирования.
4. Оценка качества планирования.