Климанов Радиобиологическое и дозиметрическое планиров. Ч.1 2011

нейшего ускорения расчетов заранее готовится подробная таблица функции ошибок или используется простая аналитическая аппроксимация этой функции. Авторы рассмотренного алгоритма [66] утверждают, что при 3-мерной его реализации время расчета практически мало отличается от 2-мерных расчетов.

8.4 Ограничения модели тонкого луча Ферми – Эйджа

Несмотря на все усовершенствования модель ТЛ Ферми-Эйджа имеет существенные ограничения:

1. Дозовое профиль представляет собой гауссовское распределение на всех глубинах. Однако из рис. 7.48 видно, что экспериментальные данные неплохо аппроксимируются нормальным распределением только на малых и больших глубинах. На средних же глубинах расхождение значительное. Поэтому в работе [68] была предложена альтернативная модель ТЛ, в которой он представляется в виде суммы трех нормальных распределений. Эта модель приводит к лучшему согласию между расчетными и экспериментальными дозовыми профилями.

2.Модель ТЛ Ферми – Эйджа плохо описывает рассеяние электронов на краях пластин из материалов с большим атомным номером. Это может приводить к заметным погрешностям в расчете дозы для нерегулярных полей, поэтому результаты расчета следует проверять экспериментом.

3.Уширение ТЛ, как следует из уравнения (7.31), непрерывно возрастает с увеличение глубины, что согласуется с эксперимен-

том на малых и средних глубинах. Однако расчеты методом Мон- те-Карло показывают, что уширение ТЛ уменьшается в конце про-

бега (рис. 7.53), что объясняется уменьшением числа электронов в пучке в конце пробега из-за страгглинга.

4.Влияние негомогенностей в модели ТЛ Ферми – Эйджа, строго говоря, проводится в геометрии, состоящей из плоских слоев, поэтому для узких негомогенностей, расположенных вдоль направления ТЛ, возможно появление заметных погрешностей.

481

Рис. 7.53. Сравнение расчетной зависимость уширения ТЛ от глубины (7.31) с экспериментальными данными [62]

8.5. Метод Монте-Карло

8.5.1. Общее описание метода

Несмотря на все усовершенствования аналитические модели переноса электронов (главным образом модели ТЛ), используемые

вбольшинстве коммерческих систем дозиметрического планирования, не обеспечивают во многих клинических ситуациях требуемую точность расчета дозы. К таковым относится учет возмущения

врассеяние излучения, вызываемого воздушными полостями, негомогенностями, особенно с высоким атомным номером, наклон-

ным падением пучков и др. Погрешность расчета доз здесь достигает 20 %.

Единственным методом, с помощью которого можно сегодня

корректно рассчитывать дозу в таких сложных случаях, является метод Монте-Карло (МК). Это универсальный численный метод решения задач, основой которого является вероятностное моделирование изучаемого явления. Использование метода в задачах переноса ионизирующего излучения возможно при условии детального знания сечений (по существу, вероятностей) элементарных

482

процессов взаимодействия ионизирующих частиц с веществом. Такие данные в настоящее время физиками получены.

Важнейшей частью расчетов методом МК является моделирование множества траекторий элементарных частиц в веществе на основе случайных испытаний. В упрощенном виде это выглядит следующим образом. Вначале разыгрываются точка рождения частицы, ее энергия и направление движения, затем определяется длина свободного пробега до точки взаимодействия с веществом, разыгрывается вид взаимодействия (поглощение, рассеяние и т.д.), и если это не поглощение, то определяются энергия и направление движения частицы после взаимодействия (или частиц, если при взаимодействии рождаются новые частицы). После этого снова разыгрываются длина свободного пробега до следующего взаимодействия, вид взаимодействия, энергия и направление движения частицы после взаимодействия. Так продолжается пока частица не поглотится или не выйдет за пределы рассматриваемого объема. Значения интересующих расчетчика величин (например, поглощенной дозы) определяются усреднением специальных оценок по множеству полученных траекторий. Детальному описанию метода

МК посвящено большое количество публикаций. Для первоначального изучения метода можно рекомендовать работы [69,70].

На рис.7.54 в качестве примера, приводится фрагмент моделирования в свинце траектории первичного фотона с энергией 10 МэВ, который создает фотон-электронный ливень.

Важнейшим достоинством метода МК является его хорошая приспособленность к расчетам в сложной геометрии. Для примера на рис.7.55 показаны результаты моделирования траекторий электронов и создаваемых ими фотонов (и наоборот) в головке ускорителя.

483

Рис. 7.54. Фрагмент траектории 10 МэВ первичного фотона, падающего справа на слой свинца

Время расчета при усложнении геометрии, конечно, существенно увеличивается, но это увеличение не сравнимо с увеличением, имеющим место в других численных методах теории переноса. Тем не менее при расчете методом МК 3-мерных дозовых распределений в сложных по геометрии негомогенных средах основное расчетное время тратится на геометрические расчеты.

Статистическая погрешность метода МК зависит от количества

траекторий N, и обычно уменьшается по закону N 1/ 2 , т.е. сходимость результатов является относительно медленной. Так как при этом количество точек (или вокселей), в которых ведется расчет дозы при дозиметрическом планировании, очень велико (≥ 105), то для получения необходимой точности (погрешность ≤ 2 %) требуется моделировать несколько десятков миллионов траекторий (иногда и больше). Другими словами, метод МК является одним из самых трудоемких методов, требующим громадного объема вычислений, не говоря уже о высокой квалификации расчетчика. Поэтому долгое время, несмотря на большой интерес со стороны медицинских физиков к этому методу, вопрос о его применении в рутинных расчетах при дозиметрическом планировании облучения даже не поднимался.

484

Рис. 7.55. Пример моделирования траекторий, образующихся в головке ускорителя в результате развития электрон-фотонного ливня от первичных электронов

с энергией 20 МэВ (адаптировано из [71])

8.5.2. Современное состояние применения метода Монте-Карло в лучевой терапии

Условно можно выделить три этапа применения метода МК для решения задач лучевой терапии:

• 1 этап – адаптация созданных в ядерной физике универсаль-

ных МК программ ETRAN, PENELOPE, MCNP, ITS и др., для ре-

шения некоторых частных расчетных задач ЛТ. Особенно следует

вэтом ряду выделить код EGS [72,73].

•2 этап – усовершенствование универсальных МК программ ядерной физики для повышения точности расчета поглощенных

доз в задачах ЛТ. Наиболее заметный вклад в этом направлении был внесен в работах [74–76]. К этому же этапу можно отнести

первые попытки разработки программы для расчета в системах планирования доз от электронов на основе метода макроМК [77].

•3 этап – быстрый рост производительности ПК, появление мощных объектно-ориентированных языков программирования, разработка быстрых специализированных алгоритмов МК, а также

485

требования к повышению точности расчетов привели к ускоренному созданию кодов МК, предназначенных для использования в системах планирования для прецизионного расчета доз и полностью базирующихся на методе МК.

Несмотря на все успехи, быстродействие используемых в клиниках вычислительных машин (это в основном ПК и близкие к ним по производительности рабочие станции) пока не позволяет за приемлемое время выполнять полный вариант расчета доз для радиотерапевтических аппаратов, начиная от расчета источника излучения и кончая расчетом дозового распределения в теле пациента. Один из возможных выходов из этой ситуации заключается в

распараллеливании расчетов. По этому пути пошли разработчики системы PEREGRINE [76], которые создали специальный про-

граммно-аппаратный комплекс, состоящий из нескольких десятков параллельно работающих процессоров. Обращение к этой системе из клиники для проведения расчета осуществляется через локальную сеть. Естественно, что при такой схеме существенно теряется оперативность планирования и прямое взаимодействие планировщика с системой планирования.

Более привлекательным оказался путь, при котором полный расчет доз, создаваемых радиотерапевтическим аппаратом, разделяется на два (иногда три) этапа. На первом этапе проводится моделирование траекторий частиц в головке аппарата, в результате которого получают так называемое фазовое пространство траекторий. Далее следует обработка этого фазового пространства. Например, в определенном месте между сглаживающим фильтром головки аппарата и телом пациента вводится виртуальная плоскость, на которой регистрируются параметры пересекающих ее частиц (энергия, координата на плоскости, направление движения). В результате получают характеристики нового, уже виртуального плоского источника, который и используется для расчета дозового распределения в пациенте на втором этапе. Этот подход требует моделирования очень большого количества траекторий и, соответственно, большой памяти для их запоминания.

Некоторые авторы предпочитают модельное представление фазового пространства. В математических моделях на основе усреднения и обобщения данных проводится аппроксимация фазового пространства траекторий с помощью ограниченного набора анали-

486

тических выражений и эмпирических коэффициентов. Метод не требует очень большой памяти, но является приближенным.

Наконец, в ряде работ применяется реконструкция характеристик источника из стандартного набора экспериментальных данных по глубинным и профильным дозовым распределениям для конкретной машины. Нередко эта методика дополняется модельным представлением источника.

Подобный подход, хотя и требует много времени, проводится для конкретной машины один (или несколько) раз. Для расчета фазового пространства траекторий сегодня широко используется МК код BEAM [71]. Расчет дозовых распределений на втором этапе является наиболее критичным по отношению к временным затратам, так как обычно проводится многократно для каждого пациента. Сегодня наиболее продвинутыми с точки зрения оптимального

сочетания точности и времени расчета можно назвать программы

VMC++ [78] и DPM [79].

Авторы программы VMC++ добились впечатляющего уменьшения времени расчета (почти на два порядка по сравнению с классической EGS4) за счет применения богатого набора различных способов уменьшения дисперсии [80], а также процедуры сглаживания результатов расчета [81]. Типичный расчет для одного поля электронов занимает 35 с, а для фотонов 360 с на ПК с процессором 500 МГц. После публикации этих результатов код

немедленно привлек внимание одного из главных производителей коммерческих систем планирования MDS-Nordion (сейчас Nucle-

tron). В настоящее время разрабатываемая этой фирмой система планирования МК заканчивает прохождение клинических испытаний. На рис.7.56 в качестве примера приводятся результаты расчета изодоз для пучка электронов.

Основной выигрыш в скорости расчета в программе DPM достигается за счет применения специального механизма транспорта электронов и функций распределения многократного рассеяния, которые позволили увеличить шаг электронов между конденсированными столкновениями (см. ниже) до 5 мм. Быстродействие программы DPM, по-видимому, даже выше, чем VMC++.

487

Рис. 7.56. Срез изодозового распределения при облучении грудной клетки пучком электронов [82]

8.5.3. Применение метода МК для расчета доз от пучков электронов

Строгое моделирование траекторий электронов методом МК сильно затруднено из-за очень большого количества взаимодействий со средой (сотни тысяч), которые имеет электрон как заряженная частица. Тем не менее в некоторых задачах приходится прибегать к прямому моделированию каждого взаимодействия электронов. Такая методика называется методом индивидуальных столкновений и требует очень большого расчетного времени (или мощных ЭВМ).

488

Существенно более широкое распространение в ЛТ получил подход, в котором производится группировка индивидуальных взаимодействий электрона в так называемые «конденсированные столкновения», впервые предложенный M. Berger в работе [82]. Сущность метода заключается в следующем.

Подавляющая часть взаимодействий, испытываемых электроном, является упругим рассеянием с малой потерей энергии и небольшим углом рассеяния. Автор [82] предложил «сконденсировать» большое количество таких взаимодействий и пробегов между ними на одном шаге электрона. Суммарный эффект всех индивидуальных взаимодействий учитывается с помощью случайной выборки изменения энергии и направления движения частицы в конце шага из распределений, полученных в теории многократного рассеяния заряженных частиц. Таким образом, потери энергии и угол рассеяния, которые приписываются электрону в конце шага, являются результатом усреднения по очень большому количеству индивидуальных взаимодействий. Этот метод требует значительно меньшего объема вычислений, чем метод индивидуальных взаимодействий, но в нем вводится некоторое искусственное понятие «шаг электрона», от величины которого может зависеть результат расчета. Часто величина шага S определяется из следующего уравнения:

(7.47)

где k – коэффициент, значения которого обычно берутся в интервале 0,01–0,05; усреднение dE / dx проводится в пределах шага.

Автор [82] определил два основных класса реализации метода конденсированных столкновений. В схеме класса 1 частица движется по заранее определенной сетке потерь энергии. Хотя в такой схеме существует возможность для более аккуратной обработки многократного упругого рассеяния, в ней имеются определенные минорные проблемы, связанные с недостатками в учете корреляции между потерей энергии и рождением вторичных частиц. Данная схема реализована, например, в комплексе MCNP [83].

В схеме класса 2 неупругое взаимодействие электрона, приводящее к эмиссии тормозного излучения или образованию дельтаэлектрона с энергией выше Eδ, моделируется непосредственно как в событиях рождения вторичных частиц, так и в их последующем

489

транспорте. Такие взаимодействия принято называть «катастрофическими столкновениями». Подпороговые процессы учитываются в приближении непрерывного замедления (хотя это и не обязательно). Схема класса 2 реализована в программах [71–73, 75–79].

Следует отметить, что объем вычислений (а, следовательно, и время расчета) при расчете доз от электронных пучков значительно меньше, чем для фотонных пучков. Объясняется это тем, что шаги электронов много меньше пробегов фотонов между взаимодействиями, поэтому для достижения такой же статистической погрешности при расчете доз в отдельных вокселях в случае электронной задачи требуется моделировать существенно меньшее число историй (траекторий). Это обстоятельство дает возможность уже в настоящее время проводить дозиметрическое планирование облучения пучками электронов и фотонов, используя метод МК. Сравнение результатов такого планирования с экспериментальными данными и с результатами расчета с помощью полуэмпирических методов (например, методом тонкого луча) показало существенно более высокую точность, особенно для сложных случаев [84]. На Международном конгрессе по медицинской физике 2006 г. (Сеул) и на рабочих семинарах по применению метода МонтеКарло для планирования лучевой терапии (Монреаль, Канада, 2004; Брюссель, Бельгия, 2006) было доложен уже целый ряд работ (например, [85-87]) посвященных этой теме.

Контрольные вопросы к главе 7

1.В каком энергетическом диапазоне находятся энергии клинических пучков электронов?

2.Назовите основные процессы взаимодействия электронов с веществом.

3.Как зависит массовая тормозная способность электронов и ее компоненты от энергии электронов и атомного номера вещества?

4.Чем отличается ограниченная массовая тормозная способность от массовой тормозной способности?

5.Как определяется практический пробег и средняя энергия пучка электронов в водном фантоме?

490