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Páginas 61 (enero - junio 2014)
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16O: Parámetros óptimos para reducción de varianza en simulaciones Monte Carlo para terapia de protones en modo de dispersión pasiva
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1936
J. Ramos-Méndeza, J. Perl
,b
, J. Schümannc, J. Shind, B. Faddegone, H. Paganettic
a Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, Puebla, Pue., México
b SLAC National Laboratory, EUA
c Massachusetts General Hospital, EUA
d St Jude Children’s Research Hospital, EUA
e University of California at San Francisco, EUA
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Tabla 1. Parámetros óptimos de VRT y eficiencia
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Introducción: La forma más precisa de calcular la dosis depositada en radioterapia es mediante el método de Monte Carlo (MC). Sin embargo, el tiempo de simulación es prohibitivo para su práctica clínica en radioterapia con protones. Para radioterapia convencional, las técnicas de reducción de varianza (VRT) han permitido la implementación de MC en la práctica clínica. En este trabajo, se propone la implementación de VRT adecuadas para las necesidades específicas de la radioterapia con protones en modo de dispersión pasiva. Nos enfocamos en la transporte de protones a lo largo del cabezal de tratamiento, el cual ocupa más de la mitad del tiempo total de toda la simulación.

Materiales y métodos: Utilizando el software TOPAS1, se modelaron los cabezales de tratamiento del Francis H Burr Proton Therapy Center (S1) y de la University of California at San Francisco (S2). Se implementó la técnica geométrica de división de partículas (GDP)2 y se estudiaron los umbrales óptimos de producción (UP) de partículas secundarias. Para el arreglo S1, un par de planos se colocaron antes del segundo dispersor (SD2) y antes de la apertura (AP) respectivamente; las partículas (protones primarios y secundarios) que arribaron a tales planos fueron copiadas 8 veces por plano. Para el arreglo S2, el primer plano se colocó antes de la columna de agua (CA) y el segundo antes de la AP; las partículas fueron copiadas 16 veces por plano. Se generaron archivos de espacio fase (EF) a la salida de cada cabezal de tratamiento y se calculó la eficiencia computacional mediante la fluencia plana. Se realizaron pruebas de precisión comparando los EF creados con VRT y sin VRT. Para ello, se calcularon los perfiles de dosis en tanques voxelizados de agua y en un paciente para comprobar el desempeño en situaciones reales.

Resultados: Los parámetros óptimos para los 2 arreglos se muestran en la tabla 1. Se incluye: la posición de los planos DPG, el número de división (Ns), los óptimos UP, el factor para ruleta rusa (FRR) y la ganancia en eficiencia (EF). Las diferencias porcentuales son menores al 2% para los perfiles de dosis en agua. Para el paciente de cabeza y cuello (fig. 1), la prueba de índice gamma fue de 98.7% para el criterio de 3%/3mm.

Tabla 1.

Parámetros óptimos de VRT y eficiencia

Opción  DPG  Ns  UP  FRR  EF 
S1  SD2/AP  50 mm  1.5  78 
S2  CA/AP  16  0.05 mm  4.0  57 
Figura 1.

Referencia (línea continua). Reducción de varianza (línea punteada).

(0.06MB).

Conclusiones: Considerando DPG y UP es posible incrementar considerablemente la eficiencia computacional sin comprometer la precisión disimétrica.

Bibliografía
[1.]
J. Perl, J. Schümann, J. Shin, et al.
TOPAS: An innovative proton Monte Carlo platform for research and clinical applications.
Med Phys, 39 (2012), pp. 6818-6837
[2.]
J. Ramos-Méndez, J. Perl, J. Schümann, et al.
Geometrical splitting technique to improve the computational efficiency in Monte Carlo calculations for proton therapy.
Med Phys, 40 (2013), pp. 041718
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