Modelagem computacional de um acelerador linear clínico para análise dosimétrica de campos pequenos na radioterapia

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Souza, Clayton Henrique de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Algoritmo Simplex de Nelder-Mead; campos pequenos; dosimetria; dosimetry; MCNP; Monte Carlo; Nelder-Mead Simplex Algorithm; small fields
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/85/85133/tde-11122025-114736/

Esta tese teve, como objetivo, a construção de um modelo computacional de um acelerador linear clínico em condição de campos pequenos. Para isso, utilizou-se duas metodologias distintas: uma de ajuste manual de parâmetros e outra de ajuste automatizado, a partir do desenvolvimento de um Algoritmo de Nelder-Mead, aplicado ao código MCNP6, chamado de AutoOptMCNP. Os parâmetros ajustados dizem respeito à fonte virtual, ao filtro aplainador (FF) e às jaws. A reprodutibilidade do método foi avaliada comparando-se distribuições de dose, simuladas e experimentais, para dois aceleradores distintos: um Varian Clinac 2100CD (6 MV) e um Varian Clinac 6EX (6 MV). Os dados de referência foram baseados em medidas experimentais, de PDP e perfil, de um diodo IBA Razor e de um filme radiocrômico EBT3. As irradiações foram configuradas utilizando-se os tamanhos de campo de 0,5 x 0,5, 1 x 1, 2 x 2, 4 x 4 e 10 x 10 cm2, com perfis de dose lateral medidos nas profundidades de 1,5 cm e 10 cm. Os resultados encontrados mostram uma excelente concordância entre modelo e referência, quando aplicado o ajuste automatizado de parâmetros. Com relação às curvas de perfil de dose lateral do diodo IBA Razor, uma taxa de aprovação de 100% dos pontos pode ser encontrada, a partir de um índice gama local, com critério de passagem 2%/2mm, para todos os tamanhos de campo, em todas as profundidades. O desempenho se repetiu quando foi utilizado o critério de passagem 1%/1mm, exceto para os campos de 4 x 4 e 10 x 10 cm2, que apresentaram um γlocal de até 98,29% e 76,04%, respectivamente. Já as curvas de PDP, por sua vez, mostraram um ótimo desempenho, mesmo nas regiões de alto gradiente de dose, como as regiões de build up, penumbra e umbra, sendo recorrente diferenças relativas menores que ±2%. Ainda, salienta-se que, estes resultados, só foram possíveis de serem obtidos devido à metodologia MDADE, que viabilizou que uma execução que demoraria, aproximadamente, algumas dezenas ou centenas de anos, fosse finalizada em alguns dias ou horas. Assim, conclui-se que os modelos computacionais construídos reproduziram adequadamente as condições de campos pequenos e largos da radioterapia. Além disso, abre-se a possibilidade da utilização do programa AutoOptMCNP ser direcionado a outras aplicações, que tenham por objetivo estimar parâmetros físicos de interesse, através do transporte da radiação na matéria, para construção de modelos computacionais.