Development of a Human Unstructured Mesh Model Based on CT Scans for Dose Calculation in Medical Radiotherapy

De Pietri, Marco (2017) Development of a Human Unstructured Mesh Model Based on CT Scans for Dose Calculation in Medical Radiotherapy. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria energetica [LM-DM270], Documento full-text non disponibile
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Abstract

Questo lavoro di tesi analizza l’opportunità di applicare dei metodi Monte Carlo nei campi della Radioterapia Superficiale e Ortovoltaica. Inizialmente i protocolli di cura attualmente esistenti sono stati studiati. Una revisione della letteratura è stata condotta sulle tipologie ed evoluzione dei fantocci umani computazionali. I passaggi pratici per la realizzazione di due tipi di fantocci basati su paziente, partendo da immagini TAC, sono stati descritti. Questi due tipi, modelli voxel e modelli a mesh non strutturate, sono stati studiati e comparati attraverso simulazioni. Dalla collaborazione con il reparto di Fisica Medica dell’Arcispedale S. Maria Nuova di Reggio Emilia, un modello di un tubo a Raggi X è stato modellato e validato con misure sperimentali. Questa sorgente è stata utilizzata su fantocci di teste attraverso simulazioni con MCNP6. In particolare è stata valutata la distribuzione spaziale della dose, dentro al modello, a tensioni crescenti all’interno del tubo. Il confronto dei risultati delle simulazioni ha permesso di valutare le interazioni dei fotoni all’interno del modello e le dosi al Planning Target Volume (PTV) e Organ At Risk (OAR) a tensioni della sorgente crescenti. Queste applicazioni hanno dimostrato che un prototipo di Sistema di Piano di Trattamento (TPS) è facilmente implementabile e può fornire preziose informazioni aggiuntive su questi tipi di radioterapia. Sebbene i protocolli esistenti siano in uso da molti anni, con innegabili tassi di cura elevati, è opinione dell’autore che l’integrazione di un TPS basato su Monte Carlo possa fornire potenziali benefici a questi tipi di radioterapia. In particolare, potrebbe fornire informazioni aggiuntive sulla scelta dei parametri di trattamento, portando a migliori risultati nella terapia e qualità di vita del paziente oncologico.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
De Pietri, Marco
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Monte Carlo,Roentgen Terapia,Treatment Planning System,Human Computational Phantoms
Data di discussione della Tesi
15 Marzo 2017
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