Algoritmos Basados en Modelos
Usan modelos físicos del haz, usando espectro y kernels precalculados
Toman en cuenta transporte de radiación primaria y secundaria
Consideran situaciones de heterogeneidades y falta de equilibrio electrónico
Usan geometría y densidad del paciente
FFT convolución, Pencil beam, superposición (Cono Colapsado)
FFT convolution:
El sistema monta una grilla de puntos donde realizará los cálculos
FFT convolution:
Conoce por monte carlo el deposito de dosis de un haz monoenergético en un punto
FFT convolution:
Si yo conozco la cantidad de fotones de cada energía que llegan a cada punto tengo resuelto el problema
Pero necesito la fluencia de entrada.
(Espectro e intensidad)
FFT convolution:
Espectro del haz
Difiere a diferentes radios del eje, por el filtro aplanador
FFT convolution:
El haz es una combinación lineal de haces monoenergéticos
Algoritmos Basados en Modelos FFT convolución:
Me falta el perfil de fluencia
Requiere perfil diagonal al máximo o fluencia en aire
Algoritmos Basados en Modelos FFT convolución:
Modelado de penumbras con modelo de fuente primaria extensa gaussiana.
Requiere definir el ancho de la fuente primaria
Algoritmos Basados en Modelos FFT convolución:
Debo considerar el scatter desde las zonas internas del colimador. Fuente extensa
Requiere cargar valores de Sc o Scp
Algoritmos Basados en Modelos FFT convolución :
D(s)=S ?(r).EDK(s-r) (donde la sumatoria es sobre todos los puntos p de la grilla)
D(s)=? ?(r).EDK(s-r)dr
FFT convolution:
Hagamos unas cuentas……..
Fanlines cada 4mm
un campo de 10×10 tendrá unos 1400 fanlines.
Si el paciente tiene un espesor de 15 cm, y se coloca un plano de corte cada 4 mm,
la grilla para un solo campo tendrá unos 52000 puntos de cálculo.
Primer obtener la fluencia de incidencia a través de cuñas, moduladores, conformadores, etc para unos 1400 puntos.
Luego debe calcular la atenuación que van sufriendo esos fanlines al atravesar el paciente, en unos 50000 puntos lo cual implica tomar en cuenta el camino radiológico dentro del paciente y el inverse square low para cada uno.
Luego para calcular sólo en un punto de la grilla, el algoritmo debe obtener la contribución de dosis de unos 30000 puntos aledaños (se suele despreciar la contribución de los más lejanos)
Y esto debe repetirse para los 52000 puntos de la grilla, llegando al orden de 1500 000 000 cálculos de contribuciones, cada una con varias operaciones dentro.
Luego deben interpolarse estos valores en al grilla de dosis del paciente.
Y esto para un solo campo!!!!!
FFT convolution:
Ahí aparece la magia de la FFT
D(s)=? ?(r).EDK(s-r)dr es una convlución
Por lo tanto puede aplicarse el teorema de convolución
Donde F es la transformada de Fourier y su inversa
FFT convolution:
Su gran limitacion!
EDK debe ser invariante en todo el volumen
Deben hacerse correcciones por endurecimiento del haz
Deben hacerse correcciones por variaciones del espectro con la excentricidad
No incorpora correcciones de scatter por heterogeneidad
No incorpora efectos de tilt del EDK
Pencil Beam:
Similar arquitectura de grillas y fanlines
Similar input de datos medidos y modelado de fluencia de entrada y espectro
Pencil Beam:
Kernel de deposito de dosis preintegrados en profundidad (suma EDKs en profundidad)
Pencil Beam:
La modalidad de cálculo es la siguiente
Pencil Beam:
La diferencia Radical con FFT
Se suma sólo por planos reduciendo cantidad de cálculos
Pencil Beam:
Que pasa con las heterogeneidades
Pero no puedo afectar datos precalculados en otros planos
Pencil Beam:
Se usa mucho para IMRT por la forma en que subdivide los haces
Tiene muy buena precisión cuando las heterogeneidedes no son relevantes
No tiene buena precisión en casos de falta de equilibrio electrónico lateral
Superposition:
Idénticos a FFT convolución, pero no usan el atajo de FFT
Esto los hace más precisos
Pero también computacionalmente mucho más costosos
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