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Validierung GPU-beschleunigter Superpositions-Faltungsdosisberechnungen für die Small Animal Radiation Research Platform

27. März 2018

ZIEL:

Die Small Animal Radiation Research Platform (SARRP) wurde für die konforme Mikrobestrahlung mit On-Board-Cone-Beam-CT (CBCT)-Führung entwickelt. Das von der Grafikverarbeitungseinheit (GPU) beschleunigte Superposition-Convolution (SC)-Verfahren zur Dosisberechnung wurde in das Behandlungsplanungssystem (TPS) für SARRP integriert. Dieses Papier beschreibt die Validierung der SC-Methode für die Kilovolt-Energie durch Vergleich mit EBT2-Filmmessungen und Monte-Carlo (MC)-Simulationen.

METHODEN:

MC-Daten wurden durch den EGSnrc-Code mit 3 × 108 1.5 –109 × 21 220 Historien simuliert, während XNUMX Photonenenergie-Bins verwendet wurden, um die XNUMX-kVp-Röntgenstrahlen in der SC-Methode zu modellieren. Verschiedene Arten von Phantomen, einschließlich Plastikwasser, Kork, Graphit und Aluminium, wurden verwendet, um den Bereich der Dichten von Mausorganen zu erfassen. Für den Vergleich wurden die prozentuale Tiefendosis (PDD) von SC-, MC- und Filmmessungen analysiert. Kreuzstrahl (x,y) dosimetrische Profile von SC- und Filmmessungen werden ebenfalls präsentiert. Korrekturfaktoren (CFz) zum Konvertieren von SC in MC von Dosis zu Medium werden aus den SC- und MC-Simulationen in homogenen Phantomen aus Aluminium und Graphit abgeleitet, um die Schätzung zu verbessern.

ERGEBNISSE:

Die SC-Methode erzeugt Dosiswerte, die innerhalb von 5 % der Filmmessungen und MC-Simulationen in den flachen Bereichen des Profils liegen. Die Dosis ist an den Rändern aufgrund von Faktoren wie geometrischen Unsicherheiten bei der Filmplatzierung und unterschiedlichen Dosisberechnungsgittern weniger genau.

FAZIT:

Die GPU-beschleunigte Superposition-Convolution-Dosisberechnungsmethode wurde erfolgreich mit EBT2-Filmmessungen und MC-Berechnungen validiert. Die SC-Methode bietet eine viel schnellere Berechnungsgeschwindigkeit als MC und liefert Berechnungen sowohl von Dosis-zu-Wasser in Medium als auch von Dosis-zu-Medium in Medium.

Cho N., Tsiamas P., Velarde E., Tryggestad E., Jacques R., Berbeco R., McNutt T., Kazanzides P., Wong J.

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