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Evaluación de métodos de Monte Carlo de equipos de mamografía digital del programa de cribado de la Comunidad Valenciana

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Evaluación de métodos de Monte Carlo de equipos de mamografía digital del programa de cribado de la Comunidad Valenciana

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dc.contributor.advisor Verdú Martín, Gumersindo Jesús es_ES
dc.contributor.author Ramos Pascual, Miguel es_ES
dc.date.accessioned 2008-05-06T11:42:03Z
dc.date.available 2008-05-06T11:42:03Z
dc.date.created 2006-12-20T09:00:00Z es_ES
dc.date.issued 2008-05-06T11:42:01Z es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/1861
dc.description.abstract El cribado mamográfico o screening consiste en la exposición sistemática y organizada de mujeres asintomáticas a mamografía, con el fin de detectar precozmente cualquier enfermedad en sus primeras etapas. Sin embargo, la exposición de la mama a la radiación ionizante de un equipo mamográfico supone un riesgo para la salud de las mujeres estudiadas que es necesario estimar y controlar. Los métodos de Monte Carlo se utilizan en el transporte de radiación para estimar magnitudes dosimétricas, como la dosis absorbida, que está relacionada con el riesgo de exposición. Se ha modelado un equipo de mamografía mediante el código de Monte Carlo MCNP5 para la estimación de la dosis media glandular absorbida en la mama a través de medidas físicas del kerma en aire en la superficie de entrada (KASE) durante controles de calidad. Se han utilizado diferentes registros dosimétricos o tallies, como las F2, F4 y F5, aplicando diferentes técnicas de reducción de varianza (TRV). A partir de las dosis medias calculadas, se estimó el riesgo radiológico en el programa de cribado mamográfico de la Comunidad Valenciana mediante un modelo de riesgo multiplicativo derivado de procesos de Markov, considerando diferentes estudios de control: Life Span Study, los estudios de fluoroscopia de Canadá y Massachussets y los tratamientos de enfermedades benignas de mama en Suecia, entre otros. El estudio se aplicó a diferentes equipos de mamografía digital (CR y DR) implantados en el programa de cribado, para la evaluación de calidad de las diferentes tecnologías en lo que respecta a la dosis glandular absorbida. El detrimento radiológico medio ha sido inferior a 9 10-5 cánceres de mama inducidos en mujeres-año, entre todos los estudios de incidencia y mortalidad, e inferior a 6 10-5 cánceres mortales, mientras que para el caso de mamografía digital, la incidencia es inferior a 1.3 10-4 y la mortalidad a 8 10-5. Los riesgos radiológicos son mayores en las muestras poblacionales de equipos digitales po es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.source Riunet
dc.subject Mamografía es_ES
dc.subject Cáncer de mama es_ES
dc.subject Riesgo radiológico es_ES
dc.subject Detrimento radiológico es_ES
dc.subject Monte carlo es_ES
dc.subject Dosis glandular es_ES
dc.subject Mamógrafos digitales es_ES
dc.subject.classification INGENIERIA NUCLEAR es_ES
dc.title Evaluación de métodos de Monte Carlo de equipos de mamografía digital del programa de cribado de la Comunidad Valenciana
dc.type Tesis doctoral es_ES
dc.subject.unesco 220212 - Rayos X es_ES
dc.subject.unesco 330723 - Dispositivos de Rayos X es_ES
dc.subject.unesco 331110 - Instrumentos médicos es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/Thesis/10251/1861 es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Química y Nuclear - Departament d'Enginyeria Química i Nuclear es_ES
dc.description.bibliographicCitation Ramos Pascual, M. (2006). Evaluación de métodos de Monte Carlo de equipos de mamografía digital del programa de cribado de la Comunidad Valenciana [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1861 es_ES
dc.description.accrualMethod Palancia es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/acceptedVersion es_ES
dc.relation.tesis 2540 es_ES


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