Resumen:
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[ES] Según datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer es una de las
principales causas de morbilidad y mortalidad en todo el mundo; en 2012 hubo unos 14
millones de nuevos casos y 8,2 millones de muertes ...[+]
[ES] Según datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer es una de las
principales causas de morbilidad y mortalidad en todo el mundo; en 2012 hubo unos 14
millones de nuevos casos y 8,2 millones de muertes relacionadas con el cáncer. Además se
prevé que el número de nuevos casos aumente en un 70% en los próximos 20 años. Es por
esto que resulta más que justificado el interés en la búsqueda de nuevas técnicas o en la
mejora de las existentes con el fin de combatir esta enfermedad.
En este aspecto, los Sistemas de Planificación de Tratamientos de Radioterapia
(RTPS, Radiotherapy Treatment Planning System) desempeñan un papel crucial, por ser uno
de los tratamientos más generalizados en pacientes con determinados tipos de cáncer. Sin
embargo, el uso de esta técnica conlleva el riesgo que supone irradiar tejidos sanos
circundantes. Los actuales RTPS hacen uso de algoritmos convencionales de cálculo de dosis
de naturaleza determinista que pueden dar lugar a imprecisiones sobretodo en cálculos en
los que aparecen tejidos de densidades muy diferentes.
Entre todos los posibles métodos de cálculo de distribuciones de dosis absorbida
debidas a haces de radiación en el campo de la radioterapia, actualmente el método de cálculo
más exacto que existe y que mejor reproduce los fenómenos de geometría compleja, es el
método Monte Carlo (MC). Este, reproduce con mayor precisión efectos como la retro
dispersión en materiales de alto número atómico, como el hueso, y perturbaciones en la
dispersión de partículas producidas en cavidades de aire.
De hecho, es bien sabido que los cálculos de dosis basados en MC proporcionan
distribuciones de dosis más precisas que los métodos convencionales. A pesar de ello, sufren
la limitación que supone el tiempo de cálculo, la cual está a comienzos de ser superada con
la continua mejora de los computadores y cabe esperar que no se demore demasiado el uso
de estos métodos en el ámbito clínico.
En el presente trabajo se pretende además de demostrar la validez del método MC
para el cálculo de dosis en RTPS, presentar la innovación que supone el introducir
geometrías malladas en este tipo de cálculos, con la correspondiente ventaja a la hora de
definir geometrías complejas y personalizadas como la anatomía humana.
El código de transporte de partículas utilizado en las simulaciones de este trabajo ha
sido el Monte Carlo N-Particle Transport Code System (MCNP), versión 6, desarrollado en
el laboratorio de los Álamos, en Estados Unidos, escogido por ser uno de los programas de
cálculo más usados y precisos en el ámbito de simulaciones del transporte de neutrones,
fotones y electrones.
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