Medición de espectros de electrones en aceleradores lineales mediante reconstrucción con redes neuronales a partir de...

Área de la Ciencia:

• Física Médica
• Física Computacional
• Física de Radioterapia

Sus antecedentes:

• La caracterización precisa de los espectros de energía de electrones es crucial para una radioterapia eficaz.
• Los métodos tradicionales de medición del espectro pueden ser complejos y requieren equipos especializados.
• Los métodos de medición indirecta ofrecen una solución potencial para simplificar la caracterización del haz.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar una metodología novedosa para la medición indirecta de espectros de energía de electrones utilizando redes neuronales artificiales.
• Reconstruir los espectros de energía de electrones a partir de las curvas de dosis en profundidad porcentual (PDD) obtenidas de aceleradores lineales clínicos.
• Evaluar la precisión y fiabilidad del método propuesto para aplicaciones de radioterapia.

Principales métodos:

• Se utilizó una ecuación integral de Fredholm de primer tipo para vincular las curvas PDD con los espectros de energía de electrones.
• Se entrenaron redes neuronales artificiales, específicamente perceptrones multicapa (MLP), con un conjunto de datos simulado.
• Se utilizaron curvas PDD experimentales de un acelerador lineal Elekta Precise para reconstruir los espectros.
• Se emplearon simulaciones de Monte Carlo para generar datos de entrenamiento y validar los resultados.

Principales resultados:

• Los espectros de energía de electrones reconstruidos se validaron simulando curvas PDD, mostrando una excelente concordancia con los datos medidos.
• Las figuras de mérito, incluida la Diferencia Relativa Promedio Normalizada (NARD) y la Distancia de Kullback-Leibler, fueron inferiores a 0.01.
• El análisis residual utilizando puntuaciones z confirmó la significancia estadística de la concordancia entre las curvas PDD medidas y simuladas.

Conclusiones:

• La metodología propuesta proporciona un enfoque preciso y práctico para la reconstrucción indirecta del espectro de energía de electrones.
• Este método utiliza mediciones clínicas estándar, eliminando la necesidad de acceso al diseño interno del acelerador.
• El enfoque de redes neuronales artificiales maneja eficazmente problemas mal planteados, ofreciendo una herramienta valiosa para la caracterización del haz y el aseguramiento de la calidad en radioterapia.