
Avaliação do algoritmo Pencil Beam e das incertezas de Monte Carlo para o controle de qualidade em VMAT
Author(s) -
Guilherme Bulgraen Dos Santos,
Laura Natal Rodrigues,
Ana Claudia Magni De Chiara,
Gabriela Reis dos Santos
Publication year - 2020
Publication title -
revista brasileira de física médica
Language(s) - Portuguese
Resource type - Journals
eISSN - 2176-8978
pISSN - 1984-9001
DOI - 10.29384/rbfm.2020.v14.19849001451
Subject(s) - physics , monte carlo method , mathematics , humanities , nuclear medicine , medicine , statistics , philosophy
A técnica de tratamento de arcoterapia volumétrica modulada (VMAT) possui a vantagem dosimétrica de melhorar consideravelmente a conformação da distribuição de dose. Contudo, como tal técnica utiliza fluências não uniformes, exigem um controle de qualidade (CQ) rigoroso e específico por paciente. Quando são utilizados algoritmos de cálculo baseados em Monte Carlo (MC) neste CQ, o tempo de cálculo se torna muito longo. Desta forma, este trabalho visa diminuir este tempo, variando os algoritmos de cálculo e a incerteza estatística no algoritmo baseado em MC no CQ por paciente na técnica VMAT. Para verificar a aplicabilidade destes novos cálculos na rotina, foi calculada a média e o desvio padrão da análise gamma bem como a diferença da dose absoluta para 14 casos planejados com 4 diferentes condições: algoritmo MC com incerteza estatística de 2, 3 e 5% ; e algoritmo Pencil Beam (PB). Considera-se a primeira condição como padrão de referência. Também foi registrado o tempo de cálculo e os testes de sensibilidade e especificidade. A análise dos resultados para o algoritmo PB, tanto o desvio padrão da análise gamma como da diferença de dose absoluta se apresentou alto, chegando a ter um desvio padrão de 3,5, enquanto que os outros testes tiveram um desvio de no máximo 2,1. Em todas as condições com MC, os resultados obtidos, tanto para análise gamma como para a dose absoluta, ficaram semelhantes. No teste de sensibilidade, o PB não apresentou um resultado satisfatório. O cálculo com MC e 3% de incerteza apresentou o melhor resultado de especificidade, enquanto com 5%, o melhor resultado foi de sensibilidade. Caso houvesse uma maior amostragem de dados, a especificidade e sensibilidade para os ambos os casos com MC passariam a ser equivalentes. Logo, o fator determinante é o tempo de cálculo, que foi menor para a incerteza de 5%.