3.2 EXPERIMENTAL PROGRAM 46
3.2.1 Test Specimens and Material Properties 46
Resultados y Discusión
4.1.
Creación de los maniquís en formato DICOM y
egsphant
Los maniquís en formato DICOM y egsphant fueron creados utilizando los procesos descritos en Capitulo 3. Los resultados se muestran en la figura 4.1 en el formato DICOM en el TPS Monaco®, y en la figura 4.2 en formato egsphant, utilizando como visualizador el código de usuario de EGSnrc, DOSXYZ_SHOW.
Figura 4.1: Maniquí AM importado al TPS Monaco® y sus estructuras segmentadas
4.2.
Simulación Monte Carlo del acelerador
4.2.1. Validación del modelo Monte Carlo del aceleradorLa figura 4.3 muestra los PDD en el eje central (con y sin DBS) y las diferencias con las medidas realizadas con la cámara Semiflex. Para el caso con el DBS la posición
62 del máximo es la misma dentro de las incertidumbres (1,45 ± 0,10 cm y 1,50 ± 0,10 cm para el simulado y medido respectivamente). La diferencia local entre ambos PDDs más allá del máximo fue de 0,6% en promedio y con un máximo de 2%. Con respecto al PDD sin DBS se obtuvieron mejores resultados, registrando una diferencia local promedio con respecto de 0,1% y una diferencia máxima de 2,2% (figura 4.3b).
Figura 4.2: Maniquís ICRP 110 en formato egsphant. A) AF y B) AM
En las figuras 4.4 y 4.5 se muestran los perfiles crossplane e inplane calculados con Monte Carlo de EGSnrc (con y sin DBS) y los medidos con la cámara Semiflex y la película radiocrómica EBT3. Se puede apreciar que las mayores diferencias están a partir de 10 cm desde el eje del haz para el perfil calculado con el DBS.
La explicación a este fenómeno está en la figura 4.6, que es la representación de la fluencia del espacio de fase obtenida con y sin DBS. Se observa que, para un mismo número de partículas, se encuentra una mayor cantidad de estas fuera del campo
63 de tratamiento cuando la técnica de DBS no es utilizada. Esto se debe a que la simulación con DBS fue hecha con un radio de 10 cm. Por lo tanto, la fluencia de partículas que hay en los espacios de fases es mucho menor fuera del área que conforman las mandíbulas y el MLC. Aunque en la dosis no se debe ver reflejado el hecho de que haya una zona con mayor fluencia debida al DBS, también es cierto que en la zona externa a éste hay muy pocas partículas y, por lo tanto, en esta zona no está bien representado el espacio de fase. En el perfil crossplane se ve reflejado en mayor medida este efecto, y esto se debe a que en este perfil no hay mandíbulas que atenúen la cantidad de partículas que van a interaccionar con el maniquí de agua.
Figura 4.3: Comparación de los PDD de Monte Carlo de EGSnrc con DBS (a) y sin DBS (b) con respecto a la cámara de ionización Semiflex
Los resultados obtenidos sin el DBS muestran una buena reproducción de la parte plana del perfil y la zona de la penumbra (hasta 5 cm del eje del haz) y una mejor
64 representación de la dosis en regiones más allá de 10 cm del eje del haz en comparación al Monte Carlo con DBS, que se aproximan más a lo obtenido con la película radiocrónica EBT3. La tabla 4.1 resume los resultados obtenidos al comparar Monte Carlo de EGSnrc sin DBS respecto a las medidas experimentales para ambos perfiles, definiendo la umbra como la zona que está desde 5 cm hasta 9 y 14 cm desde el eje del haz para la cámara Semiflex y la película radiocrómica EBT3, respectivamente. Debido a estos resultados, las comparaciones y los análisis de los datos se realizan con las simulaciones Monte Carlo de EGSnrc sin la técnica de DBS.
Con respecto a la incertidumbre estadística en los puntos de los perfiles analizados obtenidos sin el DBS, está estuvo entre 0,3% y 3,5% aproximadamente. Generalmente, mientras más lejos estuviera un punto desde el eje del haz, menor era la dosis y mayor era su incertidumbre.
Figura 4.4: Comparación de los perfiles inplane de Monte Carlo con y sin DBS con respecto a la cámara Semiflex y la película radiocrómica EBT3
65 Tomando de referencia la película, encontramos que a medida que nos alejamos del borde del campo, las diferencias locales de dosis van aumentando, demostrando que el modelo de Monte Carlo de EGSnrc del acelerador tiende a subestimar la dosis fuera del campo de tratamiento para el perfil inplane. Para el perfil crossplane, no se aprecia que haya una sub o sobreestimación. Hay que tomar en consideración que estas diferencias obtenidas puedan deberse a errores sistemáticos producidos por el modelamiento impreciso de la complejidad del acelerador, así como también a las incertidumbres estadísticas en la simulación Monte Carlo y el ruido estadístico presente en la película radiocrómica EBT3, los cuales son más relevantes a los pequeños niveles de dosis presentados.
Figura 4.5: Comparación de los perfiles crossplane de Monte Carlo con y sin DBS con respecto a la cámara Semiflex y la película radiocrómica EBT3
Al evaluar los resultados de la cámara encontramos el efecto de volumen de esta, que refleja valores de sobre e infra estimación en la dosis que tienden a alterar el
66 promedio de las diferencias cercano a la zona de penumbra (entre el 0,8 y 0,2 de la dosis relativa). A medida que nos alejamos del borde del campo las diferencias locales de dosis tienden a ser pequeñas, y a diferencia de la película, la falta de ruido refleja una mejor representación de la dosis a estas distancias por parte de la simulación Monte Carlo de EGSnrc sin DBS, la cual podría extenderse si por parte de la cámara hubiese más datos.
Figura 4.6: Dispersión en el plano X -Y para un mismo número de partículas provenientes del espacio de fase de las simulaciones Monte Carlo con y sin DBS
Tabla 4.1: Comparación de los perfiles obtenidos con Monte Carlo de EGSnrc y las medidas experimentales
Perfil Medidas experimentales Zona del perfil Minimo y Maximo Promedio Camara Semiflex Hasta la penumbra [-0,1 , 1,7] 0,8
Umbra [4,9 , 34,8] 10,7 Hasta la penumbra [-3,9 , 0,8] -1,2 Umbra [-19,3 , 0,1] -9,0 Camara Semiflex Hasta la penumbra [-5,9 , 1,4] 0,0
Umbra [-9,7 , 11,7] 2,4 Hasta la penumbra [-1,0 , 1,8] 0,5 Umbra [-11,8 , 15,7] -0,4 Inplane Crossplane Pelicula radiocromica EBT3 Pelicula radiocromica EBT3
67 Kry, y col (Kry S. F., et al., 2007) (Kry S. F., et al., 2006), llegan a la conclusión que su modelo de Monte Carlo de un Varian 2100, comparándolo con medidas hechas con TLDs, calcula la dosis fuera del campo de fotones con una diferencia promedio de 17%, lo cual consideran como un nivel aceptable, ya que esto representa solo una pequeña contribución a las incertidumbres totales en los modelos de evaluación de riesgo de efectos tardíos debido a la dosis fuera del campo. Dado que nuestras diferencias respecto a medidas experimentales son incluso inferiores, el modelo del Elekta Axesse simulado en Monte Carlo puede ser utilizado para evaluar la dosis a órganos o estructuras de interés que se encuentren fuera del campo de tratamiento, lo cual puede servir para estimar posibles efectos de la radiación sobre los mismos.
4.3.
Comparación del Monte Carlo de EGSnrc con
Monaco®
En base a los resultados obtenidos sin DBS, estos son los utilizados para comparar con los algoritmos de Monaco®.
4.3.1. Distribuciones de dosis en el maniquí de agua
La figura 4.7 muestra los PDDs simulados con Monte Carlo de EGSnrc y las diferencias con los dos algoritmos de Monaco®. El punto de dosis máxima de Collapsed Cone (zmax = 1,4 +/- 0,1 cm) y el de Monte Carlo con incertidumbre de 3% (zmax = 1,5 +/- 0,1 cm) concuerda con los resultados de la simulación Monte Carlo de EGSnrc. Con Collapsed Cone y con Monte Carlo de Monaco® (incertidumbre de 3%) hay una diferencia local máxima de 2,5% y 7,1% respectivamente, y con un promedio de 0,9% y 1,4% respectivamente. Es decir, estos resultados muestran que las mayores diferencias se obtienen con el Monte Carlo de Monaco® producto de la alta incertidumbre elegida para realizar los cálculos en el planificador.
Al evaluar los cálculos de PDD de Monte Carlo de Monaco® con diferentes incertidumbres (3%, 2% y 1%) se aprecia una disminución en la diferencia local de dosis con respecto al Monte Carlo de EGSnrc a medida que la incertidumbre del cálculo disminuye (figura 4.8). En el Monte Carlo de Monaco® con incertidumbre de 2% y
68 1% hay una diferencia local máxima de 2,1% y 1,3% con un promedio de 3,0% y 0,6% respectivamente. Esto concuerda con lo esperado, ya que en el Monte Carlo de Monaco®, un cálculo con una menor incertidumbre es debido a una mayor cantidad de partículas, lo que se traduce en un cálculo más exacto. Se aprecia, que para un cálculo de Monte Carlo en Monaco®, con incertidumbre de 1%, la reproducción del PDD es incluso mejor que por parte del algoritmo Collapsed Cone. Como era de esperarse, a medida que la incertidumbre por cálculo se disminuye, los tiempos de cálculo aumentan ligeramente.
Figura 4.7: Comparación entre el PDD de Monte Carlo de EGSnrc con Collapsed Cone (a) y con Monte Carlo de Monaco® con incertidumbre de 3% (b)
El análisis de las diferencias entre PDDs solo se efectuó a partir de la región de
build-up. Lo anterior se debe a que los PDDs calculados con Callpsed Cone no definen con precisión la deposición de dosis desde la superficie hasta el máximo porque el algoritmo fue parametrizado a partir de medidas de una cámara Semiflex, la cual posee una pared gruesa que aumenta la fluencia de electrones secundarios (E.B., 2005).
69 Figura 4.8: Comparación de los PDD de Monte Carlo de Monaco® con diferentes
incertidumbres con respecto al Monte Carlo de EGSnrc
En los perfiles laterales inplane y crossplane los algoritmos de Monaco® reproducen adecuadamente hasta la zona de la penumbra (entre el 1 el 0,2 de la dosis relativa) al compararlos con el Monte Carlo de EGSnrc, con diferencias en promedio menores al 1% y 2% para Collapsed Cone y Monte Carlo (con una incertidumbre de cálculo de 3%) respectivamente. En el caso de regiones más allá de la zona de penumbra, apreciamos que para el perfil inplane de ambos algoritmos, generalmente hay diferencias de dosis que fluctúan sobrestimando y subestimando la dosis. Para el perfil crossplane hay una tendencia a que a medida que nos alejamos del borde del campo, las diferencias van aumentando, obteniendo por parte de los algoritmos una sobrestimación de la dosis que puede ser hasta de un 40% (figura 4.9 y 4.10). Además de esto, en las comparaciones de Collapsed Cone con el Monte Carlo de EGSnrc, se
70 aprecia el efecto de volumen de la cámara para ambos perfiles, esto producto de que el algoritmo fue comisionado en el TPS con medidas realizadas con la cámara Semiflex.
Figura 4.9: Comparación de los perfiles inplane de Collapsed Cone y Monte Carlo de Monaco® con incertidumbre de 3% con respecto al Monte Carlo de EGSnrc. Para el caso de
Collasped Cone se refleja el efecto de volumen de la cámara con la que fue comisionado el algoritmo.
Parte de que las diferencias locales de dosis fluctuaran tanto en el Monte Carlo de Monaco® es debido a la incertidumbre con la que fueron realizados los cálculos. Como era de esperarse, a medida que la incertidumbre del cálculo por parte del algoritmo Monte Carlo de Monaco® va disminuyendo, los resultados obtenidos tienen un nivel menor de ruido estadístico, lo que refleja diferencias locales de dosis más suaves y más cercanas a los cálculos de la simulación Monte Carlo de EGSnrc (figura 4.11 y 4.12). Para el perfil inplane, en la zona de la umbra (desde el 0,2 de la dosis relativa), cuando las incertidumbres de cálculo del Monte Carlo de Monaco® son de
71 3%, 2% y 1% hay una diferencia local máxima de 21,5%, 21,7% y 16,0% respectivamente, y con un promedio de 5,4%, 7,8% y 6,3% respectivamente. En el perfil crossplane, en la zona de la umbra, para las incertidumbres de cálculo de 3%, 2% y 1% hay una diferencia local máxima de 40,3%, 43,0% y 27,0% respectivamente, y con un promedio de 17,5%, 17,4% y 17,9% respectivamente. Esto concuerda con lo esperado, ya que en el Monte Carlo de Monaco®, un cálculo con una menor incertidumbre es debido a una mayor cantidad de partículas, lo que se traduce en un cálculo más exacto.
Figura 4.10: Comparación de los perfiles crossplane de Collapsed Cone y Monte Carlo de Monaco® con incertidumbre de 3% con respecto al Monte Carlo de EGSnrc. Para el caso de
Collasped Cone se refleja el efecto de volumen de la cámara con la que fue comisionado el algoritmo.
72 Al comparar las diferencias entre los algoritmos de Monaco® y la simulación Monte Carlo de EGSnrc, encontramos que Collapsed Cone reproduce mucho mejor los perfiles de dosis obtenidos en comparación con el Monte Carlo de Monaco® con las diferentes incertidumbres utilizadas.
Figura 4.11: Diferencias locales de dosis en el perfil inplane de Collapsed Cone y Monte Carlo de Monaco® con diferentes incertidumbres con respecto a la Monte Carlo de EGSnrc
Las grandes diferencias obtenidas para el Monte Carlo de Monaco® se deben también en gran medida a que este algoritmo no está diseñado para entregar un campo abierto de fluencia uniforme, sino distribuciones más complejas forzadas a cumplir ciertas restricciones basadas en distribuciones de intensidad modulada. El algoritmo de Monte Carlo de Monaco® lo que hace es calcular para cada sub-campo una fluencia que cumpla con la incertidumbre dada por el usuario, logrando así incertidumbres menores en las distribución de dosis.
Hay que mencionar que las diferencias de dosis determinadas con la simulación Monte Carlo del Elekta Axesse en lo que respecta a la dosis fuera del campo, solo es
73 aplicable para equipos similares equipados con el sistema de colimación Agility. Se ha demostrado en (Kry S. F., et al., 2006) que existen diferencias en dosis entre equipos de diferentes casas comerciales que pueden ser mayores hasta por un factor de 3. Por lo tanto, comparaciones de la simulación Monte Carlo del acelerador respecto a trabajos de otros autores en lo que respecta a medidas de dosis fuera del campo de tratamiento no son presentadas debido a que no se ha encontrado trabajos con un equipo similar. Estos resultados presentados en esta investigación pueden ser usados para posibles comparaciones a futuro.
Figura 4.12: Diferencias locales de dosis en el perfil crossplane de Collapsed Cone, Monte Carlo de Monaco® con diferentes incertidumbres con respecto a la Monte Carlo de EGSnrc
4.3.2. Distribuciones de dosis en el maniquí ICRP 110
Una vez completada las simulaciones Monte Carlo sobre el maniquí del ICRP en EGSnrc, las distribuciones de dosis obtenidas para cada uno de los 3 campos junto con las distribuciones de dosis obtenidas por los algoritmos de Monaco®, fueron sumadas e importadas a CERR para su evaluación. Mediante los DVHs obtenidos se
74 cuantificaron los valores de dosis en los órganos de interés. Fueron escogidos 23 órganos periféricos segmentados para hacer las comparaciones de dosis promedio, máxima y mínima como fue indicado en la sección 3.2.3. La tabla 4.2 muestra los valores de dosis y su incertidumbre en cada uno de los 23 órganos.
Los valores presentados en las tablas 4.3 y 4.4 son para los algoritmos Collapsed Cone y Monte Carlo de Monaco® con incertidumbre de 3%. Se aprecia que los algoritmos subestiman la dosis en comparación con el Monte Carlo de EGSnrc. Tabla 4.2: Dosis promedio, máxima y mínima calculada con Monte Carlo de EGSnrc
Las diferencias en la dosis promedio muestran que, en la mayoría de los órganos evaluados, el algoritmo Monte Carlo con la incertidumbre de 3% subestima en mayor
Dosis promedio EGS (cGy) Incertidumbre (%) Incertidumbre (%) Incertidumbre (%) Tiroides 16,88 1,55 24,45 0,82 11,15 3,14 Páncreas 13,76 1,81 24,75 2,42 9,75 2,05 Vesícula 24,27 1,54 35,75 1,12 16,95 0,59 Esófago 38,52 1,05 92,85 0,65 10,85 0,00 Parótida izquierda 8,41 2,57 20,05 3,49 3,65 2,74 Parótida derecha 14,84 1,99 31,75 2,20 6,65 3,01 Timo 25,49 1,10 41,25 0,97 17,25 1,74 Intestino delgado 8,09 2,22 30,35 -0,33 0,95 10,53 Cerebro 3,48 3,77 7,05 4,26 1,15 0,00 Estomago 11,67 1,78 26,95 1,86 7,05 0,00 Tráquea 21,82 3,46 45,65 1,53 12,45 4,02 Ojos 4,93 3,69 11,65 4,29 3,55 0,00 Riñón izquierdo 9,15 2,00 14,35 2,79 6,35 -1,57 Corazón 38,98 1,06 289,25 0,80 9,75 1,03 Vejiga 0,85 6,59 1,85 5,41 0,35 0,00 Próstata 0,29 8,84 0,45 0,00 0,15 66,67 Medula espinal 45,27 0,92 196,05 0,97 6,85 1,46 Bazo 11,95 1,69 23,25 0,86 6,95 1,44 Hígado 46,69 0,96 226,75 0,40 10,25 0,98 Riñón derecho 27,75 1,39 43,55 1,15 16,05 1,87 Recto 0,66 7,60 0,95 10,53 0,45 0,00 Pulmón izquierdo 21,38 1,69 74,85 1,74 8,15 0,00 Lengua 11,02 2,03 18,75 1,07 7,25 0,00 Órgano Dosis máxima EGS (cGy) Dosis mínima EGS (cGy)
75 medida la dosis al compararlo con Collapsed Cone. La figura 4.13 ilustra las diferencias porcentuales en dosis promedio, así como también la distancia que hay desde el borde del campo hasta el centro de masa de los órganos, esto en la dirección Z del maniquí. El centro de masa que se utilizo fue el que se encuentra en el ICRP 110.
Tabla 4.3: Comparación de dosis promedio, máxima y mínima entre los cálculos de Monte Carlo de EGSnrc y Collapsed Cone de Monaco®
A medida que la distancia desde el borde del campo es mayor, las diferencias respecto al Monte Carlo de EGSnrc tienden a aumentar. Solo en los órganos como hígado, riñón derecho, vesícula y medula espinal, Collapsed Cone subestima la dosis más que Monte Carlo de Monaco®. En los órganos que están muy cercanos al campo de tratamiento (pulmón izquierdo, corazón y esófago), los algoritmos de Monaco® tienden a sobrestimar la dosis, con excepción del esófago por parte de Collapsed Cone.
Monte Carlo EGS TPS: Collapsed Cone Diferencia (%) Monte Carlo EGS TPS: Collapsed Cone Diferencia (%) Monte Carlo EGS TPS: Collapsed Cone Diferencia (%) Tiroides 16,88 11,11 -34,15 24,45 16,55 -32,31 11,15 8,15 -26,91 Páncreas 13,76 8,01 -41,79 24,75 13,55 -45,25 9,75 4,15 -57,44 †Vesícula 24,27 13,76 -43,29 35,75 19,35 -45,87 16,95 8,55 -49,56 Esófago 38,52 35,54 -7,73 92,85 108,65 17,02 10,85 7,35 -32,26 Parótida izquierda 8,41 4,12 -50,97 20,05 9,75 -51,37 3,65 0,15 -95,89 Parótida derecha 14,84 6,26 -57,85 31,75 14,15 -55,43 6,65 3,15 -52,63 Timo 25,49 17,72 -30,50 41,25 29,75 -27,88 17,25 11,35 -34,20 Intestino delgado 8,09 3,88 -52,05 30,35 16,55 -45,47 0,95 0,15 -84,21 †Cerebro 3,48 1,71 -50,83 7,05 11,05 56,74 1,15 0,05 -95,65 Estomago 11,67 8,37 -28,28 26,95 17,75 -34,14 7,05 3,95 -43,97 Tráquea 21,82 16,11 -26,13 45,65 34,65 -24,10 12,45 8,65 -30,52 Ojos 4,93 0,90 -81,70 11,65 1,35 -88,41 3,55 0,55 -84,51 Riñón izquierdo 9,15 5,83 -36,29 14,35 9,95 -30,66 6,35 2,95 -53,54 Corazón 38,98 43,73 12,18 289,25 256,65 -11,27 9,75 8,35 -14,36 Vejiga 0,85 0,34 -60,01 1,85 2,55 37,84 0,35 0,05 -85,71 Próstata 0,29 0,17 -40,05 0,45 0,25 -44,44 0,15 0,15 0,00 †Medula espinal 45,27 37,67 -16,80 196,05 177,25 -9,59 6,85 5,15 -24,82 Bazo 11,95 9,68 -18,97 23,25 16,25 -30,11 6,95 4,65 -33,09 †Hígado 46,69 24,50 -47,51 226,75 122,45 -46,00 10,25 5,25 -48,78 †Riñón derecho 27,75 17,23 -37,91 43,55 25,45 -41,56 16,05 6,55 -59,19 Recto 0,66 0,49 -25,94 0,95 5,05 431,58 0,45 0,15 -66,67 Pulmón izquierdo 21,38 30,16 41,05 74,85 83,25 11,22 8,15 3,75 -53,99 Lengua 11,02 3,55 -67,84 18,75 6,45 -65,60 7,25 1,35 -81,38 † Representa a órganos que están a lo largo del maniquí (eje z) en la dirección de incidencia de los haces.
Dosis promedio (cGy) Órgano
76 En la evaluación de la dosis mínima se cumple que para todos los órganos el algoritmo Collapsed Cone subestima menos la dosis en comparación al Monte Carlo de Monaco®.
Tabla 4.4: Comparación de dosis promedio, máxima y mínima entre los cálculos de Monte Carlo de EGSnrc y Monte Carlo de Monaco® con una incertidumbre de cálculo de 3%
Con respecto a la dosis máxima, en el caso del algoritmo Collapsed Cone se obtiene una diferencia porcentual muy alta (431,28%), demostrando una sobreestimación de la dosis. En órganos como la vejiga y el cerebro, vuelve a ocurrir una sobreestimación por parte de Collapased Cone y al comparar estos órganos con los resultados del Monte Carlo de Monaco®, las diferencias que se obtienen entre ambos algoritmos son considerablemente altas. Debido a esto, se evaluó visualmente la distribución de dosis obtenida por Collapsed Cone y se apreció que, para dicho algoritmo, a distancias lejanas del borde del campo, hay curvas de isodosis con una
Monte Carlo EGS TPS: Monte Carlo 3% Diferencia (%) Monte Carlo EGS TPS: Monte Carlo 3% Diferencia (%) Monte Carlo EGS TPS: Monte Carlo 3% Diferencia (%) Tiroides 16,88 6,88 -59,23 24,45 16,05 -34,36 11,15 1,65 -85,20 Páncreas 13,76 5,40 -60,77 24,75 24,95 0,81 9,75 1,45 -85,13 Vesícula 24,27 16,53 -31,87 35,75 32,35 -9,51 16,95 4,15 -75,52 Esófago 38,52 40,57 5,32 92,85 154,55 66,45 10,85 1,85 -82,95 Parótida izquierda 8,41 0,96 -88,53 20,05 4,35 -78,30 3,65 0,05 -98,63 Parótida derecha 14,84 2,44 -83,53 31,75 7,25 -77,17 6,65 0,15 -97,74 Timo 25,49 14,83 -41,84 41,25 30,55 -25,94 17,25 4,75 -72,46 Intestino delgado 8,09 1,63 -79,84 30,35 23,25 -23,39 0,95 0,05 -94,74 Cerebro 3,48 0,50 -85,61 7,05 4,35 -38,30 1,15 0,05 -95,65 Estomago 11,67 4,61 -60,50 26,95 19,95 -25,97 7,05 0,25 -96,45 Tráquea 21,82 13,10 -39,97 45,65 42,75 -6,35 12,45 2,35 -81,12 Ojos 4,93 0,60 -87,76 11,65 2,05 -82,40 3,55 0,05 -98,59 Riñón izquierdo 9,15 3,01 -67,15 14,35 9,85 -31,36 6,35 0,35 -94,49 Corazón 38,98 47,65 22,24 289,25 312,75 8,12 9,75 1,75 -82,05 Vejiga 0,85 0,12 -86,36 1,85 1,25 -32,43 0,35 0,05 -85,71 Próstata 0,29 0,09 -67,24 0,45 0,45 0,00 0,15 0,05 -66,67 Medula espinal 45,27 41,56 -8,19 196,05 258,85 32,03 6,85 0,35 -94,89 Bazo 11,95 5,78 -51,65 23,25 24,85 6,88 6,95 0,95 -86,33 Hígado 46,69 29,53 -36,75 226,75 177,55 -21,70 10,25 1,25 -87,80 Riñón derecho 27,75 23,41 -15,64 43,55 48,75 11,94 16,05 1,35 -91,59 Recto 0,66 0,12 -81,50 0,95 1,35 42,11 0,45 0,05 -88,89 Pulmón izquierdo 21,38 26,52 24,04 74,85 137,15 83,23 8,15 0,65 -92,02 Lengua 11,02 1,54 -86,03 18,75 4,15 -77,87 7,25 0,15 -97,93 Órgano
77 forma similar a la de los campos de tratamientos. Esto no se reflejaba para la distribución de dosis obtenida por el algoritmo Monte Carlo de Monaco® ni para la de Monte Carlo de EGSnrc (figura 4.14), lo que evidencia un comportamiento impreciso por parte del algoritmo Collapsed Cone que influye en la determinación de dosis periféricas en órganos a riesgo.
Figura 4.13: Diferencia porcentual en la dosis promedio en los órganos (eje y primario) y la distancia que hay entre el centro de masa y el borde del campo (eje y secundario)
Estas isodosis que se aprecian en la distribución de Collapsed Cone no deberían estar presentes ya que a esta distancia (casi 50 cm desde el borde del campo) la contribución a la dosis debe venir solo de dispersión al interior del paciente, así como de fugas y dispersión desde el cabezal, por lo que la distribución de dosis no debería “recordar” la incidencia de los campos. El comportamiento de Collapsed Cone puede deberse a que como este algoritmo trabaja en base a los datos del comisionamiento, más allá de las distancias en la que fue comisionado se realiza un cálculo que sobreestima los valores de dosis en las zonas por donde incidieron los haces.
78 En base a la distribución de dosis obtenida por Collapsed Cone se determinó