Transcript Monte Carlo Simulation of a Proton Therapy Beam Line - INFN-LNS

Medical Application of the
GEANT4 Toolkit:
Monte Carlo Simulation
of a Proton Therapy Beam Line
G.A.P. Cirrone
Tesi di Dottorato in Fisica Ciclo XVI
Dipartimento di Fisica ed Astronomia Università degli Studi di Catania
Tutor:
Prof. S. Lo Nigro
OUTLINE
1. La proton-terapia e il centro di Catania
2. Perché usare il metodo Monte Carlo e scelta del
toolkit GEANT4
3. Simulazione di una linea di proton-terapia
4. Validazione della applicazione sviluppata:
confronto con i dati sperimentali
5. Sviluppi futuri
La proton-terapia
L’uso di ioni di alta energia per il
trattamento radioterapeutico di tumori
120
8 MV X-rays
200 MeV protons
20 MeV electrons
cobalt 60
% dose response
100
80
60
40
20
0
0
5
10
15
20
depth cm of water
25
30
Il ciclotrone dei LNS
è attualmente l’unica
macchina in Italia e
nel Sud Europa che
possa essere
utilizzata per la
proton-terapia
Trattamento del
melanoma della
coroide e dell’iride
presso i Laboratori
Nazionali del Sud
OUTLINE
1. La proton-terapia e il centro di Catania
2. Perché usare il metodo Monte Carlo
e scelta del toolkit GEANT4
3. Simulazione di una linea di proton-terapia
4. Validazione della applicazione sviluppata:
confronto con i dati sperimentali
5. Sviluppi futuri
Perchè iniziare un lavoro di simulazione Monte Carlo ?
La terapia con adroni è considerata ancora oggi una tecnica
pionieristica
Lo sviluppo di una facility di
adro-terapia richiede un lungo lavoro sperimentale dovuto alla
mancanza di adeguati strumenti di simulazione
Progettazione e ottimizzazione
degli elementi di trasporto e dei
rivelatori
Ricostruzione delle
distribuzioni di dose
Verifica off-line anche in condizioni
sperimentalmente difficili
Studio del contributo delle reazioni
nucleari nella dose totale rilasciata
Verifica dei sistemi di piani di trattamento
ancora basati su calcoli analitici
Il toolkit GEANT4
Il nostro lavoro è basato sul toolkit GEANT4 :
Librerie sviluppate da una collaborazione
internazionale tra oltre 40 istituti di ricerca
per la simulazione del passaggio
di particelle attraverso la materia.
• Tecnologia Object Oriented/C++
• Codice Trasparente (open source)
• Librerie specifiche per i processi fisici alle
basse energie e per i processi adronici
• Numerose validazioni del software
• Supporto On-Line
• Interfaccie User Friendly
• Interattività
Classi principali in GEANT4
Classi Principali di Oggetti in Geant4
• Geometry
descrizione dell’apparato geometrico
• Materials
descrizione degli elementi
• Processes
descrizione dei processi fisici
• Hit
si occupa della risposta del rivelatore
• Tracking
traiettorie delle particelle
• Run
gestisce l’insieme degli eventi
La nostra applicazione:
hadronTherapy.cc
Abbiamo realizzato un’applicazione capace di:
• Simulare una generica linea di proton-terapia
con tutti i suoi elementi
• Simulare i principali dosimetri
• Riprodurre tutte le distribuzioni di dose
LA VALIDAZIONE DELL’APPLICAZIONE E’ STATA
CONDOTTA SIMULANDO LA SPECIFICA LINEA CATANA
DEI LNS
It’s impossible to conceive a modern detector w/o simulation
Rossi and Greisen 1941, Rev. Mod. Phys. 13:240
OUTLINE
1. La proton-terapia e il centro di Catania
2. Perché usare il metodo Monte Carlo e scelta del toolkit GEANT4
3. Simulazione di una linea di proton-terapia
4. Validazione dell’applicazione sviluppata:
confronto con i dati sperimentali
5. Sviluppi futuri
Modulatore
&
DegradatoreSistema di di
Camere
diffusione
monitor
Campo
luce
Laser
Sistema di diffusione
Permette di ottenere una
distribuzione omogenea di
protoni all’isocentro
1° Diffusore
(15 micron di Tantalio)
Stopper
(4.4 mm x 7 mm di ottone)
2° Diffusore
(25 micron di Tantalio)
Sistema di collimazione
Per fermare i protoni diffusi
ad angoli troppo grandi
Sistema di tre camere monitor
Per misurare il flusso di
protoni e il centraggio del
fascio
Linea CATANA di
protonterapia
Simulazione
GEANT4 in questo
caso particolare
TIPICI RIVELATORI PER LA RICOSTRUZIONE DELLE CURVE DI DOSE
DISTRIBUZIONI DI DOSE IN
PROFONDITA’
•Camera a ionizzazione “Markus”
DISTRIBUZIONI DI DOSE
LATERALI
•Film GAF Chromici
2
mm
Sensible Volume = 0.05 cm3
Camera Markus
GAF irradiato
Risoluzione 100 µm per DDP e 200 µm per LDP
Ricostruzione della curva di Bragg
La camera è simulata con 20K fette cilindriche di aria,
spesse ciascuna 200 µm
Viene raccolta
l’energia depositata in
ogni fetta
Abbiamo a disposizione una misura di range
delle particelle utile a validare la simulazione
del rivelatore
Ricostruzione della curva di Bragg
Camera a ionizzazione
Apparato sperimentale
per la ricostruzione
della curva di Bragg
Modelli fisici implementati: fisica elettromagnetica
In GEANT4 è possibile simulare tutti i principali processi elettromagnetici
standard nell’intervallo 10 keV –10 TeV. Considerando i processi
dell’estensione lowEnergy si può scendere fino a 10 eV
Elettroni e Positroni
processo
classe
range
Bremsstrahlung
G4Bremsstrahlung
250 eV – 100 GeV
Ionization
G4Ionization
250 eV – 100 GeV
Positron annic.
G4ePlusAnnihilation
10 keV – 10 TeV
Particelle cariche
processo
classe
range
Perdita di energia
per adroni carichi
G4hIonisation
10 eV – 0.1 TeV
Scattering Multiplo
G4hMultipleScattering
100 eV – 100 TeV
Modelli fisici implementati: fisica adronica
Il modello adronico implementato è il
precompound appartenente alla classe
dei Theory Driven Model di GEANT4
Il range di validità del precompound si estende fino a 6.8
MeV per protoni su bersagli di qualunque materiale con Z>5
H.P.Wellisch, Total reaction cross sections in proton-nucleus
scattering, Phys. Rev. C (54), 3, 1996
Processi adronici
processo
classe
Scatt. Nucleare Inel.
G4HEProtonInelastic
Scattering Nucleare Elastico
G4HadronElasticProcess
Fissione
G4LFission
OUTLINE
1. La proton-terapia e il centro di Catania
2. Perché usare il metodo Monte Carlo e scelta del toolkit GEANT4
3. Simulazione di una linea di proton-terapia
4. Validazione della applicazione sviluppata:
confronto con i dati sperimentali
5. Sviluppi futuri
Validazione del rivelatore
Confronto con il database NIST
Modelli fisici implementati
Standard +
hadronic
Standard
Processes
Kolmogorov test
processo
P-value
test
Standard.
0.069
Accettato
Standard + Had.
0.40
Accettato
Low Energy
Low Energy
Low En. + Had
0.51
0.699
Low Energy
Accettato
+ hadronic
Accettato
Validazione sui dati sperimentali
Package basse energie
+
fisica adronica
Differenze al di sotto
del 4% anche sul
picco
Validazione sui dati sperimentali
Acqua
Confronto tra i range
simulati e sperimentali
per acqua e rame
Kolmogorov test
materiale
P-value
test
Acqua
0.9876
Accettato
Rame
0.999
Accettato
Alluminio
0.978
Accettato
PMMA
0.981
Accettato
Rame
Validazione sui dati sperimentali: distribuzioni laterali
Sia per i dati sperimentali
che per quelli provenienti
dalla simulazione si sono
stimate delle fluttuazioni
nei valori di ionizzazione del 2%
Differenze nella penombra = 0.5 %
Differenze nella FWHM = 0.5 %
Differenza massima nella zona omogenea = 2 %
Kolmogorov test:
χ2 = 0.011, p= 0.97, ν = 2
Validazione sui dati sperimentali: distribuzioni laterali
Estensione del AAPM Task Group n.53 al caso
di fasci radioterapeutici di protoni
Il TG 53 fornisce una serie di raccomandazioni per la
verifica dei sistemi di treatment planning (attualmente
basati su metodi analitici)
Il TG 53 nasce soprattutto per metodiche cliniche
particolari come l’IMRT e terapie conformazionali e noi
stiamo studiando la possibilità di un’estensione al caso
della protonterapia per quanto riguarda le distribuzioni di
dose 2D e 3D
Raccomandazioni del AAPM TG 53
• Confronto qualitativo delle distribuzioni di
dose (confronto visivo delle isodosi)
• Confronto delle aree racchiuse dentro le
isodosi
• Confronto quantitativo basato su
parametri pseudo-statistici:
¾Differenza in dose
¾Distance to Agreement
¾Matrice Gamma
Validazione sui dati sperimentali: distribuzioni laterali
Confronto visivo delle isodosi
Validazione sui dati sperimentali: distribuzioni laterali
…un approccio più quantitativo:
confronto delle aree sottese dalle isodosi
Collimatore finale = 20 mm
Differenze minori del 5 %
Collimatore finale = 25 mm
Differenze minori dell’ 8 %
Validazione sui dati sperimentali: DTA e Distance to Agreement
Si confrontano le due matrici (sperimentale e simulata)
che rappresentano le distribuzioni di dose
Si calcolano, per ogni elemento
della sperimentale:
il DTA:
distanza del punto più vicino con
la stessa dose
Differenza in Dose: differenza in
dose del punto con le stesse
coordinate
Essi a loro volta sono rappresentati da una
matrice bi-dimensionale di punti
Validazione sui dati sperimentali: DTA e Distance to Agreement
Dove entrambi i criteri
superano la tolleranza
il test si intende fallito
Le tolleranze per
questi criteri sono
fissate a: 3mm e
3%
Distribuzione dei DTA e Differenze in dose in una direzione
trasversale alla direzione del fascio
Validazione sui dati sperimentali: matrice degli indici γ
Il γ incorpora
simultaneamente i
due criteri studiati
Nella matrice γ
se:
γ ≤ 1: test OK
γ > 1: test fallito
Distribuzione gamma in una direzione
trasversale alla direzione del fascio
Validazione sui dati sperimentali: matrice degli indici γ
γ>1
Distribuzione delle iso-gamma nelle regioni per le quali il test
fallisce
Studio delle distribuzioni nello spazio delle fasi
LA SIMULAZIONE AIUTA A MIGLIORARE LA LINEA DI
TRASPORTO E QUINDI AD OTTIMIZZARE LE DOSI AL
PAZIENTE
H.Paganetti, Monte Carlo method to study the proton fluence
for treatment planning
Med. Phys. 25, 1998
Studio della influenza, nella distribuzione spaziale del
fascio primario, degli elementi della linea di trasporto
Si rappresenta la posizione di ogni particella in funzione
del suo coseno direttore rispetto ad un piano
perpendicolare alla direzione del fascio
Studio delle distribuzioni nello spazio delle fasi
Variazione della distribuzione delle fasi delle particelle lungo
la linea di trasporto
Studio delle distribuzioni nello spazio delle fasi
L’occorrere di variazioni lungo la linea si manifesta in una
differenza dell’angolo della distribuzione, mentre nella
maggior parte dei casi la semplice distribuzione spaziale
(profili laterali di dose), anche misurata con i migliori
rivelatori, non ne risulta influenzata
0.16°/cm
0.24°/cm
Studio delle distribuzioni lungo la linea di trasporto
Studio del comportamento del fascio all’interno di un cubo
d’acqua che simula un paziente
Aumento del valore
della penombra pari
al 34%
Aumento della
sigma in energia
pari all’83%
OUTLINE
1. La proton-terapia e il centro di Catania
2. Perché usare il metodo Monte Carlo e scelta del
toolkit GEANT4
3. Simulazione di una linea di proton-terapia
4. Validazione della applicazione sviluppata:
confronto con i dati sperimentali
5. Sviluppi futuri
Il Monte Carlo nella pratica clinica?
Anche se più precisi, i sistemi basati sul metodo Monte
Carlo non sono stati fino ad ora adoperati nella pratica
clinica a causa della loro lentezza
La velocità di esecuzione del software è fondamentale
quando il medico e il fisico sanitario devono prendere
rapide decisioni circa il trattamento di un paziente
Cluster Beowulf
+
PC & Ethernet
Un’adeguata velocità
può essere raggiunta
facendo girare
applicazioni basate sul
calcolo distribuito su
semplici ed economici PC
=
Beowulf
Cluster Beowulf: test preliminare
H-LAN
Master
Node02
S
WNode03
I Node04
T Node05
C Node06
H Node07
Node08
Efficienza = Sup/ Nprocessori
= 0.997
Grid
Ogni ospedale, anche piccolo o in un paese in via
di sviluppo, potrà avere accesso a strumenti e a
tecnologie software per la radioterapia molto
avanzati ad un costo basso o addirittura nullo
Sup = T1/T4 =
3.64
Sviluppi futuri
Simulazione del modulatore per la
ricostruzione del SOBP
110
100
Normalized Depth Dose Distribution
90
80
70
tumour
60
50
40
30
20
10
0
0
5
10
15
20
Depth in water [mm]
(Work in progress)
25
30
35
Sviluppi futuri
Inserimento delle immagini DICOM
Distribuzioni di dose più realistiche
Confronto statistico con i sistemi di
treatment planning analitici
Trasferimento dell’applicazione sulla GRID
Sviluppi futuri
L’applicazione da noi sviluppata è stata accettata
nello scorso Technical Steering Board di GEANT4 e
sarà inserita in una prossima release di GEANT4
come advanced example:
>/afs/cern.ch/sw/geant4/cvs/example/advanced/hadronTherapy