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Puesta en servicio a pequeña escala de un filtro de aplanamiento libre (FFF) mediante un algoritmo analítico anisotrópico (AAA)

Abstract

Jenea Bintey Khan

Objetivo : Comparar los parámetros dosimétricos del haz aplanado y del haz sin filtro de aplanamiento (FFF) y validar los datos del haz utilizando el algoritmo analítico anisotrópico (AAA).

Materiales y métodos:   Todos los datos dosimétricos (es decir, perfiles de dosis de profundidad, curvas de perfil, factores de salida, penumbra, etc.) necesarios para el modelado del haz de AAA se adquirieron utilizando el Blue Phantom RFA para 6MV, 6FFF, 10MV y 10FFF. El algoritmo Optimizador de resolución progresiva y Optimizador de volumen de dosis para VMAT e IMRT también se configuraron en el modelo del haz. El modelado del haz de AAA se comparó con los conjuntos de datos medidos.

Resultados: Debido al componente de energía más alto y más bajo en 6FFF y 10FFF, las dosis superficiales son entre un 10 y un 12 % más altas en comparación con los haces aplanados de 6MV y 10MV. El haz FFF tiene una energía media más baja en comparación con el haz aplanado y el índice de calidad del haz fue 6MV 0,667, 6FFF 0,629, 10MV 0,74 y 10FFF 0,695 respectivamente. También se realizó una evaluación gamma con un criterio de dosis de +2 % y distancia de 2 mm para los planes Open Beam, IMRT y VMAT y se encontró una buena concordancia entre los datos modelados y medidos.

Conclusión: Hemos modelado con éxito el algoritmo AAA para las vigas aplanadas y FFF y hemos logrado una buena concordancia con el valor calculado y medido.

Biografía :

Jenea Bintey Khan es ingeniera biomédica y recientemente está trabajando en el Instituto Nacional de Investigación del Cáncer y Hospital, Mohakhali, Dhaka, Bangladesh, en el departamento de radioterapia y recientemente se ha centrado en el artículo sobre la puesta en servicio de un filtro aplanador libre (FFF) utilizando un algoritmo analítico anisotrópico.

 

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado

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