Reconstrucción espectral de haces de fotones de kilovoltaje por medio de recocido simulado generalizado

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.15359/ru.36-1.15

Palabras clave:

Espectros de fotones, recocido simulado generalizado, reconstrucción inversa, curvas de transmisión

Resumen

Determinar el espectro de energía de dos haces de rayos X de kilovoltaje (kV), a partir de sus curvas de transmisión, mediante una metodología matemática basada en la transformada de Laplace y el algoritmo de recocido simulado generalizado. Los espectros de energía de los haces y los datos de transmisión se asociaron, por medio de una expresión matemática derivada de la solución analítica de la transformada de Laplace. Los datos de transmisión se calcularon relacionando el kerma de aire de los haces atenuados, al pasar por placas de aluminio de diferente espesor, con el de los no atenuados. La función de recocido simulado generalizada, desarrollada en un trabajo anterior, se empleó para descifrar los parámetros de la expresión y así obtener los espectros. La validación se realizó comparando las capas semirreductoras de las curvas de transmisión y las extraídas de los espectros. El error porcentual cuadrático medio entre los datos de transmisión y la curva de ajuste para cada espectro, definido a partir de los parámetros encontrados, fue inferior al 1 %, lo que indica un buen ajuste. Se observó el mismo error cuando se cotejó la primera capa semirreductora de las curvas de transmisión y las de cada espectro reconstruido. El tiempo de cálculo de los parámetros fue de 5 s para 80 kV y 14 s para 120 kV. En ningún caso se obtuvo una solución no realista de los espectros. Estos resultados fueron mejores que los de un trabajo anterior en el que se utilizaron mínimos cuadrados. La metodología de reconstrucción basada en recocido simulado generalizado, empleada en este manuscrito, pudo derivar de manera eficiente los espectros de dos haces de kilovoltaje con una precisión comparable a la de trabajos anteriores. Una limitación es que la validación no se realizó comparando con los espectros del equipo.

Referencias

Abbene, L., Gerardi, G., Principato, F., Del Sordo, S., & Raso, G. (2012). Direct Measurement of Mammographic X-Ray Spectra with a Digital CdTe Detection System. Sensors, 12(6), 8390-8404. https://doi.org/10.3390/s120608390

Archer, B. R., & Wagner, L. K. (1988). A modified X-ray spectra reconstruction technique. Physics in Medicine and Biology, 33(12), 1399-1406. https://doi.org/10.1088/0031-9155/33/12/005

Archer, B. R., Wagner, L. K., Johnston, D. A., Almond, P. R., & Bushong, S. C. (1985). Analysis of errors in spectral reconstruction with a Laplace transform pair model. Physics in Medicine and Biology, 30(5), 411-418. https://doi.org/10.1088/0031-9155/30/5/004

Archer, B., & Wagner, L. (1982). A Laplace transform pair model for spectral reconstruction. Medical Physics, 9(6), 844-847. https://doi.org/10.1118/1.595193

Archer, Benjamin R., & Wagner, L. K. (1988). Determination of diagnostic x-ray spectra with characteristic radiation using attenuation analysis. Medical Physics, 15(4), 637-641. https://doi.org/10.1118/1.596220

Baird, L. C. (1981). X-ray spectra vs attenuation data: A theoretical analysis. Medical Physics, 8(3), 319-323. https://doi.org/10.1118/1.594834

Bilge, H. (2004). Beam characteristics of kilovoltage radiotherapy unit. Journal of B.U.ON., 9(3), 303-306. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/17415831/

Carrera, M., Lopez-Crespo, P., Tai, Y. H., Yates, J. R., Moreno, B., Buslaps, T., & Withers, P. J. (2019). Estimation of the plastic zone in fatigue through the thickness based on synchrotron diffraction data. Procedia Structural Integrity, 17, 872-877. https://doi.org/10.1016/j.prostr.2019.08.116

Chen, S. C., Jong, W. L., & Hharun, A. Z. (2012). Evaluation of X-ray beam quality based on measurements and estimations using SpekCalc and Ipem78 models. Malaysian Journal of Medical Sciences, 19(3), 22-28. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23610546/

Deng, J., Chen, H., Chang, C., & Yang, Z. (2004). A superior random number generator for visiting distribution in GSA. International Journal of Computer Mathematics, 81(1), 103-120. https://doi.org/10.1080/00207160310001620768

Durán-Nava, O. E., Torres-García, E., Oros-Pantoja, R., & Hernández-Oviedo, J. O. (2019). Monte Carlo simulation and experimental evaluation of dose distributions produced by a 6 MV medical linear accelerator. Journal of Physics: Conference Series, 1221(1), 012079. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1221/1/012079

Epp, J. (2016). X-ray diffraction (XRD) techniques for materials characterization. Materials Characterization Using Nondestructive Evaluation (NDE) Methods. Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-100040-3.00004-3

Gonçalves, A. C., Wilches Visbal, J. H., & Martins Da Costa, A. (2020). Determinación del espectro de energía de un haz de rayos X terapéutico de kilovoltaje a partir de su curva de atenuación. Revista de la Academia Colombiana de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, 44(170), 142-152. https://doi.org/10.18257/raccefyn.965

Hill, R., Healy, B., Holloway, L., Kuncic, Z., Thwaites, D., & Baldock, C. (2014). Advances in kilovoltage x-ray beam dosimetry. Physics in Medicine and Biology, 59(6), 183-231. https://doi.org/10.1088/0031-9155/59/6/R183

Maeda, K., Matsumoto, M., & Taniguchi, A. (2005). Compton-scattering measurement of diagnostic x-ray spectrum using high-resolution Schottky CdTe detector. Medical Physics, 32(6Part1), 1542-1547. https://doi.org/10.1118/1.1921647

Malezan, A., Tomal, A., Antoniassi, M., Watanabe, P. C. A., Albino, L. D., & Poletti, M. E. (2015). Spectral reconstruction of dental X-ray tubes using laplace inverse transform of the attenuation curve. Radiation Physics and Chemistry, 116, 278-281. https://doi.org/10.1016/j.radphyschem.2015.05.008

Menin, O. H., Martinez, A. S., & Costa, A. M. (2016). Reconstruction of bremsstrahlung spectra from attenuation data using generalized simulated annealing. Applied Radiation and Isotopes, 111, 80-85. https://doi.org/10.1016/j.apradiso.2016.02.014

Nakashima, J., & Duong, H. (2020). Radiology, Image Production and Evaluation. StatPearls. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK553145/

Nickoloff, E. L., & Berman, H. L. (1993). Factors affecting x-ray spectra. RadioGraphics, 13(6), 1337-1348. https://doi.org/10.1148/radiographics.13.6.8290728

Pamplona, G. S. P., & Costa, A. M. (2010). Determinação do espectro de raios X a partir da curva de transmissão para um equipamento de radiografia dentária. Revista Brasileira de Física Médica, 4(2), 23-25. https://doi.org/10.29384/rbfm.2010.v4.n2.p23-25

Poludniowski, G., Landry, G., DeBlois, F., Evans, P. M., & Verhaegen, F. (2009). SpekCalc: a program to calculate photon spectra from tungsten anode x-ray tubes. Physics in Medicine and Biology, 54(19), 433-438. https://doi.org/10.1088/0031-9155/54/19/N01

Querol, A., Gallardo, S., Ródenas, J., & Verdú, G. (2010). Application of Tikhonov and MTSVD methods to unfold experimental X-ray spectra in the radiodiagnostic energy range. 2010 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology, 536-539. https://doi.org/10.1109/IEMBS.2010.5626024

Sharma, R., Sharma, S., Pawar, S., Chaubey, A., Kantharia, S., & Babu, D. A. R. (2015). Radiation dose to patients from X-ray radiographic examinations using computed radiography imaging system. Journal of Medical Physics, 40(1), 29. https://doi.org/10.4103/0971-6203.152244

Smith, F. A. (2000). A Primer in Applied Radiation Physics. En A Primer in Applied Radiation Physics (1th editio). WORLD SCIENTIFIC. https://doi.org/10.1142/3979

Tafti, D., & Maani, C. V. (2020). Radiation X-ray Production. StatPearls. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30725731/

Thunthy, K. H., & Manson-Hing, L. R. (1978). Effect of mAs and kVp on resolution and on image contrast. Oral Surgery, Oral Medicine, Oral Pathology, 46(3), 454-461. https://doi.org/10.1016/0030-4220(78)90414-0

Visbal, J. H. W., & Costa, A. M. (2019). Inverse reconstruction of energy spectra of clinical electron beams using the generalized simulated annealing method. Radiation Physics and Chemistry, 162, 31-38. https://doi.org/10.1016/j.radphyschem.2019.04.022

Wilches Visbal, J. H., & Da Costa, A. M. (2019). Algoritmo de recocido simulado generalizado para Matlab. Ingeniería y Ciencia, 15(30), 117-140. https://doi.org/10.17230/ingciencia.15.30.6

Publicado

2022-01-31

Número

Sección

Artículos científicos originales (arbitrados por pares académicos)

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