Medición de espectros de aceleradores lineales reconstruidos a partir de curvas de dosis de profundidad porcentuales mediante redes neuronales

Fecha: 11/08/2021 11 hs.

Título: Medición de espectros de aceleradores lineales reconstruidos a partir de curvas de dosis de profundidad porcentuales mediante redes neuronales

Expositor: Dr. Edgardo Bonzi (Famaf UNC)

Meet: https://meet.google.com/qeh-kntz-som

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Resumen 

Los espectros de aceleradores lineales (LINAC) son un parámetro importante tanto en radioterapia como en física de aceleradores lineales, ya que juegan un papel fundamental en la mejora de la precisión del cálculo de dosis y la descripción más completa de la calidad de un haz. Sin embargo, son difíciles y costosos de medir.
En este trabajo aplicamos redes neuronales en la resolución de un sistema de ecuaciones lineales indeterminado y mal acondicionado, para medir indirectamente los espectros del acelerador lineal a través de las curvas de dosis de profundidad porcentual. Los espectros del haz de fotones están relacionados con las dosis de radiación mediante una ecuación integral de Fredholm.
Para abordar nuestro problema, medimos la curva de dosis de profundidad porcentual en el agua y resolvimos una ecuación de Fredholm discretizada utilizando una red neuronal artificial.
Después de analizar la tipología de nuestro problema físico, seleccionamos una Red Neural Perceptron MultiLayer y diseñamos la arquitectura de red neuronal más adecuada.
Los espectros reconstruidos se compararon con los espectros de tres LINAC, dos de ellos obtenidos por nosotros a través de
simulaciones y el tercero producido por otro autor, logrando resultados muy exitosos.
Por lo tanto, el espectro de cualquier acelerador se puede reconstruir rápida y fácilmente a partir de un porcentaje medido de curvas de dosis de profundidad, aplicando una red neuronal artificial entrenada.