ATRIBUTOS DE UM FANTOMA DE VÓXEL SEMI-ANALÍTICO PARAMETRIZADO PARA DOSIMETRIA COMPUTACIONAL VIA CÓDIGO MCNP-5

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1 2005 International Nuclear Atlantic Conference - INAC 2005 Santos, SP, Brazil, August 28 to September 2, 2005 ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE ENERGIA NUCLEAR - ABEN ISBN: ATRIBUTOS DE UM FANTOMA DE VÓXEL SEMI-ANALÍTICO PARAMETRIZADO PARA DOSIMETRIA COMPUTACIONAL VIA CÓDIGO MCNP-5 Paulo H. Campos da Mata, Tarcísio P. R. Campos 1 Programa de Pós-Gruaduação em Ciências e Técnicas Nucleares - CCTN Universidade Federal de Minas Gerais Av. Antônio Carlos, 6627, Prédio PCA1, sl Belo Horizonte, MG RESUMO Radioterapia (RT) representa uma técnica de tratamento oncológico, apesar de trazer possíveis seqüelas irreversíveis. No entanto, para minimizar estes efeitos deletérios, é necessário que o tratamento radioterápico avance para um nível de personalização no qual a radiodosagem seja a mais adequada possível para o paciente. A radiodosimetria computacional por modelo de vóxels pode atingir um nível extremamente realista com uma possível representação da anatomia e morfologia do indivíduo. Apesar de possuir um alto custo computacional, a possibilidade de executar modelos de vóxels personalizados para predição de dose absorvida é atrativa. No entanto, para redução de tempo de computação, é possível restringir tal técnica para uma determinada região de interesse dentro de um modelo semi-analítico, onde a região próxima ao tumor e ao feixe de radiação receba um modelo discreto de voxels, e para o restante do corpo utiliza-se um fantoma analítico simplificado. O presente trabalho apresenta o desenvolvimento do modelo matemático de um fantoma semi-analítico computacional parametrizado e personalizado, de acordo com os dados anatômicos do paciente. Tal fantoma parametrizado com as medidas anatômicas do paciente pode reproduzir um modelo fidedigno do paciente. Sua utilização foi testada em dosimetria em oncologia pediátrica. Um modelo parametrizado de uma criança de 6 anos foi desenvolvido, onde um modelo de vóxel de cabeça e pescoço foi ajustado para este fantoma semi-analítico. Tal conjunto foi utilizado para predizer doses absorvidas em aplicação de protocolo de radiação de cabeça. Resultados da distribuição de dose serão apresentados bem como as características do fantoma infantil. 1. INTRODUÇÃO A radioterapia (RT) representa uma importante técnica no tratamento oncológico. No entanto pode trazer seqüelas irreversíveis para o paciente. Para que haja um aprimoramento no nível de elaboração e aplicação de protocolos radioterápicos, sugere-se que a radiodosimetria seja transferida para um nível personalizado durante o tratamento radioterápico. Para tal fim, propõe-se o emprego de um modelo computacional, utilizando modelos de voxels que reproduzem a anatomia e morfologia do indivíduo de forma realista. Entretanto, este tipo de técnica requer um alto custo computacional. Entretanto, é possível restringir tal técnica para uma determinada região de interesse dentro de um modelo semi-analítico, onde a região próxima ao tumor e que recebe diretamente o feixe de radiação seja discretizado por um modelo de vóxels, onde o restante do corpo é representado por um fantoma analítico simplificado. Este trabalho apresenta o desenvolvimento do modelo analítico matemático que compõe um fantoma computacional parametrizado e personalizado para fins de estudos dosimétricos.

2 2. MATERIAIS E MÉTODOS O processo de montagem do fantoma baseia-se em parâmetros (medidas) biométricos externos avaliados diretamente no paciente. Estes dados são interpretados computacionalmente gerando superfícies e volumes analíticos que comporão o fantoma geométrico. Um arquivo padrão é alterado automaticamente por um pré-processador pelo código de transporte de partículas MCNP. O modelo é composto por volumes e superfícies analíticas. O modelo compõe-se de oito volumes distintos. Estes volumes são constituídos através da intersecção de superfícies (elipsóides, planos, cones, dentre outros), as equações que os delimitam são mostrados na Tabela 1. Tabela 1 Volumes constituintes do Fantoma Formado por interseção entre CABEÇA Ax2 + By2 + Cz2 - K = 0 (elipsóide) e Ax2 + By2 - K = 0 (elipse) PESCOÇO Ax2 + By2 - K = 0 (elipse) OMBRO Ay2 + Cz2 - K = 0 (elipse) MEMBROS SUP. Ax2 + By2 - Cz2 = 0 (cone elíptico) TRONCO Ax2 + By2 - K = 0 (elipse) ABDOMEM Ax2 + By2 - K = 0 (elipse) PELVE Ax2 + By2 - K = 0 (elipse) MEMBROS INF. Ax2 + By2 Cz2 = 0 (cone cilíndrico) Os coeficientes A, B, C e K das superfícies se ajustarão ao paciente de acordo com suas medidas anatômicas relevantes para a montagem do fantoma, estas que são definidas na Tabela 2. A Fig. 1 sintetiza o processo computacional descrito. Uma interface gráfica coleta os dados biométricos do paciente que são transferidos para o preprocessador que compõe as equações matemáticas do fantoma analítico. O preprocessador cria o programa básico executável no código MCNP5. Outra etapa consiste da introdução do modelo de vóxel no fantoma básico personalizado. O volume de interesse de cálculo, uma matrix de vóxel tridimensional representativa do paciente, é então incorporado no modelo personalizado. Tabela 2 medidas antropométricas relevantes para montagem do fantoma BX braço CRS crânio superior BY braço CRI crânio inferior BZ braço PSX - pescoço TX tronco PSY pescoço TY tronco PSZ pescoço TZ tronco OX ombro AZ abdômem OY ombro PLZ pelve OZ ombro PRP circunferência coxa PUX pulso PRZ perna comp. PUY pulso CX cabeça CAP circunferência tornozelo CY cabeça

3 3. RESULTADOS Sistema computacional Figura 1 Geração do modelo analítico computacional O resultado é um fantoma composto com informações analíticas (equações analíticas) e com uma malha digitalizada (modelo voxel) mantendo fidedigna representação anatômica e morfológica personalizada do paciente. A Figura 2 ilustra um exemplo de incorporação de um modelo de vóxel de cabeça e pescoço na estrutura do fantoma analítico. Figura 2 região de interesse, digitalizada por modelo de vóxel, inserida no modelo analítico. Para exemplificar melhor abaixo, há dois exemplos onde, a partir de medidas antropométricas de dois modelos reais obteve-se o fantoma analítico para cada um deles. A Tabela 3 e a Fig. 3 referem-se a um adulto do sexo feminino de 26 anos. A Tabela 4 e a Fig. 4 refere-se a uma criança do sexo masculino de 7 anos. Tabela 3 Dados anatômicos de um adulto do sexo feminino e de 26 anos CX 14 PZ 12 TZ 40 PUY 1.96 CY 20 OX 61 AZ 10 PRP CRS 12 OY 20 PLZ 15 CAP CRI 7 OZ 8 BX 10 PRZ 75 PX 14 TX 39.2 BZ 51.1 PY 15 TY 20 PUX 1

4 Figure 3 Fantoma analítico gerado computacionalmente para radiodosimetria a partir dos dados anatômicos mostrados na Tabela 3 Tabela 4 Dados anatômicos de uma criança do sexo masculino e de 7 anos CX 14 PZ 4 TZ 17 PUY 3 CY 20 OX 34 AZ 10 PRP 34.5 CRS 7 OY 18 PLZ 13 CAP CRI 12 OZ 8 BX 6 PRZ 56 PX 14 TX 22 BZ 40 PY 14 TY 18 PUX 5 Figure 4 Fantoma analítico gerado computacionalmente para radiodosimetria a partir dos dados anatômicos mostrados na Tabela 4

5 3. CONCLUSÃO Utilizando medidas anatômicas humanas relevantes, foi gerado o fantoma computacional com peso e volume equivalente, a ser avaliado pelo código MCNP. Este modelo de fantoma, no estágio analítico, delimita o contorno do corpo humano. Com intuito de obter dados anatômicos precisos do tumor e dos órgãos adjacentes, é incorporado ao fantoma nas regiões de interesse, um modelo digitalizado em volumes de voxels e gerado através de imagens de tomografia computadorizada ou ressonância magnéticas do paciente. Assim, o modelo misto possibilitará um alto nível de personalização tendo como conseqüência uma melhora da radiodosimetria por simulação computacional de tratamentos em câncer, especialmente pediátrico Este projeto deve ser incorporado a um sistema para planejamento de tratamentos radioterápicos que trará uma interface para inserção das medidas necessárias à definição dos coeficientes para personalização do fantoma e uma interface para criação e inserção do modelo de voxels. Com a personalização oferecida por este fantoma espera-se a melhoria da radiodosimetria por simulação computacional de tratamentos oncológicos. AGRADECIMENTOS Os autores agradecem especialmente os suportes da FAPEMIG-950/01 e a FUNDEPinfraestrutura, que de forma indireta contribuíram para esta pesquisa. Os autores agradecem a Reitoria/UFMG pela concessão de uma bolsa de iniciação cientifica para o Sr. Paulo da Mata. REFERENCIAS 1. Purdy, J.A. (1997), Three-Dimensional Physics and Treatment Planning. Em: Perez, C.A. e Brady, L.W. 2. Kijewski, P. Three-Dimensional Treatment Planning. (1994), Em: Mauch, P.M. e Loeffler, J.S. Radiation. 3. NRI Núcleo de Radiações Ionizantes.(2004) WEB. 4. Oncology: Technology and Biology. 1.ed. W.B. Sauders Company. P10 33, Principles and Practice of Radiation Oncology. 3.ed. Philadelphia: Lippincott-Raven Publishers. P ICRU-46, 1992, Photon, Electron, Proton and Neutron Interaction Data for Body Tissues. Report 46, International Commission on Radiation Units and Measurements, Bethesda. 7. ICRU-63, 2000, Nuclear Data for Neutron and Proton Radiotherapy and for Radiation Protection. Report 63, International Commission on Radiation Units and Measurements, Bethesda.

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