UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA JÚLIO DE MESQUITA FILHO FACULDADE DE MEDICINA

UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA JÚLIO DE MESQUITA FILHO FACULDADE DE MEDICINA HENRIQUE BARCELLOS CAMPANELLI AVALIAÇÃO DO SISTEMA COMPUTADORIZADO DE PLANEJAMENTO RADIOTERÁPICO XiO 5.10 ASPECTOS FUNCIONAIS E AVANÇOS TECNOLÓGICOS PARA MELHORIA DA RESPOSTA TERAPÊUTICA DOS TRATAMENTOS Dissertação apresentada à Faculdade de Medicina de Botucatu, Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Campus de Botucatu, para obtenção do título de Mestre em Pesquisa e Desenvolvimento (Biotecnologia Médica).. Orientador: Prof. Dr. Marco Antônio Rodrigues Fernandes. Botucatu 2018

Henrique Barcellos Campanelli Avaliação do Sistema Computadorizado de Planejamento Radioterápico XiO 5.10 Aspectos Funcionais e Avanços Tecnológicos para Melhoria da Resposta Terapêutica dos Tratamentos Dissertação apresentada à Faculdade de Medicina de Botucatu, Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Campus de Botucatu, para obtenção do título de Mestre em Pesquisa e Desenvolvimento (Biotecnologia Médica). Orientador: Prof.Dr. Marco Antônio Rodrigues Fernandes. Botucatu 2018

Agradecimentos Ao Professor Doutor Marco Antônio Rodrigues Fernandes, pela orientação tanto no mestrado como na vida profissional. Ao Dr. Cazuo Arakawa e demais da equipe da Clínica de Radioterapia Arakawa, pela oportunidade de crescimento profissional e pessoal. À minha família, principalmente minha mãe e meu irmão, por sempre apoiar minhas decisões. À minha parceira, Priscila, pelo apoio e companheirismo nesta etapa.

Resumo Campanelli, H.B. Avaliação do Sistema Computadorizado de Planejamento Radioterápico XiO 5.10 - Aspectos Funcionais e Avanços Tecnológicos para Melhoria da Resposta Terapêutica dos Tratamentos. 2018. 73 f. Dissertação (Mestrado) Faculdade de Medicina de Botucatu, Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Botucatu, 2018. Este trabalho apresenta um estudo de planos radioterápicos realizados com o Sistema de Planejamento de Tratamento (TPS) XiO 5.10, utilizados em centros de radioterapia. Foram analisados os protocolos clínicos de radioterapia através de pesquisa bibliográfica em artigos científicos e textos produzidos pelas sociedades especializadas da área da radioncologia. Foram realizadas visitas técnicas junto a serviços de radioterapia para melhor entendimento das diferenças entre os distintos sistemas de planejamentos radioterápicos aplicados. A pesquisa verificou a resposta de três diferentes algoritmos computacionais de cálculo de dose de radiação: Superposition, Convolution e Fast Superposition, disponíveis no TPS XiO da Elekta Medical Systems. Para isto foram analisados os parâmetros de distribuição de dose para 22 planejamentos radioterápicos realizados em uma clínica de radioterapia privada, sendo: 1 paciente com metástase cerebral, 3 pacientes com tumores de cabeça e pescoço, 9 com câncer de mama e 9 com tumores da próstata. Também foi quantificada a influência da heterogeneidade do tecido irradiado, através dos métodos de correção de heterogeneidade do XiO. Independentemente da correção de heterogeneidade do tecido, de um modo geral, o algoritmo de Convolution tendeu a subestimar a dose no PTV quando comparado com os outros dois algoritmos de cálculo de dose. Não foram percebidas diferenças significativas nos valores de dose de radiação calculados para o PTV, determinadas com os outros dois algoritmos, no entanto, o método Superposition proporciona leve redução do tempo de processamento computacional. O trabalho pretende contribuir para uma melhor compreensão da sistemática de cálculo do TPS XiO e assim, beneficiar os usuários dos planejamentos computadorizados durante a análise dos indicadores da qualidade do plano de tratamento. Palavras chave: algoritmo computacional, dose de radiação, heterogeneidade, radioterapia, sistema de planejamento radioterápico.

Abstract Campanelli, H.B. Evaluation of computerized radiotherapy planning system XiO 5.10 Functional aspects and technological advances to improve the therapeutic response of the treatments. 2018. 73 f. Thesis (Master) Faculty of Medicine of Botucatu, Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Botucatu, 2018. This paper bring forward a study of radiotherapeutic planning accomplished by XiO 5.10 treatment planning systems utilized in radiotherapic centers. The clinical protocols of radiotherapy were analyzed through bibliographic research in scientific articles and texts produced by societies related to the area of radioncology.. Technical reconnaissance visits were performed in radiotherapy services for a better understanding of the differences between the systems of radiotherapy planning applied. The research verified the response of three distinct computational algorithms of calculation of dose radiation: Superposition, Convolution and Fast Superposition, available in the Tps XiO of Elekta Medical Systems. For this purpose, were analyzed the dose distribution parameters for 22 radiotherapy plans performed in a private radiotherapy clinic: 1 patient with cerebral metastasis, 3 patients with head and neck tumors, 9 with breast cancer and 9 with prostate tumors. The influence of the heterogeneity of the irradiated tissue was also quantified through the XiO heterogeneity correction methods. Regardless of the correction of tissue heterogeneity, the Convolution algorithm tended to, in general, underestimate the dose in the PTV when compared to the other two dose calculation algorithms. No significant differences were observed in the radiation dose values calculated for the PTV, determined with the other two algorithms, however, the Superposition method provides a slight reduction of computational processing time. This paper aims to contribute to a better understanding of the systematics of TPS XiO calculation and thus, to benefit the users of the computerized planning during the analysis of the quality indicators of the treatment plan. Key word: computational algorithms, radiation dose, heterogeneity, radiotherapy, treatment planning system

LISTA DE TABELAS Tabela 1 - Órgãos de risco e limites de dose Tumores de Cabeça e Pescoço...33 Tabela 2 - Órgãos de risco e limites de dose Tumores da Mama...34 Tabela 3 - Órgãos de risco e limites de dose Tumores da Próstata...34 Tabela 4 - Casos clínicos de tumores de Cabeça e Pescoço...43 Tabela 5 - Casos clínicos de tumores de Mama Dose total: 5040 cgy...44 Tabela 6 - Casos clínicos de tumores de Próstata...45 Tabela 7 - Comparação entre algoritmos Tumores de CP Caso 1 PTV...46 Tabela 8 - Comparação entre algoritmos Tumores de CP Caso 2 PTV...47 Tabela 9 - Comparação entre algoritmos Tumores de CP Caso 3 PTV...47 Tabela 10 - Comparação entre algoritmos Metástase Cerebral PTV...49 Tabela 11 - Comparação entre algoritmos Tumores de Mama Caso 1 PTV...50 Tabela 12 - Comparação entre algoritmos Tumores de Mama Caso 2 PTV...50 Tabela 13 - Comparação entre algoritmos Tumores de Mama Caso 3 PTV...51 Tabela 14 - Comparação entre algoritmos Tumores de Mama Caso 4 PTV...51 Tabela 15 - Comparação entre algoritmos Tumores de Mama Caso 5 PTV...52 Tabela 16 - Comparação entre algoritmos Tumores de Mama Caso 6 PTV...52 Tabela 17 - Comparação entre algoritmos Tumores de Mama Caso 7 PTV...53 Tabela 18 - Comparação entre algoritmos Tumores de Mama Caso 8 PTV...53 Tabela 19 - Comparação entre algoritmos Tumores de Mama Caso 9 PTV...54 Tabela 20 - Comparação entre algoritmos Tumores de Próstata Caso 1...55 Tabela 21 - Comparação entre algoritmos Tumores de Próstata Caso 2...56 Tabela 22 - Comparação entre algoritmos Tumores de Próstata Caso 3...56 Tabela 23 - Comparação entre algoritmos Tumores de Próstata Caso 4...57 Tabela 24 - Comparação entre algoritmos Tumores de Próstata Caso 5...57 Tabela 25 - Comparação entre algoritmos Tumores de Próstata Caso 6...58 Tabela 26 - Comparação entre algoritmos Tumores de Próstata Caso 7...58 Tabela 27 - Comparação entre algoritmos Tumores de Próstata Caso 8...59 Tabela 28 - Comparação entre algoritmos Tumores de Próstata Caso 9...59

LISTA DE FIGURAS Figura 1 - Duas abordagens para algoritmos de cálculo de dose... 22 Figura 2 - Representação esférica de dose kernel em ângulos de zênite e azimute.23 Figura 3 - Kernel e kernel invertido... 24 Figura 4 - Imagem de um corte tomográfico... 32 Figura 5 - Reconstrução 3D da região pélvica delineada na figura 4... 32 Figura 6 - Cortes sequenciais delimitados por um volume. Região de cálculo 3D... 35 Figura 7 - Região de cálculo para tratamento de mama... 36 Figura 8 - Área destinada para informações do plano de Teleterapia... 37 Figura 9 - Informações para adição de um novo feixe de radiação... 38 Figura 10 - Edição dos parâmetros do feixe de radiação... 38 Figura 11 - Histograma dose x volume... 40 Figura 12 - Estatísticas do histograma dose x volume... 40 Figura 13 - Representação da criação do grid a partir de linhas de profundidade do feixe de linhas espalhadas... 69 Figura 14 - Projeção das linhas de profundidade x linhas do feixe de radiação... 70 Figura15 - Conversão das linhas e coordenadas esféricas do TERMA e do kernel para coordenadas Cartesianas... 71 Figura16 - Convolução da deposição de dose... 71

LISTA DE SIGLAS E ABREVIAÇÕES 2-D Bidimensional 3-D Tridimensional 3D-RCT AAA AIEA AL AMB ATM CBHPM CCH Cerv cm Conv CP CPU CT CTV D95%V DDR D máx D mín DVH E ED FastSuper Radioterapia conformacional tridimensional Anisotropic Analytical Algorithms Agência Internacional de Energia Atômica Acelerador linear Associação Médica Brasileira Articulação Temporo Mandibular Classificação brasileira hierarquizada de procedimentos médicos Com correção de heterogeneidade Cervical centímetro Convolution Cabeça e pescoço Unidade central de processamento Tomografia computadorizada Volume alvo clínico Dose em 95% do volume do PTV Taxa dupla de transferência Dose máxima Dose mínima Histograma dose-volume Energia Densidade eletrônica Fast Superposition

FFT FSP GBM Gy HC-FMB INCA KERMA kva LBTE MeV MHz MLC mm MRI MS MU MV NCI NTPC OAR PACS PET-CT Prof PTV QT QUANTEC RXT Transformada rápida de Fourier Fast Superposition Glioblastoma multiforme Gray Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Botucatu Instituto Nacional do Câncer Energia cinética liberada por unidade de massa Quilovoltampere Equação de transporte linear de Boltzmann Mega elétron-volt Mega Hertz multi leaf colimator - Colimador multilâminas milímetro Ressonância Magnética Ministério da Saúde Unidade monitora Mega volt National Cancer Institute Probabilidade de complicação do tecido normal Órgão de risco Sistema de comunicação e arquivamento de imagens Tomografia computadorizada por emissão de pósitrons Profundidade Volume alvo de planejamento Quimioterapia Análise quantitativa de efeitos de tecidos normais na clínica Radioterapia

S.A. SAD SCH SPECT SSD Superp SUS TERMA TPC TPS V Z μ ρ Ѱ Sociedade anônima Técnica de distância foco tumor Sem correção de heterogeneidade Tomografia por emissão de fóton único Source Skin Distance - Técnica de distância foco superfície Superposition Sistema Único de Saúde Energia total liberada por unidade de massa Probabilidade de controle tumoral Sistema de planejamento de tratamento Volt Número atômico Coeficiente de atenuação linear Densidade mássica Fluência de energia

Sumário 1 INTRODUÇÃO... 13 1.1 Planejamento computadorizado de radioterapia... 15 1.2 Sistema de planejamento computadorizado de radioterapia (TPS)... 16 1.2.1 Computador... 17 1.2.2 Dispositivos de entrada e saída de dados... 17 1.2.3 Software... 18 1.3 Interações da radiação...2018 1.3.1 TERMA...2119 1.3.2 Dose Kernel... 19 1.4 Algoritmo de cálculo de dose... 210 1.4.1 Classificação dos algoritmos de cálculo de dose... 218 1.4.1.1 Algoritmo baseado em medidas... 219 1.4.1.2 Algoritmo baseado em modelos... 21 1.5 XiO Convolution... 22 1.6 XiO Superposition... 24 1.7 XiO Fast Superposition... 25 1.8 Objetivos... 26 1.9 Justificativa... 27 2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA... 28 3 METODOLOGIA... 29 3.1 Planejamentos Radioterápicos tridimensionais Analisados... 311 3.2 Região de cálculo... 34 3.3 Plano de teleterapia... 36 3.4 Parâmetros de avaliação do plano de tratamento... 39 3.5 Avaliação dos custos e repasses dos procedimentos de radioterapia... 41 4 RESULTADOS E DISCUSSÃO... 43 5 CONCLUSÕES... 61 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS... 63 Apêndice I... 68

13 1 INTRODUÇÃO O Câncer é a nomenclatura utilizada para designar um conjunto de doenças que possuem como característica comum o crescimento desordenado de células doentes (tumores) que podem atingir outros tecidos e órgãos sadios e, também, espalhar-se para outras regiões do corpo produzindo metástases (WEINBERG, 2007). O tumor pode ser também uma massa de células com reprodução lenta e semelhante ao tecido original que, geralmente, não apresenta risco grave. (BRASIL, 2014). O problema do câncer no Brasil é de extrema relevância pelo perfil epidemiológico que a doença apresenta, conquistando espaço não só na área da saúde como também na esfera política, que permite estabelecer prioridades e alocar recursos de forma direcionada para a compreensão e tratamento do câncer (FERNANDES; CORREA, 2011). Conforme apontado pelo Instituto Nacional de Câncer (INCA) estima-se, para o Brasil, no biênio 2016-2017, cerca de 600 mil casos novos de câncer, excluídos os tumores de pele não melanoma (aproximadamente 180 mil casos novos) (BRASIL, 2015). Para combater tal patologia existem várias formas de tratamento, dentre elas pode-se destacar a cirurgia, quimioterapia, imunoterapia e a radioterapia. Segundo o National Cancer Institute, dos Estados Unidos, cerca de 50% dos pacientes acometidos com câncer utilizarão a radioterapia em alguma fase do tratamento (NCI, 2015). A radioterapia é um método de tratamento que utiliza tecnologia de alta complexidade envolvendo radiação de megavoltagem (radiação de alta energia obtida por aceleração de elétrons num equipamento chamado Acelerador Linear). Um dos princípios da radioterapia é entregar o máximo possível de dose de radiação ionizante necessária na região alvo, com o mínimo de comprometimento dos tecidos sadios, adjacentes ao alvo, atingidos pelos feixes de radiação (SCAFF, 2010; PINHEIRO, 2017). O uso de radiações ionizantes na área da saúde tem sido cada vez mais efetivo e suas aplicações ampliadas para diferentes e mais complexos procedimentos (FOGAÇA, 2017). A radiação ionizante, ao interagir com os tecidos, dá origem a elétrons rápidos que ionizam o meio e criam efeitos químicos como a hidrólise da água e a

14 ruptura de cadeias de DNA. A morte celular pode, portanto, ocorrer por várias vias, desde a inativação de sistemas vitais para a célula até o comprometimento da capacidade de se reproduzir (OKUNO; YOSHIMURA, 2010). Um dos principais fatores que contribuem para o avanço da radioterapia é a evolução da computação e suas aplicações que auxiliam a medicina diagnóstica. O processo de planejamento do tratamento utilizando sistemas computadorizados e a entrega da dose de radiação por aceleradores lineares possibilitam uma modificação dinâmica de campos e intensidade de radiação, antes impossível (BERGAMO, 2016; CHIMIN, 2017). O sucesso da radioterapia depende de vários fatores, dentre eles a entrega precisa da dose de radiação prescrita no volume de tratamento e a preservação dos órgãos de riscos circunvizinhos aos campos de radiação (FONTANA, 2014). O equipamento irradiador, quer seja do tipo de teleterapia (terapia onde os feixes possuem fonte de radiação a muitos centímetros de distância da região de tratamento) ou braquiterapia (terapia realizada através de radionuclídeos cuja fonte de radiação fica muito próxima, em contato ou até implantada na região de tratamento), precisa ser acompanhado diariamente para se manter o controle de qualidade dos feixes de radiação produzidos, e para se garantir a segurança dos componentes eletromecânicos e radiológicos (GONÇALVES, 2016). Com a constante sofisticação tecnológica dos aceleradores lineares, é cada vez mais imperativo o aperfeiçoamento dos procedimentos de dosimetria das radiações (NUNES, 2014). Os estudos de física das radiações devem acompanhar a evolução dos equipamentos de radioterapia, mediante as atualizações dos protocolos de dosimetria preconizados, o que implica na formação e atualização permanente dos especialistas (PODGORSAK, 2005; SCAFF, 2010). Uma dosimetria de referência consistente, com padrões bem estabelecidos, é fundamental para o processo da radioterapia, permitindo que procedimentos comuns sejam seguidos dentro de um país ou organização. A Agência Internacional de Energia Atômica (IAEA) periodicamente agrega nos protocolos de dosimetrias os diferentes parâmetros dos novos equipamentos de irradiação e instrumentos de medidas desenvolvidos pelos fabricantes específicos (IAEA,2017).

15 1.1 Planejamento computadorizado de radioterapia A sistemática de realização dos procedimentos de radioterapia é complexa e envolve várias etapas. A técnica começa no diagnóstico do paciente seguido da decisão médica de utilizar ou não o tratamento com radiação. Após a decisão é necessário a escolha da diretriz de tratamento que utiliza um determinado protocolo radioterápico. A elaboração do plano de tratamento é uma fase de crucial importância para a garantia da liberação e administração da dose de radiação preconizada. Os feixes de radiação devem ser minuciosamente conhecidos e os parâmetros físicos e radiométricos dos campos de tratamento devem ser determinados em função das características dos tecidos a serem atingidos (BENTEL, 1996; KHAN, 1998). O planejamento bem sucedido requer um trabalho multiprofissional, envolvendo físico médico, médico radioterapeuta e dosimetrista. Durante a liberação do feixe de radiação o paciente deve se manter imóvel. A imobilização é um ponto crucial no planejamento da radioterapia visto que, é necessária a reprodução diária do posicionamento do paciente; erros nessa etapa serão carregados por todo o período de tratamento (IAEA, 2004). O segundo passo é a obtenção de informações da anatomia do paciente que são obtidos a partir de imagens como tomografia computadorizada (CT), ressonância magnética (MRI) e tomografia por emissão de pósitron (PET-CT). Com a utilização de marcadores radiopacos fixados no paciente antes da obtenção da imagem ou por meio da utilização de lasers do próprio equipamento de simulação, são marcados na pele do paciente alguns pontos de referência que serão utilizados para a identificação das dimensões e localização dos campos de irradiação. As imagens obtidas são transferidas para o TPS, sendo necessário um arquivo de conversão de Unidades Hounsfield (descreve a radiodensidade), equipamento de tomografia computadorizada para densidade de elétrons. O médico radioterapeuta, a partir das imagens transferidas, realiza então a delineação do volume clínico e alvo de tratamento (CTV e PTV, respectivamente), bem como dos órgãos de risco (OAR) envolvidos. Com as informações determinadas pelo médico radioterapeuta sobre os alvos de irradiação e os órgãos de risco circunvizinhos à área de tratamento, os

16 quais devem ser protegidos, o físico médico procura o arranjo de feixes de radiação que proporcione a melhor cobertura do volume alvo e minimize as doses nos órgãos de risco. Essa etapa inclui, entre outros fatores, o número de feixes de radiação, a direção dos feixes (determinada pelos ângulos do gantry), o uso de colimações e outros acessórios. Por fim, usufruindo dos algoritmos de cálculo de dose contidos no TPS, o físico médico faz a avaliação da distribuição de dose no paciente utilizando, por exemplo, o histograma dose-volume (DVH). Alguns TPS ainda oferecem um modelo radiobiológico para estimar a probabilidade do controle tumoral (TPC) ou a probabilidade de complicação dos tecidos sadios (NTPC). 1.2 Sistema de planejamento computadorizado de radioterapia O TPS, de um modo geral, é um sistema computadorizado para cálculo da distribuição de dose no paciente de radioterapia, constituído por um computador, dispositivos de entrada e saída de informações e programas (software). Permite a entrada de informações do paciente, criação feixes virtuais de radiação e produz uma representação da distribuição de dose no paciente (IAEA, 2004). A evolução tecnológica possibilitou a utilização de computadores para os diversos segmentos da sociedade, principalmente na área da medicina. A partir da década de 1960 começaram os desenvolvimentos de sistemas computacionais dedicados à elaboração de planejamentos de radioterapia. Os primeiros computadores utilizados em radioterapia foram desenvolvidos com o objetivo de reduzir o tempo gasto no cálculo da distribuição de dose no plano bidimensional (2-D) do tecido irradiado, bem como melhorar sua precisão (WILLIANSON, 1991). O Wheatley Integrator foi o primeiro computador relatado para realizar calculo de dose para campos irregulares de radioterapia. Inicialmente, as máquinas para cálculo de dose de radiação, foram usadas para reduzir a informação da distribuição de curvas de isodose, as quais representam um conjunto de pontos de um plano num determinado meio, como a água, que possuem o mesmo valor de dose absorvida para um determinado feixe de tratamento.as curvas eram representadas por uma matriz de números que poderiam ser armazenados em

17 cartões perfurados. Os dados eram manipulados por uma máquina de leitura de cartões para produzir uma distribuição de dose para multiplos feixes (TSIEN, 1955). Os TPS s evoluíram para um planejamento totalmente tridimensional (3-D). A utilização de imagens tomográficas e de ressonância magnética possibilitou uma melhoria na definição do volume alvo de tratamanto (PTV). Essas imagens quando associadas a tomografia por emissão de pósitron (PET-CT) e tomografia por emissão de fóton único (SPECT) ajudam a determinar precisamente a região clínica de tratamento (CTV) (DYK, 1999). 1.2.1 Computador O sistema de planejamento computadorizado pode contar com uma ou mais unidades centrais de processamento (CPU), que necessitam de memória suficiente para utilizar o software, um processador gráfico e monitor de alta definição, alta capacidade de armazenamento de dados, uma unidade auxiliar externa de armazenamento de dados para backup, leitor de CD/DVD, teclado e mouse. 1.2.2 Dispositivos de entrada e saída de dados O dispositivo é necessário para transferência de dados do equipamento de imagem diagnóstica, como os equipamentos de tomografia computadorizada, para o TPS. Pode ser realizado pelo leitor de CD/DVD, leitor de cartão de memória, fita magnética, scanner de filme radiológico e mesa digitalizadora. Entretanto é mais comum a utilização da conexão local de rede para a transferência virtual dos dados. Geralmente, do setor de diagnóstico por imagem para o setor de radioterapia. Um mecanismo comumente encontrado nestas clínicas para sistemas de arquivamento e distribuição de imagens é o PACS (Picture Archiving and Communication Systems) (MARQUES, 2009)

18 1.2.3 Software O sistema operacional utilizado como plataforma é geralmente Linux ou Windows. Atualmente no mercado existem vários softwares de planejamento disponíveis sendo capazes de desenvolver: - Reconstrução 2-D ou 3-D do paciente a partir das informações anatômicas do paciente. - Delineamento das regiões anatômicas e alvo (PTV, CTV e OAR) - Criação de campos de irradiação - Cálculo da distribuição de dose no paciente a partir de algoritmos O software de planejamento oferece ferramentas para avaliação do plano de tratamento, dentre os quais se destacam as curvas de isodose, estatística de dose no volume, dose em pontos de interesse e o histograma de dose-volume (DVH) cumulativo. Este último possibilita a comparação entre planos distintos e, para cada estrutura, informa se a restrição de dose foi satisfeita. A maioria dos TPS é similar no quesito geral do software, entretanto o algoritmo de cálculo de dose constitui a principal diferença entre eles. 1.3 Interações da radiação Com a finalidade de melhor compreensão dos algoritmos de cálculo de dose, as etapas a seguir mostram formas de interação da radiação com os diferentes tipos de tecido do corpo humano. O ponto de partida é uma distribuição espacial, espectral e direcional da fluência de fótons que entra na superfície do paciente. A deposição de energia do feixe de fótons no tecido é fundamentada de duas maneiras: (1) Interações dos fótons no meio, com transferência de energia cinética para partículas carregadas no meio, denominado TERMA. (2) Deposição de energia através de ionizações e excitações ao longo de trajetória finita pelas partículas carregadas, denominado Dose Kernels. (AAPM, 2004).

19 1.3.1 TERMA A interação inicial dos fótons com o tecido é caracterizada pelo coeficiente de atenuação linear (µ) que é a probabilidade de interação do fóton por unidade de distância. Essa probabilidade depende da energia (E) do fóton, da densidade do tecido (ρ) e do numero atômico efetivo do tecido (Z). Na radioterapia, o feixe utiliza um grande número de fótons com energia E. O conjunto de fótons atingindo um ponto no paciente é caracterizado pela fluência de energia (Ѱ). O TERMA é obtido a partir do produto do coeficiente de atenuação mássico (µ/ρ) e a fluência de energia (Ѱ) num dado ponto. A energia cinética liberada para as partículas carregadas por unidade de massa é denominado KERMA, que é absorvida localmente ao longo do caminho de partículas carregadas (KERMA de colisão). Os eventos de radiação por fretamento são excluídos, visto que a energia dos fótons produzidos não é depositada no local (AAPM, 2004). 1.3.2 Dose Kernel Indica a distribuição da energia absorvida no meio. O processo de interação dos fótons, no intervalo de energia das radiações ionizantes com a matéria é dominado por três efeitos: efeito fotoelétrico, espalhamento Compton e produção de pares. Cada uma dessas interações está envolvida na transferência de energia do fóton a partículas carregadas. As partículas carregadas são liberadas com direção e espectro inicial e depois, através de várias colisões coulombianas, são freadas, depositando localmente a sua energia, sendo possível ocorrer eventos de bremsstrahlung. O poder de fretamento é mais relevante quando se inclui apenas a deposição local de energia, pois a energia média é perdida localmente no meio por unidade de massa e unidade de comprimento. A quantidade de energia perdida em cada interação é variável ao longo do caminho, porém, assume-se a idéia de aproximação de desaceleração continua.

20 1.4 Algoritmos de cálculo de dose Um algoritmo de cálculo de dose é um conjunto de princípios, modelos e fórmulas usado para calcular a dose por toda a área de cálculo, volume ou conjunto de pontos de interesse, sustentando muitas decisões clínicas tomadas com base nas distribuições de dose e DVH (ELEKTA, 2015). Portanto, o propósito dos algoritmos de cálculo de dose é prever com o máximo de acurácia possível a dose que será entregue em qualquer ponto do paciente. Levando em consideração que as interações das radiações ionizantes com os diferentes tecidos da anatomia humana são complexas e a necessidade de certa velocidade para a resposta do algoritmo, esses possuem certas limitações. Para obtenção de parâmetros confiáveis do algoritmo, é necessário alimentar o sistema com informações precisas a respeito dos feixes de radiação que serão disponíveis na máquina de tratamento. Para TPS s convencionais é necessário que se realizem medidas dos parâmetros radiométricos de cada um dos feixes de radiação. Os valores dos parâmetros irão alimentar o banco de dados do TPS. Geralmente este processo de caracterização dos feixes se faz durante o comissionamento do equipamento de radioterapia. Para estabelecer a acurácia necessária para o cálculo da dose, o físico médico responsável deve se certificar que as medidas realizadas estão dentro dos padrões radiométricos do equipamento de radioterapia. A escolha dos algoritmos de cálculo de dose deve levar em consideração alguns aspectos, destacando a precisão na determinação da distribuição da dose de radiação no volume de tratamento, diferenciando os órgãos de risco dos objetos alvos, e a velocidade de resposta do cálculo. A rapidez da resposta está relacionada à viabilidade do planejamento na rotina da radioterapia, já que em alguns centros o volume de paciente para tratamento é grande. Já a precisão deve ser adequada para se tornar confiável clinicamente para administração correta da dose de radiação.

21 1.4.1 Classificação dos algoritmos de cálculo de dose Duas abordagens distintas são utilizadas para classificação dos algoritmos de cálculo de dose de radiação. Algoritmos baseados em correções (medições), que se fundamentam primeiro na distribuição da dose num absorvedor de água e, posteriormente, introduz correções para diferentes densidades de tecidos. A outra abordagem é embasada em modelos físicos que tem uma dependência muito maior em relação à física fundamental do espalhamento das radiações, sendo que as medições em simuladores de água não são mais um prérequisito. 1.4.1.1 Algoritmo baseado em medidas São algoritmos que utilizam um conjunto de medidas realizadas em objetos simuladores de água e, a partir da distribuição de dose medida, aplicam-se correções para diferentes densidades de tecido. São adequados em simuladores de geometria simples não incluindo heterogeneidades. Sendo assim, podem apresentar desvios inaceitáveis quando usados em geometrias mais complexas e cálculo com heterogeneidade (AHNESJÖ; ASPRADAKIS, 1999). 1.4.1.2 Algoritmo baseado em modelos Tais algoritmos são baseados em modelos matemáticos de fontes virtuais de radiação (obtidas a partir de observações de fontes reais). O espectro e a fluência inicial são obtidos por simulações de Monte Carlo e medidas experimentais, tais dados são modelados no processo de comissionamento do TPS. Este método disponibilizou a possibilidade de resolver um problema antigo que era encontrado no método baseado em medidas, a incapacidade de corrigir o desequilíbrio lateral de elétrons em feixe de fótons estreito na borda ou em regiões de descontinuidade de densidade. Na maioria dos algoritmos de fótons, os elétrons gerados pelos fótons primários são assumidos como absorvidos no local da interação. Esse pressuposto fica enfraquecido para raios-x de alta energia, que lançam elétrons por alguns centímetros longe do local. Existe assim, uma vantagem na utilização dos algoritmos que distinguem a fluência de fótons primários e o Kernel

22 de espalhamento. Sem tal distinção, discrepâncias entre a fluência de fótons primários e a dose absorvida nas regiões de interface, build-up e build-down podem ser remediadas apenas por métodos empíricos (DYK, 1999). A Figura 1 esquematiza as duas abordagens citadas acima. Figura 1: Abordagens para algoritmos de cálculo de dose. Fonte: adaptado de IAEA, 2004. 1.5 XiO Convolution O algoritmo XiO Convolution é baseado no dose Kernel de Monte Carlo, calculado por simulações dos efeitos dos fótons na interação com um tanque esférico de água de 60 cm de raio. A partir do ponto de interação, a trajetória dos elétrons primários e fótons espalhados são traçados até que a energia seja depositada no tanque ou até os fótons deixarem o volume. Para milhões dessas informações, a estatística de deposição de energia é tabulada, gerando uma probabilidade de distribuição para a energia liberada no ponto de interesse e distribuída no simulador de água esférico. Os dados de dose Kernel são representados como 48 arranjos de números para a dose depositada do ponto de interesse até um raio de 60 cm. A

23 Figura 2 exemplifica o arranjo, a partir de 8 ângulos que, no caso do Convolution, são 48 ângulos zênite uniformemente espaçados. A deposição de energia da dose Kernel precisa ser interpolada de coordenadas esféricas para coordenadas cartesianas, num grid de TERMA comum, para realizar o cálculo pelo algoritmo Convolution. É importante destacar que os dados do paciente sejam representados em um volume 3D, visto que a dispersão calculada num ponto é baseada em um meio de dispersão de volume 3D. A inclusão das contribuições em uma área grande exige um tempo de computação significativo, que pode ser reduzido realizando dois cálculos separados: (1) Utilização do Kernel primário para o qual é realizado o cálculo em alta resolução, mas em uma região pequena. (2) Utilização do Kernel de dispersão, onde o cálculo é realizado em uma resolução mais baixa, porém em área maior. Figura 2: Representação esférica de dose Kernel em ângulos de zênite e azimute. Fonte:ELEKTA. XiO Dose Calculation FFT Convolution and Multigrid Superposition: Version 1.00 Essa abordagem é possível levando em consideração que o Kernel primário tem gradientes grandes, em relação ao Kernel de dispersão próximos ao ponto de interação, mas não contribuem além de poucos centímetros desse ponto. Entretanto a dose Kernel de dispersão possui alcance muito maior (ELEKTA, 2012).

24 1.6 XiO Superposition O algoritmo XiO Superposition é uma adaptação do método de cálculo por cone colapsado. Assim como no algoritmo XiO Convolution, todos os cálculos de superposição são realizados em coordenadas do feixe, e a dose em coordenadas do feixe é interpolada para o volume de cálculo especificado pelo usuário. Para este algoritmo é possível simular diretamente o processo de dose Kernel, ou seja, calcular a energia depositada pelo TERMA do ponto de interesse até o volume de interesse de acordo com a distribuição implícita da dose Kernel, método conhecido como ponto de vista da interação. Para realizar o cálculo apenas nos pontos de interesse, a função da probabilidade de distribuição da dose Kernel precisa ser invertida. O espalhamento da dose Kernel aponta na direção da fonte, como mostrado na Figura 3. Figura 3: Kernel e Kernel invertido. Fonte:ELEKTA. XiO Dose Calculation FFT Convolution and Multigrid Superposition: Version 1.00 Usando o Kernel invertido, para qualquer ponto de dose, a função da probabilidade de distribuição incorporada pelo Kernel é usada para coletar o TERMA a partir de todos os pontos apropriados do volume. Portanto, a dose pode apenas ser calculada para um número mínimo de pontos especificados.

25 Como representado anteriormente na Figura 2, o Kernel esférico é cilindricamente simétrico e definido em termos de ângulos de zênite e azimute. As linhas sólidas representam raios e linhas tracejadas os limites de ângulos sólidos (cones) que estão implícitos. A Figura 2 representa um Kernel com oito ângulos de zênite e um número não especificado de ângulos de azimute. Teoricamente, qualquer número de ângulos de azimute uniformemente espaçados, maiores que quatro, podem ser especificados. A combinação de ângulos de zênite e azimute determina a direção dos traços de raios que, por sua vez, determinam os cones colapsados implícitos em que os cálculos se baseiam. O limite inferior de quatro ângulos azimutais é necessário para assegurar que haja cobertura de dose para 360 graus em torno do eixo de simetria da semente. Na implementação XiO, o Superposition padrão utiliza 8 ângulos azimutes e 16 raios de zênite (128 traços de raio por ponto). A estrutura de dados dos traços de raio é expressa em uma tabela contendo coordenadas de voxel pré-calculadas e as distâncias para cada raio a serem calculadas. Os dados dos traços podem ser usados para cada ponto de dose, uma vez que não há inclinação do Kernel na superposição. Para cada cálculo de ponto de dose, esta tabela é aplicada para determinar quais voxels devem ser percorridos, ao calcular o comprimento do caminho radiológico do ponto de interação para cada voxel ao longo desse raio. A deposição dos dados depende da especificação dos ângulos zênite e do número de ângulos azimutais definidos para o Kernel O cálculo da dose depositada necessita que o Kernel esférico seja formulado de forma cumulativa, ou seja, a energia para cada cone esférico é integrada a partir do ponto de interação na direção de sair do volume (ELEKTA, 2012). 1.7 XiO Fast Superposition É possível limitar o número e a direção dos raios zênicos com o objetivo de otimizar as compensações de velocidade / precisão: quanto mais raios, mais lento e mais preciso o cálculo; quanto menos raios, mais rápido e menos preciso o cálculo. O controle da direção e do número de raios zênicos e azimutais é possível, embora os ângulos de azimute devem estar uniformemente espaçados. O Fast

26 Superposition usa 8 raios azimutais e 6 raios zênicos. O modelo fornece um cálculo rápido da dose de superposição, com um fator de aceleração de aproximadamente 2,5 ao custo de uma pequena perda de precisão, em comparação com o cálculo do algoritmo Superposition. Especificamente, para determinadas situações clínicas, a dose do Fast Superposition é menos precisa do que a dose do Superposition em 1-2%. Além disso, as unidades monitoras (MU) do Fast Superposition são menos precisas do que o Superposition em 1-2%. Portanto, é recomendado usar o modo de Fast Superposition nos estados iniciais de elaboração do plano de tratamento e usar o modo de Superposition para a dose final e os cálculos MU (ELEKTA, 2012). O Apêndice I apresenta as expressões matemáticas para determinação da dose de radiação com os algoritmos de cálculos do TPS XiO. 1.8 Objetivos Avaliar os aspectos funcionais do sistema computadorizado XiO 5.10, de planejamentos radioterápicos. Avaliar e comparar a resposta de diferentes algoritmos de cálculo de dose de radiação do sistema computadorizado XiO 5.10 na determinação da dose liberada em diferentes sítios anatômicos tumorais e em órgãos de riscos atingidos pelo campo de tratamento. Identificar os benefícios terapêuticos proporcionados com o avanço tecnológico dos equipamentos de teleterapia e modernas ferramentas para planejamento radioterápico presentes nos sistemas computacionais dedicados à área da cancerologia. Avaliar a viabilidade econômica da implantação de sistemas de planejamento computadorizados nos serviços de radioterapia de poucos recursos que assistem aos pacientes dos sistemas públicos de saúde.

27 1.9 Justificativa As novas políticas de saúde na área oncológica insistentemente acenam para a necessidade da modernização e atualização do parque radioterápico nacional, o que implica, dentre outras medidas, na aquisição e implantação de sistemas computadorizados de planejamentos radioterápicos, os quais são importados, de alto custo e seus recursos tecnológicos ainda não são plenamente compreendidos pelos profissionais envolvidos na área da radioterapia. O Ministério da Saúde, em 2012, firmou acordo de cooperação tecnológica com a empresa Varian Medical Systems, maior fabricante mundial de equipamentos de teleterapia, o que resultou na aquisição de 80 novos aceleradores lineares clínicos e na instalação da primeira fábrica de equipamentos de radioterapia da América Latina, prevista para inauguração em 2018, na qual deverão ser estudados projetos para desenvolvimento de sistemas computadorizados para planejamentos radioterápicos. Neste sentido, os resultados deste trabalho poderão contribuir para nortear as decisões sobre a escolha das ferramentas a serem utilizadas no desenvolvimento de sistemas nacionais de gerenciamento e planejamento dos procedimentos de radioterapia. A oferta de novas modalidades de radioterapia está sempre acompanhada de elevação dos custos dos procedimentos, os quais devem ser absorvidos pelos organismos de financiamento da assistência oncológica, públicos e privados. No entanto, a falta de estudos mais direcionados sobre os reais benefícios terapêuticos frente à capacidade de adequação dos recursos financeiros disponíveis, na maioria das situações, têm provocado o colapso dos sistemas públicos, o que inviabiliza a garantia da continuidade da assistência prestada. É sabido que, nem sempre, equipamentos de elevados custos proporcionam significativa melhora terapêutica, e que técnicas convencionais, menos onerosas, quando bem dirigidas, podem beneficiar a comunidade atendida. Outro fabricante de aceleradores lineares que atua no Brasil é a Elekta Medical S.A. que utiliza o sistema de planejamento CMS XIO-2D e 3D, que possui funcionalidades que propiciam a execução de técnicas avançadas de radioterapia. Os resultados desta pesquisa poderão contribuir com os gestores das clínicas de radioterapia na tomada de decisão sobre novos investimentos financeiros

28 que proporcionem modernas técnicas terapêuticas e melhorias na qualidade de vida dos doentes assistidos. 2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA Miften e colaboradores (2002) publicaram um estudo observando a influência do modelo de cálculo de dose na avaliação do plano de tratamento em radioterapia conformacional, utilizando algoritmo baseado em medidas (Clarkson) e algoritmo baseado em modelo (Superposition). O algoritmo baseado em modelo foi claramente mais robusto que o baseado em medida, entretanto o cálculo levou cerca de 40 segundos a mais por campo de 15 cm x 15 cm. Durante um processo de planejamento do plano de radioterapia, o físico médico precisa aguardar cerca de 4 minutos para cada iteração do plano, este fato limita a exploração a uma quantidade menor de opções de terapia. Além disso, foi observada uma acurácia 14% menor em planejamentos de pulmão quando utilizado o algoritmo baseado em medida. O estudo de García-Vicente e colaboradores em 2003 verificou experimentalmente o cálculo de dose em meio de baixa densidade para os algoritmos Superposition e Convolution. O Superposition foi validado para as situações clínicas estudadas, entretanto o algoritmo Convolution resultou numa subdosagem no volume alvo e uma subestimação da dose em órgão de baixa densidade. Mack (2006) ressalta que os algoritmos Superposition e Convolution são, depois da simulação de Monte Carlo, melhores métodos para prever uma distribuição de dose no caso de desequilíbrio eletrônico, situação que acontece, por exemplo, em campos pequenos. O trabalho de Mack ainda mostra que o algoritmo Fast Superposition é um bom caminho para diminuir o tempo de cálculo para meios aproximadamente homogêneos. Utilizando o Superposition e o Fast Superposition, para situações de meios heterogêneos e homogêneos (respectivamente), a combinação dos algoritmos são instrumentos extremamente úteis, especialmente para regiões críticas de cabeça e pescoço. De Smedt (2006) concluiu que excluindo cavidades de ar do PTV nas simulações utilizando o método de Monte Carlo, obteve-se uma melhor distribuição de dose nos planos de tratamento de radioterapia. Isto porque as cavidades produzem um maior ruído estatístico na simulação de Monte Carlo.

29 Em relação aos algoritmos Superpositon e Convolution, um estudo realizado por Kohno e colaboradores (2009) verificou que, para meios com diferentes heterogeneidades, o algoritmo Convolution superestimou a dose em quase 8% (pulmão). Já o algoritmo Superposition apresentou uma acurácia melhor que 2%. Os desvios foram obtidos com uma câmara de ionização e os algoritmos utilizados no sistema de planejamento XiO. Em um recente estudo realizado por Vicent Wu (2013) e colaboradores foi realizada uma comparação entre o algoritmo Anisotropic Analytical Algorithm (AAA), operando no sistema de planejamento Eclipse (Varian Medical Systems) e o algoritmo Superpositon, operando no sistema XiO (Elekta Medical Systems). O estudo utilizou 24 pacientes com quatro diferentes regiões de cálculo (próstata, cérebro, nasofaringe e pulmão). Os resultados mostraram que o desvio médio da dose calculada para o AAA variou de 3,2% (próstata) a 4,0% (nasofaringe) enquanto o Superposition variou de 2,3% (próstata) a 2,9% (pulmão). Quando considerando as quatro diferentes regiões anatômicas estudadas, o desvio médio da dose para o AAA foi significantemente maior em relação ao Superposition, sendo 3,7% e 2,6% de desvio médio, respectivamente. O trabalho publicado por Wu (2013) ainda observou que o algoritmo AAA superestima muito mais a dose do que o Superposition, quando observados os mesmo pontos de cálculo. Sini e colaboradores mostraram em um trabalho publicado em 2015 que para uma grande gama de situações clínicas o algoritmo AAA se mostrou satisfatório quando realizaram a comparação da dose planejada e dose mensurada, geralmente menor que 2% de desvio. Para os algoritmos AAA e Acuros XB, estudos feitos por Yeh (2017) resultaram em diferenças menores que o método de Monte Carlo mesmo para regiões do PTV que incluíram cavidades de ar. Yeh ainda concluiu que não existe diferença sistemática significativa entre as técnicas AAA e Acuros XB, com uma diferença menor que 2% na dose média no PTV. 3 METODOLOGIA Neste trabalho utilizou-se três algoritmos de cálculo de dose contidos no sistema de planejamento de tratamento computadorizado XiO versão 5.10 da

30 fabricante Elekta Medical Systems, sendo eles: Superposition, FFT Convolution e Fast Superposition. O TPS utilizado opera em um computador Hp Z820 com memória DDR3 1866Mhz 5, processador Intel Xeon e sistema operacional Linux, existentes na clínica Arakawa Radioterapia, localizada em Bauru/SP. As imagens para planejamento foram obtidas do tomógrafo modelo Toshiba Alexion de 380kV e 75kVa, da fabricante Toshiba Medical, localizado no mesmo complexo hospitalar da clínica de radioterapia. O sistema XiO possibilita os cálculos considerando a correção de heterogeneidade do tecido irradiado, uma vez que os tecidos do corpo humano não possuem a mesma densidade. Para se analisar a influência da heterogeneidade, neste trabalho fez-se uso de duas opções para o cálculo de dose (para cada algoritmo) em relação a essa característica: a correção pixel-by-pixel ou sem correção de heterogeneidade. Na correção de heterogeneidade pixel por pixel o sistema de planejamento atribui para cada pixel da imagem de tomografia computadorizada (CT) uma densidade eletrônica (ED) com base no arquivo de conversão CT para ED. Tal arquivo foi obtido no comissionamento do acelerador linear Elekta Precise, da fabricante Elekta Medical Systems, para as energias de raios-x de fótons de 6 MV e 10 MV e para os feixes de elétrons de energia de 4 MeV, 6 MeV, 9 MeV e 12 MeV. A correção de heterogeneidade pixel-by-pixel é considerada pelo fornecedor como sendo o método mais preciso para emular a correção de diferença de densidade dos tecidos. Quando a correção de heterogeneidade não é ativada, o TPS assume que o paciente possui densidade unitária. Durante a pesquisa procurou-se compreender as funcionalidades e os avanços tecnológicos ofertados pelos sistemas computacionais de planejamento radioterápico, que possam contribuir para a melhoria dos resultados terapêuticos conseguidos com a realização da radioterapia.

31 3.1 Planejamentos radioterápicos tridimensionais analisados Foram analisados 22 planejamentos radioterápicos tridimensionais, sendo 9 planejamentos de mama, 9 planejamentos de próstata, 3 planejamentos de cabeça e pescoço e 1 planejamento de metástase cerebral. Os casos clínicos foram tratados em uma clínica privada de radioterapia. Para realização dos planejamentos de teleterapia utilizando o sistema de planejamento XiO, cada paciente foi submetido a uma tomografia computadorizada, realizada de acordo com a simulação prévia no acelerador linear em que o mesmo foi tratado, com o objetivo de reproduzir exatamente os mesmos parâmetros do posicionamento durante todo o período de tratamento. Para planejamento de mama e próstata foram utilizados cortes tomográficos com 4,0 mm de espessura, já para planejamentos de tratamento da região da cabeça e pescoço os cortes tomográficos são de 3 mm, devido à necessidade de mais detalhes anatômicos na imagem. Após a importação das imagens para o sistema de planejamento, o médico radioterapeuta responsável insere os dados da anatomia do paciente. Esses dados são informações físicas sobre o paciente a partir dos contornos da estrutura anatômica, desenhados na imagem tomográfica com o auxílio de um mouse de computador. Os contornos delimitam as estruturas individuais, que incluem itens como o tumor, regiões alvo do indivíduo e órgãos de risco, que formam uma imagem tridimensional. Na Figura 4 é possível observar um corte de imagem tomográfica da região pélvica e a reconstrução 3D (Figura 5) utilizando todos os cortes da tomografia que possuem os limites de cada estrutura.

32 Figura 4: Imagem de um corte tomográfico. Fonte:XiO Training Guide Figura 5: Reconstrução 3D da região pélvica delineada na figura 4 Fonte:XiO Training Guide

33 Para cada região de tratamento é delineado um conjunto de estruturas pertencentes àquela região. O CTV (Clinical Target Volume) corresponde ao volume do tumor acrescido de uma margem clínica de segurança. O PTV (Planning Target Volume) é o volume alvo do tratamento que inclui o CTV acrescido de uma margem que permite ajustes de incertezas, tolerâncias do equipamento de tratamento e movimentação dos órgãos. Tanto o CTV como o PTV são considerados órgãos alvos, ou seja, onde se deseja que seja liberada a máxima dose de radiação prescrita. No entanto, outros órgãos anatômicos sadios circunvizinhos aos alvos, também são atingidos por parte dos feixes de radiação e, portanto, são também irradiados absorvendo parte da dose de radiação prescrita. Estes órgãos são considerados órgãos de risco - OAR (Organs At Risk), e possuem um limite de dose de radiação ao qual podem ficar expostos durante o tratamento. As Tabelas 1, 2 e 3 mostram os órgãos de risco e os respectivos limiares de dose para os tratamentos de tumores de cabeça e pescoço, tumores da mama e de próstata, respectivamente. Os valores apresentados de restrições de dose ou constraints para esses órgãos são aqueles recomendados pela QUANTEC( Quantitative Analyses of Normal Tissue Effects in the Clinic ), considerando o fracionamento convencional. Tabela 1: Órgãos de risco e limites de dose Tumores de Cabeça e Pescoço Órgão de Risco Volume Máximo / Dose Máxima Total Medula Espinal Dose Pontual máxima 20 cm: 45 Gy Máx < 55 Gy (cerv) 45 Gy a 50 Gy ATM 33% : 65 Gy 66% : 60 Gy Máx < 60-70 Gy Mandíbula Dose Pontual Máxima: < 70 Gy Submandibulares Média < 35-39 Gy Cavidade Oral Média < 32-40 Gy Cristalino Dose Pontual Máxima: 10 Gy Quiasma Óptico Dose Pontual Máxima: 50 Gy Nervos Ópticos Dose Pontual Máxima: 50 Gy Tronco Cerebral Dose Pontual Máxima: 56,7Gy Cérebro D33% < 60-72 Gy Plexo Braquial Dose Pontual Máxima: 60 Gy V60 < 5% Laringe 33% : 79 Gy 66% : 70 Gy Média < 35-50 Gy Faringe Média < 50-60 Gy Parótida 24% : 45 Gy 50% : 30 Gy 67% : 15 Gy Tireóide V20 < 26 Gy Cóclea V55 < 5% Média < 35-45 Gy Esôfago V60 < 33% V55 < 66% V45 < 100%

34 A região de cabeça e pescoço pode incluir menos órgãos de risco quando estes são colimados e não recebem dose durante o tratamento, por exemplo, uma irradiação de traquéia não expõe a região dos olhos Tabela 2: Órgãos de risco e limites de dose Tumores da Mama. Órgão de Risco Volume Máximo / Dose Máxima Total Pulmões Ideal: 35%: 2000 cgy 25%: 2000 cgy (sem PTV) Se paliativo: 37%: 2000 cgy Coração 100%: 3000 cgy 66%: 4500 cgy 33%: 6000 cgy Medula Espinhal Dmáx: 4500 cgy Esôfago 100%: 3500 cgy 66%: 5800 cgy 33%: 6500 cgy Dmáx: 6900cGy (s/qt) Dmáx: 5800cGy(c/QT) Tabela 3: Órgãos de risco e limites de dose Tumores da Próstata Órgão de Risco Volume (%) Dose Máx (cgy) Volume (%) Dose Máx (cgy) Reto 15 7500 20 7000 25 6500 35 6000 50 5000 Bexiga 15 8000 25 7500 Cabeça de Fêmur Direita ou Esquerda 35 7000 50 6500 5 5000 15 4500 3.2 Região de cálculo A região de cálculo é a região da anatomia do paciente para qual a dose de radiação será estimada (Figura 5). Somente os pontos dentro dessa região (inclusive nas extremidades) são usados para determinar a dose, sendo ajustada para zero a dose fora do volume de cálculo. É possível observar na Figura 6 a região de cálculo delimitada por um cubo. A região é especificada pelas suas coordenadas x, y e z. Como este trabalho foi baseado em tratamentos com planejamento tridimensional, foi utilizado o modo volume de cálculo, que consiste em pontos com espaços iguais definidos pelo usuário juntamente com cada dimensão do volume. Para os algoritmos utilizados a dose é calculada ao longo de todo o volume de cálculo. O sistema computa um componente primário e de dispersão para pontos de

35 dose que ficam dentro do colimador do feixe (extensão máxima do TERMA), valor ajustado durante a modelagem do feixe pelo físico médico responsável. Para pontos que ficam além da extensão máxima do TERMA, o sistema calcula somente o componente de dispersão ao ponto da dose. A Figura 7 mostra a região de cálculo para tratamento de mama, delimitada por um box azul claro. Dentro da região de cálculo encontram-se os órgãos de risco, tais como o pulmão em azul escuro, a medula espinal em amarelo claro, o coração em vermelho escuro, o CTV em amarelo escuro e o PTV em vermelho claro. Figura 6: Cortes seqüenciais delimitados por um volume. Região de cálculo 3D. Fonte:XiO Training Guide

36 Figura 7: Região de cálculo para tratamento de mama. Fonte:XiO Training Guide 3.3 Plano de teleterapia Com a delimitação da região de cálculo (incluindo a determinação dos órgãos de risco e alvo) o físico médico define os parâmetros que serão inseridos para o planejamento, iniciando um novo plano de teleterapia a partir do estudo criado pelo médico radioterapeuta, informando a orientação do paciente em relação ao gantry, a descrição do tratamento, a modalidade do feixe (dose absoluta ou unidade monitora), como mostrado na Figura 8. O estudo do radioterapeuta é o delineamento da imagem do paciente após a conversão CT para ED.

37 Figura 8: Área destinada para informações do plano de Teleterapia. Fonte:XiO Training Guide O físico médico, então, adiciona os feixes de radiação que serão utilizados no tratamento, informando o tipo de tratamento (técnica de distância foco superfície - SSD ou foco tumor - SAD), a energia da radiação, tipo de colimação e isocentro do feixe (Figura 9). O próximo passo é a edição do feixe de radiação inserido (Figura 10), com a definição dos parâmetros necessários para o tratamento: angulação de gantry, angulação de colimador, angulação de mesa, tamanho do campo, peso do feixe de radiação (em cgy), número de frações, fator bandeja, extensão mínima do terma e algoritmo de cálculo de dose.

38 Figura 9: Informações para adição de um novo feixe de radiação. Fonte:XiO Training Guide Figura 10: Edição dos parâmetros do feixe de radiação. Fonte:XiO Training Guide

39 3.4 Parâmetros de avaliação do plano de tratamento As atividades da pesquisa acompanharam todas as fases do planejamento radioterápico, iniciando-se com a aquisição das imagens tomográficas, em seguida realizando os contornos anatômicos dos órgãos de risco e volumes alvos feitos pelo médico radioterapeuta. As etapas de definições dos parâmetros radiométricos dos feixes de radiação foram meticulosamente observadas juntamente com o físico médico. A análise do trabalho tem como base a utilização de planos de radioterapia alterando o algoritmo de cálculo de dose usado e a utilização da correção de heterogeneidade pixel-by-pixel. Após o planejamento radioterápico finalizado, modificou-se, então, o algoritmo de cálculo de dose e, para cada algoritmo, a utilização da correção de heterogeneidade, observando as alterações na distribuição de dose pela análise do histograma de dose volume (Dose Volume Histogram - DVH). Um DVH é um gráfico da distribuição cumulativa de frequência de dosevolume (Figura 11) que resume a distribuição da radiação em tecidos normais e tumores, simulada dentro de um volume de interesse num paciente, resultante de um plano de tratamento tridimensional. No sistema de planejamento computacional XiO, o DVH oferece gráficos e estatísticas (Figura 12) complementares que ajudam a visualizar as informações da distribuição de dose, mostram a uniformidade de dose em uma estrutura e identificam regiões de conflito fora do volume alvo, que podem causar dano potencial ao tecido normal.

40 Figura 11: Histograma dose x volume Fonte:XiO Training Guide Figura 12: Estatísticas do histograma dose x volume Fonte:XiO Training Guide

41 O processo da radioterapia envolve equipamentos de alto custo e servidores altamente especializados, diante disso a avaliação financeira da implementação e manutenção de um serviço de radioterapia é de suma importância. O tópico a seguir fornece parâmetros de custos e repasses financeiros. 3.5 Avaliação dos custos e repasses dos procedimentos de radioterapia Os custos operacionais dos procedimentos de radioterapia variam em função dos equipamentos, acessórios e equipe de profissionais envolvidos nos planejamentos e tratamentos (PINHEIRO, 2017). Estudos recentes (CASTILHO, 2015; GABRIEL, 2016; PARENTI; 2016) apresentam a cronologia da implantação de um serviço de radioterapia, desde a etapa da construção civil e instalação de equipamento de teleterapia do tipo acelerador linear (A.L.), aquisição de instrumentos de dosimetria e controle de qualidade dos feixes de radiação. Os custos finais atualizados para implantação de um serviço de radioterapia com um A.L. que proporcione duas energias de raios-x e quatro energias de feixes de elétrons de alta energia está estimado em torno de R$ 7.300.000,00 (sete milhões e trezentos mil reais). O custo mensal estimado de manutenção das máquinas e com salários dos profissionais é da ordem de R$ 140.000,00 (cento e quarenta mil reais). O Sistema Único de Saúde (S.U.S.) somente autoriza o repasse financeiro para radioterapia tridimensional conformacional (3D-RCT) para os casos clínicos de tumores de próstata e glioblastoma multiforme (GBM - tumor cerebral). Para os demais casos clínicos, somente a técnica bidimensional convencional (RXT 2D) é remunerada pelo S.U.S. O repasse financeiro feito pelo S.U.S., para procedimentos de teleterapia, se dá por quantidade de campos de radiação aplicados, tipos de planejamentos, acessórios utilizados (máscaras de imobilização e blocos de colimação) e filmes de verificação. Para cada sítio anatômico de tratamento existem limitações definidas para o repasse financeiro do S.U.S. Para o tratamento de tumores de próstata, com a técnica convencional 2D, o S.U.S. autoriza um número máximo de 144 campos de radiação (BRASIL, 2015 Anexo III - Portaria MS n o. 346 de 23/06/2008), normalmente aplicados em 36

42 sessões de 4 campos diários. O valor de repasse por campo de radiação feito em equipamento do tipo acelerador linear de fótons e elétrons é de R$ 35,00 (Tabela SUS-2010 Portaria MS n o. 420 de 25/08/2010), o que representa um valor de repasse de 144 x R$ 35,00 = R$ 5.040,00. Agregam-se a este valor os repasses referentes ao planejamento radioterápico computadorizado (R$ 480,00); bloco de colimação (R$ 52,00 por bloco); check filmes (R$ 30,00 um por mês). Desta forma, o repasse financeiro feito pelo S.U.S., para um tratamento 2D de próstata é da ordem de R$ 5.800,00 (cinco mil e oitocentos reais). Para tumores da mama o número máximo de campos é de 120 campos, para tumores da região de cabeça e pescoço (boca, língua, orofaringe, nasofaringe, hipofaringe) é de 105 campos, e para tratamento de metástase cerebral é de 60 campos. Assim o valor estimado para estes tipos de tratamentos é de: R$ 4.900,00; R$ 4.400,00 e R$ 2.600,00, respectivamente, já incluso os valores dos filmes de verificação, máscara de imobilização e blocos de colimação. Os planos de saúde privados se baseiam nos procedimentos e valores determinados pela Associação Médica Brasileira (A.M.B) e descritos na tabela da CBHPM (Classificação Brasileira Hierarquizada de Procedimentos Médicos). Pela CBHPM o valor do campo de radiação é de R$ 122,00 (cento e vinte e dois reais), e um tratamento de próstata com teleterapia e técnica 2D fica em aproximadamente R$ 9.050,00 (nove mil e cinquenta reais). Para técnicas de 3D-CRT e de IMRT os valores de repasses, conforme a tabela CBHPM, são respectivamente: R$ 27.000,00 (vinte e sete mil reais) e R$ 35.000,00 (trinta e cinco mil reais). No entanto, cada operadora de saúde pode adotar pacotes de pagamentos de acordo com os próprios levantamentos de custos e, normalmente, os valores repassados são inferiores aos preconizados pela CBHPM e pouco acima dos praticados pelo S.U.S. Considerando a média dos repasses financeiro do S.U.S. para os quatro tipos de tumores analisados neste trabalho (R$ 4.425,00), e os custos de investimentos de implantação do serviço de radioterapia (R$ 7.300.000,00), bem como a estimativa de despesas mensais com a equipe de profissionais e manutenção do acelerador linear (R$ 140.000,00), ter-se-á, para um número de 60 pacientes novos por mês (60 x R$ 4.425,00 = R$ 265.500,00), um tempo de recuperação do investimento (payback) de aproximadamente 42 meses ((R$

43 7.300.000,00/265.500,00)xR$140,000,00) = (R$3.850.000,00 + R$ 7.300.000,00)/R$265.500,00) = 42 meses). 4 RESULTADOS E DISCUSSÃO O caso clínico de Metástase Cerebral foi tratado com 2 campos paraleloopostos: campo cerebral direito (gantry em 270º), e campo cerebral esquerdo (gantry em 90º), foi prescrita a dose total de 4200 cgy distribuída em 21 sessões. A energia de raios-x empregada foi de 6,0 MV, foi utilizada a técnica de isocentro para posicionamento do paciente. As dimensões do campo de radiação foram de: X = 20,5cm e Y = 28,6 cm. O cálculo da dose foi feito para a linha média cerebral, com profundidade de 7,1cm. A Tabela 4 apresenta os parâmetros radiométricos dos casos clínicos de tumores de cabeça e pescoço analisados neste trabalho. Tabela 4 - Casos clínicos de tumores de cabeça e pescoço Caso Num Campos Tumor Primário Dose prescrita (cgy) sessões 1 2 Laringe 7000 35 2 3 Face 7400 39 3 4 Cavidade Oral 6000 30 Todos os 3 casos clínicos de tumores de cabeça e pescoço foram tratados com a energia de raios-x de 6,0 MV e com a técnica de isocentro, não foram utilizados filtros em cunha e nem bandeja para blocos de colimação. As colimações das áreas sadias no interior dos campos de radiação foram feitas com o sistema MLC (colimador multilâminas). O tratamento da região do tumor primário é geralmente feito com 2 campos paralelo-opostos: campo1 = região cérvico-facial esquerda (90º) e campo 2 = região cérvico-facial direita (270º). No Caso 2, o Campo 3 refere-se à região de fossas subclaviculares direita e esquerda, a qual é irradiada com finalidade profilática (dose prescrita de 4500cGy), não se trata de área de lesão primária, o gantry é posicionado a 0 graus.

44 No Caso 3, os Campos 3 e 4 são semelhantes aos Campos 1 e 2, e correspondem à fase 2 do tratamento com doses e volumes menores. A Tabela 5 apresenta os parâmetros radiométricos dos casos clínicos de tumores de mama analisados neste trabalho. Todos os casos clínicos de tumores de mama foram tratados com dois campos de irradiação (campo de mama interno e campo de mama externo) com energia de raios-x de 6,0 MV. A dose total de radiação prescrita foi de 5040 cgy fracionada em 28 sessões de tratamento. Tabela 5 - Casos clínicos de tumores de Mama Dose Prescrita: 5040 cgy Caso Mama Campo Interno X e Y em cm Campo Externo X e Y em cm X1/X2 Y1/Y2 Gantry Prof X1/X2 Y1/Y2 Gantry Prof 1 Direita 7,4/6,0 11,7/11,8 290º 10,6 6,4/7,8 12,1/12,6 135º 10,9 2 Direita 7,0/7,0 1,5/10,0 305º 10,9 7,0/7,0 1,5/10,0 125º 13,1 3 Esquerda 7,5/7,5 0,0/7,0 60º 8,2 7,5/7,5 0,0/7,0 240º 9,6 4 Direita 5,4/2,2 9,1/9,5 300º 6,5 2,2/5,5 8,9/9,3 125º 5,3 5 Esquerda 8,0/8,0 2,0/6,0 60º 7,9 8,0/8,0 2,0/6,0 240º 7,3 6 Esquerda 8,5/8,5 0,0/6,0 45º 10,4 8,5/8,5 0,0/6,0 225º 11,8 7 Direita 2,2/8,4 12,0/10,4 305º 9,5 7,7/4,2 12,2/10,3 130º 10,4 8 Esquerda 8,5/3,0 9,5/8,5 65º 8,2 2,0/8,5 9,5/8,5 235º 7,7 9 Esquerda 8,9/3,0 11,2/11,6 55º 10,1 5,3/8,1 11,4/11,5 225º 10,6 X1, X2, Y1 e Y2 = dimensões dos campos de radiação nos eixos X e Y, dado em centímetros Gantry = ângulo de inclinação do gantry feixe de radiação. Prof = profundidade (em centímetros) do ponto de cálculo- centro do PTV. Os Casos 1 e 4 foram tratados com a técnica de posicionamento de isocentro (SAD = 100,0cm), nos demais casos usou-se a técnica de distância fonte pele (SSD = 100,0cm). Nos Casos 2, 3, 5 e 6 foi utilizado o filtro em cunha, com angulação de 30º, nestes casos, para conformar o campo de radiação com o MLC, há a necessidade de angulação do colimador do cabeçote. Nos campos internos as angulações do colimador foram: 105º, 260º, 260º e 255º para os respectivos casos. Nos campos externos as angulações do colimador foram: 255º, 100º, 100º e 105º, respectivamente. A Tabela 6 apresenta os parâmetros radiométricos dos casos clínicos de tumores de próstata analisados neste trabalho.

45 Tabela 6 - Casos clínicos de tumores de Próstata Caso Num Campos Dose Prescrita sessões Fase- UM (cgy) 1 2 1 8 7020 36 285,84 288,72 2 8 7020 37 276,07 276,45 3 8 7400 37 271,26 271,57 4 8 7400 37 293,42 299,41 5 9 7200 36 288,58 232,76 6 8 7200 36 266,56 ------- 7 5 7000 35 290,40 ------- 8 8 7400 38 234,76 ------- 9 8 7400 39 252,33 ------- UM = quantidade de unidade monitora determinada com o algoritmo Superposition e correção para heterogeneidade do tecido irradiado (SPCCH). Todos os casos clínicos de tumores de próstata foram tratados com a técnica de posicionamento de isocentro (SAD = 100,0cm) e com a energia de fótons de 10 MV. As Tabelas 7 a 9 mostram as diferenças percentuais entre os valores de dose mínima (D Min), dose máxima (D max), dose média (D média) e a dose que cobre 95% do volume do PTV (D 95% V), calculados com os três diferentes algoritmos de cálculo de dose, comparando ainda os cálculos com a correção para heterogeneidade do tecido irradiado. Os cálculos referem-se à estrutura do PTV para os casos clínicos de tumores de cabeça e pescoço.

46 Tabela 7 Comparação entre algoritmos Tumores de CP Caso 1 PTV PTV Volume = 109,38 cm 3 Dose Prescrita= 7000 cgy Parâmetro D Min D Max D média D 95%V Algoritmo (cgy) (cgy) (cgy) (cgy) Superp CCH 2632 7388 6821 6340 Superp SCH 2642 7375 6792 6390 CCH - SCH (%) -0,38 0,18 0,43-0,79 Conv CCH 2272 7318 6814 6240 Conv SCH 2255 7337 6763 6220 CCH - SCH (%) 0,75-0,26 0,75 0,32 FSP - CCH 2650 7388 6822 6340 FSP - SCH 2647 7342 6788 6380 CCH - SCH (%) 0,11 0,62 0,50-0,63 Diferença de Algorítmo de Cálculo - Com Correção de Heterogeneidade SuperpXConv (%) 13,68 0,95 0,10 1,58 Superp X FSP (%) -0,68 0,00-0,01 0,00 Conv X FSP (%) -16,64-0,96-0,12-1,60 PTV = Volume de tratamento planejado (estrutura de prescrição da dose) D Min = Dose de radiação mínima calculada no volume do PTV D Max = Dose de radiação máxima calculada no volume do PTV D Média = Dose de radiação média calculada no volume do PTV Superp CCH = valor calculado com o algoritmo Superposition e correções de heterogeneidade Superp SCH = valor calculado com o algoritmo Superposition sem corrigir heterogeneidade Conv CCH = valor calculado com o algoritmo Convolution e correções de heterogeneidade Conv SCH = valor calculado com o algoritmo Convolution sem corrigir heterogeneidade FSP - CCH = calculado com o algoritmo Fast Superposition e correções de heterogeneidade FSP - SCH = calculado com o algoritmo Fast Superposition sem correções de heterogeneidade CCH = com correção de heterogeneidade SCH = sem correção de heterogeneidade FSP = Fast Superposition.

47 Tabela 8 Comparação entre algoritmos Tumores de CP Caso 2 PTV PTV Volume = 120,59 cm 3 Dose Prescrita= 7020 cgy Parâmetro D Min D Max D média D 95%V Algoritmo (cgy) (cgy) (cgy) (cgy) Superp CCH 220 7433 6291 5990 Superp SCH 228 7493 6285 6010 CCH - SCH (%) -3,64-0,81 0,10-0,33 Conv CCH 126 8805 6365 5990 Conv SCH 125 7418 6268 5950 CCH - SCH (%) 0,79 15,75 1,52 0,67 FSP - CCH 219 7508 6293 5980 FSP - SCH 217 7630 6302 6020 CCH - SCH (%) 0,91-1,62-0,14-0,67 Diferença de Algoritmo de Cálculo - Com Correção de Heterogeneidade SuperpXConv (%) 42,73-18,46-1,18 0,00 Superp X FSP (%) 0,45-1,01-0,03 0,17 Conv X FSP (%) -73,81 14,73 1,13 0,17 Tabela 9 Comparação entre algoritmos Tumores de CP Caso 3 PTV PTV Volume = 795,07 cm 3 Dose Prescrita= 6000 cgy Parâmetro D Min D Max D média D 95%V Algoritmo (cgy) (cgy) (cgy) (cgy) Superp CCH 1555 6250 5192 3890 Superp SCH 1592 6317 5269 3980 CCH - SCH (%) -2,38-1,07-1,48-2,31 Conv CCH 1616 6985 5143 3810 Conv SCH 1664 6309 5254 3930 CCH - SCH (%) -2,97 9,68-2,16-3,15 FSP - CCH 1544 6214 5179 3880 FSP - SCH 1593 6283 5259 3970 CCH - SCH (%) -3,17-1,11-1,54-2,32 Diferença de Algoritmo de Cálculo - Com Correção de Heterogeneidade SuperpXConv (%) -3,92-11,76 0,94 2,06 Superp X FSP (%) 0,71 0,58 0,25 0,26 Conv X FSP (%) 4,46 11,04-0,70-1,84

48 Comparando os valores de dose de radiação absorvidas, calculadas considerando a heterogeneidade do tecido irradiado e sem considerar a heterogeneidade, a maior diferença encontrada foi de 0,79% para os casos 1, 15,75% no Caso 2 e 9,68% para o Caso 3. Para estes casos, independentemente do algoritmo de cálculo de dose utilizado, a correção de heterogeneidade para o volume de PTV na região de cabeça e pescoço não apresenta tendência de variação em função dos parâmetros de dose analisados. Os campos de radiação laterais nestes dois casos apresentaram dimensões médias X e Y de 8,0cm e 8,5cm. Já as dimensões no caso 3 foram de X = 17,6cm e Y = 15,5cm. A maior dimensão dos campos verificada para o caso 3 (volume do PTV = 795,07 cm 3 ), e as características de densidade dos tecidos na região anatômica irradiada (cavidade oral), favorece uma maior diferença de atenuação da radiação e, consequentemente, maior será a relação: CCH - SCH (%). Os resultados mostram ainda que os valores de dose de radiação calculados com os algoritmos de Superposition e de Fast Superposition apresentam valores bastante próximos. A maior diferença (1,01%) se deu para a dose máxima no caso 2. Conforme já discutido, o algoritmo Fast Superposition proporciona menor tempo de cálculo da dose, no entanto, perde precisão (1 a 2%) na determinação da dose e da UM quando comparado com o algoritmo de Superposition. As doses calculadas para os órgãos de risco (OAR) ficaram dentro dos limites preconizados na Tabela 1. Comparando os valores das doses calculadas para os OAR s com correção de heterogeneidade e os calculados sem correção (CCH - SCH (%), a maior diferença 6,41% se deu para a Dose máxima (Dmax) determinada com o FastSuperposition para a região da medula espinal (volume = 109,38cm 3 ). A Tabela 10 mostra as diferenças percentuais entre os valores D Min, D max, D média e D 95%V, calculados para o caso clínico de metástase cerebral.

49 Tabela 10 Comparação entre algoritmos Metástase Cerebral -PTV PTV Volume = 2258,11 cm 3 Dose Prescrita= 7000 cgy Parâmetro D Min D Max D média D 95%V Algoritmo (cgy) (cgy) (cgy) (cgy) Superp CCH 853 4479 4174 4040 Superp SCH 798 4601 4301 4150 CCH - SCH (%) 6,45-2,72-3,04-2,72 Conv CCH 816 4582 4164 3990 Conv SCH 820 4602 4283 4100 CCH - SCH (%) -0,49-0,44-2,86-2,76 FSP - CCH 860 4460 4165 4030 FSP - SCH 804 4594 4288 4140 CCH - SCH (%) 6,51-3,00-2,95-2,73 Diferença de Algorítmo de Cálculo - Com Correção de Heterogeneidade SuperpXConv (%) 4,34-2,30 0,24 1,24 Superp X FSP (%) -0,82 0,42 0,22 0,25 Conv X FSP (%) -5,39 2,66-0,02-1,00 Para o caso de metástase cerebral que requer a irradiação de uma grande porção do cérebro (volume do PTV = 2.258,11 cm 3 ), a correção de heterogeneidade aumenta a dose em cerca de 6,5% (Dmin) e 2,72% (D95%V) quando calculada com os algoritmos Superposition e FSP. O algoritmo Convolution apresentou valores de D95%V menores que os cálculos com os outros dois algoritmos. As doses calculadas para os órgãos de risco (OAR), novamente ficaram dentro dos limites preconizados na Tabela 1 no que se refere às estruturas cerebrais. Comparando os valores das doses calculadas para os OAR s com correção de heterogeneidade e os calculados sem correção (CCH - SCH (%), a maior diferença 4,41% se deu para a Dose mínima (Dmin) determinada com o Superposition para a região do tronco cerebral (volume = 29,74cm 3 ). As Tabelas 11 a 19 ilustram as comparações dos valores de doses calculadas para o PTV, com os três algoritmos de cálculos estudados, para os casos clínicos de tumores de mama.

50 Tabela 11 Comparação entre algoritmos Tumores de Mama - Caso 1 PTV PTV Volume = 983,62 cm 3 Dose Prescrita= 5040cGy Parâmetro D Min D Max D média D 95%V Algoritmo (cgy) (cgy) (cgy) (cgy) Superp CCH 1490 5894 5310 4760 Superp SCH 1474 5827 5252 4720 CCH - SCH (%) 1,07 1,14 1,09 0,84 Conv CCH 1700 5873 5274 4490 Conv SCH 1688 5783 5206 4430 CCH - SCH (%) 0,71 1,53 1,29 1,34 FSP - CCH 1481 5894 5311 4760 FSP - SCH 1460 5821 5252 4730 CCH - SCH (%) 1,42 1,24 1,11 0,63 Diferença de Algorítmo de Cálculo - Com Correção de Heterogeneidade SuperpXConv (%) -14,09 0,36 0,68 5,67 Superp X FSP (%) 0,60 0,00-0,02 0,00 Conv X FSP (%) 12,88-0,36-0,70-6,01 Tabela 12 Comparação entre algoritmos Tumores de Mama- Caso 2 PTV PTV Volume = 1905,66 cm 3 Dose Prescrita= 5.040cGy Parâmetro D Min D Max D média D 95%V Algoritmo (cgy) (cgy) (cgy) (cgy) Superp CCH 3 5949 4849 2030 Superp SCH 3 5913 4878 2050 CCH - SCH (%) 0,00 0,61-0,60-0,99 Conv CCH 81 5857 4829 2010 Conv SCH 82 5918 4856 2030 CCH - SCH (%) -1,23-1,04-0,56-1,00 FSP - CCH 3 5867 4852 2030 FSP - SCH 3 5922 4880 2050 CCH - SCH (%) 0,00-0,94-0,58-0,99 Diferença de Algorítmo de Cálculo - Com Correção de Heterogeneidade SuperpXConv (%) -2600,00 1,55 0,41 0,99 Superp X FSP (%) 0,00 1,38-0,06 0,00 Conv X FSP (%) 96,30-0,17-0,48-1,00

51 Tabela 13 Comparação entre algoritmos Tumores de Mama - Caso 3 PTV PTV Volume = 668,31 cm 3 Dose Prescrita= 5040cGy Parâmetro D Min D Max D média D 95%V Algoritmo (cgy) (cgy) (cgy) (cgy) Superp CCH 14 5814 4742 870 Superp SCH 17 5796 4738 880 CCH - SCH (%) -21,43 0,31 0,08-1,15 Conv CCH 60 5795 4683 790 Conv SCH 60 5758 4658 890 CCH - SCH (%) 0,00 0,64 0,53-12,66 FSP - CCH 16 5839 4757 880 FSP - SCH 13 5807 4751 890 CCH - SCH (%) 18,75 0,55 0,13-1,14 Diferença de Algorítmo de Cálculo - Com Correção de Heterogeneidade SuperpXConv (%) -328,57 0,33 1,24 9,20 Superp X FSP (%) -14,29-0,43-0,32-1,15 Conv X FSP (%) 73,33-0,76-1,58-11,39 Tabela 14 Comparação entre algoritmos Tumores de Mama - Caso 4 PTV PTV Volume = 510,15 cm 3 Dose Prescrita= 5040cGy Parâmetro D Min D Max D média D 95%V Algoritmo (cgy) (cgy) (cgy) (cgy) Superp CCH 2606 5885 5403 4610 Superp SCH 2590 5889 5408 4640 CCH - SCH (%) 0,61-0,07-0,09-0,65 Conv CCH 2301 5885 5342 4380 Conv SCH 2319 5855 5332 4380 CCH - SCH (%) -0,78 0,51 0,19 0,00 FSP - CCH 2585 5913 5425 4630 FSP - SCH 2575 5901 5431 4660 CCH - SCH (%) 0,39 0,20-0,11-0,65 Diferença de Algoritmo de Cálculo - Com Correção de Heterogeneidade SuperpXConv (%) 11,70 0,00 1,13 4,99 Superp X FSP (%) 0,81-0,48-0,41-0,43 Conv X FSP (%) -12,34-0,48-1,55-5,71

52 Tabela 15 Comparação entre algoritmos Tumores de Mama- Caso 5 PTV PTV Volume = 377,51 cm 3 Dose Prescrita= 5040cGy Parâmetro D Min D Max D média D 95%V Algoritmo (cgy) (cgy) (cgy) (cgy) Superp CCH 65 5398 4674 3240 Superp SCH 66 5378 4677 3100 CCH - SCH (%) -1,54 0,37-0,06 4,32 Conv CCH 166 5400 4594 3100 Conv SCH 166 5364 4585 3100 CCH - SCH (%) 0,00 0,67 0,20 0,00 FSP - CCH 66 5442 4682 3240 FSP - SCH 66 5456 4686 3260 CCH - SCH (%) 0,00-0,26-0,09-0,62 Diferença de Algorítmo de Cálculo - Com Correção de Heterogeneidade SuperpXConv (%) -163,49-0,04 1,71 4,32 Superp X FSP (%) -4,76-0,82-0,17 0,00 Conv X FSP (%) 60,24-0,78-1,92-4,52 Tabela 16 Comparação entre algoritmos Tumores de Mama- Caso 6 -PTV PTV Volume = 1197,44 cm 3 Dose Prescrita= 5.040cGy Parâmetro D Min D Max D média D 95%V Algoritmo (cgy) (cgy) (cgy) (cgy) Superp CCH 4 6024 4647 470 Superp SCH 4 6033 4647 470 CCH - SCH (%) 0,00-0,15 0,00 0,00 Conv CCH 66 6049 4604 400 Conv SCH 66 6034 4593 400 CCH - SCH (%) 0,00 0,25 0,24 0,00 FSP - CCH 4 6066 4663 480 FSP - SCH 4 6057 4658 480 CCH - SCH (%) 0,00 0,15 0,11 0,00 Diferença de Algorítmo de Cálculo - Com Correção de Heterogeneidade SuperpXConv (%) -1550,00-0,42 0,93 14,89 Superp X FSP (%) 0,00-0,70-0,34-2,13 Conv X FSP (%) 93,94-0,28-1,28-20,00

53 Tabela 17 Comparação entre algoritmos Tumores de Mama- Caso 7PTV PTV Volume = 988,53 cm 3 Dose Prescrita= 5040cGy Parâmetro D Min D Max D média D 95%V Algoritmo (cgy) (cgy) (cgy) (cgy) Superp CCH 1256 6083 5368 4330 Superp SCH 1251 6058 5368 4330 CCH - SCH (%) 0,40 0,41 0,00 0,00 Conv CCH 1438 6081 5316 4080 Conv SCH 1434 6066 5313 4070 CCH - SCH (%) 0,28 0,25 0,06 0,25 FSP - CCH 1248 6067 5368 4340 FSP - SCH 1246 6045 5368 4350 CCH - SCH (%) 0,16 0,36 0,00-0,23 Diferença de Algorítmo de Cálculo - Com Correção de Heterogeneidade SuperpXConv (%) -14,49 0,03 0,97 5,77 Superp X FSP (%) 0,64 0,26 0,00-0,23 Conv X FSP (%) 13,21 0,23-0,98-6,37 Tabela 18 Comparação entre algoritmos Tumores de Mama- Caso 8 - PTV PTV Volume = 736,08 cm 3 Dose Prescrita= 5.040cGy Parâmetro D Min D Max D média D 95%V Algoritmo (cgy) (cgy) (cgy) (cgy) Superp CCH 581 5766 5004 3820 Superp SCH 576 5757 5018 3840 CCH - SCH (%) 0,86 0,16-0,28-0,52 Conv CCH 713 5758 4954 3600 Conv SCH 710 5749 4965 3610 CCH - SCH (%) 0,42 0,16-0,22-0,28 FSP - CCH 576 5766 5001 3820 FSP - SCH 571 5756 5016 3840 CCH - SCH (%) 0,87 0,17-0,30-0,52 Diferença de Algorítmo de Cálculo - Com Correção de Heterogeneidade SuperpXConv (%) -22,72 0,14 1,00 5,76 Superp X FSP (%) 0,86 0,00 0,06 0,00 Conv X FSP (%) 19,21-0,14-0,95-6,11

54 Tabela 19 Comparação entre algoritmos Tumores de Mama- Caso 9 - PTV PTV Volume = 1463,72 cm 3 Dose Prescrita= 5040cGy Parâmetro D Min D Max D média D 95%V Algoritmo (cgy) (cgy) (cgy) (cgy) Superp CCH 1900 6016 5337 4660 Superp SCH 1913 6025 5329 4680 CCH - SCH (%) -0,68-0,15 0,15-0,43 Conv CCH 1920 6041 5317 4440 Conv SCH 1898 6026 5297 4420 CCH - SCH (%) 1,15 0,25 0,38 0,45 FSP - CCH 1893 6009 5334 4680 FSP - SCH 1910 6013 5324 4700 CCH - SCH (%) -0,90-0,07 0,19-0,43 Diferença de Algoritmo de Cálculo - Com Correção de Heterogeneidade SuperpXConv (%) -1,05-0,42 0,37 4,72 Superp X FSP (%) 0,37 0,12 0,06-0,43 Conv X FSP (%) 1,41 0,53-0,32-5,41 Nos casos clínicos de tumores de mama, resultados apresentados nas Tabelas 11 a 19, verifica-se, com exceção do Caso 3 (Tabela 13) que, independentemente do algoritmo de cálculo de dose usado, a correção para heterogeneidade não é significativa. A maior diferença (CCH - SCH = 1,54%) se deu para o Caso 5 (Tabela 15), calculada com o algoritmo de Superposition para o parâmetro Dmin, a grande maioria dos outros casos e demais parâmetros, a correção de heterogeneidade ficou abaixo de 1,0% do valor calculado sem correção. As mamas são basicamente constituídas por três tipos de tecidos: o glandular, o fibroso e o gorduroso. Desta forma, o volume mamário possui uma densidade mais uniforme que outras regiões anatômicas específicas, o que justifica os resultados apresentados neste trabalho para a verificação da influência da correção de heterogeneidade no cálculo de dose no plano de tratamento de tumores da mama, os quais mostraram pouca diferença nos valores de dose calculados com e sem correção de heterogeneidade. No Caso 3 (Tabela 13) nota-se uma diferença (CCH SCH = -21,43%), calculada também com o algoritmo de Superposition e novamente para o parâmetro Dmin. Neste caso, o PTV pode ter abrangido maior porção de região de pulmão, o

55 qual possui um volume de 668,31 cm 3 e, consequentemente, maior será a área com diferença de densidade da interface de tecido mama-pulmão. Nos planejamentos de tumores de mama, os principais OAR s envolvidos são o pulmão, a medula e o coração. Nos casos clínicos analisados neste trabalho as doses de radiação liberadas nestes OAR s ficaram abaixo do limites indicados na Tabela 2. Independentemente do algoritmo de cálculo de dose usado, não houve diferença significativa (CCH - SCH < 1,0%) nos OAR s. As Tabelas 20 a 28 ilustram as comparações dos valores de doses calculadas para o PTV com os três algoritmos de cálculos estudados para os casos clínicos de tumores da próstata. Tabela 20 Comparação entre algoritmos Tumores de Próstata Caso 1. PTV Volume = 165,94 cm 3 Dose Prescrita= 7020 cgy Parâmetro D Min D Max D média D 95%V Algoritmo (cgy) (cgy) (cgy) (cgy) Superp CCH 6725 7339 7196 7060 Superp SCH 6687 7291 7184 7050 CCH - SCH (%) 0,57 0,65 0,17 0,14 Conv CCH 6737 7342 7204 7070 Conv SCH 6721 7299 7196 7070 CCH - SCH (%) 0,24 0,59 0,11 0,00 FSP - CCH 6719 7324 7184 7050 FSP - SCH 6682 7287 7172 7040 CCH - SCH (%) 0,55 0,51 0,17 0,14 Diferença de Algoritmo de Cálculo - Com Correção de Heterogeneidade Superp X Conv -0,18-0,04-0,11-0,14 Superp X FSP (%) 0,09 0,20 0,17 0,14 Conv X FSP (%) 0,27 0,25 0,28 0,28

56 Tabela 21 Comparação entre algoritmos Tumores de Próstata Caso 2. PTV Volume = 158,61 cm 3 Dose Prescrita = 7020 cgy Parâmetro D Min D Max D média D 95%V Algoritmo Superp CCH 6799 7547 7422 7280 Superp SCH 6749 7514 7387 7230 CCH - SCH (%) 0,74 0,44 0,47 0,69 Conv CCH 6799 7566 7431 7280 Conv SCH 6763 7520 7399 7250 CCH - SCH (%) 0,53 0,61 0,43 0,41 FSP - CCH 6804 7540 7414 7270 FSP - SCH 6746 7505 7376 7220 CCH - SCH (%) 0,85 0,46 0,51 0,69 Diferença de Algoritmo de Cálculo - Com Correção de Heterogeneidade Superp X Conv 0,00-0,25-0,12 0,00 Superp X FSP (%) -0,07 0,09 0,11 0,14 Conv X FSP (%) -0,07 0,34 0,23 0,14 Tabela 22 Comparação entre algoritmos Tumores de Próstata Caso 3. PTV Volume = 180,14 cm 3 Dose Prescrita= 7400 cgy Parâmetro D Min D Max D média D 95%V Algoritmo Superp CCH 6767 7558 7404 7220 Superp SCH 6749 7534 7391 7210 CCH - SCH (%) 0,27 0,32 0,18 0,14 Conv CCH 6761 7577 7407 7220 Conv SCH 6764 7539 7397 7220 CCH - SCH (%) -0,04 0,50 0,14 0,00 FSP - CCH 6769 7559 7405 7220 FSP - SCH 6748 7533 7393 7210 CCH - SCH (%) 0,31 0,34 0,16 0,14 Diferença de Algoritmo de Cálculo - Com Correção de Heterogeneidade Superp X Conv 0,09-0,25-0,04 0,00 Superp X FSP (%) -0,03-0,01-0,01 0,00 Conv X FSP (%) -0,12 0,24 0,03 0,00

57 Tabela 23 Comparação entre algoritmos Tumores de Próstata Caso 4. PTV Volume = 137,63 cm 3 Dose Prescrita= 7400 cgy Parâmetro D Min D Max D Min D Max Algoritmo Superp CCH 6492 7467 6492 7467 Superp SCH 6518 7432 6518 7432 CCH - SCH (%) -0,40 0,47-0,40 0,47 Conv CCH 6462 7467 6462 7467 Conv SCH 6510 7430 6510 7430 CCH - SCH (%) -0,74 0,50-0,74 0,50 FSP - CCH 6492 7465 6492 7465 FSP - SCH 6511 7429 6511 7429 CCH - SCH (%) -0,29 0,48-0,29 0,48 Diferença de Algoritmo de Cálculo - Com Correção de Heterogeneidade Superp X Conv 0,46 0,00-0,07-0,14 Superp X FSP (%) 0,00 0,03 0,10 0,00 Conv X FSP (%) -0,46 0,03 0,16 0,14 Tabela 24 Comparação entre algoritmos Tumores de Próstata Caso 5. PTV Volume = 309,08 cm 3 Dose Prescrita= 7200 cgy Parâmetro D Min D Max D Min D Max Algoritmo Superp CCH 4858 7569 7084 6890 Superp SCH 4792 7502 7052 6850 CCH - SCH (%) 1,36 0,89 0,45 0,58 Conv CCH 4928 7582 7102 6920 Conv SCH 4839 7512 7066 6880 CCH - SCH (%) 1,81 0,92 0,51 0,58 FSP - CCH 4848 7536 7058 6870 FSP - SCH 4781 7171 7029 6830 CCH - SCH (%) 1,38 4,84 0,41 0,58 Diferença de Algoritmo de Cálculo - Com Correção de Heterogeneidade Superp X Conv -1,44-0,17-0,25-0,51 Superp X FSP (%) 0,21 0,44 0,37 0,34 Conv X FSP (%) 1,62 0,61 0,62 0,84

58 Tabela 25 Comparação entre algoritmos Tumores de Próstata Caso 6. PTV Volume = 143,05 cm 3 Dose Prescrita= 7200 cgy Parâmetro D Min D Max D Min D Max Algoritmo Superp CCH 5394 7274 6705 5750 Superp SCH 5384 7272 6714 5760 CCH - SCH (%) 0,19 0,03-0,13-0,17 Conv CCH 5378 7264 6695 5720 Conv SCH 5367 7265 6708 5730 CCH - SCH (%) 0,20-0,01-0,19-0,17 FSP - CCH 5400 7263 6705 5760 FSP - SCH 5390 7271 6713 5770 CCH - SCH (%) 0,19-0,11-0,12-0,17 Diferença de Algoritmo de Cálculo - Com Correção de Heterogeneidade Superp X Conv 0,30 0,14 0,15 0,52 Superp X FSP (%) -0,11 0,15 0,00-0,17 Conv X FSP (%) -0,41 0,01-0,15-0,70 Tabela 26 Comparação entre algoritmos Tumores de Próstata Caso 7. PTV Volume = 126,41 cm 3 Dose Prescrita= 7020 cgy Parâmetro D Min D Max D Min D Max Algoritmo Superp CCH 6555 7271 7136 6960 Superp SCH 6567 7245 7140 6970 CCH - SCH (%) -0,18 0,36-0,06-0,14 Conv CCH 6544 7179 7154 6980 Conv SCH 6562 7251 7161 7000 CCH - SCH (%) -0,28-1,00-0,10-0,29 FSP - CCH 6557 7170 7133 6960 FSP - SCH 6571 7246 7139 6970 CCH - SCH (%) -0,21-1,06-0,08-0,14 Diferença de Algoritmo de Cálculo - Com Correção de Heterogeneidade Superp X Conv 0,17 1,27-0,25-0,29 Superp X FSP (%) -0,03 1,39 0,04 0,00 Conv X FSP (%) -0,20 0,13 0,29 0,29

59 Tabela 27 Comparação entre algoritmos Tumores de Próstata Caso 8. PTV Volume = 561,57 cm 3 Dose Prescrita= 6600 cgy Parâmetro D Min D Max D média D 95%V Algoritmo Superp CCH 3507 6952 5501 6260 Superp SCH 3507 6952 5501 6390 CCH - SCH (%) 0,00 0,00 0,00-2,08 Conv CCH 3510 6936 5480 6230 Conv SCH 3510 6937 5480 6340 CCH - SCH (%) 0,00-0,01 0,00-1,77 FSP - CCH 3500 6937 5499 6260 FSP - SCH 3500 6947 5500 6380 CCH - SCH (%) 0,00-0,14-0,02-1,92 Diferença de Algoritmo de Cálculo - Com Correção de Heterogeneidade Superp X Conv -0,09 0,23 0,38 0,42 Superp X FSP (%) 0,20 0,22 0,04 0,00 Conv X FSP (%) 0,28-0,01-0,35-0,42 Tabela 28 Comparação entre algoritmos Tumores de Próstata Caso 9. PTV Volume = 156,62 cm 3 Dose Prescrita= 7020 cgy Parâmetro D Min D Max D média D 95%V Algoritmo Superp CCH 5047 7334 6943 6430 Superp SCH 5005 7310 6909 6380 CCH - SCH (%) 0,83 0,33 0,49 0,78 Conv CCH 5072 7349 6943 6410 Conv SCH 5017 7320 6914 6370 CCH - SCH (%) 1,08 0,39 0,42 0,62 FSP - CCH 5054 7329 6936 6430 FSP - SCH 5008 7299 6900 6370 CCH - SCH (%) 0,91 0,41 0,52 0,93 Diferença de Algoritmo de Cálculo - Com Correção de Heterogeneidade Superp X Conv -0,50-0,20 0,00 0,31 Superp X FSP (%) -0,14 0,07 0,10 0,00 Conv X FSP (%) 0,35 0,27 0,10-0,31

60 O volume prostático que compõe o PTV apresenta características de tecido epitelial glandular e de densidade homogênea. Conforme se verifica nas Tabelas 20 a 28, independentemente do algoritmo de cálculo de dose usado, a correção de heterogeneidade no PTV não é significativa (menor do que 1,0%). Apenas para o Caso 5 (Tabela 24) a correção apresenta um valor percentual de 4,84% (CCH SCH) quando calculada para a dose máxima e com o algoritmo de FastSuperposition. Considerando o cálculo de dose com correção de heterogeneidade, verifica-se nestes casos analisados de planejamento de próstata que os três algoritmos de cálculo estudados apresentaram valores de dose de radiação muito próximos, com diferença máxima menor do que 0,5% para os quatro parâmetros de dose verificados (Dmin, Dmax, Dmed e D95%V), com exceção ao Caso 5. Durante a fase de elaboração do contorno anatômico das estruturas (CTV, PTV e OAR), realizada pelo médico radioterapeuta mediante os cortes das imagens tomográficas exportadas para o TPS, a quantidade de volume de reto e bexiga que adentram o PTV da próstata, podem influenciar na interpretação da densidade do tecido e modificar o cálculo sem correção de heterogeneidade. Esta pode ser uma razão para a maior diferença encontrada no caso clínico 5 da Tabela 24. Os principais OAR s de interesse nos planejamentos radioterápicos de tumores de próstata são: reto, bexiga e fêmures. Os planejamentos apresentados neste trabalho representam os casos aprovados para tratamento e, consequentemente, aqueles que satisfizeram os constraints preconizados na Tabela 3. Comparando os valores das doses calculadas para os OAR s com correção de heterogeneidade e os calculados sem correção (CCH - SCH (%), para todos os algoritmos de cálculo estudados a maior diferença na bexiga foi de 0,75%.Para a região do reto, a maior diferença (CCH SCH = 1,82%), foi apontada com o algoritmo Superposition para o parâmetro Dmin. A região do fêmur foi a que apresentou maior diferença nos cálculos, em média CCH - SCH = 4,0%, sendo que em dois dos casos, esta diferença atingiu até 7,20% com o algoritmo Superposition. Para os casos clínicos estudados, os três algoritmos de cálculo de dose apresentaram tempo de processamento similar. O algoritmo de Superposition é o atualmente utilizado na rotina dos planejamentos radioterápicos da clínica de radioterapia.

61 5 CONCLUSÕES Os resultados apresentados na pesquisa apontam que, na maioria dos casos clínicos analisados, independentemente do algoritmo de cálculo de dose utilizado, a correção de heterogeneidade para o volume de PTV não apresenta tendência de variação em função dos parâmetros de dose analisados (Dmin, Dmax ou Dmédia). Corroborando com os dados da literatura especializada consultada, os resultados obtidos para os casos clínicos de tumores de cabeça e pescoço, tumores de mama e tumores de próstata estudados neste trabalho, mostraram que quanto mais homogênea a área de tratamento, menor é a diferença entre os valores da dose de radiação calculados com e sem correção de heterogeneidade (CCH SCH). Para os casos estudados, não foi verificado diferença no tempo clínico de planejamento (prático) nos diferentes algoritmos considerados nesse trabalho. O tempo para o cálculo da distribuição é quase instantâneo e o software não oferece estimativa do tempo, sendo impossível uma determinação acurada da duração de cada processo. Os algoritmos de Superposition e Fast Superposition (FSP) apresentaram resultados similares para os parâmetros de doses de radiação analisados. Conforme a literatura, o Superposition fornece valores de doses de radiação mais precisos (cerca de 1 a 2%) quando comparado com o FSP, como não se percebeu redução significativa de tempo de processamento com o algoritmo FSP, o Superposition é mais indicado para os casos clínicos analisados neste trabalho. As variações apresentadas no trabalho em relação ao parâmetro Dmin não representam alterações significativas para o tratamento, visto que é uma variação pontual em um volume. As expressões matemáticas que calculam a dose de radiação, definidas no Apêndice I, mostram que a fluência do feixe depende da área do campo irradiado, desta forma, nos casos onde há grande relação entre a área do campo de radiação aberto e a área do campo fechado, os algoritmos podem apresentar diminuição na precisão da dose determinada. Um exemplo pode ser o Caso 1 de tumores de mama representado nas Tabelas 5 e 11, onde pelas dimensões dos campos e profundidade de cálculo (10,9cm) o volume de irradiação seria 3432cm 3,

62 no entanto o contorno da estrutura do PTV apresentou um volume de apenas 983cm 3. Os resultados dos valores de dose de radiação, obtidos para os sítios anatômicos analisados, mostram que não há uma relação direta entre o volume do PTV ou do OAR e a correção da heterogeneidade, ou seja, a diferença CCH SCH não é influenciada pelo volume do órgão analisado. A avaliação econômica dos custos de investimentos e repasses financeiros dos procedimentos de radioterapia mostrou que o tempo de retorno dos gastos iniciais depende de vários fatores, dentre os quais, o tipo de equipamento de teleterapia a ser adquirido e os sistemas de cálculos e gerenciamento da clínica que compõem o pacote do fabricante. Além disto, a origem dos pacientes quanto aos seus planos de saúde impacta os valores dos repasses dos procedimentos. Enquanto que para uma clínica de radioterapia que atenda pacientes oriundos exclusivamente do S.U.S, o tempo mínimo para retorno dos investimentos é de 42 meses, considerando uma média de 60 pacientes novos por mês, este tempo de recuperação do investimento pode reduzir para até 29 meses, levando-se em conta o mesmo quantitativo de pacientes.

63 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS AAPM - AMERICAN ASOCIATION OF PHYSICSTS IN MEDICINE. Tissue inhomogeneity correction for megavoltagem photon beams. AAPM report n 85 American Association of Physicsts in Medicine by Medical Physics publishing. 2004. AHNESJÖ, A.; ASPRADAKIS, M. Dose calculations for external photon beams in radiotherapy. Phys Med. Biol. Vol 44, pp 99-155, 1999. BENTEL, G.C. Radiation therapy planning. 2 a ed, p. 533-616, New York, Mcgraw- Hill, 1996. BERGAMO, D. A. Desenvolvimento de uma interface computacional para teleterapia com acelerador linear e sistema de planejamento XiO. Trabalho de conclusão de curso (graduação). Instituto de Biociência de Botucatu Unesp. Botucatu. 2016. BRASIL. INSTITUTO NACIONAL DE CÂNCER JOSÉ ALENCAR GOMES DA SILVA (INCA). MINISTÉRIO DA SAÚDE. Estimativa 2016: Incidência de câncer no Brasil. Rio de janeiro: coordenação de prevenção e vigilância, 2015. Disponível em: <http://www.inca.gov.br/estimativa/2016/>. Acesso em: 30 ago. 2017. BRASIL. INSTITUTO NACIONAL DE CÂNCER JOSÉ ALENCAR GOMES DA SILVA (INCA). MINISTÉRIO DA SAÚDE. Radioterapia, 2017. Disponível em: <http://www.inca.gov.br/conteudo_view.asp?id=322.>. Acesso em 02 de out. De 2017. BRASIL. MINISTÉRIO DA SAÚDE. SECRETARIA DE ATENÇÃO À SAÚDE sas / ms. Oncologia manual de bases técnicas 19ª edição. Brasília DF. 2014. Disponível em: http://www1.inca.gov.br/inca/arquivos/manual_oncologia_19_edicao_2014.pdf. Acesso em: 30 ago. 2017. CASTILHO, T. G. Metodologia computacional para otimização de cálculos de blindagem de salas de teleterapia de megavoltagem. Trabalho de conclusão de curso (graduação). Instituto de biociência de Botucatu Unesp. Botucatu. 2015.

64 CHIMIN, F. Desenvolvimento de metodologia de cálculo independente de unidades monitoras para feixes de raios-x de 6,0 mv para acelerador linear clínico. Trabalho de conclusão de curso (graduação). Instituto de Biociência de Botucatu Unesp. Botucatu. 2017. DE SMEDT, B. et al. Denoising of Monte Carlo dose calculations: smoothing capabilities versus introduction of systematic bias. Medical physics publishing, 2006. DYK, J. V. The modern technology on radiation oncology. Medical physics publishing, Winsconsin, 1999. ELEKTA. Xio manual do usuário. Impac medical systems, inc. 2013. ELEKTA. Xio imrt: training guide. [s.i.]: Impac medical systems, inc, 2015. ELEKTA. Integrity tm accelerator. [s.i.]: Elekta Limited. 2011. r1.1 instruções de uso: modo clínico para precise digital ELEKTA. Xio dose calculation FFT convolution and multigrid superposition: version 1.00. Impac medical systems, inc, 2012. FAILLA, G. et al. Clinical perspectives 2010. varian medical systems. Palo alto, CA. 2010. FERNANDES, M. A. R.; CORREA, C. Análise do desempenho de centro de radioterapia de pouco recurso - importância da continuidade e qualidade do atendimento. Revista brasileira de cancerologia. Vol.57, 2011. FOGAÇA, J.S. Estudos dos parâmetros radiométricos dos procedimentos de irradiação de hemocomponentes para pacientes oncológicos otimização da técnica de irradiação. Dissertação (mestrado). Faculdade de Medicina de Botucatu- Unesp. Botucatu. 2017.

65 FONTANA, J.M. Análise da rotina do serviço de física médica no setor de radioterapia: procedimentos diários dosimetria e pesquisa científica. Trabalho de conclusão de curso (graduação). Instituto de biociências de Botucatu-Unesp. 2014. GABRIEL, F.A. Estudo da viabilidade econômica e social da implantação de serviços de radioterapia. Trabalho de conclusão de curso (graduação). Instituto de Biociência de Botucatu Unesp. Botucatu. 2016. GARCÍA-VICENTE, F. et al. Experimental validation tests of fast fourier transform convolution and multigrid superposition algorithms for dose calculation in low-density media. Radiotherapy and Oncology vol 67, pp 239 249, 2003. GONÇALVES, N. J. Análise do sistema de controle do acelerador linear elekta modelo precise. Trabalho de conclusão de curso (graduação). Instituto de Biociência de Botucatu Unesp. Botucatu. 2016. IAEA - INTERNATIONAL ATOMIC ENERGY AGENCY. Dosimetry of small static fields used in external beam radiotherapy. Technical reports series n o. 483. Vienna. 2017. IAEA - INTERNATIONAL ATOMIC ENERGY AGENCY. Commissioning and quality assurance of computerized planning systems for radiation treatment of cancer. Technical reports series n o.430. Vienna 2004. KHAN, F.M.; POTISH, R.A. Treatment planning in radiation oncology. Lippincott Williams and Wilkins, Philadelphia, PA.1998. KOHNO, R. et al. Dosimetric verification in inhomogeneous phantom geometries for the XiO radiotherapy treatment planning system with 6-mv photon beams. Radiological Physics and Technolnology vol 2, pp 87 96, 2009.

66 MACK, A. et al. Development of a 3-d convolution / superposition algorithm for precise dose calculation in the skull. Australasian physical & engineering sciences in medicine, vol 29 number 1, 2006 MARQUES, P.M.A.; SALOMÃO, S.C. Pacs: sistemas de arquivamento e distribuição de imagens pacs: picture archiving and communication systems. Revista brasileira de física médica. Vol 3, pp 131-139. 2009 MIFTEN M, M.; BEAVIS A, W.; MARKS L, M. Influence of dose calculation model on treatment plan evaluation in conformal radiotherapy: a three-case study. Medical dosimetry, vol. 27, no. 1, pp. 51 57, 2002. NATIONAL CANCER INSTITUTE (NCI) <https://www.cancer.gov/aboutcancer/treatment/types/radiation-therapy/radiation-fact-sheet>. Acesso em 02 de out. 2017. NUNES, I.P.F. Avaliação radiométrica da distribuição de dose de radiação em lesões dermatológicas submetidas à radioterapia. Trabalho de conclusão de curso (graduação). Instituto de Biociências de Botucatu Unesp. 2014. OKUNO, E.; YOSHIMURA, E. M. Físicas das radiações desintegração nuclear. Oficina de textos. São Paulo, 2010. PARENTI, F. Acompanhamento da instalação de acelerador linear e implantação do plano de radioproteção em clínica de radioterapia. Trabalho de conclusão de curso (graduação). Instituto de Biociência de Botucatu Unesp. Botucatu. 2016. PINHEIRO, B.F. Análise da importância e viabilidade da implantação de um serviço de radioterapia intra-operatória em serviço público de radioterapia. Dissertação (mestrado). Faculdade de Medicina de Botucatu-Unesp. Botucatu. 2017. PODGORSAK, E.B. Radiation oncology physics: a handbook for teachers and students. Agência internacional de energia atômica (IAEA). Vienna. 2005.

67 SCAFF, L. A. M. Física na radioterapia a base analógica de uma era digital. Editora Projeto Saber. São paulo. 2010. SINI, C. et al. Accuracy of dose calculation algorithms for static and rotational imrt of lung cancer: A phantom tudy. Physica Medica vol 31, pp 382-390, 2015. TSIEN K, C. The application of automatic computing machines to radiation treatment planning. Brit j Radiol. Vol 28, pp 432 439. 1955. WEINBERG, R.A. The biology of cancer. Garland science, Taylor and Francis group, Llc. 2007. WILLIAMSON, J. Practical quality assurance in low-dose rate brachytherapy. Quality assurance in radiotherapy physics.g.: Medical Physics publishing, pp. 147 212, Starkschall and J. Horton. Madison, Wi 1991. WU, V. et al. A comparison between anisotropic analytical and multigrid superposition dose calculation algorithms in radiotherapy treatment planning. Medical dosimetry vol 38, pp 209-214, 2013. YEH, P.et al. Monte Carlo evaluation of Acuros XB dose calculation algorithm for intensity modulated radiation therapy of nasopharyngeal carcinoma. Radiation physics and chemistry vol 140, pp 419-422, 2017.

68 Apêndice I Equações utilizadas pelos algoritmos Superposition e Convolution Superposition e Convolution são algoritmos que calculam a dose realizando uma convolução da energia liberada no paciente utilizando o Kernel de deposição de energia gerado pelo método de Monte Carlo, que é computado simulando o efeito da interação dos fótons num tanque de água esférico de 60 cm de raio. A partir do ponto de interação, os caminhos dos elétrons primários e fótons espalhados são traçados até que a energia que eles possuem seja depositada no tanque esférico de água ou saia do volume da esfera. A deposição de energia é tabulada para milhões de caminhos registrados, produzindo uma probabilidade de distribuição para a energia liberada no ponto de interação e distribuída na esfera. A principal diferença entre os algoritmos Convolution e Superposition é o modo de representação do Kernel e a deposição de dose. O Kernel utilizado pelo Convolution é espacialmente invariante em coordenadas Cartesianas. Já o Kernel utilizado pelo Superposition é variante e representado em coordenadas esféricas e pode sofrer alteração com a variação da densidade eletrônica local. Passos do cálculo para os algoritmos: 1- É criado um grid a partir de linhas de profundidade do feixe espalhado, como representado na Figura 13, no qual a fluência inicial de fótons é atenuada. O mesmo grid será usado para definir a fluência de energia dos fótons e calcular o TERMA. Figura 13: Representação da criação do grid a partir de linhas de profundidade do feixe de linhas espalhadas. Fonte:ELEKTA. XiO Dose Calculation FFT Convolution and Multigrid Superposition: Version 1.00

69 2- A distribuição da fluência inicial dos fótons no acelerador é calculada utilizando um espectro e o perfil diagonal (interpolado ou medido) na profundidade próxima ao d max. 3- A fluência inicial de energia de cada uma de suas componentes da energia é atenuada raio por raio pelo colimador e acessórios de tratamento, gerando a fluência incidente no paciente. 4- A penumbra da fonte e espalhamento primário são modelados pela convolução da fluência. 5- A fluência de energia dos fótons de cada componente da energia é atenuada raio por raio pelo paciente. 6- O TERMA para cada energia é calculado a partir da fluência inicial de energia de fótons. Depois um TERMA polienergético é gerado pelo somatório das distribuições monoenergéticas. 7- Uma correção no feixe é aplicada para o TERMA primário e espalhado, usando a taxa KERMA para TERMA na profundidade z e na superfície 8- Ponderando o TERMA do Kernel de deposição de energia monoenergética, são gerados dois Kernels polienergéticos. Um formado pelo Kernel de deposição de dose primária e o segundo usando o Kernel de deposição de dose espalhada. 9- A dose é calculada em cada ponto do paciente por uma única convolução do TERMA polienergético com os Kernels de energia de deposição de dose primária e espalhada. Figura 14: Projeção das linhas de profundidade x linhas do feixe de radiação Fonte: ELEKTA. XiO : Training Guide

70 O cálculo da fluência de energia do fóton incidente é obtido a partir da fluência de fóton incidente para cada energia Φ n (x, y, e). Ѱ n (x, y, e) = Φ n (x, y, e). E n = F n (0). E n (I.1) Em que Ѱ n (x, y, e) é a fluência de energia do fóton incidente, Φ n (x, y, e) é a fluência de fóton, E n é a energia média do feixe n e F n (0) é o número de fótons com energia E n. T n = Ѱ n (x, y, e). (μ/ρ) n (I.2) O TERMA (Total Energy Released per unit of Mass) é a multiplicação da fluência de energia no meio pelo coeficiente de atenuação mássico. O cálculo do TERMA é realizado ao longo do grid do feixe no sentido da profundidade. O TERMA na profundidade z para fótons primários, no intervalo de energia n, é baseado na atenuação exponencial da fluência. O TERMA em Z é obtido pela somatória do TERMA para cada componente da energia: T(z) = N n=1 T n (z) (I.3) O Kernel de Deposição de Energia (Kernel) representa a energia depositada da interação primária no local e são gerados por método de Monte Carlo com os dados obtidos forçando fótons a interagir num dado ponto e avaliando a distribuição da energia depositada no ponto. O Kernel polienergético é gerado usando o espectro no centro do campo. Fótons de diferentes energias no feixe primário possuem coeficientes atenuação diferentes, portanto diferentes probabilidades de interação. Para englobar o coeficiente de atenuação linear dependente da energia, o Kernel polienergético é formado ponderando o TERMA dos Kernels monoenergéticos. Esse método de ponderação engloba corretamente as variações do coeficiente de atenuação com a energia.

71 Figura 15: Conversão das linhas e coordenadas esféricas do TERMA e do Kernel para coordenadas Cartesianas. Fonte: ELEKTA. XiO : Training Guide Figura 16: Convolução da deposição de dose. Fonte: ELEKTA. XiO : Training Guide A equação do cálculo da dose para cada algoritmo é dada por: D = T H p d 3 (Convolution) (I.4) H p = N n=1 T n (0).H p,n N n=1 T n (0) (I.5)