CC BY
6
DOI: 10.21870/0131 -3878-2023-32-2-66-77 УДК 615.849.12
Оценка возможности определения поперечного профиля медицинского электронного пучка методом многоуглового сканирования для повышения точности проведения радиотерапевтических процедур
Булавская А.А.1, Батранин А.В.1, Бушмина Е.А.1, Черепенников Ю.М.1, Григорьева А.А.1,
Милойчикова И.А.12, Стучебров С.Г.1
1 ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский Томский политехнический университет», Томск;
2 Научно-исследовательский институт онкологии ФГБНУ «Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук», Томск
Данная работа направлена на оценку применимости нового метода многоуглового сканирования пучка, предложенного авторами для определения поперечного профиля пучка ускоренных электронов. Областью применения предложенного подхода станет контроль пространственных и дозовых характеристик терапевтических пучков с целью увеличения точности облучения и, как следствие, уменьшения негативных последствий лучевой терапии. Одной из основных прикладных проблем, на решение которых направлен предложенный подход, является определение характеристик пучка при проведении электронной лучевой терапии. При проведении процедур электронной лучевой терапии в большинстве случаев необходимо формировать электронные пучки, поперечный профиль которых имеет сложную форму. На всех этапах облучения пациента необходимо проводить высокоточный контроль сложного поперечного профиля электронного пучка, что обуславливает актуальность данной тематики. В данной работе методом интегральных преобразований были получены распределения интенсивности медицинского электронного пучка. В работе применялись поперечные профили пучков, полученные с помощью системы дозиметрического планирования для реальных клинических случаев. Метод был применён для «идеальных» и «реальных» профилей медицинских электронных пучков. Интегральные преобразования осуществлялись при разных количествах проекций. Это позволило рассчитать оптимальное количество проекций для каждого рассмотренного случая. В результате работы было показано, что для применения метода многоуглового сканирования пучка с целью контроля поперечного профиля медицинского электронного пучка необходимо иметь 12 проекций профиля пучка, что соответствует угловому смещению 15°.
Ключевые слова: поперечный профиль пучка, диагностика пучков, реконструкция данных, многоугловое сканирование, плёночный дозиметр, медицинские электронные пучки, электронная лучевая терапия, план облучения, клинический линейный ускоритель.
Введение
Современные тенденции усовершенствования подходов к лечению онкологических заболеваний ведут к усложнению планов облучения и увеличению разовых дозовых нагрузок, в связи с чем повышаются требования к точности доставки дозы [1]. Для уменьшения негативных последствий лучевой терапии необходимо не допускать переоблучения здоровых тканей или недо-облучения опухоли, как следствие, важно обеспечить постоянный высокоточный контроль пространственных и дозовых характеристик пучков до и во время проведения таких процедур. Важной характеристикой медицинских электронных пучков является поперечный профиль. При проведении электронной лучевой терапии поверхностных новообразований особенно важно обеспечить контроль данного параметра, так как поле облучения имеет сложную геометрию для обеспечения точного облучения опухоли и экранирования критических органов, играющих важную роль в жизнеобеспечении организма [1].
Булавская А.А. - ст. преподаватель, к.ф.-м.н.; Батранин А.В. - доцент, к.т.н.; Бушмина Е.А. - инженер; Черепенников Ю.М. - доцент, к.т.н.; Григорьева А.А. - инженер; Стучебров С.Г. - доцент, к.ф.-м.н. ФГАОУ ВО НИ ТПУ. Милойчикова И.А.* - мед. физик, к.ф.-м.н. ФГАОУ ВО НИ ТПУ, НИИ онкологии ФГБНУ ТНИМЦ РАН.
•Контакты: 634009, Томск, пер. Кооперативный, 5. Тел.: +7 (3822) 282686; e-mail: miloichikova@gmail.com.
В клинической практике для того, чтобы измерить профиль электронного пучка, широко используют матричные детекторы. Такие устройства представляют собой матрицу, состоящую из определённого количества относительно небольших детекторов, расположенных на одинаковом расстоянии друг от друга. Матрицы могут состоять из набора ионизационных камер, полупроводниковых датчиков, диодов. Данный подход к диагностике медицинских полей имеет существенное преимущество - мгновенное получение двухмерного поперечного профиля медицинского пучка с абсолютными значениями доз в каждой точке. Однако результаты измерения поперечного профиля имеют низкое пространственное разрешение (около 10 мм) и не позволяют полноценно оценить сложное распределение интенсивности пучка [2-4]. Кроме матричных детекторов используют плёночные дозиметры или люминофорные экраны, которые позволяют измерять поперечный профиль пучка с высоким разрешением, однако такие устройства могут применяться только один раз или лишь несколько раз, что приводит к существенному повышению эксплуатационной стоимости этих устройств, помимо этого необходимо проводить контроль параметров сменных детекторов, а также не позволяет получать результат в режиме реального времени [5-7].
Другие существующие методы измерения поперечного профиля электронного пучка, такие как интерферометрия [8, 9], лазерное сканирование пучка [10-12], применение методов, основанных на регистрации вторичного излучения [13-18], в том числе переходного, характеристического, черенковского излучения и другие не предназначены для диагностики пучков относительно больших размеров (порядка десятков сантиметров). В связи с этим существует необходимость в наличии новых методов измерения поперечного профиля пучков ускоренных электронов.
Авторами данной работы был предложен метод многоуглового сканирования пучка, который заключается в математической реконструкции методом интегрального преобразования набора данных, полученных с помощью проволочного сканирования под разными углами [18-21]. В перспективе данный метод мог бы найти широкое применение как в медицине для контроля пространственных характеристик электронных пучков, так и для контроля качества существующих и оценки параметров разрабатываемых исследовательских ускорительных комплексов. Данная работа направлена на оценку возможности применения метода многоуглового сканирования пучка для контроля профиля медицинского электронного пучка.
Материалы и методы
Метод многоуглового сканирования пучка заключается в применении интегральных преобразований для восстановления поперечного профиля пучка, представляющего собой зависимость интенсивности излучения от координаты в измеряемой плоскости 1о(х,у), из набора зависимостей интенсивности излучения, попавшего в детектор, от его положения 1(1,ф). Для реализации данного метода необходима сканирующая детектирующая система, которая способна поступательно перемещать проволочный детектор в измеряемой плоскости, перпендикулярной плоскости распространения пучка в направлении I. Она также должна позволять изменять угол сканирования ф на определённое значение и проводить измерение повторно. На рис. 1 схематично представлен процесс сбора данных, позволяющий реализовать метод многоуглового сканирования пучка.
Методами обратного преобразования Радона (математическая реконструкция) из набора таких данных (проекций) восстанавливается двухмерный поперечный профиль пучка в измеряемой плоскости.
Рис. 1. Схема процесса сбора данных, позволяющего реализовать метод многоуглового сканирования: 1 - устройство для поступательного перемещения детектора; 2 - устройство для поворота детектора; 3 - пучок; 4 - проволочный детектор.
Тестовые распределения. Форма поперечного профиля пучка для каждого клинического случая подбирается индивидуально в соответствии с формой опухоли. На практике сложные распределения медицинского пучка формируются с помощью индивидуальных коллиматоров. Для оценки работоспособности метода многоуглового сканирования были использованы данные, полученные с помощью системы дозиметрического планирования процедур лучевой терапии «XiO» (Elekta Instrument AB, Stockholm, Sweden) [22]. Были выбраны два плана облучения опухолей кожи головы, в которых процедуры должны проводиться электронным пучком со сложной формой поперечного распределения с целью защиты критических органов.
Для каждой формы электронного пучка были получены два исходных изображения. Одно было получено искусственно таким образом, чтобы интенсивность излучения в каждой точке распределения могла принимать только одно из двух значений: 100% и 0%. Данное распределение является идеальной моделью профиля электронного пучка для облучения опухолей сложной формы и далее в работе будет называться «идеальный» профиль. Однако, в связи с тем, что в реальности имеет место рассеяние электронов на воздухе и на краях коллимационных отверстий, распределение интенсивности может отличаться от идеального. Поэтому с использованием реальных специально изготовленных индивидуальных коллиматоров с заданными размерами отверстий были экспериментально получены распределения пучка ускоренных электронов. Эксперименты были проведены на пучке электронов с энергией 6 МэВ медицинского линейного ускорителя «Elekta Synergy» (Elekta Instrument AB, Stockholm, Sweden) [23]. В качестве детекторов использовались плёночные дозиметры «Gafchromic EBT3» (Ashland Inc., Covington, Kentucky, United States) [24]. На рис. 2 представлены изображения тестовых распределений интенсивности электронных пучков, где идеальный - полученный на основе расчётов планирующей системы, и реальный - полученный экспериментально.
Процесс обработки данных. Для проведения исследования на первом этапе необходимо получить набор проекций под разными углами для каждого исходного изображения (рис. 2). Для этого с помощью программы «MatLab» (MathWorks Inc., Natick, Massachusetts, United States) [25] исходные изображения были представлены в виде матриц значений яркости изображений в каждом пикселе. Суммируя значения в каждом столбце, находилась строчка значений, представляющая собой проекцию данного изображения на ось, находящуюся под углом 0° к горизонтальной
оси. Далее каждое изображение поворачивалось на фиксированный угол смещения и аналогично находились проекции интенсивности цвета под другими углами.
Рис. 2. Тестовые исходные изображения. Белый цвет - 100% интенсивности излучения, черный цвет - 0% интенсивности излучения.
В данной работе для обработки данных использовались программы «Diada» и «INKCT» [21]. Программный пакет «Diada» использует исходные данные в виде матрицы, где каждая строка представляет собой проекцию исходного изображения, общее количество строк - количество углов смещения исходного изображения. Программа представляет исходную матрацу в виде изображения с количеством пикселей, соответствующим количеству значений матрицы, при этом каждый пиксель изображения имеет уровень яркости в градациях серого цвета и соответствует значению, записанному в матрице. Таким образом, в результате обработки получается синограмма. Синограмма сохраняется в формате tif. Данная программа также позволяет проводить обработку полученных графических данных.
Программный пакет «INKCT» позволяет проводить реконструкцию полученных синограмм. Для того, чтобы восстановить данные, необходимо задать угол смещения, размер исходного изображения, центр вращения. Также программа позволяет проводить фильтрацию данных и логарифмическую коррекцию при реконструкции в случае необходимости.
Критерии достоверности реконструированного изображения. Для качественной и количественной оценки достоверности реконструированного изображения в работе использовалось среднеквадратичное отклонение интенсивностей в каждой точке восстановленного изображения от истинного [26-28]. Данный критерий повсеместно применяется в томографических методах, основанных на математической реконструкции. Поиск нормированного среднеквадратичного отклонения осуществлялся по следующей формуле:
где Ми N - размеры изображений в пикселях по горизонтали и вертикали соответственно; frec(xi,Уj) - значение интенсивности в точке (хиу^) реконструированного изображения; f(xi,yj) - значение интенсивности в точке (^,у;) исходного изображения.
В случае, когда два исследуемых изображения абсолютно одинаковы о=0, когда абсолютно разные о=1.
Профиль Профиль пучка 1 пучка 2
(1)
Ещё одним критерием для сравнения изображений является евклидово расстояние [29-31]. Данный критерий позволяет количественно различить два изображения. Евклидово расстояние определяется следующим образом: исходное изображение представляется в виде графика статистического распределения элементов цифрового изображения с различной яркостью. Данный график имеет вид гистограммы, на которой по вертикали отложено относительное число пикселей с конкретным значением яркости, а по горизонтали - яркость.
Полученные гистограммы представляются в виде вектора и вычисляется евклидово расстояние по формуле:
где тк - количество пикселей с яркостью к исходного изображения; вк - количество пикселей с яркостью к реконструированного изображения.
В случае, когда два исследуемых изображения абсолютно одинаковы 8=0; когда абсолютно разные - 8 равен корню из общего числа пикселей каждого изображения. Для сопоставления результатов далее в работе все изображения были одинакового размера, равного 500x500 пикселей. Таким образом, максимальное значение 8 равно 500.
Также в работе для каждого рассмотренного распределения было определено оптимальное количество проекций (Попт) [21]. Оптимальное количество проекций в данном исследовании - такое количество проекций, при котором за минимальное время измерения результат реконструкции будет оставаться достоверным. Данное определение можно описать математически следующим образом: Попт - это точка, в которой скорость возрастания функции совпадения изображений от п (числа проекций) равна скорости возрастания функции времени, затраченного на набор данных, от п. Такой подход к поиску оптимального значения некоторой величины предложен в работе [32]. Таким образом, выражение для определения оптимального количества изображений имеет вид:
где а - коэффициент линейной функции, которой описывается зависимость времени проведения измерения от количества проекций; Ь и с - коэффициенты степенной функции, которой достоверно аппроксимируется зависимость полученных значений критериев достоверности восстановленных изображений от количества проекций.
В работе были получены реконструированные изображения тестовых распределений электронного пучка для профилей 1 и 2. На рис. 3 и 4 представлены некоторые восстановленные изображения для соответствующих профилей при разных количествах проекций п, полученных с угловым шагом Дф.
На рис. 3 и 4: идеальный - полученный на основе расчётов планирующей системы, и реальный - полученный экспериментально. Для всех распределений на рис. 3 и 4 видно, что при количестве проекций, равном 12 и выше, визуально определяется характер исходного распределения. При этом при количестве проекций, равном 6, для реальных профилей пучка характер исходного распределения визуально просматривается лучше, чем для «идеальных». Это может быть связано с особенностями применяемого в работе метода обратного преобразования Радона, который эффективнее восстанавливает изображения, которые в исходном виде не имеют чётких границ и резких переходов от абсолютно чёрного к абсолютно белому цвету.
8 = ^1к(тк-ек)2,
(2)
(3)
Результаты и обсуждение
п=2, Д<р=90° п=6,Дф=30° п=12, Дф=15° п=18,Д<р=10° п=36, Дср=5° п=180,Дц>=1°
Г т т Г
т т г т г г
Рис. 3. Результаты реконструкции профилей пучка 1 интегральным преобразованием.
Рис. 4. Результаты реконструкции профилей пучка 2 интегральным преобразованием.
Для количественной оценки полученных результатов были рассчитаны критерии качества реконструкций и оптимальное количество проекций для каждого исходного распределения. Для этого все изображения, представленные на рис. 3 и 4, были преобразованы в виде матриц ин-тенсивностей с одинаковым количеством пикселей, после чего по формулам (1) и (2) были рассчитаны критерии достоверности результатов. На рис. 5 для примера представлена зависимость среднеквадратичного отклонения результатов от количества проекций для расчётного распределения, полученного для «идеального» профиля пучка 1.
проекции
Рис. 5. Зависимость среднеквадратичного отклонения реконструированных распределений для «идеального» профиля пучка 1 от количества проекций.
Аналогично результатам, представленным на рис. 5, были получены зависимости и аппрок-симационные кривые для обоих критериев и профилей. В табл. 1 представлены коэффициенты для расчёта оптимального количества проекций по формуле (3) для каждого распределения.
Коэффициент а был получен путём определения коэффициента линейного уравнения п(1), по двум известным координатам: п=0, 1=0 и п=180, <=1. Коэффициенты Ь и с были получены путём аппроксимации степенной функции зависимостей полученных значений критериев достоверности восстановленных изображений от количества проекций [22]. В табл. 1: идеальный - полученный на основе расчётов планирующей системы, и реальный - полученный экспериментально.
Таблица 1
Коэффициенты аппроксимационных уравнений для каждого рассмотренного случая
Профиль Ф) 8(п) Попт
а Ь с а Ь с
Профиль 1 идеальный 0,056 0,448 -0,358 2,778 223,9 -0,358 11,89
Профиль 1 реальный 0,056 0,240 -0,491 2,778 119,9 -0,491 7,75
Профиль 2 идеальный 0,056 0,378 -0,401 2,778 189,1 -0,401 10,60
Профиль 2 реальный 0,056 0,268 -0,462 2,778 113,9 -0,462 8,35
В табл. 1 оптимальное количество проекций (попт) является расчётным и представлено в дробном виде, однако на практике данное значение должно быть целым и будет округляться в большую сторону. Расчётные данные (попт в табл. 1) повторяют результаты визуальной оценки. Для экспериментальных распределений оптимальное количество проекций в обоих случаях ниже, чем для расчётных распределений. Как было отмечено ранее, это связанно с особенностями применяемой математической реконструкции методом обратного преобразования Радона.
В результате работы показано, что метод многоуглового сканирования пучка может быть применён для контроля медицинских электронных пучков. При диагностике поперечных профилей медицинских электронных пучков сложной формы, которые по характеру распределения соответствуют рассмотренным в данной работе случаям, методом многоуглового сканирования достаточно проводить измерения в 12 проекциях для получения достоверных результатов. Данное значение количества проекций было выбрано, так как оно является наибольшим полученным оптимальным количеством проекций для рассмотренных случаев (табл. 1).
Заключение
В данной работе было проведено исследование, направленное на оценку возможности применения метода многоуглового сканирования пучка для контроля профиля терапевтических электронного пучка. Для этого в качестве исходных данных были получены расчётные и экспериментальные распределения интенсивности электронных пучков сложной формы, которые используются для проведения лучевой терапии опухолей кожи головы. Из исходных распределений интенсивности терапевтических электронных пучков были получены их проекции под разными углами, с помощью которых методом обратного преобразования Радона были восстановлены исходные изображения. На основе качественной и количественной оценки полученных результатов было показано, что для достоверной реконструкции распределений интенсивности терапевтических электронных пучков необходимо проводить сканирование пучка в 12 проекциях.
Полученные в статье результаты лягут в основу разработки системы онлайн-мониторинга параметров медицинских электронных пучков, использование которой позволит увеличить точность облучения и, как следствие, снизить риски возникновения постлучевых осложнений.
Работа выполнена при финансовой поддержке гранта Российского научного фонда (проект № 21-79-00252).
Литература
1. Khan F.M., Gibbons J.P. Khan's the physics of radiation therapy. 5th edition. Philadelphia, USA: Lippincott Williams & Wilkins, 2014. 584 p.
2. Poppe B., Djouguela A., Blechschmidt A., Willborn K., Rühmann A., Harder D. Spatial resolution of 2D ionization chamber arrays for IMRT dose verification: single-detector size and sampling step width //Phys. Med. Biol. 2007. V. 52, N 10. С. 2921-2935.
3. Galvin J.M., Bednarz G. Quality assurance procedures for stereotactic body radiation therapy //Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 2008. V. 71, N 1. P. S122-S125.
4. Webb S. Intensity-modulated radiation therapy (IMRT): a clinical reality for cancer treatment, "any fool can understand this". The 2004 Silvanus Thompson Memorial Lecture //Br. J. Radiol. 2005. V. 78, N 2. P. S64-S72.
5. Sorriaux J., Kacperek A., Rossomme S., Lee J.A., Bertrand D., Vynckier S., Sterpin E. Evaluation of Gafchromic® EBT3 films characteristics in therapy photon, electron and proton beams //Phys. Med. 2013. V. 29, N 6. P. 599-606.
6. Borca V.C., Pasquino M., Russo G., Grosso P., Cante D., Sciacero P., Girelli G., La Porta M.R., Tofani S.
Dosimetric characterization and use of GAFCHROMIC EBT3 film for IMRT dose verification //J. Appl. Clin. Med. Phys. 2013. V. 14, N 2. P. 158-171.
7. Han Y. Review on the pre-treatment quality assurance for intensity modulated radiation therapy //Prog. Med. Phys. 2013. V. 24, N 4. P. 213-219.
8. Иванова С.Д., Ошурко В.Б., Шемонаев Д.Д. Физические основы измерения длины когерентности с помощью интерферометра с треугольным ходом лучей //Известия высших учебных заведений. Физика. 2021. Т. 64, № 3. С. 166-167.
9. Aryshev A., Blair G.A., Boogert S.T., Boorman G., Bosco A., Corner L., Deacon L., Delerue N., Foster B., Gannaway F., Hayano H., Howell D., Karataev P., Nevay L., Newman M., Senanayake R., Terunuma N., Urakawa J., Walczak R. Micron size laser-wire system at the ATF extraction line, recent results and ATF-II upgrade //Nucl. Instrum. Methods Phys. Res. A: Accel. Spectrom. Detect. Assoc. Equip. 2010. V. 623, N 1. P. 564-566.
10. Dai W., Ren-Jun Y., Wei B., Peng L., Ming L., Xing-Fan Y. Design study of an improved laser wire system for electron beam measurement //Chin. Phys. C. 2013. V. 37, N 10. P. 108101.
11. Liu Y., Aleksandrov A., Assadi S., Blokland W., Deibele C., Grice W., Long C., Pelaia T., Webster A. Laser wire beam profile monitor in the spallation neutron source (SNS) superconducting linac //Nucl. Instrum. Methods Phys. Res. A: Accel. Spectrom. Detect. Assoc. Equipm. 2010. V. 612, N 2. P. 241-253.
12. Chaikovska I., Chehab R., Artru X., Shchagin A.V. Characteristic, parametric, and diffracted transition X-ray radiation for observation of accelerated particle beam profile //Nucl. Instrum. Methods Phys. Res. B: Beam Interact. Mater. At. 2017. V. 402. P. 75-78.
13. Vukolov A.V., Novokshonov A.I., Potylitsyn A.P., Uglov S.R. Electron beam diagnostics tool based on Cherenkov radiation in optical fibers //J. Phys.: Conf. Ser. 2016. V. 732, N 1. P. 012011.
14. Kube G. Radiation sources and their application for beam profile diagnostics //Proceedings of IBIC-2014, Monterey, California, USA. 2014. P. 263-273.
15. Takabayashi Y., Sumitani K. New method for measuring beam profiles using a parametric X-ray pinhole camera //Phys. Lett. A. 2013. V. 377, N 38. P. 2577-2580.
16. Никишкин Т.Г. Разработка модели портативного сцинтилляционного детектора гамма-излучения на основе твердотельных микропиксельных лавинных фотодиодов //Известия высших учебных заведений. Физика. 2021. Т. 64, № 2-2. С. 73-77.
17. Karataev P., Araki S., Hamatsu R., Hayano H., Muto T., Naumenko G., Potylitsyn A., Terunuma N., Urakawa J. Beam-size measurement with optical diffraction radiation at KEK accelerator test facility //Phys. Rev. Lett. 2004. V. 93, N 24. P. 244802.
18. Stuchebrov S.G., Cherepennikov Yu.M., Krasnykh A.A., Miloichikova I.A., Vukolov A.V. The method for the electron beam cross section measurement based on the detection of Cherenkov radiation in dielectric fiber //J. Instrum. 2018. V. 13, N 5. P. C05020.
19. Baldin A., Aryshev A., Avetisyan A., Aloyan L., Baldina E., Bazarov Yu., Bogoslovsky D., Bleko V., Beloborodov A., Bulavskaya A., Cherepennikov Yu., Dalyan Y., Dorokhov A., Fedorov A., Fedorov K., Gostkin M., Grigoryan L., Karapetyan N., Karataev P., Karpov M., Kharyuzov P., Kocharyan V., Korovkin D., Kuleshov S., Safonov A., Kishchin I., Kim V., Kobets V., Kubankin A., Kuznetsova E., Mkrtchyan A., Movsisyan A., Myshelovka L., Nazhmudinov R., Popov K., Potylitsyn A., Saharian A., Samofalova I., Shahbazyan A., Stuchebrov S., Trifonov A., Tyutyunnikov S., Vokhmyanina K., Yunenko K., Zakhvalinskii V., Saa J.Zamora, Zelenov A., Zhemchugov A. FLAP collaboration: tasks and perspectives. Study of fundamentals and new applications of controllable generation of electromagnetic radiation by relativistic electrons using functional materials //Phys. Part. Nucl. Lett. 2021. V. 18, N 3. P. 338-353.
20. Bulavskaya A.A., Cherepennikov Yu.M., Chakhlov S.V., Grigorieva A.A., Miloichikova I.A., Vukolov A.V., Stuchebrov S.G. Measurement of electron beam transverse flux density distribution //IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 2021. V. 1019, N 1. P. 012043.
21. Bulavskaya A.A., Cherepennikov Yu.M., Grigorieva A.A., Miloichikova I.A., Stuchebrov S.G. Multiangle scanning for measuring radiation beam profiles with a typical size of 10 millimetres - Proof-of-principle experiments //J. Instrum. 2022. V. 17, N 7. P. T07004.
22. Elekta XiO Comprehensive RTP system. Indiamart.com: информационно-справочный портал. Ноида, 1996-2022. [Электронный ресурс]. URL: https://www.indiamart.com/proddetaN/elekta-xio-comprehensive-rtp-system-22342401662.html (дата обращения 06.10.2022).
23. Elekta Synergy Digital accelerator for advanced IGRT. Elekta.com: официальный сайт. Кроли, 2005-2022. [Электронный ресурс]. URL: https://www.elekta.com/radiotherapy/treatment-delivery-systems/elekta-synergy/ (дата обращения 06.10.2022).
24. GAFCHROMIC DOSIMETRY MEDIA, TYPE EBT-3. Gafchromic.com: официальный сайт. Бриджуотер Та-уншип, 2005-2022. [Электронный ресурс]. URL: http://www.gafchromic.com/documents/ EBT3_Specifications.pdf (дата обращения 06.10.2022).
25. Matlab. Mathworks.com: официальный сайт. Нэтике, 1994-2022. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mathworks.com/products/matlab.html (дата обращения 06.10.2022).
26. Wang C.X., Snyder W.E., Bilbro G., Santago P. Performance evaluation of filtered backprojection reconstruction and iterative reconstruction methods for PET images //Comput. Biol. Med. 1998. V. 28, N 1. P. 13-25.
27. Wang Z., Bovik A.C., Sheikh H.R., Simoncelli E.P. Image quality assessment: from error visibility to structural similarity //IEEE Trans. Image Process. 2004. V. 13, N 4. P. 600-612.
28. Shi H., Luo S., Yang Z., Wu G. A novel iterative CT reconstruction approach based on FBP algorithm //PLoS One. 2015. V. 10, N 9. P. e0138498.
29. Chen C.C., Chu H.T. Similarity measurement between images //29th Annual International Computer Software and Applications Conference (COMPSAC05). IEEE, 2005. V. 2. P. 41-42.
30. Wang L., Zhang Y., Feng J. On the Euclidean distance of images //IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2005. V. 27, N 8. P. 1334-1339.
31. Maurer C.R., Qi R., Raghavan V. A linear time algorithm for computing exact Euclidean distance transforms of binary images in arbitrary dimensions //IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2003. V. 25, N 2. P. 265-270.
32. Двилис Э.С. Закономерности процессов консолидации порошковых систем при изменении условий деформации и физических воздействий: автореф. дисс. ... д-ра физ.-мат. наук. Томск, 2013. 39 с.
Prospects of the multiangle scanning method for determining the transverse
profile of a medical electron beam
Bulavskaya A.A.1, Batranin A.V.1, Bushmina E.A.1, Cherepennikov Yu.M.1, Grigorieva A.A.1,
Miloichikova I.A.12, Stuchebrov S.G.1
1 National Research Tomsk Polytechnic University, Tomsk; 2 Cancer Research Institute of Tomsk National Research Medical Centre of the RAS, Tomsk
This study is aimed at assessing the applicability of the proposed method of multiangle beam scanning for determining the transverse profile of an electron beam. The application area of the proposed approach will be control of the therapeutic beams spatial and dose characteristics in order to increase the irradiation accuracy and, as a result, reduce the side effects of radiation therapy. One of the main applied problems to be solved by the proposed approach is to determine the beam characteristics during electron beam therapy. For carrying out of electron beam therapy procedures it is necessary to form electron beams with the complex shape of trans-verse profile. The need to precisely control beam shapes throughout all irradiation stages determines the relevance of this study. The integral transform method was used in this study to obtain distributions of medical electron beam intensity. For the study, we used electron beam transverse profiles calculated on the basis of a radiation therapy planning system for real clinical cases. The method was applied both theoretical beam profiles with sharp edge and to ones experimentally obtained with real medical electron beams. Integral transforms were performed for a different number of scan projections. Due to this, the optimal number of projections was calculated for each considered profile. The results of the study demonstrate that the multiangle beam scanning method needs 12 scan projections which corresponds to an angular displacement of 15° to control the medical electron beam profile.
Key words: transverse beam profile, beam diagnostics, data reconstruction, multiangle scanning, film dosimeter, medical electron beams, electron beam therapy, radiation therapy plan, medical linear accelerator.
References
1. Khan F.M., Gibbons J.P. Khan's the physics of radiation therapy. 5th edition. Philadelphia, USA, Lippincott Williams & Wilkins, 2014. 584 p.
2. Poppe B., Djouguela A., Blechschmidt A., Willborn K., Rühmann A., Harder D. Spatial resolution of 2D ionization chamber arrays for IMRT dose verification: single-detector size and sampling step width. Phys. Med. Biol., 2007, vol. 52, no. 10, pp. 2921-2935.
3. Galvin J.M., Bednarz G. Quality assurance procedures for stereotactic body radiation therapy. Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys., 2008, vol. 71, no. 1, pp. S122-S125.
4. Webb S. Intensity-modulated radiation therapy (IMRT): a clinical reality for cancer treatment, "any fool can understand this". The 2004 Silvanus Thompson Memorial Lecture. Br. J. Radiol., 2005, vol. 78, no. 2, pp. S64-S72.
5. Sorriaux J., Kacperek A., Rossomme S., Lee J.A., Bertrand D., Vynckier S., Sterpin E. Evaluation of Gafchromic® EBT3 films characteristics in therapy photon, electron and proton beams. Phys. Med., 2013, vol. 29, no. 6, pp. 599-606.
6. Borca V.C., Pasquino M., Russo G., Grosso P., Cante D., Sciacero P., Girelli G., La Porta M.R., Tofani S.
Dosimetric characterization and use of GAFCHROMIC EBT3 film for IMRT dose verification. J. Appl. Clin. Med. Phys., 2013, vol. 14, no. 2, pp. 158-171.
7. Han Y. Review on the pre-treatment quality assurance for intensity modulated radiation therapy. Prog. Med. Phys., 2013, vol. 24, no. 4, pp. 213-219.
Bulavskaya A.A. - Senior Lecturer, C. Sc., Phys.-Math.; Batranin A.V. - Associate Prof., C. Sc., Tech.; Bushmina E.A. - Engineer; Cherepennikov Yu.M. - Associate Prof., C. Sc., Tech.; Grigorieva A.A. - Engineer; Stuchebrov S.G. - Associate Prof., C. Sc., Phys.-Math. NRTPU. Miloichikova I.A.* - Medical Physicist, C. Sc., Phys.-Math NRTPU, CRI of Tomsk NRMC. •Contacts: 5 Kooperativny Str., Tomsk, Russia, 634009. Tel.: +7 (3822) 282686; e-mail: miloichikova@gmail.com.
8. Ivanova S.D., Oshurko V.B., Shemonaev D.D. Fizicheskiye osnovy izmereniya dliny kogerentnosti s pomoshch'yu interferometra s treugol'nym khodom luchey [Physical basis for measuring coherence detection with a triangular path interferometer]. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Fizika - Russian Physics Journal, 2021, vol. 64, no. 3, pp. 166-167.
9. Aryshev A., Blair G.A., Boogert S.T., Boorman G., Bosco A., Corner L., Deacon L., Delerue N., Foster B., Gannaway F., Hayano H., Howell D., Karataev P., Nevay L., Newman M., Senanayake R., Terunuma N., Urakawa J., Walczak R. Micron size laser-wire system at the ATF extraction line, recent results and ATF-II upgrade. Nucl. Instrum. Methods Phys. Res. A: Accel., Spectrom., Detect. Assoc. Equipm., 2010, vol. 623, no. 1, pp. 564-566.
10. Dai W., Ren-Jun Y., Wei B., Peng L., Ming L., Xing-Fan Y. Design study of an improved laser wire system for electron beam measurement. Chin. Phys. C, 2013, vol. 37, no. 10, pp. 108101.
11. Liu Y., Aleksandrov A., Assadi S., Blokland W., Deibele C., Grice W., Long C., Pelaia T., Webster A. Laser wire beam profile monitor in the spallation neutron source (SNS) superconducting linac. Nucl. Instrum. Methods Phys.s Res. A: Accel., Spectrom., Detect. Assoc. Equipm., 2010, vol. 612, no. 2, pp. 241-253.
12. Chaikovska I., Chehab R., Artru X., Shchagin A.V. Characteristic, parametric and diffracted transition X-ray radiation for observation of accelerated particle beam profile. Nucl. Instrum. Methods Phys. Res. B: Beam Interact. Mater. At., 2017, vol. 402, pp. 75-78.
13. Vukolov A.V., Novokshonov A.I., Potylitsyn A.P., Uglov S.R. Electron beam diagnostics tool based on Cherenkov radiation in optical fibers. J. Phys.: Conf. Ser., 2016, vol. 732, no. 1, pp. 012011.
14. Kube G. Radiation sources and their application for beam profile diagnostics. Proceedings of IBIC-2014, Monterey, California, USA, 2014, pp. 263-273.
15. Takabayashi Y., Sumitani K. New method for measuring beam profiles using a parametric X-ray pinhole camera. Phys. Lett. A, 2013, vol. 377, no. 38, pp. 2577-2580.
16. Nikishkin T.G. Razrabotka modeli portativnogo stsintillyatsionnogo detektora gamma-izlucheniya na osnove tverdotel'nykh mikropiksel'nykh lavinnykh fotodiodov [Development of a model of a portable scintillati on detector of gamma radiation based on solid-state micropixel avalanche photodiodes]. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Fizika - Russian Physics Journal, 2021, vol. 64, no. 2-2, pp. 73-77.
17. Karataev P., Araki S., Hamatsu R., Hayano H., Muto T., Naumenko G., Potylitsyn A., Terunuma N., Urakawa J. Beam-size measurement with optical diffraction radiation at KEK accelerator test facility Phys. Rev. Lett., 2004, vol. 93, no. 24, pp. 244802.
18. Stuchebrov S.G., Cherepennikov Yu.M., Krasnykh A.A., Miloichikova I.A., Vukolov A.V. The method for the electron beam cross section measurement based on the detection of Cherenkov radiation in dielectric fiber. J. Instrum., 2018, vol. 13, no. 5, pp. C05020.
19. Baldin A., Aryshev A., Avetisyan A., Aloyan L., Baldina E., Bazarov Yu., Bogoslovsky D., Bleko V., Beloborodov A., Bulavskaya A., Cherepennikov Yu., Dalyan Y., Dorokhov A., Fedorov A., Fedorov K., Gostkin M., Grigoryan L., Karapetyan N., Karataev P., Karpov M., Kharyuzov P., Kocharyan V., Korovkin D., Kuleshov S., Safonov A., Kishchin I., Kim V., Kobets V., Kubankin A., Kuznetsova E., Mkrtchyan A., Movsisyan A., Myshelovka L., Nazhmudinov R., Popov K., Potylitsyn A., Saharian A., Samofalova I., Shahbazyan A., Stuchebrov S., Trifonov A., Tyutyunnikov S., Vokhmyanina K., Yunenko K., Zakhvalinskii V., Saa J.Z., Zelenov A., Zhemchugov A. FLAP collaboration: tasks and perspectives. Study of fundamentals and new applications of controllable generation of electromagnetic radiation by relativistic electrons using functional materials. Phys. Part. Nucl. Lett., 2021, vol. 18, no. 3, pp. 338-353.
20. Bulavskaya A.A., Cherepennikov Yu.M., Chakhlov S.V., Grigorieva A.A., Miloichikova I.A., Vukolov A.V., Stuchebrov S.G. Measurement of electron beam transverse flux density distribution. IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng., 2021, vol. 1019, no. 1, pp. 012043.
21. Bulavskaya A.A., Cherepennikov Yu.M., Grigorieva A.A., Miloichikova I.A., Stuchebrov S.G. Multiangle scanning for measuring radiation beam profiles with a typical size of 10 millimetres - Proof-of-principle experiments. J. Instrum., 2022, vol. 17, no. 7, pp. T07004.
22. ElektaXiO Comprehensive RTP system. Indiamart.com: information and reference portal. Noida, 1996-2022. Available at: https://www.indiamart.com/proddetail/elekta-xio-comprehensive-rtp-system-22342401662.html (Accessed 06.10.2022).
23. Elekta Synergy Digital accelerator for advanced IGRT. Elekta.com: official site. Crawley, 2005-2022. Available at: https://www.elekta.com/radiotherapy/treatment-delivery-systems/elekta-synergy/ (Accessed 06.10.2022).
24. GAFCHROMIC DOSIMETRY MEDIA, TYPE EBT-3. Gafchromic.com: official site. Bridgewater Township, 2005-2022. Available at: URL: http://www.gafchromic.com/documents/EBT3_Specifications.pdf (Accessed 06.10.2022).
25. Matlab. Mathworks.com: official site. Netike, 1994-2022. Available at: URL: https://www.mathworks.com/prod-ucts/matlab.html (Accessed 06.10.2022).
26. Wang C.X., Snyder W.E., Bilbro G., Santago P. Performance evaluation of filtered backprojection reconstruction and iterative reconstruction methods for PET images. Comput. Biol. Med., 1998, vol. 28, no. 1, pp. 13-25.
27. Wang Z., Bovik A.C., Sheikh H.R., Simoncelli E.P. Image quality assessment: from error visibility to structural similarity. IEEE Trans. Image Process., 2004, vol. 13, no. 4, pp. 600-612.
28. Shi H., Luo S., Yang Z., Wu G. A novel iterative CT reconstruction approach based on FBP algorithm. PLoS One, 2015, vol. 10, no. 9, pp. e0138498.
29. Chen C.C., Chu H.T. Similarity measurement between images. 29th Annual International Computer Software and Applications Conference (C0MPSAC'05). IEEE, 2005, vol. 2, pp. 41-42.
30. Wang L., Zhang Y., Feng J. On the Euclidean distance of images. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 2005, vol. 27, no. 8, pp. 1334-1339.
31. Maurer C.R., Qi R., Raghavan V. A linear time algorithm for computing exact Euclidean distance transforms of binary images in arbitrary dimensions. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 2003, vol. 25, no. 2, pp. 265-270.
32. Dvilis E.S. Zakonomernosti protsessov konsolidatsii poroshkovykh sistem pri izmenenii usloviy deformatsii i fizicheskikh vozdeystvi: avtoreferat diss. dokt. fiz.-mat. nauk [Regularities of the processes of consolidation of powder systems under changing conditions of deformation and physical influences: Dr. phys. and math. sci. diss. abstract]. Tomsk, 2013. 39 p.
