Fundamentos

Tema 6:
Métodos de Monte Carlo en el cálculo de dosis absorbida en Radioterapia
3. Cálculos Monte Carlo en la planificación de
tratamientos. Estrategias de reducción
del tiempo de cálculo
Algunos autores señalan que las exigencias actuales de un planificador de
haces de electrones o fotones que utilice Monte Carlo son proporcionar la distribución
de dosis absorbida con una desviación del 2-3% de la dosis absorbida en
el máximo, con un tiempo de cálculo inferior a los cinco minutos para cualquier
haz, así como con una inversión modesta en hardware (Sempau y cols. 2000).
Los códigos de propósito general (“MCNP” (Briestmeister 1997), “EGSnrc” (y
como aplicación a haces de RT “BEAM” + ”DOSXYZ”), “GEANT 4”, “PENELOPE” 2005,
etc.) cumplen el primer criterio, incluso en casos de geometría complicada, y bajo
ciertas condiciones pueden usarse como referencia cuando no existen medidas
experimentales. Sin embargo, los algoritmos desarrollados con el fin de calcular
dosis absorbida en paciente como sistema de planificación se caracterizan por
utilizar una serie de simplificaciones que aceleran el proceso de cálculo y lo adaptan
al cálculo de dosis absorbida en un paciente, principalmente, modificando el
algoritmo básico del transporte de electrones en el medio. Otros recursos son la
optimización computacional (técnicas de procesamiento paralelo, vectorización)
y el añadido de técnicas de reducción de la varianza. En el caso del cálculo en
paciente, las técnicas de reducción de la varianza tienen un límite denominado
varianza latente que está impuesto por el espacio de las fases utilizado y la incertidumbre
asociada al mismo, por lo que la varianza no puede reducirse a cero.
La incertidumbre en el resultado tiene pues, tres componentes:
••
Una inherente al método, que tiene naturaleza estadística y que se corregiría
utilizando más partículas hasta llegar a una situación en la que
sea despreciable excepto por la mencionada varianza latente si se calcula
a partir de un fichero del espacio de las fases.
••
Otra dependiente de las simplificaciones realizadas, cuyo efecto en el resultado
final no es siempre predecible (Sempau y cols. 2001). La varianza
de un cálculo puede ser cero y la exactitud del algoritmo puede ser mala
debido a las aproximaciones que se hayan hecho en la física del problema.
••
Una tercera componente debida a las incertidumbres de tipo B asociadas
a los coeficientes de atenuación y absorción, o a los poderes de frenado,
de dispersión, etc, que son utilizados como base en el cálculo Monte Carlo.
Presentamos las características principales de distintos algoritmos creados
con el objeto de calcular dosis absorbida en paciente y que, en general se refieren
tanto a haces de fotones como de electrones.
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