2. 江西省职业病防治研究院;
3. 东华理工大学核技术应用工程中心
2. Jiangxi Provincial Institute of Occupational Disease Prevention;
3. East China Institude of Technology Nuclear Technology Application Engineering Center
据统计, 恶性肿瘤是我国城市居民的最主要死亡原因之一, 放射治疗、化学药物治疗和手术治疗是现阶段肿瘤治疗的三大手段, 其中放射治疗是最主要的治疗手段, 50%~70%的肿瘤患者需要进行放射治疗, 放射治疗的全过程包括病变靶区和重要器官的空间定位、治疗计划设计、治疗方案模拟及治疗方案实施四个阶段[1-2]。MCNP是传统放疗中常用的蒙特卡罗剂量计算程序, 在放射治疗中充当重要的角色, 它是美国LosAlamos实验室研制的大型蒙特卡罗中子、光子和电子输运程序, 广泛应用于放射治疗、辐射防护、辐照加工等领域, 是国际上用来进行剂量计算的重要工具之一[3-10]。在放射诊疗设备研发及验证放疗计划系统过程中可用MCNP程序模拟计算比释动能率和剂量率分布[11-15], 以验证射线的剂量分布是否符合要求, 剂量计算的准确性是放射治疗进行的基础, 因此在这个过程中, 模拟程序计算值的准确性则显得尤为重要, 为了验证MCNP程序计算γ射线的空气比释动能率及周围剂量当量率的准确性, 构建了两个模型, 一个模型用来计算空气比释动能率, 另一个模型用来计算周围剂量当量率。
1 模型和计算 1.1 空气比释动能率计算模型一如图 1所示, 一个大的空气球, 各向同性点源192Ir位于球中心, 球外是真空, 设置球外真空区光子重要性为0, 光子一旦进入真空区即被截止。用F 2卡计算球半径为r时球面的平均通量, 再配合DE-DF (注量-剂量转换卡)得到比释动能, 转换后得到的比释动能的单位取决于所使用的转换系数, 本次模拟使用的通量-比释动能率转换系数来自国家职业卫生标准文件[16], 经此转换后比释动能率单位为pGy/s, 再乘上放射源强度即得到放射源在距离源r时的比释动能率, 最后单位转换为μGy/h。在模拟过程中需要注意的是放射源活度设置为3.7 × 1010Bq (1 Ci), 但在模拟过程中应该使用对应放射源的放射强度, 这样才能模拟出真实的情况, 因此必须考虑放射性核素放出的射线的能量以及分支比, 如果用平均能量来代表射线的能量, 这样会失去真实性, 得到的结果也会有很大的误差[17], 此次模拟采用的放射性核素衰变发出的射线能量及分支比数据来自文献[18], 192Ir衰变发出的射线能量及分支比见图 2。将模拟结果与辐射防护导论[19]中各向同性γ点源在空气中的比释动能率公式计算值进行对比如图 3, 从图 3中可知192Ir空气比释动能率的模拟值与公式值吻合良好, 模拟值与理论值误差很小, 证明此方法能准确计算γ射线在空气中的比释动能率。
比释动能率是物理量, 接下来验证实用量周围剂量当量率模拟计算值的准确性。模型二(图 4)是一个以江西某医院后装机房为原型的机房模型, 模型尺寸均按照实际尺寸, 混凝土密度和元素含量比例按照辐射防护手册中给出的数据[20], 有文献讲到放射源的不锈钢外壳对剂量分布影响可以忽略不计[21], 因此放射源简化为各向同性点源, 设置源活度与实际活度一致, 模拟中使用F5点探测器卡分别记录图中A、B、C和D四个点的通量, 再经过通量-周围剂量当量率[16]转换得到该点的周围剂量当量率。
A、B、C、D四点与源距离分别为1、1.5、2、2.5 m, 实际测量时测量仪器放置在图中各点的位置, 用视频录像设备对准搜寻仪的显示屏幕进行录像, 所有人先退出机房关上防护门后开始出源, 出源结束后再进入机房, 查看视频录像设备所录的视频并记录搜寻仪的测量结果, 该机房使用的源192Ir当前活度为3.10 × 1011Bq (8.381 Ci), 因此在模拟中的源活度设置为3.10 × 1011Bq (8.381 Ci)。图 5是四个点的周围剂量当量率模拟值与实测值对比。
图 5中显示周围剂量当量率的模拟值和测量值均表现出与距离平方成反比的趋势, 这符合γ射线在空气中的衰减规律。在A点处模拟值与测量值误差较大, 达到7.9%, 这是因为放射源旁边放置了后装治疗机部件以及治疗床等物品, 而A点距离放射源最近, 受到散射线的影响最大, 随着距离的增大两组数据受到散射线的影响相对减少, 但是由于封闭空间及储物柜等物品的存在仍然会有散射线, 这也是测量值均大于模拟值的原因所在。总体来说, 模拟值与测量值吻合良好, 在实际工作中, 可参考MCNP程序模拟值来估计实际的剂量率, 在一些无法实际测量的场地中, 使用此方法将方便的多。
2 结论与展望通过空气中γ射线点源的模型, 模拟计算了γ点源在空气中的比释动能率并将结果与理论计算值对比, 结果显示MCNP可以准确计算γ点源在空气中的比释动能率。
基于实际的某个后装机房建立模型, 模拟计算了离源不同距离的周围剂量当量率, 并将其与实际测量值进行了对比, 结果显示模拟值与测量值吻合良好, 两者之间的误差随着距离的增加而减少, 这是散射线影响越来越小的结果, 模拟值与实际值均呈现出与距离平方成反比的趋势, 符合γ射线在空气中的衰减规律, 结果证明MCNP可以准确计算出机房内剂量率的分布。
随着放射治疗的发展, 射线剂量计算的准确性及机房的辐射防护尤为重要, 可加强MCNP在放射诊疗设备治疗计划系统、机房防护等方面的应用。
[1] |
胡逸民. 肿瘤放射物理学[M]. 北京: 原子能出版社, 1999: 36-37.
|
[2] |
国家质量监督检验检疫总局计计量司, 北京市计量检测科学研究院. 电离辐射剂量[M]. 北京: 中国计量出版社, 2008.
|
[3] |
X-5 Monte Carlo Team.MCNP5-A General Monte Carlo N-Particle Transport Code, Volume Ⅱ: Users Guide[R].New Mexico: Los Alamos National Library, 2003: 3.76-3.105.
|
[4] |
汤晓斌, 耿长冉, 谢芹, 等. 基于NHMAN辐射仿真人体模型的蒙特卡罗方法剂量计算研究[J]. 中国医学物理学杂志, 2010, 29(2): 3216-3220. |
[5] |
林辉, 吴宜灿, 陈义学. 基于临床实例的影响蒙特卡罗程序计算精度和速度的若干参数模拟研究[J]. 原子核物理评论, 2006, 23(2): 237-141. DOI:10.3969/j.issn.1007-4627.2006.02.035 |
[6] |
王文, 程梦云, 杨琪, 等. 基于MCNP源子程序的放射治疗剂量计算验证方法[J]. 中国医学物理学杂志, 2015, 32(1): 13-16. DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2015.01.004 |
[7] |
洪天琪, 周晓剑, 戴瑜. 10 MeV工业辐照电子加速器辐射防护计算方法研究[J]. 中国辐射卫生, 2014, 23(5): 414-415. |
[8] |
Wyatt Mark S., Miller Laurence F.. A comparison of Monte Carlo and model-based dose calculations in radiotherapy using MCNPTV[J]. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A, 2006, 1013-1016. |
[9] |
Martínez-Rovira I., Sempau J., Prezado Y.. Monte Carlo-based dose calculation engine for minibeam radiation therapy[J]. Physica Medica, 2014, 57-62. |
[10] |
Toutaoui A., Ait chikh S., Khelassi-Toutaoui N., et al. Monte Carlo photon beam modeling and commissioning for radiotherapy dose calculation algorithm[J]. Physica Medica, 2014, 833-837. |
[11] |
Majid Alizadeha, Mahdi Ghorbani, Abbas Haghparast, et al. A Monte Carlo study on dose distribution evaluation of Flexisource 192Ir brachytherapy source[J]. ScienceDirect, 2015, 1-6. |
[12] |
Habib B., Poumarede B., Tola F., et al. Evaluation of PENFAST e A fast Monte Carlo code for dose calculations in photon and electron radiotherapy treatment planning[J]. ScienceDirect, 2010, 17-25. |
[13] |
Belen Juste, Rafael Miro, Juan M.Campayo, et al. Radiotherapy treatment planning based on Monte Carlo techniques[J]. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A, 2010, 252-257. |
[14] |
Asnaashari K., Chow James C.L., Heydarian Mostafa, et al. Dosimetric comparison between two MLC systems commonly used for stereotactic radiosurgery and radiotherapy:A Monte Carlo and experimental study[J]. Physica Medica, 2013, 350-356. |
[15] |
Reynaert N., van der Marck S.C., Schaart D.R., et al. Monte Carlo treatment planning for photon and electron beams[J]. Radiation Physics and Chemistry, 2007, 643-686. |
[16] |
中华人民共和国卫生部.GBZ/T 144-2002用于光子外照射放射防护的剂量转换系数[S].北京: 中国标准出版社, 2002.
|
[17] |
赵帅.192 Ir源空间剂量分布及辐射防护的蒙特卡罗模拟[D].吉林大学, 2009: 28-29. http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10183-2009092905.htm
|
[18] |
Grove Engineering, RSIC.DECAY衰变软件3.6[Z].2001.
|
[19] |
方杰, 王明谦, 桂立明. 辐射防护导论[M]. 北京: 原子能出版社, 1991: 73-77.
|
[20] |
李德平, 潘自强. 辐射防护手册[M]. 北京: 原子能出版社, 1987: 477-478.
|
[21] |
游日安, 陈立新, 刘小伟. 蒙特卡罗方法计算后装铱源的不锈钢外壳对吸收剂量的影响[J]. 中华放射医学与防护杂志, 2005, 25(6): 564-566. DOI:10.3760/cma.j.issn.0254-5098.2005.06.024 |