Revista de ciencia y terapia celular

Revista de ciencia y terapia celular
Acceso abierto

ISSN: 2157-7013

abstracto

Optimización de la dosis al paciente en radiología diagnóstica utilizando el método de Monte Carlo

Masud E y Diab Su Majestad

La dosis de superficie de entrada (ESD) es una de las cantidades dosimétricas básicas para medir la dosis al paciente y, por lo tanto, una excelente herramienta para fines de optimización y comparación con la valores de referencia internacional. La medición del valor de ESD para el paciente también es un componente esencial del programa de garantía de calidad para los departamentos de radiología de rayos X individuales. Los factores que afectan la dosis en todas las modalidades de imágenes incluyen la energía del haz, la filtración, la colimación, el tamaño del paciente y el procesamiento de imágenes. La dosis absorbida por órganos se puede estimar utilizando un factor de conversión junto con un valor medido de exposición de entrada. Al estimar la dosis de radiación de un paciente individual, se pueden utilizar métodos de cálculo específicos del paciente. El principal objetivo de este estudio fue desarrollar métodos para la evaluación de la EDS. En este estudio, la calidad de la imagen se cuantifica mediante el modelado de todo el sistema de imágenes de rayos X, incluido el tubo de rayos X y el paciente. Esto se logra mediante el uso de métodos de simulación de Monte Carlo (MC) que permiten estimaciones simultáneas de medidas de calidad de imagen y dosis al paciente. En este estudio, se utilizó el código MCNP4C para establecer un modelo tanto para el cuerpo humano como para la máquina de rayos X, para llevar a cabo dicha investigación. Se utilizó un modelo matemático del cuerpo humano con todos sus órganos internos y un receptor de imágenes de espesor y composición variable. Los resultados experimentales mostraron un buen acuerdo con las predicciones teóricas. El modelo se puede utilizar para generar datos para una variedad de condiciones de exposición y se presentarán resultados de muestra. Se discutirán la utilidad y las limitaciones de dicho modelo teórico.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.
Top