Robotik kollu lineer hızlandırıcı cihazı tedavi planlamasında kullanılan monte carlo ve ray tracıng hesaplama algoritmalarının karşılaştırılması

Bu çalışmada, robotik kollu lineer hızlandırıcı cihazı tedavi planlamasında kullanılan Monte Carlo ve Ray Tracing hesaplama algoritmalarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Robotik kollu lineer hızlandırıcı cihazı ile yapılan uygulamalar, "Ray Tracing" ve "Monte Carlo" hesaplama algoritmaları ile farklı fantom setler kullanılarak karşılaştırılmıştır. Ayrıca küçük hücre dışı akciğer kanseri tanısı alarak Cyberknife ile tedavi uygulama endikasyonu konulan 10 hastada tedavi planlamaları yine Ray Tracing ve Monte Carlo hesaplama algoritmaları kullanılarak karşılaştırılmıştır. Homojen ve heterojen ortamlardaki algoritma farklarını gözlemlemek amacı ile 3 farklı fantom set oluşturulmuştur ve iki algoritma ile doz dağılımları karşılaştırılmıştır. Fantom setlerindeki Monte Carlo hesaplamaları % 1'lik belirsizlik değeri ile hesaplatılmıştır. Küçük hücreli dışı akciğer kanserli hasta için Ray Tracing ile Monte Carlo planları, aynı hedef kapsanması ve aynı normalizasyon planları yapılarak iki farklı şekilde karşılaştırılmıştır. Ayrıca Monte Carlo algoritması % 0,5'lik, % 1'lik ve % 2'lik belirsizlik hesaplamaları kendi içinde karşılaştırılmıştır. Çalışmada hedef dozları; CI, HI, hedef kapsam değeri, MU, sıcak nokta doz değerleri ve kritik organ dozları; spinal kord, karşı ve ışınlanan taraftaki akciğer dozları karşılaştırılmıştır. Yapılan hesaplamalar sonucunda, fantom setlerde iki algoritma arasında homojen ortamda % 2 fark gözlemlenirken, heterojen ortamlarda, yani hava yoğunluğu fazla setlerde referans ölçüm noktalarındaki doz değerlerinde ortalama ± % 3 fark gözlemlenmiştir. Hasta planı karşılaştırılmalarında ise algoritmalar arasında ortalama % 14 'lük bir hedef kapsam farkı vardır ve Ray Tracing algoritmasının 54 Gy tanımlanan dozun Monte Carlo algoritması ile yapılan hesaplamalarda 46.5 Gy 'lik doza karşılık geldiği gözlemlenmiştir. Monte Carlo algoritmasında, Ray Tracing ile aynı hedef kapsanma değerine ulaşmak için ise, normalizasyon değeri ortalama % 5 azalmıştır. Monte Carlo algoritması farklı belirsizlik değerleri arasında yapılan planlarda ise hesaplama süreleri ve kritik organ dozları belirgin farklar yaratmıştır. Monte Carlo algoritması ile farklı belirsizlik değerlerinde yapılan planlamalar sonuncunda spinal kord maksimum dozunda anlamlı bir fark görülmemiştir (p = 0,232). Işınlanan ve karşı taraftaki akciğer minimum ve ortalama dozları incelendiğinde anlamlı fark olduğu görülmüştür (p = 0,001). Ray Tracing ve Monte Carlo algoritmalarının, hedef kapsam değerleri aynı tutulatak yapılan planlarda spinal kord değerlerinde anlamlı bir farka ulaşılmıştır (p = 0,028), fakat normalizasyon değerleri aynı tutularak yapılan planlamalarda bu fark anlamsızdır (p = 0,508). Hedef kapsam değerleri aynı tutularak yapılan planlamalarda ışınlanan taraftaki akciğer dozlarında maksimum (p = 0,037), karşı taraftaki akciğer dozlarında ise minimum (p = 0,015) değerlerde anlamlı fark gözlemlenmiştir. Normalizasyon değerleri aynı tutularak yapılan planlarda ise ışınlanan taraftaki akciğer maksimum doz değerleri (p = 0,007) ile 20 Gray alan hacim (V20) değerlerinde (p = 0,024) ve karşı taraftaki akciğer minimum (p = 0,011) ve ortalama (p = 0,011) dozlarında anlamlı farklar olduğu görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Monte Carlo, Ray Tracing, Cyberknife, Belirsizlik Değeri