Monte Carlo tabanlı foton demet modeli parametrelerinin 160 yapraklı kolimatör sistemi için belirlenmesi
2020
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Latife Şahin Yalçın ; Prof. Dr. Bahar Dirican
Abstract (TR)
Radyoterapinin başarısı tedavi dozunun yüksek doğrulukla hesaplanmasına ve yüksek doğrulukla uygulanmasına bağlıdır. Tedavi dozu dağılımını en yüksek doğrulukla hesaplayan Monte Carlo (MC) tabanlı tedavi planlama sistemleri için medikal lineer hızlandırıcı tedavi kafası bileşenlerinin doğru modellenmesi büyük önem taşımaktadır. Demet şekillendirici çok yapraklı kolimatörlerin geometrik parametreleri, (geçirgenlik olasılık filtresi) hastaya ulaşan parçacık miktarını ve doz dağılımını doğrudan etkilemektedir. Bu çalışmada, 160 yapraklı Agility™ kolimatör sistemi için Monaco® tedavi planlama sistemindeki MC tabanlı foton demet modelinin geçirgenlik olasılık filtresi değerlerinin deneysel yolla belirlenmesi amaçlanmıştır. Su fantomu ölçümleri sonucunda yaprak geçirgenliği ve sızıntı değerleri model verisi ile uyumlu bulunmuştur. Test demetleri ile yapılan diyot dizisi ve gafkromik film ölçümleri minör tongue-groove etkisini ortaya çıkarmasına rağmen, varsayılan demet modeli parametreleri ile hazırlanan 140 klinik YART ve VMAT tedavi planına ait kalite kontrol planlarının gamma analizi %95 üzerinde uygunluk göstermiştir.
Author
Dr. Hamza Tatlı
Institution
How to Cite
Hamza Tatlı (Doktora Tezi). Monte Carlo tabanlı foton demet modeli parametrelerinin 160 yapraklı kolimatör sistemi için belirlenmesi, 2020, İstanbul University.
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from İstanbul University
- In the covid 19 pandemic of female employees at a university hospital attitudes and affecting factors in nutrition of 9 months-6 years old children(2022)
- Türkiye'de sağ akımların 27 Mayıs Darbesi'ne dair algısı: 1960-1980(2020)
- La Turquie Gazetesi'nin 1890 yılı haberlerine göre: Osmanlı Devleti'nde iktisadi ve sosyal hayat (Fihrist-çeviri-değerlendirme)(2022)
- Emevîler döneminde toprak rejimi(2022)
- Merkel hücreli karsinomda tanısal ve prognostik belirteçler(2022)
- Solunum sistemi hastalıklarının sınıflandırılmasında makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı(2021)