ðẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ðẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

LÊ THANH XUÂN

MÔ PHỎNG MÁY GIA TỐC TUYẾN TÍNH DÙNG TRONG XẠ TRỊ BẰNG

PHƯƠNG PHÁP MONTE CARLO

LUẬN VĂN THẠC SĨ VẬT LÝ HẠT NHÂN

TP HỒ CHÍ MINH, 2010

ðẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ðẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

LÊ THANH XUÂN

MÔ PHỎNG MÁY GIA TỐC TUYẾN TÍNH DÙNG TRONG XẠ TRỊ BẰNG

PHƯƠNG PHÁP MONTE CARLO

Chuyên ngành: VẬT LÝ HẠT NHÂN

Mã số : 60 44 05

LUẬN VĂN THẠC SĨ VẬT LÝ HẠT NHÂN

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS MAI VĂN NHƠN

TP HỒ CHÍ MINH, 2010

LỜI CẢM ƠN

ðể ñạt kết quả như ngày hôm nay, tôi ñã nhận ñược sự dạy dỗ, giúp ñỡ tận tình

của các thầy cô, bạn bè trong quá trình học tập vừa qua, thông qua quyển luận văn

này, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc ñến:

� Thầy PGS.TS MAI VĂN NHƠN, người ñã tận tình chỉ bảo và ñịnh hướng

cho tôi thực hiện luận văn này.

� Cô Th.S TRƯƠNG THỊ HỒNG LOAN, người ñã giúp ñỡ tôi rất nhiều trong

quá trình thực hiện luận văn.

� Bạn ðẶNG NGUYÊN PHƯƠNG, người ñã nhiệt tình giúp ñỡ tôi khi tôi gặp

khó khăn.

� Thầy PGS.TS CHÂU VĂN TẠO, người ñã ñồng ý cho tôi ñược chuyển bộ

môn ñể tôi ñược học và nguyên cứu lĩnh vực tôi ưa thích.

� Các thầy cô trong Bộ môn Vật lý Hạt nhân – Khoa Vật lý – Trường ðại học

Khoa học Tự nhiên Thành phố Hồ Chí Minh ñã tận tình giảng dạy, hướng

dẫn tôi trong suốt thời gian học cao học.

� Các anh chị Phòng Lập kế hoạch – Khoa Ung Bướu – Bệnh viện Chợ Rẫy ñã

cung cấp cho tôi dữ liệu và tạo ñiều kiện tốt nhất giúp tôi có thể hoàn thành

luận văn này.

� Anh Th.S NGUYỄN CHÍ LINH Phòng Vật lý Tính toán – Trường ðại học

Khoa học Tự nhiên Thành phố Hồ Chí Minh ñã nhiệt tình chỉ dẫn tôi, khi

chạy chương trình trên hệ thống WS.

� Các bạn học viên cao học Vật lý Hạt nhân – K17, gia ñình và bạn bè ñã ủng

hộ, ñộng viên và khuyến khích tôi trong suốt thời gian qua.

1

MỤC LỤC

Mục lục ....................................................................................................................... 1

Danh mục các ký hiệu và các chữ viết tắt .................................................................. 3

Danh mục các bảng .................................................................................................... 5

Danh mục các hình vẽ, ñồ thị ..................................................................................... 6

MỞ ðẦU .................................................................................................................... 9

CHƯƠNG 1 – LÝ THUYẾT VỀ XẠ TRỊ .............................................................. 12

1.1. GIỚI THIỆU ................................................................................................ 12

1.2. MỤC ðÍCH ðIỀU TRỊ BẰNG TIA XẠ .................................................... 12

1.3. NHỮNG NGUYÊN TẮC ðIỀU TRỊ BẰNG TIA XẠ ............................... 13

1.4. CÁC PHƯƠNG PHÁP ðIỀU TRỊ BẰNG TIA XẠ ................................... 15

1.5. CÁC KỸ THUẬT TÍNH LIỀU TRONG XẠ TRỊ NGOÀI ........................ 17

1.6. XÁC ðỊNH THỂ TÍCH VÀ CÁC GIẢN ðỒ LIỀU KHỐI ........................ 18

CHƯƠNG 2 – TỔNG QUAN VỀ MÁY GIA TỐC TUYẾN TÍNH ....................... 21

2.1. LỊCH SỬ PHÁT TRIỂN CỦA MÁY GIA TỐC ........................................ 21

2.2. NGUYẾN LÝ GIA TỐC THẲNG .............................................................. 22

2.3. ðẦU ðIỀU TRỊ MÁY GIA TỐC TUYẾN TÍNH ...................................... 25

2.4. CẤU HÌNH MÁY GIA TỐC TUYẾN TÍNH HIỆN ðẠI .......................... 28

CHƯƠNG 3 – HÌNH ẢNH DICOM VÀ CHƯƠNG TRÌNH KẾT NỐI HÌNH ẢNH

DICOM VỚI MCNP5 .............................................................................................. 31

2

3.1. GIỚI THIỆU VỀ ẢNH DICOM ................................................................. 31

3.2. GIỚI THIỆU VỀ CHƯƠNG TRÌNH CODIM ........................................... 32

CHƯƠNG 4 – MÔ PHỎNG MÁY GIA TỐC TUYẾN TÍNH BẰNG CHƯƠNG

TRÌNH MCNP5 BẰNG CHƯƠNG TRÌNH MCNP5 VÀ CODIM ........................ 45

4.1. MỤC ðÍCH ................................................................................................. 45

4.2. CẤU HÌNH ðẦU MÁY GIA TỐC PRIMUS VÀ MÔ PHỎNG MCNP5 ..45

4.3. ðÁNH GIÁ KẾT QUẢ TÍNH TOÁN ........................................................ 52

KẾT LUẬN .............................................................................................................. 66

DANH MỤC CÔNG TRÌNH .................................................................................. 69

TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................ 70

3

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT

Các ký hiệu

t : thời gian hạt ñược gia tốc (s)

l : ñộ dài các ống dẫn (cm)

v : vận tốc chuyển ñộng của hạt trong ống (m/s)

m : khối lượng của electron (g)

e : ñiện tích của hạt (C)

U : hiệu ñiện thế giữa hai ñiện cực (V)

µH2O: hệ số suy giảm tuyến tính của nước.

µX : hệ số suy giảm tuyến tính của X.

Các chữ viết tắt

2D Two – Dimensional

3D Three – Dimensional

ACR American College of Radiology

CM Component Module

CT Computed Tomography

DICOM Digital Imaging and Communications in Medicine

DSS Decision support system

MRI: Magnetic Resonance Imaging

SPECT: Single Photon Emission Computed Tomography

4

PET: Positron Emission Computed Tomography

NEMA: National Electrical Manufaturer’s Association

MCNP: Monte Carlo N – Particle

EGS: Electron Gamma Shower

PENELOPE: Penetration and Energy Loss of Positrons and Electrons

SSD: Source to Surface Distance

SAD: Source Axis Distance

MLC: Multi – Leaf Collimator

RGB: Red-Green-Blue

CODIM: COnvert DIcom to MCNP5

HU: Hounsfield Unit (H)

RBE: Relative Biological Effectiveness

QF: Quality Factor

GTV: Gross Tumor Volume

CTV: Clinical Target Volume

PTV: Planning Target Volume

OAR: Organ At Risk

DVHs: Dose-Volume Histograms

GEANT4: GEometry ANd Tracking 4

ICRU: International Commission on Radiation Units and Measurement

5

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 3.1: Bảng liên hệ giữa số CT (ñơn vị Hounsfield) với mật ñộ vật chất..... 33

Bảng 3.2: Bảng liên hệ giữa mật ñộ vật chất với vật chất ................................... 34

Bảng 4.1: Phổ năng lượng và xác suất phát của chùm electron ñể tạo photon 6MV

............................................................................................................ 46

Bảng 4.2: Phổ năng lượng và xác suất phát của chùm electron ñể tạo photon

15MV .................................................................................................. 47

Bảng 4.3. Tọa ñộ và phần trăm liều tương ñối ñược tính bởi MCNP5................ 62

6

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ðỒ THỊ

Hình 1.1: Quy trình của hệ thống xạ trị hiện ñại ................................................... 12

Hình 1.2: So sánh kỹ thuật Monte Carlo và phương pháp giải tích về ñộ khó khăn

của bài toán theo sự phức tạp của cấu hình .......................................... 16

Hình 1.3: GTV và CTV ........................................................................................ 17

Hình 1.4: a) Biểu diễn cho DVH vi phân và b) biểu diễn cho DVH tích lũy ...... 18

Hình 2.1: Máy gia tốc tuyến tính PRIMUS HPD của SIEMENS ........................ 20

Hình 2.2: Mô hình sắp xếp các ống tạo gia tốc hạt ............................................... 21

Hình 2.3: Mặt cắt của ống dẫn gia tốc sóng dừng của máy gia tốc tuyến tính

6MV ...................................................................................................... 23

Hình 2.4: ðầu ñiều trị máy gia tốc tuyến tính....................................................... 24

Hình 2.5: Cấu hình máy gia tốc ñồng tâm có súng phát electron, ống dẫn sóng và

bia tia X thẳng hàng ............................................................................... 26

Hình 2.6: Cấu hình máy gia tốc ñồng tâm có ống dẫn sóng nằm trong dàn quay . 27

Hình 2.7: Cấu hình máy gia tốc ñồng tâm có ống dẫn sóng nằm trong bệ máy .... 28

Hình 3.1: Sơ ñồ mô tả hoạt ñộng của chương trình CODIM ................................ 32

Hình 3.2: Giản ñồ thể hiện mối liên hệ giữa số CT (H) và mật ñộ vật chất ......... 33

Hình 3.3: Hình phantom mẫu 10 vật chất: (a) hình ảnh phantom mẫu, (b) hình CT

của phantom mẫu ñược vẽ bằng MATLAB, (c) hình phantom mẫu sau

khi chuyển ñổi từ số CT về mật ñộ vật chất, (d) hình phantom mẫu sau

khi chuyển ñổi từ mật ñộ vật chất về vật chất ...................................... 35

7

Hình 3.4: Hình CT não người ñược lấy từ bệnh viện Chợ Rẫy (a) hình CT ñược vẽ

bằng phần mềm chuyên dụng MRIcro, (b) hình ảnh CT ñược vẽ bằng

MATLAB, (c) hình ảnh CT sau khi chuyển ñổi CT về mật ñộ vật chất,

(d) hình ảnh CT sau khi chuyển ñổi từ mật ñộ vật chất về vật chất ...... 37

Hình 3.5: Giao diện chính của chương trình CODIM .......................................... 38

Hình 3.6: Giao diện chức năng CONVERT_VIEW ............................................. 39

Hình 3.7: Giao diện chức năng ISODOSE_MESHTAL........................................ 41

Hình 4.1: Mô hình máy gia tốc 2D, bên trái là mô hình máy gia tốc phát chùm

photon 6MV và bên phải là mô hình máy gia tốc phát chùm photon

15MV ..................................................................................................... 45

Hình 4.2: Mô hình máy gia tốc 3D ñược vẽ bằng Visual Editor của MCNP5 ...... 46

Hình 4.3: (a)Phantom nước ñược chia thành các voxel 4×4×0.3cm3 trong tính liều

theo ñộ sâu. (b) Mặt cắt theo trục oxy của phantom nước ñược chia

thành các voxel 4×0.05×0.27cm3 trong tính liều theo phương ngang...48

Hình 4.4: Kích thước voxel của phantom thu ñược từ ảnh CT ............................ 48

Hình 4.5: So sánh phân bố liều theo ñộ sâu của chùm photon 6MV với 2 trường

chiếu 8×8cm2 và 10×10cm2 .................................................................. 51

Hình 4.6: Phân bố liều theo phương ngang hai trường chiếu trên cùng ñộ sâu (a)

1.5cm, (b) 5cm, (c) 10cm và (d) 20cm ................................................. 52

Hình 4.7: So sánh liều phân bố theo phương ngang của chùm photon 6MV với

nhiều ñộ sâu khác nhau trên cùng một trường chiếu: (a) cho trường

chiếu 8 × 8 cm2 và (b) cho trường chiếu 10 × 10 cm2 .......................... 53

Hình 4.8: So sánh phân bố liều theo ñộ sâu của chùm photon 15MV với 2 trường

chiếu 8×8cm2 và 10×10cm2 ................................................................. 54

8

Hình 4.9: Phân bố liều theo phương ngang hai trường chiếu trên cùng ñộ sâu (a)

2.8cm, (b) 5cm, (c) 10cm và (d) 20cm ................................................. 55

Hình 4.10: So sánh liều phân bố theo phương ngang của chùm photon 15MV với

nhiều ñộ sâu khác nhau trên cùng một trường chiếu: (a) cho trường

chiếu 8×8cm2 và (b) cho trường chiếu 10×10 cm2 ................................ 56

Hình 4.11: Giao diện chuyển ñổi của chương trình CODIM (CONVERT_VIEW)

............................................................................................................... 59

Hình 4.12: Kết quả tính liều theo 3 hướng chiếu của MCNP5 ñược vẽ bằng chương

trình CODIM (ISODOSE_MESHTAL) ............................................... 61

Hình 4.13: Sự phân bố các ñường ñồng liều của 2 chương trình mô phỏng. Bên trái

là phân bố các ñường ñồng liều ñược mô phỏng bằng chương trình

MCNP5 và bên phải là chương trình DSS ............................................ 61

Hình 4.14: Liều tương ñối tại các vị trí cách tọa ñộ trung tâm 2.5cm và 5cm ....... 62

9

MỞ ðẦU

Trong những năm gần ñây số người mắc ung thư ngày càng gia tăng. Theo

dự báo của tổ chức Y tế thế giới (WHO) vào năm 2015, mỗi năm trên thế giới sẽ có

15 triệu người mới mắc bệnh ung thư và 9 triệu người chết do ung thư, trong ñó 2/3

là ở các nước ñang phát triển [6]. Còn ở Việt Nam, theo thống kê chưa ñầy ñủ ở TP

Hồ Chí Minh, Hà Nội và một số tỉnh trong cả nước ước tính mỗi năm có khoảng

150 nghìn người mới mắc bệnh ung thư và có khoảng 50 ñến 70 nghìn người chết vì

căn bệnh này, cao gấp bảy lần số người chết do tai nạn giao thông [7].

Do ñó, việc chẩn ñoán và ñiều trị bệnh ung thư luôn là vấn ñề cấp bách hàng

ñầu của toàn xã hội. Hiện nay phương pháp chẩn ñoán và ñiều trị bệnh ung thư chủ

yếu tập trung vào 3 phương pháp chính: phẫu thuật, hóa trị và xạ trị. Việc ứng dụng

phương pháp nào trong việc ñiều trị là tùy thuộc vào nhiều yếu tố: ñiều kiện ñiều trị,

tùy loại khối u, vị trí và kích thước khối u, giai ñoạn ủ bệnh và tình trạng của bệnh

nhân…[2]. Mục tiêu tập trung của luận văn này là phương pháp chữa trị bằng xạ trị.

ðây là một phương pháp ñiều trị hiệu quả ñược ứng dụng ngày càng rộng rãi ở Việt

Nam và trên thế giới, phương pháp này có thể ñược sử dụng một cách riêng rẽ hoặc

kết hợp với các phương pháp khác ñể việc ñiều trị ñạt hiệu quả cao hơn.

Xạ trị là phương pháp ứng dụng chùm tia bức xạ trong việc ñiều trị ung thư.

Có nhiều phương pháp ứng dụng tia xạ khác nhau, một trong những phương pháp

thông dụng nhất chính là ứng dụng các chùm tia photon phát ra từ máy gia tốc. Các

chùm tia này cung cấp một liều bức xạ cao tại các mô ñược chiếu xạ. Vấn ñề là phải

làm sao tập trung ñược lượng bức xạ cao nhất tại vùng mô bị ung thư trong khi vẫn

bảo ñảm không quá liều cho các mô lành bên cạnh. Do ñó việc khảo sát ñặc trưng

của chùm tia cũng như phân bố liều hấp thụ trong mô là những khâu hết sức quan

trọng trong quá trình xạ trị.

Phương pháp Monte Carlo là phương pháp thông dụng ñược ứng dụng rộng

rãi trong rất nhiều lĩnh vực trong ñó có lĩnh vực xạ trị. Trong lĩnh vực xạ trị,

phương pháp ñã ñạt ñược một số thành công trong việc khảo sát các ñặc trưng của

10

chùm tia, năng lượng ñể lại cũng như liều hấp thụ chùm tia xạ của môi trường.

Trong lĩnh vực mô phỏng máy gia tốc, một số nhóm nguyên cứu ñã sử dụng các

chương trình mô phỏng Monte Carlo khác nhau trong việc tính toán liều, khảo sát

chất lượng chùm tia, vùng thể tích chịu ảnh hưởng khi thay ñổi kích thước

collimator lên phantom và lên kế hoạch xạ trị bằng chùm photon và electron. Các

chương trình mô phỏng thường hay ñược sử dụng có thể kể ñến bao gồm MCNP

[12][8], GEANT [18], PENELOPE [16], EGS [21][22][14],… Các chương trình

này ñều có những ưu ñiểm và khuyết ñiểm nhất ñịnh trong mô phỏng chẳng hạn

như thời gian tính toán, ñộ chính xác của từng chương trình,…

Luận văn này ñược thực hiện nhằm mục ñích ứng dụng chương trình Monte

Carlo MCNP5 trong mô phỏng máy gia tốc tuyến tính xạ trị, kiểm tra ñộ chính xác

của mô phỏng trên phantom nước ñể từ ñó tiến tới mô phỏng trực tiếp trên mô hình

phantom người ñược tạo từ ảnh CT. ðiều này sẽ giúp cho việc mô phỏng tính liều

trong lập kế hoạch ñiều trị ñược thuận lợi và thực tế hơn.

Với mục ñính nêu trên, luận văn ñã ñược hoàn thành với bố cục bao gồm 4

chương:

Chương 1 – Lý thuyết về xạ trị: trình bày các vấn ñề cơ bản của xạ trị, nêu rõ

mục ñích xạ trị, giới thiệu khái quát về những nguyên tắc ñiều trị bằng tia xạ, các

phương pháp sử dụng tia xạ trong việc ñiều trị bệnh và các vấn ñề cần quan tâm

trong việc ñiều trị xạ trị.

Chương 2 – Tổng quan về máy gia tốc tuyến tính: trình bày khái quát về máy

gia tốc, lịch sử phát triển của máy gia tốc tuyến tính, nguyên lý của quá trình gia tốc

thẳng khi ứng dụng dòng ñiện xoay chiều ñể gia tốc hạt, các thành phần quan trọng

của ñầu máy gia tốc và các cấu hình máy gia tốc hiện ñại.

Chương 3 – Hình ảnh DICOM và chương trình kết nối hình ảnh DICOM với

MCNP5: giới thiệu về khái niệm và cấu trúc file hình ảnh DICOM. Cơ sở của việc

chuyển ñổi bộ dữ liệu hình ảnh DICOM thành phantom CT. Từ ñó, xây dựng

chương trình nhằm kết nối hình ảnh DICOM với MCNP5 và xử lý dữ liệu tính liều

ñược xuất ra từ mô phỏng MCNP5.

11

Chương 4 – Mô phỏng máy gia tốc tuyến tính bằng chương trình MCNP5 và

CODIM: trình bày các bước mô phỏng và những kết quả thu ñược khi tiến hành mô

phỏng trên phantom nước và trên phantom CT. So sánh kết quả thu ñược với số liệu

thực tế từ bệnh viện Chợ Rẫy.

12

CHƯƠNG 1

LÝ THUYẾT VỀ XẠ TRỊ

1.1. GIỚI THIỆU

Xạ trị là phương pháp ñiều trị bệnh bằng cách sử dụng các tia bức xạ ion hóa

nhằm hạn chế sự phát triển cũng như tiêu diệt khối u, xạ trị có vai trò ñặt biệt quan

trọng trong ñiều trị ung thư, có thể nói ñây là lĩnh vực không thể thiếu trong ngành

y học hiện ñại. Ngày nay, cùng với các phương thức ñiều trị phẫu thuật (cắt bỏ khối

u và tổ chức di căn), hóa học (dùng thuốc diệt tế bào ung thư), miễn dịch (dùng

thuốc kích thích hệ thống miễn dịch ñể chống lại sự phát triển của khối u ung thư),

việc ñiều trị bằng phóng xạ ñã góp phần to lớn trong việc chữa trị và cứu sống bệnh

nhân ung thư.

Xạ trị là một lĩnh vực chuyên sâu của y học, cơ sở của phóng xạ ñiều trị là

hiệu ứng sinh học của các bức xạ ion hóa lên cơ thể sống. Hiệu ứng sinh học của

bức xạ gây ra tại cơ quan bị chiếu xạ tùy thuộc vào liều hấp thụ tại cơ quan ñó, hiệu

ứng sinh học tương ñối (Relative Biological Effectiveness – RBE) còn gọi là hệ số

chất lượng (Quality Factor – QF) của chùm tia. Khi tiến hành chiếu xạ lên các tổ

chức tế bào khác nhau thì hiệu quả sinh học thu ñược cũng khác nhau do tính nhạy

cảm phóng xạ khác nhau của chúng. Nhìn chung, ñộ nhạy cảm phóng xạ của tế bào

tuân theo ñịnh luật Bergonie và Tribondeau, ñịnh luật phát biểu như sau: “ðộ nhạy

cảm của tế bào trước bức xạ ion hóa tỉ lệ thuận với khả năng sinh sản và tỷ lệ

nghịch với mức ñộ biệt hóa của chúng”[1]. Các tế bào ung thư có khả năng sinh sản

mạnh và mức ñộ biệt hóa chức năng kém so với tổ chức lành tương ñương. Vì vậy,

ñộ nhạy phóng xạ cao của tế bào ung thư là một thuận lợi cơ bản của phóng xạ ñiều

trị.

1.2. MỤC ðÍCH ðIỀU TRỊ BẰNG TIA XẠ [3]

ðiều trị bằng tia xạ có liên quan ñến việc phá hủy các tế bào ung thư và ngăn

chặn sự phát triển hơn nữa của nó. Tế bào ung thư phát triển nhanh ngoài sự kiểm

13

soát bình thường của cơ thể con người và do ñó dẫn ñến một số bệnh ung thư, các

bệnh ung thư ác tính chứa các tế bào có khả năng di căn nghĩa là có thể phát triển

lan tràn từ vị trí ban ñầu sang các vị trí khác. Có nhiều loại tế bào ung thư và nhiều

cách ñiều trị khác nhau phụ thuộc vào tốc ñộ phát triển và xu hướng chúng tạo

thành u cứng hay vẫn tiếp tục phát tán.

Phương pháp xạ trị và phương pháp phẫu thuật là hai phương pháp ñiều trị

ung thư phổ biến nhất và có hiệu quả nhất cho bệnh nhân ung thư. Xạ trị ñơn thuần

có thể chữa khỏi nhiều loại ung thư khi còn ở giai ñoạn khu trú, nhất là trong các

bệnh ung thư hạch bạch huyết, ung thư da, ung thư vòm họng và một số ung thư

vùng ñầu cổ.

Xạ trị kết hợp với phẫu thuật thường ñược áp dụng trong nhiều trường hợp

khi ung thư ñã phát triển tương ñối lớn. Có khi tiến hành xạ trị trước nhằm giảm bớt

thể tích khối u ñể dễ mổ, hạn chế di căn trong lúc mổ hoặc có khi xạ trị sau khi mổ

nhằm diệt nốt những tế bào ung thư còn sót lại hoặc có khi xạ trị cả trước và sau khi

mổ, kết hợp với ñiều trị hóa chất ñể tăng khả năng diệt tế bào ung thư tại một khu

vực mà ñiều trị bằng hóa chất không thể diệt hết ñược.

Khi sử dụng phương pháp xạ trị cần phải xác ñịnh mục ñích của việc xạ trị.

Có hai loại mục ñích:

• ðiều trị tận gốc: là loại trừ tất cả các tế bào ung thư tại u nguyên phát, tại các

tổ chức xung quanh mà khối u lan tới và những hạch tại vùng có thể bị xâm

lấn. ðiều trị tận gốc thường là liều xạ cao, có thể gây ra một số biến chứng

phụ, thời gian kéo dài với sự chấp nhận của bệnh nhân.

• ðiều trị tạm thời: ñể nâng cao chất lượng ñời sống như chống ñau, chống tắc

do chèn ép, chống chảy máu. ðiều trị tạm thời thường là liều thấp và thời

gian chiếu xạ ngắn.

1.3. NHỮNG NGUYÊN TẮC ðIỀU TRỊ BẰNG TIA XẠ [3]

Phác ñồ xạ trị phải dựa trên những nguyên tắc sau:

• ðánh giá sự lan rộng của khối u bằng các biện pháp CT, Scanner, X-quang,

phóng xạ… ñể biết thể tích cần chiếu.

14

• Biết rõ những ñặc ñiểm bệnh lý của khối u.

• Chọn lựa những phương pháp thích hợp là chỉ dùng xạ trị hay phối hợp với

phẫu thuật, hóa chất… hay chọn phối hợp với cả hai phương pháp, chọn loại

tia thích hợp, chiếu từ ngoài hay ñặt tại khối u.

• Qui ñịnh liều tối ưu và thể tích chiếu dựa trên vị trí giải phẫu, loại bỏ tổ chức

học, ñộ lành dữ của khối u và những cấu trúc lành trong vùng chiếu. Bác sĩ

không bao giờ do dự trong việc thay ñổi những ñiều ñã quy ñịnh với những

ñiều kiện mới phát sinh.

• ðánh giá từng giai ñoạn về thực lực của bệnh nhân, sự ñáp ứng của khối u và

thể trạng của tổ chức lành trong khu vực ñiều trị.

Máy gia tốc

Accelerator

Máy mô phỏng

Simulator

Hệ thống phần mềm lập kế hoạch

ñiều trị TPS

CT - Scanner

Máy gia tốc

Accelerator

Máy mô phỏng

Simulator

Hệ thống phần mềm lập kế hoạch

ñiều trị TPS

CT - Scanner

Khuôn chắn tia nhiều

lá

Giá ñịnh vị bệnh

nhân

Hình 1.1: Quy trình của hệ thống xạ trị hiện ñại.

Bác sĩ ñiều trị phải kết hợp chặt chẽ với ñội ngũ kĩ sư vật lý y học trong việc

lên phương án và lập phác ñồ ñiều trị, không thể nhầm lẫn những ñánh giá lâm

sàng, hiểu sai về những quan niệm vật lý, không hoàn hảo về phác ñồ ñiều trị và

15

thực hiện phác ñồ. ðiều này sẽ ảnh hưởng rất lớn ñến tính mạng cũng như là tiến ñộ

hồi phục của bệnh nhân.

1.4. CÁC PHƯƠNG PHÁP ðIỀU TRỊ BẰNG TIA XẠ

1.4.1. Xạ trị ngoài (teletherapy)

Xạ trị ngoài là một phương pháp phổ biến nhất trong kĩ thuật xạ trị. Người ta

thường tiến hành với chùm photon, thông thường ñó là các tia X mang năng lượng

cao ñược tạo ra từ máy gia tốc tuyến tính, nhưng người ta cũng dùng chùm tia

gamma tạo ra từ máy Cobalt-60 và các tia X mang năng lượng trong khoảng 50-300

KV. Thêm vào ñó, việc sử dụng chùm electron ở năng lượng megavolt ñể ñiều trị

những khối u tương ñối nông sẽ cải thiện ñược ñộ chính xác hình học hơn các

photon. Do ñó phương pháp xạ trị bằng chùm electron cũng ñược sử dụng rộng rãi

ngày nay. Xạ trị ngoài với các loại bức xạ khác cũng ñược ñưa vào sử dụng, chẳng

hạn như chùm neutron, chùm hạt tích ñiện như proton có thể dùng trong ñiều trị lâm

sàng. Tuy nhiên các thiết bị ñể tạo ra chúng rất ñắt ñỏ, vì vậy các loại bức xạ này ít

ñược sử dụng.

Một số phát triển mới ñây trong kĩ thuật xạ trị ngoài ñã ñược ñẩy mạnh do

khả năng tính toán của các hệ thống máy tính hiện nay tăng lên. Hệ thống máy tính

không chỉ có khả năng giúp lập kế hoạch tính toán trong không gian 3 chiều mà còn

có khả năng ñiều khiển các thiết bị ñiều trị sao cho vùng nhận liều cao có thể biến

ñổi cho phù hợp với thể tích bia trong không gian 3 chiều. Sự phát triển này song

song với kĩ thuật tạo ảnh như chụp cắt lớp ñiện toán (Computed Tomography –

CT), chụp ảnh cộng hưởng từ (Magnetic Resonance Imaging – MRI), … cho phép

các nhà ñiều trị có thể xác ñịnh thể tích bia một cách chính xác hơn. Các kĩ thuật

này ñóng một vai trò quan trọng trong việc phác họa thể tích khối u. Ngoài ra máy

tính còn có vai trò giúp tính toán liều và mô phỏng liều chiếu khi chiếu với các

trường chiếu khác nhau hoặc có thể giúp tính ñược các khu vực nhận liều chiếu cao

nhất ñể có thể vạch ra phương án và thời gian ñiều trị hiệu quả nhất cho bệnh nhân.

Các thiết bị ñược sử dụng cho xạ trị ngoài bao gồm các máy phát tia X, máy

phát chùm tia gamma, máy gia tốc ñiện tử và máy phát neutron. Tất cả những thiết

16

bị xạ trị này ñều ñòi hỏi phải có các thiết bị bảo vệ bức xạ khác nhau và cần phải xử

lý theo các nguyên tắc riêng của nó ñể ñảm bảo mức an toàn liều lượng bức xạ cho

phép.

Xạ trị ngoài là phương pháp sử dụng rộng rãi nhất ñể ñiều trị khối u, hạch

nằm sâu trong cơ thể. Bên cạnh những máy phát chùm tia gamma, máy phát

neutron, máy X-quang thì hiện nay máy gia tốc ñiện tử ñược lựa chọn hầu hết cho

các khoa xạ trị. Các máy gia tốc có thể tạo ra ñược những chùm tia X, chùm ñiện tử

với hệ thống collimator ñể tạo các dạng trường chiếu bức xạ không ñối xứng, có thể

ñiều khiển ñược bằng máy tính, có các hệ thống kiểm tra và lưu trữ, các hệ thống

collimator ñộng.

1.4.2. Xạ trị trong (brachytherapy)

Xạ trị trong hay còn gọi là xạ trị áp sát là kĩ thuật ñiều trị sử dụng các nguồn

ñồng vị phóng xạ ñặt trong thể tích khối u ñể ñưa ra một liều rất cục bộ nhằm tối

thiểu hóa liều xạ tới các mô lành bao quanh. Có thể sử dụng một trong 3 cách sau:

áp vào, ñặt vào khe hở hoặc gài vào bên trong cơ thể tùy từng loại khối u mà người

ta có thể có cách cụ thể như: ñặt ở bề mặt khối u trong các khuôn sáp nhựa ñối với

ung thư da, dặt vào các hốc tự nhiên của cơ thể như tử cung, xoang... hoặc cắm vào

mô, tổ chức phần mềm mang ung thư.

Xạ trị áp sát bị hạn chế khi thể tích khối u nhỏ, sự phát triển trong lĩnh vực

này bao gồm việc sử dụng các nguồn phóng xạ có suất liều cao, các nguồn này có

thể ñược ñưa qua các ống thông ñể ñặt vào các vị trí khối u.

1.4.3. Tia xạ chuyển hóa

Tia xạ chuyển hóa là phương pháp cho bệnh nhân uống hoặc tiêm các dược

chất phóng xạ (131I

,

32P ,

198Au) hoặc kháng thể ñặt hiệu có gắn các ñồng vị phóng

xạ ñể diệt tế bào ung thư trong tế bào chuyển hóa và kết hợp có chọn lọc. Dựa vào

các hoạt ñộng chuyển hóa bình thường (VD: tế bào tuyến giáp hấp thụ 131

I) hoặc

thay ñổi bệnh lý (khối ung thư hấp thụ những phân tử hữu cơ ñặc hiệu), người ta

cho các ñồng vị phóng xạ ñến các mô ñích (target tissue) bị bệnh ñể ñiều trị.

17

1.5. CÁC KỸ THUẬT TÍNH LIỀU TRONG XẠ TRỊ NGOÀI

ðể tính liều trong cơ thể bệnh nhân gây ra bởi bức xạ ion hóa, ta phải giải

một phương trình phức tạp gọi là phương trình vận chuyển. Phương trình này là

khác nhau ñối với các bệnh nhân khác nhau và cũng phụ thuộc vào ñiều kiện ñiều

trị, chẳng hạn như kích thước và hình dạng trường chiếu, năng lượng bức xạ, hướng

chùm tia tới… Có hai phương pháp ñể tính liều là phương pháp trực tiếp và phương

pháp gián tiếp [1].

Phương pháp gián tiếp bắt ñầu với việc giải phương trình vận chuyển cho

những trường hợp ñơn giản, chẳng hạn như ño phân bố liều trong nước. Phân bố

này sẽ ñược hiệu chỉnh khi xét ñến hình dạng chùm tia và sự không ñồng nhất trong

cơ thể bệnh nhân.

Phương pháp trực tiếp ñược sử dụng rộng rãi hơn vì nó cho phép giải phương

trình vận chuyển chính xác hơn, nó bao gồm các phương pháp giải tích và kỹ thuật

Monte Carlo. Các phương pháp giải tích như pencil beam và superposition dựa trên

các phép tính gần ñúng và mô hình hóa, chẳng hạn mô phỏng thiết bị ñiều trị bằng

nguồn ñơn giản như nguồn ñiểm hoặc nguồn song song, mô phỏng sự vận chuyển

của electron theo ñường thẳng… Vì thế kỹ thuật này có thuận lợi là xử lý nhanh,

cho kết quả chỉ trong vài giây và chính xác cao ñối với cấu hình ñơn giản, ñồng

nhất. Nhưng những kỹ thuật tính toán liều thông thường này có thể cho sai số ñáng

kể khi kích thước trường chiếu nhỏ, ñối với vùng có sự biến ñổi lớn về liều hay

vùng có môi trường không ñồng nhất [1].

Các kỹ thuật ñiều trị hiện nay ngày càng phức tạp, ñòi hỏi sự thành công cao,

phương pháp truyền thống không ñủ tốt ñể cung cấp sự phân bố liều chính xác trong

cơ thể bệnh nhân. Hình 1.2 cho thấy khi cấu trúc hình học càng phức tạp, càng gần

với thực tế thì mức ñộ khó khăn của việc giải quyết bài toán theo phương pháp giải

tích càng tăng nhanh hơn nhiều so với phương pháp mô phỏng Monte Carlo.

18

Hình 1.2: So sánh kỹ thuật Monte Carlo và phương pháp giải tích về ñộ khó khăn

của bài toán theo sự phức tạp của cấu hình [4].

1.6. XÁC ðỊNH THỂ TÍCH VÀ CÁC GIẢN ðỒ LIỀU KHỐI

1.6.1. Xác ñịnh thể tích

Là ñiều kiện tiên quyết cho quá trình lập kế hoạch ñiều trị 3D và báo cáo liều

chính xác. Theo báo cáo của ICRU-50 và 62 thì việc xác ñịnh và diễn tả thể tích là

xác ñịnh bia và thể tích cấu trúc lâm sàng mà ảnh hưởng ñến quá trình lập kế hoạch

ñiều trị và nó còn cung cấp một giá trị nền tảng cho việc so sánh hiệu quả của việc

ñiều trị.

Khi xác ñịnh thể tích chúng ta cần phân biệt các loại thể tích sau:

• Thể tích toàn bộ khối bướu (Gross Target Volume – GTV): là toàn bộ khối

bướu có thể sờ, có thể thấy, có thể chứng minh ñược. GTV ñược xác ñịnh

qua chẩn ñoán hình ảnh (X-quang, CT, MRI,…) và kết quả phân tích giải

phẫu bệnh.

• Thể tích ñích lâm sàng (Clinical Target Volume – CTV): là thể tích GTV

cộng thêm những vùng ñược xác ñịnh là có khả năng tổn thương. Thể tích

này là thể tích cần ñược xạ trị ñể nhận ñược mục tiêu tiêu diệt triệt ñể hơn.

CTV thường bao gồm vùng GTV, vùng bao quanh GTV và các hạch dương

19

tính xung quanh. CTV ñược xác ñịnh bởi bác sĩ ung bướu xạ trị. Kích thước

CTV thông thường là: CTV = GTV + 1cm mở rộng từ biên của GTV. Tuy

nhiên trong một số ít trường hợp CTV = GTV.

• Thể tích ñích hoạch ñịnh (Planning Target Volume – PTV): là một khái niệm

hình học. Nó ñược nêu ra ñể chọn các chùm tia phù hợp ñảm bảo liều ñược

chỉ ñịnh thật sự bị hấp thụ trong CTV. PTV ñược liên kết với một khung

chuẩn của máy gia tốc và thường ñược mô tả là CTV + một ñường biên cố

ñịnh hay thay ñổi (chẳng hạn, PTV = CTV + 1cm).

• Các tổ chức nguy cấp (Organ At Risk – OAR): khi xạ vào một vùng nào ñó

thì các cơ quan bên cạnh vùng ñó cũng bị chiếu xạ. Khi liều quá cao thì có

thể làm tổn thương những cơ quan này nếu nhẹ, hoặc có thể phá hủy chức

năng của cơ quan ñó nếu vượt qua liều giới hạn cho phép. Do vậy, việc xác

ñịnh các cơ quan nhạy bức xạ là rất quan trọng.

Ta cần ñặc biệt lưu ý ñến một số cơ quan trọng yếu chẳng hạn như: vùng ñầu

cổ (mắt và tủy sống), vùng ngực (tủy sống và phổi), vùng bụng (gan và thận), vùng

chậu (bàng quang, trực tràng, hai ñầu xương ñùi, buồng trứng và tinh hoàn).

Hình 1.3: GTV và CTV

20

1.6.2. Các giản ñồ liều khối (Dose-Volume Histograms – DVHs)

Việc lập kế hoạch xạ trị 3D bao gồm việc lấy thông tin về sự phân bố liều

trên một ma trận các ñiểm trên giải phẫu học của bệnh nhân. DVHs tóm tắt các

thông tin phân bố liều 3D và là một công cụ rất hữu ích cho việc ñánh giá ñịnh

lượng kế hoạch xạ trị.

DVHs biểu diễn sự phân bố theo tần suất các giá trị liều trong một khối thể

tích quan tâm, có thể là PTV, có thể là cơ quan nhạy xạ lân cận PTV. DVHs cũng

ñược hiển thị ở dạng phần trăm thể tích của toàn bộ khối thể tích quan tâm nhận

ñược một liều xác ñịnh nào ñó. Có hai loại DVH:

• DVH vi phân: ñể tạo một DVH vi phân, máy tính tính tổng số lượng voxel

với một liều trung bình trong một khoảng cho trước và vẽ khối thể tích cuối

cùng (hay phần trăm thể tích của toàn bộ khối thể tích) như là một hàm của

liều lượng. Một DVH lí tưởng cho một thể tích vùng xạ phải có dạng hình

cột thẳng ñứng, ñiều này có nghĩa là 100% thể tích vùng xạ nhận ñược liều

theo chỉ ñịnh của bác sĩ.

• DVH tích lũy: là biểu diễn phần trăm thể tích của cấu trúc mà nhận ñược ít

liều xác ñịnh D và bằng với 100% trừ cho toàn bộ vùng DVH vi phân giữa 0

và D. Vẽ DVH bắt ñầu tại 100% của thể tích nhận liều 0 Gy

Hình 1.4: a) Biểu diễn cho DVH vi phân và b) biểu diễn cho DVH tích lũy

21

CHƯƠNG 2

TỔNG QUAN VỀ MÁY GIA TỐC TUYẾN TÍNH

2.1. LỊCH SỬ PHÁT TRIỂN CỦA MÁY GIA TỐC [3]

Ngay sau sự khám phá ra tia X của Roentgen năm 1895, trong quá trình khởi

ñầu của kỹ thuật xạ trị, công nghệ phát tia xạ ngày càng chú trọng vào việc tạo ra

cường ñộ và năng lượng chùm electron và photon cao hơn và linh hoạt hơn. Trong

suốt 50 năm ñầu phát triển kỹ thuật xạ trị, công nghệ xạ trị phát triển khá chậm chạp

và chủ yếu dựa trên ống tia X, máy phát Van De Graaff và betatron. Phát minh về

thiết bị từ Cobalt-60 của H.E. Johns ñầu những năm 50 của thế kỷ XX ñã tạo nên

một bước phát triển lớn trong việc tìm kiếm những nguồn photon năng lượng lớn

hơn, do ñó thiết bị Cobalt ñã ñược ñặt lên vị trí hàng ñầu trong suốt một thời gian

ñầu. Trong cùng thời gian ñó máy gia tốc tuyến tính cũng ñược nghiên cứu phát

triển và ñã ngày càng chiếm ưu thế so với thiết bị Cobalt. Các máy gia tốc tuyến

tính ñã ñược phát triển qua năm thế hệ với ñộ phức tạp ngày càng tăng và trở thành

nguồn bức xạ ñược sử dụng rộng rãi nhất trong kỹ thuật xạ trị hiện ñại. Với thiết kế

nhỏ gọn và hiệu quả, máy gia tốc tuyến tính rất linh hoạt trong sử dụng, cung cấp

các nguồn tia X hoặc electron cho ñiều trị với một dải năng lượng rộng. Ngày nay,

cùng với các thiết bị hiện ñại chúng ta có thể máy tính hóa và phân phối chùm tia

với các mức năng lượng có thể ñiều chỉnh ñược.

Ngoài việc sử dụng máy gia tốc tuyến tính, các tia X và electron còn ñược

tạo ra bằng cách sử dụng các loại máy gia tốc khác như betatron và microtron. Các

hạt hiếm gặp hơn cũng ñược tạo ra từ các máy gia tốc ñặc biệt như proton, neutron,

các ion nặng và các meson π âm ñôi khi cũng ñược sử dụng trong kỹ thuật xạ trị.

Tuy nhiên, cho ñến nay các máy gia tốc tuyến tính megavolt vẫn là máy ñược sử

dụng phổ biến nhất. Hình 2.1 trình bày hình dạng máy gia tốc tuyến tính PRIMUS

HPD hiện ñang ñược sử dụng tại Bệnh viện Chợ Rẫy.

22

Hình 2.1: Máy gia tốc tuyến tính PRIMUS HPD của SIEMENS

2.2. NGUYÊN LÝ GIA TỐC THẲNG [3]

Máy gia tốc tuyến tính là loại máy mà ñiện tích ñược gia tốc nhờ ñiện trường

một chiều hoặc xoay chiều có ñiện thế cao và quỹ ñạo của hạt là ñường thẳng khi

chuyển ñộng trong ñiện trường.

Năm 1932, Walton và Cokraft ñã thành công trong việc biến ñổi hạt nhân

bền thành hạt nhân phóng xạ bằng phản ứng hạt nhân với photon. ðể gia tốc photon

ñạt ñến năng lượng cần thiết, hai ông ñã dùng phương pháp gia tốc ñiện trường

bằng một sơ ñồ nối tiếp các tụ ñiện ñể tạo ra ñiện thế cao từ 600.000 ÷ 800.000 Volt

và ñưa ñiện áp ñó vào ống chân không. Tuy nhiên, sử dụng ñiện trường một chiều

chỉ gia tốc ñến 2÷3MeV không thể giải quyết ñược vấn ñề liên quan ñến hạt nhân

nguyên tử và ñiều trị ñối với các khối u nằm sâu bên trong. Lawriton và Sloan ñã

giải quyết vấn ñề bằng cách thay ñổi việc sử dụng ñiện trường một chiều bằng ñiện

trường xoay chiều, biện pháp gia tốc hạt trong ñiện trường xoay chiều như sau:

Giả thiết rằng giữa các cực A và B là một ñiện trường xoay chiều. Ta ñặt vào

giữa các cực này một loạt ống hình trụ ñược ký hiệu là C1, C2, C3, C4 và C5. ðể có

ñiện trường xen kẽ giữa các ống, ta nối ñiện cực B với các ống C1 , C3, C5 và ñiện

cực A nối với các ống C2, C4 (xem Hình 2.2).

23

Hình 2.2: Mô hình sắp xếp các ống tạo gia tốc hạt

Như vậy, giữa A và C1, C2 và C3, C4 và C5 có cùng một hiệu ñiện thế, ñồng

thời giữa C1 và C2, C3 và C4 có cùng giá trị hiệu ñiện thế nhưng ngược chiều. ðiều

ñó có nghĩa là nếu một hạt ñược gia tốc trong không gian giữa A và C1 thì trong

không gian giữa C1 và C2 hạt này sẽ bị ñiện trường hãm lại. Tuy nhiên, ñể ñi qua

ñược ống C1 hạt phải mất một thời gian nhất ñịnh nào ñó và trong thời gian này hạt

không ñược gia tốc. Nhưng vì các ñiện cực nối với ñiện trường xoay chiều nên

trong thời gian hạt ñi trong ống C1, ñiện trường giữa C1 và C2 ñổi chiều. Do ñó có

thể chế tạo ñộ dài ống C1 sao cho thời gian hạt ñi hết ñộ dài ống C1 ñủ cho thời gian

ñiện trường giữa C1 và C2 không hãm mà gia tốc hạt.

Ta giả thiết tiếp là trong thời ñiểm khi ñiện trường hướng từ A ñến B (tức là

ñiện thế ở cực A cao hơn ở cực B) và có giá trị cực ñại thì từ ñiện cực A sẽ bay ra

những ñiện tích dương. Dưới tác dụng của ñiện trường hạt sẽ chuyển ñộng từ A

sang B và ñược gia tốc. Khi hạt ñến ống C1 nó thu ñược năng lượng bằng eU, trong

ñó e là ñiện tích của hạt, còn U là hiệu ñiện thế giữa A và C1. Khi hạt ñi vào bên

trong ống, ñiện trường sẽ không còn tác ñộng lên hạt nữa và nó sẽ chuyển ñộng với

tốc ñộ ổn ñịnh. Trong thời gian ñó ñiện trường ñổi chiều, hiệu ñiện thế giữa A và C1

giảm ñến 0 sau ñó ñổi dấu nghĩa là thế ở ñiện cực C1 trở thành lớn hơn thế ở A.

Chúng ta sẽ chọn ñộ dài của ống C1 sao cho tại thời ñiểm khi mà hiệu ñiện thế giữa

A và C1 ñạt ñến giá trị âm lớn nhất thì các hạt chuyển ñộng ñến ñiểm cuối cùng của

24

ống C1. Sau ống C1, lắp ống C2 gắn với cực A sao cho ñiện thế ở cực A và ống C2 là

như nhau ở mọi thời ñiểm. Trong thời gian hạt chuyển ñộng vào không gian các

ống, thế năng của cực B sẽ lớn hơn thế năng của ñiện cực A vì vậy hạt trên ñường

từ C1 ñến C2 lại ñược gia tốc và thu thêm ñược một năng lượng eU, như vậy khi ñi

vào ống C2 (nơi không có ñiện trường ) nó có năng lượng bổ sung là 2eU.

Tiếp theo quá trình chuyển ñộng của hạt trong ống C2 ñiện trường giữa các

ống và ñiện cực sẽ tiếp tục thay ñổi. Chúng ta chọn ñộ dài của ống sao cho vào thời

ñiểm khi hiệu ñiện thế giữa A và B ñạt tới giá trị cực ñại, hạt có thể ñi ñược ñến

cuối ống C2. Nếu sau ống C3 có cùng hiệu ñiện thế với ñiện cực B tại mọi thời ñiểm

thì trên ñường ñi giữa C2 và C3 hạt lại ñược gia tốc(tức là thời ñiểm ñó thế của ống

C2 lớn hơn thế của ống C3). Nó nhận thêm ñược một năng lượng eU trước khi ñi

vào ống C3 … Như vậy khi ñi vào ống C5 năng lượng của nó sẽ là 5eU. Nếu ta

không chỉ sử dụng 5 ống mà nhiều hơn và ñộ dài các ống ñược lựa chọn sao cho

mỗi lần ñiện trường thay ñổi dấu trong khi hạt chuyển ñộng trong ống thì hạt sẽ

ñược gia tốc mỗi lần ñi từ ống này sang ống kia.

ðể thực hiện việc gia tốc hạt là ñồng bộ khi chuyển ñộng trong các ống thì

thời gian chúng chuyển ñộng trong mỗi ống phải bằng nhau. ðiều ñó ñòi hỏi ñộ dài

các ống tăng dần vì năng lượng và tốc ñộ tăng dần. Thời gian hạt ñược gia tốc ñi

trong các ống ñược tính theo công thức sau:

31 2

1 2 3

ll lt

v v v= = = (2.1)

Trong ñó l1, l2, l3 và v1, v2, v3 … là ñộ dài và vận tốc của hạt chuyển ñộng trong các

ống tương ứng.

Mặc khác ta có:

2

2

mveU= (2.2)

Do ñó:

1 2 3

2 1 2 2 2 3, , ...

eU eU eUv v v

m m m

´ ´ ´= = = (2.3)

25

Từ ñó ta có:

1 2 3 ...2 1 2 2 2 3

l l l

eU eU eU

m m m

= = =´ ´ ´

(2.4)

Vì vậy:

1 2 3: : : ... 1: 2 : 3 :...l l l = (2.5)

Nếu như trong máy gia tốc có n ñiện cực thì năng lượng hạt thu ñược khi

chuyển ñộng từ cực thứ nhất ñến cực thứ n sẽ là n×eU.

Như vậy, nếu như ta có một hệ thống gồm một lượng lớn ñiện cực có kích

thước phù hợp với một hiệu ñiện thế U nhỏ chúng ta có khả năng cung cấp cho hạt

một lượng rất lớn.

Hình 2.3: Mặt cắt của ống dẫn gia tốc sóng dừng của máy gia tốc tuyến tính 6MV

2.3. ðẦU ðIỀU TRỊ MÁY GIA TỐC TUYẾN TÍNH [15]

ðầu máy gia tốc là một trong những thành phần quan trọng nhất của máy gia

tốc. Nó chứa ñựng những thành phần mà có ảnh hưởng ñến chất lượng, hình dáng,

cùng với khả năng ñịnh vị và theo dõi chùm photon và electron trong quá trình ñiều

trị.

26

Hình 2.4: ðầu ñiều trị máy gia tốc tuyến tính

Chùm electron ñược phát ra từ súng electron ñược gia tốc trong ống dẫn sóng

ñạt ñến một mức năng lượng và hình thành dạng chùm tia hình nón hẹp qua hệ

thống vận chuyển chùm electron ñến ñầu ñiều trị máy gia tốc, ở ñây chùm electron

và photon ñiều trị ñược tạo ra. Các thành phần quan trọng trong ñầu máy gia tốc

hiện ñại bao gồm:

1. Các bia X-ray có thể ra vào;

2. Bộ lọc phẳng và phôi phân tán electron (cũng ñược xem như tấm lọc phân

tán);

3. Các collimator thứ cấp và sơ cấp;

4. Cặp buồng ion hóa;

5. Dụng cụ ño xạ và ñèn xác ñịnh trường chiếu;

6. Thành phần không bắt buộc (nêm);

7. Collimator ña lá (MLC) (tùy chọn).

Chùm photon ñiều trị ñược tạo ra với sự kết hợp bia và bộ lọc phẳng.

Chùm electron phát ra từ súng electron ñược gia tốc ñến một mức năng lượng xác

ñịnh trong ống dẫn sóng gia tốc chuyền qua hệ thống vận chuyển ñập vào bia tạo tia

27

X, ở ñây một phần nhỏ (khoảng 10%) năng lượng chùm tia chuyển thành chùm tia

X thông qua hiện tượng bức xạ hãm. Cường ñộ chùm tia X tạo ra trong bia chủ yếu

có hình dạng hình nón hẹp và ñược làm phẳng thông qua bộ lọc phẳng.

Chùm electron ñiều trị ñược tạo ra bằng cách rút lại bia. Chùm tia electron

hình nón hẹp ñược cho qua bộ lọc phẳng, phôi tán xạ hoặc bộ lệch và máy quét từ

tính ñể bao phủ toàn bộ kích thước trường chiếu cần thiết cho ñiều trị bằng chùm

electron. Các collimator cũng ñược sử dụng ñể ñịnh dạng chùm electron.

Chuẩn chùm photon trong máy gia tốc y khoa hiện ñại bao gồm 3 bộ phận

collimator: collimator sơ cấp, collimator di ñộng xác ñịnh chùm thứ cấp và

collimator ña lá.

+ Collimator sơ cấp hạn chế kích thước trường cực ñại ñối với xạ trị chùm

tia X.

+ Collimator thứ cấp có tác dụng xác ñịnh kích thước trường ñiều trị.

Collimator này bao gồm 2 bộ ngàm ñộc lập: bộ ngàm dưới và bộ ngàm

trên, chúng có tác dụng giới hạn chùm tia ñể tạo thành trường chiếu hình

chữ nhật hoặc hình vuông với kích thước cực ñại 40 × 40 cm2 tại ñiểm

ñồng tâm máy gia tốc (100 cm cách bia X-ray).

+ Bộ collimator ña lá (multileaf collimator - MLC) là thành phần mới ñược

thêm vào kĩ thuật phân bố liều máy gia tốc. MLC cho phép tạo ra những

trường bức xạ có hình dạng không ñều một cách chính xác từ những cặp

lá collimator ñược kết hợp chặc chẽ, mỗi lá ñược ñiều khiển bằng 1 motor

nhỏ. Việc xây dựng hệ thống MLC chính xác ñòi hỏi các kĩ thuật quan

trọng. Hiện nay là mô hình MLC kết hợp 120 lá (60 cặp) bao phủ chùm

bức xạ 40 × 40 cm2 và ñược máy tính ñiều khiển motor và chu vi của

collimator.

Hệ thống theo dõi liều trong máy gia tốc y khoa ñược thực hiện dựa vào các

buồng ion hóa bao lấy chùm electron và photon trong quá trình ñiều trị bằng máy

gia tốc tuyến tính. Các buồng ño ñược sử dụng ñể theo dõi công suất chùm tia (liều

bệnh nhân) một cách liên tục trong suốt quá trình ñiều trị. Thêm vào ñó buồng ño

28

cũng còn ñược sử dụng cho việc quan sát bán kính và ñộ bằng phẳng cũng như tính

ñối xứng và năng lượng của chùm tia. Với sự an toàn của bệnh nhân, hệ thống ño

lường bức xạ gia tốc thường bao gồm 2 buồng ion hóa ñược bịt kín tách biệt hoàn

toàn không phụ thuộc vào công suất của nhà cung cấp và dữ liệu thiết bị ño ñiện áp

cực thấp. Nếu buồng sơ cấp hỏng trong quá trình ñiều trị bệnh nhân thì buồng thứ

cấp sẽ xác ñịnh bức xạ, thông thường thì liều ñược cộng thêm chỉ vài phần trăm so

với liều quy ñịnh ñã ñược công bố.

2.4. CẤU HÌNH MÁY GIA TỐC HIỆN ðẠI [15]

Tại các mức năng lượng electron cỡ megavolt, các photon ñược tạo ra theo

hiệu ứng bremsstrahlung trong bia tia X ñạt ñến giá trị xác ñịnh và phát ra theo

hướng của chùm electron ñập vào bia. Tất nhiên có sự liên quan giữa các ống dẫn

sóng gia tốc với bệnh nhân trong các cấu hình ñiều trị ñồng tâm.

Trong cấu hình ñơn giản và thông thường nhất, như minh họa ở Hình 2.5,

súng electron và bia tia X ñược xếp thẳng hàng trực tiếp với ñường ñồng tâm của

máy gia tốc ñể tránh phải dùng hệ thống vận chuyển chùm tia. Chùm photon thẳng

suốt từ ñầu ñến cuối ñược tạo ra và nguồn tần số vô tuyến cùng ñược gắn trong dàn

quay.

Hình 2.5: Cấu hình máy gia tốc ñồng tâm có súng phát electron, ống dẫn sóng và

bia tia X thẳng hàng

29

Tuy nhiên, vì lý do thực tế ñường ñồng tâm của máy gia tốc tuyến tính không

vượt quá 130cm phía trên sàn phòng ñiều trị và khoảng cách từ nguồn tới tâm khối

u trên trục thường là 100cm. Như vậy rõ ràng là trong cấu hình này chiều dài của

ống dẫn sóng gia tốc bị giới hạn ở 30cm, tương ứng ñộng năng electron là 4 ñến 6

MeV. Thực vậy, các máy gia tốc tuyến tính ñơn giản nhất có mức năng lượng 4 ñến

6 MeV với súng ñiện từ và bia cố ñịnh ñược gắn vào ống dẫn sóng gia tốc, do ñó

không ñòi hỏi sự vận chuyển và ñưa ra sự ñiều trị bằng electron.

Ống dẫn sóng gia tốc ñối với các mức năng lượng electron trung bình (8 ñến

15 MeV) và cao (15 ñến 30 MeV) hiển nhiên sẽ rất dài nếu gần ñường ñồng tâm

trực tiếp, bởi vậy chúng ñược ñặt hoặc trong dàn quay song song với trục quay của

dàng quay (Hình 2.6), hoặc trong khung ñỡ dàn quay (Hình 2.7). Sau ñó, một hệ

thống vận chuyển chùm tia ñược sử dụng ñể dẫn chùm electron từ ống dẫn sóng gia

tốc tới bia tia S. Nguồn tần số vô tuyến trong hai cấu hình này ñược gắn trong

khung ñỡ dàn quay.

Hình 2.6: Cấu hình máy gia tốc ñồng tâm có ống dẫn sóng nằm trong dàn quay

30

Hình 2.7: Cấu hình máy gia tốc ñồng tâm có ống dẫn sóng nằm trong bệ máy

31

CHƯƠNG 3

HÌNH ẢNH DICOM VÀ CHƯƠNG TRÌNH KẾT

NỐI HÌNH ẢNH DICOM VỚI MCNP5

3.1. GIỚI THIỆU VỀ ẢNH DICOM

3.1.1. Khái niệm

DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) là tiêu chuẩn về

cách thức hiển thị hình ảnh số và giao tiếp trong y khoa, ñược sáng lập bởi Hiệp hội

các nhà sản xuất ñiện tử quốc gia (National Electrical Manufaturer’s Association –

NEMA) kết hợp với Hiệp hội ngành Chẩn ñoán hình ảnh Hoa Kì (American

College of Radiology – ACR) nhằm hỗ trợ cho việc phân phối và ñánh giá các hình

ảnh y khoa như các lớp cắt CT, MRI và siêu âm.

3.1.2. Cấu trúc ảnh DICOM

Một tập tin hình ảnh DICOM không chỉ chứa ñựng thông tin về các thông số

cơ bản của một hình ảnh thông thường (phần dữ liệu hình ảnh) như thang màu, kích

thước, dữ liệu pixel, … mà còn mang nhiều thông tin chi tiết về nguồn gốc của ảnh

(nằm trong phần header hình ảnh) chẳng hạn như thông tin về ñơn vị chụp ảnh CT,

tên tuổi bệnh nhân, hình thức chụp cặt lớp, bộ phận chụp … Các thông tin về hình

ảnh ñược tích hợp vào trong file DICOM sẽ giúp cho hình ảnh không bao giờ bị thất

lạc thông tin khi truyền tải. ðây là ưu thế này của ảnh DICOM so với các ñịnh dạng

ảnh phân tích thông thường khác (bao gồm một tập tin chứa các dữ liệu của ảnh và

chứa các thông tin của ảnh ở một tập tin khác). Với cấu trúc như thế sẽ giúp cho ảnh

DICOM có nhiều thuận lợi hơn trong giao tiếp giữa nơi này với nơi khác (giao tiếp

giữa các bệnh viện với nhau trên toàn thế giới…).

Chỉ với một ảnh DICOM ñơn giản, chúng ta có thể thu ñược rất nhiều thông

tin cần thiết ñể phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu của nhiều lĩnh vực riêng. Trong

phạm vi nghiên cứu của ñề tài này, ta chỉ tập trung nghiên cứu một số các thông tin

ảnh sau:

32

3.1.2.1 Phần kích thước ảnh (Width, Height, Rows, Columns,PixelSpacing,…)

ðây là thông tin quan trọng trong việc chuyển ñổi ma trận dữ liệu ảnh sang

input file MCNP5. Tùy theo bộ phận chụp hay chế ñộ chụp, người kỹ thuật viên sẽ

lựa chọn kích thước hình ảnh phù hợp ñể thu ñược những hình ảnh thể hiện rõ nét

nhất. Kích thước hình ảnh của một ảnh DICOM hiện nay là 512 × 512 pixel, nhưng

tùy thuộc vào một số ñiều kiện khách quan mà hình ảnh có thể có kích thước khác

hơn: 256 × 256 pixel hoặc 128 × 128 pixel chẳng hạn.

3.1.2.2 Thang màu (Colortype)

• Grayscale (Thang xám):

ðây là thang màu tiêu biểu cho tất cả các hình ảnh y khoa. Hầu hết các hình

ảnh y khoa chẩn ñoán từ X-quang thường, siêu âm cho tới CT, MRI, X-quang số

ñều dựa trên thang xám làm nền tảng ñể thể hiện các hô hấp chụp với cường ñộ

sáng tối tương ứng.

Khi cần khảo sát một cách tổng quát (X-quang tổng quát, siêu âm tổng quát,

CT tổng quát…), hình ảnh với thang ñộ xám ñã trở nên rất phổ biến và trở thành

một chuẩn qui ước quốc tế về hình ảnh chẩn ñoán.

• Truecolor RGB (Thang màu ñỏ- lục- lam)

ðây là thang màu ñược áp dụng khi cần ñánh giá quá trình trao ñổi chất hoặc

khảo sát hoạt ñộng của các cơ quan một cách tỉ mỉ hơn. Nói chung, hình ảnh thang

màu có khuynh hướng phục vụ chẩn ñoán chức năng nhiều hơn trong khi hình ảnh

với thang xám thông thường hướng về chẩn ñoán cấu trúc.

3.1.2.3 Thang ñộ sáng/ tương phản (Window Center/Window Width)

Bất cứ ai khi nghiên cứu về ảnh y khoa ñều quan tâm ñến vấn ñề ñộ sáng và

ñộ tương phản của ảnh ñược quyết ñịnh bởi hai thông số ‘window center’ và

‘window width’. Giá trị của cặp thông số này mang ý nghĩa rất quan trọng ñối với

các ñầu quét trong các máy X-quang, CT, PET và cũng tương tự ñối với MRI.

3.2. GIỚI THIỆU VỀ CHƯƠNG TRÌNH CODIM

CODIM (COnvert DIcom to MCNP5) là chương trình ñược thiết kế trên nền

MATLAB7.8.0 (R2009a) nhằm liên kết tập tin dữ liệu hình ảnh DICOM với

33

chương trình MCNP5. Chương trình có chức năng chuyển ñổi các tập tin dữ liệu

hình ảnh DICOM thành input file MCNP5, xử lí output file MCNP5 và thiết lập các

ñường phân bố liều lên dữ liệu hình ảnh DICOM sau khi tiến hành mô phỏng

MCNP5 thu ñược kết quả.

3.2.1. Phương thức hoạt ñộng của chương trình CODIM

Nhiệm vụ của chương trình CODIM là nhằm hỗ trợ cho việc tính liều hấp

thụ trong voxel phantom ñược tạo thành từ các ảnh DICOM (trong trường hợp này

cụ thể là các file CT). Các voxel phantom ñược hình thành trong không gian 3 chiều

nhờ vào việc xử lý một tập hợp các hình ảnh CT 2 chiều ñược chụp từ bệnh nhân.

Hình 3.1 trình bày nguyên lý hoạt ñộng của chương trình CODIM. Các bước tiến

hành bao gồm:

• ðọc các thông tin từ tập hợp các file DICOM (bao gồm thông tin header

và pixel).

• Kết hợp các file CT 2 chiều rời rạc thành khối 3 chiều.

• Chuyển ñổi các số CT của từng pixel sang thành dạng vật chất và mật ñộ

tương ứng.

• Xây dựng input file cho chương trình MCNP5 sử dụng voxel phantom

với số liệu vật chất và mật ñộ thu ñược.

• Chạy chương trình MCNP5 và thu ñược kết quả dưới dạng output file

MESHTAL là các ma trận hai chiều ứng với vị trí từng lát cắt của các file

CT.

• Chuyển ñổi các ma trận MESHTAL trở lại dạng file DICOM. Trong

trường hợp chiếu cùng lúc với nhiều hướng chiếu khác nhau thì mỗi

trường chiếu ñược mô phỏng riêng lẻ sau ñó sẽ ñược kết hợp lại và

chuyển thành file dạng DICOM.

• Hiển thị kết hợp cả ảnh CT (dưới dạng grayscale) và các ñường ñẳng liều

(dưới dạng RGB) thu ñược ở trên.

34

Hình 3.1: Sơ ñồ mô tả hoạt ñộng của chương trình CODIM

3.2.2. Quy trình chuyển ñổi

3.2.2.1 Giai ñoạn 1: Chuyển ñổi ảnh CT về vật chất và mật ñộ vật chất tương ứng

Khi tính toán mô phỏng, chương trình MCNP5 quan tâm ñến các thông số

như hình học, vị trí và thành phần cấu tạo hóa học của các khối vật thể ñược ñưa

vào. Trong khi ñó hình ảnh CT ñược cấu tạo từ các dữ liệu hình ảnh, dữ liệu này là

các số CT ñược xây dựng dựa trên các ñơn vị Hounsfield (Hounsfield Unit – HU).

Các số CT có mối liên hệ gần như tuyến tính với mật ñộ vật chất thông qua giản ñồ

Hounsfield. Do ñó, ñể xây dựng input file cho chương trình MCNP, ñiều trước tiên

là phải ñọc hình ảnh CT và chuyển ñổi dữ liệu hình ảnh CT về dạng mật ñộ vật

chất.

Bảng 3.1 trình bày mối liên hệ giữa số CT và mật ñộ vật chất. Trong ñó quy

ước lấy giá trị -1000 tương ứng với mật ñộ 0g/cm3 (không khí) và giá trị 0 tương

ứng với mật ñộ 1g/cm3 (nước). Công thức tính giá trị HU ñối với vật chất X có hệ

số suy giảm tuyến tính µX là

HU = (µX – µH2O) / µH2O × 1000 (3.1)

trong ñó µH2O là hệ số suy giảm tuyến tính của nước.

Bộ dữ liệu DICOM

CODIM

Output file Input file

MCNP5

Thông tin header

Thông tin isodose Thông tin pixel

35

Khoảng giá trị của số CT là từ -5000 ñến 5000, tuy nhiên trong thực tế ứng

dụng thì số CT thường nằm trong khoảng từ -1000 ñến 2000.

Bảng 3.1: Bảng liên hệ giữa số CT (ñơn vị Hounsfield) với mật ñộ vật chất

Số CT

(Hounsfield – H)

Mật ñộ vật chất

(g/cm3)

-5000 0.0

-1000 0.0

-400 0.602

-150 0.924

100 1.075

300 1.145

2000 1.856

4927 3.379

Hình 3.2: Giản ñồ thể hiện mối liên hệ giữa số CT (H) và mật ñộ vật chất

Giá trị mật ñộ vật chất tại từng pixel thu ñược thông qua việc nội suy tuyến

tính giữa hai giá trị trong Bảng 3.1 gần nhất phía trái và phải của số CT ở pixel ñó.

36

3.2.2.2 Giai ñoạn 2: Chuyển ñổi mật ñộ vật chất về vật chất

Theo GEANT4, chúng ta có bảng chuyển ñổi mật ñộ vật chất về các thành

phần vật chất tương ứng như Bảng 3.2. Từ mật ñộ vật chất thu ñược ở trên, chúng ta

ñịnh nghĩa 10 loại vật chất với các thành phần như trong Bảng 3.2, các loại vật chất

ñược ñánh số từ 1 tới 10 theo thứ tự như trong bảng.

Bảng 3.2: Bảng liên hệ giữa mật ñộ vật chất với vật chất

Mật ñộ (g/cm3) Vật chất Thành phần

[0.000 , 0.207 ) Không khí N(0.7); O(0.3)

[0.207 , 0.481) Phổi (hít vào) H(0.103); C(0.105); N(0.031);

O(0.749); Na(0.002); P(0.002);

S(0.003); Cl(0.002); K(0.003)

[0.481 , 0.919) Phổi (thở ra) H(0.103); C(0.105); N(0.031);

O(0.278); Na(0.001); P(0.002);

S(0.003); Cl(0.002); K(0.003)

[0.919 , 0.979) Chất béo (mỡ) H(0.114); C(0.598); N(0.007);

O(0.749); Na(0.002); S(0.001);

Cl(0.001)

[0.979 , 1.004) Vú H(0.109); C(0.506); N(0.023);

O(0.358); Na(0.001); P(0.001);

S(0.001); Cl(0.001)

[1.004 , 1.043) Nước H(0.112); O(0.888)

[1.043 , 1.109) Gan H(0.102); C(0.139); N(0.030);

O(0.716); Na(0.002); P(0.003);

S(0.003); Cl(0.002); K(0.003)

[1.109 , 1.113) Cơ H(0.102); C(0.143); N(0.034);

O(0.710); Na(0.001); P(0.002);

S(0.003); Cl(0.001); K(0.004)

[1.113 , 1.496) Xương sụn H(0.085); C(0.404); N(0.058);

O(0.367); Na(0.001); Mg(0.001);

P(0.034); S(0.002); K(0.001);

Ca(0.044); Fe(0.001)

[1.496 , 1.654] Xương H(0.056); C(0.235); N(0.050);

O(0.434); Na(0.001); Mg(0.001);

P(0.072); S(0.003); Cl(0.001);

K(0.001); Ca(0.146)

37

3.2.2.3 Giai ñoạn 3: Giai ñoạn kiểm tra trên phantom mẫu

Sau khi hai giai ñoạn trên ñã hoàn thành chúng tôi ñã tiến hành thử lại trên

phantom mẫu 10 loại vật chất (CIRS Model 062). Phantom này ñược thiết kế với

chiều cao 270mm và bề ngang 330mm (Hình 3.3). Các hốc trong phantom ñược sắp

xếp thành hai vòng với bán kính 60mm và 115.3mm. Mỗi vòng có 8 hốc ñược ñặt

cách ñều nhau và một hốc nằm ở trung tâm.

Hình 3.3: Hình phantom mẫu 10 vật chất: (a) hình ảnh phantom mẫu, (b) hình CT

của phantom mẫu ñược vẽ bằng MATLAB, (c) hình phantom mẫu sau khi chuyển

ñổi từ số CT về mật ñộ vật chất, (d) hình phantom mẫu sau khi chuyển ñổi từ mật

ñộ vật chất về vật chất

38

Các loại vật chất ñược sử dụng trong phantom ñược trình bày trong Hình 3.3

bao gồm: nước (1.0g/cm3), phổi (hít vào) (0.295g/cm

3), phổi (thở ra) (0.495g/cm

3),

vú (0.991g/cm3), xương (1.609g/cm

3), xương sụn (1.161g/cm

3), gan (1.071g/cm

3),

cơ (1.062g/cm3), mỡ (0.967g/cm

3) và titan (4.507g/cm

3) (tùy chọn).

Sau khi tiến hành chuyển ñổi, tác giả ñã sử dụng bộ công cụ Data Cursor của

Matlab ñể kiểm tra các ñiểm ảnh trên hình ảnh ñã chuyển ñổi và nhận thấy rằng

hình ảnh ñược chuyển ñổi ñã phân biệt tương ñối rõ các vùng vật chất trên ảnh CT.

Tuy nhiên với các vật chất gan và cơ, do có mật ñộ quá gần với mật ñộ của nước,

ñiều này có thể dễ dàng nhận thấy trên cả hình CT (Hình 3.3b) lẫn hình ảnh mật ñộ

sau khi chuyển ñổi (Hình 3.3c). Do ñó, sau khi chuyển ñổi sang vật chất, các hốc

của gan và cơ không ñược ñồng nhất lắm do bị lẫn các pixel của nước vào. Tuy

nhiên ảnh hưởng này không ñáng kể vì thành phần vật chất của các chất này là gần

giống nhau. Nhìn chung, chương trình ñã cho kết quả phù hợp tốt với hình ảnh ban

ñầu.

Từ thành công ñó, tác giả ñã tiến hành kiểm tra trực tiếp lên bộ hình ảnh CT

ñược lấy từ bệnh viện Chợ Rẫy. Hình 3.4 là hình ảnh thể hiện quá trình và kết quả

chuyển ñổi của chương trình CODIM. Chương trình cũng phân biệt rõ xương và các

thành phần vật chất khác. Kết quả khá phù hợp với hình ảnh CT ban ñầu.

Từ ñó, tác giả tiến hành xây dựng giao diện, tạo phantom CT và tiến hành

mô phỏng trên chương trình MCNP5. Cơ sở dữ liệu bao gồm 10 loại vật chất như

trong Bảng 3.2 ñược ñưa vào MCNP5 và ñược mã hóa kí hiệu từ 1 ñến 10 (với 0 là

kí hiệu mặc ñịnh cho chân không). Chương trình CODIM sẽ tạo ra một phantom

hình hộp có kích thước tương ứng với kích thước các lát cắt thu ñược từ CT, kích

thước của các voxel cũng tương ứng với kích thước các pixel trong hình chụp CT.

Các kí hiệu vật chất sẽ ñược ñưa vào input file theo thứ tự các pixel tương ứng trong

bộ dữ liệu CT. Ngoài ra, chương trình DICOM sẽ gom các pixel có cùng vật chất

nằm cạnh nhau lại thành một nhóm ñể giảm kích thước của input file MCNP5.

39

Hình 3.4: Hình CT não người ñược lấy từ bệnh viện Chợ Rẫy (a) hình CT ñược vẽ

bằng phần mềm chuyên dụng MRIcro, (b) hình ảnh CT ñược vẽ bằng MATLAB,

(c) hình ảnh CT sau khi chuyển ñổi CT về mật ñộ vật chất, (d) hình ảnh CT sau khi

chuyển ñổi từ mật ñộ vật chất về vật chất.

3.2.3. Thiết kế giao diện

Mục ñích của tác giả là nhằm thiết kế một chương trình kết hợp giữa file

DICOM với chương trình Monte Carlo MCNP5 ñể tính toán phân bố liều, dự ñoán

trường chiếu của máy gia tốc tuyến tính cho phù hợp với từng trường hợp cụ thể.

ðồng thời, chương trình cũng có thể giúp cho người dùng quan sát hình ảnh CT,

xây dựng phantom người trực tiếp từ bộ file CT của bệnh nhân và xử lý output của

MCNP5 sau khi tiến hành mô phỏng. Do ñó, chương trình ñược thiết kế bao gồm 3

giao diện chính: giao diện chính của chương trình và 2 giao diện chức năng.

40

3.2.3.1 Giao diện chính của chương trình

Hình 3.5: Giao diện chính của chương trình CODIM

Giao diện bao gồm phần hình ảnh giúp người sử dụng phần nào có thể hình

dung ñược mục ñích của chương trình và chủ yếu xoay quanh 5 button chính:

• CONVERT: giúp người dùng tiếp cận với giao diện chức năng 1, nhằm

quan sát hình ảnh CT, lựa chọn folder cần xem và chuyển ñổi.

• ISODOSE: nhằm liên kết với giao diện chức năng 2 là phần xử lý output

của MCNP5.

• INFORMATION: liên kết ñến giao diện thông tin của chương trình.

• HELP: liên kết ñến file hướng dẫn sử dụng chương trình

• CLOSE: dừng chương trình.

41

3.2.3.2 Giao diện chức năng CONVERT_VIEW

Như ñã nói ở trên, ñây là phần kết hợp quan sát và chuyển ñổi hình ảnh ñến

MCNP5 và trình bày một số thông tin cần thiết cho người dùng có thể sử dụng trong

việc thiết lập input file cho MCNP5.

Hình 3.6: Giao diện chức năng CONVERT_VIEW.

Giao diện bao gồm 4 phần: thanh công cụ, danh mục, hình ảnh, button ñiều

khiển chương trình.

• Thanh công cụ: giúp người dùng tiếp cận với hình ảnh CT một cách hiệu

quả hơn.

+ Công cụ hỗ trợ hình ảnh của MATLAB:

� giúp người sử dụng có thông tin về số CT và vị trí

trong hình ảnh khi click chuột lên hình.

42

� ñây là công cụ quen thuộc có chức năng phóng

to và thu nhỏ hình ảnh cần quan sát.

+ Công cụ xây dựng của chương trình:

� Color Map: thang màu( bao gồm 13 thang màu lựa

chọn: JET, HSV, HOT, GRAY,….

� Light : thanh trượt ñiều chỉnh ñộ sáng.

• Danh mục :

+ Files List: danh mục liệt kê các file trong folder lựa chọn. Lựa

chọn file trong danh mục và click dấu mũi tên lên xuống trong bàn

phím ñể quan sát hình ảnh chứa trong folder.

+ Header List: danh mục liệt kê thông tin header của hình ảnh CT.

• Hình ảnh: giúp người dùng quan sát hình ảnh CT.

• Button: bao gồm 4 button.

+ Folder Selection: lựa chọn folder chứa file CT.

+ Text Convert: có tác dụng tập hợp, sắp xếp các file ñịnh dạng

DICOM khác nhau có trong folder lựa chọn và chuyển ñổi thành

file input riêng cho từng ñịnh dạng DICOM chẳng hạn như ñịnh

dạng : *.dcm,* .ct,* .img, …

+ Hide: lựa chọn chế ñộ ẩn cho các thành phần không quan trọng

trong header CT.

+ Show All: chỉ ra tất cả các thành phần trong danh mục header CT.

3.2.3.3 Giao diện chức năng ISODOSE_MESHTAL

ðây là giao diện xử lý file MESHTAL sau khi mô phỏng tính liều cho

phantom CT vừa mới ñược thiết lập bằng chương trình MCNP5.

43

Hình 3.7: Giao diện chức năng ISODOSE_MESHTAL

Nhằm mục ñích tính phân bố liều lên phantom CT, chương trình ñược thiết

kế cho mô phỏng lập kế hoạch ñiều trị với tối ña 3 hướng chiếu khác nhau và có thể

ñiều chỉnh chất lượng chùm tia sao cho phù hợp lên bệnh nhân.

Các thành phần chính của giao diện bao gồm:

• Bộ công cụ MATLAB cho xử lý hình ảnh:

+ giúp người sử dụng có thông tin về vị trí quan tâm trên hình ảnh

CT khi click chuột lên hình.

+ thang màu, bảng phân bố màu sắc trên ñường contour.

+ ñây là công cụ quen thuộc có chức năng phóng to và thu nhỏ

hình ảnh cần quan sát.

44

• Phần thông tin header (CT HEADER INFORMATION): phần thông tin này

có tác dụng thông báo cho người sử dụng biết thông tin của bệnh nhân (tên,

tuổi, giới tính và vị trí slice thiết lập), ñơn vị chụp cắt lớp.

• Phần thông tin ñường ñồng liều (ISODOSE INFORMATION): phân bố bảng

màu thông báo khu vực và chất lượng ñường liều trong khu vực chiếu.

• Phần thông tin chùm tia (BEAM INFORMATION): ñây là thành phần quan

trọng của giao diện, khu vực cần ñiền các thông tin. Trước tiên, lựa chọn thư

mục chứa file nguồn ảnh CT và file meshtal, sau ñó ñiền ñầy ñủ thông tin và

tiến hành vẽ.

• Phần button:

+ Plot: bắt chương trình thi hành vẽ sau khi ñiền ñúng các thông tin. Khi

phần thông tin chùm tia ñiền sai thông tin file thì lập tức button plot

sẽ nhắc nhở người sử dụng ñiền cho ñúng (chẳn hạn: khi ñiền sai

thông tin ở phần name file 1 thì chữ “Plot” ñược thay bằng

“Text1Error” và chương trình không thi hành lệnh plot,… )

+ Convert Directory: lựa chọn thư mục chứa file nguồn CT và file

meshtal.

+ Close: ñóng chương trình và quay về giao diện chính.

45

CHƯƠNG 4

MÔ PHỎNG MÁY GIA TỐC TUYẾN TÍNH

BẰNG CHƯƠNG TRÌNH MCNP5 VÀ CODIM

4.1. MỤC ðÍCH

Trong luận văn này, chương trình mô phỏng Monte Carlo MCNP5 ñược sử

dụng ñể mô phỏng cấu hình của một máy gia tốc tuyến tính với mục ñích tính phân

bố liều của chùm photon ñược phát ra từ máy gia tốc lên phantom, khảo sát kích

thước trường chiếu, khả năng che chắn, ñộ sâu liều tác dụng và phân bố liều hấp thụ

như thế nào ñối với phantom và bệnh nhân

ðiều quan trọng ñể luận văn có thể thành công là phải xác ñịnh ñược cấu

hình máy gia tốc. ðể thuận tiện cho việc mô phỏng và so sánh với số liệu thực

nghiệm, chúng tôi lựa chọn cấu hình máy gia tốc tuyến tính (LINAC) PRIMUS của

hãng SIEMEN hiện ñang ñược sử dụng tại Bệnh viện Chợ Rẫy, một trong những

ñơn vị ñầu ngành trong ñiều trị ung thư ở Việt Nam. Luận văn thực hiện mô phỏng

tính liều ñiều trị của máy gia tốc lên các loại phantom khác nhau. Tác giả lựa chọn

phantom nước ñể kiểm tra tính chính xác của chương trình mô phỏng, ñể từ ñó tiến

tới thực hiện trực tiếp lên phantom CT người nhằm mô phỏng một cách chuẩn xác

nhất cho việc ñiều trị bằng chùm photon. Từ ñó, giúp cho các kỹ sư y học hạt nhân

có thể ñưa ra phác ñồ ñiều trị tiêu diệt khối u một cách nhanh, chính xác và hiệu quả

nhất bằng máy gia tốc, góp phần ñưa người bệnh trở lại với cuộc sống thường ngày.

4.2. CẤU HÌNH ðẦU MÁY GIA TỐC PRIMUS VÀ MÔ PHỎNG MCNP5

Máy gia tốc tuyến tính lắp ñặt tại bệnh viện Chợ Rẫy là máy gia tốc tuyến

tính PRIMUS HPD của hãng SIEMENS. Máy có thể phát 2 chùm photon có mức

năng lượng là 6MV và 15MV.

4.2.1. Cấu hình ñầu máy gia tốc PRIMUS HPD

Như ñã trình bày trong Chương 2, những bộ phận quan trọng nhất trong việc

tạo chùm photon ñiều trị là các thành phần của ñầu máy gia tốc. Mỗi thế hệ, mỗi

46

nhà sản xuất máy gia tốc sẽ có những nét ñặc trưng riêng cho từng cấu hình ñầu

máy gia tốc.

Cấu hình ñầu máy gia tốc PRIMUS HPD bao gồm 9 thành phần chính:

1. Cửa thoát (Exit window): ðược cấu tạo bằng 3 lớp, trong ñó bao gồm

2 lớp Titan có ñộ dày 0.005cm và một lớp nước có ñộ dày 0.066cm.

2. Bia (Target): ðược cấu tạo bằng 8 lớp có ñộ dày khác nhau.Thứ tự cấu

tạo và ñộ dày các lớp lần lượt là Air (0.112cm), Tungsten (0.064cm),

Nicoro (0.015cm), Copper (0.165cm), Nicoro (0.005), Stainless Steel

(0.102cm), Graphite (1.016 cm) và Stainless Steel (0.004 cm).

3. Bộ lọc phẳng (Flattening filter): ðây là thành phần có cấu tạo phức tạp

và dành riêng cho từng mức năng lượng.

4. Buồng ño (Chamber): ðược cấu tạo từ 3 lớp trong ñó có 1 lớp Ceramic

(0.152 cm) và 2 lớp Nitrogen (0.184 cm).

5. Gương (Mirror): ðược cấu tạo bởi SiO2 (0.209 cm).

6. Jaw Y: Bao gồm 2 tấm Tungsten (7.620 cm) có ñộ mở theo trục y và

có thể di chuyển ñể tạo kích thước trường trên bề mặt phantom.

7. Jaw X: Bao gồm 2 tấm Tungsten (7.620 cm) có ñộ mở theo trục x và

có thể di chuyển ñể tạo kích thước trường trên bề mặt phantom.

8. Tấm MICA: Là tấm MICA (0.663cm).

9. Không khí (AIR): Có ñộ dày 56.805 cm.

Năng lượng của electron ñập vào bia ñược chọn lọc bằng cách cho qua một

từ trường bẻ cong hướng, các electron này ñược cho qua cửa thoát và ñập vào bia.

Bia ñược tạo thành chủ yếu bởi graphite nhằm tạo ra bức xạ bremsstrahlung năng

lượng cao khi tương tác với chùm electron. Chùm bremsstrahlung ñược phát ra từ

bia có dạng phân bố Gauss và có thể ñược làm phẳng bằng cách sử dụng bộ lọc.

Cường ñộ của các photon bremsstrahlung phát ra ñược ño bởi buồng ion hóa ñặt

phía dưới và có thể ñược chuẩn trực ñể tạo thành dạng trường chiếu xác ñịnh thông

qua việc sử dụng các cặp ngàm. Bộ phận gương làm bằng mica có nhiệm vụ tạo ra

ánh sáng, ñể ñiều chỉnh trường chiếu phù hợp với vị trí của bệnh nhân. Trên gương

47

có các ñường chữ thập ñể xác ñịnh tâm của trường chiếu và cũng ñược sử dụng ñể

xác ñịnh vị trí của bệnh nhân.

4.2.2. Mô hình ñầu máy gia tốc trong MCNP5

Vì kích thước và chất lượng chùm photon ñiều trị ñiều trị phụ thuộc rất lớn

vào ñầu máy gia tốc, nơi mà chùm electron bắt ñầu rời khỏi ống gia tốc qua cửa

thoát, ñập vào các thành phần của ñầu máy gia tốc và tạo thành chùm photon ñiều

trị. Do ñó mô phỏng MCNP5 sẽ ñược thực hiện bắt ñầu ngay từ khi chùm electron

thoát khỏi cửa thoát máy gia tốc.

Cũng giống như các chương trình mô phỏng Monte Carlo khác, MCNP5 ñòi

hỏi phải khai báo ñầy ñủ thông tin kích thước và thuộc tính vật chất của các thành

phần ñưa vào mô phỏng. Do ñó, sau khi nhận ñược ñầy ñủ cấu hình ñầu máy gia

tốc, tác giả tiến hành thiết lập cấu hình trên input file của MCNP5. Sau ñây là cấu

hình ñược thiết lập trên MCNP5 ñược vẽ từ chương trình Visual Editor của

MCNP5.

Hình 4.1: Mô hình máy gia tốc 2D, bên trái là mô hình máy gia tốc phát chùm

photon 6MV và bên phải là mô hình máy gia tốc phát chùm photon 15MV

48

Hình 4.2: Mô hình máy gia tốc 3D ñược vẽ bằng Visual Editor của MCNP5

4.2.3. Khai báo nguồn

Nguồn ñược lựa chọn mô phỏng có dạng nguồn ñĩa, bán kính sẽ nguồn ñược

thay ñổi từ 0.01 ñến 2.0mm, ñể từ ñó nhận thấy rằng với bán kính nguồn là 1.5mm

thì mô phỏng có kết quả phù hợp nhất. ðồng thời, ñể phù hợp với ñiều kiện thực

nghiệm, chúng ta lựa chọn nguồn phát mô phỏng trong MCNP5 là nguồn phát

electron.

� Nguồn phát chùm photon 6MV:

Nguồn ñược lựa chọn mô phỏng ñể phát chùm photon có mức năng lượng

6MV là nguồn electron có phổ năng lượng từ 0.7MeV ñến 7MeV và tương ứng với

xác suất phát hạt như trong Bảng 4.1.

Bảng 4.1: Phổ năng lượng và xác suất phát của chùm electron ñể tạo photon 6MV

Khoảng năng lượng

(MeV)

Xác suất Khoảng năng lượng

(MeV)

Xác suất

0.7 – 4.0 1.31E-11 5.75 – 6 2.98E-01

4.0 – 5 4.29E-04 6 – 6.25 2.98E-01

5 – 5.25 5.80E-03 6.25 – 6.5 1.55E-01

5.25 – 5.5 4.16E-02 6.5 – 6.75 4.16E-02

5.5 – 5.75 1.5E-01 6.75 - 7 5.08E-03

49

� Nguồn phát chùm photon 15MV:

Nguồn ñược lựa chọn mô phỏng ñể phát chùm photon có mức năng lượng

15MV là nguồn electron có phổ năng lượng từ 0.7 MeV ñến 15.5 MeV tương ứng

với xác suất phát hạt như trong Bảng 4.2.

Bảng 4.2: Phổ năng lượng và xác suất phát của chùm electron ñể tạo photon 15MV

Khoảng năng lượng

(MeV)

Xác suất Khoảng năng lượng

(MeV)

Xác suất

0.7 – 9.0 7.620E-24 12.5 – 13.0 4.736E-02

9.0 – 10.0 1.308E-11 13.0 – 13.5 4.288E-04

10.0 – 11.0 4.290E-04 13.5 – 14.0 2.866E-07

11.0 – 11.5 7.360E-03 14.0 – 14.5 1.308E-11

11.5 – 12.0 4.522E-01 14.5 – 15.0 3.930E-17

12.0 – 12.5 4.522E-01 15.0 – 15.5 7.620E-24

4.2.4. Cấu hình Phantom

Công việc mô phỏng tính liều xạ trị ñược tiến hành trên hai loại phantom:

phantom nước và voxel phantom thu ñược từ dữ liệu CT.

� Phantom nước

Tác giả lựa chọn phantom nước có dạng hình hộp có kích thước

50×50×50cm3. ðây cũng là phantom ñược các kỹ sư vật lý y học hạt nhân tại bệnh

viện Chợ Rẫy sử dụng ñể chuẩn liều ñiều trị cho máy gia tốc. Mặt nước phantom

ñược ñặt cách nguồn ñiều trị 100cm (tính liều theo phương pháp SSD = 100cm).

• ðể tính phân bố liều theo ñộ sâu, tác giả ñã sử dụng tally F8 và chia phantom

nước thành các voxel dọc theo trục trung tâm có kích thước 4×4×0.3cm3,

như Hình 4.3a.

• ðể tính phân bố liều theo phương ngang, tác giả sử dụng tally FMESH ñể

chia ñều phantom nước thành những voxel nhỏ có kích thước

4×0.05×0.27cm3, tương ứng với mỗi thể tích voxel là 0.054cm

3, như Hình

4.3b.

50

(a) (b)

Hình 4.3: (a) Phantom nước ñược chia thành các voxel 4×4×0.3cm3

trong tính liều

theo ñộ sâu.

(b) Mặt cắt theo trục oxy của phantom nước ñược chia thành các voxel

4×0.05×0.27cm3

trong tính liều theo phương ngang.

� Voxel phantom

Tác giả xây dựng voxel phantom từ sự hỗ trợ của chương trình CODIM. Mỗi

số CT trên hình CT sẽ ñược chuyển thành một số vật chất trong phantom và có cùng

kích thước bề mặt với 1 pixel. Mỗi thành phần vật chất trong phantom ñược cấu

thành từ những voxel, mỗi voxel trong phantom CT có kích thước bằng kích thước

1 pixel nhân với ñộ dày lát cắt CT (thông tin thu ñược từ phần header của file hình

ảnh CT).

Hình 4.4: Kích thước voxel của phantom thu ñược từ ảnh CT

51

Hình ảnh CT ñược ñem mô phỏng là hình ảnh thu nhận ñược từ bệnh viện

Chợ Rẫy ñược thực hiện trên máy chụp cắt lớp CT của SIEMENS. Hình ảnh ñược

cấu thành từ 512 × 512 pixel ñiểm ảnh. Kích thước mỗi pixel là 0.5078 × 0.5078

mm2 và ñộ dày mỗi lát cắt CT là 5mm (xem Hình 4.4).

4.2.5. Các thông số mô phỏng Monte Carlo cho MCNP5

� Tally

Tally là phương thức tính toán ñược MCNP cung cấp ñể thu ñược các kết

quả ghi nhận của các hạt truyền trong môi trường vật chất. Tùy vào mục ñích tính

toán khác nhau mà ta có thể lựa chọn sử dụng loại tally nào tương ứng. Các phiên

bản MCNP cũ cung cấp tất cả là 7 loại tally gồm có F1, F2, F4, F5, F6, F7, F8. Bên

cạnh ñó phiên bản MCNP5 còn cung cấp thêm một loại tally mới là tally FMESH.

Trong phạm vi luận văn này, chúng ta chỉ cần sử dụng 2 loại tally là F8 và FMESH

ñể xác ñịnh liều hấp thụ trong phantom.

• Tally F8: là tally cung cấp phân bố của năng lượng của bức xạ phát ra ñược

thu nhận trong cell và ñược gọi là tally ñộ cao xung. Trong luận văn, tally F8

ñược dùng ñể tính liều hấp thụ của các voxel trên trục trung tâm (phân bố

liều hấp thụ theo ñộ sâu) của phantom nước thông qua việc tính toán năng

lượng ñể lại trong từng voxel.

• Tally FMESH: là tally tính toán ước lượng chiều dài vết của thông lượng hạt

tạo ra trong từng cell, giá trị ñược tính trung bình trên một mạng lưới cell,

ñơn vị của tally FMESH là hạt/cm2. Trong luận văn, tally FMESH ñược

dùng ñể chia nhỏ phantom nước và voxel phantom thành một mạng lưới các

voxel nhỏ và tính phân bố liều lên các voxel bằng cách chuyển ñổi từ thông

lượng sang liều thông qua bộ hệ số chuyển ñổi (flux-to-dose rate conversion

factors) theo chuẩn ANSI/ANS–6.1.1–1977 [24].

� Số hạt (NPS)

Quy ñịnh số hạt phát ra tại cửa thoát của máy gia tốc hay nói cách khác là số

biến cố ñược sử dụng trong mô phỏng Monte Carlo. Thông số này ñược ñưa vào bởi

người dùng.

52

� Thời gian (CTME)

Quy ñịnh thời gian tính toán mô phỏng, thời gian càng nhiều số lịch sử hạt

phát ra càng lớn. Trong quá trình mô phỏng MCNP, nếu một trong hai thông số

NPS và CTME ñạt tới ngưỡng quy ñịnh trước thì chương trình sẽ kết thúc.

� Kĩ thuật giảm phương sai

Các kĩ thuật giảm phương sai nhằm mục ñích giảm thời gian tính toán của

chương trình mà không ảnh hưởng ñến ñộ chính xác của bài toán. Trong luận văn

này tác giả ñã áp dụng hai kĩ thuật là năng lượng cắt (energy cut-off) và phân chia

bremsstrahlung (bremsstrahlung splitting).

Do việc mô phỏng vận chuyển electron trong vật chất tốn rất nhiều thời gian

chạy chương trình nên ñể rút ngắn thời gian, tác giả ñã chọn mức năng lượng cắt

của electron là vào khoảng 0.7MeV và mức năng lượng cắt của photon là vào

khoảng 0.01MeV. Nếu trong quá trình mô phỏng, năng lượng của các electron và

photon rơi xuống dưới các ngưỡng cắt này thì chương trình MCNP sẽ ngưng khảo

sát tiếp các hạt ñó.

ðồng thời, tác giả cũng áp dụng phương pháp phân chia bremsstrahlung có

trong chương trình MCNP. Trong phương pháp này, ở mỗi tương tác phát bức xạ

bremsstrahlung, electron sẽ phát ra N photon thay vì chỉ 1 photon như phương pháp

mô phỏng thông thường, mỗi photon phát ra sẽ có trọng số 1/N. Theo công trình

[9], chúng ta chọn số photon phát ra ở ñây là N = 80.

4.3. ðÁNH GIÁ KẾT QUẢ TÍNH TOÁN

4.3.1. Kết quả phân bố liều trên phantom nước

Tính toán ñược tiến hành trên các máy tính trong hệ máy Work Station (WS)

tại Phòng Vật lý Tính toán thuộc Trường ðại học Khoa học Tự nhiên TPHCM. Số

hạt ñược thực hiện mô phỏng là 110 triệu hạt và khoảng cách từ nguồn (cửa thoát)

ñến bề mặt phantom nước là SSD = 100cm. Tác giả thực hiện mô phỏng cho chùm

photon với 2 mức năng lượng 6MV và 15MV ứng với 2 trường chiếu 8×8cm2 và

10×10cm2, số liệu mô phỏng sẽ ñược so sánh với số liệu chuẩn liều bằng liều kế tại

Bệnh viện Chợ Rẫy.

53

4.3.1.1 Máy gia tốc phát chùm photon 6MV

� ðường cong phân bố liều theo ñộ sâu

Hình 4.5 trình bày các ñường cong phân bố liều theo ñộ sâu thu ñược từ thực

nghiệm và mô phỏng MCNP5 với chùm photon 6MV. Dựa vào Hình 4.5, ta thấy

liều hấp thụ theo ñộ sâu của 2 trường chiếu ñều ñạt giá trị cực ñại tại ñộ sâu

101.5cm (tức ñộ sâu 1.5cm cách mặt nước) và giá trị mô phỏng phù hợp tốt với giá

trị thực nghiệm. Sai số tính toán giữa các giá trị mô phỏng và thực nghiệm ñều dưới

7%.

Hình 4.5: So sánh phân bố liều theo ñộ sâu của chùm photon 6MV với 2 trường

chiếu 8×8cm2 và 10×10cm

2

� ðường cong phân bố liều theo phương ngang

Chúng ta tiến hành tính toán bằng mô phỏng và so sánh với giá trị thực

nghiệm liều phân bố theo phương ngang ở các ñộ sâu 1.5cm, 5cm, 10cm, 15cm và

20cm. Hình 4.6 và Hình 4.7 trình bày phân bố liều theo phương ngang ứng với các

ñộ sâu khác nhau.

54

(a) (b)

(c) (d)

Hình 4.6: Phân bố liều theo phương ngang hai trường chiếu trên cùng ñộ sâu (a)

1.5cm, (b) 5cm, (c) 10cm và (d) 20cm

Dựa vào các ñồ thị Hình 4.6 và Hình 4.7, ta thấy có sự phù hợp khá tốt giữa

giá trị mô phỏng với giá trị thực nghiệm ở vùng bên trong trường chiếu. ðối với

Hình 4.6 so sánh hai trường chiếu trên cùng một ñộ sâu ta thấy rằng tại khu vực bên

trong trường chiếu mức ñộ trên lệch liều tương ñối giữa hai mô phỏng và thực

nghiệm là khá nhỏ. Tuy nhiên tại vùng bên ngoài trường chiếu, sự chênh lệch càng

lớn khi ñộ sâu càng tăng. Ngoài ra ở vùng biên của trường chiếu, ñường cong mô

phỏng có khuynh hướng dốc hơn ñường thực nghiệm. Hình 4.7 cũng cho ta thấy ở

ñộ sâu càng lớn thì ñường phân bố liều hấp thụ càng có xu hướng loe ra, ñiều này

có thể là do chùm photon càng ñi vào sâu càng bị tương tác tán xạ ra ngoài khu vực

trường chiếu nhiều hơn.

55

(a)

(b)

Hình 4.7: So sánh liều phân bố theo phương ngang của chùm photon 6MV với

nhiều ñộ sâu khác nhau trên cùng một trường chiếu: (a) cho trường chiếu 8 × 8 cm2

và (b) cho trường chiếu 10 × 10 cm2

56

4.3.1.2 Máy gia tốc phát chùm photon 15MV

� ðường cong phân bố liều theo ñộ sâu

Hình 4.8 trình bày các ñường cong phân bố liều theo ñộ sâu thu ñược từ thực

nghiệm và mô phỏng MCNP5 với chùm photon 15MV. Dựa vào Hình 4.8, ta thấy

liều hấp thụ theo ñộ sâu của 2 trường chiếu ñều ñạt giá trị cực ñại tại ñộ sâu

102.8cm (tức ñộ sâu 2.8 cm cách mặt nước). Các giá trị mô phỏng phù hợp tốt với

giá trị thực nghiệm với sai số tính toán ñều nhỏ hơn 3%.

Hình 4.8: So sánh phân bố liều theo ñộ sâu của chùm photon 15MV với 2 trường

chiếu 8×8cm2 và 10×10cm

2

� ðường cong phân bố liều theo phương ngang

Với trường hợp máy gia tốc phát chùm photon 15MV, chúng ta cũng tiến

hành mô phỏng và so sánh với giá trị thực nghiệm tại các ñộ sâu 2.8cm, 5cm, 10cm,

15cm và 20cm với cùng cách thức như chùm photon 6MV. Hình 4.9 và Hình 4.10

trình bày phân bố liều theo phương ngang ứng với các ñộ sâu khác nhau.

57

(a) (b)

(c) (d)

Hình 4.9: Phân bố liều theo phương ngang hai trường chiếu trên cùng ñộ sâu (a)

2.8cm, (b) 5cm, (c) 10cm và (d) 20cm

Dựa vào các ñồ thị Hình 4.9 và Hình 4.10, ta thấy vẫn có sự phù hợp khá tốt

giữa giá trị mô phỏng với giá trị thực nghiệm ở vùng bên trong trường chiếu. Các

dạng phân bố liều của chùm photon 15MV không khác so với chùm photon 6MV.

Tuy nhiên tại vùng biên của trường chiếu lại có sự chênh lệch giữa mô phỏng và

thực nghiệm, sự chênh lệch này rõ ràng hơn so với trường hợp photon 6MV. Ngoài

ra ở vùng bên ngoài của trường chiếu, sự khác biệt giữa mô phỏng và thực nghiệm

ít hơn so với trường hợp photon 6MV. Một ñiều cần lưu ý là trong lần mô phỏng

với chùm photon 15MV, chúng ta ñã thay bộ lọc khác so với chùm photon 6MV.

58

(a)

(b)

Hình 4.10: So sánh liều phân bố theo phương ngang của chùm photon 15MV với

nhiều ñộ sâu khác nhau trên cùng một trường chiếu: (a) cho trường chiếu 8×8cm2

và

(b) cho trường chiếu 10×10 cm2

59

4.3.1.3 Nhận xét chung

Qua việc so sánh các ñường phân bố liều tương ñối trong phantom nước giữa

mô phỏng và thực nghiệm, ta có thể rút ra ñược một số nhận xét sau:

Phân bố liều tương ñối theo ñộ sâu là giữa mô phỏng và thực nghiệm là rất

phù hợp với nhau, khác biệt giữa hai phương pháp là nhỏ hơn 7% với năng lượng

chùm photon 6MV và 3% với năng lượng chùm photon 15MV. Do tally sử dụng ở

ñây là tally F8 có thời gian mô phỏng hơi lâu nên thăng giáng thống kê trong mô

phỏng vẫn còn tương ñối lớn. Tuy nhiên trong công trình [10], với việc sử dụng hai

chương trình MCNP và GEANT3, Mesbahi và cộng sự vẫn nhận thấy sự sai lệch cỡ

dưới 7% trong trường hợp phân bố liều theo ñộ sâu, ñặc biệt là ở vùng buildup cho

dù ñã giảm sai số thống kê của mô phỏng xuống dưới 1%. Cùng với [23], các tác

giả cho rằng sự sai lệch này cũng có thể ñược gây ra bởi sự không chính xác của các

liều kế ño ñạc do các photon tán xạ từ nhiều hướng khác nhau vào vùng thể tích của

liều kế. Ngoài ra, sự nhiễm bẩn electron trong chùm tia photon phát ra từ máy gia

tốc cũng có thể là một nguyên nhân gây ảnh hưởng, ñiều này cũng ñã ñược nghiên

cứu trong [11] [17] với các chùm photon 6MV và 18MV.

ðối với phân bố liều theo phương ngang, ta nhận thấy có sự phù hợp rất tốt

giữa mô phỏng và thực nghiệm ở vùng bên trong trường chiếu, sai số trong tất cả

các trường hợp ñều dưới 2%. Ở ngoài biên của trường chiếu, sai lệch giữa mô

phỏng và thực nghiệm vào cỡ dưới 12% còn ñối với vùng bên ngoài trường chiếu,

sự sai lệch thay ñổi rất lớn theo từng cấu hình mô phỏng và có thể lên tới 50% ở

vùng không quá xa trường chiếu. Một trong những nhân tố quan trọng ảnh hưởng

tới phân bố liều theo phương ngang là ñặc trưng của chùm tia electron tới. Các tác

giả trong [9] ñã nghiên cứu thay ñổi bán kính chùm electron từ 0.2 ñến 4mm và cho

thấy ñối với kích thước trường chiếu càng lớn thì sự ảnh hưởng của bán kính chùm

electron lên phân bố liều theo phương ngang càng rõ rệt. Sự ảnh hưởng này càng rõ

rệt khi tăng ñộ sâu càng khảo sát, ñiều này dễ dàng ñược nhận ra trong Hình 4.6 và

Hình 4.9, khi ñộ sâu càng tăng thì sự chênh lệch ở vùng ngoài trường chiếu càng

lớn. Ngoài ra ảnh hưởng của năng lượng chùm tia electron cũng ñã ñược nghiên cứu

60

trong [22] bằng việc mô phỏng EGS các chùm electron ñơn năng. Kết quả cho thấy

các electron năng lượng cao sẽ có xu hướng làm phẳng phân bố liều hơn là các

electron có năng lượng thấp. Từ ñây ta có thể suy ñoán rằng các phân bố năng

lượng ñược sử dụng trong luận văn hơi lệch về phía vùng năng lượng thấp hơn so

với phân bố năng lượng thực tế của chùm electron.

Một nguyên nhân khác có thể gây nên sự sai lệch là do các liều kế, các tác

giả trong [22] ñã nghiên cứu sự ghi nhận liều của hai loại liều kế là CEA film và

buồng ion hóa IC-15, cho thấy có sự thay ñổi trong dạng ñường phân bố liều ghi

nhận bằng hai loại liều kế khác nhau, ñặc biệt là ở vùng biên của trường chiếu.

Ngoài ra, kích thước của liều kế cũng ảnh hưởng ñến ñường phân bố liều. Các tác

giả cũng chỉ ra rằng ñối với việc ño ñạc liều thấp, ñộ chính xác của các liều kế cũng

không ñược cao, ñó cũng có thể là nguyên nhân dẫn ñến sự sai lệch lớn ở vùng

ngoài trường chiếu.

Bên cạnh ñó, một số nguyên nhân khác có thể kể ñến ở ñây là sự ñơn giản

hóa cấu hình của máy gia tốc trong mô phỏng và sự không chính xác trong các

thông số mô hình ñầu máy gia tốc cũng góp phần ảnh hưởng ñến ñộ chính xác của

kết quả. Bộ hệ số chuyển ñổi thông lượng sang liều ñược sử dụng trong MCNP

cũng ñóng góp một phần vào sai số tính toán. Hai bộ hệ số ñược sử dụng trong

MCNP là ANSI/ANS–6.1.1–1977 và ICRP-21 [24] có sự chênh lệch giá trị so với

nhau, do ñó chắc chắn sẽ có một sự sai lệch nào ñó khi sử dụng một trong hai bộ hệ

số kể trên.

4.3.2. Kết quả phân bố liều trên voxel phantom

Sau khi tiến hành mô phỏng phân bố liều tương ñối trong phantom nước, tác

giả tiến hành mô phỏng phân bố liều trong voxel phantom. Phantom này ñược xây

dựng từ các số liệu hình chụp CT thu ñược từ bệnh nhân. ðể xây dựng phantom, tác

giả ñã sử dụng bộ số liệu CT từ bệnh viện Chợ Rẫy cho một ca u não. Công việc

xây dựng phantom ñược tiến hành với việc sử dụng chương trình CODIM ñể ñọc số

liệu hình ảnh, chuyển ñổi thành input file và tiến hành tính liều trên MCNP5. Hình

4.11 trình bày giao diện phần chuyển ñổi của chương trình CODIM.

61

Hình 4.11: Giao diện chuyển ñổi của chương trình CODIM (CONVERT_VIEW)

� Kích thước của phantom CT

Mỗi voxel ñược xây dựng có kích thước 0.5078×0.5078×0.5cm3. Kích thước

của phantom ñược xây dựng trong MCNP5 như sau:

x: -12.99968 cm ñến 12.99968 cm.

y: -12.99968 cm ñến 12.99968 cm.

z: -94.25 cm ñến -106.25 cm.

� Các thông số ñược thiết lập trên từng hướng chiếu

Tác giả xác lập các thông số mô phỏng trùng khớp với chương trình DSS ñể

thuận tiện cho việc so sánh chính xác:

Mô phỏng ñược thực hiện theo 3 hướng chiếu với chùm photon 6MV với tọa

ñộ vị trí trung tâm X = 0.8cm, Y = -2.5cm và Z = 0cm với các hướng chiếu như sau:

62

- Hướng 1 có góc 90o so với hướng thẳng ñứng từ trên xuống, kích thước trường

chiếu ñược xác lập là 9.6×6.6cm2 (tương ứng với ñộ mở rộng theo 2 hướng trên

trục x và y) với chất lượng chùm tia ñược thiết lập là 30%.

- Hướng 2 có góc 260o so với hướng thẳng ñứng từ trên xuống, kích thước trường

chiếu ñược xác lập là 10.0×6.6cm2(tương ứng với ñộ mở rộng theo 2 hướng trên

trục x và y) với chất lượng chùm tia là 30%.

- Hướng 3 có góc 180o so với hướng thẳng ñứng từ trên xuống, kích thước trường

chiếu ñược xác lập là 10.0×6.6cm2 (tương ứng với ñộ mở rộng theo 2 hướng trên

trục x và y) với chất lượng chùm tia là 40%.

� Tính liều và so sánh với chương trình DSS

Sau khi tạo input file và thiết lập ñầy ñủ các thông số cho quá trình mô

phỏng, quá trình mô phỏng bằng MCNP5 ñược thực hiện dưới sự hỗ trợ của chương

trình CODIM, kết quả ñược ñem so sánh với hình ảnh của chương trình lập kế

hoạch ñiều trị DSS. Hình 4.12 trình bày kết quả tính liều bằng MCNP5. Kết quả

trong hình tương ứng với lát cắt tại vị trí cách vị trí trung tâm 69mm, ñược chiếu

bởi 3 trường chiếu như xác lập ở trên Giá trị màu sắc các ñường ñồng liều ñược chỉ

ra trong mục ISODOSE INFORMATION trên giao diện chương trình.

Hình 4.13 so sánh các ñường ñồng liều thu ñược sau khi mô phỏng bằng

MCNP5 với các ñường thu ñược từ DSS. Giá trị liều cao nhất là 6220cGy tại vị trí

có tọa ñộ (-2.54, -6.79, 0.00). Trong Hình 4.13, ta chọn 5 ñiểm O, A, B, C và D là

phần ranh giới giữa các khu vực màu. ðể việc so sánh ñược chính xác, chúng tôi

chọn vị trí liều cực ñại trên DSS làm vị trí chuẩn và khảo sát liều theo trục ñi qua

ñiểm O từ trên xuống. O cũng là ñiểm nằm trên phần ranh giới giữa khu vực màu ñỏ

ñậm (nhận liều cao nhất) và khu vực màu ñỏ.

63

Hình 4.12: Kết quả tính liều theo 3 hướng chiếu của MCNP5 ñược vẽ bằng chương

trình CODIM (ISODOSE_MESHTAL)

Hình 4.13: Sự phân bố các ñường ñồng liều của 2 chương trình mô phỏng. Bên trái

là phân bố các ñường ñồng liều ñược mô phỏng bằng chương trình MCNP5 và bên

phải là chương trình DSS

64

Bảng 4.3. Tọa ñộ và phần trăm liều tương ñối ñược tính bởi MCNP5

ðiểm Tọa ñộ ñiểm ảnh

(ñiểm)

Tọa ñộ mô phỏng

(cm)

Liều tương ñối

(%)

O 206,390 (-2.54,-6.79,0) 100

A 206, 336 (-2.54, -4.06, 0) 93.5

B 206, 290 (-2.54, -1.73, 0) 88.22

C 206, 225 (-2.54, 1.57, 0) 79.08

D 206, 207 (-2.54, 2.48, 0) 49.0

Hình 4.14 trình bày liều tương ñối cách vị trí trung tâm 2.5cm (ñường màu

ñỏ dọc từ trên xuống trong Hình 4.13) và cách vị trí trung tâm 5cm (ñường màu

vàng dọc từ trên xuống trong Hình 4.13).

Hình 4.14: Liều tương ñối tại các vị trí cách tọa ñộ trung tâm 2.5cm và 5cm

Hình 4.14 cho thấy ñộ chênh lệch liều cao giữa 2 khu vực, khu vực cách gốc

tọa ñộ 2.5 cm giá trị vùng liều tương ñối khu vực liều cao trên 75% trong khi khu

vực cách góc tọa ñộ 5cm thì giá trị vùng liều cao chỉ khoảng 55%. ðộ rộng của

vùng liều cao của ñường màu ñỏ là khoảng 9cm.

65

Như vậy nếu so sánh về hình ảnh, các ñường ñồng liều thu ñược từ cả DSS

và MCNP5 kết hợp chương trình CODIM cho kết quả khá trùng khớp ở khu vực

vùng liều cao. Chương trình CODIM cũng ñã thiết lập ñược các khu vực có liều

tương ñối khác nhau trong vùng liều cao. Tuy nhiên, vẫn còn một số những hạn chế

nhất ñịnh, chẳng hạn vẫn chưa tách biệt ñược dứt khoát các vùng liều, khu vực vùng

liều cao 100% chỉ chiếm một thể tích khá nhỏ. Khu vực vùng liều 100%, 95%, 90%

ñược thiết lập bằng chương trình DSS, trong khi mô phỏng bằng MCNP5 khu vực

ñó chỉ chiếm liều thấp hơn là 95%, 90% và 85%. ðiều này có thể do các nguyên

nhân như:

Thăng giáng trong mô phỏng tính liều bằng MCNP5 vẫn còn cao ñã dẫn ñến

sai số trong việc tách biệt các vùng liều. Thuật toán sử dụng trong MCNP5 là thuật

toán Monte Carlo, ñòi hỏi thời gian tính toán lâu và thống kê lớn; còn chương trình

DSS tính toán dựa trên dữ liệu bán thực nghiệm nên có thăng giáng thống kê tốt

hơn. Ngoài ra, khả năng vẽ ñường contour của chương trình CODIM vẫn chưa tốt,

thiếu khả năng lọc nhiễu trong hiển thị kết quả cuối cùng. Trong quá trình tính toán,

chương trình DSS cũng ñã tự ñộng loại bỏ những vật mốc trên CT bệnh nhân như

mặt nạ, dây chì, dường nằm và gối kê ñầu bệnh nhân trong khi chương trình mô

phỏng bằng MCNP5 lại không thể loại bỏ ñược dẫn ñến việc lệch liều trong khu

vực liều cao [5]. Bên cạnh ñó, những yếu tố về trường chiếu, năng lượng, kích

thước và thành phần cấu tạo chính xác của các thành phần trong ñầu máy gia tốc có

thể sẽ có những sai khác nhất ñịnh nên dẫn ñến sự sai lệch trong quá trình mô

phỏng.

66

KẾT LUẬN

Việc tính toán liều trong xạ trị là một bài toán hết sức phức tạp do sự phức

tạp trong quá trình tương tác của bức xạ với vật chất cũng như sự phức tạp của cấu

hình thiết bị xạ trị. Trong những năm gần ñây, việc nghiên cứu và sử dụng các

chương trình mô phỏng Monte Carlo nói chung và chương trình MCNP nói riêng

trong việc mô phỏng tính toán liều trong kỹ thuật xạ trị ñã trở nên phổ biến do

những ưu ñiểm của các chương trình này mang lại.

Mục ñích chính của luận văn này là nhằm ứng dụng chương trình mô phỏng

Monte Carlo mà cụ thể là chương trình MCNP5 trong mô phỏng máy gia tốc tuyến

tính dùng trong xạ trị, ñồng thời kiểm tra ñộ chính xác của mô phỏng trên mô hình

phantom nước và phantom người ñược tạo từ ảnh CT. Kết quả thu ñược sẽ giúp cho

việc ñịnh hướng mô phỏng tính liều trong lập kế hoạch ñiều trị.

Một trong những thành công của luận văn là ñã xây dựng ñược chương trình

CODIM chuyển ñổi từ bộ số liệu CT thành mô hình phantom cung cấp cho input

file của chương trình MCNP5. Trong tương lai, chương trình này sẽ ñược hoàn

thiện hơn về khả năng chuyển ñổi cũng như cập nhật thêm các cơ sở dữ liệu ñầy ñủ

hơn về các thành phần vật chất trong cơ thể người. Hiện nay, trong quá trình chuyển

ñổi, chương trình chỉ sử dụng một mật ñộ ñại diện cho mỗi loại vật chất, do việc

tính toán với mật ñộ thay ñổi ñòi hỏi một kích thước file ñầu vào cũng như tăng ñộ

phức tạp của cấu hình lên nhiều lần. Các nghiên cứu trong tương lai sẽ tiếp tục về

hướng xây dựng phantom có mật ñộ thay ñổi mà vẫn ñảm bảo ñược tốc ñộ tính

toán. Bên cạnh ñó, chương trình ñược xây dựng cũng có một tiềm năng phát triển

rất lớn không chỉ cho việc mô phỏng bằng MCNP mà còn có thể mở rộng ra theo

hướng xây dựng một chương trình tính toán, phân tích liều hoặc xử lý các ảnh chụp

bằng kĩ thuật hạt nhân như PET, CT, MRI, …

Luận văn cũng ñã bước ñầu nghiên cứu mức ñộ chính xác của phương pháp

Monte Carlo ñể tính các bài toán phức tạp trong tính liều xạ trị ngoài. Tuy nhiên,

việc tính liều theo phương pháp này lại tốn khá nhiều thời gian, ñể giải quyết ñiều

67

này ñòi hỏi phải có một hệ thống máy tính ñủ mạnh và xây dựng các phương án

nhằm giảm thiểu thời gian tính toán. Các phương án ñang ñược xem xét có thể kể

ñến chẳng hạn như chia cấu hình sát thành các vùng không gian pha và ghi nhận dữ

liệu tương ứng với mỗi vùng bằng cách áp dụng phương pháp ghi mặt ñể từ ñó sử

dụng không gian pha một cách linh hoạt hơn cho các phantom. ðiều này có thể làm

giảm thời gian khảo sát vận chuyển electron vốn tốn rất nhiều thời gian tính toán.

Tuy nhiên, ñể ñảm bảo ñộ chính xác của kết quả, trước khi áp dụng phương pháp

này ta cần phải khảo sát ảnh hưởng của sự nhiễm bẩn electron lên kết quả. Bên cạnh

ñó, phương án lập trình mô phỏng song song MCNP5 trên hệ ñiều hành Linux cũng

là một phương án khả thi với việc sử dụng hệ máy WS tại Phòng Vật lý Tính toán

Trường ðHKHTN TPHCM.

Luận văn ñã ñạt ñược một số kết quả nhất ñịnh trong việc mô phỏng chùm

tia electron phát ra từ máy gia tốc bằng chương trình MCNP5, xác ñịnh ñược sự ảnh

hưởng của các mức năng lượng và trường chiếu khác nhau lên phantom nước. Kết

quả mô phỏng cho thấy ñường cong phân bố liều theo ñộ sâu phụ thuộc vào năng

lượng chùm tia, khoảng cách từ nguồn ñến bề mặt phantom và kích thước trường

chiếu. Các kết quả mô phỏng phân bố liều theo phương ngang ñược so sánh với số

liệu thực nghiệm và ñạt kết quả phù hợp tốt trong vùng bên trong trường chiếu, tuy

nhiên ở vùng bên ngoài trường chiếu cho thấy cần có thêm sự hiệu chỉnh về năng

lượng và bán kính chùm tia electron tới cũng như cấu hình mô phỏng ñể có thể ñạt

ñược kết quả phù hợp với thực nghiệm hơn.

Với bài toán mô phỏng phân bố liều trong voxel phantom, luận văn ñã xây

dựng các ñường ñồng liều dựa trên sự kết hợp của chương trình CODIM và

MCNP5, kết quả cho thấy dạng các ñường ñồng liều thu ñược từ mô phỏng khá phù

hợp với các ñường tính toán bằng chương trình DSS tuy nhiên vẫn có sự sai lệch cỡ

5%. Ngoài ra, kết quả thu ñược từ chương trình MCNP5 có sai số thống kê khá lớn,

ñiều này cũng ảnh hưởng ñến kết quả cuối cùng. ðể cải thiện ñiều này, bên cạnh

việc sử dụng các phương pháp cải tiến như ñã ñề cập ñến ở trên, các kĩ thuật khử

nhiễu phân bố liều trong mô phỏng Monte Carlo cũng là một hướng xử lý ñáng

68

ñược quan tâm. Các kĩ thuật ñược ñề nghị chẳng hạn như [19], [20], [13], … có thể

sẽ mang lại hiệu quả trong việc lập kế hoạch xạ trị bằng phương pháp Monte Carlo.

Các kết quả ñạt ñược trong luận văn ñã cho thấy khả năng ứng dụng các

chương trình mô phỏng Monte Carlo trong việc tính toán chuẩn liều và lập kế hoạch

xạ trị. Tuy vẫn còn nhiều việc cần thực hiện ñể có thể thực sự ứng dụng trong ñiều

kiện thực tế nhưng với những thành công bước ñầu, tác giả tin rằng ñây là một

hướng phát triển tốt góp phần vào việc nâng cao khả năng xạ trị của các thiết bị ñặc

biệt là các máy gia tốc tuyến tính hiện nay.

69

DANH MỤC CÔNG TRÌNH

Lê Thanh Xuân, ðặng Nguyên Phương, Mai Văn Nhơn, Trương Thị Hồng Loan

(2009), “Mô phỏng Monte Carlo máy gia tốc tuyến tính (LINAC) dùng trong xạ

trị”, Hội nghị Khoa học Công nghệ Hạt nhân lần thứ 7, Nha Trang.

70

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

[1] GS. Phan Văn Duyệt (1998), Phương pháp vật lý và lý sinh phóng xạ dùng

trong nông nghiệp, sinh học và y học , NXB Khoa học và Kỹ thuật Hà Nội, Hà

Nội.

[2] Nguyễn Chấn Hùng (2004), Ung bướu học nội khoa, NXB Y học. TP Hồ Chí

Minh.

[3] Nguyễn Thái Hà, TS Nguyễn ðức Thuận (2006), Y học hạt nhân và kỹ thuật

xạ trị, NXB Bách Khoa, Hà Nội.

[4] Nguyễn Thị Bích Loan (2008), Ứng dụng Monte Carlo code EGSnrc trong

tính liều xạ trị bằng máy gia tốc, Luận văn Thạc sĩ Trường ðại học Khoa học

tự nhiên Thành phố Hồ Chí Minh, TP Hồ Chí Minh.

[5] Phan Thị Thành Lý (2009), Tính liều gây bởi chùm tia photon từ máy gia tốc

dùng Monte Carlo code EGSnrc, Luận văn Thạc sĩ Trường ðại học Khoa học

Tự nhiên Thành phố Hồ Chí Minh, TP Hồ Chí Minh.

[6] http://ungthu.net.vn/?a=readmore&id=T15CA2H5WOA586R15

[7] http://ungthu.net.vn/?a=readmore&id=7T6SAFR1E9WXI7C02

Tiếng Anh

[8] A. Mesbahi (2007), “Dosimetric characteristics of unflattened 6MV photon

beams of a clinical linear accelerator: A Monte Carlo study”, Applied

Radiation and Isotopes, 67, pp.1029-1036.

[9] A. Mesbahi, A. Reilly, D. Thwaites (2006), “Development and commissioning

of a Monte Carlo photon beam model for Varian CL 2100EX linear

accelerator”, Applied Radiation and Isotopes, 64, pp.656-662.

[10] Asghar Mesbahi, Michael Fix, Mahmoud Allahverdi, Ellen Grein, Hossein

Garaati (2005), “Monte Carlo calculation of Varian 2300C/D Linac photon

71

beam characteristics: A comparison between MCNP4C, GEANT3 and

measurements”, Applied Radiation and Isotopes, 62, pp.469–477.

[11] Asghar Mesbahi (2009), “A Monte Carlo study on neutron and electron

contamination of an unflattened 18-MV photon beam”, Applied Radiation and

Isotopes, 67, pp.55-60.

[12] B. Serrano et al (2006), “Monte Carlo simulation of a medical linear

accelerator for radiotherapy use”, Radiation Protection and Isotopes, 119,

pp.506-509.

[13] C.M. Ma, J.S. Li, S.B. Jiang, T. Pawlicki, W. Xiong, L.H. Qin, J. Yang (2005),

“Effect of statistical uncertainties on Monte Carlo treatment planning”, Physics

in Medicine and Biology, 50, pp.891–907.

[14] E. Spezi, D.G. Lewis, C.W. Smith (2001), “Monte Carlo simulation and

dosimetric verification of radiotherapy beam modifiers”, Physics in Medicine

and Biology, 46, pp.3007-3029.

[15] E.B. Podgorsak (2005), Radiation physics for medical physics, Springer;

Berlin.

[16] J. Sempau et al (2001), “Monte Carlo simulation of electron beams from an

accelerator head using PENELOPE”, Physics in Medicine and Biology, 46,

pp.1163-1186.

[17] George X Ding (2002), “Energy spectra, angular spread, fluence profiles and

dose distributions of 6 and 18 MV photon beams: results of Monte Carlo

simulations for a Varian 2100EX accelerator”, Physics in Medicine and

Biology, 47, pp.1025–1046

[18] M.K. Fix et al (2001), “A multiple source model for 6 MV photon beam dose

calculations using Monte Carlo”, Physics in Medicine and Biology, 46,

pp.1407–1427.

[19] Matthias Fippel, Fridtjof Nusslin (2003), “Smoothing Monte Carlo calculated

dose distributions by iterative reduction of noise”, Physics in Medicine and

Biology, 48, pp.1289–1304

72

[20] Robert Jeraj, Paul Keall (2000), “The effect of statistical uncertainty on

inverse treatment planning based on Monte Carlo dose calculation”, Physics in

Medicine and Biology, 45, pp.3601–3613.

[21] S. Kinase et al (2003), “Evaluation of specific absorbed fractions in voxel

phantoms using Monte Carlo simulation”, Radiation Protection and Isotopes,

105, pp.557-563.

[22] S.Y. Lin, T.C. Chu, J.P. Lin (2001), “Monte Carlo simulation of a clinical

linear accelerator”, Applied Radiation and Isotopes, 55, pp.759-765.

[23] J.V. Siebers, P.J. Keall, B. Libby, R. Mohan (1999), “Comparison of EGS4

and MCNP4B Monte Carlo codes for generation of photon phase space

distributions for a Varian 2100C”, Physics in Medicine and Biology, 44,

pp.3009–3026.

[24] X-5 Monte Carlo Team (2003), MCNP — A General Monte Carlo N-Particle

Transport Code, Version 5, Los Alamos National Laboratory.