Análise comparativa entre modelagem computacional e dados experimentais para tomografia computadorizada com feixe de prótons

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Kozuki, Carla
Orientador(a): Schelin, Hugo Reuters
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/307
Resumo: Neste trabalho são apresentadas análises comparativas entre simulações computacionais e dados experimentais para o protótipo de um minitomógrafo com feixe de prótons. A primeira etapa consistiu em elaborar virtualmente dois modelos de phantoms. Foram utilizados programas de simulação baseados no método de Monte Carlo, Geant4 versão 9.4p02 e SRIM 2010. Um phantom foi projetado utilizando polipropileno (PP), água e ar em estrutura tubular. Este phantom em PP é dedicado para estudos em reconstrução tomográfica. O outro modelo de phantom utiliza polietileno de alta densidade (PEAD) em formato de disco com espessuras de 3 mm, 4 mm e 5 mm. Estes são dedicados ao experimento de perda de energia em prótons. Concluída a etapa de simulação, os phantoms foram confeccionados em micro usinagem de precisão. Imagens tomográficas com raios X do phantom em PP foram obtidas no microtomógrafo do Instituto Politécnico da UERJ, para posterior comparação com as simulações. Os phantoms em disco de PEAD foram irradiados com feixe de prótons com energia de 24 MeV no cíclotron do Instituto de Engenharia Nuclear (IEN). As imagens reconstruídas do phantom em PP com dados simulados demonstraram uma boa aproximação da estrutura comparando-as com imagens tomográficas com raios X. O experimento de perda de energia de prótons realizada no IEN demonstrou uma ótima aproximação com dados simulados com Geant4 e SRIM.