JP2010057656A - Radiation quality, calculation method, and calculation program of biological effectiveness of heavy particle beam - Google Patents

Radiation quality, calculation method, and calculation program of biological effectiveness of heavy particle beam Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a calculation method calculating biological effectiveness of heavy particle beam when irradiating the heavy particle beam in a short period of time without depending on the type and energy of the particles. <P>SOLUTION: A first Monte Carlo code taking no account of secondary electron and account of only an energy imparted along a course, a second Monte Carlo code taking account of an energy which the secondary electron 7 generated along the course applies to a medium, and a data conversion code for converting particle data of the first Monte Carlo code into particle data of the second Monte Carlo code, are installed into a computer, a heavy particle beam and physical property data of a target and an object are input therein, a transport of the heavy particle beam from colliding on the target and being dispersed till entering a code changeover position is calculated by the first Monte Carlo code, the particle data of the first Monte Carlo code are converted into the particle data of the second Monte Carlo code at the code changeover position, and the transport from the code changeover position into the object is calculated by the second Monte Carlo code. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

本発明は、重粒子線ビームの線質及び生物効果の計算方法と計算プログラムに関する。   The present invention relates to a calculation method and calculation program for the quality and biological effects of a heavy particle beam.

放射線照射装置により放射線が照射される物体内における線量分布を、コンピュータによりシミュレーションにより計算するための線量計算方法は、例えば特許文献1〜3に開示されている。また、本発明に関連する技術は、非特許文献1に開示されている。   For example, Patent Documents 1 to 3 disclose a dose calculation method for calculating a dose distribution in an object irradiated with radiation by a radiation irradiation apparatus by computer simulation. A technique related to the present invention is disclosed in Non-Patent Document 1.

特表2000−507848号公報、「全粒子モンテカルトトランスポートを使用する放射線療法線量の計算」JP 2000-507848, "Calculation of radiation therapy dose using whole particle Monte Carlo transport" 特開2002−336365号公報、「線量シミュレーション計算方法」JP 2002-336365 A, “Dose Simulation Calculation Method” 特開2004−41292号公報、「線量計算方法」JP 2004-41292 A, “Dose Calculation Method”

Y.Kase, et.al,“Microdosimetric Measurements and Estimation of Human Cell Survival for Heavy−Ion Beams”, RADIATION RESEARCH 166, 629−638 (2006)Y. Kase, et. al, “Microscopic Measurements and Estimates of Human Cell Survival for Heavy-Ion Beams”, RADIATION RESEARCH 166, 629-638 (2006)

重粒子線ビーム(例えば、C,Ne,Si,Arイオン)と人体との相互作用を評価する場合、粒子線の持つ線質(線エネルギーや線エネルギー付与など)と粒子線が人体に与える影響(生物効果)を詳細に評価する必要がある。
すなわち重粒子線治療においては、物理線量に加えて、線質を考慮した生物線量が投与線量の評価基準となる。重粒子線は物質中で核破砕を起こしより小さな粒子に分裂し、ビームはエネルギー付与や散乱特性の異なる様々な粒子の混合となる。従って、線質評価方法としては、粒子の種類やエネルギーに依存しない方法が望ましい。
しかし特許文献1〜3では、例えば腫瘍等の標的に対する電磁放射線や微粒子放射線の線量分布を計算しているが、線質および生物効果の評価はなされていなかった。
When evaluating the interaction between a heavy particle beam (for example, C, Ne, Si, Ar ions) and the human body, the quality of the particle beam (such as the application of linear energy or linear energy) and the effect of the particle beam on the human body (Biological effect) needs to be evaluated in detail.
That is, in heavy ion radiotherapy, in addition to physical dose, biological dose considering radiation quality is the evaluation standard for administration dose. Heavy particle beams cause nuclear fragmentation in the material and break up into smaller particles, and the beam is a mixture of various particles with different energization and scattering characteristics. Therefore, a method that does not depend on the type or energy of particles is desirable as a method for evaluating the quality of radiation.
However, in Patent Literatures 1 to 3, for example, dose distributions of electromagnetic radiation and fine particle radiation for a target such as a tumor are calculated, but evaluation of radiation quality and biological effect has not been made.

本発明は上述した従来の問題点を解決するために創案されたものである。すなわち、本発明の目的は、重粒子線ビーム(例えば、C,Ne,Si,Arイオン)を対象物に照射する際の、粒子線の持つ線質(放射線の強さ)と粒子線が人体に与える影響(生物効果)を詳細に評価することができ、かつ粒子の種類やエネルギーに依存せず、計算時間を短縮できる重粒子線ビームの線質及び生物効果の計算方法と計算プログラムを提供することにある。   The present invention has been developed to solve the above-described conventional problems. That is, an object of the present invention is to provide a particle beam having a quality (radiation intensity) and a particle beam when a target is irradiated with a heavy particle beam (for example, C, Ne, Si, Ar ions). Provides a method and program for calculating the quality and biological effects of heavy particle beams that can be used to evaluate the effects (biological effects) on the particle in detail and reduce the calculation time without depending on the type or energy of the particles. There is to do.

本発明によれば、コンピュータに、粒子線が媒質を通過するとき、2次電子を考慮せず、その進路に沿ってのエネルギー付与のみを考慮してモンテカルロ法により輸送計算を行う第1モンテカルロコードと、
前記進路に沿ってのエネルギー付与と、進路に沿って発生した2次電子が媒質に与えるエネルギーとを考慮してモンテカルロ法により輸送計算を行う第2モンテカルロコードと、
第1モンテカルロコードの粒子データを第2モンテカルロコードの粒子データに変換するデータ変換コードとをインストールし、
重粒子線ビーム、ターゲット及び対象物の位置及び物性データと対象物の上流側近傍のコード切替位置をコンピュータに入力し、
コンピュータにより、重粒子線ビームがターゲットに衝突し分散されてコード切替位置に入射するまでの輸送計算を前記第1モンテカルロコードで行い、
前記コード切替位置において第1モンテカルロコードの粒子データを第2モンテカルロコードの粒子データに変換し、
前記コード切替位置から対象物内の輸送計算を前記第2モンテカルロコードで行い、
前記対象物が受ける重粒子線の吸収線量及び生物効果を出力する、ことを特徴とする重粒子線ビームの線質及び生物効果の計算方法が提供される。
According to the present invention, when the particle beam passes through the medium, the first Monte Carlo code for performing the transport calculation by the Monte Carlo method without considering the secondary electrons and considering only the energy application along the path is made to the computer. When,
A second Monte Carlo code that performs transport calculation by the Monte Carlo method in consideration of energy application along the path and energy given to the medium by secondary electrons generated along the path;
A data conversion code for converting the first Monte Carlo code particle data into the second Monte Carlo code particle data; and
Input the heavy ion beam, target and object position and physical property data and the code switching position near the upstream side of the object to the computer,
The first Monte Carlo code performs a transport calculation until the heavy particle beam collides with the target, is dispersed, and enters the code switching position by a computer,
Converting the first Monte Carlo code particle data into the second Monte Carlo code particle data at the code switching position;
Transport calculation within the object from the code switching position is performed with the second Monte Carlo code,
There is provided a method for calculating the quality of a heavy particle beam and the biological effect, wherein the absorbed dose and biological effect of the heavy particle beam received by the object are output.

また本発明によれば、粒子線が媒質を通過するとき、2次電子を考慮せず、その進路に沿ってのエネルギー付与のみを考慮してモンテカルロ法により輸送計算を行う第1モンテカルロコードと、
前記進路に沿ってのエネルギー付与と、進路に沿って発生した2次電子が媒質に与えるエネルギーとを考慮してモンテカルロ法により輸送計算を行う第2モンテカルロコードと、
第1モンテカルロコードの粒子データを第2モンテカルロコードの粒子データに変換するデータ変換コードとを有し、
コンピュータに、重粒子線ビーム、ターゲット及び対象物の位置及び物性データと対象物の上流側近傍のコード切替位置をコンピュータに入力させ、
重粒子線ビームがターゲットに衝突し分散されてコード切替位置に入射するまでの輸送計算を前記第1モンテカルロコードで実行させ、
前記コード切替位置において第1モンテカルロコードの粒子データを第2モンテカルロコードの粒子データに変換させ、
前記コード切替位置から対象物内の輸送計算を前記第2モンテカルロコードで実行させ、
前記対象物が受ける線エネルギー、重粒子線の吸収線量及び生物効果を出力させる、ことを特徴とする重粒子線ビームの線質及び生物効果の計算プログラムが提供される。
Further, according to the present invention, when the particle beam passes through the medium, the first Monte Carlo code that performs the transport calculation by the Monte Carlo method without considering the secondary electrons and considering only the energy application along the path,
A second Monte Carlo code that performs transport calculation by the Monte Carlo method in consideration of energy application along the path and energy given to the medium by secondary electrons generated along the path;
A data conversion code for converting the first Monte Carlo code particle data into the second Monte Carlo code particle data;
Let the computer input the heavy ion beam, target and object position and physical property data and the code switching position near the upstream side of the object to the computer,
The first Monte Carlo code performs a transport calculation until the heavy particle beam collides with the target, is dispersed and enters the code switching position,
Converting the particle data of the first Monte Carlo code to the particle data of the second Monte Carlo code at the code switching position;
Causing the second Monte Carlo code to execute the transport calculation within the object from the code switching position;
There is provided a program for calculating the quality and biological effect of a heavy particle beam, which outputs the linear energy received by the object, the absorbed dose of the heavy particle beam, and the biological effect.

従来、線量および線質の計算においては,解析式を用いた簡易的計算方法、または汎用のモンテカルロコードを使用している。   Conventionally, in calculating dose and radiation quality, a simple calculation method using analytical formulas or a general-purpose Monte Carlo code is used.

しかし、粒子線と人体との相互作用を評価する場合、物理線量のほか線質に起因する生物効果を評価する必要がある。簡易的計算方法には、線質の効果を十分に考慮した方法は提供されていない。
一方、モンテカルロ法により輸送計算を行うコンピュータプログラム(モンテカルロコード)は複数公開されているが、各々のモンテカルロコードに一長一短があり、特定の条件では計算精度が低下する、または計算時間がかかるという問題があった。
However, when evaluating the interaction between the particle beam and the human body, it is necessary to evaluate the biological effects due to the radiation quality in addition to the physical dose. A simple calculation method is not provided with a method that fully considers the effect of radiation quality.
On the other hand, there are a number of computer programs (Monte Carlo codes) that perform transport calculations using the Monte Carlo method. However, each Monte Carlo code has its pros and cons, and there is a problem in that the calculation accuracy decreases or the calculation time is slow under certain conditions. there were.

本発明の計算方法と計算プログラムでは、2次電子を考慮しない第1モンテカルロコードと、2次電子を考慮する第2モンテカルロコードを用い、この2つのモンテカルロコード間で粒子線のデータの受け渡しを行うインターフェイス(データ変換コード)を用いて、一つの計算対象系に対し、2つのモンテカルロコードを使用する。
すなわち各々のモンテカルロコードが計算精度または計算速度に優れた領域で計算を行うことにより、比較的少ない計算時間で、精度の良い線量および線質の評価が可能となった。これにより、粒子線が人体に与える影響(生物線量)の詳細評価が可能となった。
In the calculation method and calculation program of the present invention, a first Monte Carlo code that does not consider secondary electrons and a second Monte Carlo code that considers secondary electrons are used, and particle beam data is transferred between the two Monte Carlo codes. Two Monte Carlo codes are used for one calculation target system using an interface (data conversion code).
That is, each Monte Carlo code performs calculations in an area where the calculation accuracy or calculation speed is excellent, so that dose and radiation quality can be evaluated with high accuracy in a relatively short calculation time. As a result, detailed evaluation of the effects (biological dose) of particle beams on the human body became possible.

以下、本発明の好ましい実施例を図面を参照して説明する。なお、各図において共通する部分には同一の符号を付し、重複した説明を省略する。   Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the common part in each figure, and the overlapping description is abbreviate | omitted.

図1は、各種放射線の生体内における線量分布を示す図である。この図において、横軸は体の表面からの深さ(cm)、縦軸は相対線量である。
この図に示すように、光子線や中性子線のように電荷を持たない非荷電粒子では、粒子数が体内で深さと共に指数関数的に減衰する。これに対して高エネルギーの荷電粒子は体内に照射されるとクーロン散乱によって徐々にエネルギーを失いながら進んでいき、飛程付近で急激にエネルギーを失う。このため深部線量分布において飛程付近にブラッグピークと呼ばれる高い線量を与える部分を持つ。この部分を腫瘍の位置に合わせることで、腫瘍に線量を集中させることができる。
高エネルギーの荷電粒子としては、炭素、ネオン、シリコン、アルゴン等が知られている。
FIG. 1 is a diagram showing dose distributions of various types of radiation in a living body. In this figure, the horizontal axis is the depth (cm) from the body surface, and the vertical axis is the relative dose.
As shown in this figure, in an uncharged particle having no electric charge such as a photon beam or a neutron beam, the number of particles attenuates exponentially with the depth in the body. On the other hand, when high-energy charged particles are irradiated into the body, they proceed while gradually losing energy due to Coulomb scattering, and suddenly lose energy near the range. For this reason, the deep dose distribution has a portion giving a high dose called a Bragg peak near the range. By matching this part with the position of the tumor, the dose can be concentrated on the tumor.
Carbon, neon, silicon, argon and the like are known as high energy charged particles.

図2は、X線と重粒子線で照射した細胞の生存率曲線である。この図において、横軸は吸収線量(Gy)、縦軸は細胞生存率Sである。
この図に示すように、細胞生存率Sが同一(例えば0.1)の場合、X線の吸収線量Dよりも重粒子線の吸収線量Dは小さい値となる。言い換えれば、腫瘍にX線と重粒子線を照射して細胞を死滅させる場合、重粒子線の方がX線よりも低い線量で同一の細胞生存率Sを達成することができる。
FIG. 2 is a survival rate curve of cells irradiated with X-rays and heavy particle beams. In this figure, the horizontal axis represents the absorbed dose (Gy), and the vertical axis represents the cell viability S.
As shown in this figure, when the cell survival rate S is the same (e.g. 0.1), the absorbed dose D of heavy particle beam than absorbed dose D 0 of the X-ray becomes a small value. In other words, when the cells are killed by irradiating the tumor with X-rays and heavy particle beams, the heavy cell beams can achieve the same cell survival rate S at a lower dose than the X-rays.

この図において、重粒子線の吸収線量D(Gy)と細胞生存率S(−)の関係は、式(1)で表すことができる。ここで、α、βは細胞、線質ごとのパラメータである。
S=exp(−α・D−β・D)・・・(1)
In this figure, the relationship between the absorbed dose D (Gy) of the heavy particle beam and the cell viability S (−) can be expressed by equation (1). Here, α and β are parameters for each cell and radiation quality.
S = exp (−α · D−β · D 2 ) (1)

また、同一の細胞生存率S(例えば0.1)を達成するX線の吸収線量Dと重粒子線の吸収線量Dの比D/Dを生物効果(Relative Biological Effect:RBE)と定義する。従って、生物効果(RBE)は、一般的には1より大きい正数である。 Further, the ratio D 0 / D between the absorbed dose D 0 of X-rays and the absorbed dose D of heavy particle beams that achieves the same cell viability S (for example, 0.1) is defined as a biological effect (Relativistic Biological Effect: RBE). To do. Therefore, the biological effect (RBE) is generally a positive number greater than one.

図3は、重粒子線の生体内における物理線量と生物線量を示す図である。この図において、横軸は体の表面からの深さ(cm)、縦軸は相対線量(%)である。
この図において、物理線量は、図1の重粒子線の吸収線量に相当するが、放射線治療においては、上述した生物効果(RBE)を加味した生物線量で、治療用の投与線量を評価する必要がある。
FIG. 3 is a diagram showing a physical dose and a biological dose of a heavy particle beam in a living body. In this figure, the horizontal axis represents the depth (cm) from the body surface, and the vertical axis represents the relative dose (%).
In this figure, the physical dose corresponds to the absorbed dose of the heavy particle beam in FIG. 1, but in radiotherapy, it is necessary to evaluate the treatment dose with the biological dose taking into account the biological effect (RBE) described above. There is.

本発明において、粒子線の線質とは、放射線の強さを意味し、線エネルギーy(Linear Energy Transfer:LET)で表す。線エネルギーy(LET)とは、単位長さ当たりに荷電粒子によって局限的に吸収されるエネルギー量を表す。
これに対して、荷電粒子が単位長さを通るときに失う平均エネルギーを「阻止能」と呼ぶ。生体組織やガス中を荷電粒子が通過する際の線エネルギー(LET)は阻止能にほぼ等しい。
また、式(1)におけるパラメータαは、線エネルギーyの関数として与えることができることが知られている。
この関係式をα=f(y)・・・(2)とする。
In the present invention, the quality of particle beam means the intensity of radiation, and is expressed by linear energy transfer (LET). The line energy y (LET) represents the amount of energy locally absorbed by charged particles per unit length.
In contrast, the average energy that a charged particle loses when passing through a unit length is called “stopping power”. The linear energy (LET) when charged particles pass through living tissue or gas is almost equal to the stopping power.
Further, it is known that the parameter α in the equation (1) can be given as a function of the line energy y.
This relational expression is α = f (y) (2).

高エネルギーの荷電粒子が異なる場合、例えば、炭素、ネオン、シリコン、アルゴン等が混合する場合でも、上述した線エネルギーy(LET)が同一であれば、同一の生物効果(RBE)を得ることができる。
すなわち、式(1)のパラメータβは、細胞、線質が同一であれば一定値である。従って、ある線エネルギーy(LET)が解析又は実験で得られた場合、式(2)からαが求まり、式(1)から同一の細胞生存率S(例えば0.1)に対する重粒子線の吸収線量Dが定まる。
さらに、X線の吸収線量Dは既知であるから、D/Dとして生物効果(RBE)を得ることができる。
When the high energy charged particles are different, for example, even when carbon, neon, silicon, argon, etc. are mixed, the same biological effect (RBE) can be obtained if the above-described linear energy y (LET) is the same. it can.
That is, the parameter β in the formula (1) is a constant value if the cells and the radiation quality are the same. Therefore, when a certain linear energy y (LET) is obtained by analysis or experiment, α is obtained from the equation (2), and the heavy particle beam for the same cell viability S (for example, 0.1) is obtained from the equation (1). The absorbed dose D is determined.
Furthermore, since the absorbed dose D 0 of X-rays is known, a biological effect (RBE) can be obtained as D 0 / D.

図4は、本発明が解析対象とする系の模式図である。この解析対象は、粒子線がん治療装置を想定しており、図で左側から高エネルギーの荷電粒子1(例えば12C)が入射し、ターゲット2に衝突して分散され、分散粒子3が右端に位置する対象物(図示せず)に線エネルギーyを与えるようになっている。
この例では、荷電粒子1の入射方向をz軸とし、z軸に垂直な一方向(例えば水平方向)をx軸とする。x軸とz軸の原点をターゲット2の入射面上にとり、荷電粒子1はz=−125cmから入射し、対象物(例えば生体)はz=200cmの位置にあるものとする。
なおターゲット2は、例えば、アルミニウムの平板や水である。
FIG. 4 is a schematic diagram of a system to be analyzed by the present invention. This analysis target assumes a particle beam cancer treatment apparatus. In the figure, high-energy charged particles 1 (for example, 12 C) are incident from the left side, collide with the target 2 and are dispersed, and the dispersed particles 3 are at the right end. A linear energy y is given to an object (not shown) located at.
In this example, the incident direction of the charged particles 1 is the z axis, and one direction perpendicular to the z axis (for example, the horizontal direction) is the x axis. It is assumed that the origins of the x-axis and the z-axis are on the incident surface of the target 2, the charged particle 1 enters from z = −125 cm, and the object (for example, a living body) is at a position of z = 200 cm.
The target 2 is, for example, an aluminum flat plate or water.

実際の粒子線がん治療装置では、荷電粒子1の入射方向を制御する2極磁石、平坦化フィルタ、コリメータ、ボーラス等が設けられるが、この例ではこれらを省略している。なお、これらがある場合でも、同様に適用することができる。
また、本発明は上述した系に限定されず、その他の任意の系にも同様に適用することができる。
In an actual particle beam cancer treatment apparatus, a dipole magnet, a flattening filter, a collimator, a bolus, and the like that control the incident direction of the charged particles 1 are provided, but these are omitted in this example. In addition, even when there are these, it can apply similarly.
Further, the present invention is not limited to the system described above, and can be similarly applied to any other system.

図4の解析対象において、z=200cmの位置の線エネルギーyを求めるために、本発明ではモンテカルロ法による輸送計算を行う。モンテカルロ法による輸送計算は、ターゲット2に衝突した荷電粒子1がどのような物理現象を起こしながら進んでゆくかを逐一計算しつつ、2次的に発生する2次電子の挙動を統計的に処理し、対象物に与える線エネルギーyを直接計算するものである。
以下、荷電粒子1と分散粒子3を合わせて粒子線4と呼ぶ。
In order to obtain the linear energy y at the position of z = 200 cm in the analysis target of FIG. 4, the present invention performs a transport calculation by the Monte Carlo method. The transport calculation by the Monte Carlo method statistically processes the behavior of secondary electrons that are generated secondarily while calculating what kind of physical phenomenon the charged particle 1 colliding with the target 2 will proceed while causing it. The line energy y given to the object is directly calculated.
Hereinafter, the charged particles 1 and the dispersed particles 3 are collectively referred to as a particle beam 4.

図5はモンテカルロ法を適用する計算モデルの例を示す模式図である。
図5(A)に示すように、粒子線4が媒質5を通過するとき、その進路に沿って媒質5にエネルギー付与6を与える(黒丸)。また図5(B)は、2次電子7(δ線)が進路に沿って多数発生し、同様に媒質5にエネルギー8を与える(白丸)。2次電子線7の影響のおよぶ範囲は、例えばエネルギーが290MeV/nの炭素線の場合、粒子線4の軌道から1mm以下である。
FIG. 5 is a schematic diagram showing an example of a calculation model to which the Monte Carlo method is applied.
As shown in FIG. 5A, when the particle beam 4 passes through the medium 5, energy application 6 is given to the medium 5 along the path (black circle). In FIG. 5B, a large number of secondary electrons 7 (δ line) are generated along the path, and energy 8 is similarly given to the medium 5 (white circles). The range affected by the secondary electron beam 7 is, for example, 1 mm or less from the orbit of the particle beam 4 in the case of a carbon beam having an energy of 290 MeV / n.

モンテカルロ法により輸送計算を行うコンピュータプログラム(モンテカルロコードと呼ぶ)は、多数知られており、そのうち、PHITSの名称で知られるモンテカルロコード(以下単に「PHITSコード」または「コード1」と呼ぶ)は、図5(A)に示すように、粒子線4が媒質5を通過するとき、2次電子を考慮せず、その進路に沿ってのエネルギー付与6のみを考慮するものである。また、GEANT4の名称で知られるモンテカルロコード(以下単に「GEANT4コード」または「コード2」と呼ぶ)は、図5(B)に示すように、2次電子線7(δ線)が媒質5に与えるエネルギー8も考慮するものである。   Many computer programs (referred to as Monte Carlo codes) that perform transport calculations by the Monte Carlo method are known. Among them, the Monte Carlo code known by the name of PHITS (hereinafter simply referred to as “PHITS code” or “Code 1”) is: As shown in FIG. 5A, when the particle beam 4 passes through the medium 5, the secondary electrons are not considered but only the energy application 6 along the path is taken into consideration. Further, a Monte Carlo code known by the name of GEANT4 (hereinafter simply referred to as “GEANT4 code” or “code 2”) has a secondary electron beam 7 (δ line) in the medium 5 as shown in FIG. The energy 8 to be given is also taken into consideration.

各計算コードの特徴は、以下の通りである。
PHITSコード
(1)計算速度はδ線の輸送計算を行わないので、計算速度が速い。
(2)微小領域での計算精度は、δ線の影響の及ぶ領域よりも小さい領域では、エネルギー付与の計算精度は落ちる。δ線の輸送計算を行わないので、領域外でエネルギー付与するδ線の影響も領域内のエネルギー付与として計算してしまうためである。
(3)計算精度は、エネルギー付与を考慮しない輸送計算または比較的大きい領域でのエネルギー付与の計算では、計算プロセスがシンプルなため計算精度は高い。
The characteristics of each calculation code are as follows.
PHITS code (1) The calculation speed is high because the δ ray transport calculation is not performed.
(2) The calculation accuracy of energy application decreases in a region where the calculation accuracy in a minute region is smaller than the region affected by the δ line. This is because the calculation of transport of δ rays is not performed, and the influence of δ rays imparting energy outside the region is also calculated as energy provision within the region.
(3) The calculation accuracy is high in the transport calculation that does not consider energy application or in the calculation of energy application in a relatively large area because the calculation process is simple.

GEANT4コード
(1)計算速度が遅い。
(2)小領域でも計算精度は落ちない。
(3)多くの計算プロセス、モデルを含むため、やや計算精度は劣る。単に粒子の失ったエネルギーの評価は比較的容易で実験的検証も可能であるが、発生するδ線のエネルギーなどは検証が難しく、計算モデルの誤差が蓄積するおそれがあるからである。
GEANT4 code (1) The calculation speed is slow.
(2) The calculation accuracy does not decrease even in a small area.
(3) Since many calculation processes and models are included, the calculation accuracy is slightly inferior. This is because the evaluation of energy lost by particles is relatively easy and experimental verification is possible, but the energy of the generated δ rays is difficult to verify, and errors in the calculation model may accumulate.

図6は、本発明による重粒子線ビームの線質及び生物効果の計算方法を示すフロー図である。この図に示すように、本発明の方法はS1〜S9の各ステップからなる。   FIG. 6 is a flowchart showing a method for calculating the quality and biological effect of a heavy particle beam according to the present invention. As shown in this figure, the method of the present invention comprises steps S1 to S9.

ステップS1では、重粒子線ビーム(重粒子線4)、ターゲット及び対象物の位置及び物性データと対象物の上流側近傍のコード切替位置をコンピュータに入力する。重粒子線ビームのデータは、第1モンテカルロコード(この例ではPHITSコード)で使用するデータに合わせて、座標、エネルギー[Mev/n]、速度ベクトル、粒子種である。   In step S1, the heavy particle beam (heavy particle beam 4), the position and physical property data of the target and the object, and the code switching position near the upstream side of the object are input to the computer. The data of the heavy particle beam includes coordinates, energy [Mev / n], velocity vector, and particle type in accordance with data used in the first Monte Carlo code (PHITS code in this example).

次いで、重粒子線4の進路に沿って、座標zを一定の変位Δzで変化させ(ステップS2)、第1モンテカルロコード(この例ではPHITSコード)で輸送計算を行う(ステップS3)。ステップS2,S3は、座標zがコード切替位置z1に達するまで繰り返して行う(ステップS4)。
ここで、「コード切替位置z1」は、重粒子線ビーム4がターゲットに衝突し分散されて対象物に入射する位置(例えば、体の表面)、あるいはこれより上流側の近傍に設定するのがよい。
Next, along the path of the heavy particle beam 4, the coordinate z is changed with a constant displacement Δz (step S2), and the transport calculation is performed with the first Monte Carlo code (PHITS code in this example) (step S3). Steps S2 and S3 are repeated until the coordinate z reaches the code switching position z1 (step S4).
Here, the “code switching position z1” is set at a position where the heavy particle beam 4 collides with the target, is dispersed and enters the object (for example, the surface of the body), or in the vicinity of the upstream side. Good.

座標zがコード切替位置z1に達したら、その時点での重粒子線のデータを第2モンテカルロコード(この例ではGEANT4コード)の粒子データに変換する(ステップS5)。第2モンテカルロコードの粒子データは、座標、運動量[MeV/c]、粒子種、質量[Mev]である。   When the coordinate z reaches the code switching position z1, the heavy particle beam data at that time is converted into particle data of a second Monte Carlo code (GEANT4 code in this example) (step S5). The particle data of the second Monte Carlo code includes coordinates, momentum [MeV / c], particle type, and mass [Mev].

粒子のエネルギーは、PHITSコードでは、運動エネルギー(E)と速度ベクトル(u,v,w)で与えられるのに対し、GEANT4コードでは、運動量ベクトル(p,p,p)で入力する。このため、数1の式(3)で変換する。ここでMcは質量エネルギーである。 In the PHITS code, the energy of particles is given by the kinetic energy (E k ) and the velocity vector (u, v, w), whereas in the GEANT4 code, the energy is input by the momentum vector (p x , p y , p z ). To do. For this reason, the conversion is performed using Equation (3) in Equation 1. Here, Mc 2 is mass energy.

Figure 2010057656
Figure 2010057656

また、粒子種は、PHITSコード、GEANT4コードともに、特定の規則に従った整数で識別される。
例えば原子核の場合、PHITSコードではZ×10+A、GEANT4コードでは10+Z×10+A×10と表記される。ここでAは質量数、Zは原子番号である。
例えば12Cであれば、PHITSコードでは6000012、GEANT4コードでは10000060120となる。
また、PHITSコードでは、この表記法から原子番号Zと質量数Aを読み取っているが、GEANT4コードでは、さらに質量Mを[MeV]の単位で入力する必要がある。このため、下記の式(4)により変換する。
M=931.494・A [MeV]・・・(4)
The particle type is identified by an integer according to a specific rule in both the PHITS code and the GEANT4 code.
For example, in the case of an atomic nucleus, it is expressed as Z × 10 6 + A in the PHITS code, and 10 9 + Z × 10 4 + A × 10 in the GEANT4 code. Here, A is the mass number and Z is the atomic number.
For example, if it is 12 C, it will be 6000012 for the PHITS code and 10000060120 for the GEANT4 code.
Further, in the PHITS code, the atomic number Z and the mass number A are read from this notation, but in the GEANT4 code, it is necessary to input the mass M in units of [MeV]. For this reason, conversion is performed by the following equation (4).
M = 931.494 · A [MeV] (4)

次いで、重粒子線の進路に沿って、座標zを一定の変位Δzで変化させ(ステップS6)、第2モンテカルロコード(この例ではGEANT4コード)で輸送計算を行う(ステップS7)。ステップS6,S7は、座標zが解析対象位置z2に達するまで繰り返して行う(ステップS8)。   Next, along the path of the heavy particle beam, the coordinate z is changed with a constant displacement Δz (step S6), and the transport calculation is performed with the second Monte Carlo code (GEANT4 code in this example) (step S7). Steps S6 and S7 are repeated until the coordinate z reaches the analysis target position z2 (step S8).

次いで、ステップS9において、解析対象位置z2において対象物が受ける線エネルギーyを計算し、これから所定の細胞生存率Sに対する重粒子線の吸収線量Dを算出し、さらに、X線の所定の吸収線量DからD/Dとして生物効果(RBE)を得る。 Next, in step S9, the linear energy y received by the object at the analysis target position z2 is calculated, and the absorbed dose D of the heavy particle beam with respect to the predetermined cell survival rate S is calculated therefrom. Further, the predetermined absorbed dose of X-rays A biological effect (RBE) is obtained from D 0 to D 0 / D.

図7は、本発明の第1実施例を示す図である。この図において(A)は解析対象位置における線エネルギーy、(B)は解析対象位置における生物効果RBEを示している。この実施例では、図4の解析対象において、Z=190cmの位置をコード切替位置、z=200cmの位置を解析対象位置とした。
また各図において、横軸は解析対象位置のx座標、図中の細線AはPHITSコードのみによる解析結果、図中の黒丸C(●印)は本発明による解析結果、図中の黒角D(■印)は、組織等価比例計数管(ロッシカウンタ)で計測した実測値である。
FIG. 7 is a diagram showing a first embodiment of the present invention. In this figure, (A) shows the line energy y at the analysis target position, and (B) shows the biological effect RBE at the analysis target position. In this embodiment, in the analysis target of FIG. 4, the position of Z = 190 cm is the code switching position, and the position of z = 200 cm is the analysis target position.
In each figure, the horizontal axis is the x-coordinate of the position to be analyzed, the thin line A in the figure is the analysis result using only the PHITS code, the black circle C (● mark) in the figure is the analysis result according to the present invention, and the black angle D in the figure (■ mark) is an actual measurement value measured with a tissue equivalent proportional counter (lossy counter).

組織等価比例計数管(ロッシカウンタ)は、組織等価長1μmの組織等価ガス(直径12.7mm、圧力4.40kPa)を内部に封入した計数管であり、生物効果評価方法(Microdosimetry)に基づきμm程度(細胞核と同程度のサイズ)の大きさの領域におけるエネルギー付与の計測を行うものである。
すなわち、線質が、微小領域におけるエネルギー付与のばらつきに依存するという仮定に基づき、本発明では、直径12.7mmの球形カウンタ内に、組織等価ガスを人体等価厚が1μmとなるようにガス圧を調整して封入し、微小領域でのエネルギー付与を模擬した。また、評価対象は、12Cペンシルビームの側方散乱特性とした。ビームをAlまたは水のターゲットに入射させ、散乱や核破砕による物理線量、および線質の空間分布をモンテカルロ計算により評価し、実験値との比較により精度検証を行った。モンテカルロコードは、PHITSおよびGEANT4を使用し,各々に線質評価のためのルーチンを組み入れた。
The tissue equivalent proportional counter (Rossi counter) is a counter tube in which a tissue equivalent gas (diameter: 12.7 mm, pressure: 4.40 kPa) having a tissue equivalent length of 1 μm is enclosed, and is μm based on a biological effect evaluation method (Microdosimetry). Energy application measurement is performed in a region having a size of about the same size as the cell nucleus.
That is, based on the assumption that the quality of radiation depends on the variation in energy application in a minute region, in the present invention, the tissue equivalent gas is gas pressure so that the human body equivalent thickness is 1 μm in a spherical counter having a diameter of 12.7 mm. Was adjusted and sealed to simulate the application of energy in a minute region. The evaluation object was the side scattering characteristic of a 12 C pencil beam. The beam was incident on an Al or water target, the physical dose due to scattering and nuclear fragmentation, and the spatial distribution of the radiation quality were evaluated by Monte Carlo calculation, and the accuracy was verified by comparison with experimental values. The Monte Carlo code used PHITS and GEANT4, each incorporating routines for quality assessment.

図7から、PHITSコードのみによる解析結果Aは、実測値Dと比較して、線エネルギーを約50%過大評価し、生物効果を約20%過大評価することがわかる。
これに対して、本発明による解析結果Cは、実測値Dと比較して、線エネルギーの相対誤差は約20%であり、生物効果の相対誤差は約4%であり、実測値Dとよく一致していることがわかる。
From FIG. 7, it can be seen that the analysis result A using only the PHITS code overestimates the linear energy by about 50% and overestimates the biological effect by about 20% compared to the actual measurement value D.
On the other hand, in the analysis result C according to the present invention, the relative error of the line energy is about 20% and the relative error of the biological effect is about 4% as compared with the actual measurement value D. You can see that they match.

図8は、本発明の第2実施例を示す図である。この図において(A)は解析対象位置における線エネルギー、(B)は計算時間を示している。この実施例では、図4の解析対象において、Z=190cmの位置をコード切替位置、z=200cmの位置を解析対象位置とした。
また図8(A)において、横軸は解析対象位置のx座標、図中の逆三角A(▼印)はPHITSコード(コード1)のみによる解析結果、菱形B(◆印)はGEANT4コード(コード2)のみによる解析結果、黒丸C(●印)は本発明による解析結果、黒角D(■印)は、組織等価比例計数管(ロッシカウンタ)で計測した実測値である。
FIG. 8 is a diagram showing a second embodiment of the present invention. In this figure, (A) shows the linear energy at the position to be analyzed, and (B) shows the calculation time. In this embodiment, in the analysis target of FIG. 4, the position of Z = 190 cm is the code switching position, and the position of z = 200 cm is the analysis target position.
In FIG. 8A, the horizontal axis is the x coordinate of the position to be analyzed, the inverted triangle A (▼) in the figure is the analysis result using only the PHITS code (code 1), and the diamond B (♦) is the GEANT4 code ( The analysis results based only on code 2), the black circle C (● mark) is the analysis result according to the present invention, and the black angle D (■ mark) is an actual measurement value measured with a tissue equivalent proportional counter (lossy counter).

この図から、本発明による解析結果CとGEANT4コード(コード2)のみによる解析結果Bは、実測値Dとよく一致していることがわかる。
また、図8(B)の表からわかるように、本発明の解析時間は、GEANT4コード(コード2)のみによる解析時間(52時間)に比較して、PHITSコード(コード1)のみによる解析時間に近い14時間に過ぎず、解析時間が大幅に短縮されていることがわかる。
From this figure, it can be seen that the analysis result C according to the present invention and the analysis result B using only the GEANT4 code (code 2) are in good agreement with the actual measurement value D.
Further, as can be seen from the table of FIG. 8B, the analysis time of the present invention is the analysis time of only the PHITS code (code 1) compared to the analysis time of only the GEANT4 code (code 2) (52 hours). It can be seen that the analysis time is greatly shortened because it is only 14 hours close to.

上述したように、重粒子線がん治療への適用を目的として、本発明では、モンテカルロコード(PHITSおよびGEANT4)を用いた重粒子線ビームの線質及び生物効果の計算方法と計算プログラムを創案した。また、本発明により、12Cビームの側方散乱分布を対象として解析と実験とを比較した結果、生物効果において相対誤差約4%の範囲で一致した。 As described above, for the purpose of application to heavy particle beam cancer treatment, in the present invention, a calculation method and a calculation program for heavy particle beam quality and biological effects using the Monte Carlo code (PHITS and GEANT4) are devised. did. Also, according to the present invention, as a result of comparing the analysis and the experiment with respect to the side scatter distribution of the 12 C beam, the biological effect was matched within a relative error of about 4%.

また、本発明の計算プログラムは、上述した計算方法をコンピュータを用いて実行するための、コンピュータプログラムである。
本発明の計算プログラムは、上述した第1モンテカルロコードと第2モンテカルロコードとデータ変換コードとを含んでいる。
またこの計算プログラムは、コンピュータに、重粒子線ビーム、ターゲット及び対象物の位置及び物性データと対象物の上流側近傍のコード切替位置をコンピュータに入力させ、
重粒子線ビームがターゲットに衝突し分散されてコード切替位置に入射するまでの輸送計算を前記第1モンテカルロコードで実行させ、
前記コード切替位置において第1モンテカルロコードの粒子データを第2モンテカルロコードの粒子データに変換させ、
前記コード切替位置から対象物内の輸送計算を前記第2モンテカルロコードで実行させ、
前記対象物が受ける線エネルギー、重粒子線の吸収線量及び生物効果を出力させるようになっている。
The calculation program of the present invention is a computer program for executing the above-described calculation method using a computer.
The calculation program of the present invention includes the first Monte Carlo code, the second Monte Carlo code, and the data conversion code described above.
In addition, this calculation program causes the computer to input the heavy ion beam, the position and physical property data of the target and the object, and the code switching position in the vicinity of the upstream side of the object,
The first Monte Carlo code performs a transport calculation until the heavy particle beam collides with the target, is dispersed and enters the code switching position,
Converting the particle data of the first Monte Carlo code to the particle data of the second Monte Carlo code at the code switching position;
Causing the second Monte Carlo code to execute the transport calculation within the object from the code switching position;
The linear energy received by the object, the absorbed dose of heavy particle beams, and biological effects are output.

上述したように本発明の計算方法と計算プログラムでは、2次電子を考慮しない第1モンテカルロコードと、2次電子を考慮する第2モンテカルロコードを用い、この2つのモンテカルロコード間で粒子線のデータの受け渡しを行うインターフェイス(データ変換コード)を用いて、一つの計算対象系に対し、2つのモンテカルロコードを使用した。
その結果、比較的少ない計算時間で、精度の良い線量および線質の評価が可能となった。
As described above, in the calculation method and calculation program of the present invention, the first Monte Carlo code that does not consider secondary electrons and the second Monte Carlo code that considers secondary electrons are used, and the particle beam data between the two Monte Carlo codes is used. Two Monte Carlo codes were used for one calculation target system using an interface (data conversion code) for transferring data.
As a result, the dose and radiation quality can be evaluated with high accuracy in a relatively short calculation time.

PHITSコードのみでは、上述したように線質および生物効果を過大評価する結果となった。この原因として、PHITSコードではトラック構造を考慮していないことが考えられる。
図9は、12Cの線エネルギー確率密度分布図である。この図において、AはPHITSコード、Cは本発明、Dは実測値である。この図から実際には,検出器が微小でありこの領域外へ飛び出すδ線も多数あると考えられるが、これを省いた結果、PHITSコードAでは高いエネルギー付与を示すイベントを多数カウントしている。
そこで、本発明では、トラック構造の計算モデルを有するGEANT4コードを用いて、検出器の部分のみ再度計算を行った。その結果,上述したようにほぼ実験結果を再現する線質分布が得られた。
Only the PHITS code resulted in overestimation of radiation quality and biological effects as described above. One possible cause is that the PHITS code does not consider the track structure.
FIG. 9 is a 12 C linear energy probability density distribution diagram. In this figure, A is a PHITS code, C is the present invention, and D is an actual measurement value. From this figure, it is thought that the detector is actually very small and there are many δ lines that jump out of this region, but as a result of omitting this, PHITS code A counts a large number of events indicating high energy application. .
Thus, in the present invention, only the detector portion is recalculated using the GEANT4 code having a track structure calculation model. As a result, as described above, a quality distribution that almost reproduces the experimental results was obtained.

図10は、粒子線がん治療装置の概略図である。この図において、1は入射粒子すなわち荷電粒子、2は散乱体すなわちターゲット、9は2極磁石、10はコリメータ、11はマルチリーフコロメータ、12はレンジシフタ、13は水ファントム、14はカウンタである。
入射粒子1は、2極磁石9,散乱体2(鉛など)で腫瘍患部のサイズに合わせてビームを空間的に拡大し、さらにコリメータ10,11で拡大されたビームが腫瘍の形になるようにビームを絞るようになっている。
FIG. 10 is a schematic diagram of a particle beam cancer treatment apparatus. In this figure, 1 is an incident particle or charged particle, 2 is a scatterer or target, 9 is a dipole magnet, 10 is a collimator, 11 is a multi-leaf collimator, 12 is a range shifter, 13 is a water phantom, and 14 is a counter. .
The incident particle 1 is a dipole magnet 9 and a scatterer 2 (such as lead) that spatially expands the beam in accordance with the size of the tumor affected area, and further the beam expanded by the collimators 10 and 11 becomes a tumor shape. The beam is focused on.

その他に、エネルギーに変調を与えるリッジフィルタも使用するが、この例では省略している。
なお、最近の照射方法では、散乱体やコリメータを使わずに,2極磁石のみでビームを2次元的にスキャンする方法もある。この場合,リッジフィルタも使わず,レンジシフタの厚さを変えて,様々なエネルギーの粒子を打ち込む。
In addition, a ridge filter that modulates energy is also used, but is omitted in this example.
In recent irradiation methods, there is a method of scanning a beam two-dimensionally with only a dipole magnet without using a scatterer or a collimator. In this case, particles of various energies are implanted without changing the thickness of the range shifter without using a ridge filter.

図11は、本発明の第3実施例を示す図である。この実施例では図10に示した装置を対象として実験値と計算値とを比較した。
図11において、横軸はレンジシフタの水等価厚さ、縦軸は線エネルギーの平均値であり、図中の菱形A(◆印)はPHITSコード(コード1)のみによる解析結果、黒丸C(●印)は本発明による解析結果、黒角D(■印)は、組織等価比例計数管(ロッシカウンタ)で計測した実測値である。
なお通常,カウンタを水中で動かして深さ方向の分布を得るが、この場合はレンジシフタの厚さを変えてこれを模擬した。
FIG. 11 is a diagram showing a third embodiment of the present invention. In this example, experimental values were compared with calculated values for the apparatus shown in FIG.
In FIG. 11, the horizontal axis is the water equivalent thickness of the range shifter, the vertical axis is the average value of the line energy, and the rhombus A (♦ mark) in the figure is the result of analysis using only the PHITS code (code 1), the black circle C (● The black square D (■) is an actual measurement value measured with a tissue equivalent proportional counter (lossy counter).
Normally, the counter is moved in water to obtain the distribution in the depth direction. In this case, this was simulated by changing the thickness of the range shifter.

この図から、PHITSのみを使用した計算A(◆印)では,特に浅い部分で線質を過大評価している。この領域では粒子線の運動エネルギーが大きく発生する2次電子の運動エネルギーも高いため、カウンタの外でエネルギーを付与する2次電子の割合が大きいことが考えられる。
一方、ピーク付近では、PHITSの計算A(◆印)と実験値D(■印)との乖離が小さくなっている。これは、ここでは粒子線の運動エネルギーが小さく、発生する2次電子の運動エネルギーが低いため、カウンタの中で止まってしまう電子の割合が高くなり、2次電子を考慮しない場合との差が小さくなるものと考えられる。
このような解釈から,2次電子が線質へ影響を与えていることが裏づけられる。
From this figure, calculation A (♦ mark) using only PHITS overestimates the line quality especially in the shallow part. In this region, since the kinetic energy of secondary electrons that generate a large amount of particle beam kinetic energy is also high, it is conceivable that the proportion of secondary electrons that impart energy outside the counter is large.
On the other hand, in the vicinity of the peak, the difference between the PHITS calculation A (♦ mark) and the experimental value D (■ mark) is small. This is because the kinetic energy of the particle beam is small here and the kinetic energy of the generated secondary electrons is low, so the percentage of the electrons that stop in the counter is high, and the difference from the case where the secondary electrons are not taken into consideration. It is thought to be smaller.
This interpretation confirms that secondary electrons have an effect on the quality of radiation.

なお、本発明は上述した実施の形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更を加え得ることは勿論である。   In addition, this invention is not limited to embodiment mentioned above, Of course, a various change can be added in the range which does not deviate from the summary of this invention.

各種放射線の生体内における線量分布を示す図である。It is a figure which shows dose distribution in the living body of various radiation. X線と重粒子線で照射した細胞の生存率曲線である。It is a survival rate curve of the cell irradiated with the X-ray and the heavy particle beam. 重粒子線の生体内における物理線量と生物線量を示す図である。It is a figure which shows the physical dose and biological dose in the living body of a heavy particle beam. 本発明が解析対象とする系の模式図である。1 is a schematic diagram of a system to be analyzed by the present invention. モンテカルロ法を適用する計算モデルの例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the example of the calculation model to which a Monte Carlo method is applied. 本発明による重粒子線ビームの線質及び生物効果の計算方法を示すフロー図である。It is a flowchart which shows the calculation method of the quality and biological effect of a heavy particle beam by this invention. 本発明の第1実施例を示す図である。It is a figure which shows 1st Example of this invention. 本発明の第2実施例を示す図である。It is a figure which shows 2nd Example of this invention. 12Cの線エネルギー確率密度分布図である。 It is a 12 C linear energy probability density distribution map. 粒子線がん治療装置の概略図である。It is the schematic of a particle beam cancer treatment apparatus. 本発明の第3実施例を示す図である。It is a figure which shows 3rd Example of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

1 荷電粒子(重粒子線ビーム、入射粒子)、
2 ターゲット(散乱体)、
3 分散粒子、4 粒子線、
5 媒質、6 進路に沿った付与エネルギー、
7 2次電子線(δ線)、8 2次電子による付与エネルギー、
9 2極磁石、10 コリメータ、
11 マルチリーフコロメータ、12 レンジシフタ、
13 水ファントム、14 カウンタ
1 charged particle (heavy particle beam, incident particle),
2 targets (scatterers),
3 dispersed particles, 4 particle beams,
5 medium, 6 energy given along the path,
7 secondary electron beam (δ line), 8 energy given by secondary electron,
9 dipole magnet, 10 collimator,
11 Multi-leaf collometer, 12 Range shifter,
13 water phantom, 14 counter

Claims (2)

コンピュータに、粒子線が媒質を通過するとき、2次電子を考慮せず、その進路に沿ってのエネルギー付与のみを考慮してモンテカルロ法により輸送計算を行う第1モンテカルロコードと、
前記進路に沿ってのエネルギー付与と、進路に沿って発生した2次電子が媒質に与えるエネルギーとを考慮してモンテカルロ法により輸送計算を行う第2モンテカルロコードと、
第1モンテカルロコードの粒子データを第2モンテカルロコードの粒子データに変換するデータ変換コードとをインストールし、
重粒子線ビーム、ターゲット及び対象物の位置及び物性データと対象物の上流側近傍のコード切替位置をコンピュータに入力し、
コンピュータにより、重粒子線ビームがターゲットに衝突し分散されてコード切替位置に入射するまでの輸送計算を前記第1モンテカルロコードで行い、
前記コード切替位置において第1モンテカルロコードの粒子データを第2モンテカルロコードの粒子データに変換し、
前記コード切替位置から対象物内の輸送計算を前記第2モンテカルロコードで行い、
前記対象物が受ける重粒子線の吸収線量及び生物効果を出力する、ことを特徴とする重粒子線ビームの線質及び生物効果の計算方法。
A first Monte Carlo code that performs a transport calculation by a Monte Carlo method in consideration of only energy application along the path without considering secondary electrons when the particle beam passes through the medium;
A second Monte Carlo code that performs transport calculation by the Monte Carlo method in consideration of energy application along the path and energy given to the medium by secondary electrons generated along the path;
A data conversion code for converting the first Monte Carlo code particle data into the second Monte Carlo code particle data; and
Input the heavy ion beam, target and object position and physical property data and the code switching position near the upstream side of the object to the computer,
The first Monte Carlo code performs a transport calculation until the heavy particle beam collides with the target, is dispersed, and enters the code switching position by a computer,
Converting the first Monte Carlo code particle data into the second Monte Carlo code particle data at the code switching position;
Transport calculation within the object from the code switching position is performed with the second Monte Carlo code,
A method for calculating the radiation quality and biological effect of a heavy particle beam, wherein the absorbed dose and biological effect of the heavy particle beam received by the object are output.
粒子線が媒質を通過するとき、2次電子を考慮せず、その進路に沿ってのエネルギー付与のみを考慮してモンテカルロ法により輸送計算を行う第1モンテカルロコードと、
前記進路に沿ってのエネルギー付与と、進路に沿って発生した2次電子が媒質に与えるエネルギーとを考慮してモンテカルロ法により輸送計算を行う第2モンテカルロコードと、
第1モンテカルロコードの粒子データを第2モンテカルロコードの粒子データに変換するデータ変換コードとを有し、
コンピュータに、重粒子線ビーム、ターゲット及び対象物の位置及び物性データと対象物の上流側近傍のコード切替位置をコンピュータに入力させ、
重粒子線ビームがターゲットに衝突し分散されてコード切替位置に入射するまでの輸送計算を前記第1モンテカルロコードで実行させ、
前記コード切替位置において第1モンテカルロコードの粒子データを第2モンテカルロコードの粒子データに変換させ、
前記コード切替位置から対象物内の輸送計算を前記第2モンテカルロコードで実行させ、
前記対象物が受ける線エネルギー、重粒子線の吸収線量及び生物効果を出力させる、ことを特徴とする重粒子線ビームの線質及び生物効果の計算プログラム。
When the particle beam passes through the medium, a first Monte Carlo code for performing transport calculation by the Monte Carlo method without considering secondary electrons and considering only energy application along the path;
A second Monte Carlo code that performs transport calculation by the Monte Carlo method in consideration of energy application along the path and energy given to the medium by secondary electrons generated along the path;
A data conversion code for converting the first Monte Carlo code particle data into the second Monte Carlo code particle data;
Let the computer input the heavy ion beam, target and object position and physical property data and the code switching position near the upstream side of the object to the computer,
The first Monte Carlo code performs a transport calculation until the heavy particle beam collides with the target, is dispersed and enters the code switching position,
Converting the particle data of the first Monte Carlo code to the particle data of the second Monte Carlo code at the code switching position;
Causing the second Monte Carlo code to execute the transport calculation within the object from the code switching position;
A program for calculating the radiation quality and biological effect of a heavy particle beam, characterized by outputting the linear energy received by the object, the absorbed dose of the heavy particle beam, and the biological effect.
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