Estudio de viabilidad de uso del TLD-100 como dosímetro discriminador de energía de haces de fotones en el rango de kilovoltaje
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2025
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En la actualidad, existen múltiples sistemas dosimétricos disponibles para la medición de radiaciones ionizantes, destacando los dosímetros termoluminiscentes (TLDs) como una opción preferente debido a sus características óptimas en el ámbito de la protección radiológica, tanto ocupacional como de pacientes. Los TLDs permiten medir con alta precisión la dosis recibida por individuos expuestos. Sin embargo, es esencial considerar la variabilidad en su respuesta a bajas energías, la cual puede fluctuar hasta en un 40%. Por esta razón, el objetivo de este trabajo es desarrollar un método que permita discriminar el rango de energías (alto vs. bajo) al que fueron expuestos los TLDs, mediante un análisis detallado de las curvas de brillo obtenidas en diferentes rangos de dosis. Este conocimiento posibilita la aplicación de la curva de calibración correspondiente para corregir la respuesta generada por el cristal según la energía para la cual se dispone de la curva de calibración. Inicialmente, se utilizó un lote de 100 TLD-100 para analizar la respuesta energética de estos cristales. Los TLDs fueron irradiados en grupos utilizando haces de rayos X de diferentes energías (40 kVp hasta 6 MV). Posteriormente, se analizaron 354 curvas de brillo de TLD-100 irradiados en porta dosímetros con 137Cs (138 curvas) y con rayos X(217 curvas). Las curvas fueron obtenidas a partir de los registros de calibraciones y procesos de intercomparaciones nacionales realizadas entre 2018 y 2022, en los que participó el Laboratorio de Dosimetría de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Se emplearon dos métodos para la extracción de parámetros y análisis de las curvas de brillo: el método de seccionamiento en áreas y el método de deconvolución. A partir de los parámetros extraídos de las curvas de brillo, se desarrollaron dos modelos para la clasificación de la respuesta de los TLDs en función de la energía de irradiación. Los modelos fueron generados utilizando el 80% de los datos disponibles, identificados como“datos de entrenamiento”. El 20% restante se utilizó para validación. El primer tipo de modelo, denominado "modelo analítico", consistió en establecer un clasificador analítico obtenido a partir de ajustes exponenciales al conjunto de datos de entrenamiento. El segundo tipo empleó un algoritmo del aprendizaje de máquinas, seleccionado tras comparar el rendimiento de varios clasificadores y eligiendo aquel con el mejor rendimiento tanto en evaluaciones univariadas como multivariadas. Los resultados de los métodos fueron comparados mediante el análisis ROC-AUC (Área Bajo la Curva ROC) en la clasificación de los datos de validación. El mejor modelo analítico mostró limitaciones al discriminar la energía de irradiación para TLDs con cargas inferiores a 10 nC, debido a la mayor dispersión de respuesta en bajas9cargas y, por tanto, a bajas dosis. Este modelo logró una discriminación con un AUC de0,66, lo cual refleja un rendimiento insuficiente para una clasificación precisa. La validación de los modelos basados en el aprendizaje de máquinas reveló que el modelo univariado con mejor rendimiento alcanzó un AUC de 0,62. En cuanto a los modelos multivariados, el mejor modelo alcanzó un AUC de 0,84. Estos resultados evidencian la capacidad del modelo para clasificar con mayor precisión. Al comparar todos los modelos, se evidenció que el modelo del aprendizaje de máquinas superó al modelo analítico en términos de rendimiento de clasificación. Este estudio ponede manifiesto el potencial de los modelos de aprendizaje automatizado en la clasificaciónde TLDs según la energía de irradiación. No obstante, existen oportunidades significativas de mejora, como la ampliación de la base de datos para un entrenamiento más robusto y la optimización de las características de los datos para evitar sesgos y sobreajuste de los modelos. Un modelo mejorado que permita utilizar los TLDs como indicadores de la calidad del haz podría tener un impacto considerable en la protección radiológica, permitiendo estimaciones de dosis más precisas gracias a la corrección de la respuesta en función de la energía. Es importante señalar que los modelos generados en este trabajo solo permitieron realizar una clasificación binaria entre baja (rayos X hasta 320 kVp) y alta (137Cs) energía.
Description
Tesis (Magíster en Física Médica)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2025