Simulação Monte Carlo Aplicada à Radioterapia

5915780-3
Pós-Graduação

Origem:

Física Aplicada à Medicina e Biologia
Física Aplicada à Medicina e Biologia

Vigência

02/12/2021
02/12/2021
2021-11-24 00:00:00

Carga Horária

3 horas
4 horas
8 horas
75 horas
5
5 semanas

Responsável:

Patrícia Nicolucci
02/12/2021
02/12/2021
02/12/2021
24/11/2021



Apresentar a teoria básica de simulação Monte Carlo aplicada ao transporte de radiações ionizantes e aplicar esses conceitos para solução de diferentes problemas em Física da Radioterapia.


O uso de simulação Monte Carlo em pesquisas em Física da Radioterapia tem crescido devido à facilidade de estudo de diferentes fenômenos sem os custos de arranjos experimentais. Desta forma, o conhecimento desta ferramenta é importante para o desenvolvimento de pesquisas na área de Física da Radioterapia, como dosimetria e planejamento radioterápico.


1. Bases teóricas do método Monte Carlo; 2. Modelos de transporte de radiações ionizantes em materiais de interesse radiológico e dosimétrico; 3. Pacotes de simulação Monte Carlo aplicados à Física Radiológica e Dosimetria: EGSnrc, Penelope e Geant4; 4. Aplicações em espectroscopia, detecção e dosimetria em Radioterapia; 5. Aplicações clínicas em Radioterapia – planejamento radioterápico.


• DEVRIES, P.L. e HASBUN, J.E.: A first course in Computional Physics. John Wiley and Sons, New York, 2011.
• GOULD, H.; TOBOCHNIK, T. e CHRISTIAN, W.: An Introduction to Computer Simulation Methods: Applications to Physical Systems. Addison-Wesley Publishing Company, New York, 2006.
• HAGHIGHAT, A.: Monte Carlo methods for particle transport. CRC Press, New York, 2014.
• JENKINS, T. M.; NELSON, W. R. e RINDI, A.: Monte Carlo transport of electrons and photons. Plenum Press, New York, 1988.
• VASSILIEV, O: Monte Carlo Methods for Radiation Transport: Fundamentals and Advanced Topics (Biological and Medical Physics, Biomedical Engineering). Springer. New York, 2017.
• SECO, J. e VERHAGEN, F.: Monte Carlo techniques in Radiation Therapy Imaging in Medical Diagnosis and Therapy). CRC Press, New York, 2013.
• DUPREE, S.A. e FRALEY, S.K.: A Monte Carlo primer: a parctical approach to radiation transport. Plenun Publishers. New York, 2002.
• Advanced Monte Carlo for Radiation Physics, Particle Transport Simulation and Applications: Proceedings of the Monte Carlo 2000 Conference, Lisboa, 2000.
• SALVAT, F.; FERNÁNDEZ-VAREA, J.M.; SEMPAU, J.: A Code System for Monte-Carlo Simulation of Electron and Photon Transport. Issy-les-Molineaux, França, 2005.
• Chetty, I.J., Curran, B; Cygler, J.E., et al: Issues associated with clinical implementation of Monte Carlo-based photon and electron external beam treatment planning. Med Phys, v. 34, p.4818-4853, 2007.
• Agostinelli, S., Allison, J; Amako, K; et al: Geant4- a simulation toolkit. Nucl Instr Meth Phys Res A, v.506, p.250-303, 2003.
• JOHNS, H.N. e CUNNINGHAN, J.R.: The physics of radiology, 4a ed., Charles C. Thomaz Publisher, Illinois, EUA, 1983.
• ATTIX, F.H.: Introduction to radiological physics and radiation dosimetry, John Wiley & Sons, New York, EUA,1986.


Instrumentos de avaliação: 5 trabalhos (1 a cada semana da disciplina) e 1 trabalho final aplicado ao projeto de pós-graduação do aluno. Todos os trabalhos serão apresentados oralmente pelo aluno.

Notas: A nota final será calculada como a média das notas dos 5 trabalhos desenvolvidos ao longo da disciplina, com peso 0,4, e do trabalho final, com peso 0,6. A cada trabalho será atribuída uma nota de 0 a 10.

Conceito final: o conceito final será atribuído com a seguinte correspondência entre nota e conceito:
A – 8,5 a 10;
B – 7,0 a 8,4;
C – 5 a 6,9;
R – < 5,0.


O PPG/FAMB e os professores responsáveis desta disciplina adotarão medidas para garantir a todos os alunos da turma o acesso à plataforma, material e conteúdo. No início da disciplina os professores responsáveis dialogarão com os alunos da turma sobre eventual necessidade de oferecer infraestrutura disponível na unidade para garantir o acesso dos alunos ao sistema remoto de ensino.


Modalidade de ensino: Presencial; X Remoto; Híbrido;

Porcentagem não presencial (0-100%): 100%

As aulas não presenciais serão: X Síncronas; X Assíncronas

Detalhamento das atividades a serem desenvolvidas de forma presencial e de forma remota, com discriminação do tempo das atividades realizadas:

Todas as atividades serão remotas.

Detalhamento do material que será disponibilizado para o aluno:

Todos os materiais serão disponibilizados usando-se a plataforma edisciplinas da USP. Serão disponibilizadas vídeo-aulas teóricas semanais (atividade assíncrona) e serão realizadas aulas síncronas (vídeo-conferência) para a interação entre aluno-professor, apresentação dos trabalhos dos alunos e solução de dúvidas.

Plataforma a ser utilizada:

Google Meet e edisciplinas.usp.br.

Descreva sobre a necessidade da presença do aluno e/ou professor na Universidade:

Todas as atividades serão remotas, não havendo necessidade de presença física de nenhum dos atores no processo de ensino-aprendizagem.

Descrição da interação entre aluno e professor (frequência da interação, ferramentas a serem utilizadas, horários, e-mail, chat, etc.):

A interação entre aluno e professor poderá utilizar os recursos do edisciplinas, além de haverem aulas síncronas (via Google Meet) para que essa interação seja ainda mais efetiva para o aprendizado.

Forma de controle da frequência dos alunos nas aulas:

A ferramenta de presença do edisciplinas será utilizada para todas as atividades.

Descrição da necessidade do uso de câmera e microfone por parte dos alunos:

Dado que o método de avaliação prevê a apresentação oral de trabalhos semanais e final, os alunos devem ter recursos de microfone e câmera disponíveis.

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