Dosimetrie

Ein wichtiger Aspekt im Strahlenschutz, und insbesondere in der Medizinphysik, ist die Dosimetrie. Insbesondere im Bereich der Personendosimetrie ist eine reproduzierbare und schnelle Technik unabdingbar, um strahlenschutzüberwachte Personen im Fall einer Exposition zuverlässig zu informieren. Gängige Typen von Personendosimetern sind z.B. Gleitschatten-Filmdosimeter, welche im Routinebetrieb einmal im Monat ausgelesen werden. Da diese Art von Personendosimetern in naher Zukunft nicht mehr verfügbar ist, arbeitet unsere Arbeits­gruppe zu­sam­men mit dem Materialprüfungsamt NRW (MPA), wel­che neue Dosimeter auf den Markt bringt, die auf thermolumineszenten Kristallen beruhen, dem TL-DOS Dosimetersystem.

Die bei Bestrahlung durch Ionisation erzeugten Elek­tro­nen wer­den in lokalisierten, metastabilen Zu­stän­den in der Bandlücke des LiF-Kristalls gefangen. Zur Auslese wird der Detektor erhitzt, wodurch die Elek­tro­nen wieder frei wer­den und an­schlie­ßend unter Aussendung von Photonen rekombinieren (Thermolumineszenz). Die Anzahl der Photonen dient dann als Maß für die Dosis, die im Detektor deponiert wurde. Elek­tro­nen aus verschieden tief in der Bandlücke liegenden Fehlstellen wer­den bei un­ter­schied­lichen Energien wieder ins Leitungsband angeregt, wodurch sich ein charakteristischer Verlauf der Photonenrate als Funktion der Detektortemperatur ergibt. Der genaue Verlauf dieser so­ge­nann­ten Glühkurve hängt unter an­de­rem davon ab, wie lange die Bestrahlung des Detektors zurückliegt. Un­se­re Arbeits­gruppe be­schäf­tigt sich damit, diese Ab­hän­gig­keit auszunutzen, um den Zeitpunkt der Bestrahlung des Dosimeters rückwirkend möglichst genau zu be­stim­men, damit im Arbeitsablauf der betroffenen Person strahlenschutz-tech­ni­sche Änderungen vorgenommen wer­den, um zu­künf­tig wei­tere Expositionen zu vermeiden. Die Bestimmung des Bestrahlungszeitraums geschieht dabei mit modernen Me­tho­den des maschinellen Lernens, wie Generative Adversarial Networks. Hierdurch ist es schon ge­lungen, den Zeitpunkt einer Bestrahlung nach ei­nem Monat Tragezeit des Dosimeters auf einen Zeitraum von 2 Tagen genau zu be­stim­men.

Eine weitere Anwendung des maschinellen Lernens in der Medizinphysik stellt die schnelle Dosisvorhersage für die Bestrahlungsplanung dar. Moderne Bestrahlungsplanungssysteme erstellen Dosisvorhersagen mittels Monte-Carlo Simulationen, welche zwar sehr genau, aber auch sehr Rechenzeitintensiv sind. Insbesondere bei der sogenannten Flash-Therapie, bei der sehr dünne, aber sehr intensive Photonenstrahlen hohe Dosen in kleinen Volumina des eines Tumors deponieren, ist die Dosisvorhersage mittels Simulation sehr zeitaufwändig. Aufgrund der kleinen Strukturen und hohen Dosisraten sind sehr umfangreiche Simulationen notwendig. Um eine Bestrahlungsplanung in realistischer Zeit abschließen zu können, soll die räumliche Verteilung der deponierten Dosis daher mit Hilfe eines neuronalen Netzes vorhergesagt werden. Aktuell ist mit dieser Technik eine Reduzierung der für die Planung benötigten Zeit um einen Faktor 10.000 möglich.

Gefördert durch:

•  DFG KR 4060/10-1