۱۰B Concentration, Phantom Size and Tumor Location Dependent Dose Enhancement and Neutron Spectra in Boron Neutron Capture Therapy
محل انتشار: مجله فیزیک و مهندسی پزشکی، دوره: 9، شماره: 6
سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 45
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JBPE-9-6_009
تاریخ نمایه سازی: 30 دی 1402
چکیده مقاله:
Background: The amount of average dose enhancement in tumor loaded with ۱۰B may vary due to various factors in boron neutron capture therapy.Objective: This study aims to evaluate dose enhancement in tumor loaded with ۱۰B under influence of various factors and investigate the dependence of this dose enhancement on neutron spectra changes.Material and Methods: In this simulation study, using ۲۵۲Cf as a neutron source, the average in-tumor dose enhancement factor (DEF) and neutron energy spectra were calculated for various ۱۰B concentrations, phantom with different sizes and for different tumor locations, through MCNPX code. Results: Obtained results showed that the values of average DEF rise with increasing ۱۰B concentration, phantom diameter (˂ ۳۰ cm) and tumor distance from the source, but this increment is not linear.Conclusion: It was concluded that inequality in average dose enhancement rates, in tumor loaded with ۱۰B under influence of various factors in boron neutron capture therapy, is due to non-identical changes of both the thermal neutron flux with increasing same number of ۱۰B atoms and same thickness of scattering material, and the thermal to fast neutron flux ratio with increasing equal distances of tumor from the source.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Gh Izadi Vasafi
PhD, Department of Physics, Faculty of Sciences, University of Birjand, Birjand, Iran
M M Firoozabadi
PhD, Department of Physics, Faculty of Sciences, University of Birjand, Birjand, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :