Скачать электронную версию статьи (в свободном доступе).
Цель: В рамках разработки физического модуля (ФМ) Системы Дозно-Анатомического Планирования (СДАП)
для ионной лучевой терапии на базе платформы GEANT4 проводится оптимизация его вычислительной эффективности
для обеспечения возможности клинического применения в условиях ограниченных вычислительных ресурсов.
Материал и методы: Моделирование процессов взаимодействия пучков ионов углерода с биологическими тканями
проводилось методом Монте-Карло с использованием инструментария GEANT4 версии 10.7.4. Для преобразования данных
компьютерной томографии (КТ) в физические характеристики среды (плотность, химический состав) применялся метод Шнайдера,
реализованный в виде отдельного программного компонента. Проведены вычислительные эксперименты на фантоме реального пациента
для оценки влияния шага дискретизации чисел Хаунсфилда (1, 2, 5, 10, 20 HU) на точность расчета дозового распределения,
с особым вниманием к области пика Брэгга. Дополнительно проанализирован вклад вторичных частиц (нейтронов, электронов, позитронов,
гамма-квантов) и фрагментов ядер в общее энерговыделение. Исследована эффективность применения различных физических моделей GEANT4
(полный QGSP-BIC-HP-EMY vs. электромагнитный EMY) на различных этапах планирования.
Результаты: Показано, что использование шага дискретизации 1 HU и 10 HU даёт статистически неразличимые результаты по профилю
энерговыделения в области пика Брэгга (различие в пределах статистической погрешности Монте-Карло, <1%). Шаг 20 HU приводит к систематической
погрешности в определении положения пика Брэгга до 2 мм, что неприемлемо для клинического планирования. Установлено, что вклад таких
вторичных частиц как нейтроны, электроны, позитроны, гамма-кванты в полную дозу составляет менее 1%, и их исключение из моделирования
ускоряет расчёты в GEANT4 примерно в 1,9 раза без статистически значимой потери точности. Продемонстрировано, что для корректного расчета
дозового поля необходимо сохранять моделирование неупругих адронных процессов, однако на этапе предварительных вычислений (например,
при расчёте формы болюса) их можно отключать, ускоряя вычисления в 5–6 раз. Разработана и верифицирована методика преобразования систем
координат DICOM в лабораторную систему координат GEANT4 с использованием углов Тэйта-Брайана, а также алгоритм построения
оптимизированной воксельной сетки, ориентированной по осям пучка.
Заключение: Проведена оптимизация используемых в ФМ СДАП процедур по быстродействию и точности. Предложенные решения по дискретизации
данных КТ (шаг 10 HU), построению оптимизированной воксельной сетки и упрощению физической модели (отключение транспортировки нейтронов,
электронов/позитронов и гамма-квантов) позволяют сократить время полного цикла планирования ионной лучевой терапии с нескольких дней
до нескольких часов при сохранении требуемой клинической точности (±1 мм в координатном пространстве и относительной точности дозы не хуже 1%).
Ключевые слова: ионная лучевая терапия, система планирования, физический модуль, GEANT4, метод Монте-Карло, дозовое распределение, пик Брэгга
Purpose: To develop and describe the architecture of a physical module for a Dose-Anatomical Planning System (DAPS)
for ion beam therapy based on the GEANT4 platform, and to optimize its computational efficiency for clinical application under limited computing resources.
Material and methods: Simulation of the interaction processes of carbon ion beams with biological tissues was performed using the Monte Carlo
method with the GEANT4 toolkit, version 10.7.4. The Schneider method, implemented as a separate software component, was used to convert computed
tomography (CT) data into physical characteristics of the medium (density, chemical composition). Computational experiments were conducted on
a real patient phantom to assess the influence of the discretization step of Hounsfield units (1, 2, 5, 10, 20 HU) on the accuracy of dose
distribution calculation, with particular attention to the Bragg peak region. Additionally, the contribution of secondary particles
(neutrons, electrons, positrons, gamma rays) and nuclear fragments to the total energy deposition was analyzed. The effectiveness of applying
different GEANT4 physics models (full QGSP-BIC-HP-EMY vs. electromagnetic EMY) at various planning stages was investigated.
Results: It was experimentally shown that discretization steps of 1 HU and 10 HU yields statistically indistinguishable results for the energy
deposition profile in the Bragg peak region (difference is within Monte Carlo statistical uncertainty, <1%). A step of 20 HU leads to a systematic
error in the determination of the Bragg peak position of up to 2 mm, which is unacceptable for clinical planning. It was found
that the contribution of secondary particles (neutrons, electrons, positrons, gamma rays) to the total dose is less than 1%, and their exclusion
from simulation speeds up GEANT4 calculations by approximately 1.9 times without statistically significant loss of accuracy. It was demonstrated
that while hadronic processes must be retained for accurate carbon ion fragmentation modeling, they can be disabled during the preliminary stage
of energy map calculation (for bolus design, for example), accelerating computations by a factor 5–6. A method for converting DICOM coordinate systems
to the GEANT4 laboratory coordinate system using Tait-Bryan angles was developed and verified, along with an algorithm for constructing
an optimized voxel grid oriented along the beam axes.
Conclusion: A physical module for DAPS has been developed, optimized for speed and accuracy. The proposed solutions for CT data discretization
(10 HU step), construction of an optimized voxel grid, and simplification of the physical model (disabling neutron, electron/positron,
and photon transport) allow reducing the full ion beam therapy planning cycle from several days to several hours while maintaining
the required clinical accuracy (±1 mm).
Key words: ion beam therapy, planning system, physical module, GEANT4, Monte Carlo method, dose distribution, Bragg peak
DOI: 10.52775/1810-200X-2026-111-3-19-26