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Numerical Efficiency Calibration of In Vivo Measurement Systems [Elektronische Ressource] / Lars Hegenbart. Betreuer: M. Urban

De
207 pages
Numerical E ciency Calibration ofIn Vivo Measurement Systemszur Erlangung des akademischen Grades einesDoktor-Ingenieursvon der Fakult at Elektrotechnik und Informationstechnik derUniversit at Karlsruhe (TH) - Karlsruhe Institute of TechnologygenehmigteDissertationvonDipl.-Ing. (FH) Lars Hegenbartgeb. in SchwalmstadtTag der mundlic he Prufung: 27. Juli 20091Referent: Prof. Dr. Ing. Manfred Urban2Korreferent: Prof. Dr. Ing. Uwe Kiencke1Institut fur Strahlenforschung2 fur industrielle InformationstechnikAuthor’s email: lars.hegenbart@kit.eduBibliography: BibDesk 1.3.19 http://bibdesk.sourceforge.netType: MacT X-2008 http://www.tug.org/mactex/EZusammenfassungE zienzkalibrierungen der Detektoren von Inkorporationsmesssystemenberuhen auf dem Einsatz von physikalischen Phantomen, die mit radioak-tiven Quellen bestuc kt werden k onnen um verd achtigte Inkorporationsf allenachzuahmen. Systematische Fehler der herk ommlichen Kalibrierverfahrenk onnen betr achtliche Uber- oder Untersch atzungen der inkorporierten Ak-tivit at und damit auch der absorbierten Dosis verursachen.In dieser Arbeit werden Monte Carlo Methoden angewendet um Strahlen-transportprobleme zuosel n. Virtuelle Modelle der Messeinrichtungen des In-vivo Messlabor des Instituts fur Strahlenforschung, inklusive der Detektorenund anthropomorpher Phantome, wurden entwickelt.
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Numerical E ciency Calibration of
In Vivo Measurement Systems
zur Erlangung des akademischen Grades eines
Doktor-Ingenieurs
von der Fakult at Elektrotechnik und Informationstechnik der
Universit at Karlsruhe (TH) - Karlsruhe Institute of Technology
genehmigte
Dissertation
von
Dipl.-Ing. (FH) Lars Hegenbart
geb. in Schwalmstadt
Tag der mundlic he Prufung: 27. Juli 2009
1Referent: Prof. Dr. Ing. Manfred Urban
2Korreferent: Prof. Dr. Ing. Uwe Kiencke
1Institut fur Strahlenforschung
2 fur industrielle InformationstechnikAuthor’s email: lars.hegenbart@kit.edu
Bibliography: BibDesk 1.3.19 http://bibdesk.sourceforge.net
Type: MacT X-2008 http://www.tug.org/mactex/EZusammenfassung
E zienzkalibrierungen der Detektoren von Inkorporationsmesssystemen
beruhen auf dem Einsatz von physikalischen Phantomen, die mit radioak-
tiven Quellen bestuc kt werden k onnen um verd achtigte Inkorporationsf alle
nachzuahmen. Systematische Fehler der herk ommlichen Kalibrierverfahren
k onnen betr achtliche Uber- oder Untersch atzungen der inkorporierten Ak-
tivit at und damit auch der absorbierten Dosis verursachen.
In dieser Arbeit werden Monte Carlo Methoden angewendet um Strahlen-
transportprobleme zuosel n. Virtuelle Modelle der Messeinrichtungen des In-
vivo Messlabor des Instituts fur Strahlenforschung, inklusive der Detektoren
und anthropomorpher Phantome, wurden entwickelt. Software-Werkzeuge
wurden entwickelt um den Umgang mit speicherintensiven anthropomorphen
Modellen zu erleichtern bei der Visualisierung, sowie die Vorbereitung und
Auswertung von Simulationen von In-vivo Messsituationen mit solchen Mod-
ellen. Die Simulationsumgebung mit den benutzten Werkzeugen, Methoden
und Modellen wurde validiert.
Die Sensitivit at verschiedener Parameter auf die Detektore zienz wurde
untersucht um m ogliche systematische Fehler zu identi zieren und auch
zu quanti zieren. Massnahmen auch im Hinblick auf deren Anwendung in
der Routine wurden ergri en um die Bestimmung der Detektore zienz zu
verbessern.
Ein Positionsmesssystem wurde entwickelt und in der Teilk orperz ahlka-
mmer installiert um die genaue Position und die Abst ande von Detektoren
relativ zu den Probanden zu bestimmen, die als sensitive Parameter identi-
ziert wurden. Rechner wurden zu einem Verbund zusammengeschaltet um
Monte Carlo Simulationen zu vereinfachen und Rechenzeiten zu verkurzen.
Bildregistrierungstechniken wurden entwickelt um vorhandene anthropomor-
phe Modelle zu transformieren anhand der Anatomie von Probanden. Die
entwickelten Massnahmen und Methoden haben die bisher angewendeten
klassischen Methoden erfolgreich verbessert.iv ZusammenfassungAbstract
Detector e ciency calibration of in vivo bioassay measurements is based on
physical anthropomorphic phantoms that can be loaded with radionuclides
of the suspected incorporation. Systematic errors of traditional calibration
methods can cause considerable over- or underestimation of the incorporated
activity and hence the absorbed dose in the human body.
In this work Monte Carlo methods for radiation transport problem are
used. Virtual models of the in vivo measurement equipment used at the
Institute of Radiation Research, including detectors and anthropomorphic
phantoms have been developed. Software tools have been coded to handle
memory intensive human models for the visualization, preparation and
evaluation of simulations of in vivo measurement scenarios. The used tools,
methods, and models have been validated.
Various parameters have been investigated for their sensitivity on the
detector e ciency to identify and quantify possible systematic errors. Mea-
sures have been implemented to improve the determination of the detector
e ciency in regard to apply them in the routine of the in vivo measurement
laboratory of the institute.
A positioning system has been designed and installed in the Partial
Body Counter measurement chamber to measure the relative position of
the detector to the test person, which has been identi ed to be a sensitive
parameter. A computer cluster has been set up to facilitate the Monte
Carlo simulations and reduce computing time. Methods based on image
registration techniques have been developed to transform existing human
models to match with an individual test person. The measures and methods
developed have improved the classic detector e ciency methods successfully.vi AbstractAcknowledgements
First of all I would like to thank Professor Dr. Manfred Urban for supporting my
way through the quali cation phase and for being a helpful advisor at all times. I
extend my appreciations also to Professor Dr. Uwe Kiencke for reviewing this thesis
as the second examiner.
I would to like to thank Professor Dr. X. George Xu and his team of post-docs
and doctoral candidates (Dr. Valery Taranenko, Dr. Binquan Zhang, Matt Mille,
Dr. Yong Hum Na, and Dr. Juying Zhang) of Rensselaer Polytechnic Institute for
providing me the RPI Adult Male and Female voxel models and for the fruitful
team-work on the breast-size project during the academic exchange in spring 2008.
This exchange was supported by the Karlsruhe House of Young Scientists
(KHYS). Here, I would like to thank the KHYS-team Dr. Britta Trautwein and
Gaby Weick for their help.
I also would like to thank Professor Dr. Olaf D ossel and Dr. Gunnar Seemann
and their team at the Institute of Biomedical Engineering for support on the MEET
Man.
I extend my appreciations to Professor Dr. Jurgen Lehmann and colleagues of
the Vincentius Kliniken Karlsruhe for scanning the torso phantom.
Thanks for professional help and advice goes to my supervisors and colleagues
Andreas Benzler, Dr. Bastian Breustedt, Dr. Bernd Heide, Dipl.-Ing. Wolfgang
Klein, Dr. Debora Leone, Ing. Olaf Marzocchi, and Dr. Jutta Schimmelpfeng.
As well, I would like to thank Dipl.-Ing. (BA) Ste en Sessler and all other
students including Corey Prumo for working with me part-time on the project
during their diploma projects or internships.
I would like to thank Dipl.-Ing. Siegfried Ugi and Dipl.-Ing. Bernd Reinhardt
and their teams for the mechanical and electrical installation of the positioning
system and for the design and construction of the frame for the HPGe-detector.
I extend my appreciations also to the Body Counter Team, as well as Dipl.-Ing.
Christoph Wilhelm and Dr. Max Pimpl including their teams for their help with
measurements and assistance.
I would like to thank B arbel Stuck and all other colleagues and friends of
Hauptabteilung Sicherheit and the new founded Institute of Radiation Research
who are not mentioned explicitly for a good collaboration and colleagueship.
Thanks also to Solveig, Marion, and Marey for proofreading this work. Finally
I would like to thank Fleur for supporting my work with encouragement.viii AcknowledgementsContents
Zusammenfassung iii
Abstract v
Acknowledgements vii
1 Introduction 1
1.1 In Vivo Measurement at KIT . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Challenges of Detector E ciency Calibration . . . . . . . . . 2
1.3 State of the Art - Numerical E ciency Calibration . . . . . . 3
1.4 Objective and Structure of this Work . . . . . . . . . . . . . . 4
2 Detection of Photons 5
2.1 Measurement Equipment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.2 Energy Calibration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3 Resolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
3 Classical E ciency Calibration 13
3.1 Detector E ciency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.2 Physical Phantoms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3.3 E ciency Calibration Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
3.3.1 of the WBC with the IGOR Phantom . . 16
3.3.2 Calibration of the PBC with the LLNL Torso Phantom 17
3.3.3 Determination of CWT . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3.3.4 Evaluation of the Activity . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.4 Problems with Phantom-Based Calibration . . . . . . . . . . 18
4 Numerical E ciency Calibration 21
4.1 Monte Carlo Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
4.2 MCNP/MCNPX . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
4.3 E ciency Calculation with MCNP . . . . . . . . . . . . . . . 26
4.4 Modeling the Counting Facilities at IVM . . . . . . . . . . . . 27
4.4.1 Model of the WBC Facility . . . . . . . . . . . . . . . 28
4.4.2 Model of the PBC Facility . . . . . . . . . . . . . . . . 28x CONTENTS
4.4.3 Further HPGe-Detector Model . . . . . . . . . . . . . 29
4.5 Human Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
4.5.1 Stylized or Mathematical Models . . . . . . . . . . . . 29
4.5.2 Voxel Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
4.5.3 BREP Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.6 Voxel2MCNP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.6.1 Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.6.2 Viewers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.6.3 Processing Voxel Models . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.6.4 Voxel Model Input File Syntax . . . . . . . . . . . . . 40
4.6.5 Other Features . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.7 Creation of a Voxel Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.7.1 LLNL Torso Phantom . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.7.2 Computed Tomography . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.7.3 Segmentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.7.4 Building the Model of the Phantom . . . . . . . . . . 55
4.7.5 Lung Density Fluctuations . . . . . . . . . . . . . . . 59
4.7.6 Volumes and Densities . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
4.7.7 Coarsening . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
4.7.8 Geometric Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
5 Validation 67
5.1 Whole Body Counter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
5.1.1 IGOR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
5.1.2 Bottle Phantom . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
5.2 Phoswich Detector Model Validation . . . . . . . . . . . . . . 73
5.2.1 Experiments for Spectral Shape . . . . . . . . . . . . . 73
5.2.2 Expts for Reproducibility . . . . . . . . . . . . 74
5.2.3 Density Determination of the Aluminum Oxide Layer 74
5.2.4 Determination of FWHM . . . . . . . . . . . . . . . . 75
5.2.5 Validation Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
5.2.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
5.3 HPGe-Detector Scenario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
5.3.1 Setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
5.3.2 Results and Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
5.3.3 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
6 Sensitivity Analyses 93
6.1 Geometry Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
6.1.1 Detector Position in Relation to a Subject . . . . . . . 93
6.1.2 Voxel-Wise Displacements of the Source Organ . . . . 96
6.1.3 Novel Method for Investigating Various Parameters . . 99
6.1.4 Chest Wall Thickness . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
6.1.5 Continuous Displacements of the Source Organ . . . . 107