MC法とSuperPosition法を組合せたBNCT線量計算アルゴリズムの開発

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加速器中性子源を用いたホウ素中性子捕捉療法（BNCT）の保険診療の開始に伴い、照射条件を決定する治療計画の効率化が重要な課題となってきている。BNCTの治療計画では、線量計算アルゴリズムとしてMonte Carlo（MC）法が従来から用いられてきた。MC法は体内での中性子の挙動を正確に模擬できるが、高精細な線量分布を得るためには膨大な計算時間が必要であり、治療計画におけるボトルネックとなる。本研究では線量計算の高速化を目指して新しいアルゴリズムの開発を行う。入射中性子が生体内の原子との衝突により減速する過程をMC法で計算し、減速後に原子・分子と熱平衡に至る過程を、X線治療に採用されているSuperposition法における線量カーネルとしてモデル化することで計算速度の向上を図る。本研究では、アルゴリズムの最適化および精度検証を通して、その有用性を実証する。2020年度から2021年度にかけて、MC計算コードであるPHITSをベースに計算アルゴリズムの実装を進めてきた。2021年度には、入射面付近において従来のMC法を相補的に用いる手法を採用することで、計算時間の短縮効果を保ちつつ、精度を向上させることが可能であることを明らかにした。さらに、2022年度には、熱化過程をモデル化する別のアプローチとして、Removal Diffusion理論に基づいた拡散モデルの導入を検討した。モデルの導入により入射面付近においても熱中性子束分布が精度よく計算できることが示された。MC法を相補的に使用する方法と比べて計算時間の更なる短縮効果が期待される。今後、2021年度に取得した実験データに基づいてモデルの検証を進めるとともに、計算精度の向上および計算時間の更なる短縮を目指してアルゴリズムの改良を進める。