蒙特卡罗方法及其在辐射剂量计算中的应用
肿瘤放射治疗中的剂量计算方法比较
肿瘤放射治疗中的剂量计算方法比较在肿瘤治疗中，放射治疗是一种常见的治疗方法。
放射治疗的目标是以高能射线照射肿瘤细胞，达到控制或杀死肿瘤细胞的效果，同时最大限度地保护正常组织。
剂量计算是放射治疗的关键环节之一，能够准确计算目标器官和正常组织所接受的辐射剂量。
本文将对肿瘤放射治疗中常用的剂量计算方法进行比较并分析其优缺点。
1. 等效二维剂量计算方法（2D Dose Calculation）等效二维剂量计算方法是传统的辐射剂量计算方法，基于二维平面图像，通过等效深度或等效路径长度来计算剂量。
该方法适用于简单的肿瘤形状和规则的解剖结构。
其优点是计算速度快、简单易用，但在复杂的解剖结构和肿瘤形状时准确性较低。
2. 三维剂量计算方法（3D Dose Calculation）三维剂量计算方法是现代肿瘤放射治疗中常用的剂量计算方法。
该方法基于三维图像，通过考虑肿瘤和正常组织的三维解剖结构来计算剂量。
与等效二维计算方法相比，三维剂量计算方法能更准确地预测剂量分布。
在复杂的解剖结构和肿瘤形状中，其计算结果更可靠。
然而，相对于等效二维计算方法，三维剂量计算方法的计算复杂度更高，需要更多的计算资源和时间。
3. 模式匹配剂量计算方法（Template Matching Dose Calculation）模式匹配剂量计算方法结合了二维和三维计算方法的优点，通过匹配预先计算好的剂量模板来估计患者的剂量分布。
该方法基于患者的图像数据，将其与预先计算好的模板进行比对，从而得出患者的剂量分布。
模式匹配剂量计算方法迅速，并且相对于三维计算方法，其剂量结果更准确。
然而，该方法的可靠性和适用性受限于模板的质量、种类和规模，以及对患者图像的准确配准。
4. 蒙特卡洛剂量计算方法（Monte Carlo Dose Calculation）蒙特卡洛剂量计算方法是一种基于统计学原理的剂量计算方法。
该方法模拟了辐射粒子穿过组织的过程，通过大量的粒子追踪和统计分析来计算剂量。
蒙特卡罗方法在放疗计划中的应用
蒙特卡罗方法在放疗计划中的应用陈朝斌;黄群英;吴宜灿;林辉【期刊名称】《核技术》【年(卷),期】2006(029)001【摘要】本文就蒙特卡罗方法在放射外科治疗计划中的应用做了初步的研究和分析.首先利用Beam程序模拟了Varian公司Clinac 2100C 6MV X射线加速器治疗头,得到源皮距为100 cm、射野大小为5 cm×5 cm的开放野治疗平面上的粒子相-空间信息,并与文献进行了比较.然后把粒子相-空间信息作为输入,利用Dosxyz 程序计算了体模中吸收剂量的空间分布,并与一基于解析剂量计算方法的商用治疗计划软件的结果进行了比较,两种结果基本一致.另外,本文还重点介绍了由患者的医学CT图像建立蒙特卡罗输运几何的方法和过程.【总页数】7页(P22-28)【作者】陈朝斌;黄群英;吴宜灿;林辉【作者单位】中国科学院等离子体物理研究所,合肥,230031;中国科学院等离子体物理研究所,合肥,230031;中国科学院等离子体物理研究所,合肥,230031;中国科学院等离子体物理研究所,合肥,230031【正文语种】中文【中图分类】R730.55【相关文献】1.子野权重优化应用于宫颈癌根治术后调强放疗计划中的分析 [J], 吴煜良;何松美;张纯;吴伟艺;莫杰明2.Auto-planning在脑胶质瘤非共面容积调强放疗计划中的应用 [J], 张国前;张书旭;王锐濠;雷怀宇;李万桢;廖博玉3.蒙特卡罗方法和三维数字人体模型在放疗计划质量保证中的应用 [J], 王进亮;白净;罗建文;徐榭4.子野优化在直肠癌新辅助放疗调强计划中的应用 [J], 易正生; 罗丽莎; 郭恒照; 林丰; 汤忠明; 汪娇玲5.基部计划剂量补偿优化方法在肺癌调强放疗计划中的应用 [J], 彭清河;叶芝甫;王志光;彭应林因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
MCDB蒙特卡罗剂量计算系统及应用
输入文件 ， 剂量计算基于蒙特卡罗（ ） ＭＣ 方法 ， 后处 理是确 定照射方 向和照射 时间 。为了提高剂 量计算 的精
度 和缩 短计算 时间 ， Ｄ ＭＣ Ｂ发展了针对 体素模 型的快 速粒 子径迹算法 ， 构造材料矩阵和计数矩阵 ， 序实现 了 程
ＭＩ Ｐ 并行 化。通过 一个病例 ， Ｄ ＭＣ Ｂ完成 了从 Ｃ 、 Ｒ 提取数 据、 ＴＭ Ｉ 剂量计算 和后处 理的全过 程。计算取 得 了
与 ＭＣ Ｐ程序一致 的结果 ， Ｎ 串行计算速 度较 ＭＣ Ｐ提高 ３倍以上 ， Ｎ 并行效率可 以达到 ９ ０％ ， 完全 满足临床对 计算精度和计算时间的要 求。 ［ 关键词 ］ Ｍ Ｄ ； Ｃ Ｂ 快速径迹算法 ； 材料矩 阵 ； 计数矩阵 ［ 中图分 类号 ］ Ｔ ３ ３ ［ Ｐ ９ 文献标识码 ］ Ａ ［ 文章编 号］ １０ ０ ９—１４ （ ０２ ０ ７ ２ ２ １ ）８—０７ ０ ０ ２— ６
了Ｂ Ｃ Ｎ Ｔ的原理 。假定 硼可 有选择 性地 富集 于 肿瘤
区， 由于硼具 有超 常的热 中子 吸收 截面 ， 硼俘 获热 中 子 反 应 主 要 发 生 在 肿 瘤 区 ， 应 后 的 能 量 在 约 反 ｌ ｍ内沉 积 ， 而 ， 热 中子 照 射后 ， 瘤 区 吸 收 ０ 因 被 肿
“Ｂ
，
ＢＣ Ｎ Ｔ用于临床治疗的历史 已有 ２ 年 ， ０ 主要优 点是 ：． ａ 当前 的硼 化合 物是无 毒 的 ， 投放 肿瘤 区和 且 正 常组织 的硼浓 度 富 集度 差 可 以做 到 最 大化 ， 使得 中子与硼作用产生的高能量、 短射程 的 仪离子在杀 死 肿瘤 细胞 的 同 时 ， 正 常组 织 的 伤 害 达 到最 小 ； 对 ｂ 中子束 技术 日趋 先进 ， 以来 自加 速器 ， ． 可 也可 来 自 微 型反应 堆 ；． Ｃ 中子 束强度 可控 ， 可发 出超 热 中子 既 束， 也可发出热中子束 ， 根据肿瘤深度 ， 确定 中子束 类 型 ；．Ｂ Ｃ ｄ Ｎ Ｔ适 合 治疗不 宜手 术 的晚期 癌症 患者 ， 且治疗 的肿 瘤类 型 由脑胶质 瘤 ， 向其 他包括 肝 癌 、 肺
primo蒙卡剂量算法
p r i m o 蒙卡剂量算法题题目目：：P P r r i i m m o o 蒙蒙卡卡剂剂量量算算法法文文章章主主要要分分为为三三个个部部分分：：介介绍绍P P r r i i m m o o 蒙蒙卡卡剂剂量量算算法法的的背背景景和和原原理理、、算算法法的的应应用用领领域域和和优优势势、、算算法法的的发发展展和和研研究究方方向向。
一一、、P P r r i i m m o o 蒙蒙卡卡剂剂量量算算法法的的背背景景和和原原理理P P r r i i m m o o 蒙蒙卡卡剂剂量量算算法法是是一一种种常常用用于于放放射射治治疗疗领领域域的的计计算算方方法法，，旨旨在在对对放放射射治治疗疗剂剂量量进进行行精精确确的的计计算算和和优优化化。
它它基基于于蒙蒙特特卡卡洛洛模模拟拟方方法法，，通通过过模模拟拟光光子子在在人人体体组组织织中中的的传传输输和和相相互互作作用用过过程程，，计计算算出出剂剂量量分分布布的的空空间间分分布布。
蒙蒙特特卡卡洛洛模模拟拟方方法法在在放放射射物物理理学学领领域域具具有有广广泛泛应应用用，，其其核核心心思思想想是是基基于于一一系系列列随随机机数数生生成成的的粒粒子子轨轨迹迹模模拟拟，，通通过过对对粒粒子子与与组组织织相相互互作作用用的的模模拟拟，，得得到到准准确确的的剂剂量量分分布布。
P P r r i i m m o o 蒙蒙卡卡剂剂量量算算法法通通过过使使用用高高度度精精细细的的几几何何模模型型和和复复杂杂的的相相互互作作用用模模型型，，能能够够更更加加准准确确地地预预测测放放射射治治疗疗剂剂量量在在患患者者体体内内的的分分布布情情况况。
二二、、算算法法的的应应用用领领域域和和优优势势P P r r i i m m o o 蒙蒙卡卡剂剂量量算算法法在在放放射射治治疗疗领领域域有有着着广广泛泛的的应应用用。
它它可可以以用用于于计计算算和和评评估估各各种种放放疗疗技技术术下下的的剂剂量量分分布布，，比比如如三三维维适适形形放放疗疗、、调调强强放放疗疗和和粒粒子子放放疗疗等等。
蒙特卡罗方法及其在辐射剂量计算中的应用
在核技术中的辐射防护领域 ,采用蒙特卡罗方法可以
计算由电离辐射源在受照介质中某观察处产生的辐射剂 量 。对于约定的几种受照体与简单的照射条件 (如平行宽 束照射 ) ,由于 ICR PReport 51[11 ]不仅给出了间接致电离 粒子 (如中子和光子 )的通量 —剂量转换因子 ,而且还给出 了带电粒子 , (如质子和电子 )的通量 ———剂量转换因子 ,
Key words:Monte Carlo method; computer simulation; radiation p rotection; radiation dose
蒙特卡罗方法也称随机模拟法 、随机抽样法或统计试 验法 [1. 2 ] ,其基本思想是 ,为了求解数学 、物理 、工程技术或 生产管理等方面的问题 ,首先建立一个与求解有关的概率 模型或随机过程 ,使它的参数等于所求问题的解 ,然后通 过对模型或过程的观察或抽样试验来计算所求参数的统 计特征 ,最后给出所求解的近似值 [3. 4. 5 ] 。概率统计 [6 ]是蒙 特卡罗方法的理论基础 ,其手段是随机抽样或随机变量抽 样 [7 ] 。对于那些难以进行的或条件不满足的试验而言 ,是 一种极好的替代方法 。随着现代计算机技术的飞速发展 , 蒙特卡罗方法已经在原子弹工程科学研究中发挥了极其 重要的作用 [8 ] ,并正在日益广泛地应用于物理工程的各个 方面 ,如气体放电中的粒子输运过程 [9. 10 ] 。本文介绍蒙特 卡罗方法的基本原理及其在核技术中的应用 。
随着现代计算机技术的出现和飞速发展 ,用计算机模 拟概率过程 ,实现多次模拟试验并统计计算结果 ,进而可 获得所求问题的近似结果 ,计算机的大存储量 、高运算速 度使得在短时间内 ,获得精度极高且内容丰富的模拟结
总第 93期
MonteCarlo方法在放射治疗剂量分布计算中的应用_王春燕
在调强放射治疗技术中 , 由 于准直器叶片几何 形状的复 杂性和传送的时间依赖性 , 其剂量计算问题一直困扰着放射医 学界 。P J K e all ,J V Siebe r s[7]等人应用 M o nte Ca r lo 方法对 这一问题进行了研究 。对于两种能量光子及多叶准直器模型的 辐射场剂量分布进行了计算 , 并与实验测量结果进行比较 , 在 实验误差允许的范围内 , 结果是一致的 。同时 ,他们还发现对于 患者调强放射治疗辐射场 , 应用 M o nte C ar lo 方法所得到的结 果比其它计算方法(笔形束模型等)更接近实验测量值 。
M CN P 程序 全名为 M o nte C ar lo N ew tr o n a nd P h o to T r a nspo r t C o le , 它是美国洛斯阿拉莫斯(L A N L)国家实验室 的众多科学家和 M C 专家在一系列程序工作基础上 , 集中编制 的一个当前最高水平的通用的科学计算程序 , 用于处理连续能 量 、时间相关 、 三维几何的中子 -光子 -电子辐射输运问题 。 M CN P 从 1977 年 6 月产生第一个版本后 , 不断更新 , 到 1997 年 3 月产生了最新版本 M C N P -4B , 可以在各类计算机上运 行。
EG S 4 计算程序在国际上有着广泛的应用 , 在辐射物理方 面 , 主要计算加速器产生的辐射剂量分布 , 设计屏蔽系统 , 研制 剂量测量仪等 。在医学物理方面 , 模拟计算射线在人体中产生 的剂量分布及衰减 , 进而确定治疗方案等 , 在西欧和北美的一 些国家 , 已被广泛应用于医院 , 用于放射治疗及诊断中的剂量 计算 , 自从 1979 年公布以来 , 已有近千篇相关论文发表 , 其可 靠性得到了国际社会的认可 。
参考剂量计算中的Monte Carlo方法研究
参考剂量计算中的Monte Carlo方法研究在放射性治疗和诊断中，参考剂量计算是非常重要的。
它是基于模型，通过计算机模拟的方法，预测人体组织中的放射性剂量分布。
常用的方法包括解析方法、蒙特卡罗方法等。
蒙特卡罗方法是一种最常用的计算方法，其基本思想是通过在随机数生成器的帮助下，模拟放射性粒子在物质中的传输和相互作用过程，从而计算剂量分布。
通过大量的模拟，可以获得准确的计算结果。
而且，正是由于蒙特卡罗方法能够处理各种复杂几何形状和复杂的物理过程，因此它已经成为放射性计算的标准工具。
蒙特卡罗方法最早是由美国人Nicholas Metropolis和Stanislaw Ulam，在二战期间为解决核反应堆问题而发明的。
在蒙特卡罗方法之前，人们的方法是基于经验公式或实验数据做出理论推导。
然而，这种方法有许多限制，比如无法处理复杂的几何形状，缺乏对各种因素的精确预测等。
蒙特卡罗方法是基于概率和统计学的方法。
其核心思想是通过大量的重复模拟，来得到随机过程的具体结果。
在放射性计算中，我们需要将所有放射性过程和其概率分布表述成算法，并通过模拟这些过程，来模拟放射性体系，计算剂量分布或其他物理量。
在模拟放射性体系时，蒙特卡罗方法要经过一系列的步骤。
首先，我们需要定义物理过程和模拟几何体系。
接着，我们需要向物质中投射大量的粒子，模拟它们的传输和相互作用过程。
然后，我们需要将模拟结果汇总，获得根据初始位置、能量和方向的粒子在物质中的分布。
蒙特卡罗方法在放射性计算中的应用十分广泛。
常见的应用包括医学放射性治疗和诊断、核能工程、放射性废物管理等。
在医学放射性治疗和诊断中，蒙特卡罗方法被用来模拟放射性粒子在不同组织中传输和相互作用的过程，来计算剂量分布。
在核能工程方面，蒙特卡罗方法则被用来预测核反应堆中的裂变产物分布和中子吸收等物理过程。
在放射性废物管理方面，蒙特卡罗方法则被用来对放射性废物进行处理和储存的评估和设计。
总之，蒙特卡罗方法是放射性计算中最常用的方法之一。
辐射剂量计算技术的研究
辐射剂量计算技术的研究辐射剂量计算技术是指利用数学模型和计算机程序，对辐射源和辐射场的辐射剂量进行建模计算和评价的技术。
当前，辐射剂量计算技术已经成为核安全、放射卫生等领域不可或缺的一种工具和手段。
本文主要介绍辐射剂量计算技术的研究现状和未来发展方向。
研究现状辐射剂量计算技术的研究内容主要包括如下几方面：一、辐射剂量计算方法辐射剂量计算方法主要有解析计算和蒙特卡罗方法两种。
解析计算适用于简单的几何形状和辐射场，计算速度快但精度相对较低。
蒙特卡罗方法则更加适用于复杂的几何形状和辐射场，但计算速度较慢。
二、辐射源和辐射场模型辐射源和辐射场模型是辐射剂量计算技术的基础。
目前已经研究开发了许多辐射源和辐射场模型，如人体模型、环境模型、核反应堆模型等。
三、计算机程序开发计算机程序开发是实现辐射剂量计算的重要手段。
目前已经开发了许多辐射剂量计算软件，如SCALE、MCNP、FLUKA等。
这些软件在核工业、放射卫生和核医学等领域得到了广泛应用。
发展方向未来辐射剂量计算技术的发展方向主要有以下几个方面：一、提高计算精度提高计算精度是未来辐射剂量计算技术发展的重要方向。
目前计算精度还存在一定的局限性，特别是对于复杂的辐射场和几何体的计算求解。
未来需要进一步发展计算方法和算法，提高计算精度。
二、扩展应用领域辐射剂量计算技术的应用领域还非常广泛，未来需要进一步扩展应用领域，如天体物理、地质探测、食品辐射处理等领域。
三、利用大数据技术利用大数据技术可以更加精确地预测和评价辐射场的分布和剂量水平。
未来可以利用大数据技术和云计算技术，开发更加准确高效的辐射剂量计算模型和程序。
四、开发可视化工具辐射剂量计算结果往往比较抽象，难以直观反映辐射场分布和特征。
未来可以开发可视化工具，将辐射场分布和剂量水平直观地展示，便于决策和管理。
总结辐射剂量计算技术是核能、放射卫生和核医学等领域不可或缺的一种工具和手段。
未来将进一步提高计算精度、扩展应用领域、利用大数据技术和开发可视化工具，为核安全和放射卫生事业的发展提供更好的支持和保障。
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21
果 ,在历史上 ,也正是原子弹工程研究初期阶段的工作 ,为 模拟裂变物质的中子随机扩散 ,提出了运用大存储量 、高 运算速度计算机的要求 ,这也成为当时推动计算机技术发 展的重要动力 ,也就是在第二次世界大战期间 ,冯 ·诺依 曼和乌拉姆两人把他们所从事的与研制原子弹有关的秘 密工作 —对裂变物质的中子随机扩散进行直接模拟 —以 摩纳哥国的世界闻名赌城蒙特卡罗 (Monte Carlo)作为秘 密代号来称呼 。用赌城名比喻随机模拟 ,风趣又贴切 ,很 快得到了广泛接受 ,此后 ,人们便把这种计算机随机模拟 方法称为蒙特卡罗方法 。
第 6期 2006年 12月
湖南人文科技学院学报 Journal of Hunan Institute of Humanities, Science and Technology
No. 6 Dec. , 2006
蒙特卡罗方法及其在辐射剂量计算中的应用
刘宗良 1, 2 ,李强 1, 2 ,赵平华 1, 2 ,周剑良 1
5000000 3. 1416497
a =5 l=4 3. 1363553 3. 1343557 3. 1405674 3. 1409853 3. 1419860 3. 1422312 3. 1419668 3. 1415734
a =7 l=6 3. 1267973 3. 1393557 3. 1485674 3. 1451000 3. 1419860 3. 1422312 3. 1416768 3. 1411133
心 M l 的坐标 x和针与平行线的夹角 θ来决定 ,在 y方向上 的位置不影响相交性质 ,任意投针 ,意味着 x与 θ都是任意
取的. 但 θ的范围可限于 [ 0, π ] , x的范围可限于 [ 0, a ] ,在
这种情况下 ,针与平行线相交的数学条件是
x ≤ lsinθ, 0 ≤ x ≤ a
(5)
( 1. 南华大学核科学技术学院 ,湖南 衡阳 421001; 2. 湖南人文科技学院 ,湖南 娄底 417000)
摘 要 :概述了蒙特卡罗方法的产生与发展 ,阐述了蒙特卡罗方法的基本特点 ,最后就蒙特卡罗方法在辐射剂量计 算上的应用进行了讨论 。
关键词 :蒙特卡罗方法 ; 计算机模拟 ; 辐射防护 ; 辐射剂量 中图分类号 : TL99 文献标识码 : A 文章编号 : 1673 - 0712 (2006) 06 - 0019 - 04
f2
x
=
1 π
,
时
0
≤θ≤π 时
(7)
0,当 θ为其他值时
由此 ,产生任意 ( x, θ)的过程就变为由 f1 ( x)抽样 x,
由 f2 (θ)抽样 θ的过程 ,容易得到
X = aξ1
(8)
θ
=
πξ 2
式中
,
ξ 1
, ξ2均为
(0,
1)上均匀分布的随机数
,只要随
机数的均匀性和独立性良好 ,如此构造的数值模型就很好
(4)
an
显然 ,实验次数 N 越多 , p 的近似程度越好 ,有不少人
进行过投针实验 ,并用手工计算出 π值 ,结果参见表 1。
需要指出的是 ,上述由投针试验求得 π的近似值的方
法 ,是进行真正的试验 ,并统计试验结果 ,要使获得的频率
值与概率值偏差小 ,就要进行大量的试验 ,这在实际中 ,往
收稿日期 : 2006 - 10 - 30. 作者简介 :刘宗良 (1965 - ) ,男 ,湖南新化人 ,湖南人文科技学院物理学副教授 ,主要从事核技术及应用研究 。
a = 10 l = 9. 5 3. 1453983 3. 1493557 3. 1485674 3. 1400653 3. 1419860 3. 1422312 3. 1417760 3. 1415432
2 蒙特卡罗方法的基本思路和特点
图 1 用数值模拟方法计算蒲丰问题
如图 1建立坐标系 ,平面上一根针的位置可以用针中
p
=
2l πa
(1)
于是 π = 2 l
(2)
ap
由 (2)式可知 ,要求解 π就必须知道 p ,而采用常用的
方法是无法得到 p 的 ,然而 ,从统计学的角度却可以通过
实验来得到 p ,这就是进行投针实验. 投针实验 N次可能有
n次针与平行线相交 ,当 N充分大时 ,可以认为
p≈ n
(3)
N
从而求得 π = 2 l ( N )
Key words:Monte Carlo method; computer simulation; radiation p rotection; radiation dose
蒙特卡罗方法也称随机模拟法 、随机抽样法或统计试 验法 [1. 2 ] ,其基本思想是 ,为了求解数学 、物理 、工程技术或 生产管理等方面的问题 ,首先建立一个与求解有关的概率 模型或随机过程 ,使它的参数来计算所求参数的统 计特征 ,最后给出所求解的近似值 [3. 4. 5 ] 。概率统计 [6 ]是蒙 特卡罗方法的理论基础 ,其手段是随机抽样或随机变量抽 样 [7 ] 。对于那些难以进行的或条件不满足的试验而言 ,是 一种极好的替代方法 。随着现代计算机技术的飞速发展 , 蒙特卡罗方法已经在原子弹工程科学研究中发挥了极其 重要的作用 [8 ] ,并正在日益广泛地应用于物理工程的各个 方面 ,如气体放电中的粒子输运过程 [9. 10 ] 。本文介绍蒙特 卡罗方法的基本原理及其在核技术中的应用 。
表 2计算机投针实验的 π值计算结果
π a, l a = 3
N
l = 2. 9
50000 3. 1263953
100000 3. 1503557
200000 3. 1485674
500000 3. 1394653
800000 3. 1419860
1000000 3. 1422312
2000000 3. 1419678
20
湖南人文科技学院学报
总第 93期
往难以做到 ,可以设想 ,对蒲丰问题这样一个简单的概率 问题 ,若要进行 10 万次投针试验 ,以每次投针 、做出是否 相交判断并累加相交次数用时 5秒钟计算 ,则需用时 50万 秒 ,即大约 139个小时 ,那么 ,可以设想 ,对于核裂变 、直流 气体放电中粒子的输运过程及粒子输运的总效应 ,若要用 多次掷骰子的方法近似求出就是不可能的了 。所以 ,在现 代计算机技术出现之前 ,用频率近似概率的方法 ———抑或 称为雏形时代的蒙特卡罗方法 ———并没有得到实质上的 应用 。
(1. School of Nuclear Science and Technology, Nanhua University, Hengyang, 421001, China;
2. Hunan Institute of Humanities, science and Technology, Loudi, 417000, China)
即皮肤中的吸收剂量 ,其后的各个厚为 0. 005g/ cm2 的水 层用来模拟皮下各层组织. 记录下射线在每个水层中不同 半径的圆柱筒区域内释放的能量. 便可得到各层中不同体 积的物质所吸收的剂量 。
3 蒙特卡罗方法在辐射剂量计算中应用
蒙特卡罗这种计算机随机模拟方法 ,在许多学科领域
里都有着十分广泛的用途 ,特别是在核技术及应用领域 。
随着现代计算机技术的出现和飞速发展 ,用计算机模 拟概率过程 ,实现多次模拟试验并统计计算结果 ,进而可 获得所求问题的近似结果 ,计算机的大存储量 、高运算速 度使得在短时间内 ,获得精度极高且内容丰富的模拟结
总第 93期
刘宗良 ,李强 ,赵平华 ,周剑良 :蒙特卡罗方法及其在辐射剂量计算中的应用
在核技术中的辐射防护领域 ,采用蒙特卡罗方法可以
计算由电离辐射源在受照介质中某观察处产生的辐射剂 量 。对于约定的几种受照体与简单的照射条件 (如平行宽 束照射 ) ,由于 ICR PReport 51[11 ]不仅给出了间接致电离 粒子 (如中子和光子 )的通量 —剂量转换因子 ,而且还给出 了带电粒子 , (如质子和电子 )的通量 ———剂量转换因子 ,
地模拟了实际试验中的一次投针 ,并用下式判断是否相交
且记录统计结果 :
S xi ,θi =
1, 时 xi 时 lsinθi 时 0, 当为其他值时
如果投针 N次 ,那么
∑ sN
1N
=
s
N i=1
xi ,θi
(9)
是相交几率 p的估计值 ,这样就实现了用数值方法模
拟真正投针实验 ,用此方法计算的 π的值见表 2。
表 1 投针试验计算 π值的结果
实验者 时间 (年份 ) 针长 投针次数 相交次数 π的估值
W o lf
1850
0. 8 5, 000 2, 532 3. 1596
Sm ith
1855
0. 6 3, 204 1, 218 3. 1554
De Morgan, C 1860
1. 0 600
382
3. 137
图 2 60 C0 照射一个水体模的几何条件示意图 60 C0 发射的 beta 谱的最高电子能量为 318kev。图 3 给出其谱的分布 。60 C0 衰变为处于激发态的 60 N i。因而伴 随着能量为 1. 332和 1. 173M ev光子发射 。
通常只要计算出自由空间的通量 ,即可直接估算剂量 ,但
The M on te Carlo M ethod and Its Applica tlon in Ca lcula tion of Abaorbed Rad ia tion D ose
L IU Z ong2liang1, 2 , L I Q iang1, 2 , ZHAO P ing2hua1, 2 , ZHOU J ian2liang1