Analytic and Monte Carlo calculations of dose-mean lineal energy for 1 MeV-1 GeV protons with application to radiation protection quality factor

1MeV1GeV陽子線の線量平均線エネルギーの解析的およびモンテカルロ計算および放射線防護品質係数への応用

Papadopoulos, A.*; Kyriakou, I.*; 松谷 悠佑  ; Corts-Giraldo, M. A.*; Galocha-Oliva, M.*; Plante, I.*; Steward, R. D.*; Tran, N. H.*; Li, W.*; Daglis, I. A.*; Santin, G.*; Nieminen, P.*; Incerti, S.*; Emfietzoglou, D.*

Papadopoulos, A.*; Kyriakou, I.*; Matsuya, Yusuke; Corts-Giraldo, M. A.*; Galocha-Oliva, M.*; Plante, I.*; Steward, R. D.*; Tran, N. H.*; Li, W.*; Daglis, I. A.*; Santin, G.*; Nieminen, P.*; Incerti, S.*; Emfietzoglou, D.*

生物学的影響を決定する放射線の線質は、一般的に微視的線量付与(特に線量平均線エネルギーy)に関連付けられる。y値の計算には、洗練されたモンテカルロ飛跡構造シミュレーション(MCTS)コードや経験的な解析モデルの使用が有効であるが、MCTSコードや解析モデルの種類により、y推定値は変化する。本研究では、放射線防護、宇宙応用、放射線治療などで重要とされる1MeVから1GeV陽子線を対象とし、様々なMCTSコード(PHITS, RITRACK, Geant4-DNA)や解析モデル(改良Xapsosモデル)等により計算される液相水中のy値と、その値により計算される放射線防護品質係数Q値を比較した。その結果、各MCTSコードや改良Xapsosモデルにより推定されたy値は10から20%未満のレベルで良い一致を示し、改良Xapsosモデルにより推定されるQ値もMCTSに基づく予測値と良い一致を示した。これらの知見により、解析モデルは膨大な時間とCPUを必要とするMCTSの代替として使用され、実用的かつ高精度に線質係数とリスク評価を進めることができることがわかった。

Radiation quality for determining biological effects is commonly linked to the microdosimetric quantity, especially dose-mean lineal energy y. Calculations of y can be performed by sophisticated Monte Carlo track structure (MCTS) codes. The y estimate depends on the type of the MCTS code and analysis model. This study focused on proton beams with 1 MeV-1 GeV, which are important in radiation protection, space applications, radiation therapy, etc., and compared the estimates of the y in liquid water by various MCTS codes (PHITS, RITRACK, and Geant4-DNA) and analysis models (refined Xapsos model). The comparison results showed that good agreement with the refined Xapsos model and various MCTS codes can be attained at less than 10-20% level, and Q values by the analytic model are also in better agreement with MCTS simulation data. These findings conclude that the refined analytic model might be used as an alternative to time- and CPU-intensive MCTS simulations and advance practical calculations of radiation qualities and risk assessment.