title: Calorimetry based on pixel detectors for proton tomography
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Феофилов Григорий Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Feofilov Grigorij Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ерыгин Илья Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Erygin Ila Igorevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Жеребчевский Владимир Иосифович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Zerebcevskij Vladimir Iosifovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:35:23Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:35:23Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 077428
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/42601
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Рак - одна из самых опасных и распространенных болезней в мире, требующая эффективных методов диагностики и лечения. В медицине существуют различные методы лечения рака, однако протонная терапия, позволяет достичь локализации практически всей терапевтической дозы на опухоли, минимизируя воздействие на здоровые ткани. 
  Для снижения неопределенности в адаптивном лечении перед проведением сеанса протонной терапии заранее рассчитывается и составляется план дозовых нагрузок для каждого пациента на основе данных о тормозной способности протонов в соответствующих тканях. В настоящее время это достигается за счет рентгеновской компьютерной томографии при преобразовании карт поглощения рентгеновского излучения в тканях, в карты тормозной способности протонов в этих же тканях. Такое преобразование является одним из основных источников неопределенности в оценке положения пика Брэгга. Поэтому при планировании лечения с использованием протонов необходимо использовать протонную компьютерную томографию, которая напрямую восстанавливает трехмерную карту тормозной способности протонов, что позволяет достичь высокой точности при диагностике пациента.
  Идея протонной визуализации основана на измерении остаточной энергии каждого протона, что позволяет определить тормозную способность ткани вдоль его пути. Для этой цели используется цифровой калориметр, состоящий из слоев Монолитных Активных Пиксельных Сенсоров (МАПС), которые чередуются со слоями поглотителя. Такие пиксельные детекторы отличаются высокой гранулярностью и быстродействием, что делает их лучшим вариантом для применения в протонной томографии.
  В представленной работе исследовалось идентификационная способность цифрового калориметра, построенного на основе МАПС, для регистрации протонов различных энергий. Для этого проводилось моделирование установки, состоящей из кремниевых пиксельных детекторов и свинцовых поглотителей, через которую проходит пучок протонов. В результате моделирования была дана оценка количеству образующихся вторичных частиц, при прохождении пучка протонов различной энергии через детекторы, свинцовые поглотители и коллиматор. Затем проводилось моделирование экспериментальной установки, после чего результаты сравнивались с данными, полученными в ходе экспериментальных исследований. 
  В итоге было сделано заключение о возможности определения первоначальной энергии пучка по изменению интенсивности частиц пучка в каждом чувствительном слое пиксельных детекторов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Cancer remains one of the most dangerous and prevalent diseases worldwide, necessitating effective diagnostic and treatment methods. While various cancer treatment approaches exist in the field of medicine, proton therapy has emerged as a promising modality that enables precise targeting of therapeutic doses to tumors while minimizing damage to healthy tissues.
  To reduce uncertainties in adaptive treatment, a pre-calculated and customized dose plan for each patient is formulated based on proton relative stopping power data in relevant tissues. Currently, this is accomplished by converting X-ray computed tomography images of tissue attenuation into maps of proton relative stopping power, with this conversion being a major source of uncertainty in assessing the position of the Bragg peak. Therefore, proton computed tomography, which directly reconstructs three-dimensional maps of proton stopping power, is crucial in achieving high precision in patient diagnosis and treatment planning.
  The concept of proton visualization relies on measuring the residual energy of each proton, which allows determination of tissue stopping power along its path. For this purpose, a digital calorimeter consisting of Monolithic Active Pixel Sensors (MAPS) interleaved with absorber layers is employed. Such pixelated detectors offer high granularity and fast response, making them an optimal choice for proton tomography applications.
  In this study, the identification capability of a digital calorimeter based on MAPS for detecting protons of different energies was investigated. A simulation setup was developed, comprising silicon pixel detectors, lead absorbers, and a beam of protons. The simulation provided an estimate of the number of secondary particles generated when the proton beam of varying energies passed through the detectors, lead absorbers, and collimator. Subsequently, an experimental setup was modeled, and the results were compared with data obtained from experimental investigations.
  The findings indicated the potential to determine the initial energy of the proton beam by analyzing the intensity variations of beam particles in each sensitive layer of the pixel detectors.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Детекторы ядерных излучений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Протонная терапия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: протонная томография
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: калориметр
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: пиксельный детектор
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Nuclear radiation detectors
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Proton therapy
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: proton tomography
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: calorimeter
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: pixel detector
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Calorimetry based on pixel detectors for proton tomography
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Калориметрия с использованием пиксельных детекторов для протонной томографии
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Erygin_Ilya_Igorevich.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42601/2/VKR_Erygin_Ilya_Igorevich.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,57 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Naucnyj_Rukovoditel.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42601/3/reviewSV_Otzyv_Naucnyj_Rukovoditel.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 66,56 kB
resources.filename: reviewSV_st077428_Erygin_Ila_Igorevic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42601/4/reviewSV_st077428_Erygin_Ila_Igorevic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 10,97 kB