CAD の例

この例では、GEMC CAD ファクトリを使って 3 つの STL 臓器メッシュをインポートし、医療用の小線源治療をモデル化します。イリジウム192 の高線量率（HDR）線源を肝臓内部に配置し、光子を等方的に放出させます。各臓器は flux 有感検出器であるため、臓器ごとに付与されたエネルギーが記録されます。 plot_dose.py がそれを吸収線量と、それに相当する Ir-192 の照射時間に変換します。

クイックスタート

この例を現在のディレクトリにコピーします。CAD 定義をアップロードし、200 イベントを実行して CSV 出力を生成し、各臓器の線量をプロットするには、次のようにします。

cp -r $GEMC_HOME/examples/basic/cad .
cd cad
./cad.py
gemc cad.yaml -n=200
./plot_dose.py

ジオメトリ

ジオメトリは stls/cad__default.yaml に宣言的に定義され、cad.py によって gemc.db にアップロードされます。

stls という名前の CAD システムには、次が含まれます。

heart_NIH3D：材質を血液とした心臓メッシュ。
respiratory_NIH3D：材質を G4_LUNG_ICRP とした半透明の肺メッシュ。
liver_NIH3D：材質を軟組織とした肝臓メッシュ。

stls/cad__default.yaml の各エントリは、メッシュファイル、材質、色、スケール、位置、および識別子を設定します。system の値は、cad.yaml の gsystem 名と、STL ファイルを含むディレクトリの両方に一致していなければなりません。3 つの臓器は y 軸上に中心を置き（各重心は x = z = 0）、y 方向に並んでいます。また、気管が下を向くように作成された肺メッシュには、上下を正しい向きにするため、z 軸まわりに 180° の rotation が設定されています。

詳しくは CAD インポートのドキュメントも参照してください。

インタラクティブビューア：

物理リスト

デフォルトでは FTFP_BERT が使用され、YAML ファイル内で phys_list: FTFP_BERT により選択されます。

phys_list

The physics list can be selected using the option
gemc -phys_list <value>
where <value> can be a combination of the Geant4 physics constructors separated by the + sign. For example
gemc -phys_list="FTFP_BERT + G4NeutronCrossSectionXS"
To see a list of the available Geant4 constructors:
gemc -showPhysics

ジェネレータ

粒子の運動学的条件は YAML ファイル内で定義されます。

gparticle:
  - name: gamma
    p: 380*keV
    delta_p: 120*keV
    multiplicity: 300
    theta: 90*deg
    delta_theta: 90*deg
    randomThetaModel: cosine
    phi: 180*deg
    delta_phi: 180*deg
    vx: 0*mm
    vy: -140*mm
    vz: 0*mm
    delta_vx: 20*mm
    delta_vy: 20*mm
    delta_vz: 20*mm
    randomVertexModel: sphere

これは、肝臓内に配置された臨床用の イリジウム192 HDR 小線源治療線源をモデル化しています。

エネルギー — Ir-192 は線スペクトルを放出します（主要なスペクトル線は 0.30〜0.61 MeV）。ここでは、平均光子エネルギーである約 0.38 MeV の光子で近似し、delta_p でエネルギーに幅を持たせてスペクトルの範囲をカバーしています。
位置 — 生成位置の中心は、ワールド座標での肝臓の重心 (0, -140, 0) mm です。線源の滞留領域を模擬するため、生成位置を半径約 35 mm の球内に一様に分布させます（randomVertexModel: sphere は |delta_v| を半径として使用します）。臓器は y 軸に沿って（x = z = 0）並んでおり、心臓が原点に、肝臓はそのすぐ下に、肺はその上にあります。
方向 — 全立体角 4π への等方的な放出：θ を 0〜180° の範囲で cosine に従ってサンプリングし、 φ を 0〜360° の範囲で一様にサンプリングして組み合わせます。

詳しくは内部ジェネレータのドキュメントも参照してください。

デジタイズ

各臓器は、stls/cad__default.yaml で flux 有感検出器として設定されています。

defaults:
  digitization: flux

volumes:
  - name: heart_NIH3D
    identifier: "organ: 1"

flux デジタイズはイベントモードの検出器です。ヒットごとに 1 行を出力し、各行には臓器の identifier と付与エネルギー totEdep が含まれます。これにより、1 回の実行で 3 つの臓器を個別に区別できます。

組み込みの dosimeter デジタイズでも線量を計算できますが、これはランモードの検出器であり、同じ有感検出器名を共有するすべてのヒットを合算して 1 つのレコードに記録します。3 つの臓器すべてが dosimeter という同じ名前を共有するため、それらは 1 つの数値に集約されてしまいます。flux を使用することで、すべてのヒットに臓器ごとの識別情報が保持されます。

吸収線量

plot_dose.py は、臓器ごとに付与エネルギーを合計し、臓器の質量で割って吸収線量を求めます。

\[D_{\text{organ}} = \frac{\sum_i \mathrm{totEdep}_i}{m_{\text{organ}}}, \qquad m_{\text{organ}} = \rho \, V_{\text{mesh}}\]

ここで、総和はその臓器のすべてのヒットについて取ります。\(\rho\) は割り当てられた材質の密度（gemc cad.yaml -printSystemsMaterials は、血液、肺、軟組織の各材質についてそれぞれ 1.06、1.04、 1.03 g/cm³ を報告します）、\(V_{\text{mesh}}\) は CAD メッシュの体積（元の符号付き体積 × 一様な scale³）です。1 グレイは 1 キログラムあたり 1 ジュール、\(1\,\mathrm{Gy} = 1\,\mathrm{J/kg}\) です。

照射時間

シミュレーションは一定数の光子を放出します。対応する実際の照射時間は、放射能 \(A\) の Ir-192 線源がそれだけの数の光子を放出するのに必要な時間です。光子収率 \(Y\)（1 崩壊あたりの光子数）のとき、線源は 1 秒あたり \(R = A\,Y\) 個の光子を放出するため、シミュレートされた光子数 \(N_\gamma = N_{\text{events}} \times m\)（多重度 \(m\)）に対して、次が成り立ちます。

\[R = A \, Y, \qquad t_{\text{rad}} = \frac{N_\gamma}{A \, Y}\]

plot_dose.py はデフォルトで、公称放射能 \(A = 10\ \mathrm{Ci} = 3.7\times10^{11}\) Bq の HDR 線源と、 Ir-192 の 1 崩壊あたり \(Y = 2.3\) 個の光子収率（ガンマ線の各スペクトル線の強度の総和）を使用します。両者はそれぞれ --activity と --yield で調整できます。線量と \(t_{\text{rad}}\) はどちらも \(N_\gamma\) に比例するため、単位治療時間あたりの吸収線量（線量率）は \(D_{\text{organ}} / t_{\text{rad}}\) となり、光子数（同等に、線源の滞留時間）を増やすことで治療に必要な線量に到達します。

詳しくは線量計のドキュメントを参照してください。

使い方

検出器の構築

Python スクリプト cad.py を使って CAD 定義をアップロードします。このスクリプトは stls/cad__default.yaml を読み込み、設定を gemc.db という名前の SQLite ファイルに保存します。

./cad.py

python API

Pass -h for additional command line options:

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  -f, --factory FACTORY
						ascii, sqlite
  -v, --variation VARIATION
                        Set variation name
  -r, --run RUN         Set run number
  -sql, --dbhost DBHOST
                        SQLite filename or MYSQL host
  -pv, --pyvista        Show geometry using pyvista (needs pyvista)
  -pvb, --pvb, --pyvista-background
                        Use PyVista BackgroundPlotter (needs pyqt6 pyvistaqt)
  -pvw, --width WIDTH   Set plotter width
  -pvh, --height HEIGHT
						Set plotter height
  -pvx, --x X           Set plotter x position
  -pvy, --y Y           Set plotter y position
  -axes, --add_axes_at_zero

If you have pyvista (see also install pyvista), you can use the -pv and -pvb options to display the setup without having to run GEMC

詳しくはジオメトリの構築も参照してください。

GEMC の実行

cad.yaml ファイルを使ってこの設定で実行できます。インタラクティブに実行するには -gui を追加します。

gemc cad.yaml -gui

必要に応じて cad.yaml を変更してください。特に、粒子の追加、スレッド数の制御、出力の変更などを行えます。

イベントの実行

CAD simulation: an Iridium-192 brachytherapy source inside the liver emits photons isotropically, depositing dose in the imported liver, heart, and lung meshes.

出力

gstreamer オプションで出力ファイル名と形式を選択します。

gstreamer:
  - format: csv
    filename: organs

gstreamer

The gstreamer option selects the output name and format. Run gemc help gstreamer to check its documentation:

-gstreamer=<sequence> ......: define a gstreamer output

• filename: name of output file. Default value: NODFLT
• format: format of output file. Default value: NODFLT
• type: type of output fileDefault value: event


Define output formats and filenames. 
It can be used to select <events> or <frame> streams.
The file extension is added automatically based on the format.

Supported formats:
	
  - root
  - ascii
  - csv
  - json


Output types:

  - event: write events
  - stream: write frame time snapshots

Example that defines two gstreamer outputs:

 -gstreamer="[{format: root, filename: out}, {format: csv, filename: out}]"


The produced files structure depends on the accumulation method used:

  - event-based digitization (like <flux>) will have one file per 
    thread, with "_t<thread#>" appended to the filename
  - run-based digitization (like <dosimeter>) will have one output file

詳しくは出力のドキュメントも参照してください。

各臓器の線量のプロット

まず GEMC を実行して flux の CSV ストリームを出力します（イベント数が多いほど、リスク臓器の統計精度が向上します）。

gemc cad.yaml -n=200

次に plot_dose.py で臓器ごとの線量をプロットします。このスクリプトは organs_t0_digitized.csv を読み込み、臓器ごとの付与エネルギー、質量、線量を表示し、棒グラフを描画します。

./plot_dose.py                       # nominal 10 Ci Ir-192 source
./plot_dose.py --activity 5          # a weaker 5 Ci source (rescales the irradiation time)
./plot_dose.py --save organs_dose.png

CAD の臓器ごとの線量

線源が配置された肝臓の吸収線量が圧倒的に大きくなります。そのすぐ上の心臓と最上部の肺が散乱線から受ける線量は、はるかに小さくなります。このように線量が局所に集中することが、小線源治療の利点です。タイトルには、シミュレートされた光子数に相当する Ir-192 の照射時間が示されます（上記の照射時間を参照）。

GEMC アナライザでのプロット

まず GEMC で 200 イベントを実行します。デフォルトの YAML ファイルの設定により、アナライザ用の CSV ストリームが出力されます。

gemc cad.yaml -n=200

ヒットごとの総付与エネルギーをプロットします。

gemc-analyzer organs_t0_digitized.csv totEdep --kind csv

CAD のヒットごとの総付与エネルギー