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Utilizando una técnica de inteligencia artificial, se diseñó y entrenó una red neuronal de tipo feedforward multicapa con arquitectura 1:25:15:15:47 para determinar el espectro por fotoneutrones para 15 puntos dentro de una sala de radioterapia operando con un LINAC de 18 MV a partir de solo un valor de equivalente de dosis ambiental H (10) como entrada correspondiente a un punto sobre el exterior de la puerta del cuarto de tratamiento. En los aceleradores lineales para radioterapia que funcionan a energías mayores de 10 MV producen una dosis indeseable por neutrones para el paciente y el…mehr

Produktbeschreibung
Utilizando una técnica de inteligencia artificial, se diseñó y entrenó una red neuronal de tipo feedforward multicapa con arquitectura 1:25:15:15:47 para determinar el espectro por fotoneutrones para 15 puntos dentro de una sala de radioterapia operando con un LINAC de 18 MV a partir de solo un valor de equivalente de dosis ambiental H (10) como entrada correspondiente a un punto sobre el exterior de la puerta del cuarto de tratamiento. En los aceleradores lineales para radioterapia que funcionan a energías mayores de 10 MV producen una dosis indeseable por neutrones para el paciente y el personal de la clínica, a pesar de la existencia de tecnología para llevar a cabo la medición dentro de la sala, esta se complica debido a la necesidad, el gran número de detectores, el tiempo y el costo que ello conlleva. Los espectros de neutrones y H (10), fueron calculados para 47 intervalos de clase de energía, en 16 detectores en una sala de tratamiento con un LINAC de 18 MV mediante el código MCNP5. Los espectros obtenidos mediante métodos Monte Carlo coinciden con los reportados en la literatura para este tipo de aceleradores.
Autorenporträt
Ingeniero electricista por la Universidad Autónoma de Zacatecas (UAZ), Maestría en Ciencias por el Instituto Tecnológico de Toluca (ITT), Doctorando por la Universidad de Córdoba en España y profesor de la Maestría en Ciencias Nucleares (MCN) de la UAZ.