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L’adroterapia è una terapia oncologica che mira all’eradicazione delle cellule tumorali tramite il danneggiamento indotto da particelle cariche pesanti, generalmente protoni e ioni 12-C. Il vantaggio nell’utilizzo dell’adroterapia rispetto alla radioterapia convenzionale, che utilizza fasci di elettroni o di fotoni, sta nella caratteristica curva di perdita di energia degli ioni nei tessuti attraversati. Questa curva presenta un andamento iniziale quasi piatto con un picco alla fine del percorso della particella, detto picco di Bragg. Tale picco, la cui profondità nel tessuto dipende dall’energia e dalla carica delle particelle, assicura un rilascio di dose più mirato rispetto ad esempio ai fotoni, la cui perdita di energia è esponenziale. Questo è di grande interesse per trattare tumori nelle vicinanze di organi a rischio, ossia organi particolarmente sensibili alle radiazioni e che devono pertanto essere preservati dall’irraggiamento. Tuttavia la determinazione del reale percorso delle particelle in trattamenti di adroterapia è affetta da incertezze quali errori nel calcolo del piano di trattamento oppure variazioni nell’anatomia del paziente durante l’intero ciclo di trattamenti. A causa di tali incertezze si rende necessario definire degli ampi margini di sicurezza attorno al volume tumorale da trattare, per assicurarne la totale copertura durante la terapia. Per poter ridurre tali margini di sicurezza e sfruttare al meglio il vantaggio offerto in adroterapia dalle proprietà balistiche delle particelle cariche è quindi auspicabile un monitoraggio dell’effettivo percorso degli ioni all’interno del corpo del paziente. La Tomografia a Emissione dei Positroni (PET) è uno dei metodi più utilizzati per monitorare il percorso delle particelle durante i trattamenti di adroterapia. Infatti, a seguito dell’interazione del fascio con il corpo del paziente, sono prodotti nel corpo isotopi instabili che decadono emettendo β+. I positroni annichilano con gli elettroni atomici e vengono emessi due fotoni da 511 keV. I fotoni, emessi in coincidenza in quanto provenienti dallo stesso evento di annichilazione, vengono rivelati e processati dal sistema PET. Poiché la produzione di emettitori β+ è concentrata lungo tutta la traccia della particella all’interno del corpo fino a qualche millimetro prima del picco di Bragg, dall’immagine PET ottenuta è possibile ottenere informazioni relative all’effettivo percorso degli ioni nel tessuto.
Proprio per questo scopo nasce il progetto INnovative Solution for In-beam DosimEtry in hadrontherapy (INSIDE), in collaborazione con il Centro Nazionale di Adroterapia Oncologica (CNAO). Il sistema realizzato da INSIDE è composto da uno scanner PET a due teste piane di 25×10 cm2 poste in opposizione e formate da matrici di cristalli scintillatori accoppiati a uno a uno con fotomoltiplicatori al silicio (SiPM). I segnali provenienti dai SiPM vengono letti dai canali di schede elettroniche dedicate. Uno dei limiti dei sistemi PET planari è la bassa risoluzione spaziale nella direzione perpendicolare alle due teste. Questo perché la non totale copertura angolare fa sì che parte delle informazioni siano perse e le immagini ricostruite presentino un allungamento nella direzione ortogonale ai rivelatori. Un miglioramento delle immagini può essere ottenuto inserendo nell’algoritmo di ricostruzione l’informazione sul tempo di volo dei fotoni (Time of Flight, TOF). Idealmente, grazie alla conoscenza esatta del tempo di volo, sarebbe possibile determinare il punto di annichilazione del positrone, ma nella pratica questo è limitato dalla risoluzione temporale finita del rivelatore. Tuttavia anche un’informazione temporale affetta da incertezza può comunque ridurre il margine di indeterminazione sulla posizione dell’evento di annichilazione. Questa informazione, inserita nell’algoritmo di ricostruzione, migliora il rapporto segnale-rumore e la risoluzione spaziale dell’immagine, compensando in parte la parziale copertura angolare. Affinché l’informazione TOF porti a un miglioramento nelle immagini PET, la risoluzione temporale deve essere inferiore al nanosecondo.
Questo lavoro di tesi si è concentrato sullo studio e l’ottimizzazione della risoluzione temporale di un prototipo di dimensioni ridotte dello scanner PET realizzato dal progetto INSIDE al fine di investigare le prestazioni di un algoritmo TOF per la ricostruzione di immagini PET ottenute con il prototipo. In particolare è stato sviluppato un metodo di calibrazione temporale del rivelatore ed è stata ottimizzata la risoluzione temporale.
Inizialmente è stato sviluppato un metodo di calibrazione di una delle componenti hardware del sistema atta alla determinazione del tempo di arrivo dei fotoni sul rivelatore. Il sistema di acquisizione sfrutta per il campionamento del tempo dei Time-to-Digital Converter (TDC) che devono essere calibrati e il metodo standard prevede una calibrazione lineare. Tuttavia si è os- servato che la distribuzione del tempo presenta un andamento non lineare. In questo lavoro di tesi è stato quindi proposto un metodo alternativo di calibrazione che sfrutta la distribuzione cumulativa e che tiene conto delle irregolarità della distribuzione. Tale metodo è stato confrontato con quello precedentemente utilizzato, ed ha permesso di migliorare la risoluzione temporale di 250 ps, passando dal valore iniziale di 1180 ps a 930 ps. Questo risultato è molto significativo in quanto una riduzione della risoluzione temporale introduce la possibilità di utilizzare il TOF nella ricostruzione delle immagini. Inoltre questa calibrazione viene eseguita a seguito dell’acquisizione, non comporta modifiche a nessuna componente del sistema ed offre quindi la possibilità di essere utilizzata nelle procedure di analisi dati del sistema INSIDE che si trova al CNAO. Il metodo è anche autoconsistente in quanto applicato a ogni set di dati a partire dai dati stessi.
Il sistema, calibrato e ottimizzato in termini di risoluzione temporale, è stato installato presso una delle sale di trattamento del CNAO dove è stato testato in condizioni simili a quelle cliniche. Sono stati irraggiati fantocci di polimetilmetacrilato (PMMA) con fasci di protoni e ioni carbonio di diverse energie e i dati sono stati analizzati applicando la procedura descritta sopra. Sono state poi ricostruite le immagini utilizzando due diversi algoritmi di ricostruzione, uno standard che basato su Maximum Likelihood Estimation Maximization (MLEM) e uno che sfrutta l’informazione TOF. Le prestazioni dei due algoritmi sono state messe a confronto calcolando il rapporto segnale-rumore delle immagini ricostruite con i due metodi.