o Geant4 é uma plataforma desenvolvida em C++ utilizada para simular a passagem de partículas pela matéria usando o método de Monte Carlo. Você pode encontrar mais informações sobre o Geant4 aqui.
O topasMC utiliza como base o Geant4 com o intuito de tornar simulações MonteCarlo, como na área de Física Médica, mais simples. Ele dispõe de diversas ferramentas muito úteis para o desenvolvimento de simulações na radioterapia, por exemplo.
A licença do TOPAS pode ser obtida após o preenchimento do formulário disponível em Registration for License. Nele é necessário preencher um formulário onde é possível selecionar a opção gratuita para aqueles que querem utilizar o software para fins didáticos ou de pesquisa. Com o preenchimento do formulário você será convidado a assistir a palestra e dessa forma receber a licença. O TOPAS tem como pré-requisito ser instalado em uma máquina com sistema operacional macOS ou utiliza o Kernel Linux. Caso você utilize Windows temos dois caminhos para solucionar esse problema: fazer um dual boot em seu computador ou utilizar uma máquina virtual. Com o sistema operacional adequado você deve baixar o pacote de código TOPAS, disponível em code repository, apropriado para seu sistema operacional. No caso do Linux, esse arquivo está separado em duas partes. Após, é possível fazer toda a instalação do TOPAS através do terminal, ferramenta disponível que recebe instruções do usuário. Inicialmente é necessário instalar alguns pacotes que possuem, por exemplo, bibliotecas fundamentais para o funcionamento do TOPAS, como libexpat1. Logo após seguimos para o download dos arquivos referentes ao TOPAS. Todo o processo de instalação está disponível na página TOPAS Installation Guide.
De acordo com o site oficial do TopasMC, o custo da licença por usuário varia de Gratuito a US$ 2.500, dependendo da classe de usuário. Aqui você pode encontrar mais informações sobre o TopasMC e as formas de obter a licença.
O tipo de arquivo que vamos utilizar como output é o .csv (Comma-separated values) que separa valores por vírgula. Veja como esse arquivo é apresentado para o usuário:
Esse arquivo nos fornece informações sobre a versão utilizada do TOPAS, nesse caso 3.7, o arquivo .txt utilizado, o número de bins em X, Y e Z e a dose correspondente.
Nosso objetivo é encontrar o gráfico como o disponível abaixo, onde conseguimos observar a Porcentagem de Dose em Profundidade (PDP).
Com o .csv obtido podemos iniciar o tratamento de dados. Ele pode ser feito manualmente com ferramentas como excel ou LibreOffice e outras, como QtiPlot para o desenvolvimento dos gráficos.
Esse repositório contém a automatização desse processo utilizando a linguagem de programação Python e suas bibliotecas. As versões utilizadas estão disponíveis abaixo:
- Python 3.9.7
- pandas 1.3.4
- matplotlib 3.4.3
Estamos disponibilizando dois tipos de arquivo. O arquivo .py é um arquivo de programa (ou script) escrito em python, podendo ser executado através do terminal, da seguinte forma:
python nomedoarquivo.py
e com isso seguir as instruções pedidas.
Temos também o arquivo .ipynb. Esse é um documento de notebook usado pelo Jupyter notebook. O Jupyter notebook é um aliado dos desenvolvedores e cientistas de dados que facilita o trabalho com dados tanto em Python como em outras linguagens, como o R.
Recomendamos o uso desse arquivo, visto que ele está descrevendo o que cada um dos comandos está fazendo. Caso precise, escolha utilizá-lo deixo abaixo um tutorial de como baixar e executar na sua máquina.
- Para Windows
É recomendado fazer o Download do Anaconda disponível aqui. O Anaconda visa simplificar o uso e gerenciamento de alguns pacuts de linguagens, como python e R.
Assim que instalação estiver concluída você verá um novo terminal disponível com o nome Anaconda Prompt. Execute esse programa e vá até o diretório que deseja criar o arquivo usando o comando cd. Por exemplo:
cd OneDrive/Documentos
Nesse diretório execute jupyter notebook.
No seu navegador você verá uma tela como essa:
Observação: é provável que seja necessário instalar as bibliotecas pandas e matplotlib utilizando conda install pandas matplotlib.
- Para Linux
A primeira coisa que devemos fazer é atualizar os pacotes com sudo apt-get update.
Depois disso instalamos o gerenciador do pacotes do python pip e o python (caso não tenha) com o comando sudo apt-get -y install python python-pip python-dev.
Instalamos as duas bibliotecas necessárias, com o comando pip install pandas matplotlib.
Por fim, instalamos o jupyter notebook com o comando sudo apt-get -y install ipython ipython-notebook.
Em um momento do código é necessário fornecer o nome do arquivo output que deve ser analisado.
É importante notar que o arquivo deve estar na mesmo pasta que o arquivo .ipynb, como o eletrons16MeVCampo10x10.csv. Caso contrário encontraremos um erro.
Fornecendo os parâmetros desejados:
Executando linha a linha:
