Desarrollo de un software para análisis de riesgo con redes complejas en radioterapia de haz externo
ilustraciones
- Autores:
-
Arévalo Casas, Manuel Julián
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Palabra clave:
- 530 - Física::539 - Física moderna
620 - Ingeniería y operaciones afines::621 - Física aplicada
530 - Física::535 - Luz y radiación relacionada
Radioterapia asistida por computador
Cálculos de Dosimetría Asistidos por Computador
Radiotherapy, Computer-Assisted
Radioterapia
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Modelos FMEA en radioterapia.
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F. M. Khan, J. P. Gibbons y P. W. Sperduto, Treatment Planning in Radiation Oncology, 4th edition ed., Wolters Kluwer, 2016. ICRU, «Report 83: Prescribing, Recording, and Reporting Photon-Beam Intensity-Modulated Radiation Therapy (IMRT),» Journal of the ICRU, vol. 10, 2010. SEFM, SEPR y CSN, Proyecto MARRTA, 2022. S. y. C. SEFM, «Proyecto Matrices de Riesgo en Radioterapia (MARR),» España, 2013-2014. Organismo Internacional de Energía Atómica (IAEA), «Aplicación del Método de la Matriz de Riesgo a la Radioterapia - Texto principal,» Viena, 2012. «Patient safety in external beam radiotherapy, results of the ACCIRAD project: Current status of proactive risk assessment, reactive analysis of events, and reporting and learning systems in Europe,» Radiotherapy and Oncology, vol. 123, pp. 29-36, 2017. (FORO), «SEVRRA,» FORO, [En línea]. Available: https://www.foroiberam.org/sevrra. [Último acceso: 25 mayo 2022]. «Radiation therapy facilities risk analysis in Brazil with SEVRRA software,» J. Radiol. Prot., 2018. S. Rubiano, M. Arciniegas y J. E. Muñoz-Bravo, «Comparación del perfil de riesgo en la práctica de teleterapia de dos instalaciones hipotéticas con el método de matriz de riesgo,» Revista investigaciones y aplicaciones nucleares, 2022. M. Scorsetti, C. Signori, P. Lattuada, G. Urso, M. Bignardi, P. Navarria, S. Castiglioni, P. Mancosu y P. Trucco, «Applying failure mode effects and criticality analysis in radiotherapy: Lessons learned and perspectives of enhancement,» Radiotherapy and Oncology, vol. 94, pp. 367-374, 2010. A. Torres Valle, Z. Amador Balbona, R. Alfonso Laguardia y L. L. Elías Hardy, «SECURE-MR-FMEA código cubano para análisis integral de riesgo de prácticas con radiaciones ionizantes,» Nucleus, vol. 69, pp. 44-55, 2021. S. A. Rubiano Franco, J. E. Muñoz Bravo y M. A. Arciniegas Álvarez, Evaluación de seguridad del procedimiento de radiocirugía con el método de matriz de riesgo, Trabajo final de maestría, Bogotá D.C., 2021. R. López, C. Duménigo, C. Prieto, M. L. Ramírez, O. Holmberg, A. Nader, P. Ortiz, Á. B. Paz, F. Ramírez y J. Vilanova, «Sinergia SEVRRA-SAFRON. Herramientas para la prevención de accidentes en radioterapia.,» de Congreso Regional Latinoamericano IRPA de Protección y Seguridad Radiológica, Buenos Aires, 2015. OIEA, «SAFRON,» OIEA, [En línea]. Available: https://rpop.iaea.org/RPOP/RPoP/Modules/login/safron-register.htm. [Último acceso: 24 mayo 2022]. Aspectos físicos de la garantía de calidad en radioterapia: Protocolo de control de calidad: IAEA-TECDOC-1151, Austria: OIEA, 2000. Eric E. Klein,Joseph Hanley,John Bayouth,Fang-Fang Yin,William Simon,Sean Dresser,Christopher Serago,Francisco Aguirre,Lijun Ma,Bijan Arjomandy,Chihray Liu,Carlos Sandin,Todd Holmes, «Task Group 142 report: Quality assurance of medical accelerators,» The International Journal of Medical Physics Research and Practice, vol. 36, pp. 4197-4212, 2009. P. Freislederer, M. Kügele, M. Öllers, A. Swinnen, T.-O. Sauer, C. Bert, D. Giantsoudi, S. Corradini y V. Batista, «Recent advances in Surface Guided Radiation Therapy,» Radiation Oncology, vol. 15, nº 187, 2020. Organismo Internacional de Energía Atómica (IAEA), «Aplicación del Método de la Matriz de Riesgo a la Radioterapia - Volumen 2,» Viena, 2010. L. Wang, W. Dai, G. Luo y Y. Zhao, «A Novel Approach to Support Failure Mode, Effects, and Criticality Analysis Based on Complex Networks,» Entropy, vol. 21, 2019. A.-L. Barabási y M. Pósfai, Network Science, Cambridge University Press, 2016. M. Newman, Networks, Oxford University Press, 2018. D. J. Watts, Six Degrees: The Science of a Connected Age, W. W. Norton & Company, 2004. E. T. Bullmore, A. Fornito y A. Zalesky, Fundamentals of Brain Network Analysis, Academic Press,Elsevier, 2016. |
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Rozo Albarracín, Edwin Edwardoe3ead606a35cd8899e2c8944c5d3ca1bMorales Aramburo, Javier de Jesús6ab6ec4ef4919cedd3f682000c7449d9Arévalo Casas, Manuel Julián4026b690888f7aeaeea32ef5ee04fc992023-04-24T16:30:35Z2023-04-24T16:30:35Z2023https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/83766Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/ilustracionesHemos desarrollado un software que utiliza conceptos de redes complejas y el método de la matriz de riesgo para realizar análisis de riesgo en servicios de radioterapia. Además de medir la importancia de las barreras y proyectar la implementación de barreras faltantes según su robustez, el software permite el estudio de la dinámica en servicios o modelos sometidos a fallas y ataques en las barreras. Para definir la red de sucesos y barreras, utilizamos una red bipartita y pesada que consta de un grupo de nodos que representan los sucesos iniciadores y otro que representa las barreras, cuyas conexiones son ponderadas por la robustez de las barreras. Se crearon estas redes para los modelos de errores y fallos potenciales (FMEA) en radioterapia convencional (MARR) y con técnicas avanzadas (MARRTA), y se utilizó un algoritmo para determinar los riesgos a partir de estas redes. La definición de la red permitió estudiar la dinámica de los modelos y servicios reales cuando se someten a fallas o ataques en sus barreras, definiendo cuatro fases según la fracción de barreras que fallan o se atacan, donde cada fase corresponde al dominio global de un nivel de riesgo específico. Durante la implementación del software, se obtuvieron análisis de riesgo de los modelos MARR y MARRTA, y se comprobó que los resultados obtenidos coinciden con los reportados. También realizamos el análisis de un caso hipotético donde el nivel base de frecuencia de los iniciadores del modelo MARRTA se aumentó en un nivel, encontrando que existe una fase de dominio del nivel de riesgo muy alto cuando se generan fallas en el 99% de las barreras. Además, estudiamos tres servicios reales identificando que la implementación de barreras con una robustez normal resultó en una mayor disminución de riesgos en comparación con la implementación de las barreras con mayor robustez. (Texto tomado de la fuente)We have developed a software that uses complex network concepts and the risk matrix method to perform risk analysis in radiotherapy services. In addition to measuring the importance of barriers and projecting the implementation of missing barriers according to their robustness, the software allows the study of dynamics in services or models subjected to failures and attacks on barriers. To define the event and barrier network, we use a weighted bipartite network consisting of a group of nodes representing initiating events and another representing barriers, whose connections are weighted by the robustness of the barriers. We create these networks for potential error and failure modes (FMEA) in conventional radiotherapy (MARR) and with advanced techniques (MARRTA), and then use an algorithm to determine risks from these networks. The network definition allowed us to study the dynamics of real services and models when subjected to failures or attacks on their barriers, defining four phases according to the fraction of barriers that fail or are attacked, where each phase corresponds to the global domain of a specific risk level. During the software implementation, we obtained risk analyses of the MARR and MARRTA models, verifying that we obtain the same results as reported. We also conducted the analysis of a hypothetical case where the base frequency level of the MARRTA model initiators was increased by one level, finding that there is a phase of very high-risk level dominance when failures occur in 99% of the barriers. Additionally, we studied three real services identifying that the implementation of barriers with normal robustness resulted in a greater decrease in risks compared to the implementation of barriers with higher robustness.MaestríaMagíster en Física MédicaAnálisis de riesgo en Radioterapiaxviii, 96 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ciencias - Maestría en Física MédicaFacultad de CienciasBogotá, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá530 - Física::539 - Física moderna620 - Ingeniería y operaciones afines::621 - Física aplicada530 - Física::535 - Luz y radiación relacionadaRadioterapia asistida por computadorCálculos de Dosimetría Asistidos por ComputadorRadiotherapy, Computer-AssistedRadioterapiaAnálisis de riesgoModelos FMEA en radioterapia.Matriz de riesgoSeguridad radiológicaRedes complejasRadiotherapyRisk analysisSafety evaluationsComplex networksRadiological safetyRisk matrixFMEA models in radiotherapy.Desarrollo de un software para análisis de riesgo con redes complejas en radioterapia de haz externoDevelopment of a software for risk analysis with complex networks in external beam radiotherapyTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionSoftwareTextWorkflowhttp://purl.org/redcol/resource_type/TMF. M. Khan, J. P. Gibbons y P. W. Sperduto, Treatment Planning in Radiation Oncology, 4th edition ed., Wolters Kluwer, 2016.ICRU, «Report 83: Prescribing, Recording, and Reporting Photon-Beam Intensity-Modulated Radiation Therapy (IMRT),» Journal of the ICRU, vol. 10, 2010.SEFM, SEPR y CSN, Proyecto MARRTA, 2022.S. y. C. SEFM, «Proyecto Matrices de Riesgo en Radioterapia (MARR),» España, 2013-2014.Organismo Internacional de Energía Atómica (IAEA), «Aplicación del Método de la Matriz de Riesgo a la Radioterapia - Texto principal,» Viena, 2012.«Patient safety in external beam radiotherapy, results of the ACCIRAD project: Current status of proactive risk assessment, reactive analysis of events, and reporting and learning systems in Europe,» Radiotherapy and Oncology, vol. 123, pp. 29-36, 2017.(FORO), «SEVRRA,» FORO, [En línea]. Available: https://www.foroiberam.org/sevrra. [Último acceso: 25 mayo 2022].«Radiation therapy facilities risk analysis in Brazil with SEVRRA software,» J. Radiol. Prot., 2018.S. Rubiano, M. Arciniegas y J. E. Muñoz-Bravo, «Comparación del perfil de riesgo en la práctica de teleterapia de dos instalaciones hipotéticas con el método de matriz de riesgo,» Revista investigaciones y aplicaciones nucleares, 2022.M. Scorsetti, C. Signori, P. Lattuada, G. Urso, M. Bignardi, P. Navarria, S. Castiglioni, P. Mancosu y P. Trucco, «Applying failure mode effects and criticality analysis in radiotherapy: Lessons learned and perspectives of enhancement,» Radiotherapy and Oncology, vol. 94, pp. 367-374, 2010.A. Torres Valle, Z. Amador Balbona, R. Alfonso Laguardia y L. L. Elías Hardy, «SECURE-MR-FMEA código cubano para análisis integral de riesgo de prácticas con radiaciones ionizantes,» Nucleus, vol. 69, pp. 44-55, 2021.S. A. Rubiano Franco, J. E. Muñoz Bravo y M. A. Arciniegas Álvarez, Evaluación de seguridad del procedimiento de radiocirugía con el método de matriz de riesgo, Trabajo final de maestría, Bogotá D.C., 2021.R. López, C. Duménigo, C. Prieto, M. 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Zalesky, Fundamentals of Brain Network Analysis, Academic Press,Elsevier, 2016.EstudiantesInvestigadoresResponsables políticosLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-85879https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/83766/1/license.txteb34b1cf90b7e1103fc9dfd26be24b4aMD51ORIGINAL1053342191.2023 (1).pdf1053342191.2023 (1).pdfTesis de Maestría en Física Médicaapplication/pdf3916567https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/83766/2/1053342191.2023%20%281%29.pdf646649645af055a4a2b9fb245a3f6647MD52THUMBNAILunnamed.pngunnamed.pngimage/png27929https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/83766/3/unnamed.png8f0a25a0e0e31d215789ec4d1a74f4a8MD531053342191.2023 (1).pdf.jpg1053342191.2023 (1).pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5918https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/83766/4/1053342191.2023%20%281%29.pdf.jpg50363d9fa7e6e98e2fa8809f5b6df6e2MD54unal/83766oai:repositorio.unal.edu.co:unal/837662023-08-03 23:03:59.009Repositorio Institucional Universidad Nacional de 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