[发明专利]一种基于数据场分割的移动人体剂量蒙特卡罗模拟方法

摘要

本发明公开了一种基于数据场分割的移动人体剂量蒙特卡罗模拟方法，包含如下步骤：获得计算输入参数；以实体的树形结构构建人体包围盒，得到人体的离散状态序列；将粒子径迹数据依据人体包围盒分割成灵敏数据场和非灵敏数据场；对两种数据场进行循环交替模拟，进出灵敏数据场时粒子进行相对状态转换，在同一模型中进行输运，进入灵敏数据场的粒子根据计数时刻点数m分裂成权重为1/m和1-1/m的两个粒子，分别在两个数据场中输运；经过线性插值得到人体在移动过程中精细的剂量变化情况。本发明能精确计算移动人体及各个器官的剂量变化情况，同时具有较高的速度，可广泛应用于辐射屏蔽、核辐射环境下的维修装配及漫游、核探测等领域。

主权项

一种基于数据场分割的移动人体剂量蒙特卡罗模拟方法，其特征在于，包含如下步骤：步骤（1）、获得计算输入参数，包含如下内容：几何信息：包含辐射环境中各个部件的几何形状、尺寸及逻辑组合关系，以及用于表示人体的数字人体模型栅元信息；材料信息：包含辐射环境中各个部件及数字人体模型几何所对应的材料核素组成及分布，以及核素所对应的各种反应截面库数据；辐射源信息：辐射源的粒子种类、空间、能量、方向及概率分布；移动人体径迹信息：人体随时间变化的状态方程或离散状态序列，以S(t，r，Ω)表示，其中t为时间，r为空间位置，Ω为方向角；计数信息：包含计数区域、计数能谱、计算规模、计数时刻点(T1、T2......Tm)、插值间隔(N1、N2......Nm‑1)，其中Ni为Ti~Ti+1之间均匀插值点个数；步骤（2）、建立数字人体模型的包围盒及离散状态序列：以数字人体模型的几何实体为单位构建树形结构，从根节点开始进行广度优先搜索，确定数字人体模型的长方体包围盒尺寸；数字人体模型的移动等价于其包围盒的移动，根据输入的移动人体径迹信息及计数信息得到计数时刻点所对应的数字人体模型及其包围盒的离散状态序列；步骤（3）、数据场分割：将模拟的粒子径迹数据分割成数字人体模型包围盒内的灵敏数据场和其他空间区域内的非灵敏数据场，这样将整个粒子输运数据空间划分为m个计数时刻点所对应的m个灵敏数据场和1个非灵敏数据场；步骤（4）、数据场模拟：数据场模拟时，粒子首先从非灵敏数据场发出，当粒子从某一数据场进入到另一数据场时，先将该粒子数据压入堆栈，待该数据场模拟完再模拟另一数据场，对非灵敏数据场和灵敏数据场进行循环交替输运模拟，直到整个数据场中的粒子穿出系统或被截断后，结束对粒子的模拟；对于进入灵敏数据场的粒子，根据该位置包围盒相对于初始时刻的移动，将粒子方向角和位置变换为相对于初始时刻包围盒的状态，对出灵敏数据场粒子的方向角和位置进行逆变 换，灵敏数据场中的粒子均在初始时刻数字人体模型及包围盒模型中进行输运；在模拟过程中对m个灵敏数据场进行同时模拟，进入灵敏数据场中的粒子分裂为权重为1/m和1‑1/m的两个粒子，权重为1/m的粒子在灵敏数据场进行输运，权重为1‑1/m的粒子进入非灵敏数据场堆栈；步骤（5）、人体剂量结果统计：基于数字人体模型进行结果统计，数字人体模型中含有人体各个器官精细的网格划分以及几何和材料信息，统计得到计数时刻点的数字人体模型网格通量，在通量基础上乘以各个器官的通量剂量转换因子得到网格剂量分布，通过对同一栅元相邻计数时刻点的剂量值进行线性插值，得到插值时刻相应的数字人体模型网格剂量分布，从而得到人体在移动过程中精细的剂量变化情况，最后进行结果的输出。