La précision du calcul de dose est cruciale pour la qualité de la planification et de la réalisation des traitements en radiothérapie. L'objectif de ce travail était d'évaluer la qualité des algorithmes de calcul de dose des faisceaux d'électrons pour des conditions particulières proches des situations cliniques rencontrées. Une méthodologie spécifique de dosimétrie par films radiochromiques des faisceaux d'électrons a été développée et validée, y compris pour des situations difficiles avec une précision de 3.1% en dose absolue et 2.6% en dose relative. Cette technique a permis de développer des tests de Contrôle Qualité généralistes rapides et efficaces qui servent de base de données mesurées en cas de changement de version du système de planification de traitement et/ou d'algorithme de calcul de dose. Les mesures par films ont été comparées avec les calculs de deux algorithmes de calcul de dose Pencil Beam et Monte Carlo. Les deuxcodes ont donné des résultats similaires dans les tests d'obliquité, d'irrégularité et de DSP étendue. En revanche, les calculs Monte Carlo sont plus précis en présence d'hétérogénéités. D'autre part, cette méthode de dosimétrie par films radiochromiques a permis de développer un nouveau mode d'évaluation des plans de traitement avec des films découpés et insérés dans des fantômes anthropomorphiques (de type thorax et tête) de manière à obtenir la distribution de dose en 2D dans un plan transversal donné ; ces tests cliniques pouvant aussi être utilisés dans le cadre d'un Contrôle de Qualité interne adapté à l'activité clinique du service. La comparaison des mesures avec les calculs a montré une meilleure précision dans les calculs Monte Carlo par rapport aux calculs Pencil Beam au niveau des hétérogénéités, notamment dans les poumons, les cavités et les os.

<p>The main focus of this work is to improve the existing clinical machine model within the Pinnacle software planning system (at Juravinski Cancer Center, Hamilton, CA). The incident energy fluence spectrum exiting from the accelerator head is considered an important element of the machine model. Relying on the Pinnacle auto modeling function to determine the relative photon fluence spectrum based on percent depth dose curves fitting for various filed sizes, led to different solutions when the process cycle were repeated. This work presents a new method for determining the Pinnacle photon energy fluence spectrum based on 6 MV Varian 21EX machine. A Monte Carlo simulation spectrum based on BEAMnrc code was attenuated to various depths of water. We determine that, the BEAMnrc spectrum attenuated by 15 cm of water gives the closest agreement between the computed and measured depth dose, similar to the clinical machine spectrum.</p> <p>Implementing the novel spectrum into a machine that retained the same modeling parameters as the clinical machine (21ex-JCC) shows a slight better calculation of the output factor. The MLC model parameters were also investigated, however, adjusting the MLC offset table was found to give significant improvements, especially for the small field geometries.</p> <p>The full impact of adjusting the photon energy spectrum, Off-Axis Softening Factor, MLC rounded leaf tip radius and MLC calibration offsets were investigated individually, resulting in a good model parameter fit. Several proposed supplementary setups were created to further assess our model. This include a geometry sensitive to MLC abutment leakage, the calculation of output factors for long and narrow MLC defined fields, and small square MLC and jaws defined fields. A Sun-Point diode detector was used in the measurement of the output factors for its accurate precision at small geometries. In addition, a GAFCHROMIC EBT2 film dosimetry was used in the measurement of the MLC abutment leakage.</p> <p>Our new model shows superior results in comparison to the clinical 21ex-JCC machine model, especially with MLC small field calculations. We conclude that relying on PDD curves and dose profiles validation method in assessing the model might not necessarily lead to the best machine parameters, since these are not sensitive to subtle changes in parameters that have important dosimetric consequences.</p> / Master of Science (MSc)