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电子比能和细胞S值的Monte-Carlo计算
引用本文:耿金鹏,马云志,曹天光,李玉晓,卓益忠. 电子比能和细胞S值的Monte-Carlo计算[J]. 原子能科学技术, 2007, 41(1): 14-19. DOI: 10.7538/yzk.2007.41.01.0014
作者姓名:耿金鹏  马云志  曹天光  李玉晓  卓益忠
作者单位:1.郑州大学 ;物理工程学院,河南 ;郑州 ;450052; ;2.中国原子能科学研究院 ;核物理研究所,北京 ;102413; ;3.北京大学 ;医学物理和工程北京市重点实验室,北京 ;100871 ;
摘    要:电离辐射通过它们产生的次级电子将能量传递给生物介质。在核医学以及BNCT等放射诊断和治疗中,放射性核素在细胞尺度上的分布是不均匀的。为了解电离辐射与生物介质的直接作用,需对电子的细胞微剂量学进行研究。本文运用Monte-Carlo方法的几种不同程序计算电子的细胞S值和单次事件比能分布。S值的计算结果与MIRD委员会以及其它的理论计算结果基本一致,单次事件比能分布的计算结果与PENELOPE的结果符合很好。

关 键 词:微剂量学   S值   比能   Monte-Carlo方法
文章编号:1000-6931(2007)01-0014-06
收稿时间:2006-01-10
修稿时间:2006-01-102006-06-20

Monte-Carlo Simulation of Cellular S Value and Specific Energy for Electrons
GENG Jin-peng,MA Yun-zhi,CAO Tian-guang,LI Yu-xiao,ZHUO Yi-zhong. Monte-Carlo Simulation of Cellular S Value and Specific Energy for Electrons[J]. Atomic Energy Science and Technology, 2007, 41(1): 14-19. DOI: 10.7538/yzk.2007.41.01.0014
Authors:GENG Jin-peng  MA Yun-zhi  CAO Tian-guang  LI Yu-xiao  ZHUO Yi-zhong
Affiliation:1. School of Physical Science and Technology, Zhengzhou University, Zhengzhou 450052, China;2. China Institute of Atomic Energy, P. O. Box 275-18, Beijing 102413, China; ;3. Key Laboratory of Medical Physics and Engineering, Peking University, Beijing 100871, China ;
Abstract:Various ionizing radiations transfer their energy to biological media by producing secondary electrons.In the diagnosis and therapy of nuclear medicine and BNCT,the radionuclides distribute heterogeneously at cellular scale.In order to understand the interaction between ionizing radiation and biological medium,the study of cellular microdosimetry for electrons is needed.S value and the single event specific energy distribution are simulated by several codes,which include different Monte-Carlo methods.The result for S value is in agreement basically with the result of the MIRD committee and other simulations.The single-event specific energy distribution in cell is agreed well with the result of the PENELOPE code.
Keywords:microdosimetry  S value  specific energy  Monte-Carlo method
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