Radioaktivita okolo nás

Gymnázium Jana Nerudy

Evropský sociální fond Praha a EU – Investujeme do vaší budoucnosti

Závěrečná práce studentského projektu:

Radioaktivita okolo nás

Autoři: Marián Poppr Marek Szeles Oldřich Štros Adam Zicháček

Kraj: Praha 2014

1

Prohlášení Prohlašujeme, že jsme svou práci studentského projektu vypracovali samostatně a použili jsme pouze podklady (literaturu, projekty, SW atd.) uvedené v kapitole použitá literatura. Prohlašujeme, že tištěná verze a elektronická verze soutěžní práce SOČ jsou shodné. Nemáme závažný důvod proti zpřístupňování této práce v souladu se zákonem č. 121/2000 Sb., o právu autorském, o právech souvisejících s právem autorským a o změně některých zákonů (autorský zákon) v platném znění.

V ………. dne …………………

podpis: …………………………… podpis: …………………………… podpis: …………………………… podpis: ……………………………

2

Poděkování Na tomto místě chceme poděkovat paní Ing. Marie Davídkové CSc. z Ústavu jaderné fyziky AV ČR za seznámení s gafchromickými filmy, s různými technikami z dozimetrie záření a také za konzultace k našemu projektu. Dále chceme poděkovat paní RNDr. Marii Kličkové za dozor nad projektem.

3

Anotace Radioaktivita a tolik obávané ionizující záření. Přestože jsou pro nás nebezpečné, musíme si uvědomit, že jsou všude kolem nás. I my sami jsme zdrojem ionizujícího záření. Teoretická část naší práce se zabývá popisem hlavních zdrojů ozáření v našem okolí a jejich nebezpečím. Problematika gafchromických filmů je jednou z aktuálních otázek dozimetrie. Tyto filmy se dnes používají čím dál častěji na radioterapeutických pracovištích. Cílem naší práce bylo navrhnout postup pro zpracování a rychlé vyhodnocení exponovaných gafchromických filmů. Pro usnadnění práce s gafchromickými filmy jsme tvořili několik podprogramů softwar u ImageJ, dále jsme se zaměřovali na otázku použití skenerů a jiných alternativních fotografických prostředků při digitalizaci gafchromických filmů. Klíčová slova: Gafchromický film, dozimetrie, ImageJ, Java, analýza dat, digitalizace, relativní chyba, skener, makro, radioaktivita, ionizující záření

Anotation Radioactivity and the so feared ionizing radiation. Even though they’re dangerous to us, we have to realise that they’re all around. Even we ourselves are a source of ionizing radiation. The theoretical part of our paper describes the main sources of radiation in our environment and its‘dangers. The issue of gafchromic films is one of the standing questions in dosimetry. These films are being used ever more often in radiotherapeutical departments. The goal of our work was to propose a procedure for the effective use and quick analysis of exposed gafchromic films. For this purpose we have created a series of packages for the freeware program ImageJ. We have also been analysing the use of scanners and other alternative capturing devices used whilst digitilising gafchromic films. Keywords: Gafchromic films, dosimetry, ImageJ, Java, data analysis, digitalisation, relative offset, scanner, macros

4

Obsah Obsah....................................................................................................................................................... 5 Úvod ........................................................................................................................................................ 8 1. Radioaktivita a ionizující záření ........................................................................................................... 9 1.1.

Ionizující záření ........................................................................................................................ 9

1.1.1. Záření alfa .............................................................................................................................. 9 1.1.2. Záření beta........................................................................................................................... 10 1.1.3. Záření gama ......................................................................................................................... 10 2. Vliv radioaktivity na organismy ......................................................................................................... 11 2.1, Stochastické účinky .................................................................................................................... 12 2.2. Nestochastické (deterministické) účinky.................................................................................... 12 2.3. Akutní nemoc z ozáření a faze nemoci ....................................................................................... 13 2.3.1. Prodormální faze ................................................................................................................. 13 2.3.2. Latentní faze ........................................................................................................................ 13 2.3.3. Manifestní fáze .................................................................................................................... 13 2.3.4. Fáze rekonvalescence .......................................................................................................... 14 2.4. Změny jednotlivých tkání ........................................................................................................... 14 2.4.1. Kostní dřen .......................................................................................................................... 14 2.4.2. Gastrointestinální trakt ....................................................................................................... 14 2.4.3. Nervová tkáň ....................................................................................................................... 14 2.4.4. Kardiovaskulární system ...................................................................................................... 15 2.4.5. Další změny.......................................................................................................................... 15 2.4.6. Radiodermatitida ................................................................................................................. 15 2.4.7. Oko ...................................................................................................................................... 15 3. Přirozená radioaktivita ...................................................................................................................... 15 3.1. Radon.......................................................................................................................................... 16 3.2. Kosmické záření .......................................................................................................................... 16 4. Antropogenní radioaktivita ............................................................................................................... 16 4.1. Jaderné elektrárny ...................................................................................................................... 16 4.1.1. Vyhořelé palivo a jaderný odpad......................................................................................... 16 5

4.1.2. Jaderné havárie ................................................................................................................... 17 4.1.3. Havárie jaderné elektrárny Černobyl .................................................................................. 18 4.1.4. Havárie jaderné elektrárny Fukušima ................................................................................. 19 4.2. Jaderné testy .............................................................................................................................. 20 4.3. Lékařství...................................................................................................................................... 20 4.3.1. Rentgenová diagnostika ...................................................................................................... 21 4.3.2. Léčba zhoubných nádorů .................................................................................................... 21 5. Celková radiační zátěž populace ....................................................................................................... 22 6. Gafchromické filmy............................................................................................................................ 23 6.1. Získávání informací z gafchromických filmů ............................................................................... 24 7. Porovnání metod digitalizace exponovaných gafchromických filmů ................................................ 25 7.1. Skener ......................................................................................................................................... 25 7.2. Fotografické přístroje ................................................................................................................. 26 7.2.1. Použití chytrého telefonu .................................................................................................... 26 7.2.2. Folie ..................................................................................................................................... 27 7.2.3. Blesk .................................................................................................................................... 28 7.3. Porovnání navržených metod..................................................................................................... 29 7.3.1. S odrazem ............................................................................................................................ 30 7.3.2.Folie ...................................................................................................................................... 30 7.3.3. Blesk .................................................................................................................................... 31 7.4. Souhrn ........................................................................................................................................ 32 8. Zpracování pomocí softwaru ............................................................................................................. 32 8.1. Rozhraní ImageJ.......................................................................................................................... 33 8.2. Úpravy funkcí v ImageJ ............................................................................................................... 33 8.2.1. Makra................................................................................................................................... 34 8.2.2. Pluginy ................................................................................................................................. 34 8.2.3. Úpravy zdrojového kódu ..................................................................................................... 35 8.3. Psaní požadovaných funkcí pro program ................................................................................... 35 8.3.1. Kalibrace .............................................................................................................................. 35 8.3.2. Rozdělení podle percentuálního ozáření............................................................................. 39 8.3.3. Ostatní funkce ..................................................................................................................... 40 Závěr ...................................................................................................................................................... 41 Reference .............................................................................................................................................. 42 Literatura ........................................................................................................................................... 42

6

Web ................................................................................................................................................... 42 Přílohy.................................................................................................................................................... 44 Příloha 1 – Nehomogenita odezvy skeneru....................................................................................... 44 Příloha 2 – porovnání odezvy skeneru při použití různých barevných kanálů .................................. 45 (Zdroj [1]) ........................................................................................................................................... 45 Příloha 3–Hodnoty získané z kalibračního vzorku, kterými je možné proložit různé funkční záležitosti....................................................................................................... 46 Příloha 4 – zdrojový kód maker pro ImageJ ...................................................................................... 48

7

Úvod

Pro naši práci v rámci středoškolské odborné činnosti jsme si chtěli vybrat téma z fyziky, které by se týkalo problematiky ionizačního záření a zároveň bylo nadohled k praktickému použití. Teoretická část naší práce se týká radioaktivity v našem okolí. Pokusili jsme se shrnout a popsat všechny druhy ionizujícího záření, se kterými se v běžném životě setkáváme, a jsou součástí našeho života. V lidech slovo radioaktivita vyvolává strach z neviditelného nebezpečí, avšak není tomu úplně tak. Radioaktivita se v našem okolí vyskytuje naprosto běžně – každý den jsme vystavení ozáření z nejrůznějších přirozených zdrojů. Navíc můžeme využít ionizující záření i v náš prospěch jako je tomu i v naší praktické části tohoto projektu - problematika gafchromických filmů. Ty se používají jak ve zdravotnictví, tak ve výzkumu. Jelikož se stále jedná o celkem novou záležitost, a protože témata s nimi spjatá skýtají stále mnoho nového, je možné stále něco vylepšovat, popisovat, či objevovat. Nechtěli jsme se zabývat pouze jedním úzkým problémem ohledně gafchromických filmů, a tak by se naše práce dala rozškatulkovat na dva okruhy s filmy spjatými. V druhé části se budeme věnovat principu fungování gafchromických filmů a hlavně způsobům jejich zpracování v praxi, tedy převod filmů do jejich digitální podoby. V této práci máme za cíl rozhodnout o výhodách a nevýhodách digitalizace exponovaných gafchromických filmů pomocí skenerů. Dále jsme chtěli navrhnout nějaký jiný alternativní způsob jejich digitalizace, který by byl rychle a snadno aplikovatelný a zároveň dostatečně přesný. Navržené způsoby porovnáváme s dnes standartním postupem využívající skener. V části třetí, když už jsme filmy převedli do digitální podoby, jsme pracovali s programem ImageJ. V tomto programu jsme tvořili různá makra, která mohou usnadnit práci s gafchromickými filmy a poskytnou tak rychlejší a snazší zisk informací o rozložení dávky měřené těmito filmy. Navržená makra pak fungují jako jakési obrazně řečeno šablony, které mohou využívat různá pracoviště používající gafchromické filmy. Výsledky jsme shrnuli v závěru této práce.

8

1. Radioaktivita a ionizující záření

Radioaktivita je samovolná přeměna jader nestabilních nuklidů na jiná jádra, při níž vzniká ionizující záření.1

Obr. 1 – Symbol Radioaktivity

1.1.

Ionizující záření

Ionizující záření je souhrnné označení pro záření, jehož kvanta mají energii postačující k ionizaci atomů nebo molekul ozářené látky - z elektricky neutrálního atomu se stává ion. Ionizující záření má negativní účinky na člověka a ostatní živé organismy. Působí-li na biologický materiál, dochází k absorpci ionizujících částic nebo vlnění atomy daného materiálu. To způsobuje vyrážení elektronů z jejich orbitalů (ionizaci) a tvorbu kladně nabitých kationtů. Ionizované části molekul se stávají vysoce reaktivními a vedou k řadě chemických reakcí, které buňku buď rovnou usmrtí, nebo vedou ke změnám genetické informace.2 1.1.1. Záření alfa

1

Wikipedie: otevřená encyklopedie. Radioaktivita [online]. [cit. 2014-05-5+. Dostupné z: http://cs.wikipedia.org/wiki/Radioaktivita 2

Wikipedie: otevřená encyklopedie. Ionizující záření [online]. [cit. 2014-05-5+. Dostupné z: http://cs.wikipedia.org/wiki/Ionizuj%C3%ADc%C3%AD_z%C3%A1%C5%99en%C3%AD

9

Záření α je tvořeno proudem částic jader helia - 4He, tvořených dvěma protony a dvěma neutrony - jsou tedy kladně nabité. Toto záření vzniká při rozpadu atomů jako např. 238 U. Tyto částice mají silné ionizační účinky a při srážce s atomem, potažmo s elektronem, ke kterému je alfa částice přitahována, dochází k vytržení valenčního elektronu z atomu (ionizaci) nebo pouze k excitaci elektronu na vyšší energetickou hladinu. Dá se odstínit i pouhým listem papíru.

Obr. 2 – Alfa částice 1.1.2. Záření beta

Jedná se o rychle letící elektrony či pozitrony které vznikají v jádře rozpadem neutronu nebo protonu. Záření β je tvořeno nabitými částicemi, a proto interaguje s atomovým obalem. Atomy, s nimiž se částice β srazí, jsou při této interakci excitovány nebo ionizovány (podobně jako u záření α). Má poměrně malou pronikavost.

Obr. 3 – Beta rozpad 1.1.3. Záření gama

Jedná se o elektromagnetické záření s velmi krátkými vlnovými délkami. Je tvořeno fotony. Jednotlivé fotony jako kvanta tohoto záření nesou značnou energii, a protože fotony nemají elektrický náboj, záření γ se neodchyluje od svého původního směru ani v elektrickém poli ani v magnetickém poli. Proto se látkou volně šíří a značně se rozptyluje. Látku, s níž interaguje, silně ionizuje. Záření je velice pronikavé a nedá se spolehlivě odstínit.

10

Obr. 4 – Gama záření

Obr. 5 - Demonstrace prostupnosti jednotlivých záření látkou: 1. Papír 2. Hliník 3. Olovo

Alfa a beta nejsou záření v pravém slova smyslu (elektromagnetické záření). Nicméně při jejich objevu se nevědělo, zdali se jedná o proud částic či o elektromagnetické záření. Označení "záření" jim i po prokázání částicové povahy zůstalo.

2. Vliv radioaktivity na organismy

S radioaktivitou se setkáváme častěji, než si vůbec dovedete představit. Jsme jí obklopeni neustále. Podle některých měření je v Praze 24 hodin denně stejná dávka radioaktivního záření, jako byla ve Fukušimě po výbuchu. Z biologického hlediska nás budou nejvíce zajímat její důsledky na lidský organismus. Ty dělíme na stochastické (náhodné) a nestochastické (přímé).

11

2.1. Stochastické účinky Stochastické účinky radioaktivního záření se objevují po poměrně dlouhé době po kontaktu s radiací nebo při dlouhodobém kontaktu s menšími dávkami. Obvyklými formami jsou rakoviny.

Obr. 6- Graf pravděpodobnosti výskytu rakoviny v důsledku stálé míry radioaktivity v závislosti na její velikosti milisievertech.

2.2. Nestochastické (deterministické) účinky

Deterministické účinky se naopak objevují po poměrně krátké době, přičemž záleží na dávce radiace. Jejich hlavním projevem jsou tkáňové změny.

Obr.7 - Ukázka tkáňových změn

12

a) akutní nemoc z ozáření - celotělové jednorázové ozáření pronikavým zářením (prahová dávka v závislosti na formě poškození (dřeňová, střevní, neuropsychická) - nad 0,7 Gy); b) akutní poškození kůže - při lokalizovaném ozáření (prahová dávka - nad 3 až 4 Gy); c) gonády - pokles fertility u mužů (prahová dávka nad 0,5 Gy) a žen (nad 2 Gy); d) účinek na zárodek (plod) - prahová dávka závisí od doby po početí a může být již od 100 mGy.

Kde Gy: Gray- jednotka dávkové absorbce

2.3. Akutní nemoc z ozáření a fáze nemoci

Pokud absorbovaná dávka záření přesáhne 0,7 graye můžeme mluvit o akutní nemoci z ozáření. Je to typický nestochastický účinek, protože můžeme celkem jednoduše odhadnout, proč ho máme. Nemoc se projevuje třemi základními syndromy: dienovým, gastrointestinálním a neurovaskulárním. Pod 8 Grayů je hlavním projevem dřeňový syndrom. stupeň závažnosti dávka ( ± 30%) Gy lehký 1-2 střední 2-4 těžký 4-6 6-8 velmi těžký 8 - 30 30

klinická forma dřeňová střevní neurovaskulární

prognóza zcela příznivá příznivá poměrně příznivá poměrně nepříznivá zcela nepříznivá

Tabulka projevů v závislosti na dávce

2.3.1. Prodormální fáze

Je bezprostřední reakcí na ozáření projevuje se nevolností, bolestmi hlavy a průjmy. Trvá řádově minuty 2.3.2. Latentní fáze

Vnější příznaky ustupují, degradativní změny se zrychlují. Doba trvání je různá v závislosti na vstřebané dávce, čím větší, tím kratší tato fáze. 2.3.3. Manifestní fáze

13

Příznaky se plně projevují. Jde zejména o únavu třesavku, krvácení z dásní a nosu, horečky a průjmy. Ty mohou být krvácivé. Tato fáze trvá 4-6 týdnů, při vysokých dávkách v této fázi většina pacientů umírá. 2.3.4. Fáze rekonvalescence Nemoc ustupuje, mohou přetrvávat některé poruchy, převážně poruchy funkcí pohlavních orgánů.

2.4. Změny jednotlivých tkání

2.4.1. Kostní dřen

Již od dávky 0,7 Gy ustává téměř veškerá krvetvorba a vymírají kmenové buňky při 1 Gy přežívá 37% kmenových buněk, při 1,5 Gy již jen 1%. Samotné krevní elementy přežívají do doby své přirozené smrti a zároveň i některé kmenové buňky přežijí i 6 Gy. Z důvodu poškození chromozomů mohou vznikat neočekávané mutace různých buněk.

2.4.2. Gastrointestinální trakt

Je poměrně odolný, ale při dávkách vyšších než 8Gy dochází k poměrně rychlé destrukci. Projevuje se krvácením z epitelů, destrukcí chytových pohárků, při hodně vysokých dávkách dochází k perforaci (protržení) jícnu, klesá podíl kyseliny chlorovodíkové v žaludku. Zastavuje se obměna ochranného epitelu ve střevech, který postupně mizí a střevní bakterie pronikají do krve, kde pokleslo množství leukocytů, takže mohou způsobit otravu krve.

2.4.3. Nervová tkáň

Změny se začínají projevovat při dávkách vyšších než 30 Gy a pro organismus jsou smrtelné. Zpočátku se projevují růstem tlaku v kapilárách. Od 50 Gy dochází k poškození nervových buněk. Při dávkách do 500 Gy nastává smrt v řádu dní, při vyšších okamžitě.

14

2.4.4. Kardiovaskulární systém

Srdce je radiorezistentní, ale trpí dlouhodobými nízkými dávkami, což může vézt k ochabnutí svalstva, v perikardu může dojít k fibróze. Cévy se mohou ucpat různými makromolekulami.

2.4.5. Další změny

V plicích dochází k akutním zánětům, vedoucím k fibróze. Dávky vyšší než 5 Gy způsobují trvalou sterilitu mužů, nižší přechodnou, přičemž se spermatogeneze obnovuje po 2-8 týdnech. U žen dochází k trvalé sterilitě po dávce vyšší než 6,5 Gy a dočasné atrézii (zúžení) vejcovodů. 2.4.6. Radiodermatitida

Při dávce 3-6 Gy se do 24 hodin objeví erytém (zrudnutí kůže) v průběhu 8 dnů se dočasně epilují chloupky. Při vyšších dávkách je vše rychlejší, při dávkách kolem 6 Gy vypadávají po 12 týdnech vlasy. Při 12 Gy opadávají vlasy trvale již po 3 týdnech. Při dávkách kolem 20 Gy a výše se po dvou týdnech objevují puchýře a vředy. 2.4.7. Oko

Projevuje se krvácením a záněty. Při 15 Gy dochází ke zjizvení spojivky a zániku slzných žláz. Již od 2 Gy dochází ke kataraktě čočky

3. Přirozená radioaktivita

Každý prvek periodické tabulky prvků má teoreticky neomezeně mnoho izotopů, které se liší jen časem rozpadu. Drtivá většina jej má natolik nízký, že je nejsme schopni pozorovat. Já bych se zaměřil na takové, které jsme schopni pozorovat, a které vyzařují záření a zároveň nás ovlivňují. Takovéto izotopy má mnoho prvků. Dále zde máme prvky, kde radioaktivní izotopy převažují a mohou vydávat záření po miliony let. Nejznámějším zástupcem je uran, který se vykytuje ve formě mnoha solí, např. oxidu uraničitého-smolince.

15

3.1. Radon

Je produkt rozpadu radia a uranu. Je to inertní plyn, který způsobuje zvýšený výskyt rakoviny plic. Nebezpečný je jak samotný radon, tak produkty jeho rozpadu Polonium 214 a polonium 218 a z nich vyzařující alfa částice. Ty mohou narušovat strukturu DNA. Polonium poté tvoří aerosoly, které se mohou zachycovat v dýchacím ústrojí a volně se měnit. V případě netěsnosti základů budovy je radon nasáván do budovy pomocí tzv. Komínového efektu a je nutné ho průběžně odčerpávat, což je ovšem poměrně nákladné. Dalším zdrojem jsou vývěry minerálních vod.

3.2. Kosmické záření

Ve vesmíru se pohybuje mnoho volných radikálů a mezi nimi I radioaktivní částice. Toto nebezpečí však není třeba považovat za akutní, neboť jsou většinou zachycovány v atmosféře. Četnost jejich dopadů roste s nadmořskou výškou.

4. Antropogenní radioaktivita

Antropogenní radioaktivita je radioaktivita vznikající činností člověka. Jedná se například o radioaktivní spad po výbuchu atomových bomb, havárie jaderných reaktorů ale i ozáření v lékařství apod. 4.1. Jaderné elektrárny

4.1.1. Vyhořelé palivo a jaderný odpad

Radioaktivní odpad vzniká při těžbě a zpracování uranové rudy, výrobě jaderného paliva, provozu jaderných elektráren, přepracování vyhořelého paliva a při výrobě a používání radioaktivních látek v různých odvětvích lidské činnosti.

16

Obr. 8 – Jaderný odpad V jaderné elektrárně vznikají během provozu dva druhy radioaktivních materiálů. Jedním je vyhořelé (tedy použité) jaderné palivo a druhým jsou radioaktivní odpady. Úroveň aktivity těchto radioaktivních odpadů je různá. Vyhořelé jaderné palivo je vysoce radioaktivní. Nakládání s ním je složité a velmi nebezpečné. Je nutné ho izolovat od životního prostředí. Jinak je tomu s radioaktivními odpady. Ty vznikají při provozu reaktoru především ozářením jeho dříve neaktivních součástí, materiálů a vybavení (jsou to např. rukavice, návleky a jiné věci, které byly používány v blízkosti záření). Vyhořelé jaderné palivo vyjmuté z reaktoru je umístěno do tzv. meziskladů, kde vyčkává na své možné budoucí využití – je totiž schopno uvolnit ještě velké množství energie. Tato skladiště jsou koncipována tak, aby i v jejich těsné blízkosti nebyly přesaženy povelené limity radioaktivity. 4.1.2. Jaderné havárie

Jaderná havárie je havárií jakéhokoliv jaderného zařízení, při níž došlo k zamoření životního prostředí radioaktivním materiálem, nebo kvůli nestandardní situaci hrozí.

17

Obr. 9 - Mezinárodní stupnice závažnosti jaderných událostí Za dobu provozování jaderné energetiky bylo pouze jednou dosaženo stupně 7 v jaderné elektrárně Černobyl, dále jednou stupně 6 ve Fukušimě. 4.1.3. Havárie jaderné elektrárny Černobyl Dosud největší jaderná havárie otřásla celým světem 26. dubna 1986. Byla zapříčiněna selháním lidského faktoru. V den výbuchu se v elektrárně konal experiment, při kterém ovšem obsluha reaktoru nerespektovala bezpečnostní předpisy. Došlo k sérii chyb, které vedly k přehřátí reaktoru a následné explozi, která rozmetala jádro reaktoru. Do atmosféry bylo vyvrženo obrovské množství radioaktivního materiálu. Ten pak zamořil téměř celou Evropu. Tři dny po výbuchu naměřili vědci z jaderné elektrárny Dukovany v tehdejším Československu zvýšenou radioaktivitu. V okolí 30 km od jaderné elektrárny byla vytvořena uzavřená nepřístupná zóna. Obyvatelé byli evakuováni až dva dny po výbuchu – Sovětský Svaz se snažil celou věc ututlat, nicméně nakonec havárii přiznal. U pracovníků odklízející následky havárie byl zaznamenán zvýšený nárůst nádorových onemocnění a u nejvíce postižených se objevila akutní nemoc z ozáření. Zdroje informující o následcích havárie v Evropě se velmi liší – jedny uvádí, že vlivem havárie došlo ke zvýšenému výskytu rakoviny a genetických mutací. Druhé naopak popírají vážnější následky havárie. Nicméně evakuace veškerého obyvatelstva vedla k vytvoření bohaté a jedinečné rezervace divoké přírody. Radiační tolerance je totiž u zvířat odlišná než u člověka. Rozmanitost druhů v kontaminované oblasti díky odstranění lidského vlivu zvýšila. Existují zprávy o mutacích některých rostlin v oblasti zvané Rudý les, obsahující mnoho podivně zmutovaných rostlin a

18

plodin a vyznačující se nápadně rezavou barvou jehličí. Velmi se zde daří divočákům a další vysoké zvěři.

Obr. 10 – Poškozený reaktor Černobylské elektrárny

4.1.4. Havárie jaderné elektrárny Fukušima

Po Černobylu největší a nejnovější havárie jaderné elektrárny, označena stupněm 6 INES, se odehrála na japonských ostrovech po zasažení vlnou tsunami. Na rozdíl od černobylské havárie zůstalo ve Fukušimě uzavřeno palivo v kontejneru a k úniku radioaktivity došlo až po evakuaci obyvatel. Došlo celkem ke třem explozím, zaviněným vznícením vodíku z reaktorové chladící směsi. Jaderná štěpná reakce byla sice zastavena, ale kvůli poškození chladicího systému vlnou tsunami, nedocházelo k ochlazování reaktoru. Palivové články byly nataveny a obsluha elektrárny se je snažila ochlazovat alespoň mořskou vodou. Přesto došlo v následujících 24 hodinách ke dvěma požárům. Úniky radioaktivity byly mnohem menší, než v Černobylu. Veškeré potraviny a pitná voda byly okamžitě kontrolovány a v případě závadnosti nahrazeny zásobami z nezasažených oblastí. Podařilo se zabránit kontaminaci štítné žlázy, což bylo následně ověřeno dozimetrickým měřením a vyšetřením u místních dětí a mladistvých.

19

4.2. Jaderné testy Testy atomových bomb představují pro člověka další riziko ozáření, přestože se konají na odlehlých místech. Při jaderném výbuchu se radioaktivitou zamoří vzduch, voda i půda, což způsobuje přechod radiace do rostlin i všech živočichů včetně člověka. Zamoření vzduchu radiací je silně ovlivňováno meteorologickými podmínkami. Radioaktivní látky jsou zanášeny vzduchem i na místa velmi vzdálená od epicentra výbuchu. Na základě modelu Mezinárodní komise pro radiologickou ochranu dochází experti k názoru, že dávky radiace, kterým byli lidé vystaveni v letech 1945, až 1989 v důsledku pokusných atomových výbuchů došlo k více než milionu úmrtí na rakovinu. Podle novějšího modelu výpočtu zdravotního rizika vytvořeného Evropskou komisí pro radiační riziko odhadli experti počet úmrtí na rakovinu 61 600 000 obětí. Největší část z toho mají na svědomí radioaktivní látky, rozptýlené do atmosféry nadzemními testy v 50. a 60. letech 20. století.

Mapa testování jaderných zbraní: USA, SSSR, Francie, Čína, VB, Indie, Pákistán, Severní Korea

Obr. 11. – Mapa testování jaderných zbraní

4.3. Lékařství S ionizujícím zářením se v medicíně setkáváme v několika souvislostech. Především umožňuje realizaci významných diagnostických (především zobrazovacích) metod a představuje jeden z hlavních a relativně účinných prostředků léčby zhoubných nádorů.

20

4.3.1. Rentgenová diagnostika

Základní princip rentgenové diagnostiky spočívá ve využití rentgenových paprsků generovaných rentgenkou pro zobrazení lidských tkání. Tato metoda využívá k zobrazení rozdílnou hodnotu pohlcení procházejícího svazku rentgenového záření (ionizující rentgenové záření je podobně jako gama záření elektromagnetickým zářením) v různých látkách. Výsledný obraz je snímán na citlivý materiál, což je v tomto případě rentgenový film nebo detekční systém přístroje. Tato metoda se používá zejména pro diagnostiku kostí, kloubů a plic, měkké tkáně lze zobrazovat také.

Obr. 12 – Rentgenové zařízení 4.3.2. Léčba zhoubných nádorů

Jedná se o systematické ozařování poškozené tkáně zpravidla gama zářením. Na rozdíl od chemoterapie působí radioterapie přesně v místě nádoru. Metody ozařování jsou velice různorodé. Podnětem k využívání ionizujícího záření k léčení zhoubných nádorů bylo zjištění, že k účinku ionizujícího záření jsou nejcitlivější buňky nediferencované a buňky s vysokou mitotickou aktivitou, což právě mnohé nádorové buňky jsou. Vedle léčby nádorových onemocnění se ionizujícího záření pro svůj protizánětlivý a analgetický účinek využívá v omezeném rozsahu též k léčení onemocnění převážně kostí a kloubů.

21

5. Celková radiační zátěž populace

Průměrný člověk je během svého života vystaven určité dávce ionizujícího záření v závislosti na místě jeho pobytu, povolání atd. Poměr výše zmíněných zdrojů ionizujícího záření, kterému je během svého života vystaven průměrný člověk je tento.

Obr. 13 – Poměr zdrojů ionizujícího záření kolem nás

22

6. Gafchromické filmy

V prvé řadě je třeba si ujasnit, co jsou to gafchromické filmy (Obr. 1). Jde o samovyvolávací filmy, v kterých po ionizačním ozáření dochází k barevnému zabarvení. Tato barevná změna je dána polymerizací monomerů v citlivé vrstvě filmu a je úměrná absorbované energii, a tím i dávce. Použití gafchromických filmů skýtá řadu výhod. Jsou relativně málo citlivé na světlo, tedy lze s nimi pracovat na denním i umělém světle. U těchto filmů je malá pravděpodobnost, že dojde při jejich vyvolávání k přeexponování daného zářením, či poškození vadným zařízením. V neposlední řadě vykazují po ozáření celkem vysokou homogenitu3. Další příznivou vlastností gafchromických filmů je například (ve srovnání s radiografickými filmy, které se dnes zatím převládají) jejich výrazně nižší energetická závislost daná tím, že gafchromické filmy jsou téměř tkáňově ekvivalentní. A nakonec je práce s nimi daleko jednodušší, jelikož se nemusí chemicky vyvolávat ve vyvolávacím automatu. Gafchromické filmy slouží hlavně v klinické praxi k verifikaci (potvrzení správnosti) dávky a dávkové distribuce při radioterapii s modulovanou intenzitou svazku (IMRT). Dnes se používají v některých zahraničních zemích a v nejbližších letech se očekává jejich nástup i do ČR. Prozatím poměrně malé využívání filmů je dáno jejich vysokou cenou a nevýhodami digitalizace obrazu na různých typech skenerů. Mezi nejznámější gafchromické filmy patří např.: XR-RV3– tyto filmy jsme používali i my. Jde o filmy, které se dnes používají ve fluoroskopii na měření dávky pacientů na kůži. Dokáží zaznamenávat dávky od 0,01 Gy4 do 30 Gy2. EBT2 – používaný v klinické praxi, pro ověření plánu operace pacienta. Tyto film jsou dnes nejrozšířenější. RTQA2 – pro běžné testování radiačního pole v terénu HD-V2 – používán při vysokých dávkách v dozimetrii, jako např. u Lexellova gama nože.

3

Podle Hartmann a kol.[1] při ozáření dávkou 1 Gy2 se pohybuje nehomogenta

4

jednotka Gy znamená Gray a popisuje velikost absorbované dávky záření

23

.

Obr.14 - Gafchromický film ozářený svazkem 30 MeV protonů. Na obrázku je zřetelně vidět ionizační komora použitá pro měření absorbované dávky a kruhový otvor v hliníkovém stínění umístěný před filmem.

6.1. Získávání informací z gafchromických filmů

Aby se mohlo s gafchromickými filmy pracovat, musí se exponované filmy převést do digitální podoby. K tomu se nejčastěji používají různé skenery. Tím se ovšem naráží na současný největší problém v používání gafchromických filmů, jelikož dnes neexistuje speciální skener pro vyhodnocení exponovaných filmů a prakticky žádný komerční skener nesnímá obraz po celé své ploše úplně homogenně (viz. příloha 1). To znamená, že různé části filmu můžou býti naskenovány s různou intenzitou a přitom při práci s gafchromickými filmy jsou pro nás nejdůležitější poměry hloubky (tzn. tmavosti). Ty nám totiž dávají informaci o velikosti dávky Gy na různých místech filmu. Pořízené fotografie jsme zpracovávali v programu ImageJ. Tímto programem se budeme zabývat v kapitole4.

24

7. Porovnání metod digitalizace exponovaných gafchromických filmů

7.1. Skener

Nejdříve jsme se zaměřili na rozdíly mezi různými částmi plochy skeneru. Měření jsme prováděli na multifunkční tiskárně XEROX WorkCentre 7120 PS. Před zpracováním jsme přiložili gafchromický film k pravému hornímu rohu, poté k levému hornímu rohu. Před zpracováváním dat jsme rozložili naskenovanou fotografii na základní barvy a dál pracovali pouze s červenou. V červeném barevném kanále jsme pracovali z důvodu toho, že nám poskytuje nejcitlivější odezvu v hodnotách pixelů při dané dávce (viz. příloha 2). Zelený kanál je také poměrně citlivý, kdežto modrý je pouze velmi málo. Po vybrání stejné plochy na obou snímcích (Obr.2) jsme dostali překvapivě ne zcela totožné výsledky. 140 120 100 80

Levá str.

60

Pravá str.

40

Řady3

20

1 37 73 109 145 181 217 253 289 325 361 397 433 469 505 541 577 613 649 685 721 757 793 829 865 901 937 973 1009

0

Vybrané oblasti v pixelech

Obr.15 – graf, popisující rozdíly v hodnotách pixelů fotografií gafchromického filmu skenovaného na levé a pravé straně skeneru

Jelikož nemusíme znát, jak veliká byla dávka v Gy na různých místech, pro zjištění rozdílu mezi pravou a levou stranou skeneru ve světlosti bodů jsme použili relativní odchylku. I když graf vyjadřuje bezrozměrné jednotky (místo Gy), přesto můžeme vypočíst rozdíly mezi stranami skeneru. Abychom dostali výsledek v procentech (pracujeme s bezrozměrnými veličinami), použili jsme relativní odchylku levé strany od pravé ve tvaru:

25

,

Relativní odchylka levé strany od pravé:

(1)

kde li je velikost bodu naměřeného na levé straně skeneru, pi na pravé straně skeneru a n je počet bodů na jedné straně. Relativní odchylka je tedy rovna ± 4%, čili ne úplně zanedbatelnou roli hraje, kam na ploše skeneru umístíme náš film. Přesto jsou dnes skenery nejpřesnější metodou jak efektivně a rychle získat informace z gafchromických filmů. Na základě našeho pozorování můžeme říci, že multifunkční tiskárna XEROX WorkCentre 7120 PS je vcelku vhodná pro práci s gafchromickými filmy.

7.2. Fotografické přístroje

Jelikož skenery jsou poněkud nepohodlné, tak jsme se zabývali otázkou, zda by se nenašla nějaká cesta, jak jinak získat digitalizaci exponovaného gafchromického filmu. K tomu se nabízí dnešní trend – chytré telefony. Základní ideou jejich použití je snadno přenosná a rychlá aplikace. Hlavní otázkou bylo, o kolik se liší jejich přesnost vzhledem ke skenerům (v našem případě multifunkční tiskárně XEROX WorkCentre 7120 P). 7.2.1. Použití chytrého telefonu

Jako chytrý telefon jsme si zvolili Samsung Galaxy. Předpokládali jsme, že po získání fotografie z chytrého telefonu dostaneme rychle relativně přesnou fotografii gafchromického filmu. Pořízená fotografie (obr. 3) však objevila nečekanou překážku. Na velké části fotografie se nacházel odlesk pozadí okolo gafchromického filmu. Pokud se nám podařilo získat tmavé pozadí, tak jsme stále neodstranili odraz chytrého telefonu na povrchu gafchromického filmu. Situaci by nevyřešilo ani, pokud bychom fotografovali pod úhlem, který by se lišil více od 90°, jelikož by došlo ke zkreslení dat.

26

Obr. 16– uprostřed snímku je patrný mobilní telefon

7.2.2. Folie

Naším prvním pokusem o odstranění odrazu bylo použití průhledné folie (Obr. 4). Tu jsme položili jednou vrstvou přes gafchromický film. Chtěli jsme využít toho, že folie mají hrubší povrch a tedy obraz za ní by se měl jevit matný a bez odrazu. Avšak folie ne jen že nezabránila odrazu světla, ale zároveň velmi znepřesnila viditelnost povrchu gafchromického filmu. Což ke všemu způsobil její hrubý povrch, kde se velmi odráželo světlo.

27

Obr. 17– fotografie gafchromického filmu po použití folie 7.2.3. Blesk

Na první pohled je patrné, že varianta s folií nebyla příliš úspěšná. Potřebovali jsme se tedy nějakým způsobem zbavit nehomogenního osvětlení na povrchu gafchromického filmu. Ale zároveň jsme se potřebovali zbavit či minimalizovat možnost odrazu na povrchu gafchromického filmu. Proto další možnost, kterou jsme zvolili a bylo fotografování za pomoci blesku (Obr. 5). Výhodou této varianty je, že nemusíme hledat vhodná místa, kde by nesvítilo slunce tak, aby vrhalo na gafchromický film stíny (znepřesňují měření) a zároveň by měl způsobit homogennější osvětlení gafchromického filmu. Nevýhodou by pak mohl být potenciální odraz blesku.

28

Obr. 18– fotografie gafchromického filmu za pomoci blesku

Na pořízené fotografii není příliš patrný odraz blesku z fotoaparátu, ale nežádoucí lesk vykazují místa, kde byl film poškrábán, či trochu umaštěn nebo lehce ohnut. Také je lehce patrné, že fotografie je na levé straně o trochu více ozářena, což může být dáno buď okolním osvětlením, které neozařuje film úplně dokonale homogenně nebo špatným úhlem pod kterým jsme fotografii pořizovali. Jinak se fotografie zdá býti na první pohled v pořádku.

7.3. Porovnání navržených metod

Nyní je třeba se rozhodnout, která z nahoře popsaných variant je nejlepší. K tomu budeme chtít zjistit jejich relativní odchylku od fotografie pořízené na levé straně skeneru. Abychom je však mohli porovnat, tak je třeba je nejdříve zmenšit pořízené fotografie na stejné rozlišení, abychom dostali grafy se stejným počtem dat. Fotografie rozložíme na základní barvy a opět pracujeme s červenou (stejně jako u skeneru). Poté vybereme na všech fotografiích stejnou oblast k porovnávání. Tu jsme vybrali, pro lepší patrnost rozdílů i s ionizační komorou. Na všech fotografiích si zvolíme všude stejný referenční bod. A to z toho důvodu, že při pořizování fotografií jsme neměli stejné podmínky osvětlení, případně stejné nakalibrování přístrojů. Protože si zvolíme na všech fotografiích stejné referenční body, tak

29

by měly mít všechny stejné hodnoty. A tedy takto pomocí referenčních bodů lineárně dokalibrujeme ostatní hodnoty z vybraných oblastí. Nyní když už máme vhodně připravené podmínky, tak může přistoupit k porovnávání použitých technologií. 7.3.1. S odrazem

Vybraná data fotografie pořízené skenerem a smartphonem (bez zabraňování odrazu) vytvoří graf (Obr. 6), kde je patrná na pravé polovině přítomnost ionizační komory, která je světlejší než okolní oblast. Šipka ukazuje referenční bod, pomocí kterého jsme obě fotografie znormovali. Nyní můžeme přistoupit k výpočtu relativní odchylky, na kterou použijeme stejný vzorec jako v (1.). Relativní odchylka velikosti dat určující velikost ozáření vybraného z gafchromického filmu pomocí mobilního telefonu od levé strany skeneru má tedy velikost: 9%. Z Obr. 6 patrné, že v některých oblastech hodnoty získané skenerem odpovídají hodnotám snímaných mobilním telefonem a pak jsou patrné oblasti, kde jsou rozdíly podstatně větší. A jelikož nám relativní odchylka zkreslí, že např. v (Obr. 6) jsou vlevo větší odchylky než vpravo, tak stojí za pozornost zjistit také maximální odchylku dvou hodnot. Ta je v tomto případě rovna 22%. 200 150 100

Skener

50

S odrazem

1 33 65 97 129 161 193 225 257 289 321 353 385 417 449 481 513 545 577 609 641 673 705

0

Vybrané oblasti v pixelech

Obr.19 – graf, porovnávající použití skeneru a mobilního telefonu

7.3.2.Folie

Nyní přistoupíme k výpočtu relativní odchylky mezi použitím mobilního telefonu s použitím průhledné folie přes gafchromický film a opět fotografie pořízené levou stranou skeneru. K tomu nám poslouží graf (Obr. 7), na kterém jsme použili stejný referenční bod (označen šipkou). Z grafu je patrné, jak folie (červená) opět velmi dehomogenizovala povrch gafchromického filmu. Ale jak mnoho, to zjistíme opět pomocí relativní odchylky (1.) 30

tentokrát světlosti povrchu gaf. filmu po vyfotografování mobilním telefonem s folií a pomocí skeneru. Ta je rovna 42% a maximální odchylka má velikost dokonce 80%. 200 150 100

Skener

50

Folie 1 32 63 94 125 156 187 218 249 280 311 342 373 404 435 466 497 528 559 590 621 652 683 714

0

Vybrané oblasti v pixelech

Obr.20– graf, porovnávající použití skeneru a mobilního telefonu s folií 7.3.3. Blesk

Poslední vyzkoušenou variantou bylo fotografování s bleskem (Obr. 8). Z grafu lze vyčíst, že relativní odchylka dat vyfotografovaných pomocí blesku od snímání pomocí skeneru je rovna 28% a max. odchylka 54%. Opět šipka ukazuje na bod, který jsme si zvolili jako referenční. 200 150 100

skener

50

blesk

0 0

100

200

300

400

500

600

700

800

Vybrané oblasti v pixelech

Obr.21 – graf, porovnávající použití skeneru a mobilního telefonu s bleskem

31

7.4. Souhrn Naměřené odchylky dáme pro lepší přehlednost do tabulky (Tab. 1): Použitá technologie Relativní odchylka5 Maximální odchylka3 S odrazem 9% 22% Folie 42% 80% Blesk 28% 54% (Tab. 1)

Pokud uděláme souhrn z těchto tří variant (porovnáme velikosti relativních a maximálních odchylek), tak dojdeme k výsledku, že nejlepší variantou z nich by bylo fotografování bez blesku a folie. Které má nejmenší relativní i maximální odchylku se skenerem. Důvodem proč je tato varianta nejlepší by mohlo být, že použití blesku nehomogenně mění osvětlení výsledného obrazu podobně jako folie. A tak by bylo pro fotografovaní nutné zajistit standardní a opakovatelné nejen světelné podmínky, za kterých by se filmy fotily, ale také i geometrické – pod jakým úhlem fotografii pořizujeme. Když však porovnáme relativní odchylky mezi různými místy skeneru a fotografování pomocí mobilního telefonu bez blesku a folie, tak dostaneme výsledek, že skener je rozhodně lepší než mobilní telefon.

8. Zpracování pomocí softwaru

Poté, co se nám podařilo fyzický gafchromický film přenést do digitální podoby, je nutné ho analyzovat. K tomu v dnešní době přirozeně slouží počítač, ale nic není tak snadné, jak se na první pohled zdá. Standardně zakoupený počítač se totiž k naskenovanému gafchromickému filmu chová jako k normálnímu obrázku a tím tak neumožňuje požadované zpracování filmů a k efektivní práci nestačí. Tyto nedostatky je tedy nutné kompenzovat nějakým „adaptérem“ – v našem případě nějakým instalovaným programem, či rozhraním, který by požadovanou práci umožnil. Takových programů existuje hned několik, ale každý má své výhody a nevýhody. My jsme se po důkladném uvážení rozhodli z nabídky vybrat programové rozhraní s názvem „ImageJ“, jelikož mělo oproti ostatním alternativám několik výhod.

5

Od levé strany skeneru

32

V prvé řadě je toto programové rozhraní volně dostupné ke stažení. Tímto jsme ušetřili na zbytečných nákladech (licencování některých jiných podobných programů by nás stálo řádově tisíce dolarů), navíc díky tomu, že je volně přístupný i zdrojový kód programu, byly by eventuelně do budoucna možné i hlubší úpravy a zásahy do funkčnosti programu, pokud bychom se rozhodli funkčnost programu ještě hlouběji zaměřit na zpracování a analýzu gafchromických filmů. Tím se dostáváme k další výhodě ImageJ – jak již název napovídá, celý program je napsaný v Javě, tedy ve vyšším programovacím jazyku, se kterým jsme měli již dřívější zkušenosti. I kdybychom tyto zkušenosti však neměli, tak program nabízí uživatelsky snazší možnosti přizpůsobení. Tyto modifikace funkčnosti se do programu přidávají skrze tzv. „makra“ a „přídavné moduly“, o kterých bude pojednáno níže.

8.1. Rozhraní ImageJ

Samotný program při spuštění vypadá jako velmi jednoduchá příkazová lišta (viz. Obr. 9), na které můžeme najít některé základní funkce a příkazy, pomocích kterých je možné otevřít a posléze upravit otevřený obrazový soubor podle potřeb. Již v základním vybavení program umožňuje spoustu užitečných a fundamentálních funkcí, jako je například změření hodnoty v daném bodu, či rozklad na barevné kanály.

Obr. 22Lišty ImageJ

8.2. Úpravy funkcí v ImageJ

V základní výbavě však ImageJ samotný dokáže vyhovět pouze velmi základním vědeckým potřebám, pro nějaké konkrétnější využití v oboru je potřeba ho doplnit, či upravit určitou část kódu. ImageJ ve v tomto velmi uživatelsky pohodlný, a to hned z několika důvodů. Zaprvé a zejména je volně šiřitelný a má veřejně přístupný zdrojový kód. To může být koncovému uživateli přínosné, například když dané funkci nerozumí, či by potřeboval změnit nějaký ze základních atributů fungování programu. Druhá výhoda je, že i díky tomu je program vcelku valně používaný a tudíž má obsáhlou a aktivní odbornou základnu po celém světě. Je proto snadné, navázat s uživateli ImageJ, nacházejícími se v podstatě kdekoli, spolupráci. Třetí výhodou je několik stupňů možných úprav, či vytváření dodatků, které se liší jak svými možnostmi, tak i svou náročností na sepsání. 33

8.2.1. Makra

Nejjednodušší formou sepsání dodatečné funkce pro ImageJ jsou funkce zvaná „Makro“. Tato makra se píší ve zjednodušeném nižším programovacím jazyce téhož jména, který vyvinuli právě vývojáři ImageJ a je odvozen právě od vyššího programovacího jazyku Java, ve kterém je naprogramován celý program. Díky tomu je také uchovávána celkem přehledná indexová knihovna všech funkcí programu (link). Další výhodou makra je fakt, že se soubory s příkazy v něm napsané nemusejí vůbec kompilovat a lze je sepsat s nadsázkou na jakémkoli počítači s poznámkovým blokem. Poté je nutné daná makra do ImageJ nainstalovat, což je možné provést snadno při každém spuštění programu, či – pokud jsme s jejich finální podobou spokojeni, lze je do programu nainstalovat natrvalo. Naproti relativní snadnosti sepsání je však makro také značně limitováno – je v něm možné využít pouze funkce již zapsané v samotném původním programu ImageJ, nebo jejich sekvenci. Ačkoliv i tato funkčnost je dostačující ve většině požadovaných případů, někdy je třeba program doplnit o zcela novou aritmetickou operaci. V takovém případě jsou makra však bezradná.

Obr. 23. Porovnání kódů makro (vlevo) a Java (vpravo). 8.2.2. Pluginy

„Pluginy“, neboli překladem přídavné moduly programu jsou soubory, která se stejně tak jako makra musejí přidat, či nainstalovat do programu ImageJ. Rozdíl je však v jejich 34

funkčnosti. Narozdíl od maker, která se dají sepsat kdekoli v textovém bloku pomocí usnadněného programovacího jazyka se pluginy musejí psát ve vyšším programovacím jazyce Java, a než mohou být použity, musejí být úspěšně zkompilovány. Kompilací se rozumí proces, kdy počítač ke kompilaci uzpůsobený přepíše zdrojový kód, kterému rozumí koncový uživatel / programátor do spustitelného kódu, kterému zas dokáže porozumět daný přístroj, v našem případě tedy stolní počítač s operačním systémem Windows. Pluginy jsou tudíž mnohem složitější na sepsání, zato mají ale k dispozici mnohem širší spektrum funkcí z celého programovacího jazyka Java. Musejí se ale vždy držet základního uživatelského rozhraní nabízeného programem ImageJ.

8.2.3. Úpravy zdrojového kódu

Poslední a zároveň nejnáročnější možností, jak upravit funkčnost programu je upravit jeho původní zdrojový kód. Takový kód se stejně tak jako u pluginů musí sepsat v Javě, rozdíl je zde však v tom, že je nejprve nutné stáhnout zdrojový kód programu z internetu v nezkompilované podobě, což je celkem obsáhlý soubor, a ten pak upravit, či doplnit a poté celé zkompilovat. Tato metoda je jasně nejsložitější ze všech tří a je zde vysoká pravděpodobnost, že se při manipulaci s kódem programátor dopustí mnoha chyb. Ačkoliv tato možnost skýtá výhodu v tom, že je zde možné sepsat, či upravit v podstatě cokoliv, při vypracování naší práce jsme neměli potřebu tohoto využít a tak jsme se tomuto vyhnuli.

8.3. Psaní požadovaných funkcí pro program

V rámci naší práce nám bylo zadáno sepsat několik funkcí, pomocí kterých by bylo možné upravit gafchromické filmy podle potřeb pracovníků Ústavu dozimetrie AVČR. Funkce byly primárně zaměřené na sběr dat z obrázku, a to ne zcela běžnými metodami. 8.3.1. Kalibrace

Jedním ze základních požadavků byla další funkce pro kalibraci – program totiž dokáže snadno změřit hodnoty na jednotlivých pixelech naskenovaného filmu, ale hodnoty je třeba znát při výzkumu v Grayích, tedy jednotkách běžně používaných při běžné práci s ozařovanými vzorky. Přitom z předchozího výzkumu víme, že citlivost filmu není při různých intenzitách ozáření shodná. Z toho tedy vyplývá, že pro vztah hodnota pixelu – hodnota v Grayích nelze využít lineární přepočet. Ke změření a výpočtu kalibrace bylo tedy nutné využít kalibrační vzorek, který jsme dostali k dispozici(viz. Obr. 11). 35

Obr. 24. - Kalibrační vzorek Na obrázku je možné rozlišit od sebe několik barevně odlišených pruhů. Tyto pruhy se navzájem liší stupněm ozáření. Víme, že žluté pole okolo tmavých pruhů nebylo ozářeno vůbec, tedy této ploše můžeme přidělit hodnotu 0 Gray. Dále víme, že vzorek byl pořízen opakovaným ozařováním s intenzitou 2 Graye, kdy jsme na vzorku měli položenu olověnou destičku, která ozařování dokonale odstiňovala. Destičku jsme při každém novém měření o kousek posunuli a získali tím jednotlivé různě ozářené plochy, které se na filmu zobrazily jako různobarevné proužky. Z toho tudíž vyplývá, že s každým dalším pruhem se intenzita ozáření plochy zvyšuje právě o 2 Graye. Tím tedy můžeme samotný obrázek rozdělit na sedm různých ploch s hodnotami od 0 do 12 Grayů, kde rozestupy mezi nimi jsou zmíněné 2 Graye.

36

Předtím, než však bude možné s těmito daty dále pracovat, musíme je nějakým způsobem zanést do samotného programu. Sepsali jsme tedy za tímto účelem makro, které dokáže po zvolení určité plochy danou plochu analyzovat a zjistit tak její základní data, jako například počet pixelů, minimum, maximum a průměrnou hodnotu všech pixelů. Při každém měření se makro také zeptá, k jaké hodnotě v Grayích dané měření přísluší, hodnotu pak k měření přiřadí. Výsledná tabulka vypadá následovně:

Tab.2 Jak již z hodnot vypovídá, při rovnoměrném rozložení intenzity ozáření mezi pruhy nám nemůže vyjít lineární závislost. Rozdíly v hodnotách pixelů mají rozptyl cca. 2 – 21. Takto vypadají zanesené hodnoty na grafu (Obr.12):

Obr.25 – graf zanesených hodnot z Tab.2

37

Z tohoto grafu však dokážeme vyčíst přesné hodnoty pouze v daných bodech. Na samotném gafchromickém filmu je ale intenzita ozáření rozložena po celém spektru, tudíž potřebujeme odhadnout křivku, která by daným hodnotám vyhovovala nejvíce a zároveň byla definovaná rovnicí s co nejméně neznámými, abychom zjednodušili výpočet a tím tak efektivně využívali procesní možnosti počítače. Napsali jsme tedy jednoduché makro, které na změřené hodnoty nafitovalo několik různých křivek a empiricky jsme tak podle vizuálního odhadu zjistili, která funkce se pro dané hodnoty hodí nejvíce. Na naměřené hodnoty jsme zkoušeli přiložit funkce jako jsou polynomy druhého až osmého řádu, exponenciální křivku, Rodbardovu křivku apod. Nakonec jsme ale zjistili, že rozložení hodnot nejlépe odpovídá křivka definovaná následující rovnicí: (2)

Graficky je tato křivka vyjádřená v našem případě jako:

Reálné hodnoty pixelů

Obr. 26 – gaf křivky definované rovnicí (2) V našem případě tedy platí:

Pomocí této rovnice lze již relativně snadno provést přepočet z pixelových hodnot na použitelné hodnoty v Grayích. Samozřejmě si pak ale budeme muset dávat pozor na záporné hodnoty, které však jednoduše můžeme nahradit za nulu s minimálními ztrátami na přesnosti, protože pokud je na obrázku pixel světlejší, než průměr hodnot v oblasti, která nebyla ozářena, potom je jasné, že danou oblastí také neprošlo žádné relevantní ozáření.

38

8.3.2. Rozdělení podle percentuálního ozáření

Další z funkcí, která po nás byla požadována je rozdělení určitého gafchromického filmu na oblasti, kde hodnoty přesahují určité procento z maxima a na zbytek, který této hodnoty nedosahuje. Ideálně by pak vznikl dichromatický, tedy dvoubarevný obrázek, na kterém by se jednotlivé plochy daly snadno rozlišit. Nejprve jsme tedy sepsali makro, které analyzovalo základní údaje filmu, tudíž i jeho maximum. Poté jsme teprve začali řešit, jak daný obrázek rozdělit na požadované plochy. Nejprve nás napadl jednoduchý postup, kdy by se celkem složitým algoritmem prošel celý obrázek pixel po pixelu a u každého se porovnával součin maxima s požadovaným percentilem (v desetinné formě) s hodnotou daného zrovna analyzovaného pixelu. Samotná rovnice vypadala zhruba takto:

Jakmile byl tento algoritmus funkčně sepsán, jali jsme se ho vyzkoušet v praxi. Tehdy se ale ukázalo, že je tento způsob sice funkční, ale výpočetně velmi neefektivní. Analýza jednoho běžného skenovaného filmu trvala až několik minut. Tento způsob tedy rozhodně nebyl ideální a museli jsme vymyslet jiný. Řešení se nám naskytlo v podobě pluginu, který pomocí rozdílu saturace mezi pixely dokázal rozeznat tvary jednoduchých těles. Tohoto jsme tedy využili, s povolením plugin stáhli a lehce ho upravili, aby byl schopen po určení hranic tvarů také tyto tvary vybarvit, tedy efektivně obrázek rozdělit na požadované černé a bílé plochy. Při použití této metody se výpočetní čas na stejném počítači snížil na několik sekund. Výsledný obrázek (Obr. 14) vypadá takto (příklad při použití rozdělení při 60% maxima):

39

Obr. 27. – funkce Rozdělení podle percentuálního ozáření 8.3.3. Ostatní funkce

V rámci projektu jsme ještě zpracovávali další, mnohem jednodušší funkce, které měly usnadnit práci s gafchromickými filmy. Konkrétně se jednalo o funkce, které umožňovaly, či zprostředkovávaly základní operace při práci. Nejspíše nejjednodušší funkcí byl výběr určité plochy pomocí uživatelem zadaných parametrů. Makro se nejdříve samo zeptá na Oxy souřadnice levého horního pixelu, šířku a výšku požadované plochy. Toto makro lze celkem snadno předělat na makro volící elipsy, či přímky, toho jsme však nevyužili. Další z menších maker byl rozklad obrázku na barevné kanály. Po jeho zvolení si nejdříve makro ověří, zda-li je opravdu otevřený vhodný obrázek v RGB a poté se uživatele zeptá, který kanál preferuje k analýze. Tento úkon je velmi důležitý, protože citlivost filmu se v různých barevných kanálech liší, jak vidno v druhé příloze. Zde se vyskytl ale menší problém s kompatibilitou se staršími verzemi programu ImageJ. Při použití makra na zastaralé verzi se nezavřou okna s nepoužitýmibarevnými kanály. Vzhledem k tomu, že tato maličkost neovlivňuje celkovou funkci makra a vyskytuje se jen na starých verzích programu, rozhodli jsme se jí dále nezabývat. Poslední z jednodušších funkcí, které jsme připravili je rotace. Makro jsme do programu začlenili, protože si někteří pracovníci přáli mít možnost provádět lineární analýzu hodnot i v rámci průřezů nerovnoměrných s řádky pixelů. Místo toho, abychom však složitě vymýšleli a programovali komplexní řešení odhadnutí hodnot na pixelech s „imaginárními“ souřadnicemi, rozhodli jsme se využít již zabudované funkce

40

rotace. Tudíž si může uživatel zvolit požadovaný úhel, o který posléze makro otočí právě otevřený vzorek. Poté lze na vzorku provést lineární průběh hodnot, jak je obvyklé.

Závěr

V průběhu naší práce se ukázalo, že jsme při jejím začátku byli možná přeci jen příliš optimističtí a dosahování všech vytyčených cílů bylo nesnadné, jelikož jsme se museli potýkat s celou řadou nečekaných překážek. Přesto jsme dosáhli řady zajímavých výsledků. Nejprve se nám podařilo potvrdit současnou nevýhodu skenerů při jejich používání pro digitalizaci exponovaných filmů. Tou byla jejich neschopnost snímat fotografii gafchromického filmu po celé skenovací ploše se stejnou intenzitou. Přesto námi měřený skener na multifunkční tiskárně XEROX WorkCentre 7120 P je dle našeho mínění při současných možnostech vhodný pro práci s gafchromickými filmy. Dále jsme hledali, zda by se při práci s exponovanými gafchromickými filmy nedal použít pro jejich digitalizaci nějaký jiný alternativní fotografický přístroj. K tomu jsme zvolili mobilní telefon (v našem případě Samsung GALAXY). I když je použití chytrých mobilů rychlé a snadno aplikovatelné, tak se ukázalo, že naměřené odchylky vzhledem ke snímkům pořízeným skenerem byly tak veliké, že naměřené hodnoty naprosto ztrácely na přesnosti, a tudíž i na hodnotě. Tuto skutečnost si vysvětlujeme neschopností v normálních podmínkách (bez zvláštní přípravy) zajistit homogenní okolní osvětlení, obtížnost zajištění geometrických podmínek pro přesné pořizování snímku a také obtížné zabraňování odrazu okolí na povrchu gafchromického filmu. Proto pro dnešní jediný použitelný prostředek pro převod gafchromických filmů do digitální podoby připadají přes všechny potíže skenery. Poté jsme řešili problémy programovacího rázu, kde jsme dosáhli nejvýraznějších úspěchů. I když pro nás žádný problém nebyl tak jednoduchý, jak se zdál a často trvalo celé týdny, než se nám podařilo najít vhodnou kličku, jak bychom daný rébus mohli obejít. Dokázali jsme sepsat makra a funkce a zaškatulkovat je do šablony, tak aby se pomocí nich dalo rychleji a snáze získat data o gafchromických filmech. Podařilo se nám tedy vytvořit funkční a užitečný program, který pak mohou používat ústavy jako je Ústav dozimetrie AVČR, které se o gafchromické filmy zajímají. Také jsme přemýšleli, jak by se dala naše práce dále rozšířit nebo řešit některé pasáže jinými způsoby. Pro usnadnění rozdělme naší práci na dvě části – digitalizace exponovaných gafchromických filmů a psaní maker. Ta první by se dala řešit jiným způsobem a to použitím dalších technologií při fotografování gafchromických filmů, tím by mohly býti různé filtry zabraňující odlesku na povrchu gafchromických filmů. Tyto filtry jsou však ne příliš rozšířené a hůře dostupné, čili zabraňují rychlé a snadné aplikaci alternativních způsobů digitalizace exponovaných gafchromických filmů, proto jsme se je rozhodli do práce nezahrnout. Druhá část práce - zabývající se tvorbou maker, by se dala rozšířit tím, že bychom vytvořili nová makra zvládající nové funkce pro zisk dat z gafchromických filmů.

41

Reference

Literatura *1+ Ing. Ivana Horáková, CSc. Studie použitelnosti gafchromických filmů při nezávislých prověrkách v radioterapii.Institucionálního výzkumu SÚRO, 2011 *2+PETERA, Jiří, Eva PLÁŠILOVÁ a Dagmar ŠVECOVÁ. Radiační onkologie 2012: sborník příspěvků *online+. první. Hradec Králové, 2012*cit. 2014-01-24]. ISBN 978-80-260-1315-0. Dostupné z: http://www.srobf.cz/dokumenty/sbornik-RO12-web.pdf [3] Visual Evaluation of the Surface Peak Skin Dose with GAFCHROMIC® XR-RV3 Dosimetry Film,2009 . Dostupné z: http://www.ashland.com/Ashland/Static/Documents/ASI/Advanced%20Materials/xrrv3protocol.pdf [4]MUTTERER, Jérôme a Wayne RASBAND. ImageJ Macro Language Programmer’s Reference Guide. v1.46d. Dostupné z: http://rsbweb.nih.gov/ij/docs/macro_reference_guide.pdf *5+JOSÉ MARÍA MATEOS PÉREZ, Javier Pascau. Online-Ausg. S.l.: Packt Publishing Limited, 2013 [cit. 2014-03-28]. ISBN 978-178-3283-958. [6] FLANAGAN, David. Java in a nutshell. 5th ed. Sebastopol, CA: O'Reilly, c2005, xxiv, 1224 p. ISBN 05-960-0773-6 [7] BURGER, Wilhelm a Mark J. BURGE. Digitale Bildverarbeitung–Eine Einführung mit Java und ImageJ. 2th, revised ed. Berlin: Springer-Verlag, 2006, xxiv, 1224 p. ISBN 3-540-30940-3.

Web

Zdroje: Texty: http://cs.wikipedia.org/wiki/Radioaktivita http://fyzika.jreichl.com/main.article/view/802-radioaktivita http://fyzika.jreichl.com/main.article/view/803-zareni-alfa http://fyzika.jreichl.com/main.article/view/804-zareni-beta 42

http://fyzika.jreichl.com/main.article/view/805-zareni-gama http://cs.wikipedia.org/wiki/Ionizuj%C3%ADc%C3%AD_z%C3%A1%C5%99en%C3%AD http://cs.wikipedia.org/wiki/Jadern%C3%BD_test http://www.jaderny-odpad.cz/ http://cs.wikipedia.org/wiki/Radioaktivn%C3%AD_odpad http://cs.wikipedia.org/wiki/Jadern%C3%A1_hav%C3%A1rie http://www.cernobyl-havarie.cz/jaderna-havarie-priciny.html http://cs.wikipedia.org/wiki/Hav%C3%A1rie_elektr%C3%A1rny_Fuku%C5%A1ima_I http://www.med.muni.cz/biofyz/files/kapitola%202.6.pdf http://www.koc.cz/pro-verejnost/typy-lecby/radiacni-lecba/ http://www.ptc.cz/protonova-lecba/prednosti-protonove-lecby/ Datum čerpání: 4. 5. 2014 Obrázky http://cs.wikipedia.org/wiki/Radioaktivita#mediaviewer/Soubor:Radioactive.svg http://cs.wikipedia.org/wiki/Alfa_%C4%8D%C3%A1stice#mediaviewer/Soubor:Alpha_Decay.svg http://postapo.cz/wp-content/gallery/radiace-rozbor/beta-minus_decay.jpg http://postapo.cz/wp-content/gallery/radiace-rozbor/250px-gamma_decay.jpg http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/61/Alfa_beta_gamma_radiation_penetration.sv g http://www.surao.cz/cze/Uloziste-radioaktivnich-odpadu/Radioaktivni-odpady/Ukladaniradioaktivnich-odpadu http://atominfo.cz/wp-content/uploads/2012/02/jaderny_odpad.jpg http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/ed/INES_cs.svg/1662px-INES_cs.svg.png http://i.idnes.cz/11/032/cl6/JB39dce3_aerial_.JPG http://www.seismo.ethz.ch/research/groups/veri/projects/index http://www.vmk-rtg.cz/images/vet_rtg/sedecal/hradec/rentgen.jpg cs.wikipedia.org/wiki/tritium cs.wikipedia.org/wiki/uhlik

43

cs.wikipedia.org/wiki/fosfor cs.wikipedia.org/wiki/sodik cs.wikipedia.org/wiki/sodik cs.wikipedia.org/wiki/sira cs.wikipedia.org/wiki/radon cs.wikipedia.org/wiki/sodik cs.wikipedia.org/wiki/kosmicke_zareni Datum čerpání: 4. 5. 2014

Přílohy

   

Příloha 1 – Nehomogenita (v dávce) odezvy skeneru Epson při skenování gafchromického filmu Příloha 2 – porovnání odezvy skeneru při použití různých barevných kanálů Příloha 3 – porovnání různých funkcí křivek, které je možné nafitovat na hodnoty získané z kalibračního vzorku Příloha 4 – kód maker.

Příloha 1 – Nehomogenita odezvy skeneru

Nehomogenita (v dávce) odezvy skeneru Epson při skenování gafchromického filmu EBT22 cm x 2 cm ozářeného dávkou přibližně 2,3 Gy. Film se posunoval po ploše skeneru

44

odpovídající velikosti gafchromického filmu (25 cm x 20 cm).(Zdroj [1])

Příloha 2 – porovnání odezvy skeneru při použití různých barevných kanálů (Zdroj [1])

45

Příloha 3–Hodnoty získané z kalibračního vzorku, kterými je možné proložit různé funkční záležitosti

Reálné hodnoty pixelů

Reálné hodnoty pixelů

46

Reálné hodnoty pixelů

Reálné hodnoty pixelů

Reálné hodnoty pixelů

47

Příloha 4 – zdrojový kód maker pro ImageJ

// Made by Marek Szeles& Marian Poppr, 24.10.2013 // Last update: 8.3.2014 // //IJ source: http://rsb.info.nih.gov/ij/developer/source/ // //Gafchrom Macro set // // This macro set contains a set of macros intended to be used for analysing // gafchromic filters used in dosimetry. As of now, it is still a work-in-progress // and contains many bugs and defficiencies //Planned functions: //-Measure relative exposure compared to a point //To-do list: //-basic structure - check //-making use of custom / abstract filenames - check //-rotating - check //-selecting color channels - check //-selecting area to analyze - check //-analyze area, min, max - check //-find min, max coordinates (src: http://imagej.1557.x6.nabble.com/quick-way-to-select-the-maximumpixel-td3690812.html ) -check //Known issues: //-channel selection doesn't close other color channels on older versions of ImageJ // Macros Rotate, split channels and select // These macros rotate images, split to colour channels and select a desired // area for measurement.

macro "Rotate" { /* Rotating */ Dialog.create("Specify rotation"); Dialog.addString("Rotate:", ""); Dialog.addMessage("degrees clockwise") Dialog.show(); rotate = Dialog.getString(); //insert prompt to rotate l/r/180 run("Rotate... ", "angle=rotate grid=1 interpolation=Bilinear"); } macro "Split channels"

48

// "Split channels" // // This simple macro splits the image into separate color channels // and lets the user to decide which of the channels will be used // for further analysis. // // known issue - on older versions of ImageJ the macro fails to // close the obsolete color channels. // This does not affect the overall functionality of the macro. { channels = newArray("red", "green", "blue", "don't split"); channel = channels[0]; name=getTitle; rname=name + " (red)"; gname=name + " (green)"; bname=name + " (blue)";

Dialog.create("Channel selection"); Dialog.addChoice("Channel to analyze:", channels, channel); Dialog.show(); Channel = Dialog.getChoice(); if (Channel=="don't split") { } else { run("Split Channels"); if (Channel=="red") { selectWindow(rname); close(gname); close(bname); } else { if (Channel=="green") { selectWindow(gname); close(rname); close(bname); } else { if (Channel=="blue") { selectWindow(bname); close(rname); close(gname); } else {

49

print("error"); } } } } } macro "Select by coordinates" { // "Select by coordinates" // // This simple macro makes it possible // to select an area in the analysed // image based on user defined parameters, // namely top-left pixel coordinates, width and height //Selection

name=getTitle; x=0; y=0; SWidth = 0; SHeight = 0; //insert rect selection prompt Dialog.create("Specify selection"); Dialog.addNumber("Selection x:", x); Dialog.addNumber("Selection y:", y); Dialog.addNumber("Selection width:", SWidth); Dialog.addNumber("Selection height:", SHeight); Dialog.show(); x = Dialog.getNumber(); y = Dialog.getNumber(); SWidth = Dialog.getNumber(); SHeight = Dialog.getNumber(); selectWindow(name) makeRectangle(x, y, SWidth, SHeight); /* Analysis */ //run("Plot Profile"); } macro "Show Raw Statistics" { requires("1.34h"); getRawStatistics(count, mean, min, max); row = nResults; grays=0; Dialog.create("Specify irradiation intensity"); Dialog.addNumber("Grays:", grays); Dialog.show();

50

grays = Dialog.getNumber(); setResult("Pixel Count ", row, count); setResult("Min ", row, min); setResult("Max ", row, max); setResult("Mean ", row, mean); setResult("Grays ", row, grays); updateResults(); } macro "GetMaxima" { getRawStatistics(nPixels, mean, min, max); run("Find Maxima...", "noise="+max+" output=[Point Selection]"); getSelectionBounds(x, y, w, h); print("coordinatesmax=("+x+","+y+"), value="+getPixel(x,y)); }

macro "Threshold" { // Threshold // // This macro splits the image into two areas based upon a specified // threshold of exposure. It is using the Threshold Colour v1.12a Plugin // with the kind permission of dr. G. Landini 27/Sep/2010. // //Dialog prompt x=60 getRawStatistics(nPixels, mean, min, max); extent=max-min; percent=extent/100; Dialog.create("Set Threshold"); Dialog.addNumber("Set a percent value:", x); Dialog.show(); x = Dialog.getNumber(); breakpoint=max-(x*percent); //end of Dialog minarray=newArray(3); maxarray=newArray(3); filter=newArray(3); a=getTitle(); run("HSB Stack"); run("Convert Stack to Images"); selectWindow("Hue"); rename("0"); selectWindow("Saturation"); rename("1"); selectWindow("Brightness"); rename("2"); minarray[0]=0;

51

maxarray[0]=255; filter[0]="pass"; minarray[1]=0; maxarray[1]=255; filter[1]="pass"; minarray[2]=0; maxarray[2]=breakpoint; filter[2]="pass"; for (i=0;i<3;i++){ selectWindow(""+i); setThreshold(minarray[i], maxarray[i]); run("Convert to Mask"); if (filter[i]=="stop") run("Invert"); } imageCalculator("AND create", "0","1"); imageCalculator("AND create", "Result of 0","2"); for (i=0;i<3;i++){ selectWindow(""+i); close(); } selectWindow("Result of 0"); close(); selectWindow("Result of Result of 0"); rename(a); }

macro "Curve fitting graphs" { // Curve Fitting Graphs // // This macro fits some useful curves to a set of // datapoints fetched from previous data using the // Fit.* functions, which were added to the macro // language in v1.41k. n = nResults(); x = newArray(n); for (i = 0; i < x.length; i++) { x[i] = getResult("Grays ", i); } y = newArray(n); for (i=0; i
// Do all possible fits, plot them and add the plots to a stack

52

setBatchMode(true); for (i = 0; i < Fit.nEquations; i++) { Fit.doFit(i, y, x); Fit.plot(); if (i == 0) stack = getImageID; else { run("Copy"); close(); selectImage(stack); run("Add Slice"); run("Paste"); } Fit.getEquation(i, name, formula); print(""); print(name+ " ["+formula+"]"); print(" R^2="+d2s(Fit.rSquared,3)); for (j=0; j
n = nResults(); x = newArray(n); for (i=0; i<x.length; i++) { x[i] = getResult("Grays ", i); } y = newArray(n); for (i=0; i
53

///functions function reverseArray(a) { size = a.length; for (i=0; i<size/2; i++) { tmp = a[i]; a[i] = a[size-i-1]; a[size-i-1] = tmp; } } function printArray(a) { print(""); for (i=0; i
54