Feasibility study of FPGA-embedded ANN and first tomographic measurements towards dose monitoring in BNCT

In recent times, high-energy charged particles irradiation techniques have emerged as the new frontier of radiotherapy for cancer treatment, gathering attention thanks to the advantages they offer. In fact, with respect to traditional radiotherapy, they allow for accurate and precise high dose delivery and consequently the reduction of risks to the surrounding tissues, together with their higher relative biological effectiveness (RBE). Among them, Neutron Capture Therapy (NCT) exploits high thermal cross-sections of specific nuclides administered to the patient and targeting specific tumor cells. Boron Neutron Capture Therapy (BNCT) is a type of NCT that exploits pharmaceuticals containing 10B isotope that, when irradiated with thermal or epithermal neutrons, generates a capture reactions that produces high Linear Energy Transfer (LET) particles. These high-LET particles deliver the therapeutic dose directly at the cellular level and, in some cases, they emit gamma-rays at specific energy (478 keV) with an emission rate proportional to the number of occurring capture reactions, and that may eventually exit the patient body. For these reasons, detecting those gammas provides the possibility to quantify and monitor the delivered radiation dose and its distribution, essential for determining the effectiveness of the treatment. The solution to a non-invasive monitoring of dose delivery during the irradiation is provided by BNCT-SPECT (Single Photon Emission Computed Tomography) systems. In previous thesis works, the detection module BeNEdiCTE (Boron NEutron CapTurE) has been developed and coupled to a ANN (Artificial Neural Network) to determine the 2-D gamma-ray interaction locations with the scintillator crystal off-line. Recent studies have demonstrated how more complex networks such as CNN are able to provide good image reconstruction performances against high computational costs. This thesis work will firstly focus on testing CNN reconstruction capabilities when dealing with monolithic scintillators, and compare the results with the already implemented ANN. Furthermore, a new measurement set up to conduct tomographic reconstruction in a neutron facility has been developed. Finally, this thesis project evaluates the feasibility of embedding the trained Neural Network on a FPGA (Field Programmable Gate Array) to achieve real-time dose deposition monitoring independently on the user PC performances.

Negli ultimi tempi, le tecniche di irradiazione con particelle cariche ad alta energia sono emerse come la nuova frontiera della radioterapia per il trattamento del cancro, attirando attenzione grazie ai vantaggi che offrono. Infatti, rispetto alla radioterapia tradizionale, consentono una somministrazione di dosi elevate con accuratezza e precisione, riducendo di conseguenza i rischi per i tessuti circostanti, insieme a una maggiore efficacia biologica relativa (RBE). Tra queste, la Terapia a Cattura di Neutroni (NCT) sfrutta le sezioni d'urto termiche elevate di specifici nuclidi somministrati al paziente che colpiscono cellule tumorali specifiche. La Boron Neutron Capture Therapy (BNCT) è un tipo di NCT che sfrutta prodotti farmaceutici contenenti l'isotopo 10B che, quando irradiato con neutroni termici o epitermici, genera reazioni di cattura che producono particelle ad alto Trasferimento Lineare di Energia (LET). Queste particelle ad alto LET forniscono la dose terapeutica direttamente a livello cellulare e, in alcuni casi, emettono raggi gamma a un'energia specifica (478 keV) con una frequenza di emissione proporzionale al numero di reazioni di cattura in corso, e che potrebbero eventualmente uscire dal corpo del paziente. Per queste ragioni, la rilevazione di tali raggi gamma offre la possibilità di quantificare e monitorare la dose di radiazione somministrata e la sua distribuzione, essenziale per determinare l'efficacia del trattamento. La soluzione per un monitoraggio non invasivo della dose somministrata durante l'irradiazione è fornita dai sistemi BNCT-SPECT (Tomografia Computerizatta a Emissione di Singolo Fotone). In precedenti lavori di tesi, è stato sviluppato il modulo di rilevazione BeNEdiCTE (Boron NEutron CapTurE) accoppiato a una Rete Neurale Artificiale (ANN) per determinare offline le posizioni 2-D di interazione dei raggi gamma con il cristallo scintillatore. Studi recenti hanno dimostrato come reti più complesse come le CNN siano in grado di fornire buone prestazioni di ricostruzione delle immagini, a fronte di alti costi computazionali. Questo lavoro di tesi si concentrerà inizialmente sul test delle capacità di ricostruzione delle CNN quando si lavora con scintillatori monolitici, confrontando i risultati con l'ANN già implementata. Inoltre, è stato sviluppato un nuovo setup di misura per condurre ricostruzioni tomografiche in una struttura a neutroni. Infine, questo progetto di tesi valuta la fattibilità di incorporare la rete neurale addestrata su un FPGA (Field Programmable Gate Array) per ottenere un monitoraggio in tempo reale della deposizione della dose, indipendentemente dalle prestazioni del PC dell'utente.