[ca] Els procediments de radiologia intervencionista estan associats amb dosis potencialment altes de radiació per a la pell. La Directiva 2013/59/EURATOM estableix que l'equip utilitzat per a la radiologia intervencionista ha de tenir un dispositiu o algun element que informi el professional dels paràmetres rellevants per avaluar la dosi del pacient al final del procediment. Els codis de transport de radiació de Monte Carlo se solen considerar unes de les eines més eficaces per avaluar les dosis. No obstant això, sovint són massa lents per a l'ús en la pràctica clínica. Aquesta tesi s'ha desenvolupat a l'Institut de Tecnologies Energètiques de la Universitat Politècnica de Catalunya en el marc del projecte europeu " Implications of Medical Low Dose Radiation Exposure " (MEDIRAD). L'objectiu principal d'aquest treball és desenvolupar una eina de software basada en el programa Monte Carlo MC-GPU per avaluar la dosi a la pell dels pacients sotmesos a procediments de radiologia intervencionista (IR). L'assoliment d'aquest objectiu es pot dividir en dos blocs principals: la validació de MC-GPU i el desenvolupament i validació de PyMCGPU-IR, una eina de càlcul de dosis a la pell per a procediments de IR basada en MC-GPU. Per a la validació de MC-GPU, es van realitzar simulacions i es van comparar amb el codi PENELOPE/penEasy i després es van comparar amb mesures amb detectors de termoluminescència realitzats en maniquins, tant en un laboratori de calibratge com en un hospital. MC-GPU va demostrar una excel·lent concordança en la distribució de la dosi als òrgans, amb diferències per sota del 1%, malgrat reduir el temps de càlcul en un factor 2500. Les comparacions amb les mesures amb detectors de termoluminescència indicaven acords dins del 10%, validant la capacitat de MC-GPU per proporcionar estimacions precises de dosis en configuracions clíniques reals en temps molt curts. En aquest treball també hem desenvolupat PyMCGPU-IR, una nova eina de programari basada en el programa Monte Carlo MC-GPU per avaluar la dosi a la pell i als òrgans dels pacients sotmesos a un procediment de radiologia intervencionista (IR). PyMCGPU-IR s'ha validat mitjançant mesures de dosis a la pell i als òrgans en un maniquí antropomòrfic i va mostrar diferències per sota del 6% en les mesures de dosis a la pell i majoritàriament per sota del 20% en procediments clínics. PyMCGPU-IR ofereix tant un alt rendiment com precisió en l'avaluació de dosis en comparació amb les mesures de dosis a la pell i als òrgans. També permet el càlcul de valors de dosis en posicions i òrgans específics, la distribució de la dosi i la ubicació de les dosis màximes per òrgan. A més, PyMCGPU-IR supera les limitacions de temps dels codis MC basats en CPU. En aquesta tesi hem demostrat que PyMCGPU-IR és una eina innovadora de càlcul de dosis a la pell que ofereix un rendiment i precisió superiors en comparació amb la majoria de les eines disponibles. Actualment, PyMCGPU-IR proporciona valors de dosis només després que el procediment hagi acabat. En el futur, PyMCGPU-IR podria adaptar-se per proporcionar un càlcul de dosis en temps real si estés disponible la informació en temps real.

[en] Interventional radiology procedures are associated with potentially high radiation doses to the skin. The 2013/59/EURATOM Directive establishes that the equipment used for interventional radiology must have a device or a feature informing the practitioner of relevant parameters for assessing patient dose at the end of the procedure. Monte Carlo codes of radiation transport are considered to be one of the most reliable tools available to assess doses. However, they are usually too time consuming for use in clinical practice. This thesis has been developed at the Institute of Energy Technologies of the Universitat Politècnica de Catalunya within the framework of the European project "Implications of Medical Low Dose Radiation Exposure" (MEDIRAD). The main objective of this work is to develop a software tool based on the Monte Carlo program MC-GPU for assessing the skin dose in patients undergoing interventional radiology (IR) procedures. The achievement of this objective can be divided into two main blocks: the validation of MC-GPU and the development and validation of PyMCGPUIR, a skin dose calculation tool for IR procedures based on MC-GPU. For the validation of MC-GPU, simulations were conducted and compared with the well-validated code PENELOPE/penEasy and then compared against thermoluminescent measurements performed on slab phantoms, both in a calibration laboratory and at a hospital. MC-GPU demonstrated excellent agreement in organ dose distribution, with differences below 1%, despite reducing the calculation time by a factor of 2500. Comparisons with thermoluminescent measurements indicated agreements within 10%, validating MC-GPU's ability to provide accurate dose estimates in real clinical setups in very short times. In this work we have also developed PyMCGPU-IR, a new software tool based on the Monte Carlo program MC-GPU for assessing skin dose and organ doses in patients undergoing an interventional radiology (IR) procedure. PyMCGPU-IR has been validated through skin and organ dose measurements in an anthropomorphic phantom and showed differences below 6% in skin dose measurements and mostly below 20% in organ doses in clinical procedures. PyMCGPU-IR offers both, high performance and accuracy for dose assessment when compared with skin and organ dose measurements. It also allows the calculation of dose values at specific positions and organs, the dose distribution and the location of the maximum dose per organ. In addition, PyMCGPU-IR overcomes the time limitations of CPU-based MC codes. In this thesis we have shown that PyMCGPU-IR is an innovative Skin Dose Calculation (SDC) tool that offers higher performance and accuracy for skin dose calculations compared to most available SDCs. Currently, PyMCGPU-IR provides dose values only after the procedure has finished. In the future, PyMCGPU-IR could be adapted to provide real-time dose calculation if real-time radiation source information is available.