LAUREA MAGISTRALE IN FISICA CORSO DI LABORATORIO DI FISICA AA 2009

1. LAUREA MAGISTRALE IN FISICA�CORSO DI LABORATORIO DI FISICAAA 2009/2010Proposta di esperienza di laboratorio Calibrazione di rivelatori di radiazione ionizzante a sviluppo fotografico GAFChromic� Laboratorio di Biofisica delle Radiazioni

2. Razionale Conoscere con accuratezza la dose di radiazione ionizzante � un�esigenza primaria sia nello studio degli effetti biologici della radiazione (radiobiologia e radioprotezione) che nelle applicazioni biomediche della radiazione stessa quali la radioterapia o la diagnostica . Una classe di rivelatori particolarmente semplice da usare � rappresentata da pellicole autosviluppanti (radiocromiche) che, se esposte alla radiazione, si anneriscono in misura proporzionale alla dose ricevuta. La lettura delle pellicole avviene con appositi densitometri che, opportunamente tarati, attribuiscono un valore di densit� ottica del materiale. Scopo dell�esperienza � la taratura del lettore in dotazione presso i nostri laboratori irraggiando con varie dosi di raggi x pellicole GAF e la realizzazione di una curva di calibrazione da usare per la determinazione di una dose incognita di radiazione; la lettura dei GAF sar� confrontata con quella di in dosimetro gi� tarato ma basato su un diverso principio di funzionamento (camera a ionizzazione) per verificarne la compatibilit� entro gli errori sperimentali.

3. Caratteristiche dei rivelatori GAF-1

5. Esempio di curva di taratura di film radiocromici mediante fasci di raggi x prodotti da un acceleratore lineare

6. �Strumentazione e tecniche impiegate Si utilizzer� una macchina a raggi x (250 kVp, 1mmCu) in dotazione al gruppo di Biofisica delle Radiazioni Dosi di radiazione (0-8 Gy) saranno amministrate alle pellicole I rivelatori saranno letti con un lettore ottico (densitometro) Una retta di taratura sar� derivata e successivamente utilizzata per la dosimetria da confrontare con quella misurata contestualmente mediante camera a ionizzazione. Metodi di elaborazione statistica (regressione lineare, etc.) saranno utilizzati