Metadata-Version: 2.1
Name: Dosepy
Version: 0.0.2
Summary: Análisis de distribuciones de dosis en radioterapia
Home-page: https://github.com/LuisOlivaresJ/Dosepy
Author: Luis Alfonso Olivares Jimenez
Author-email: alfonso.cucei.udg@gmail.com
License: UNKNOWN
Project-URL: Bug Tracker, https://github.com/LuisOlivaresJ/Dosepy
Keywords: Radiotherapy,Dose distribution,gamma index,python
Platform: UNKNOWN
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Classifier: Intended Audience :: Science/Research
Classifier: Intended Audience :: Education
Classifier: Intended Audience :: Healthcare Industry
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering :: Medical Science Apps.
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering :: Physics
Classifier: Natural Language :: Spanish
Requires-Python: >=3.6
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE

# *Dosepy*

*Dosepy* es un paquete escrito en python para la comparación de distribuciones de dosis usadas en radioterapia.<br/>

## Gamma index
La comparación se realiza mediante el índice gamma 2-dimensional siguiendo las recomendaciónes del [TG-218]( https://doi.org/10.1002/mp.12810) de la AAPM:

* El criterio de aceptación para la diferencia en dosis puede ser seleccionado en modo absoluto (en Gy) o relativo.
  * En modo relativo, el porcentaje se interpreta con respecto al máximo de la distribución de dosis (global normalization), o con respecto a la dosis local (local normalization), según la selección del usuario.
* El umbral de dosis es ajustable.
* La ditribución de referencia puede ser seleccionada por el usuario.
* Se permite definir un radio de búsqueda como proceso de optimización para el cálculo.

*Consideraciones*

* Durante el cálculo gamma, se asume que ambas distribuciones a evaluar tienen exactamente las mismas dimensiones físicas, y las posiciones espaciales para cada punto conciden entre ellas.

* No se realiza interpolación entre puntos.

* Es posible utilizar el percentil 99.1 de la distribución de dosis como una aproximación del valor máximo. Esto permite evitar la posible inclusión de artefactos o errores en posiciones puntuales de la distribución (de utilidad por ejemplo cuando se utiliza película radiocrómica).


## Installation

Using [pip](https://pip.pypa.io/en/stable/):
```
pip install Dosepy
```

## Support

If you are having issues, please let us know.<br/>
We have a mailing list located at: alfonso.cucei.udg@gmail.com

## Getting started, example 1

En *Dosepy* una distribución de dosis es representada como un objeto de la clase **Dose** del paquete Dosepy. Para crear el objeto son necesarios dos argumentos: las dosis de la distribución en formato [ndarray](https://numpy.org/doc/stable/reference/index.html#module-numpy) y la resolución espacial en puntos por milímetro.

```
>>> import numpy as np
>>> import Dosepy.dose as dp

>>> a = np.zeros((10,10)) + 100
>>> b = np.zeros((10,10)) + 96  

>>> dose_reference = dp.Dose(a, 1)
>>> dose_evaluation = dp.Dose(b, 1)
```

La comparación entre dos distribuciones se realiza mediante el método *gamma2D*. Como argumentos se requiere
la distribución de referencia (dose_reference), la diferencia en dosis de tolerancia (dose_t) y la distancia de tolerancia o criterio DTA en mm (dist_t).

```
>>> gamma, g_percent = dose_evaluation.gamma2D(dose_reference, dose_t = 3, dist_t = 3)
>>> print(g_percent)
0.0
```

## Data in CSV format, example 2
```
#   Importación de paquetes

    >>> import numpy as np
    >>> import Dosepy.dose as dp

    #   Cargamos los archivos "D_TPS.txt" y "D_FILM.txt", los cuales se encuentran en formato CSV (comma separated values).
    #   (Los archivos de ejemplo .txt se encuentran dentro del paquete Dosepy y deben de copiarse en la carpeta de trabajo)
    >>> tps = np.genfromtxt('./D_TPS.txt', delimiter=',')
    >>> ref = np.genfromtxt('./D_FILM.txt', delimiter=',')

    #   Generamos los objetos Dose para la distribución a evaluar y de referencia,
    #   ambos con una resolución de 1 punto por milímetro.
    >>> D_eval = dp.Dose(tps, 1)
    >>> D_ref = dp.Dose(ref, 1)

    #   Llamamos al método gamma2D
    >>> gamma, pass_percent = D_eval.gamma2D(D_ref, dose_t = 3, dist_t = 2)

    #   Imprimimos el resultado y mostramos la distribución de índices gamma
    >>> print(f'El índice de aprobación es: {pass_percent:.1f} %')
    >>> plt.imshow(gamma, vmax = 1.4)
    >>> plt.show()

    El índice de aprobación es: 98.9 %
  ```

# Documentation
```
Dosepy.dose.Dose(data, resolution)
  Clase para la representación de una distribución de dosis absorbida.
  Regresa un objeto Dose que contiene la distribución de dosis y la resolución espacial.

Parameters:
           data : numpy.ndarray
                Arreglo de datos que representa una distribución de dosis.

           resolution : float
                Resolución espacial en puntos por milímetro.

Dose methods

Dose.gamma2D(
  D_reference,
  dose_t = 3,
  dist_t = 3,
  dose_tresh = 10,
  dose_t_Gy = False,
  local_norm = False,
  mask_radius = 5,
  max_as_percentile = True
  )

Cálculo del índice gamma contra una distribución de referencia.
Se obtiene una matriz que representa los índices gamma en cada posición de la distribución de dosis, así como el índice de aprobación
definido como el porcentaje de valores gamma que son menor o igual a 1.

Parameters:
            D_reference : Objeto Dose
                Distribución de dosis de referencia contra la cual se realizará la comparación.
                El número de filas y columnas debe de ser igual a la distribución a evaluar.
                Lo anterior implica que las dimesiones espaciales de las distribuciones deben de ser iguales.

            dose_t : float, default = 3
                Tolerancia para la diferencia en dosis.
                Este valor puede interpretarse de 3 formas diferentes, según los parámetros dose_t_Gy y
                local_norm que se describen más adelante.

            dist_t : float, default = 3
                Tolerancia para la distancia, en milímetros (criterio DTA).

            dose_tresh : float, default = 10
                Umbral de dosis, en porcentaje (0 a 100). Todo punto en la distribución de dosis con un valor menor al umbral
                de dosis, es excluido del análisis.
                Por default, el porcentaje se interpreta con respecto al percentil 99.1 (aproximadamente el máximo)
                de la distribución a evaluar. Si el porcentaje se requiere con respecto al máximo, modificar
                el parámetro max_as_percentile = False (ver más adelante).

            dose_t_Gy : bool, default: False
                Si el argumento es True, entonces "dose_t" (la dosis de tolerancia) se interpreta como un valor fijo y absoluto en Gray [Gy].
                Si el argumento es False (default), "dose_t" se interpreta como un porcentaje.

            local_norm : bool, default: False
                Si el argumento es True (local normalization), el porcentaje de dosis de tolerancia "dose_t" se interpreta con respecto a la dosis local.
                Si el argumento es False (global normalization), el porcentaje de dosis de tolerancia "dose_t" se interpreta con respecto al
                máximo de la distribución a evaluar.
                Nota: Los argumentos dose_t_Gy y local_norm no deben ser seleccionados como True de forma simultánea.

            mask_radius : float, default: 5
                Distancia física en milímetros que se utiliza para acotar el cálculo con posiciones que estén dentro de una vecindad dada por mask_radius.

                Para lo anterior, se genera un área de busqueda cuadrada o "máscara" aldrededor de cada punto o posición en la distribución de referencia.
                El uso de esta máscara permite reducir el tiempo de cálculo debido al siguiente proceso:
                    Por cada punto en la distribución de referencia, el cálculo de la función Gamma se realiza solamente
                    con aquellos puntos o posiciones de la distribución a evaluar que se encuentren a una distancia relativa
                    menor o igual a mask_radius, es decir, con los puntos que están dentro de la vecindad dada por mask_radius.
                    La longitud de uno de los lados de la máscara cuadrada es de 2*mask_radius + 1.
                Por otro lado, si se prefiere comparar con todos los puntos de la distribución a evaluar, es suficiente con ingresar
                una distancia mayor a las dimensiones de la distribución de dosis (por ejemplo mask_radius = 1000).

            max_as_percentile : bool, default: True
                -> Si el argumento es True, se utiliza el percentil 99.1 como una aproximación del valor máximo de la
                   distribución de dosis. Lo anterior permite excluir artefactos o errores en posiciones puntuales
                   (de utilidad por ejemplo cuando se utiliza película radiocrómica).
                -> Si el argumento es False, se utiliza directamente el valor máximo de la distribución.

            Retorno
            ----------
            ndarray :
                Array, o matriz bidimensional con la distribución de índices gamma.

            float :
                Índice de aprobación. Se calcula como el porcentaje de valores gamma <= 1, sin incluir las posiciones en donde la
                dosis es menor al umbral de dosis.



```


