基于GPU的快速劑量計算方法.pdf

1、放射治療是目前治療惡性腫瘤的主要手段之一，放射治療計劃的快速制定具有很現(xiàn)實的意義。而劑量計算是放射治療計劃的核心，劑量計算的速度與精度，對放射治療計劃制定的效率和質(zhì)量具有重要影響。
　　常用的劑量計算方法有蒙特卡羅法、筆形束法和卷積疊加算法。蒙特卡羅方法的計算精度較高，但耗時很長;筆形束法的計算速度比蒙特卡羅方法快，但精度較低;卷積疊加算法的計算速度比蒙特卡羅方法快，同時精度比筆形束法高，其中一種改進(jìn)的卷積疊加算法，即Collap

2、sedCone卷積疊加算法(Collapsed Cone Convolution/Superposition，CCCS)降低了計算復(fù)雜度，計算速度獲得較大提高，但實際應(yīng)用特別是調(diào)強放射治療(Intensity Modulated Radiotherapy,IMRT)治療計劃設(shè)計時，其計算速度還有待于進(jìn)一步提高。
　　能譜是CCCS劑量計算的重要參數(shù)之一。醫(yī)用直線加速器高能射束能譜的直接測量很困難，根據(jù)百分深度劑量的測量數(shù)據(jù)，本文提

3、出利用模擬退火優(yōu)化算法對光子束能譜進(jìn)行重建，并利用蒙特卡羅軟件對光子束能譜進(jìn)行模擬，對模擬退火法重建的光子束能譜進(jìn)行評估，實驗結(jié)果表明利用模擬退火算法進(jìn)行光子束能譜重建可靠有效。
　　在放射治療計劃制定過程中，計劃優(yōu)化過程需要反復(fù)進(jìn)行劑量計算，為了提高治療計劃的優(yōu)化速度，CCCS算法的計算速度依然需要大幅提高以滿足實際臨床的需要。近年來圖形處理器(Graphics Processing Units，GPU)以高并行度、高浮點處理能

4、力，在各個領(lǐng)域得到快速發(fā)展，并開始應(yīng)用在劑量計算和治療計劃優(yōu)化方面。本文提出利用GPU對CCCS算法的四個核心模塊進(jìn)行加速計算，采用計算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)(Compute Unified Device Architecture，CUDA)，實驗環(huán)境是Windows7系統(tǒng)、Visual Studio2010開發(fā)平臺，CUDA4.1環(huán)境，型號為NVIDIA QuadroFX380 LP、計算能力為1.2的GPU。
　　為了評估基于GPU加速