CN101968830A - 利用gpu加速确定电子束剂量的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种利用GPU加速确定电子束剂量的方法，目的是提供一种加速方法，使基于CPU平台的确定电子束剂量方法在CPU+GPU异构平台上获得加速。包含以下步骤：1)在CPU平台上形成电子束照射野的强度矩阵和加速器电子束的参数；2)选定用于确定电子束剂量的GPU，为GPU分配存储器空间，向GPU传送计算数据；3)利用GPU并行计算三维剂量矩阵的每个单元的剂量。依照本发明确定电子束在均匀体模中的三维剂量分布，计算速度快、计算精度与基于CPU平台的确定电子束剂量分布的方法相当。

Description

利用GPU加速确定电子束剂量的方法 

技术领域

本发明涉及一种确定电子束剂量分布的方法，具体的说，是用于在电子束外照射放射治疗中，快速、准确地确定电子线在被照射的均匀体模中的三维剂量分布的方法。 

背景技术

目前比较成熟的肿瘤治疗和控制手段包括手术治疗、放射治疗和化疗。其中放射治疗占了相当大的比例。按照源的位置的不同，放射治疗分为外照射放射治疗和内照射放射治疗。按照源的种类，外照射放射治疗包括X线放射治疗、电子线放射治疗、质子放射治疗和重粒子放射治疗。其中电子线放射治疗对于浅表肿瘤具有一定的优势，受到临床应用的关注。 

在电子线放射治疗的临床应用上，快速、准确地确定电子束在人体或体模中的三维剂量分布是一个基本的问题。目前使用的确定电子束剂量的算法，包括Monte Carlo方法和解析算法。前者包括MMC(Macro Monte Carlo)方法、VMC(Voxel Monte Carlo)方法，后者包括PBRA(Electron Pencil-Beam Redefinition Algorithm)和HPBM(Hybrid Pencil Beam Model，发明专利：确定电子束剂量分布的方法，ZL200610022709.7)等。 

GPU(Graphic Processing Unit)最初应用于图形显示的加速。GPU的单指令多数据流(SIMD：Single Instruction Multiple Data)的处理方式可并行地对大规模的数据进行操作，可大大缩短计算的时间。 

本发明将GPU应用于HPBM的剂量计算。通过同时进行大量剂量矩阵单元的计算，其计算精度和使用CPU(Central Process Unit)的计算精度相当，其计算时间较使用CPU平台计算大大减少。 

发明内容

本发明的目的在于提供一种能够快速、准确地确定电子束在均匀体模中的三维剂量分布的方法。 

本发明的技术方案是： 

一种利用GPU加速确定电子束剂量分布的方法，其特征在于包含以下步骤： 

1、在CPU平台上形成电子束照射野的强度矩阵I＝I_i，j和加速器电子束的参数。电子束参数包括：电子束能量(E)、SSD(电子束照射野的源皮距)、测量的深度剂量(D_M(z))、不同深度电子束的散射参数A(z)。 

2、选定用于确定电子束剂量的GPU，为GPU分配存储器空间，向GPU传送计算数据。需要传送的数据包括强度矩阵、测量的深度剂量、散射参数； 

3、利用GPU并行计算三维剂量矩阵的每个单元的剂量分布。对于给定单元的剂量分布，是由所有有限电子笔束剂量的加权累积得到，权重为强度矩阵。 

能量为E的有限电子笔束(笔束的截面为有限大，截面大小为2a×2b)垂直入射在介质表面。以电子束入射方向为深度方向(z轴正方向)，以入射点为坐标原点。该电子束在介质中产生的三维剂量分布为： 

$D_P(x,y,z,E)=\frac{D_M\left(z\right)}{4}*\left[\mathrm{erf}\left(\frac{a+x}{\sqrt{A\left(z\right)}}\right)+\mathrm{erf}\left(\frac{a-x}{\sqrt{A\left(z\right)}}\right)\right]*[\mathrm{erf}\left(\frac{b+x}{\sqrt{A\left(z\right)}}\right)+\mathrm{erf}\left(\frac{b-x}{\sqrt{A\left(\text{z}\right)}}\right)]$

D_p(x，y，z，E)表示能量为E的有限电子笔束在空间点P(x，y，z)处沉积的能量(即介质在空间点P的吸收剂量)，a和b分别是有限电子笔束的束截面的长度和宽度的一半。 

为了利用GPU的并行数据处理功能，加快计算速度，对三维剂量矩阵的每个单元分配一个线程进行计算。对于给定的单元V(i，j，k)，其剂量D(i，j，k)是由所有有限电子笔束剂量的加权累积得到，权重为强度矩阵，其剂量为： 

$D(i,j,k)=\underset{m=\mathrm{LX}}{\overset{\mathrm{HX}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=\mathrm{LY}}{\overset{\mathrm{HY}}{\mathrm{\Σ}}}I(m,n)\frac{{\mathrm{SSD}}^2}{{(\mathrm{SSD}+z_k)}^2}{D}_p(x_m,y_n,z_k)$

式中，SSD(Source Surface Distance)是电子束照射野的源皮距，i，j，k分别是该单元在三维剂量矩阵的x，y，z方向的编号，I(m，n)是强度矩阵的(m，n)单元的值，即第(m，n)有限电子笔束的强度，m，n分别是强度矩阵单元在x，y方向上的编号，x方向上的强度矩阵的范围为[LX，HX]，y方向强度矩阵的范围为[LY，HY]，x_m，y_n分别是第(m，n)有限电子笔束的束截面的中心点与体元V(i，j，k)的中心点在x，y方向上的距离，z_k是体元V(i，j，k)的深度， 

x_m＝(m-i)*δ_x

y_n＝(n-j)*δ_y

z_k＝k*δ_z

δ_x，δ_y分别是强度矩阵和三维剂量矩阵在x，y方向上的离散化步长，δ_z是三维剂量矩阵在z方向上的离散化步长。 

本发明的有益效果是：和基于CPU平台确定电子线三维剂量分布的方法相比，在保证计算精度的前提下，可以大大减少计算时间，对于10cm×10cm的电子束照射野，计算时间可以减少约28倍。 

附图说明

图1是利用GPU加速确定电子束剂量的流程图。 

图2是本发明在10cm×10cm的照射野，SSD＝100cm，E＝20MeV的照射条件下，在15cm×15cm×15cm的均匀水箱的中心平面(y＝0)上，使用CPU平台和CPU+GPU异构平台计算得到的中心平面的二维剂量分布的比较。圆点为基于CPU平台计算得到的结果，实线为使用基于CPU+GPU的异构平台上得到的计算结果。 

具体实施方式

实例一：E＝20MeV、10cm×10cm照射野、SSD＝100cm的电子线照射 

本实例的测量数据(D_M(z))引用ECWG(高能电子束治疗计划联合工作组：Collaborative Working Group contract on high energy electron beam treatment planning)的实验测量数据，散射参数A的计算使用发明专利“确定电子束剂量分布的方法”中使用的方法(其中定义为A₂(z，E))。本实例计算了在SSD＝100cm、10cm×10cm射野的照射条件下，20MeV电子束照射在均匀水箱中的剂量分布，如图2所示。图中给出了在中心平面y＝0的等剂量曲线的比较，圆点为只使用CPU计算得到的结果，实线为使用GPU得到的计算结果。在CPU( 

Dual-core 2.80GHz)平台上运行时，需要时间为6.157秒；在CPU+GPU(型号：GeForce GTX 470)的异构平台上运行时，需要时间是0.219秒。 

上述实施例说明使用本发明可以在和基于CPU平台的计算相当的精度下，减少确定剂量所需要的时间。 

Claims (1)

1.一种利用GPU加速确定电子束剂量的方法，其特征在于，包含以下步骤：

(1)对于电子束照射野，采用强度矩阵描述，强度矩阵的每个单元对应一个有限电子笔束；

(2)对于每个有限电子笔束在三维体模中的剂量分布，采用HPBM(混合笔束模型)计算，计算在GPU上完成；

(3)对于整个照射野在三维体模中的剂量分布，是由有限电子笔束剂量的加权累积得到，权重为强度矩阵，该加权累积过程在GPU上完成。

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