CN103405852A - 立体定向放射治疗剂量场分布的快速计算方法 - Google Patents

Abstract

立体定向放射治疗剂量场分布的快速计算方法涉及立体定向放射肿瘤治疗剂量场分布计算，剂量计算速度是衡量一个治疗计划系统软件的重要性能指标。为获得临床计算速度需求，治疗计划系统软件厂商采用专用工作站作为计划系统软件的运行平台，这些工作站价格昂贵，维护工作非常复杂，且对环境要求较高，操作不便。本专利提出了基于硬件多核处理器的并行计算方法，实现立体定向放射肿瘤治疗剂量场分布计算的加速。与现有技术相比，本专利在带有GPU设备的微机或通用工作站上即可实施，价格是专用工作站的十分之一或更少，具有采用硬件成本低，设备维护方面、易于临床工作人员使用，且计算速度快、充分满足临床应用的优点。

Description

立体定向放射治疗剂量场分布的快速计算方法

技术领域

本发明涉及立体定向放射肿瘤治疗剂量场分布计算，具体地说是针对立体定向放射肿瘤治疗剂量场分布的快速计算方法。

背景技术

立体定向放射肿瘤治疗的重要环节是治疗计划的制定，制定治疗计划的依据是患者体内剂量场分布计算。目前，对剂量场分布的模型有经验公式，笔形束、卷积／叠加、蒙特卡罗等，这些算法的精度按先后顺序由低到高，但计算量也由小到大。剂量计算时间的长短将直接影响到治疗计划制定的效率，是衡量一个治疗计划系统软件的重要性能指标。

目前商业立体定向放射肿瘤治疗计划软件由于没有采用并行计算技术，为了获得满足临床的计算速度需求，治疗计划系统软件厂商采用了不同的专用工作站作为计划系统软件的运行平台，如SGI工作站、SUN工作站等。虽然在速度上满足了临床需要，但是也存在诸多不足。首先，这些工作站价格昂贵，在十几万人民币。其次，这些工作站维护工作非常复杂，且对环境要求较高。再次，工作站运行的是大多是UNIX、Linux操作系统，多数临床工作人员对此不熟悉，操作不便。

近年来，多核CPU、图形处理单元(Graphics Processing Unit，GPU)便件技术发展迅速，Intel、AMD等厂商不断推出多核CPU产品，而NVIDIA公司先后推出了支持高速并行运算的GPU产品。目前支持多核CPU开发的软件标准有Open PM、Open CL，而基于NVIDIA GPU架构的标准则是CUDA(ComputeUnified Device Architecture)。这些硬件产品及开发软件的出现，使得微型计算机的计算性能得到极大提高，其运算速度甚至超过了早期专用工作站，使得在微型计算机上实现并行计算成为可能。

发明内容

为了解决现有技术所采用专用工作站价格昂贵、维护复杂以及使用不便的问题，本专利提出了立体定向放射肿瘤治疗剂量场分布的快速计算方法，即基于上述背景技术中介绍的并行计算硬件技术，采用并行算法实现立体定向放射肿瘤治疗剂量场分布计算的加速。

本方法首先按每个辐射野确定剂量场中待计算体素，按射野中心轴与剂量场坐标轴夹角最小的轴方向，将三维剂量场分解为系列二维剂量场，计算辐射野在每个二维剂量场的投影轮廓，标记所有二维剂量场的射野投影轮廓内的点，轮廓内的点按一维向量的数据结构进行记录。

然后针对每一待计算体素，分配一个线程。针对每一待计算体素，采用光线跟踪算法对射线路径进行跟踪计算，光线跟踪算法可以采用直线Bresenham算法或直线DDA算法。在进行光线跟踪过程中，可按人体组织密度计算有效距离，即所谓的组织密度校正。

根据采用的具体剂量计算模型计算每个辐射野对每个待计算体素的剂量贡献，剂量计算模型可以是：经验公式法、笔形束法、卷积／叠加法及蒙特卡洛(MONTE CARLO)法等。

最后将所有辐射野的剂量贡献求和，得到剂量场分布。

与现有技术相比，本专利具有采用硬件成本低、设备维护方面、易于临床工作人员使用，且计算速度快、充分满足临床应用的优点。

附图说明

图1是本专利立体定向放射治疗剂量场分布的快速计算方法示意流程图。

图2是本专利用于确定待计算体素的具体方法示意图，图2给出的是一个圆形射野的情况，射野在某个二维剂量场的相交轮廓为一椭圆，阴影部分即为待计算体素对应点。

具体实施方式

以下的实例是结合采用GPU的CUDA编程技术，实现基于经验剂量计算模型的立体定向放射肿瘤治疗剂量场分布的快速计算方法

1、定义剂量场的三维矩阵数据结构，在设备端为三维矩阵分配纹理内存并用零初始化三维矩阵。

2、在设备端，确定剂量场中待计算体素，具体的方法是将三维剂量场分解为按剂量场某一轴方向的一系列二维剂量场，然后计算辐射野与每个二维剂量场的相交轮廓，轮廓内的点即对应待计算体素。见图2。

3、对射野内每一待计算体素采用下面代码实现的Bresenham光线跟踪算法计算出该点到辐射源点和通过该体素射线与患者体表的交点，根据该点坐标和体表的交点，可求出两点等效距离。

上述代码的入口参数X1，Y1，Z1为放射源坐标，X2，Y2，Z2为待计算点坐标。

4、根据等效距离可以查组织最大比(TMR)表，得到该点对应的TMR值。

5、计算该点到射野中心轴的等效距离，可以查离轴比(OAR)表，得到该点对应的OAR值。

6、据经验剂量计算模型计算射野对该点的剂量贡献，累加到三维剂量场该点值。

7、射野面积为A，在深度d处的剂量计算公式如下

$D(d,A,x,y,z)=D_M\·S_{c,p}\·\mathrm{TMR}(d,A)\·\mathrm{OAR}(x,y,z){\left(\frac{\mathrm{SCD}}{\mathrm{SAD}-Z}\right)}^2---\left(1\right)$

其中DM为加速器输出剂量，sc，p为射野输出因子，TMR(d，A)为深度d处的组织最大比，OAR(x，y，z)为计算点处的离轴比。

8、重复2到7，直到完成所有射野的计算。

9、上述实例在DELL笔记本上实现，CPU为Intel core i5，主频为2.4Ghz，内存为4GByte。显卡为NVIDIA的NVS4200M，48个CUDA核处理器，GPU频率为800Mhz，显存大小为512M Byte，显存带宽为64bit，CUDA版本为5.5。操作系统为64位Win7，编程工具为Visual Studio2010。

10、上述实例计算了一个直径为10cm的圆形辐射野，体膜尺寸为40cm×40cm×40cm，体素尺寸为0.3×0.3cm×0.3cm，采用GPU计算的时间为3.76秒，CPU计算的时间为58.04秒。

Claims (7)

1.一种立体定向放射肿瘤治疗剂量场分布的快速计算方法，其特征在于包括以下步骤 

按每个辐射野确定剂量场中待计算体素； 

针对每一待计算体素分配一个线程，采用光线跟踪算法和剂量计算模型计算每个辐射野对每个待计算体素的剂量贡献； 

将所有辐射野的剂量贡献求和，得到剂量场分布。 

2.根据权利要求1所述的快速计算方法，其特征在于所述的针对每个辐射野确定剂量场中待计算体素的步骤包括以下步骤： 

按射野中心轴与剂量场坐标轴夹角最小的轴方向，将三维剂量场分解为系列二维剂量场； 

计算辐射野在每个二维剂量场的投影轮廓； 

标记所有二维剂量场的射野投影轮廓内的点。 

3.根据权利要求2的方法，其特征在于所述的标记所有二维剂量场的射野投影轮廓内的点按一维向量的数据结构进行记录。 

4.根据权利要求1的方法，其特征在于所述的针对每一待计算体素分配一个线程，采用光线跟踪算法和剂量计算模型计算每个辐射野对每个待计算体素的剂量贡献的步骤包括以下步骤： 

针对每一待计算体素，采用光线跟踪算法对射线路径进行跟踪计算； 

根据采用的具体剂量计算模型计算每个辐射野对每个待计算体素的剂量贡献。 

5.根据权利要求4的方法，其特征在于所述的光线跟踪算法可以采用直线Bresenham算法或直线DDA算法。 

6.根据权利要求4的方法，其特征在于所述的光线跟踪，其过程按人体组织密度计算有效距离。 

7.根据权利要求4的方法，其特征在于所述的剂量计算模型可以是以下其中之一： 

经验公式； 

笔形束； 

卷积／叠加； 

蒙特卡洛(MONTE CARL0) 。

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