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小野条件下肺介质中光子剂量算法的比较研究 被引量：5
1
作者 杨振 井建国 胡逸民 《中国现代医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2011年第10期1161-1164,1168,共5页
目的评估用于放疗剂量计算的笔形束(PB)算法、卷积叠加(CS)算法在小野条件下肺介质中的计算精度。方法建立一包含肺介质的水模体,分别用PB算法、CS算法和蒙特卡罗(MC)模拟计算1 cm×1 cm到7 cm×7 cm射野条件下该模体中的深度... 目的评估用于放疗剂量计算的笔形束(PB)算法、卷积叠加(CS)算法在小野条件下肺介质中的计算精度。方法建立一包含肺介质的水模体,分别用PB算法、CS算法和蒙特卡罗(MC)模拟计算1 cm×1 cm到7 cm×7 cm射野条件下该模体中的深度剂量和离轴比,并以MC模拟为标准比较深度剂量和离轴比曲线的扩展半影(自定义为10%￣90%等剂量线之间的宽度)。结果 CS算法和MC模拟的深度剂量一致性很好,在射野大于3 cm×3 cm时,差异在2%以内。PB算法高估了深度剂量,射野越小越明显;CS算法和MC计算的离轴比是一致的,均呈发散状,且射野越大越发散,而PB算法相对内收,且随射野变化不明显。结论 CS算法在肺介质中的计算精度很高,笔形束算法计算精度一般,在射野很小的情况下要慎用。 展开更多
关键词 笔形束算法 卷积叠加算法 蒙特卡罗模拟 等效组织空气比法
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肺介质中光子剂量算法在不同能量下的计算精度差异 被引量：1
2
作者 宾石珍 邱小平 +1 位作者 杨振 吕知平 《南华大学学报（自然科学版）》 2011年第2期6-9,共4页
建立一包含肺介质的水模体,分别用笔形束(Pencil Beam,PB)算法、卷积叠加(Convolution-superposition,CS)算法和蒙特卡罗(Monte Carlo,MC)模拟计算1 cm×1 cm到7 cm×7 cm射野条件下,6 MV和15 MV光子在该模体中的百分深度剂量... 建立一包含肺介质的水模体,分别用笔形束(Pencil Beam,PB)算法、卷积叠加(Convolution-superposition,CS)算法和蒙特卡罗(Monte Carlo,MC)模拟计算1 cm×1 cm到7 cm×7 cm射野条件下,6 MV和15 MV光子在该模体中的百分深度剂量和离轴比,并以MC模拟为标准比较其计算误差.结果表明肺介质中,笔形束算法计算精度总体上随能量的增加降低,卷积叠加算法计算精度受能量影响不大. 展开更多
关键词 笔形束算法 卷积叠加算法 蒙特卡罗模拟 计算精度
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多GPU异构模型实现放射治疗中卷积/积分算法的快速计算
3
作者 赖佳路 宋莹 +2 位作者 周莉 白雪 侯氢 《核技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期20-26,共7页
卷积/积分(Convolution/Superposition,CS)算法是精度仅次于蒙特卡罗(Monte Carlo,MC)的光子线剂量计算算法。该算法的计算速度远远快于蒙特卡罗算法,但仍不能完全满足临床放射治疗要求。借助单颗图形显卡GPU(Tesla C1060)对CS算法进行... 卷积/积分(Convolution/Superposition,CS)算法是精度仅次于蒙特卡罗(Monte Carlo,MC)的光子线剂量计算算法。该算法的计算速度远远快于蒙特卡罗算法,但仍不能完全满足临床放射治疗要求。借助单颗图形显卡GPU(Tesla C1060)对CS算法进行加速后,与传统的CPU串行计算相比,计算速度可以提高60倍,单野计算时间达到1 min左右,能适用于简单的三维适形计划(3DCRT),但无法满足调强放射治疗计划(Intensity Modulated Radiation Therapy,IMRT)的速度要求。本文通过设计"CPU+多GPU"异构模型加速方案,探讨使用不同GPU个数的加速情况。结果表明:CS算法加速倍数与GPU使用个数并非呈线性关系,通过合理选择GPU的使用数量和程序代码优化可达到相关计算的速度要求;基于中高端的Tesla C2015 GPU,采用"CPU+7个GPU"模型的CS算法,单野计算时间缩减到9 s,与单用CPU相比能提高207倍,可满足临床调强计划设计要求。 展开更多
关键词 卷积/积分算法 多GPU 剂量计算
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GPU加速剂量计算中微分卷积/积分算法的实现 被引量：1
4
作者 王先良 刘乐乐 +2 位作者 吴章文 勾成俊 侯氢 《核技术》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期58-63,共6页
微分卷积/积分算法是计算精度较高的光子线剂量计算算法,较长的计算时间限制了该算法在临床上的使用。本文对微分卷积/积分算法中最耗时的部分实现了基于GPU的并行化计算,与基于CPU的计算相比,在Tesla C1060上计算速度提高可达30X-60X... 微分卷积/积分算法是计算精度较高的光子线剂量计算算法,较长的计算时间限制了该算法在临床上的使用。本文对微分卷积/积分算法中最耗时的部分实现了基于GPU的并行化计算,与基于CPU的计算相比,在Tesla C1060上计算速度提高可达30X-60X。利用γ因子对计算结果的准确性进行了分析,结果显示,无论是均匀水模还是非均匀头模,在单照射野还是多照射野情况下,加速后的结果都与CPU的计算结果有相同的准确性。通过GPU并行加速,微分卷积/积分算法能成为日常的剂量计算算法。 展开更多
关键词 CUDA 微分卷积 积分算法 GPU 剂量计算
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