Colorectal tumour simulation using agent based modelling and high performance computing

450,000 European citizens are diagnosed every year with colorectal cancer (CRC) and more than 230,000 succumb to the disease annually. For this reason, significant resources are dedicated to the identification of more effective therapies for this disease. However, classical assessment techniques for these treatments are slow and costly. Consequently, systems biology researchers at the Royal College of Surgeons in Ireland (RCSI) are developing computational agent-based models simulating tumour growth and treatment responses with the objective of speeding up the therapeutic development process while, at the same time, producing a tool for adapting treatments to patient-specific characteristics. However, the model complexity and the high number of agents to be simulated require a thorough optimisation of the process in order to execute realistic simulations of tumour growth on currently available platforms. We propose to apply the most advanced HPC techniques to achieve the efficient and realistic simulation of a virtual tissue model that mimics tumour growth or regression in space and time. These techniques combine extensions of the previously developed agent-based simulation software platform (FLAME) with autotuning capabilities and optimisation strategies for the current tumour model. Development of such a platform could advance the development of novel therapeutic approaches for the treatment of CRC which can also be applied other solid tumours.This work has been partially supported by MICINN-Spain under contract TIN2011- 28689-C02-01 and TIN2014-53234-C2-1-R and GenCat-DIUiE(GRR) 2014-SGR-576. This research was also funded by the European Community’s Framework Programme Seven (FP7) Programme under contract No. 278981 680 AngioPredict and supported by the DJEI/DES/SFI/HEA Irish Centre for High- End Computing (ICHEC).Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Метод растеризації зрізів тривимірних медичних зображень

Дана дисертація присвячена тривимірному моделюванню медичних зображень та, зокрема, розробленню методу растеризації зрізів воксельних моделей даних. У роботі виконано дослідження воксельних моделей даних та проведено порівняльний аналіз існуючих рішень для растеризації довільно орієнтованих зрізів воксельних моделей даних. Були проаналізовані переваги та недоліки існуючих рішень, на основі чого були висунуті відповідні гіпотези. Дані гіпотези були перевірені і на їх основі запропоновано власний метод для растеризації зрізів воксельних моделей даних, що базується на використанні ткацьких технологій. За найближчий аналог було взято точний ткацький алгоритм растеризації. На основі проведеного дослідження було викладено теоретичний матеріал, що описує запропонований метод, та програмно реалізовано відповідний алгоритм для растеризації зрізів. У даній дисертації виконано порівняльну характеристику алгоритму для запропонованого методу із точним ткацьким алгоритмом растеризації, виконано оцінку запропонованого методу та вказано шляхи подальшого вдосконалення.This dissertation is devoted to the three-dimensional modeling of medical images and, in particular, the development of a rasterization method for the cuts of voxel datasets. In this work the study of voxel datasets was completed and a comparative analysis of existing solutions for rasterization of arbitrarily oriented cuts of voxel datasets was performed. The advantages and disadvantages of existing solutions were analyzed and the corresponding hypotheses were advanced. These hypotheses have been tested and own method for rasterization of the cuts of voxel datasets based on the use of weaving techniques was introduced. An exact weaving rasterization algorithm was considered as the nearest analogue. On the basis of the research theoretical material that describes the proposed method was presented, and the corresponding algorithm for rasterization of the cuts was implemented. In this dissertation comparative characteristic between the algorithm for the proposed method and an exact weaving rasterization algorithm is performed. An estimation of the proposed method is described and the ways of further improvement are proposed as well