Calculs Monte Carlo en transport d'énergie pour le calcul de la dose en radiothérapie sur plateforme graphique hautement parallèle

RÉSUMÉ Le calcul de dose est au centre de la planication de traitement. Ce calcul de dose doit être 1) assez précis pour que le physicien médical et le radio-oncologue puissent prendre une décision basée sur des résultats près de la réalité et 2) assez rapide pour permettre une utilisation routinière du calcul de dose. Le compromis entre ces deux facteurs en opposition a donné lieu à la création de plusieurs algorithmes de calcul de dose, des plus approximatifs et rapides aux plus exacts et lents. Le plus exact de ces algorithmes est la méthode de Monte Carlo puisqu'il se base sur des principes physiques fondamentaux. Depuis 2007, une nouvelle plateforme de calcul gagne de la popularité dans la communauté du calcul scientifique : le processeur graphique (GPU). La plateforme existe depuis plus longtemps que 2007 et certains calculs scientifiques étaient déjà effectués sur le GPU. L'année 2007 marque par contre l'arrivée du langage de programmation CUDA qui permet de faire abstraction du contexte graphique pour programmer le GPU. Le GPU est une plateforme de calcul massivement parallèle et adaptée aux algorithmes avec données parallèles. Cette thèse vise à savoir comment maximiser l'utilisation d'une plateforme GPU en vue d'améliorer la vitesse d'exécution de la simulation de Monte Carlo en transport d'énergie pour le calcul de la dose en radiothérapie. Pour répondre a cette question, la plateforme GPUMCD a été développée. GPUMCD implémente une simulation de Monte Carlo couplée photon-électron et s'exécute complètement sur le GPU. Le premier objectif de cette thèse est d'évaluer cette méthode pour un calcul en radiothérapie externe. Des sources monoénergétiques simples et des fantômes en couches sont utilisés. Une comparaison aux plateforme EGSnrc et DPM est effectuée. GPUMCD reste à l'intérieur de critères gamma 2%-2mm de EGSnrc tout en étant au moins 1200x plus rapide qu'EGSnrc et 250x plus rapide que DPM. Le deuxième objectif consiste en l'évaluation de la plateforme pour un calcul en curiethérapie interne. Des sources complexes basées sur la géométrie et le spectre énergétique de sources réelles sont utilisées à l'intérieur d'une géométrie de type TG-43. Des différences de moins de 4% sont trouvées lors d'une comparaison à la plateforme BrachyDose ainsi qu'aux données consensus du TG-43. Le troisième objectif vise l'utilisation de GPUMCD comme engin de calcul pour le MRI-Linac. Pour ce faire, la prise en considération de l'effet du champ magnétique sur les particules doit être ajoutée. Il a été démontré que GPUMCD se situe à l'intérieur de critères gamma 2%-2mm de deux expériences visant à mettre en évidence l'in fuence du champ magnétique sur les distributions de dose. Les résultats suggèrent que le GPU est une plateforme matérielle intéressante pour le calcul de dose par simulation de Monte Carlo et que la plateforme logicielle GPUMCD permet de faire un calcul rapide et exact.----------ABSTRACT Dose calculation is a central part of treatment planning. The dose calculation must be 1) accurate so that the medical physicists and the radio-oncologists can make a decision based on results close to reality and 2) fast enough to allow a routine use of dose calculation. The compromise between these two factors in opposition gave way to the creation of several dose calculation algorithms, from the most approximate and fast to the most accurate and slow. The most accurate of these algorithms is the Monte Carlo method, since it is based on basic physical principles. Since 2007, a new computing platform gains popularity in the scientic computing community: the graphics processor unit (GPU). The hardware platform exists since before 2007 and certain scientic computations were already carried out on the GPU. Year 2007, on the other hand, marks the arrival of the CUDA programming language which makes it possible to disregard graphic contexts to program the GPU. The GPU is a massively parallel computing platform and is adapted to data parallel algorithms. This thesis aims at knowing how to maximize the use of a graphics processing unit (GPU) to speed up the execution of a Monte Carlo simulation for radiotherapy dose calculation. To answer this question, the GPUMCD platform was developed. GPUMCD implements the simulation of a coupled photon-electron Monte Carlo simulation and is carried out completely on the GPU. The rst objective of this thesis is to evaluate this method for a calculation in external radiotherapy. Simple monoenergetic sources and phantoms in layers are used. A comparison with the EGSnrc platform and DPM is carried out. GPUMCD is within a gamma criteria of 2%-2mm against EGSnrc while being at least 1200 faster than EGSnrc and 250 faster than DPM. The second objective consists in the evaluation of the platform for brachytherapy calculation. Complex sources based on the geometry and the energy spectrum of real sources are used inside a TG-43 reference geometry. Dierences of less than 4% are found compared to the BrachyDose platforms well as TG-43 consensus data. The third objective aims at the use of GPUMCD for dose calculation within MRI-Linac vii environment. To this end, the eect of the magnetic eld on charged particles has been added to the simulation. It was shown that GPUMCD is within a gamma criteria of 2%-2mm of two experiments aiming at highlighting the in uence of the magnetic eld on the dose distribution. The results suggest that the GPU is an interesting computing platform for dose calculations through Monte Carlo simulations and that software platform GPUMCD makes it possible to achieve fast and accurate results

Accélération du calcul de la dose en radiothérapie sur processeurs graphiques

RÉSUMÉ - Le projet présenté a trait à la planification de traitement en radiothérapie. Plus précisément, il a comme objectif de calculer la dose étant donné une configuration d’irradiation pour vérifier que celle-ci est conforme à la dose prescrite par le médecin traitant, et ce, de façon plus rapide que les techniques informatiques utilisées présentement. Le temps de calcul pour une dose complète est présentement de quelques minutes pour un calcul précis et on veut ramener ce délai à quelques secondes. Un module de calcul a été développé et inséré dans un logiciel de planification de traitement complet, PlanUNC, développé à l’Université de Caroline du Nord. Le module développé utilise la puissance de calcul d’une carte graphique pour réaliser la majeure partie du travail numérique. La plateforme CUDA de nVidia a été utilisée pour programmer la carte graphique. Le calcul de la dose consiste à déterminer la quantité de radiation primaire et secondaire à chaque unité de volume (voxel) représentant le modèle du patient tel qu’obtenu par une modalité d’imagerie médicale. Les données nécessaires pour réaliser ce calcul sont la densité de chaque voxel représentant le patient et les caractéristiques de l’accélérateur linéaire utilisé pour l’irradiation (énergie, spectre, collimation, etc.).----------ABSTRACT The project presented here is related to treatment planning in radiotherapy. More precisely, it is a mean of finding the configuration of irradiation, in terms of dosage, which will be able to answer the amount prescribed by the radio oncologist and this, in a way faster than the data-processing techniques used at present at the department of radio-oncology of the Centre hospitalier de l’Université de Montréal (CHUM). The computing time is at present of in the order of one minute for a precise calculation and we want to bring this time to the order of a second. The dose calculation module is part of a complete treatment planning software, PLUNC, developed at the University of North Carolina. Our application uses the computing power which is available with the use of graphics hardware to complete most of the work. The CUDA platform,by nVidia, is used to program the graphics hardware. The calculation of the dose consists in determining the quantity of primary and secondary radiation to each unit of volume (voxel) forming the model of the patient. The data necessary to carry out this calculation are the density in all voxels forming the patient and a precise and detailed characterization of the irradiation beam as well as the ray which is produced

A GPU Tool for Efficient, Accurate, and Realistic Simulation of Cone Beam CT Projections

Simulation of x-ray projection images plays an important role in cone beam CT (CBCT) related research projects. A projection image contains primary signal, scatter signal, and noise. It is computationally demanding to perform accurate and realistic computations for all of these components. In this work, we develop a package on GPU, called gDRR, for the accurate and efficient computations of x-ray projection images in CBCT under clinically realistic conditions. The primary signal is computed by a tri-linear ray-tracing algorithm. A Monte Carlo (MC) simulation is then performed, yielding the primary signal and the scatter signal, both with noise. A denoising process is applied to obtain a smooth scatter signal. The noise component is then obtained by combining the difference between the MC primary and the ray-tracing primary signals, and the difference between the MC simulated scatter and the denoised scatter signals. Finally, a calibration step converts the calculated noise signal into a realistic one by scaling its amplitude. For a typical CBCT projection with a poly-energetic spectrum, the calculation time for the primary signal is 1.2~2.3 sec, while the MC simulations take 28.1~95.3 sec. Computation time for all other steps is negligible. The ray-tracing primary signal matches well with the primary part of the MC simulation result. The MC simulated scatter signal using gDRR is in agreement with EGSnrc results with a relative difference of 3.8%. A noise calibration process is conducted to calibrate gDRR against a real CBCT scanner. The calculated projections are accurate and realistic, such that beam-hardening artifacts and scatter artifacts can be reproduced using the simulated projections. The noise amplitudes in the CBCT images reconstructed from the simulated projections also agree with those in the measured images at corresponding mAs levels.Comment: 21 pages, 11 figures, 1 tabl

Four-dimensional Cone Beam CT Reconstruction and Enhancement using a Temporal Non-Local Means Method

Four-dimensional Cone Beam Computed Tomography (4D-CBCT) has been developed to provide respiratory phase resolved volumetric imaging in image guided radiation therapy (IGRT). Inadequate number of projections in each phase bin results in low quality 4D-CBCT images with obvious streaking artifacts. In this work, we propose two novel 4D-CBCT algorithms: an iterative reconstruction algorithm and an enhancement algorithm, utilizing a temporal nonlocal means (TNLM) method. We define a TNLM energy term for a given set of 4D-CBCT images. Minimization of this term favors those 4D-CBCT images such that any anatomical features at one spatial point at one phase can be found in a nearby spatial point at neighboring phases. 4D-CBCT reconstruction is achieved by minimizing a total energy containing a data fidelity term and the TNLM energy term. As for the image enhancement, 4D-CBCT images generated by the FDK algorithm are enhanced by minimizing the TNLM function while keeping the enhanced images close to the FDK results. A forward-backward splitting algorithm and a Gauss-Jacobi iteration method are employed to solve the problems. The algorithms are implemented on GPU to achieve a high computational efficiency. The reconstruction algorithm and the enhancement algorithm generate visually similar 4D-CBCT images, both better than the FDK results. Quantitative evaluations indicate that, compared with the FDK results, our reconstruction method improves contrast-to-noise-ratio (CNR) by a factor of 2.56~3.13 and our enhancement method increases the CNR by 2.75~3.33 times. The enhancement method also removes over 80% of the streak artifacts from the FDK results. The total computation time is ~460 sec for the reconstruction algorithm and ~610 sec for the enhancement algorithm on an NVIDIA Tesla C1060 GPU card.Comment: 20 pages, 3 figures, 2 table