基于GPU蒙特卡洛算法的磁场下质子和重离子剂量计算方法技术

本发明专利技术公开了一种基于GPU蒙特卡洛算法的磁场下质子和重离子剂量计算方法，包括：1、采集数据；2、确定GPU的最优线程数和输运任务批次；3、利用蒙特卡洛算法计算每个批次在磁场作用下的质子和重离子辐射剂量；4、利用蒙特卡洛算法计算每个批次在磁场作用下的次级粒子的辐射剂量；5、基于GPU快速原子加法统计剂量结果。本发明专利技术能快速且准确的计算出磁场作用下质子和重离子的辐射剂量，可用于磁共振实时引导质子和重离子治疗计划系统的剂量计算，进而提高治疗计划系统中剂量计算的准确性与速度，改善放射治疗的效果。

Calculation method of proton and heavy ion dose in magnetic field based on GPU Monte Carlo algorithm

The invention discloses a calculation method of GPU, the Monte Carlo algorithm under the field of proton and heavy ion dose based on collected data including: 1, 2; GPU, to determine the optimal number of threads and transport tasks in batches; 3, using Monte Carlo algorithm to calculate each batch under magnetic field proton and heavy ion radiation dose; radiation dose calculation of each batch of secondary particles in a magnetic field of 4, using the Monte Carlo algorithm; 5, based on GPU fast atom addition dose of statistical results. The invention can fast and accurately calculate the radiation dose field of protons and heavy ions, but the treatment planning system for real-time guide magnetic resonance proton and heavy ion dose calculation, so as to improve the accuracy and speed of calculation in the treatment dose planning system, improve the effectiveness of radiation therapy.

【技术实现步骤摘要】
基于GPU蒙特卡洛算法的磁场下质子和重离子剂量计算方法
本专利技术属于计算机信息技术在核
的应用，涉及到肿瘤放射治疗技术，具体是基于GPU蒙特卡洛算法的磁场下质子和重离子剂量计算方法，可用于传统以及磁共振实时引导质子与重离子放射治疗计划系统的剂量计算。
技术介绍
放射治疗的目的是在最大程度杀灭肿瘤的同时保护周围危及器官。为了实现这个目的，可从影像技术与选用合适的辐射源类型的两个方面考虑。一方面医生需要借助影像技术清晰地定位肿瘤和周围危及器官的位置。目前大多采用CT确定位置，但是CT对软组织成像分辨率不高，且在CT扫描过程中，患者需要承担放射治疗以外的电离辐射。另外当采用CT定位运动器官位置时，一般需要在患者体内植入标记物，而很多患者都不愿意或者不适合接受外部植入标记物。核磁共振成像(MRI)能实时跟踪肿瘤位置的变化，无电离辐射、不需外部植入标记物，所以国际上提出用磁共振实时引导放射治疗，在治疗前、治疗中通过MRI来引导整个放射治疗的过程。另一方面，目前临床上选用治疗的辐射源类型多为光子和电子。电子主要适用于浅表肿瘤治疗。光子治疗时，对于较深处的肿瘤，在杀灭肿瘤的同时也极大地损伤本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于GPU蒙特卡洛算法的磁场下质子和重离子剂量计算方法，其特征是按如下步骤进行：步骤1：采集数据；步骤1.1、获取放射治疗质子或重离子加速器的束流源信息

【技术特征摘要】
1.一种基于GPU蒙特卡洛算法的磁场下质子和重离子剂量计算方法，其特征是按如下步骤进行：步骤1：采集数据；步骤1.1、获取放射治疗质子或重离子加速器的束流源信息其中，E表示源能量，表示源位置，表示源发射方向，σ是高斯分布的标准差；步骤1.2、获取人体解剖结构的图像数据并重建人体模型；获取核磁共振仪的磁场强度数据步骤1.3、获取质子和重离子分别与物质发生反应的核数据并进行处理，得到所述核数据的宏观截面数据∑，对所述宏观截面数据∑按照能量的高低进行降序排序，得到排序后的质子宏观截面数据∑p、重离子宏观截面数据∑Ion、次级粒子宏观截面数据∑psec＝{∑e,∑D,∑α}；∑e为次级电子宏观截面数据；∑D为氘核宏观截面数据；∑α为α粒子宏观截面数据；步骤2、确定GPU的最优线程数和输运任务的批次；步骤2.1、利用runtimeattribute程序接口获得GPU中每个线程所需寄存器的数目r；则GPU中每个流多处理器工作在满载状态的最小线程个数为R表示每个流多处理器上的寄存器个数；从而得到GPU工作在满载状态所需线程总数为T＝Mt，M表示GPU中流多处理器的个数；步骤2.2、设置放射源粒子的数目为N，并将N个放射源粒子的输运任务划分为T个批次，使得每个批次上以串行地方式待计算放射源粒子的个数为步骤3、利用蒙特卡洛算法计算每个批次在磁场作用下的初级质子和重离子辐射剂量；步骤3.1、定义每一批抽取初级放射源粒子的次数为w，并初始化w＝1；定义次级粒子的次数为w′，并初始化w′＝1；步骤3.2、定义第w次抽取放射源粒子时的输运次数为u，并初始化u＝0；定义第w′次抽取次级粒子时的输运次数为u′，并初始化u′＝0；步骤3.3、利用随机数生成器从放射源信息S中第w次抽取第w个放射源粒子Sw；所述第w个放射源粒子Sw第u次输运的状态为：步骤3.4、判断第w次抽取第w个放射源粒子的类型，若为质子记为则基于排序后的质子宏观截面数据Σp抽取第u+1次输运时对应粒子类型的运动步长和运动方向若为重离子记为则基于排序后的重离子宏观截面数据ΣIon抽取第u+1次输运时对应粒子类型的运动步长和运动方向步骤3.5、判断所述放射源粒子是否处于人体模型的磁场区，若是，先将第w个放射源粒子沿运动方向移动的距离，再将第w个放射源粒子沿着式(1)修正的运动方向移动的距离；否则，仍然采用所述运动方向式(1)中，为质子或重离子第u+1次输运时修正后的新方向；norm{}为归一化算符；du+1为第u+1次对第w个质子或重离子进行抽样所得到的步长；Q为质子或重离子的电荷数；c为真空中光速，m为质子或重离子质量，为第w个质子或重离子在第u次输运时的能量；为质子或重离子第u+1次输运时未修正的运动方向；为第w个质子或重离子在人体模型中第u+1次输运时所处位置的磁场强度；步骤3.6、基于排序后的质子宏观...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐榭，阳露，刘紅冬，刘天宇，林卉，裴曦，
申请(专利权)人：安徽慧软科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34