• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

GPU-MCD:一个新的面向 GPU 的蒙特卡罗剂量计算平台。

GPUMCD: A new GPU-oriented Monte Carlo dose calculation platform.

机构信息

Département de Génie Informatique et Génie Logiciel, Ecole Polytechnique de Montréal, 2500 Chemin de Polytechnique, Montréal, Québec H3T 1J4, Canada.

出版信息

Med Phys. 2011 Feb;38(2):754-64. doi: 10.1118/1.3539725.

DOI:10.1118/1.3539725
PMID:21452713
Abstract

PURPOSE

Monte Carlo methods are considered as the gold standard for dosimetric computations in radiotherapy. Their execution time is, however, still an obstacle to the routine use of Monte Carlo packages in a clinical setting. To address this problem, a completely new, and designed from the ground up for the GPU, Monte Carlo dose calculation package for voxelized geometries is proposed: GPUMCD.

METHOD

GPUMCD implements a coupled photon-electron Monte Carlo simulation for energies in the range of 0.01-20 MeV. An analog simulation of photon interactions is used and a class II condensed history method has been implemented for the simulation of electrons. A new GPU random number generator, some divergence reduction methods, as well as other optimization strategies are also described. GPUMCD was run on a NVIDIA GTX480, while single threaded implementations of EGSnrc and DPM were run on an Intel Core i7 860.

RESULTS

Dosimetric results obtained with GPUMCD were compared to EGSnrc. In all but one test case, 98% or more of all significant voxels passed the gamma criteria of 2%-2 mm. In terms of execution speed and efficiency, GPUMCD is more than 900 times faster than EGSnrc and more than 200 times faster than DPM, a Monte Carlo package aiming fast executions. Absolute execution times of less than 0.3 s are found for the simulation of 1M electrons and 4M photons in water for monoenergetic beams of 15 MeV, including GPU-CPU memory transfers.

CONCLUSION

GPUMCD, a new GPU-oriented Monte Carlo dose calculation platform, has been compared to EGSnrc and DPM in terms of dosimetric results and execution speed. Its accuracy and speed make it an interesting solution for full Monte Carlo dose calculation in radiation oncology.

摘要

目的

蒙特卡罗方法被认为是放射治疗中剂量计算的金标准。然而,其执行时间仍然是在临床环境中常规使用蒙特卡罗软件包的一个障碍。为了解决这个问题,我们提出了一个全新的、专为 GPU 设计的用于体素化几何的蒙特卡罗剂量计算软件包:GPUMCD。

方法

GPUMCD 实现了 0.01-20 MeV 能量范围内的光子-电子耦合蒙特卡罗模拟。使用了光子相互作用的模拟,并实现了二级凝聚历史方法来模拟电子。还描述了一种新的 GPU 随机数生成器、一些发散减少方法以及其他优化策略。GPUMCD 在 NVIDIA GTX480 上运行,而 EGSnrc 和 DPM 的单线程实现则在 Intel Core i7 860 上运行。

结果

用 GPUMCD 得到的剂量学结果与 EGSnrc 进行了比较。除了一个测试案例外,所有重要体素中 98%或更多的体素通过了 2%-2mm 的伽马标准。在执行速度和效率方面,GPUMCD 比 EGSnrc 快 900 多倍,比专门用于快速执行的蒙特卡罗软件包 DPM 快 200 多倍。在模拟 15 MeV 单能束的 1M 个电子和 4M 个光子时,包括 GPU-CPU 内存传输,绝对执行时间不到 0.3s。

结论

GPUMCD 是一个新的面向 GPU 的蒙特卡罗剂量计算平台,在剂量学结果和执行速度方面与 EGSnrc 和 DPM 进行了比较。其准确性和速度使其成为放射肿瘤学中全蒙特卡罗剂量计算的一个有趣解决方案。

相似文献

1
GPUMCD: A new GPU-oriented Monte Carlo dose calculation platform.GPU-MCD:一个新的面向 GPU 的蒙特卡罗剂量计算平台。
Med Phys. 2011 Feb;38(2):754-64. doi: 10.1118/1.3539725.
2
GPU-based fast Monte Carlo simulation for radiotherapy dose calculation.基于 GPU 的放射治疗剂量计算快速蒙特卡罗模拟。
Phys Med Biol. 2011 Nov 21;56(22):7017-31. doi: 10.1088/0031-9155/56/22/002. Epub 2011 Oct 21.
3
Validation of GPUMCD for low-energy brachytherapy seed dosimetry.验证 GPUMCD 在低能量近距离放射治疗种子剂量学中的应用。
Med Phys. 2011 Jul;38(7):4101-7. doi: 10.1118/1.3598441.
4
Development of a GPU-based Monte Carlo dose calculation code for coupled electron-photon transport.基于 GPU 的用于电子-光子耦合输运的蒙特卡罗剂量计算代码的开发。
Phys Med Biol. 2010 Jun 7;55(11):3077-86. doi: 10.1088/0031-9155/55/11/006. Epub 2010 May 12.
5
A GPU OpenCL based cross-platform Monte Carlo dose calculation engine (goMC).一种基于GPU OpenCL的跨平台蒙特卡洛剂量计算引擎(goMC)。
Phys Med Biol. 2015 Oct 7;60(19):7419-35. doi: 10.1088/0031-9155/60/19/7419. Epub 2015 Sep 9.
6
Fast on-site Monte Carlo tool for dose calculations in CT applications.快速现场蒙特卡罗工具,用于 CT 应用中的剂量计算。
Med Phys. 2012 Jun;39(6):2985-96. doi: 10.1118/1.4711748.
7
New capabilities of the Monte Carlo dose engine ARCHER-RT: Clinical validation of the Varian TrueBeam machine for VMAT external beam radiotherapy.蒙特卡洛剂量引擎ARCHER-RT的新功能:瓦里安TrueBeam机器用于容积调强弧形放疗的临床验证
Med Phys. 2020 Jun;47(6):2537-2549. doi: 10.1002/mp.14143. Epub 2020 Apr 13.
8
Fast dose calculation in magnetic fields with GPUMCD.在磁场中使用 GPU-MCD 进行快速剂量计算。
Phys Med Biol. 2011 Aug 21;56(16):5119-29. doi: 10.1088/0031-9155/56/16/003. Epub 2011 Jul 20.
9
GMC: a GPU implementation of a Monte Carlo dose calculation based on Geant4.GMC:基于 Geant4 的蒙特卡罗剂量计算的 GPU 实现。
Phys Med Biol. 2012 Mar 7;57(5):1217-29. doi: 10.1088/0031-9155/57/5/1217. Epub 2012 Feb 14.
10
Extension and validation of a GPU-Monte Carlo dose engine gDPM for 1.5 T MR-LINAC online independent dose verification.扩展和验证 GPU 蒙特卡罗剂量引擎 gDPM 用于 1.5 T MR-LINAC 在线独立剂量验证。
Med Phys. 2021 Oct;48(10):6174-6183. doi: 10.1002/mp.15165. Epub 2021 Aug 28.

引用本文的文献

1
Enhancing patient-specific quality assurance in MR-guided radiation therapy: A fluence-based method using log files.在磁共振引导的放射治疗中增强患者特异性质量保证:一种使用日志文件的基于注量的方法。
J Appl Clin Med Phys. 2025 Sep;26(9):e70238. doi: 10.1002/acm2.70238.
2
MR-Guided Radiation Therapy for Prostate and Pancreas Cancer Treatment: A Dosimetric Study Across Two Major MR-Linac Platforms.磁共振引导放射治疗前列腺癌和胰腺癌:跨两个主要磁共振直线加速器平台的剂量学研究
Cancers (Basel). 2025 Aug 20;17(16):2708. doi: 10.3390/cancers17162708.
3
Development and demonstration of end-to-end testing for intra-fraction motion-managed workflows.
分次内运动管理工作流程的端到端测试的开发与演示。
Med Phys. 2025 Sep;52(9):e18042. doi: 10.1002/mp.18042.
4
Review of GPU-based Monte Carlo simulation platforms for transmission and emission tomography in medicine.基于图形处理器(GPU)的医学传输与发射断层扫描蒙特卡罗模拟平台综述。
Phys Med Biol. 2025 Aug 29;70(17). doi: 10.1088/1361-6560/adfda7.
5
Virtual-simulation boosted neural network dose calculation engine for intensity-modulated radiation therapy.用于调强放射治疗的虚拟模拟增强神经网络剂量计算引擎
Phys Eng Sci Med. 2025 Mar 3. doi: 10.1007/s13246-025-01523-3.
6
Dose-volume parameter evaluation of a sub-fractionation workflow for adaptive radiotherapy of prostate cancer patients on a 1.5 T magnetic resonance imaging radiotherapy system.在1.5T磁共振成像放射治疗系统上对前列腺癌患者进行自适应放射治疗的子分割工作流程的剂量体积参数评估。
Phys Imaging Radiat Oncol. 2025 Jan 30;33:100706. doi: 10.1016/j.phro.2025.100706. eCollection 2025 Jan.
7
Validation of a diode-based phantom for high temporal and spatial measurements in a 1.5 T MR-linac.用于1.5T MR直线加速器中高时间和空间测量的基于二极管的体模的验证
J Appl Clin Med Phys. 2025 Feb;26(2):e14604. doi: 10.1002/acm2.14604. Epub 2024 Dec 25.
8
Quality assurance for online adaptive radiotherapy: a secondary dose verification model with geometry-encoded U-Net.在线自适应放射治疗的质量保证:一种基于几何编码U-Net的二次剂量验证模型。
Mach Learn Sci Technol. 2024 Dec 1;5(4):045013. doi: 10.1088/2632-2153/ad829e. Epub 2024 Oct 11.
9
Dosimetric evaluation of ultrafractionated dose escalation with simultaneous integrated boost to intraprostatic lesion using 1.5-Tesla MR-Linac in localized prostate cancer.使用1.5特斯拉磁共振直线加速器对局限性前列腺癌患者前列腺内病灶进行同步整合加量超分割剂量递增的剂量学评估
Rep Pract Oncol Radiother. 2024 Mar 18;29(1):10-20. doi: 10.5603/rpor.99358. eCollection 2024.
10
Technical note: A simple method for patient-specific quality assurance for lateral targets on a 1.5 T MR-Linac.技术说明:1.5TMR-Linac 上用于侧靶区患者特定质量保证的简单方法。
J Appl Clin Med Phys. 2024 Apr;25(4):e14323. doi: 10.1002/acm2.14323. Epub 2024 Mar 1.