Cálculo de dose de radiação em CUDA

Abstract

Atualmente assiste-se a uma forte evolução das tecnologias, nomeadamente para fins medicinais, como por exemplo tratamento de doenças. A radioterapia é uma delas que tem apresentado uma grande evolução ao longo dos anos. Antes, o tratamento por radioterapia afetava um grande volume de órgãos e células normais em volta do alvo a incidir, um cancro ou tumor. Com os progressos efetuados, estes tratamentos têm uma maior precisão, o que diminui drasticamente o número e a intensidade dos efeitos colaterais. Hoje em dia, 60% dos doentes com cancro ou com tumores malignos realizam radioterapia.Com este trabalho pretende-se implementar o algoritmo de cálculo de dose de radiação com recurso à aceleração de hardware GPU. Em particular, iremos implementar e estudar a multiplicação de matrizes de grandes dimensões com o objetivo de melhorar o tempo de cálculo. Ao longo desta dissertação pretende-se explicar o planeamento de tratamentos por radioterapia, bem como analisar esses processos de planeamento, os equipamentos usados, as suas diferentes técnicas, as diferentes formas de cálculo de dose. O estudo destas questões é pertinente na medida em que, dependendo das decisões tomadas sobre cada detalhe e cada parâmetro durante o planeamento, conseguiremos obter uma melhor performance e, consequentemente, melhores resultados.Atualmente, a radioterapia é uma terapia muito popular com elevadas taxas de sucesso no tratamento de doentes com cancro ou tumores. O seu processo vai desde o planeamento ao cálculo da dose até à aplicação da radiação. No entanto, esta terapia enfrenta alguns desafios que limitam o número de tratamentos que cada instituição consegue aplicar num determinado espaço de tempo. Estes desafios são: o número de aceleradores de partículas disponíveis, a complexidade dos casos, a baixa eficiência do processo de criação de planos de tratamento e o número de dosimetrias, e equipamento para que estes possam realizar o seu trabalho, de que a instituição dispõe. O que pretendemos realizar com esta dissertação é uma otimização dos cálculos de dose necessários à criação de planos de tratamento de forma a tornar o processo de criação mais rápido e, consequentemente, aumentar performance; e, depois, testar essas implementações otimizadas no GPU e verificar se temos ou não alguma melhoria em comparação com as implementações até então conhecidas. Sendo este o objetivo de mais alto nível, o processo foi desde a implementação de multiplicação de matrizes até à comparação com as até então abordagens existentes e registar as suas performances.

Currently, there is a strong evolution of technologies, namely for medicinal purposes such as treatment of diseases. Radiotherapy is one of them that has shown great evolution over the years. Rather, treatment by preventive treatment will cause a large volume of normal organs and cells around the target to an incidence, a cancer or a tumor. With progress becoming more important, these treatments have, what drastically, the number and potency of side effects. Nowadays, 60% of patients with cancer or with malignant tumors, therapeutic therapy.With this work we intend to implement or increase the radiation dose using GPU hardware installation. In particular, we will implement and study the multiplication of large matrices in order to improve calculus.Throughout this dissertation, different treatment solutions used by radiation are explained, as well as these different equipments are studied, as well as their different techniques, such as ways of calculating dose. The study of these issues and the extent to which the results are relevant and each of the parameter determination decisions during the best performance, and we will achieve a better and consequently a better one.Currently, radiotherapy is a very popular therapy with high success rates in the treatment of patients with cancer or tumors. Its process ranges from planning to dose calculation to radiation application. However, this therapy faces some challenges that limit the number of treatments that each institution can apply in a given period of time. These challenges are: the number of particle accelerators available, the complexity of the cases, the low efficiency of the process of creating treatment plans and the number of dosimetries, and equipment for them to carry out their work, which the institution has . What we intend to accomplish with this dissertation is an optimization of the dose calculations necessary for the creation of treatment plans in order to make the creation process faster and, consequently, increase performance; and then, test these optimized implementations on the GPU and see whether or not we have any improvement compared to the implementations known so far. This being the highest-level objective, the process ranged from the implementation of matrix multiplication to comparison with hitherto existing approaches and recording their performance.