Funções de Otimização e Computação em Paralelo

Abstract

A elevada incidência do cancro e as taxas de mortalidade que lhe estão associadas em Portugal realçam a necessidade urgente de tratamentos oncológicos eficazes, tais como a radioterapia. A radioterapia modulada por intensidade IMRT é uma forma amplamente utilizada de radioterapia externa que permite a entrega precisa de radiação a um tumor, minimizando ao mesmo tempo a dose aplicada ao tecido saudável circundante. Um dos aspetos cruciais da IMRT é o processo de planeamento do tratamento, que envolve a configuração de um conjunto de parâmetros para determinar o alinhamento, os feixes e a intensidade da radiação a ser administrada ao paciente.Durante este processo é essencial otimizar o tratamento para o paciente individual. Isto inclui encontrar uma configuração que irradie o volume alvo tal como definido na prescrição médica e minimize a dose absorvida por órgãos e tecidos saudáveis. O processo de criação de planos de tratamento pode ser demorado, particularmente quando se trata do problema da otimização dos ângulos dos feixes (BAO) e da otimização dos mapas de fluência (FMO).Reconhecendo a complexidade do problema de otimização dos mapas de fluência, é importante estudar e conjugar uma solução multifacetada que entrelace as várias dimensões do problema, considerando tanto a eficiência de memória como de processamento. Desta forma, surge uma necessidade clara de reduzir a dimensão dos dados do problema, utilizando estratégias de gestão de memória, como matrizes esparsas, de forma a economizar o espaço de armazenamento e facilitar cálculos complexos. Além disto, é relevante notar que a otimização dos mapas de fluência tem sido realizada utilizando algoritmos em série, que podem ser lentos e demorados. O que leva a um interesse crescente na utilização de computação gráfica e técnicas de otimização paralela para acelerar o processo de otimização. Em particular, o modelo de programação CUDA surge como uma plataforma poderosa para executar computação em GPUs. Esta exploração estende-se também à seleção de algoritmos de otimização apropriados para a resolução deste problema, particularmente o uso de algoritmos de programação quadrática, juntamente com um conhecimento das caraterísticas intrínsecas ao FMO.Este relatório apresenta a investigação e trabalho desenvolvido, relativamente à utilização de computação gráfica e técnicas de otimização para acelerar a otimização de mapas de fluência na IMRT no contexto do projeto ORION, durante o estágio no Mestrado em Engenharia Informática da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra.

The mortality rates associated with the high incidence of cancer in Portugal highlight the urgent need for effective cancer treatments, such as radiotherapy. Intensity modulated radiotherapy (IMRT) is a widely used form of external radiotherapy that allows precise delivery of radiation to a tumour, while minimising the dose delivered to surrounding healthy tissue. One of the crucial aspects of IMRT is the treatment planning process, which involves setting up a set of parameters to determine the alignment, beams and intensity of radiation to be delivered tothe patient.During this process, it is essential to optimize the treatment for the individual patient. This includes finding a configuration that irradiates the target volume as defined in the prescription and minimizes the dose absorbed by healthy organs and tissues. The process of creating treatment plans can be time-consuming, particularly when dealing with the beam angle optimization (BAO) and fluence map optimization (FMO) problems.Recognizing the complexity of the fluence map optimization problem, it is important to study and combine a multifaceted solution that intertwines the various dimensions of the problem, considering both memory and processing efficiency.Thus, there is a clear need to reduce the amount of data in the problem, using memory management strategies, such as sparse matrices, in order to save storage space and facilitate complex calculations. Furthermore, it is relevant to note that fluence map optimization has been carried out using serial algorithms, which can be slow and time-consuming. This leads to a growing interest in using computer graphics and optimization techniques to accelerate the optimization process. In particular, the CUDA programming model emerges as a powerful platform for performing computation on GPUs.This exploration also extends to the selection of appropriate optimization algorithms to solve this problem, particularly the use of quadratic programming algorithms, together with a knowledge of the intrinsic characteristics of FMO.This report presents the research and work developed, regarding the use of computer graphics and parallel optimization techniques to accelerate the fluence map optimization problem in IMRT in the context of the ORION project, during the internship in the Master in Computer Engineering at the Faculty of Science andTechnology of the University of Coimbra.