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JP-2026515007-A - 線量計算システムの制御方法、装置及び線量計算システム

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Abstract

本出願は、線量計算システムの制御方法、装置及び線量計算システムに関する。当該方法は、線量計算幾何モデルを構築するステップと、ＣＰＵの計算速度及びＧＰＵの計算速度に基づいて、ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式を決定するステップと、ＣＰＵ及びＧＰＵがＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式及び線量計算幾何モデルに基づいて粒子シミュレーションを行って線量計算結果を取得するステップと、を含む。本方法によれば、線量計算システムの計算資源を十分に利用して線量計算速度を最大限に上げることができる。

Inventors

  • ▲鐘▼万兵
  • ▲陳▼江

Assignees

  • 中硼（厦▲門▼）医▲療▼器械有限公司

Dates

Publication Date
20260513
Application Date
20240425
Priority Date
20230427

Claims (14)

  1. ＣＰＵ及びＧＰＵを含む線量計算システムの制御方法であって、 線量計算幾何モデルを構築するステップと、 前記ＣＰＵの計算速度及び前記ＧＰＵの計算速度に基づいて、ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式を決定するステップと、 前記ＣＰＵ及び前記ＧＰＵが前記ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式及び前記線量計算幾何モデルに基づいて粒子シミュレーションを行って線量計算結果を取得するステップと、を含む、ことを特徴とする線量計算システムの制御方法。
  2. 前記ＣＰＵ及び前記ＧＰＵが前記ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式及び前記線量計算幾何モデルに基づいて粒子シミュレーションを行って線量計算結果を取得するステップは、 前記ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式が第１併用型線量計算方式である場合、前記ＣＰＵの計算速度、前記ＧＰＵの計算速度及びシミュレーション対象の粒子の総数に基づいて、前記ＣＰＵのシミュレーション対象の粒子の数及び前記ＧＰＵのシミュレーション対象の粒子の数をそれぞれ決定するステップと、 前記ＣＰＵ及び前記ＧＰＵがそれぞれ前記線量計算幾何モデルに基づいて、対応するシミュレーション対象の粒子の数の粒子をシミュレートしてＣＰＵ線量計算結果及びＧＰＵ線量計算結果を取得するステップと、 前記ＣＰＵ線量計算結果と前記ＧＰＵ線量計算結果をまとめて、線量計算結果を取得するステップと、を含む、ことを特徴とする請求項１に記載の制御方法。
  3. 前記ＣＰＵの計算速度、前記ＧＰＵの計算速度及びシミュレーション対象の粒子の総数に基づいて、前記ＣＰＵのシミュレーション対象の粒子の数及び前記ＧＰＵのシミュレーション対象の粒子の数を決定する前記ステップは、 前記ＣＰＵの計算速度及びＧＰＵの計算速度に基づいて、前記ＣＰＵの計算速度の割合及び前記ＧＰＵの計算速度の割合を決定するステップと、 前記ＣＰＵの計算速度の割合及びシミュレーション対象の粒子の総数に基づいて、前記ＣＰＵのシミュレーション対象の粒子の数を決定するステップと、 前記ＧＰＵの計算速度の割合及び前記シミュレーション対象の粒子の総数に基づいて、前記ＣＰＵのシミュレーション対象の粒子の数を決定するステップと、を含む、ことを特徴とする請求項２に記載の制御方法。
  4. 前記ＣＰＵ及び前記ＧＰＵが前記ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式及び前記線量計算幾何モデルに基づいて粒子シミュレーションを行って線量計算結果を取得するステップは、 前記ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式が第２併用型線量計算方式である場合、前記ＧＰＵが前記線量計算幾何モデルに基づいて粒子シミュレーションを行うステップと、 前記ＧＰＵがシミュレーションプロセスにおける衝突粒子の数が予め設定された衝突粒子の閾値を超えたと認識した場合、前記ＣＰＵが前記衝突粒子に衝突処理を行って衝突処理結果を取得するステップと、 前記ＧＰＵが前記衝突処理結果に基づいて粒子シミュレーションプロセスを続行して線量計算結果を取得するステップと、をさらに含む、ことを特徴とする請求項１に記載の制御方法。
  5. 前記ＣＰＵの計算速度及び前記ＧＰＵの計算速度に基づいて、ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式を決定する前記ステップは、 前記ＣＰＵの計算速度と前記ＧＰＵの計算速度との比が第１閾値より大きい場合、前記ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式を第１併用型線量計算方式と決定するステップと、 前記ＣＰＵの計算速度と前記ＧＰＵの計算速度との比が第２閾値より小さい場合、前記ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式を第２併用型線量計算方式と決定するステップと、を含み、前記第１閾値は、前記第２閾値より大きい、ことを特徴とする請求項１に記載の制御方法。
  6. 前記ＣＰＵの計算速度及び前記ＧＰＵの計算速度に基づいて、ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式を決定する前記ステップは、 前記ＣＰＵの計算速度と前記ＧＰＵの計算速度との比が前記第１閾値以下かつ前記第２閾値以上である場合、前記ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式を前記第１併用型線量計算方式又は前記第２併用型線量計算方式と決定するステップをさらに含む、ことを特徴とする請求項５に記載の制御方法。
  7. ＣＰＵ及びＧＰＵを含む線量計算システムの制御装置であって、 線量計算幾何モデルを構築するためのモデル構築モジュールと、 前記ＣＰＵの計算速度及び前記ＧＰＵの計算速度に基づいて、ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式を決定するための方式決定モジュールと、 前記ＣＰＵ及び前記ＧＰＵが前記ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式及び前記線量計算幾何モデルに基づいて粒子シミュレーションを行って線量計算結果を取得するように制御するための線量計算モジュールと、を含む、ことを特徴とする線量計算システムの制御装置。
  8. 前記線量計算モジュールは、さらに、前記ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式が第１併用型線量計算方式である場合、前記ＣＰＵの計算速度、前記ＧＰＵの計算速度及びシミュレーション対象の粒子の総数に基づいて、前記ＣＰＵのシミュレーション対象の粒子の数及び前記ＧＰＵのシミュレーション対象の粒子の数をそれぞれ決定し、前記ＣＰＵが前記線量計算幾何モデルに基づいて、対応するシミュレーション対象の粒子の数の粒子をシミュレートしてＣＰＵ線量計算結果を取得するように制御し、前記ＧＰＵが前記線量計算幾何モデルに基づいて、対応するシミュレーション対象の粒子の数の粒子をシミュレートしてＧＰＵ線量計算結果を取得するように制御し、前記ＣＰＵ線量計算結果と前記ＧＰＵ線量計算結果をまとめて、線量計算結果を取得するために用いられる、ことを特徴とする請求項７に記載の制御装置。
  9. 前記線量計算モジュールは、さらに、前記ＣＰＵの計算速度及びＧＰＵの計算速度に基づいて、前記ＣＰＵの計算速度の割合及び前記ＧＰＵの計算速度の割合を決定し、前記ＣＰＵの計算速度の割合及びシミュレーション対象の粒子の総数に基づいて、前記ＣＰＵのシミュレーション対象の粒子の数を決定し、前記ＧＰＵの計算速度の割合及び前記シミュレーション対象の粒子の総数に基づいて、前記ＣＰＵのシミュレーション対象の粒子の数を決定するために用いられる、ことを特徴とする請求項８に記載の制御装置。
  10. 前記線量計算モジュールは、さらに、前記ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式が第２併用型線量計算方式である場合、前記ＧＰＵが前記線量計算幾何モデルに基づいて粒子シミュレーションを行うように制御し、前記ＧＰＵがシミュレーションプロセスにおける衝突粒子の数が予め設定された衝突粒子の閾値を超えたと認識した場合、前記ＣＰＵが前記衝突粒子に衝突処理を行って衝突処理結果を取得するように制御し、前記ＧＰＵが前記衝突処理結果に基づいて粒子シミュレーションプロセスを続行して線量計算結果を取得するように制御するために用いられる、ことを特徴とする請求項７に記載の制御装置。
  11. 線量計算幾何モデルを構築するためのモデル構築モジュールと、 ＣＰＵの計算速度及びＧＰＵの計算速度に基づいて、 ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式を決定するための方式決定モジュールと、 少なくとも前記ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式及び前記線量計算幾何モデルに基づいて、一部の線量計算を行うためのＣＰＵモジュールと、 少なくとも前記ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式及び前記線量計算幾何モデルに基づいて、一部の線量計算を行うためのＧＰＵモジュールと、を含む、ことを特徴とする線量計算システム。
  12. メモリとプロセッサを含み、前記メモリにコンピュータプログラムが記憶されており、前記プロセッサが前記コンピュータプログラムを実行すると、 線量計算幾何モデルを構築するステップと、 ＣＰＵの計算速度及びＧＰＵの計算速度に基づいて、ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式を決定するステップと、 ＣＰＵ及びＧＰＵがＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式及び線量計算幾何モデルに基づいて粒子シミュレーションを行って線量計算結果を取得するステップとを実現する、ことを特徴とするコンピュータデバイス。
  13. 前記プロセッサによって実行されると、 線量計算幾何モデルを構築するステップと、 ＣＰＵの計算速度及びＧＰＵの計算速度に基づいて、ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式を決定するステップと、 ＣＰＵ及びＧＰＵがＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式及び線量計算幾何モデルに基づいて粒子シミュレーションを行って線量計算結果を取得するステップとを実現するコンピュータプログラムが記憶されている、ことを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
  14. プロセッサによって実行されると、 線量計算幾何モデルを構築するステップと、 ＣＰＵの計算速度及びＧＰＵの計算速度に基づいて、ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式を決定するステップと、 ＣＰＵ及びＧＰＵがＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式及び線量計算幾何モデルに基づいて粒子シミュレーションを行って線量計算結果を取得するステップとを実現するコンピュータプログラムを含む、ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。

Description

本出願は、コンピュータの技術分野に関し、特に線量計算システムの制御方法、装置及び線量計算システムに関する。 原子科学の発展に従って、コバルト６０、線形加速器、電子ビームなどの放射線療法は、既に癌治療の主な手段の１つとなっている。しかしながら、従来の光子又は電子療法は、放射線そのものの物理的条件の制限で、腫瘍細胞を殺すとともに、ビーム経路上の数多くの正常組織に損傷を与え、また、腫瘍細胞の放射線に対する感受性の度合いが異なるため、従来の放射線治療では、放射線耐性の高い悪性腫瘍（例えば、多形神経膠芽腫（ｇｌｉｏｂｌａｓｔｏｍａ ｍｕｌｔｉｆｏｒｍｅ）、黒色腫（ｍｅｌａｎｏｍａ））に対する治療効果が良くない。 腫瘍の周囲の正常組織への放射線損傷を低減するために、化学療法（ｃｈｅｍｏｔｈｅｒａｐｙ）における標的療法の概念が、放射線療法に適用され、また、放射線耐性の高い腫瘍細胞に対し、現在では、陽子線治療、重粒子治療、中性子捕捉療法などの、生物学的効果比（ｒｅｌａｔｉｖｅ ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ、ＲＢＥ）の高い放射線源が積極的に開発されている。このうち、中性子捕捉療法は、上記２つの概念を結びつけたものである。例えば、ホウ素中性子捕捉療法（Ｂｏｒｏｎ Ｎｅｕｔｒｏｎ Ｃａｐｔｕｒｅ Ｔｈｅｒａｐｙ、ＢＮＣＴ）であり、ホウ素含有薬物が腫瘍細胞に特異的に集り、高精度なビームの制御と合わせることで、従来の放射線と比べて、より良い癌治療オプションを提供する。 ホウ素中性子捕捉療法は、ホウ素（１０Ｂ）含有薬物が熱中性子に対して大きい捕捉断面積を持つという特性を利用し、１０Ｂ（ｎ，α）７Ｌｉ中性子捕捉と核分裂反応により、４Ｈｅと７Ｌｉという２種の重荷電粒子を生成する。２種の粒子の総飛程が約１つの細胞のサイズに相当するため、生体への放射線損傷が細胞レベルに抑えられる。ホウ素含有薬物が腫瘍細胞に選択的に集まり、適切な中性子ビーム源と合わせることで、正常組織に大きな損傷を与えない前提で、腫瘍細胞を部分的に殺すという目的を達成することができる。 放射粒子が癌細胞をできる限り多く殺すとともに正常細胞に対する損傷を低減するために、通常、生体を治療する前にＣＴ又はＰＥＴの画像診断を行い、画像診断結果に基づいて生体の組織材料情報を取得し、材料情報及び放射線源に基づいて計算モデルを確立し、放射粒子の生体内の輸送プロセスをシミュレートし、最終的に放射粒子の生体内の線量分布を取得し、そして生体に対する線量分布の最適な計画を生体の治療スキームとして選択する。 現在、最も正確で信頼できる線量計算の方法は、モンテカルロ法である。しかしながら、モンテカルロ法は、計算時間が長いため、線量計算速度を上げる必要がある。一般的な技術では、コンピュータハードウェアにより線量計算速度を上げ、具体的には、線量計算システムにおける単一のコンピュータハードウェアにより線量計算速度を上げる。しかしながら、線量計算システムは、複数のコンピュータハードウェアを含み、単一のコンピュータハードウェアのみにより線量計算を実行すると、計算資源が無駄になり、線量計算速度を最大限に上げることができない。 これに基づいて、上記技術的課題に対して、線量計算システムの計算資源を十分に利用して線量計算速度を最大限に上げることができる、線量計算システムの制御方法、装置及び線量計算システムを提供する必要がある。 第１態様において、本出願は、ＣＰＵ及びＧＰＵを含む線量計算システムの制御方法を提供し、当該方法は、 線量計算幾何モデルを構築するステップと、 ＣＰＵの計算速度及びＧＰＵの計算速度に基づいて、ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式を決定するステップと、 ＣＰＵ及びＧＰＵがＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式及び線量計算幾何モデルに基づいて粒子シミュレーションを行って線量計算結果を取得するステップと、を含む。 ＣＰＵとＧＰＵを用いて併用型線量計算を行うことにより、線量計算システムの計算資源を十分に利用して線量計算速度を最大限に上げることができる。 一実施例において、ＣＰＵ及びＧＰＵがＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式及び線量計算幾何モデルに基づいて粒子シミュレーションを行って線量計算結果を取得するステップは、 ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式が第１併用型線量計算方式である場合、ＣＰＵの計算速度、ＧＰＵの計算速度及びシミュレーション対象の粒子の総数に基づいて、ＣＰＵのシミュレーション対象の粒子の数及びＧＰＵのシミュレーション対象の粒子の数をそれぞれ決定するステップと、 ＣＰＵ及びＧＰＵがそれぞれ線量計算幾何モデルに基づいて、対応するシミュレーション対象の粒子の数の粒子をシミュレートしてＣＰＵ線量計算結果及びＧＰＵ線量計算結果を取得するステップと、 ＣＰＵ線量計算結果とＧＰＵ線量計算結果をまとめて、線量計算結果を取得するステップと、を含む。 一実施例において、ＣＰＵの計算速度、ＧＰＵの計算速度及びシミュレーション対象の粒子の総数に基づいて、ＣＰＵのシミュレーション対象の粒子の数及びＧＰＵのシミュレーション対象の粒子の数を決定するステップは、 ＣＰＵの計算速度及びＧＰＵの計算速度に基づいて、ＣＰＵの計算速度の割合及びＧＰＵの計算速度の割合を決定するステップと、 ＣＰＵの計算速度の割合及びシミュレーション対象の粒子の総数に基づいて、ＣＰＵのシミュレーション対象の粒子の数を決定するステップと、 ＧＰＵの計算速度の割合及びシミュレーション対象の粒子の総数に基づいて、ＣＰＵのシミュレーション対象の粒子の数を決定するステップと、を含む。 一実施例において、ＣＰＵ及びＧＰＵがＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式及び線量計算幾何モデルに基づいて粒子シミュレーションを行って線量計算結果を取得するステップは、 ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式が第２併用型線量計算方式である場合、ＧＰＵが線量計算幾何モデルに基づいて粒子シミュレーションを行うステップと、 ＧＰＵがシミュレーションプロセスにおける衝突粒子の数が予め設定された衝突粒子の閾値を超えたと認識した場合、ＣＰＵが衝突粒子に衝突処理を行って衝突処理結果を取得するステップと、 ＧＰＵが衝突処理結果に基づいて粒子シミュレーションプロセスを続行して線量計算結果を取得するステップと、をさらに含む。 一実施例において、ＧＰＵが線量計算幾何モデルに基づいて粒子シミュレーションを行うステップは、 ＧＰＵが線量計算幾何モデルに基づいて粒子の輸送プロセスをシミュレートするステップを含む。 一実施例において、当該方法は、 ＧＰＵが粒子の所在するグリッドの断面情報を決定し、断面情報及びランダムサンプリング値に基づいて、粒子が輸送プロセスにおいて衝突するか否かを決定するステップと、 衝突した場合、ＧＰＵが粒子を衝突粒子としてマークするステップと、を含む。 一実施例において、ＧＰＵがシミュレーションプロセスにおける衝突粒子の数が予め設定された衝突粒子の閾値を超えたと認識した場合、ＣＰＵが衝突粒子に衝突処理を行うステップは、 ＧＰＵがシミュレーションプロセスにおける衝突粒子の数が予め設定された衝突粒子の閾値を超えたと認識した場合、衝突粒子の粒子情報をＣＰＵにコピーするステップと、 ＣＰＵが粒子情報に基づいて衝突粒子に衝突処理を行うステップと、を含む。 一実施例において、ＣＰＵの計算速度及びＧＰＵの計算速度に基づいて、ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式を決定するステップは、 ＣＰＵの計算速度とＧＰＵの計算速度との比が第１閾値より大きい場合、ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式を第１併用型線量計算方式と決定するステップと、 ＣＰＵの計算速度とＧＰＵの計算速度との比が第２閾値より小さい場合、ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式を第２併用型線量計算方式と決定するステップと、を含み、第１閾値は、第２閾値より大きい。 一実施例において、ＣＰＵの計算速度及びＧＰＵの計算速度に基づいて、ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式を決定するステップは、 ＣＰＵの計算速度とＧＰＵの計算速度との比が第１閾値以下かつ第２閾値以上である場合、ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式を第１併用型線量計算方式又は第２併用型線量計算方式と決定するステップをさらに含む。 一実施例において、第１閾値は、０．３であり、第２閾値は、０．１５である。 第２態様において、本出願は、ＣＰＵ及びＧＰＵを含む線量計算システムの制御装置をさらに提供する。当該装置は、 線量計算幾何モデルを構築するためのモデル構築モジュールと、 ＣＰＵの計算速度及びＧＰＵの計算速度に基づいて、ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式を決定するための方式決定モジュールと、 ＣＰＵ及びＧＰＵがＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式及び線量計算幾何モデルに基づいて粒子シミュレーションを行って線量計算結果を取得するように制御するための線量計算モジュールと、を含む。 一実施例において、線量計算モジュールは、さらに、ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式が第１併用型線量計算方式である場合、ＣＰＵの計算速度、ＧＰＵの計算速度及びシミュレーション対象の粒子の総数に基づいて、ＣＰＵのシミュレーション対象の粒子の数及びＧＰＵのシミュレーション対象の粒子の数をそれぞれ決定し、ＣＰＵが線量計算幾何モデルに基づいて、対応するシミュレーション対象の粒子の数の粒子をシミュレートしてＣＰＵ線量計算結果を取得するように制御し、ＧＰＵが線量計算幾何モデルに基づいて、対応するシミュレーション対象の粒子の数の粒子をシミュレートしてＧＰＵ線量計算結果を取得するように制御し、ＣＰＵ線量計算結果とＧＰＵ線量計算結果をまとめて、線量計算結果を取得するために用いられる。 一実施例において、線量計算モジュールは、さらに、ＣＰＵの計算速度及びＧＰＵの計算速度に基づいて、ＣＰＵの計算速度の割合及びＧＰＵの計算速度の割合を決定し、ＣＰＵの計算速度の割合及びシミュレーション対象の粒子の総数に基づいて、ＣＰＵのシミュレーション対象の粒子の数を決定し、ＧＰＵの計算速度の割合及びシミュレーション対象の粒子の総数に基づいて、ＣＰＵのシミュレーション対象の粒子の数を決定するために用いられる。 一実施例において、線量計算モジュールは、さらに、ＣＰＵとＧＰＵ併用型線量計算方式が第２併用型線量計算方式である場合、ＧＰＵが線量計算幾何モデルに基づいて粒子シミュレーションを行うように制御し、ＧＰＵがシミュレーションプロセスにおける衝突粒子の数が予め設定された衝突粒子の閾値を超えたと認識した場合、ＣＰＵが衝突粒子に衝突処理を行って衝突処理結果を取得するように制御し、ＧＰＵが衝突処理結果に基づいて粒子シミュレーションプロセスを続行して線量計算結果を取得するように制御するために用いられる。 一実施例において、線量計算モジュールは、さらに、ＧＰＵが線量計算幾何モデルに基づいて粒子の輸送プロセスをシミュレートするように制御するために用いられる。 一実施例において、線量計算モジュールは、さらに、ＧＰＵが粒子の所在するグリッドの断面情報を決定し、断面情報及びランダムサンプリング値に基づいて、粒子が輸送プロセスにおいて衝突するか否かを決定するように制御し、衝突した場合、ＧＰＵが粒子を衝突粒子としてマークするように制御するために用いられる。 一実施例において、線量計算モジュールは、さらに、ＧＰＵがシミュレーションプロセスにおける衝突粒子の数が予め設定された衝突粒子の閾値を超えたと認識した場合、ＧＰＵが衝突粒子の粒子情報をＣＰＵにコピーするように制御し、ＣＰＵが粒子情報に基づいて衝突粒子に衝突処理を行うように制御するために用いられる。 一実施例において、方式決定モジュールは、さらに、ＣＰＵの計算速度とＧＰＵの計算