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1、(10)申请公布号 CN 103405852 A (43)申请公布日 2013.11.27 CN 103405852 A *CN103405852A* (21)申请号 201310382937.5 (22)申请日 2013.08.29 A61N 5/00(2006.01) (71)申请人 曲桂红 地址 100011 北京市朝阳区黄寺后身 36 号 院 (72)发明人 曲桂红 (54) 发明名称 立体定向放射治疗剂量场分布的快速计算方 法 (57) 摘要 立体定向放射治疗剂量场分布的快速计算方 法涉及立体定向放射肿瘤治疗剂量场分布计算， 剂量计算速度是衡量一个治疗计划系统软件的重 要性能指标。 。
2、为获得临床计算速度需求， 治疗计划 系统软件厂商采用专用工作站作为计划系统软件 的运行平台， 这些工作站价格昂贵， 维护工作非常 复杂， 且对环境要求较高， 操作不便。本专利提出 了基于硬件多核处理器的并行计算方法， 实现立 体定向放射肿瘤治疗剂量场分布计算的加速。与 现有技术相比， 本专利在带有 GPU 设备的微机或 通用工作站上即可实施， 价格是专用工作站的十 分之一或更少， 具有采用硬件成本低， 设备维护方 面、 易于临床工作人员使用， 且计算速度快、 充分 满足临床应用的优点。 (51)Int.Cl. 权利要求书 1 页 说明书 3 页 附图 1 页 (19)中华人民共和国国家知识产权。
3、局 (12)发明专利申请 权利要求书1页 说明书3页 附图1页 (10)申请公布号 CN 103405852 A CN 103405852 A *CN103405852A* 1/1 页 2 1. 一种立体定向放射肿瘤治疗剂量场分布的快速计算方法， 其特征在于包括以下步骤 按每个辐射野确定剂量场中待计算体素 ； 针对每一待计算体素分配一个线程， 采用光线跟踪算法和剂量计算模型计算每个辐射 野对每个待计算体素的剂量贡献 ； 将所有辐射野的剂量贡献求和， 得到剂量场分布。 2. 根据权利要求 1 所述的快速计算方法， 其特征在于所述的针对每个辐射野确定剂量 场中待计算体素的步骤包括以下步骤 ： 按射。
4、野中心轴与剂量场坐标轴夹角最小的轴方向， 将三维剂量场分解为系列二维剂量 场 ； 计算辐射野在每个二维剂量场的投影轮廓 ； 标记所有二维剂量场的射野投影轮廓内的点。 3. 根据权利要求 2 的方法， 其特征在于所述的标记所有二维剂量场的射野投影轮廓内 的点按一维向量的数据结构进行记录。 4. 根据权利要求 1 的方法， 其特征在于所述的针对每一待计算体素分配一个线程， 采 用光线跟踪算法和剂量计算模型计算每个辐射野对每个待计算体素的剂量贡献的步骤包 括以下步骤 ： 针对每一待计算体素， 采用光线跟踪算法对射线路径进行跟踪计算 ； 根据采用的具体剂量计算模型计算每个辐射野对每个待计算体素的剂量贡。
5、献。 5. 根据权利要求 4 的方法， 其特征在于所述的光线跟踪算法可以采用直线 Bresenham 算法或直线 DDA 算法。 6. 根据权利要求 4 的方法， 其特征在于所述的光线跟踪， 其过程按人体组织密度计算 有效距离。 7. 根据权利要求 4 的方法， 其特征在于所述的剂量计算模型可以是以下其中之一 ： 经验公式 ； 笔形束 ； 卷积叠加 ； 蒙特卡洛 (MONTE CARL0) 。 权 利 要 求 书 CN 103405852 A 2 1/3 页 3 立体定向放射治疗剂量场分布的快速计算方法 技术领域 0001 本发明涉及立体定向放射肿瘤治疗剂量场分布计算， 具体地说是针对立体定向。
6、放 射肿瘤治疗剂量场分布的快速计算方法。 背景技术 0002 立体定向放射肿瘤治疗的重要环节是治疗计划的制定， 制定治疗计划的依据是患 者体内剂量场分布计算。 目前， 对剂量场分布的模型有经验公式， 笔形束、 卷积叠加、 蒙特 卡罗等， 这些算法的精度按先后顺序由低到高， 但计算量也由小到大。 剂量计算时间的长短 将直接影响到治疗计划制定的效率， 是衡量一个治疗计划系统软件的重要性能指标。 0003 目前商业立体定向放射肿瘤治疗计划软件由于没有采用并行计算技术， 为了获得 满足临床的计算速度需求， 治疗计划系统软件厂商采用了不同的专用工作站作为计划系统 软件的运行平台， 如 SGI 工作站、 。
7、SUN 工作站等。虽然在速度上满足了临床需要， 但是也存 在诸多不足。首先， 这些工作站价格昂贵， 在十几万人民币。其次， 这些工作站维护工作非 常复杂， 且对环境要求较高。再次， 工作站运行的是大多是 UNIX、 Linux 操作系统， 多数临床 工作人员对此不熟悉， 操作不便。 0004 近年来， 多核CPU、 图形处理单元(Graphics Processing Unit， GPU)便件技术发展 迅速， Intel、 AMD 等厂商不断推出多核 CPU 产品， 而 NVIDIA 公司先后推出了支持高速并行 运算的 GPU 产品。目前支持多核 CPU 开发的软件标准有 Open PM、 O。
8、pen CL， 而基于 NVIDIA GPU 架构的标准则是 CUDA(Compute Unified Device Architecture)。这些硬件产品及开 发软件的出现， 使得微型计算机的计算性能得到极大提高， 其运算速度甚至超过了早期专 用工作站， 使得在微型计算机上实现并行计算成为可能。 发明内容 0005 为了解决现有技术所采用专用工作站价格昂贵、 维护复杂以及使用不便的问题， 本专利提出了立体定向放射肿瘤治疗剂量场分布的快速计算方法， 即基于上述背景技术中 介绍的并行计算硬件技术， 采用并行算法实现立体定向放射肿瘤治疗剂量场分布计算的加 速。 0006 本方法首先按每个辐射野确。
9、定剂量场中待计算体素， 按射野中心轴与剂量场坐标 轴夹角最小的轴方向， 将三维剂量场分解为系列二维剂量场， 计算辐射野在每个二维剂量 场的投影轮廓， 标记所有二维剂量场的射野投影轮廓内的点， 轮廓内的点按一维向量的数 据结构进行记录。 0007 然后针对每一待计算体素， 分配一个线程。 针对每一待计算体素， 采用光线跟踪算 法对射线路径进行跟踪计算， 光线跟踪算法可以采用直线Bresenham算法或直线DDA算法。 在进行光线跟踪过程中， 可按人体组织密度计算有效距离， 即所谓的组织密度校正。 0008 根据采用的具体剂量计算模型计算每个辐射野对每个待计算体素的剂量贡献， 剂 量计算模型可以是。
10、 ： 经验公式法、 笔形束法、 卷积叠加法及蒙特卡洛 (MONTE CARLO) 法 说 明 书 CN 103405852 A 3 2/3 页 4 等。 0009 最后将所有辐射野的剂量贡献求和， 得到剂量场分布。 0010 与现有技术相比， 本专利具有采用硬件成本低、 设备维护方面、 易于临床工作人员 使用， 且计算速度快、 充分满足临床应用的优点。 附图说明 0011 图 1 是本专利立体定向放射治疗剂量场分布的快速计算方法示意流程图。 0012 图 2 是本专利用于确定待计算体素的具体方法示意图， 图 2 给出的是一个圆形射 野的情况， 射野在某个二维剂量场的相交轮廓为一椭圆， 阴影部分。
11、即为待计算体素对应点。 具体实施方式 0013 以下的实例是结合采用GPU的CUDA编程技术， 实现基于经验剂量计算模型的立体 定向放射肿瘤治疗剂量场分布的快速计算方法 0014 1、 定义剂量场的三维矩阵数据结构， 在设备端为三维矩阵分配纹理内存并用零初 始化三维矩阵。 0015 2、 在设备端， 确定剂量场中待计算体素， 具体的方法是将三维剂量场分解为按剂 量场某一轴方向的一系列二维剂量场， 然后计算辐射野与每个二维剂量场的相交轮廓， 轮 廓内的点即对应待计算体素。见图 2。 0016 3、 对射野内每一待计算体素采用下面代码实现的 Bresenham 光线跟踪算法计算 出该点到辐射源点和。
12、通过该体素射线与患者体表的交点， 根据该点坐标和体表的交点， 可 求出两点等效距离。 0017 0018 上述代码的入口参数 X1， Y1， Z1 为放射源坐标， X2， Y2， Z2 为待计算点坐标。 0019 4、 根据等效距离可以查组织最大比 (TMR) 表， 得到该点对应的 TMR 值。 0020 5、 计算该点到射野中心轴的等效距离， 可以查离轴比 (OAR) 表， 得到该点对应的 OAR 值。 0021 6、 据经验剂量计算模型计算射野对该点的剂量贡献， 累加到三维剂量场该点值。 0022 7、 射野面积为 A， 在深度 d 处的剂量计算公式如下 0023 说 明 书 CN 103。
13、405852 A 4 3/3 页 5 0024 其中 DM 为加速器输出剂量， sc， p 为射野输出因子， TMR(d， A) 为深度 d 处的组织 最大比， OAR(x， y， z) 为计算点处的离轴比。 0025 8、 重复 2 到 7， 直到完成所有射野的计算。 0026 9、 上述实例在 DELL 笔记本上实现， CPU 为 Intel core i5， 主频为 2.4Ghz， 内存 为 4GByte。显卡为 NVIDIA 的 NVS4200M， 48 个 CUDA 核处理器， GPU 频率为 800Mhz， 显存大 小为 512M Byte， 显存带宽为 64bit， CUDA 版本为 5.5。操作系统为 64 位 Win7， 编程工具为 Visual Studio2010。 0027 10、上 述 实 例 计 算 了 一 个 直 径 为 10cm 的 圆 形 辐 射 野，体 膜 尺 寸 为 40cm40cm40cm， 体素尺寸为 0.30.3cm0.3cm， 采用 GPU 计算的时间为 3.76 秒， CPU 计算的时间为 58.04 秒。 说 明 书 CN 103405852 A 5 1/1 页 6 图 1 图 2 说 明 书 附 图 CN 103405852 A 6 。