Low dose and fast grating-based x-ray phase-contrast imaging using the integrating-bucket phase modulation technique
X射线相位衬度成像技术在过去的几十年里得到了迅速的发展，其中相位步进的相位调制策略被广泛用于测量样品的相位信号。然而，由于相位步进的非连续性，其存在机械稳定性差、曝光剂量高等缺点，极大地阻碍了其在动态相位测量中的广泛应用和潜在的临床应用。在这篇文章中，我们展示了初步的研究使用的积分桶相位调制方法来检索基于光栅的X射线相位衬度成像的相位信息。实验结果表明，该方法能很好地提取微分相衬图像，与目前常用的相位步进方法相比，积分桶相位调制技术具有测量速度快、剂量小等优点，具有良好的应用前景。
2017-08-23 physics.med-ph
A new dose calculation system implemented in image domain -- A multi-institutional study
本研究提出了名为DeepBEVdose的新型计算流程，它是一种图像域剂量计算算法，可基于CT图像和辐射野注量图自动计算剂量分布，与此前的深度学习剂量计算方法有本质区别。
2023-12-13 physics.med-ph
Evaluation of Ultra Low Dose chest CT imaging for Covid 19 diagnosis and follow up
目的：计算机断层成像（CT）在检测与Covidien 19相关的肺部病变方面具有重要作用。本研究的目的是获得超低剂量（ULD）胸部CT图像的诊断结果，并与常规剂量胸部CT进行比较。材料和方法：疑似新冠病毒感染的患者依次接受常规剂量和ULD（剂量减少98%或94%）方案的扫描。常规和ULD胸部CT的轴位图像由两名放射学专家客观评价，并通过信噪比（SNR）和逐像素噪声测量进行定量评价。结果：观察到ULD和常规剂量胸部CT图像可以在PCR检测阳性的患者中检测出Covid 19相关肺部病变。此外，SNR和像素噪声值在这些协议中相当。结论：剂量降低98%的ULD胸部CT可在非大流行情况下替代胸片进行筛查和随访。ULD可以取代常规胸部CT方案，减少94%的剂量，以早期发现疑似Covid 19的患者并进行随访。
2020-05-07 physics.med-ph
The dual-dose imaging technique: a way to enhance the dynamic range of X-ray detectors
介绍了一种提高X射线探测器动态范围的方法。在不同的剂量水平下采集对象的两次X射线曝光，并构成唯一的输入数据。处理这些图像所需的参数的值由图像本身所含的信息确定;两个参数的值从输入数据中提取。两个输入图像最终以这样的方式合并，以创建包含全部有用信息的一个图像。对每个图像的部分的这种选择性使用允许被照射对象的轮廓可见，并且允许高衰减区域保持其对应于高剂量图像中所包含的信息的图像质量。该方法的好处是证明了一个例子，涉及头部幻影。
2006-07-04 physics.med-ph
Feasibility Study of Neutron Dose for Real Time Image Guided Proton Therapy: A Monte Carlo Study
在韩国三星医疗中心安装了两个带有不同喷嘴（带MLC的多用途喷嘴，扫描专用喷嘴）的全旋转机架，并正在调试各种质子治疗选项。摘要本研究旨在利用蒙特卡罗模拟，探讨不同治疗条件下，X线影像设备的中子剂量当量（H/D）。首先，我们研究了H/D与各种修改的束线设备（散射，扫描，多叶准直器，孔径，补偿器）在等中心，距离等中心20，40，60厘米，并与其他研究小组进行了比较。接下来，我们研究了在各种治疗条件下用于实时成像的X射线设备的中子剂量。我们的研究表明，根据不同的治疗方案，在X射线成像设备上的0.07 ~ 0.19 mSv/Gy，在多功能喷嘴质子扫描治疗中，由于多叶准直器，平板探测器的中子剂量减少了50%。在未来的研究中，我们计划调查实验测量的中子剂量和验证的模拟数据的X射线成像设备与额外的中子剂量降低方法。
2015-03-11 physics.med-ph
Monte Carlo-based estimation of patient absorbed dose in 99mTc-DMSA, -MAG3, and -DTPA SPECT imaging using the University of Florida (UF) phantoms
SPECT成像是用于检查肾脏疾病的常见方式之一。放射性药物如99 mTc-MAG 3、99 mTc-DTPA和99 mTc-DMSA通常用于儿科患者。人们普遍认为，由于儿童的生长速度，他们的器官比成人对辐射更敏感。因此，评估儿童的吸收剂量以避免不可恢复的损害是非常重要的。在这项工作中，通过使用蒙特卡罗模拟，对4岁、8岁、11岁和14岁的患者，估算了上述放射性药物SPECT成像中儿童不同器官的吸收剂量。根据特定的放射性药物摄取模式和与年龄相关的人体模型估计患者的吸收剂量。为此，我们使用佛罗里达大学（UF）的体素明智的婴儿幻影和蒙特卡罗模拟的儿科患者在4，8，11，14岁。根据ICRP 128数据评价了剂量测定结果的准确性。使用99 mTc-DMSA和99 mTc-MAG 3放射性药物，4岁和14岁儿童肾脏吸收的最高和最低剂量分别为0.48 mGy-MBq和0.0042 mGy-MBq。此外，在这些情况下，与参考ICRP数据相比，模拟结果的相对误差分别为12.1%和0.95%。模拟结果与ICRP 128数据吻合较好。结果表明：99 mTc-DMSA的最大吸收剂量为肾吸收剂量和99 mTc-DMSA的最大吸收剂量。当使用99 mTc-DMSA和99 mTc-MAG 3（在正常肾功能下）时，器官中的最高和最低吸收剂量分别出现。另一方面，结果表明器官接受的剂量随着年龄的增长而减少。
2021-02-28 physics.med-ph
A Feasibility Study on Deep Learning-Based Radiotherapy Dose Calculation
目的：各种剂量计算算法可用于癌症患者的放射治疗。然而，这些算法面临着效率和准确性之间的权衡。快速算法通常不太准确，而准确的剂量引擎通常是耗时的。在这项工作中，我们试图通过探索深度学习（DL）来解决这个难题。研究方法：我们开发了一个新的放射治疗剂量计算引擎的基础上修改的层次密集连接的U网（HD U网）模型，并测试其可行性与前列腺调强放射治疗（IMRT）的情况下。从IMRT注量图域到3D剂量域的映射需要复杂架构的深度神经网络和庞大的训练数据集。为了解决这个问题，我们首先使用修改的射线跟踪算法将注量图投影到剂量域，然后使用HD U-网将射线跟踪剂量分布映射到使用塌陷圆锥卷积/叠加（CS）算法计算的准确剂量分布。结果如下：对于典型的7射野前列腺调强放射治疗计划，计算3D剂量分布大约需要1秒，通过优化网络可以进一步减少，以实现实时剂量计算。对于所有8名测试患者，使用伽马指数和IMRT优化的各种临床目标进行的评价表明，DL剂量分布在临床上与CS剂量分布相同。结论：我们已经表明，使用DL计算放射治疗剂量分布的高精度和高效率的可行性。
2019-08-08 physics.med-ph
Boosting radiotherapy dose calculation accuracy with deep learning
在放射治疗中，在计算工作量/速度和剂量计算精度之间存在权衡。计算方法，如光束卷积可以比蒙特卡罗方法快得多，但准确度较低。主要由不均匀性和电子不平衡引起的剂量差异与剂量分布和基础解剖组织密度高度相关。我们假设，可以建立一个转换方案，以提高低精度剂量的高精度，使用从计算机断层成像（CT）图像获得的强度信息。开发了一个深度学习驱动的框架，通过在两种商用剂量计算方法之间进行转换来测试假设：AAA（各向异性分析算法）和AXB（Acuros XB）。开发了一个分层密集的U-Net模型，以提高AAA剂量的准确性，使其达到AXB水平。该网络包含多个不同特征大小的层，以了解它们与CT的局部和全局剂量差异。AAA和AXB剂量成对计算120个肺放疗计划，涵盖各种治疗技术，射束能量，肿瘤位置和剂量水平。
2020-05-15 physics.med-ph
Spherical-Wave Far-Field Interferometer for Hard X-Ray Phase Contrast Imaging
低剂量、高对比度X射线成像在医学诊断应用中是普遍感兴趣的。X射线马赫-曾德尔干涉仪使用准直同步加速器光束证明了在给定曝光剂量下的最高水平的相位对比度。然而，普通的X射线源发射发散的锥形束。在这里，我们开发了一个球面波内联马赫-曾德尔干涉仪的相位衬度成像在一个扩展的区域与宽带和发散源。第一个桌面系统在乳腺摄影认证体模和各种生物标本的成像实验中进行了测试。在临床辐射剂量下的相衬图像的噪声水平对应于X射线波前的6纳米弧度弯曲。传统的射线照相术和近场干涉仪技术的未解决的结构变得可见的辐射剂量的一小部分。
2014-12-21 physics.med-ph
Quantitative real-time measurements of dose and dose rate in UHDR proton pencil beams via scintillation imaging system
本研究提出一种基于超快闪烁成像的系统，用于实时测量UHDR质子笔形束的剂量和剂量率，验证其高线性度及高时空分辨率，为FLASH质子治疗提供全场剂量率监测工具。
2023-12-22 physics.med-ph
Development of a GPU-accelerated Monte Carlo dose calculation module for nuclear medicine, ARCHER-NM: Demonstration for a PET/CT imaging procedure
本文介绍了一个蒙特卡罗（MC）剂量计算模块的开发和验证，专用于器官剂量计算的患者接受核医学（NM）的内部辐射暴露，涉及18 F-FDG PET/CT检查。这个新模块扩展了超过10年的ARCHER项目，该项目通过添加专用NM源定义功能开发了GPU加速的MC剂量引擎。为了验证代码，我们比较了剂量分布从0.511-MeV点光子源计算的水体模以及患者PET/CT体模对一个经过良好测试的MC代码，门。水模结果显示出良好的一致性，这表明新NM代码中的辐射物理模块是足够的。为了证明ARCHER-NM的临床实用性和优势，使用新代码计算了一组成年男性NM患者的PET/CT数据。CT数据集中的放射敏感器官使用称为DeepViewer的基于CNN的工具进行分割。PET图像强度图被转换为放射性分布，以允许在体素水平进行MC辐射传输剂量计算。计算PET图像采集期间的剂量率图和相应的统计不确定性。18F-FDG PET显像患者的剂量率结果表明，ARCHER-NM的结果与GATE的结果在0.58%至4.11%范围内吻合良好。最令人印象深刻的是，ARCHER-NM在不到0.5分钟的时间内获得了这样的结果，而GATE需要376分钟。这是第一项针对临床上真实的18F-FDG PET/CT成像病例（涉及全身PET/CT图像的自动分割）的GPU加速患者特定MC内部辐射剂量率计算的研究。这项研究表明，现代计算工具-ARCH…
2021-11-23 physics.med-ph
Quantitative investigation of low-dose PET imaging and post-reconstruction smoothing
本研究采用18F-FDG PET/CT脑扫描对50例头颈部恶性肿瘤患者进行了系统评价，（标准剂量的10%、8%、6%、5%、4%、3%、2%和1%）和通过测量标准图像质量指标获得的图像质量（峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）、均方根误差（RMSE）和标准摄取值（SUV）偏差）。此外，我们评估了重建后高斯滤波对PET图像的影响，以降低噪声，提高不同低剂量水平下的信噪比。随着注射剂量降低超过5%，观察到PET图像质量和肿瘤可检测性显著降低，导致RMSE从0.173 SUV（5%）显著增加至1.454 SUV（1%）。恶性病变的定量研究表明，SUVmax偏差大大增加低剂量PET图像（特别是在1%，2%，3%的水平）应用后重建滤波器之前，而应用高斯滤波器的低剂量PET图像导致SUVmax偏差显着降低。在低剂量PET图像中，恶性病变内的SUV平均偏倚可忽略不计（小于1%）;然而，在应用重建后滤波器后，该偏倚显著增加。总之，强烈建议在应用重建后Guassain滤波器之前和之后分别考虑低剂量PET图像中的SUVmax偏倚和SUVmean偏倚。
2021-03-18 physics.med-ph
A 2D antiscatter grid and scatter sampling based CBCT method for online dose calculations during CBCT guided radiation therapy of pelvis
提出一种结合数据校正与散射抑制的定量CBCT流程，提升HU准确性，使盆腔在线剂量计算误差极小，媲美计划CT，无需密度覆盖，支持精确剂量监测与在线计划自适应。
2023-10-10 physics.med-ph
A New System For Recording The Radiological Effective Doses For Patients Investigated by Imaging Methods
本文提出了一个综合系统的辐射安全和保障的病人调查的放射成像方法的项目。新系统以灵巧卡和公钥基础设施为基础。新系统允许辐射有效剂量数据存储和更准确的报告系统。
2014-12-14 cs.CE physics.med-ph
Improving Proton Dose Calculation Accuracy by Using Deep Learning
准确的剂量计算对质子治疗至关重要。基于双光束（PB）模型的剂量计算速度快，但由于处理不均匀性时的近似而不准确。蒙特卡罗（MC）剂量计算是最准确的方法，但它是耗时。我们假设深度学习方法可以将PB剂量计算的准确性提高到MC的水平。在这项工作中，我们开发了一种深度学习模型，可以将PB转换为不同肿瘤部位的MC剂量。该模型是基于我们新开发的层次密集连接的U-网（HD U-网）网络，它使用PB剂量和患者CT图像作为输入来生成MC剂量。我们使用了290例患者（90例头颈部，93例肝脏，75例前列腺和32例肺癌）进行训练，验证和测试模型。对于每个肿瘤部位，我们进行了四个数值实验，以探索训练数据集的各种组合。在所有肿瘤部位的数据上训练模型，并使用每个单独射束的剂量分布作为输入，对所有四个肿瘤部位产生了最佳性能。头颈部、肝脏、肺和前列腺检查患者的转换剂量和MC剂量之间的平均伽马指数（1 mm/1%标准）分别为92.8%、92.7%、89.7%和99.6%。单射野剂量转换的平均时间小于4秒。总之，我们基于深度学习的方法可以快速将质子PB剂量分布的准确性提高到MC剂量分布的准确性。经过训练的模型可以通过迁移学习轻松适应不同肿瘤部位和不同医院的新数据集。该模型可以作为插件添加到质子治疗计划的临床工作流程中，以提高质子剂量计算的准确性。
2020-04-06 physics.med-ph
Fast Monte Carlo Dose Calculation in Proton Therapy
本文综述了快速Monte Carlo剂量计算在质子治疗中的关键作用，探讨了提升计算速度对实现高精度定制化治疗的重要性，并介绍了包括AI技术在内的最新进展及其在当前和新兴质子治疗策略中的应用。
2024-04-22 physics.med-ph
Exploring Machine Learning Models for Physical Dose Calculation in Carbon Ion Therapy Using Heterogeneous Imaging Data -- A Proof of Concept Study
本研究探索多种机器学习模型（含首次应用的扩散模型）用于碳离子治疗物理剂量计算，证明U-Net等模型能平衡精度与速度，并泛化至不同CT分辨率。
2025-09-22 physics.med-ph
Development of a Full Monte Carlo Therapeutic Dose Calculation Toolkit for Halcyon Using Geant4
目的：在Geant4（10.7版）中开发一个用于最近发布的环形门架直线加速器的蒙特卡罗（MC）治疗剂量计算工具包，用于放射治疗计划的二次剂量验证。研究方法：对于Halcyon（Varian Medical Systems），对DSMLC进行建模，并使用Geant 4模拟DSMLC和患者体模中的辐射传输。辐射源从相空间文件中采样，用于DSMLC上方的直线加速器头。使用Varian提供的基于云的Monte Carlo（MC）模拟器VirtuaLinac（VL）获得相空间文件。不同方野宽度（2x2、4x4、6x6、8x8、10x10、20x20和28x28 cm 2）的剂量曲线，即，百分比深度剂量（PDD）曲线和横向剖面进行了模拟，并与实验剖面进行了比较。还使用开发的工具包计算了两个解剖部位（前列腺和脑）的IMRT（调强放射治疗）计划，并与TPS计算的剂量进行了比较（Acuros，Eclipse 15.6）。使用3D剂量差和3D伽马分析来评价与TPS计算剂量相比的模拟准确度。结果如下：对于所有模拟射野尺寸，水模中模拟的侧向剂量分布和PDD曲线与测量值匹配良好，相对差异为± 2%。对于前列腺和脑调强放射治疗计划，模拟剂量与TPS计算剂量显示出良好的一致性。两个前列腺和脑计划的3D伽马通过率（3%/3mm）分别为98.08%和95.4%。结论：开发的Halcyon全MC剂量计算工具包在水模体…
2022-09-30 physics.med-ph
Protocol Optimization for Functional Cardiac CT Imaging Using Noise Emulation in the Raw Data Domain
本文提出一种投影域噪声模拟方法，从高剂量4D心脏CT数据生成准确的低剂量模拟图像，并引入图像质量指标以优化不同体型患者的扫描协议，实现功能性心脏CT成像的剂量最小化。
2024-03-13 physics.med-ph
A Review on Low-Dose Emission Tomography Post-Reconstruction Denoising with Neural Network Approaches
本文综述了低剂量发射断层成像重建后去噪技术，重点分析深度神经网络方法及其未来方向，揭示深度学习在提升图像质量与分辨率方面的潜力。
2024-01-15 physics.med-ph
Effects of the difference in tube voltage of the CT scanner on dose calculation
计算机断层成像（CT）测量对象的衰减系数，并将分配给每个体素的值转换为CT编号。在放射治疗中，需要将与线性衰减系数成正比的CT数转换为电子密度，用于计算癌症治疗的辐射剂量。然而，如果不将特定的CT数应用于电子密度转换曲线而施加各种管电压来拍摄患者CT图像，则剂量计算的准确性将得不到保证。在这项研究中，不同材料的CT值的变化，由于管电压的变化进行了论证，并分析了剂量计算误差的百分比深度剂量（PDD）和临床病例。当对80 kVp和140 kVp图像的电子密度转换曲线应用相同的CT数时，TPS剂量计算和蒙特卡罗模拟的PDD最大剂量差异分别为1.3%和1.1%。在临床病例中，将80 kVp和140 kVp的不同CT数-电子密度转换曲线应用于同一图像，平均、最大和最小剂量的最大差异在体模中心区域分别为1.1%、1.2%和1.0%，在体模的外围区域分别为0.8%。
2015-03-12 physics.med-ph
Dose calculation algorithm of fast fine-heterogeneity correction for heavy charged particle radiotherapy
这项工作涉及计算技术的剂量计算在治疗计划与质子和离子束，基于一个有效的内核卷积方法称为网格剂量扩散（GDS）和准确的异质性校正方法称为高斯光束分裂。原始的GDS算法遭受相对于剂量网格轴倾斜的射束的剂量分布失真。采用垂直于束流场的中间网格，解决了束流倾斜畸变问题。光束和栅格之间的相互作用被发现是伪影的另一个内在来源。在束流传输中加入矩形核卷积，以规则的方式在最近的网格之间共享束流贡献，解决了相互作用的问题。该算法框架被应用到倾斜的质子笔形束和宽的碳离子束。在这些情况下，虽然基本笔形波束单独分裂成几十个，但使用GDS算法的计算时间仅增加了几倍。GDS和分束方法将互补地使质子和离子放射治疗的剂量计算准确有效。
2010-06-16 physics.med-ph
The grid-dose-spreading algorithm for dose distribution calculation in heavy charged particle radiotherapy
提出了一种新的用于质子和重离子放射治疗剂量分布计算的网格剂量扩展（GDS）算法。由于卷积积分中的近似，GDS算法本质上比传统PB算法更快，其中物理计算与简单的网格到网格能量传递解耦。它毫不费力地实现了碳离子放射治疗计划系统，使逼真的光束模糊的领域，这是缺乏与宽束（BB）算法。对于典型的前列腺治疗，GDS算法相对于BB算法的减慢因子为1.4，这是对具有几十个典型减慢因子的常规PB算法的极大改进。GDS算法在数学上等同于用于碳离子放射治疗中常用的水平和垂直共面射束的PB算法，而对于成角度射束发生原始扩散尺寸内的剂量变形，对于$30^\circ$入射的单个质子笔形射束，其在3 mm内，并且需要根据临床要求和实际情况下的公差进行评估。
2007-11-26 physics.med-ph
A GPU-based finite-size pencil beam algorithm with 3D-density correction for radiotherapy dose calculation
针对在线自适应放射治疗剂量计算引擎的准确性和高效性的发展，我们已经实现了一个有限尺寸笔形束（FSPB）算法与三维密度校正方法在GPU上。这种新的基于GPU的剂量引擎是建立在我们之前发表的超快FSPB计算框架上的[Gu et al. Phys. Med. Biol. 54 6287-97，2009]。对10个IMRT治疗计划（5个头颈部病例和5个肺部病例）进行了蒙特卡罗剂量计算的剂量学评价。对于所有的情况下，有改进与传统的FSPB算法的3D密度校正，并在大多数情况下，改善是显着的。在效率方面，由于适当的内存访问安排和GPU固有功能的使用，这种新的基于GPU的FSPB算法可以在1秒内完成IMRT计划的剂量计算（除了一个案例）。与先前基于GPU的FSPB算法相比，该新算法虽然略微牺牲了计算效率（降低约5-15%），但显著提高了剂量计算精度，使其更适合在线IMRT重新计划。
2011-04-01 physics.med-ph
Fetus dose calculation during proton therapy of pregnant phantoms using MCNPX and MCNP6.2 codes
妊娠癌症患者的放射治疗并不常见，但是当应用时，需要对胎儿剂量进行准确评估，特别是因为治疗计划系统不能并且不允许对场外剂量进行准确评估。与光子放射治疗技术相比，质子治疗显著降低了场外剂量，例如对胎儿的剂量，因此可能对怀孕的癌症患者有希望。在这项研究中，蒙特卡洛计算进行了三个不同的计算幻影代表孕妇，都在怀孕中期。简化的质子束对孕妇大脑进行建模，并计算胎儿的总剂量当量（按目标剂量标准化）。在MCNPX和MCNP6.2代码版本之间，我们观察到高达6%的差异。在这项工作中，3组参与，MCNPX和MCNP6.2组之间的差异分别为8%和12%。根据计算中使用的体模，胎儿剂量在0.4和0.8 μSv/Gy之间。总剂量的主要贡献来自中子，只有20%的剂量来自光子，而其他粒子的贡献可以忽略不计。当使用不同的体模时，由于母体和胎儿位置的几何和解剖特征，总剂量当量的结果相差两倍。
2021-12-07 physics.med-ph
Skin dose in breast radiation therapy: Monte Carlo calculations from deformed vector fields (DVF)-driven CT images
针对乳腺放疗中皮肤剂量难以准确计算的问题，提出利用DVF驱动CT和3D扫描数据进行Monte Carlo逐疗程剂量重算，并通过与TPS比较及60例临床研究验证。
2024-10-29 physics.med-ph
Data-driven dose calculation algorithm based on deep learning
在这项研究中，我们对基于深度学习技术实现快速准确的剂量计算进行了可行性研究。首先使用射线遍历算法将二维（2D）注量图转换为三维（3D）体积。然后建立一个类似于3D U-Net的深度残差网络，以学习转换后的3D体积、CT和3D剂量分布之间的映射。因此，在注量图和其对应的3D剂量分布之间建立间接关系，而不使用显著复杂的神经网络。收集了200例患者，包括鼻咽癌，肺癌，直肠癌和乳腺癌病例，并应用于训练拟议的网络。随机选择另外47例患者，通过将剂量分布、剂量体积直方图（DVH）和临床指标与治疗计划系统（TPS）的结果进行比较，评估所提出方法的准确性，TPS在本研究中用作基础事实。结果：提出的基于深度学习的剂量计算算法具有良好的预测性能。对于47名受试患者，深度学习计算值和标准差（标准化为处方）相对于TPS计算的平均每体素偏差为0.17%。将相关临床指标的平均深度学习计算值和标准差与TPS计算结果进行比较，t检验p值证明了它们之间的一致性。结论：在这项研究中，我们开发了一种新的基于深度学习的剂量计算方法。通过不同部位的临床病例对该方法进行了评价。结果表明，该方法具有可行性和可靠性，对提高不同治疗方式的辐射剂量计算效率和准确性具有很大潜力
2020-06-28 physics.med-ph
A Mass-Conserving 4D XCAT Phantom for Dose Calculation and Accumulation
XCAT体模是一种逼真的4D数字躯干体模，广泛用于成像和治疗研究。然而，肺质量在体模的呼吸阶段之间不守恒，使得详细的剂量测定模拟和剂量累积不符合物理学。开发了一个框架，通过在XCAT肺中实施局部质量守恒来纠正这个问题。进行剂量计算，以评估忽略质量守恒的影响，并证明应用体模计算呼吸不规则患者的累积输送剂量。蒙特卡罗方法用于模拟常规和SBRT治疗输送。通过使用质量守恒定性地改变了肺剂量的空间分布;然而，相应的DVH没有显著改变。输送剂量与基于4DCT的预测的比较显示了相似的肺度量结果，但是在一些空间区域中可以看到10%的剂量差异。使用此工具模拟患者治疗，可显示计划剂量与计算的完整治疗输送剂量之间的差异。该软件可从作者处免费获得。
2013-06-18 physics.med-ph
CT Imaging with Helium and Carbon Ions for Hadron Therapy
HUN-REN Wigner Research Centre for Physics（匈牙利科学院维格纳研究物理中心）；Eötvös Loránd University, Institute of Physics and Astronomy（罗兰大学物理与天文学研究所）
本研究通过蒙特卡洛模拟比较质子、氦离子和碳离子CT在强子治疗计划中的相对阻止本领重建精度和患者辐射剂量，发现碳离子成像精度最高但剂量较大，而氦离子和质子成像剂量更低，适合儿童和自适应再计划场景。
2026-05-28 physics.med-ph
Effect of Statistical Fluctuation in Monte Carlo Based Photon Beam Dose Calculation on Gamma Index Evaluation
伽马指数检验通常用于量化参考剂量分布和评价剂量分布之间的一致程度。蒙特卡罗（MC）模拟已被广泛用于放射治疗剂量计算的临床和研究的目的。这项工作的目标是从理论上和实验上研究的MC统计波动的影响时，伽玛指数测试的波动存在于参考，评价，或两种剂量分布。对于一阶近似，我们在一个简化模型中从理论上证明，如果原始伽马指数对于统计波动相对较大，则当存在于参考剂量分布中时，统计波动倾向于高估伽马指数值，而当存在于评价剂量分布中时，统计波动倾向于低估伽马指数值。利用临床光子放射治疗病例的数值实验表明：1）在MC参考剂量和非MC评价剂量之间进行γ指数测试时，平均γ指数被高估，通过率随着参考剂量中噪声水平的增加而降低; 2）当在非MC参考剂量和MC评价剂量之间进行γ指数测试时，当它们在临床相关范围内时，平均γ指数被低估，并且通过率随着评价剂量中噪声水平的增加而增加; 3）当在MC参考剂量和MC评价剂量之间执行γ指数测试时，通过率由于评价剂量中的噪声而被高估，并且由于参考剂量中的噪声而被低估。我们的结论是，伽玛指数测试时，应谨慎使用比较剂量分布计算与蒙特卡罗模拟。
2013-02-11 physics.med-ph
Quantitative analysis of image quality in low-dose CT imaging for Covid-19 patients
我们开始使用Beer-Lambert定律在49名感染COVID-19的患者中模拟标准CT成像的四个降低剂量水平（60%剂量，40%剂量，20%剂量和10%剂量）。然后，将三种去噪滤波器，即高斯、双边和中值，应用于不同的低剂量CT图像，在应用各种滤波器之前和之后，分别针对肺组织和全身，通过计算峰值信噪比（PSNR）、均方根误差（RMSE）、结构相似性指数测度（SSIM）和相对CT值偏差来评估其质量。定量评价表明，即使在应用去噪滤波器后，10%剂量CT图像的质量也较差（肺部RMSE=322.1-+104.0 HU，偏倚=11.44-+4.49%）。与其他去噪技术相比，双边滤波器在抑制噪声和恢复低剂量CT图像中的潜在信号方面表现出优越的性能。对于20%剂量CT图像，双侧滤波器在肺部区域的RMSE和偏倚分别为100.21-+16.47 HU，-0.21-+1.20%，而高斯滤波器的RMSE=103.46-+15.70 HU，偏倚=1.02-+1.68%，中值滤波的RMSE=129.60-+18.09 HU，偏倚=-6.15-+2.24%;未滤波的20%剂量CT的RMSE=217.37-+64.66 HU，偏倚=4.30-+1.85%。总之，20%剂量CT成像后进行双侧滤波在图像质量和患者剂量降低之间实现了合理的折衷。
2021-02-16 eess.IV physics.med-ph
Efficient calculation of local dose distribution for response modelling in proton and ion beams
我们提出了一种快速和准确的计算局部剂量分布的算法在MeV的质子，碳离子或其他重带电粒子束。它使用复合泊松过程建模的轨道相互作用和快速计算的递归卷积。它可以处理各种能量密度的混合粒子场。由于局部剂量分布是模拟探测器效率或细胞响应的几种方法的重要组成部分，因此它在离子束剂量学和放射治疗中具有潜在的用途。
2013-06-02 physics.med-ph
Dosimetric investigation of 103Pd permanent breast seed implant brachytherapy based on Monte Carlo calculations
目的：使用103 Pd的永久性乳房粒子植入体（PBSI）正在成为早期乳腺癌的有效辅助放射技术。然而，临床剂量评价遵循水基TG-43方法及其相当大的近似值。为了临床采用先进的TG-186基于模型的剂量评价，本研究提出了一个全面的研究PBSI考虑目标和正常组织剂量。方法：使用免费开源蒙特卡罗（MC）代码egs_brachy，使用2种类型的虚拟患者模型进行剂量计算：TG 43 sim（模拟TG-43条件：所有水，无种子间衰减）和MCref（来自患者CT的异质组织建模，种子间衰减，植入角度的种子），共35例患者。评估剂量度量对种子方向的敏感性和腺体/脂肪组织分割的阈值。结果：在靶体积中，MCref的D90平均比TG 43 sim低14.1%。相反，MCref的正常组织剂量通常高于TG 43 sim，例如，皮肤D1cm ~ 2降低22%，肋骨Dmax降低82%，心脏D1cm ~ 3降低71%。MCref和TG 43 sim剂量之间的差异在患者队列中以及所考虑的组织和度量中有所不同。剂量对腺体/脂肪组织分割阈值敏感，目标D90差异仅为几个百分点。皮肤剂量对种子方向敏感。结论：TG-43剂量评价通常低估了关键正常器官/组织的剂量，而高估了靶剂量。MCref和TG 43 sim在患者与患者之间存在相当大的差异，这表明患者特异性MC剂量计算的临床采用是有动机的。本文提出的MCref框架为高级TG-1…
2020-12-29 physics.med-ph
Cross-Section-Based Scaling Method for Material-Specific Cluster Dose Calculations -- A Proof of Concept
本研究提出基于材料特异性电离截面的缩放方法，替代质量密度缩放，用于团簇剂量计算，在致密材料中产生物理预期的剂量增加，并支持异质几何中的剂量分布计算。
2025-10-24 physics.med-ph
Technical Note: Radiotherapy dose calculations using GEANT4 and the Amazon Elastic Compute Cloud
云计算允许在需要时快速轻松地利用大量计算资源。使用Amazon Elastic Compute Cloud和Amazon Simple Storage Solution，我们描述了一种允许使用GEANT 4执行Monte Carlo放射治疗剂量计算并在云中执行的技术。模拟成本和完成时间作为实例计数的函数进行评估，使用通过在弹性计算云现货市场上竞标获得的计算实例。实例现货市场上的实例竞价是同类按需实例价格的35-60%。使用该技术，我们证明了云计算作为快速蒙特卡罗模拟的解决方案，放射治疗剂量计算的潜在有用性。
2011-05-07 physics.med-ph
Development of a GPU-based Monte Carlo dose calculation code for coupled electron-photon transport
蒙特卡罗模拟是放射治疗中计算吸收剂量最精确的方法。对于常规临床应用，特别是在线自适应放射治疗，其效率仍需要改进。在本文中，我们报告了我们的最新进展，基于GPU的蒙特卡罗剂量计算程序的耦合电子-光子输运。我们已经实施了剂量计划方法（Dose Planning Method，简称DPL）蒙特卡罗剂量计算包（Sempau等人，Phys. Med. Biol.，45（2000）2263-2291）。该实现已经过测试，相对于原始的顺序的CPU上的phantomy代码与水肺水或水骨水板几何。在我们的验证中使用了20 MeV单能电子点源或6 MV光子点源。结果表明，我们的GPU实现的电子和光子束在放射治疗能量范围内有足够的精度。使用NVIDIA Tesla C1060 GPU卡对2.27GHz Intel Xeon CPU处理器，已经观察到约5.0 ~ 6.6倍的加速因子。
2010-03-22 physics.med-ph
An OpenCL-based Monte Carlo dose calculation engine (oclMC) for coupled photon-electron transport
蒙特卡罗（MC）方法是目前公认的最精确的放射治疗剂量计算方法。然而，其极长的计算时间阻碍了临床应用。最近，已经做出了很多努力来在GPU上实现快速MC剂量计算。尽管如此，大多数基于GPU的MC剂量引擎都是在NVidia CUDA环境中开发的。这限制了代码到其他平台的可移植性，阻碍了将基于GPU的MC模拟引入临床实践。本文的目的是开发一个快速的跨平台MC剂量引擎oclMC使用OpenCL环境外束光子和电子放射治疗在MeV的能量范围。采用光子输运模拟和电子输运II类凝聚历史方案实现了光子-电子耦合MC模拟。为了测试我们的剂量引擎oclMC的准确性和效率，我们比较了剂量计算结果的oclMC和gslum，我们以前开发的基于GPU的MC代码，为15 MeV的电子束和6 MV的光子束上均匀的水模体，一个平板体模和一个半平板体模。在所有病例中均观察到令人满意的一致性。在最大剂量的10%等剂量线内，电子束和光子束的平均剂量差分别为0.48-0.53%和0.15-0.17%。在效率方面，我们的剂量引擎oclMC在同一个NVidia TITAN卡上运行两个代码时比gavin慢6-17%，这是由于CUDA和OpenCL之间不同的物理粒子传输模型和不同的计算环境。跨平台的可移植性也通过在一组不同的计算设备上成功运行我们的新剂量引擎进行了验证，这些计算设备包括Nvidia GPU卡，两个AMD GPU卡和使用…
2015-03-05 physics.med-ph
Comprehensive Evaluations of Cone-beam CT dose in Image-guided Radiation Therapy via GPU-based Monte Carlo simulations
锥形束CT（CBCT）已广泛用于图像引导放射治疗（IGRT）中的患者设置。CBCT扫描的辐射剂量已成为临床关注的问题。本研究的目的是：1）为Varian机载成像（OBI）系统调试基于GPU的蒙特卡罗（MC）剂量计算包gCTD，并测试计算准确度; 2）在典型IGRT扫描方案中定量评价OBI系统的CBCT剂量。我们首先在水模中进行剂量测量。gCTD中使用的X射线源模型参数通过调试过程获得。通过比较计算值与水中和CTDI模型中的测量值，证明了gCTD的准确性。25例脑癌患者用于研究标准剂量头部方案中的剂量，25例前列腺癌患者用于研究骨盆方案和骨盆聚光灯方案中的剂量。计算每个器官的平均剂量。还计算具有最高剂量的2%体素的平均剂量以量化最大剂量。结果发现，对一个器官的平均剂量值有很大的不同患者。此外，器官内的剂量分布是高度不均匀的。最大剂量比平均剂量高1~3倍，取决于器官，由于骨结构中的极高剂量区域，整个身体的最大剂量高达8倍。在我们的研究中也观察到了高计算效率，例如对于典型情况，MC剂量计算时间小于5分钟。
2013-09-19 physics.med-ph
Foundation of an analytical proton beamlet model for inclusion in a general proton dose calculation system
我们已经开发了一个模型的质子深度剂量和横向分布的基础上蒙特卡罗计算（GEANT 4）和Bethe-Bloch方程（BBE）的积分过程。该模型考虑了初级和次级质子的传输，反冲质子和重反冲核的产生以及这些贡献的横向散射。在较高能量深度剂量曲线中实验观察到的累积通过包括两个不同的起源来建模：1。二次反应质子与ca的贡献。65%的积累（对于单能质子）。2.朗道尾以及距离离散效应的高斯型波动。初始单能质子束模型的所有参数都是由蒙特卡罗计算得到的或由蒙特卡罗计算检验的。此外，还有一些参数，可以通过将模型拟合到测量的深度剂量曲线来获得，以便描述射束线的各个特性-最重要的是初始能量扩展。我们发现，自由参数的深度剂量模型可以预测任何中间能量从一对夫妇的测量曲线。
2010-09-04 physics.med-ph
Low-dose, high-resolution CT of infant-sized lungs via propagation-based phase contrast
Monash University（莫纳什大学）；Hudson Institute of Medical Research（哈德森医学研究所）；ANSTO, based at the Imaging and Medical Beamline of the Australian Synchrotron（澳大利亚核科学和技术组织（位于澳大利亚同步辐射中心成像与医疗光束线））
利用传播基相位对比成像技术，优化了婴儿肺部CT成像的分辨率与辐射剂量，实现了比现有高分辨率CT更优的图像质量，符合澳大利亚婴儿胸部CT辐射标准。
2026-05-13 physics.med-ph
Low-Dose CT Imaging Using a Regularization-Enhanced Efficient Diffusion Probabilistic Model
提出正则化增强的高效扩散概率模型（RE-EDPM），通过残差移位和复合正则化，仅用四步反向扩散实现低剂量CT快速高保真去噪，兼顾噪声抑制与解剖结构保留，支持近实时临床使用。
2025-10-27 physics.med-ph
DeepMCDose: A Deep Learning Method for Efficient Monte Carlo Beamlet Dose Calculation by Predictive Denoising in MR-Guided Radiotherapy
改善放射治疗癌症的下一个重大飞跃将需要结合使用在线自适应和磁共振引导的放射治疗技术与自动X射线束方向选择。不幸的是，通过将这些进步结合起来，我们会遇到所需剂量信息的大幅扩展以及放射治疗计划期间施加的总体计算时间的相应增加，这是现有加速蒙特卡罗剂量计算技术无法处理的。我们提出了一种深度卷积神经网络方法，该方法通过依赖于数据驱动的低水平小射束剂量分布的学习表示，而不是仅利用单剂量输入中的信息的更有限的基于滤波器的去噪技术，来解锁后处理蒙特卡罗剂量结果的新的加速和准确性水平。我们的方法使用并行UNET分支作用于三个输入通道，然后混合潜在的理解，以产生无噪声的剂量预测。我们的模型实现了一个归一化的平均绝对误差只有0.106%的地面真实剂量相比，25.7%的误差下采样的MC剂量送入网络在预测时间。我们的模型的每个子束的预测时间是~ 220 ms，包括蒙特卡罗模拟和网络预测，与大量的额外的加速预期从批处理和现有的蒙特卡罗加速技术的组合。我们的方法显示出对先进治疗技术的临床实践的承诺。
2019-08-12 physics.med-ph
Angle-Dependent Dose Transformer Algorithm for Fast Proton Therapy Dose Calculations
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）
ADoTA是一种基于深度学习的质子剂量计算算法，通过角度依赖性投影消除网格旋转，提升计算效率并保持高精度。
2026-10-27 physics.med-ph
GPU-based ultra fast dose calculation using a finite pencil beam model
在线自适应放射治疗（ART）是一个有吸引力的概念，承诺提供最佳治疗的能力，以响应患者解剖结构的分次间变异性。然而，由于技术限制，它还没有实现。快速剂量沉积系数计算是调强放射治疗（IMRT）计划优化所需的在线计划过程的关键组成部分。计算机图形处理单元（GPU）非常适合为剂量计算的数据并行性质提供必要的快速性能。在这项工作中，我们开发了一个剂量计算引擎的基础上，有限尺寸笔形束（FSPB）算法和GPU并行计算框架。开发的框架可以适应任何FSPB模型。我们测试我们的实施例的水幻影和前列腺癌患者的情况下，不同的细光束和体素大小。在所有测试场景中，使用NVIDIA Tesla C1060卡与2.27GHz Intel Xeon CPU相比，都实现了200~400倍的加速。计算9场前列腺调强放射治疗计划的剂量沉积系数的计算时间小于1秒。这表明基于GPU的FSPB算法非常适合用于自适应放射治疗的在线重新规划。
2009-08-30 physics.med-ph
Deterministic Partial Differential Equation Model for Dose Calculation in Electron Radiotherapy
高能电离辐射治疗是现代肿瘤治疗的主要手段之一，已在临床上得到广泛应用。在过去的几十年中，剂量计算主要采用两种方法，蒙特卡罗模拟和基于费米-艾格斯理论的半经验模型。剂量计算的第三种方法最近才引起医学物理界的注意。该方法基于确定性的辐射转移动力学方程。从这些出发，我们推导出一个宏观偏微分方程模型的电子输运在组织。该模型涉及相空间中的角闭合。它是准确的自由流和各向同性制度。我们解决了它的数值上的一个新开发的HLLC计划的基础上[BerCharDub]，精确地保留了离散水平上的解析解的关键属性。从医学物理文献的测试情况下的几个数值结果。
2009-12-09 physics.med-ph
Verification of TG-61 dose for synchrotron-produced monochromatic x-ray beams using fluence-normalized MCNP5 calculations
在路易斯安那州立大学CAMD同步加速器设施中，离子室剂量测定被用来校准用于研究光活化俄歇电子疗法的细胞辐照剂量。本研究进行了剂量学相互比较同步辐射产生的单色X射线束在25和35 keV。在PMMA体模中的离子室深度-剂量测量与MCNP 5 Monte Carlo计算的剂量/注量和测量的入射注量的产品进行了比较。单色光束的25和35千电子伏产生的层析成像光束线在CAMD。使用圆柱形空气等效离子室测量10 x10 x10-cm 3 PMMA体模中产生的电离，深度为0.6至7.7 cm。应用美国医学物理学家协会TG-61协议将测量的电离转换为剂量。使用碘化钠探测器确定光子注量，以30度至60度角对薄聚乙烯靶的光束进行散射测量。差分康普顿和瑞利散射截面从xraylib，一个ANSI C库X射线物质相互作用，得到的入射能量密度。辐照几何形状的MCNP 5模拟提供了作为体模中深度的函数的每光子注量的剂量沉积。在25 keV时，对于0.6 - 7.7 cm的PMMA深度，通量归一化MCNP 5剂量分别高估了离子室测量剂量的平均值7.2+/-3.0%至2.1+/-3.0%。在35 keV时，通量归一化MCNP 5剂量分别低估了离子室测量剂量的平均值1.0+/-3.4%至2.5+/-3.4%。这些结果表明，TG-61离子室剂量测定，用于校准剂量输出的细胞辐照，同意与通量归一化MCNP 5计算，在约7…
2012-12-04 physics.med-ph
Pre-treatment radiotherapy dose verification using Monte Carlo doselet modulation in a spherical phantom
由于放射治疗的复杂性日益增加，精确的剂量验证已成为临床治疗过程中必不可少的一部分。这项工作的目的是开发一种基于电子射野图像（EPI）的治疗前验证技术，能够快速重建共面和非共面治疗的3D剂量分布。剂量重建是在一个球形水模中进行的，通过调制，基于EPID测量，预先计算的Monte Carlo（MC）剂量集定义在一个球形坐标系。这被称为球形剂量波调制（SDM）方法。这种技术基本上消除了统计不确定性的MC剂量计算，利用患者独立的相空间和对称性的虚拟球形水幻影的方位对称性。对称性还允许剂量重建所需的剂量组的数量减少约250倍。在这项工作中，使用了51个剂量组。SDM方法减轻了这种类型的剂量重建的计算最密集的部分-读取、加权和求和剂量矩阵。该系统的准确性进行了测试，对MC计算以及我们以前报道的相空间调制（PSM）的方法，使用一系列的开放领域和调强放射治疗的情况。与完全MC模拟相比，SDM方法的平均卡方检验和伽马检验3% / 3 mm成功率分别为98.6%和99.5%。在单个处理器内核上，每个治疗野的总计算时间为96秒。
2013-09-30 physics.med-ph
Laboratory Report (LR) to the paper Foundation of an analytical proton beamlet model for inclusion in a general proton dose calculation system [arXiv:1009.0832]
我们已经开发了一个模型的质子深度剂量和横向分布的基础上蒙特卡罗计算（GEANT 4）和Bethe-Bloch方程（BBE）的积分过程。该模型考虑了初级和次级质子的传输，反冲质子和重反冲核的产生以及这些贡献的横向散射。在较高能量深度剂量曲线中实验观察到的累积通过包括两个不同的起源来建模：1。二次反应质子与ca的贡献。65%的积累（对于单能质子）。2.朗道尾以及距离离散效应的高斯型波动。初始单能质子束模型的所有参数都是由蒙特卡罗计算得到的或由蒙特卡罗计算检验的。此外，还有一些参数，可以通过将模型拟合到测量的深度剂量曲线来获得，以便描述射束线的各个特性-最重要的是初始能量扩展。我们发现，自由参数的深度剂量模型可以预测任何中间能量从一对夫妇的测量曲线。
2010-09-11 physics.med-ph
Deep learning-based noise reduction in low dose SPECT Myocardial Perfusion Imaging: Quantitative assessment and clinical performance
回顾性地采用从专用心脏SPECT以列表模式格式采集的345例患者的临床SPECT-MPI图像，从半剂量、四分之一剂量和八分之一剂量水平的低剂量数据预测正常剂量图像。一个生成对抗网络的实施，以预测在不同的减少剂量水平的投影空间中的非门控正常剂量图像。已建立的指标，包括峰值信噪比（PSNR），均方根误差（RMSE），和结构相似性指数指标（SSIM），除了皮尔逊相关系数分析和Cedars-Sinai软件导出的参数，用于定量评估预测的正常剂量图像的质量。对于临床评价，预测的正常剂量图像的质量由核医学专家使用7分（-3至+3）分级方案进行评价。通过考虑不同剂量水平下的PSNR、SSIM和RMSE定量参数，在半剂量水平下获得了最高的PSNR（42.49）和SSIM（0.99），以及最低的RMSE（1.99）。皮尔逊相关系数分别为0.997，0.994和0.987的预测正常剂量图像的一半，四分之一，八分之一剂量水平。将正常剂量图像作为参考，与整个降低剂量水平下的低剂量数据相比，Cedars-Sinai选定参数的Bland-Altman图显示预测正常剂量图像的偏倚和方差显著更小。总体而言，考虑到核医学专家进行的临床评估，在一半、四分之一和八分之一剂量水平下，分别有100%、80%和11%的预测正常剂量图像在临床上可接受。
2021-03-22 eess.IV physics.med-ph
The New CMS Measure of Excessive Radiation Dose or Inadequate CT Image Quality: Methods for Size-Adjusted Dose and Their Variabilities
该研究评估了五种有效直径计算方法对 CMS1074v2 中尺寸调整剂量（SAD）的影响，基于 719 例 CT 检查发现不同方法导致 SAD 显著变异，揭示了该质量指标在标准化和临床应用中的潜在不一致性问题。
2025-03-09 physics.med-ph
Application of instruments of nuclear physics to the calculation of theoretical dose distributions in various organs of the human body for beams used in hadrontherapy
核物理的兴趣领域是研究反应，其中射弹的原子核与靶核碰撞。发射体核在穿过目标时损失的能量是一个主要问题-重要的是要知道带电粒子如何与物质相互作用。可以通过使用理论程序来提供这些知识，该理论程序应用Bethe-Bloch方程来计算能量损失。强子疗法，这是一个领域仍然增长的兴趣，是基于带电粒子与物质的相互作用。因此，需要建立一个简单的模型，用于计算生物物质中的剂量分布。两个程序（SRIM，Xloss），用于计算的能量损失的核物理学家，已被改编，以确定剂量分布在类似的人体组织。用强子疗法中使用的束流程序（如$^1$ H，$^{12}$ C）的计算结果将与参考文献中的实验数据进行比较。
2018-04-09 physics.med-ph
GPU-based fast Monte Carlo simulation for radiotherapy dose calculation
蒙特卡罗（MC）模拟被认为是放射治疗中最精确的剂量计算方法。然而，对于许多常规临床应用，其效率仍需要改进。在本文中，我们提出了我们最近的进展，对发展一个基于GPU的MC剂量计算软件包，gcn2.0。它利用GPU的并行计算能力来实现高效率，同时保持与原始GPU代码相同的粒子传输物理特性，从而保持相同的模拟精度。在GPU计算中，线程之间的执行路径发散会大大降低效率。由于光子和电子经历不同的物理过程，因此获得不同的执行路径，我们使用一个模拟方案，其中光子传输和电子输运分离，以部分缓解线程发散问题。高性能的随机数发生器和硬件线性插值也被利用。我们还开发了各种组件来处理注量图和直线加速器的几何形状，使gavelet可以用来计算现实的IMRT或VMAT治疗计划的剂量分布。我们的gestival软件包的准确性和效率进行了测试，在幻影和现实的病人情况。在所有情况下，平均相对不确定度小于1%。进行了统计学t检验，发现CPU和GPU结果之间的剂量差异在96%以上的高剂量区域和97%以上的整个区域中不具有统计学显著性。使用NVIDIA Tesla C2050 GPU卡对2.27GHz Intel Xeon CPU处理器，可以观察到69.1 ~ 87.2的加速因子。对于现实的IMRT和VMAT计划，使用gmb可以在36.1~39.6秒内完成MC剂量计算，标准偏差小于1%。
2011-07-18 physics.med-ph
Validation of 4D Monte Carlo dose calculations using a programmable deformable lung phantom
本研究改进可编程可变形肺部体模，结合RADPOS系统测量呼吸运动下的剂量，验证4D蒙特卡罗剂量模拟的准确性，证实其可用于呼吸相关放疗的质量保证与自适应治疗。
2023-05-03 physics.med-ph
An Analytic Linear Accelerator Source Model for Monte Carlo Dose Calculations. I. Model Representation and Construction
蒙特卡罗（MC）模拟被认为是辐射剂量计算中最精确的方法。直线加速器的源模型的准确性对于总体剂量计算准确性是关键的。在本文中，我们提出了一个分析源模型，我们最近开发的基于GPU的MC剂量计算。提出了相空间环的概念。它包含一组粒子，这些粒子具有相同的类型，并且在能量和径向距离上接近相空间平面的中心。该模型参数化了每个初级光子PSR、散射光子PSR和电子PSR的粒子位置、方向和能量的概率密度。对于初级光子PSR，粒子方向被假设为来自束斑。有限的光斑尺寸用2D高斯分布建模。对于散射光子PSR，使用多个高斯分量来模拟粒子方向。电子PSR的方向分布也被建模为具有大的标准偏差的2D高斯分布。我们还开发了一种方法来分析相空间文件，并获得相应的模型参数。为了测试我们的直线加速器源模型的准确性，不同的开放领域的水幻影的剂量分布计算使用我们的源模型，并与直接计算使用参考相空间文件。对于积聚区和射束半影区的深度剂量，平均一致距离（DTA）在1 mm以内。内、外射束区剂量分布的均方根（RMS）剂量差在1.1%以内。输出因子的最大相对差异在0.5%以内。在调强放射治疗前列腺患者病例和调强放射治疗头颈部病例中也发现了良好的一致性。这些结果证明了我们的源模型在准确表示参考相空间文件方面的有效性。
2015-03-05 physics.med-ph
