在自研 GPU 加速蒙特卡洛剂量引擎中建模笔形束扫描质子治疗的小孔径准直块
医学物理
2023-07-06 v1
摘要
目的：增强一个自研的图形处理单元(GPU)加速的基于虚拟粒子(VP)的蒙特卡洛(MC)质子剂量引擎(VPMC)，以在基于笔形束扫描质子治疗(PBSPT)的立体定向放射外科(SRS)的剂量计算与优化中建模孔径准直块。方法与材料：将一个块孔径模块集成到 VPMC 中。VPMC 通过开源代码 MCsquare 在八个具有 3cm 厚黄铜孔径的水体模模拟中得到验证：其中四个为孔径开口 1、2、3 和 4cm 且无射程移位器，另四个为相同孔径开口配置且带有 45mm 水等效厚度的射程移位器。VPMC 与 MCsquare 和 RayStation MC 在 10 名小靶区(平均体积 8.4 cc)患者上进行了基准比对。最后，选取 3 名患者使用 VPMC 进行带孔径准直块的鲁棒优化。结果：在水体模中，VPMC 与 MCsquare 之间的 3D gamma 通过率(2%/2mm/10%)为 99.710.23%。在患者几何中，VPMC/MCsquare 与 RayStation MC 之间的 3D gamma 通过率(3%/2mm/10%)分别为 97.792.21%/97.781.97%。计算时间从 112.45114.08 秒(MCsquare)大幅降至 8.206.42 秒(VPMC)，两者统计不确定性均约为 0.5%。鲁棒优化计划满足我们机构方案中对靶区和危险器官的所有剂量-体积约束(DVCs)。VPMC 在鲁棒优化中 13 个影响矩阵的平均计算时间为 41.6 秒。结论：VPMC 已成功增强，可在基于 PBSPT 的 SRS 的剂量计算与优化中建模孔径准直块。
引用
@article{arxiv.2307.01416,
title = {Modelling small block aperture in an in-house developed GPU-accelerated Monte Carlo-based dose engine for pencil beam scanning proton therapy},
author = {Hongying Feng and Jason M. Holmes and Sujay A. Vora and Joshua B. Stoker and Martin Bues and William W. Wong and Terence S. Sio and Robert L. Foote and Samir H. Patel and Jiajian Shen and Wei Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.01416},
year = {2023}
}
备注
3 tables, 3 figures