GPU alapú PET rekonstrukciós kód továbbfejlesztése: szórás, pozitronvándorlás, konvergencia-gyorsítás

Tolnai Gábor III. évf.

Konzulens: Dr. Légrády Dávid, BME Nukleáris Technika Intézet

A pozitron emissziós tomográfia (PET) egy radioaktív nyomjelzésen alapuló technika. A vizsgálat során a páciensbe valamilyen pozitronbomló izotóppal jelölt anyagot juttatnak, amely biokémiai reakcióba lép a vizsgált szervvel. A radioaktív bomlást követően a pozitron pár milliméter megtétele után (pozitron vándorlás) annihilálódik, melynek során keletkező két közel 180o-os szöget bezáró gamma fotont detektáljuk. A fotonpárok meghatároznak egy-egy egyenest (Line of Response: LoR), a képrekonstrukció feladata, hogy a LoR-okban detektált beütésekből visszaállítsa a vizsgált térfogat aktivitásának eloszlását. A rekonstrukcióhoz az ML-EM (Maximum-Likehood Expectation Maximisation) algoritmus használjuk, mely egy iterációs sémát ad. Minden iterációs lépést két részre bontunk az úgynevezett előre- és visszavetítésre. Az előrevetítés során az előzőleg becsült aktivitás-eloszlás alapján Monte Carlo szimulációval meghatározzuk a detektorbeütéseket, majd a visszavetítéskor a mért és a számolt detektorértékek arányában az egyes térfogatelemek (voxelek) aktivitásának értékét módosítjuk.

A Teratomo projekt keretében a Nukleáris Technika Intézet egy Monte Carlo alapú képrekonstrukciós szoftver fejlesztését kezdte meg 2009-ben. A probléma jó párhuzamosíthatósága miatt a program kihasználja a grafikus kártyák (GPU) nagy számítási kapacitását. A kód CUDA és C nyelven íródott, majd az objektumorientált C++ programnyelvre történő átállás után az addig letesztelt geometriai és a detektort modellező rekonstrukciók is hibásan működtek, az algoritmus fő előnyét jelentő fizikai modellezési lehetőségek (szórás, pozitronvándorlás) pedig kezdeti implementációs fázisban voltak.

A TDK dolgozat elkészítése során a következő fejlesztési feladatokat végeztük el:

• a C++ implementáció javítása, tesztelése, felhasználóbaráttá tétele

• fizikai modellezés (szórás, pozitronvándorlás) implementációjának javítása, tesztelése

• a Pszeudo-OSEM (Ordered Subset Expectation Maximization) konvergencia-segítő algoritmus implementációja

A dolgozatban bemutatjuk a fejlesztéseken túl a kód teljesítmény- és minőséganalízisét is. A végül létrejött implementáció érettségi foka a szoftver termékként való bevezetésére ad lehetőséget.

[1] D. Légrády, Á. Cserkaszky, J. Lantos, G. Patay and T. Bükki: GPU BASED MONTE CARLO FOR PET IMAGE RECONSTRUCTION: DETECTOR MODELING, International Conference on Mathematics and Computational Methods Ap-plied to Nuclear Science and Engineering (M&C 2011), May 8-12, 2011, Rio de Janeiro, Brazil

[2] http://oftankonyv.reak.bme.hu

[3] Cserkaszky Áron: Monte-Carlo based PET image reconstruction on GPU, diplomamunka,

BME (2011)

szerző

Tolnai Gábor
fizika
nappali

konzulens

Dr. Légrády Dávid
Egyetemi docens, Nukleáris Technika Tanszék

helyezés

I. helyezett

letöltés
1 723 kB