陽子線治療治療計画における高速・高精度計算法の開発

1.GPUを用いた線量計算高速化GPGPU(General-purpose computing on graphics processing units)を利用することで、SMCを更に高速化した。ハードウェア・プラットフォームとしてTesla C2050(NVIDIA, Santa Monica)を、ソフトウェア・プラットフォームとしてCUDAを用い、SMCの計算コードをGPU用に対応させた。国立がん研究センター東病院での過去の陽子線治療患者4名の症例に対し線量計算を行い、CPU(Intel Xeon X5670 2.93GHz)による従来のSMCを用いた計算結果と比較した。その結果、GPUを用いたSMCはCPUを用いたSMCに対し12～16倍の計算速度を実現し、1患者あたり数十秒でのモンテカルロ線量計算が可能となった。この程度の計算時間であれば臨床においてモンテカルロ法を使用でき、患者投与線量の予測精度の向上が見込まれる。また、過去の治療結果の解析をより円滑に行えるようになった。2.呼吸性移動臓器に対する治療計画の評価4次元CTを用いた呼吸同期照射の評価を行うため、Aquilion One(東芝社製)を用いて各呼吸フェーズでの画像を取得した。この画像に対しSMCを用いて線量評価を行う予定であったが、線量計算においてはCT値と電子密度の関係を校正することが必要であり、Aquilion Oneではその方法が確立されていないことが明らかになった。すなわちAquilion Oneには特殊な画像再構成技術が用いられており、従来のCT値-電子密度校正ファントムを用いる方法ではアーチファクトが生じ、正確な計算ができなかった。そこで新たにAquilion One専用の校正ファントムを開発し、CT値と電子密度の関係を校正する事ができた。今後、このデータを用いてSMCによる線量評価を行う予定である。

1.GPUを用いた線量計算高速化GPGPU(General-purpose computing on graphics processing units)を利用することで、SMCを更に高速化した。ハードウェア・プラットフォームとしてTesla C2050(NVIDIA, Santa Monica)を、ソフトウェア・プラットフォームとしてCUDAを用い、SMCの計算コードをGPU用に対応させた。国立がん研究センター東病院での過去の陽子線治療患者4名の症例に対し線量計算を行い、CPU(Intel Xeon X5670 2.93GHz)による従来のSMCを用いた計算結果と比較した。その結果、GPUを用いたSMCはCPUを用いたSMCに対し12～16倍の計算速度を実現し、1患者あたり数十秒でのモンテカルロ線量計算が可能となった。この程度の計算時間であれば臨床においてモンテカルロ法を使用でき、患者投与線量の予測精度の向上が見込まれる。また、過去の治療結果の解析をより円滑に行えるようになった。2.呼吸性移動臓器に対する治療計画の評価4次元CTを用いた呼吸同期照射の評価を行うため、Aquilion One(東芝社製)を用いて各呼吸フェーズでの画像を取得した。この画像に対しSMCを用いて線量評価を行う予定であったが、線量計算においてはCT値と電子密度の関係を校正することが必要であり、Aquilion Oneではその方法が確立されていないことが明らかになった。すなわちAquilion Oneには特殊な画像再構成技術が用いられており、従来のCT値-電子密度校正ファントムを用いる方法ではアーチファクトが生じ、正確な計算ができなかった。そこで新たにAquilion One専用の校正ファントムを開発し、CT値と電子密度の関係を校正する事ができた。今後、このデータを用いてSMCによる線量評価を行う予定である。