Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-02-24T15:43:42Z No. of bitstreams: 1 ruyfreitasreis.pdf: 10496081 bytes, checksum: 05695a7e896bd684b83ab5850df95449 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-03-06T19:28:45Z (GMT) No. of bitstreams: 1 ruyfreitasreis.pdf: 10496081 bytes, checksum: 05695a7e896bd684b83ab5850df95449 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-06T19:28:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ruyfreitasreis.pdf: 10496081 bytes, checksum: 05695a7e896bd684b83ab5850df95449 (MD5) Previous issue date: 2014-11-05 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este estudo tem como objetivo a modelagem numérica do tratamento de tumores sólidos com hipertermia utilizando nanopartículas magnéticas, considerando o modelo tridimensional de biotransferência de calor proposto por Pennes (1948). Foram comparadas duas diferentes possibilidades de perfusão sanguínea, a primeira constante e, a segunda, dependente da temperatura. O tecido é modelado com as camadas de pele, gordura e músculo, além do tumor. Para encontrar a solução aproximada do modelo foi aplicado o método das diferenças finitas (MDF) em um meio heterogêneo. Devido aos diferentes parâmetros de perfusão, foram obtidos sistemas de equações lineares (perfusão constante) e não lineares (perfusão dependente da temperatura). No domínio do tempo foram utilizados dois esquemas numéricos explícitos, o primeiro utilizando o método clássico de Euler e o segundo um algoritmo do tipo preditor-corretor adaptado dos métodos de integração generalizada da família-alpha trapezoidal. Uma vez que a execução de um modelo tridimensional demanda um alto custo computacional, foram empregados dois esquemas de paralelização do método numérico, o primeiro baseado na API de programação paralela OpenMP e o segundo com a plataforma CUDA. Os resultados experimentais mostraram que a paralelização em OpenMP obteve aceleração de até 39 vezes comparada com a versão serial, e, além disto, a versão em CUDA também foi eficiente, obtendo um ganho de 242 vezes, também comparando-se com o tempo de execução sequencial. Assim, o resultado da execução é obtido cerca de duas vezes mais rápido do que o fenômeno biológico. / This work deals with the numerical modeling of solid tumor treatments with hyperthermia using magnetic nanoparticles considering a 3D bioheat transfer model proposed by Pennes(1948). Two different possibilities of blood perfusion were compared, the first assumes a constant value, and the second one a temperature-dependent function. The living tissue was modeled with skin, fat and muscle layers, in addition to the tumor. The model solution was approximated with the finite difference method (FDM) in an heterogeneous medium. Due to different blood perfusion parameters, a system of linear equations (constant perfusion), and a system of nonlinear equations (temperaturedependent perfusion) were obtained. To discretize the time domain, two explicit numerical strategies were used, the first one was using the classical Euler method, and the second one a predictor-corrector algorithm originated from the generalized trapezoidal alpha-family of time integration methods. Since the computational time required to solve a threedimensional model is large, two different parallel strategies were applied to the numerical method. The first one uses the OpenMP parallel programming API, and the second one the CUDA platform. The experimental results showed that the parallelization using OpenMP improves the performance up to 39 times faster than the sequential execution time, and the CUDA version was also efficient, yielding gains up to 242 times faster than the sequential execution time. Thus, this result ensures an execution time twice faster than the biological phenomenon.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-03-06T20:24:42Z No. of bitstreams: 1 joventinodeoliveiracampos.pdf: 3604904 bytes, checksum: aca8053f097ddcb9d96ba51186838610 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-03-06T20:27:39Z (GMT) No. of bitstreams: 1 joventinodeoliveiracampos.pdf: 3604904 bytes, checksum: aca8053f097ddcb9d96ba51186838610 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-06T20:27:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 joventinodeoliveiracampos.pdf: 3604904 bytes, checksum: aca8053f097ddcb9d96ba51186838610 (MD5) Previous issue date: 2015-06-26 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho apresenta o método de lattice Boltzmann (MLB) para simulações computacionais da atividade elétrica cardíaca usando o modelo monodomínio. Uma implementação otimizada do método de lattice Boltzmann é apresentada, a qual usa um modelo de colisão com múltiplos parâmetros de relaxação conhecido como multiple relaxation time (MRT), para considerar a anisotropia do tecido cardíaco. Com foco em simulações rápidas da dinâmica cardíaca, devido ao alto grau de paralelismo presente no MLB, uma implementação que executa em uma unidade de processamento gráfico (GPU) foi realizada e seu desempenho foi estudado através de domínios tridimensionais regulares e irregulares. Os resultados da implementação para simulações cardíacas mostraram fatores de aceleração tão altos quanto 500x para a simulação global e para o MLB um desempenho de 419 mega lattice update per second (MLUPS) foi alcançado. Com tempos de execução próximos ao tempo real em um único computador equipado com uma GPU moderna, estes resultados mostram que este trabalho é uma proposta promissora para aplicação em ambiente clínico. / This work presents the lattice Boltzmann method (LBM) for computational simulations of the cardiac electrical activity using monodomain model. An optimized implementation of the lattice Boltzmann method is presented which uses a collision model with multiple relaxation parameters known as multiple relaxation time (MRT) in order to consider the anisotropy of the cardiac tissue. With focus on fast simulations of cardiac dynamics, due to the high level of parallelism present in the LBM, a GPU parallelization was performed and its performance was studied under regular and irregular three-dimensional domains. The results of our optimized LBM GPU implementation for cardiac simulations shown acceleration factors as high as 500x for the overall simulation and for the LBM a performance of 419 mega lattice updates per second (MLUPS) was achieved. With near real time simulations in a single computer equipped with a modern GPU these results show that the proposed framework is a promising approach for application in a clinical workflow.