Modern treatment planning techniques such as inverse planning have increased the demand for rapid dose calculation methods to accommodate the large number of dose distributions required to generate a treatment plan. General-purpose Monte Carlo approaches for dose calculation are known to offer the highest accuracy in dose calculation at the expense of significant computing time. This work adapts a Macro Monte Carlo approach to dose calculation for electrons andprotons for use with a GPU card, using pre-generated tracks from general-purpose Monte Carlo codes. The algorithm was implemented on the CUDA framework for parallel programming on graphics cards. Comparisons of the algorithm inhomogeneous and inhomogeneous geometry with benchmark Monte Carlo codes yielded agreements within 1% in dose regions of at least 50% of Dmax and up to 3% in low dose regions. A Bragg peak positioning error of less than 1 mm was also observed. Additionally, the limited memory available in commercial graphics cards was overcome by subdividing a mother track bank residing on CPU memory into smaller samples of unique tracks. A method to quantify the latent uncertainty in dose values due to the limited size of a pre-generated track bank was developed. It was shown that the latent uncertainty follows a Poisson distribution as a function of the total number of unique tracks in the track bank. The implementation of the algorithm was found to transport particles in sub-second times per million history for every situation simulated, with speed-ups of 500-2600x for electrons over DOSXYZnrc and 2600-11500x for protons over GEANT4 depending on the particle energies and simulation media. / Les techniques modernes de planification de traitement, telle que la planification inverse, ont augmenté la demande pour des méthodes rapides de calcul de dose pour accomoder le grand nombre de distributions de dose requises pour générer un plan de traitement. Les approches Monte Carlo d'usage général sont réputées pour offrir la plus haute précision au calcul de dose au détriment d'une demande plus élevée en temps de calcul. Cet oeuvre revisite une approche MonteCarlo macroscopique pour le calcul de dose avec électrons et protons en utilisant des traques pré-calculées à l'aide de codes Monte Carlo d'usage général. L'approche a été mise en oeuvre avec la plate-forme de programmation CUDA pour le programmage parallèle sur cartes graphiques. Des comparaisons de l'algorithme dans des phantômes homogènes et hétérogènes contre des codes Monte Carlo de référence ont démontré un accord de 1% et 1 mm ou mieux. En outre, les problèmes associés à la basse mémoire disponible dans les cartes graphiques commercial ont été surmontés à l'aide de la méthode de banque mère de traques pré-calculés. Une méthode pour quantifier l'incertitude latente dans les valeurs de dose dû au nombre limité de traques uniques dans la banque de traques a été développée. L'incertitude latente calculée suit une distribution de Poisson en fonction du nombre total de traques unique dans la banque de traques. Finalement, l'algorithme transporte tous les particules en moins d'une seconde pour chaque millions d'historiques dans chaque situation simulée. Un facteur d'accélération de 500-2600x pour le transport d'électrons comparé à DOSXYZnrc et 2600-11500x pour les protons comparé à GEANT4 a été observé, dépendamment de l'énergie des particules et de l'environnement dans lequel les particules sont transportées.
Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMM.121295 |
Date | January 2014 |
Creators | Renaud, Marc-André |
Contributors | Jan Peter Frans Seuntjens (Internal/Supervisor) |
Publisher | McGill University |
Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
Language | English |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation |
Format | application/pdf |
Coverage | Master of Science (Medical Physics Unit) |
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Relation | Electronically-submitted theses |
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