Calculs Monte Carlo en transport d'énergie pour le calcul de la dose en radiothérapie sur plateforme graphique hautement parallèle

Le calcul de dose est au centre de la planication de traitement. Ce calcul de dose doit être 1) assez précis pour que le physicien médical et le radio-oncologue puissent prendre une décision basée sur des résultats près de la réalité et 2) assez rapide pour permettre une utilisation routinière du calcul de dose. Le compromis entre ces deux facteurs en opposition a donné lieu à la création de plusieurs algorithmes de calcul de dose, des plus approximatifs et rapides aux plus exacts et lents. Le plus exact de ces algorithmes est la méthode de Monte Carlo puisqu'il se base sur des principes physiques fondamentaux. Depuis 2007, une nouvelle plateforme de calcul gagne de la popularité dans la communauté du calcul scientifique : le processeur graphique (GPU). La plateforme existe depuis plus longtemps que 2007 et certains calculs scientifiques étaient déjà effectués sur le GPU. L'année 2007 marque par contre l'arrivée du langage de programmation CUDA qui permet de faire abstraction du contexte graphique pour programmer le GPU. Le GPU est une plateforme de calcul massivement parallèle et adaptée aux algorithmes avec données parallèles. Cette thèse vise à savoir comment maximiser l'utilisation d'une plateforme GPU en vue d'améliorer la vitesse d'exécution de la simulation de Monte Carlo en transport d'énergie pour le calcul de la dose en radiothérapie. Pour répondre a cette question, la plateforme GPUMCD a été développée. GPUMCD implémente une simulation de Monte Carlo couplée photon-électron et s'exécute complètement sur le GPU. Le premier objectif de cette thèse est d'évaluer cette méthode pour un calcul en radiothérapie externe. Des sources monoénergétiques simples et des fantômes en couches sont utilisés. Une comparaison aux plateforme EGSnrc et DPM est effectuée. GPUMCD reste à l'intérieur de critères gamma 2%-2mm de EGSnrc tout en étant au moins 1200x plus rapide qu'EGSnrc et 250x plus rapide que DPM. Le deuxième objectif consiste en l'évaluation de la plateforme pour un calcul en curiethérapie interne. Des sources complexes basées sur la géométrie et le spectre énergétique de sources réelles sont utilisées à l'intérieur d'une géométrie de type TG-43. Des différences de moins de 4% sont trouvées lors d'une comparaison à la plateforme BrachyDose ainsi qu'aux données consensus du TG-43. Le troisième objectif vise l'utilisation de GPUMCD comme engin de calcul pour le MRI-Linac. Pour ce faire, la prise en considération de l'effet du champ magnétique sur les particules doit être ajoutée. Il a été démontré que GPUMCD se situe à l'intérieur de critères gamma 2%-2mm de deux expériences visant à mettre en évidence l'in fuence du champ magnétique sur les distributions de dose. Les résultats suggèrent que le GPU est une plateforme matérielle intéressante pour le calcul de dose par simulation de Monte Carlo et que la plateforme logicielle GPUMCD permet de faire un calcul rapide et exact.

Abstract

Dose calculation is a central part of treatment planning. The dose calculation must be 1) accurate so that the medical physicists and the radio-oncologists can make a decision based on results close to reality and 2) fast enough to allow a routine use of dose calculation. The compromise between these two factors in opposition gave way to the creation of several dose calculation algorithms, from the most approximate and fast to the most accurate and slow. The most accurate of these algorithms is the Monte Carlo method, since it is based on basic physical principles. Since 2007, a new computing platform gains popularity in the scientic computing community: the graphics processor unit (GPU). The hardware platform exists since before 2007 and certain scientic computations were already carried out on the GPU. Year 2007, on the other hand, marks the arrival of the CUDA programming language which makes it possible to disregard graphic contexts to program the GPU. The GPU is a massively parallel computing platform and is adapted to data parallel algorithms. This thesis aims at knowing how to maximize the use of a graphics processing unit (GPU) to speed up the execution of a Monte Carlo simulation for radiotherapy dose calculation. To answer this question, the GPUMCD platform was developed. GPUMCD implements the simulation of a coupled photon-electron Monte Carlo simulation and is carried out completely on the GPU. The rst objective of this thesis is to evaluate this method for a calculation in external radiotherapy. Simple monoenergetic sources and phantoms in layers are used. A comparison with the EGSnrc platform and DPM is carried out. GPUMCD is within a gamma criteria of 2%-2mm against EGSnrc while being at least 1200 faster than EGSnrc and 250 faster than DPM. The second objective consists in the evaluation of the platform for brachytherapy calculation. Complex sources based on the geometry and the energy spectrum of real sources are used inside a TG-43 reference geometry. Dierences of less than 4% are found compared to the BrachyDose platforms well as TG-43 consensus data. The third objective aims at the use of GPUMCD for dose calculation within MRI-Linac vii environment. To this end, the eect of the magnetic eld on charged particles has been added to the simulation. It was shown that GPUMCD is within a gamma criteria of 2%-2mm of two experiments aiming at highlighting the in uence of the magnetic eld on the dose distribution. The results suggest that the GPU is an interesting computing platform for dose calculations through Monte Carlo simulations and that software platform GPUMCD makes it possible to achieve fast and accurate results.