基于GPU的蒙特卡洛放疗剂量模拟

目的:蒙特卡洛模拟被认为是目前剂量计算方面最为精确的算法,但是因为其模拟时间过长,在临床应用上受到限制。EGSnrc作为目前在医学物理领域应用最为广泛的蒙特卡洛模拟软件,因为其过长的执行时间,其在临床方面的应用受到很大限制。为了克服这一障碍,我们开发了一个基于GPU的蒙特卡洛模拟程序,以期为放疗计量提供一个高效和低成本的蒙卡程序。方法:本文给出了一种基于GPU(Graphic Processing Unit)的蒙特卡洛模拟的新方法,开发语言是CUDA 5.0,将目前最为通用的蒙特卡洛程序EGSnrc移植到GPU平台,保留EGSnrc的核心物理过程以及输运过程的算法,这可以在最大限度保持原来EGSnrc模拟精度的前提下,极大地提高蒙特卡洛模拟的效率。GPU版本的蒙特卡洛模拟程序运行在一块英伟达Tesla C2050显卡上。GPU版本的EGSnrc精度的验证采用了纯水模体,同时,入射的射线我们选择为6 MV的光子。为了进一步检验GPU版本的EGSnrc的精度,我们进行了一个逐体素的检验,检验结果显示,GPU版本的EGSnrc和EGSnrc符合的很好。结果:最终实验结果表明,在模拟20亿个相空间事例的情况下,使用NVIDIA Tesla C2050显卡,新的基于GPU的蒙特卡洛程序的速度比在单核的Intel Xeon 2.0 GHz CPU上的模拟速度提高了43倍,且其精度与EGSnrc的精度相当。计算结果的方差在高剂量区域(D>Dmax)小于0.5%,计量误差经过Dmax归一化之后,其和EGSnrc的误差小于1%的比率在占整个区域的90%以上。结论:通过此新程序表明,基于GPU的蒙特卡洛算法可以极大地提高蒙特卡洛程序的运行效率,与此同时,GPU版本的EGSnrc在最大程度上保持了EGSnrc的模拟精度。考虑到GPU版本的EGSnrc程序的速度以及精度优势,其在未来的临床应用中有着巨大的前景。

浅谈如何构建初中体育高效课堂

体育课堂低效现象一直是教学实践中存在的难题,有的教师只注重对学生体育知识、运动技术和技能的讲授,而忽略学生的主体地位、个体差异,忽视课堂教学效果,作为一线体育教师,该如何构建初中体育高效课堂,是值得我们深思的课题。体育是学校教育的重要组成部分,构建高效课堂是课程改革的重点,是每个体育教师不懈追求的目标。构建体育高效课堂关键在于体育教师高效率的精讲和学生的高效率的接受并应用到练习中,融会贯通。构建初中体育高效课堂,教师要积极探索科学的教学方法,通过有效策略的实施。