BNCT治疗规划系统MCDB算法及测试

给出BNCT治疗计划系统软件MCDB的算法及测试结果,通过使用材料矩阵描述BNCT的网格模型,配合快速径迹算法和计数矩阵,进行粒子输运模拟及计数,模拟结果显示,MCDB的计算精度与MCNP相当,计算速度较MCNP提高3.1～3.4倍.MCDB模拟1 000万粒子的时间不足2个CPU小时,可保证大部分网格剂量误差在5%以内,基本上达到了BNCT临床要求,可用于30 kW的医院中子照射器的临床治疗.

MCDB蒙特卡罗剂量计算系统及应用

硼中子俘获治疗(BNCT)蒙特卡罗剂量计算软件系统MCDB(Monte Carlo dosimetry code for brain)已经开发成功。它包括医学前处理、剂量计算和后处理。前处理把CT、MRI图像数据自动转化为剂量计算的输入文件,剂量计算基于蒙特卡罗(MC)方法,后处理是确定照射方向和照射时间。为了提高剂量计算的精度和缩短计算时间,MCDB发展了针对体素模型的快速粒子径迹算法,构造材料矩阵和计数矩阵,程序实现了MPI并行化。通过一个病例,MCDB完成了从CT、MRI提取数据、剂量计算和后处理的全过程。计算取得了与MCNP程序一致的结果,串行计算速度较MCNP提高3倍以上,并行效率可以达到90%,完全满足临床对计算精度和计算时间的要求。

BNCT物理剂量Monte Carlo程序系统——MCDB及算法

硼中子俘获治疗(BNCT,boron neutron capture therapy)规划软件系统MCDB(Monte Carlo dosimetry in brain),包括医学前处理、Monte Carlo物理剂量计算和后处理.采用中心点方法确定网格的材料和密度,并自动生成Monte Carlo输入文件,MCDB借鉴并发展了一套网格几何下的快速粒子径迹算法,取得了与MCNP程序一致的剂量计算结果,计算速度较MCNP程序提高2.7～3.5倍.MCDB可进行并行计算,具有线性加速比,能够满足BNCT临床对计算时间和精度的要求.

基于知识的切削过程优化系统设计

为了将计算机、信息等技术和机械加工技术有机地结合 ,行之有效地用于切削加工过程的优化 ,突破传统意义上的优化概念 ,设计了切削过程优化系统 。

改进的密集U型网络对视网膜血管的分割

针对视网膜血管分割中存在的细小血管像素模糊以及血管断裂的问题,本文提出一种改进的密集U型网络(dense residual U-shaped network,DRU-Net)。首先,结合残差结构和密集连接的优点提出了密集残差模块,并用其构建DRU-Net网络的编码层和解码层,充分提取目标特征;然后在网络底部添加由空洞卷积搭建的多路特征蒸馏模块(multi-characteristic distillation block,MCDB),提取不同尺度的图像特征信息;最后在网络的跳跃连接处引入双向卷积长短期记忆模块(bidirectional convolutional long and short-term memory,BConv LSTM),充分融合浅层和深层的特征信息,输出完整的血管图。在公开的数据集DRIVE和CHASE_DB1上进行实验,分别取得了0.9669和0.9764的准确度,同时AUC(area under curve)分别达到了0.9839和0.9867,证明网络具有较好的分割效果,拥有一定的应用价值。

含肿瘤BNCT网格模型的Monte Carlo剂量计算

根据Snyder解析模型建立了一个含有肿瘤的BNCT(硼中子俘获治疗)-4 mm网格模型,应用MCNP(Monte Carlo N-particle)程序进行模拟计算,并对结果进行了物理分析;使用新研制的MCDB(Monte Carlodosimetry in brain)程序对Snyder加肿瘤模型进行了模拟,得到和MCNP程序几乎完全一致的结果,验证了MCDB程序的正确性,由于MCDB采用了适合均匀网格的快速粒子径迹算法,因而提高了计算速度,较MCNP节省了36%的模拟时间。