Beschleunigung von Simulationen für PET-Anwendungen mit CPU-basierter Software

7. September 2021

J.J. Scheins, M. Lenz, U. Pietrzyk, N.J. Shah and C. Lerche

Genaue Simulationen sind ein wesentliches Werkzeug für die Untersuchung und Gestaltung vieler Aspekte der Positronen-Emissions-Tomographie (PET), z.B. Scannerdesign, Aufnahmeprotokolle, Datenkorrekturen oder Quantifizierung und Modellierung. In dieser Hinsicht stellen Monte-Carlo-Simulationen (MCS) mit der Software GATE einen grundlegenden Ansatz für die Modellierung von Photonenwechselwirkungen dar. Allerdings sind die Simulationen rechenintensiv und daher extrem zeitaufwändig.

Als Antwort auf dieses Problem haben Forscher des INM-4 eine neuartige CPU-basierte Software entwickelt, den PET-Physik-Simulator (PPS), der mehrere effiziente und zum Teil neue Methoden kombiniert, um die Simulationszeit erheblich zu verkürzen.

In dieser Arbeit werden die Vorteile von PPS für einen am Institut in Entwicklung befindlichen PET-Scanner mit 3-Lagen-Blockdetektoren demonstriert. Die Ergebnisse zeigen, dass alle Code-Optimierungen einen Beschleunigungsfaktor von ≈20 (Einzelkern-Prozess) erbrachten. Darüber hinaus konnte gezeigt werden, dass Multi-Threading auf einer High-End-CPU-Workstation (96 Kerne) den PPS um den Faktor 80 weiter beschleunigte. Dies führte zu einem Gesamtbeschleunigungsfaktor von ≈1600, der vergleichbare GPU-basierte MCS um den Faktor ≳2 übertrifft. Durch das neuartige Verfahren des Koinzidenz-Multiplexings wurde der Durchsatz zusätzlich um einen Faktor ≈15 erhöht, was in einem kombinierten Beschleunigungsfaktor von ≈24 000 resultiert.

Auf diese Weise kann PPS zur Simulation von beliebigen Emissionsquellen und komplexer PET-Detektorsysteme mit einem effektiven Durchsatz von 106 Photonenpaaren in weniger als 10 Millisekunden verwendet werden. Darüber hinaus bestätigen die Forschungsergebnisse, dass PPS ein hoch genaues und äußerst konkurrenzfähiges MCS-Werkzeug für PET-Anwendungen ist, die einen maximalen Ereignisdurchsatz erfordern, z. B. bei Streukorrekturen oder Modellierung der Systemantwortmatrix.

Im Anschluss an diese fortschrittlichen Entwicklungen beabsichtigt das Team, die Methode weiter zu verbessern, und geht davon aus, dass sie in Zukunft ein sehr effektives Werkzeug zur Unterstützung einer genaueren Quantifizierung bei PET-Anwendungen sein wird.

Originalpublikation

High-throughput, accurate Monte Carlo simulation on CPU hardware for PET applications