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基于GPU的快速剂量计算方法

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
注释表第10-11页
缩略词第11-12页
第一章 绪论第12-19页
   ·肿瘤放射治疗第12-14页
     ·放射治疗的产生和发展第12-13页
     ·放射治疗计划系统第13-14页
   ·剂量计算的意义及算法简介第14-15页
   ·GPU 通用计算的发展与 CUDA第15-16页
   ·利用 GPU 进行剂量计算的国内外研究现状第16-17页
   ·本文研究内容及章节安排第17-19页
第二章 CUDA 编程模型与平台搭建第19-24页
   ·引言第19页
   ·CUDA 编程模型第19-20页
   ·CUDA 存储器模型第20-22页
   ·CUDA 平台搭建第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第三章 医用直线加速器光子束能谱的重建第24-34页
   ·引言第24页
   ·利用模拟退火法重建光子能谱第24-27页
     ·目标函数第25-26页
     ·初始化第26页
     ·新解的产生第26-27页
     ·模拟退火参数第27页
     ·光子束中轴 PDD 数据的测量第27页
     ·基于 MC 软件的单能光子 PDD 的模拟第27页
   ·MC 法重建光子能谱第27-32页
     ·BEAMnrc 子程序第28-29页
     ·BEAMDP 子程序第29-30页
     ·DOSXYZnrc 子程序第30页
     ·西门子直线加速器治疗头的 MC 模拟第30-32页
   ·结果分析第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第四章 利用 GPU 对 CCCS 剂量计算进行加速优化第34-56页
   ·引言第34页
   ·CCCS 算法原理第34-36页
   ·DICOM 标准与坐标系的转换关系第36-38页
   ·CCCS 算法流程第38页
   ·优化内容第38-39页
   ·优化策略第39-43页
     ·grid 和 block 的维度设计第39-40页
     ·存储器优化第40-42页
     ·指令优化第42页
     ·异步并行执行第42-43页
   ·测试方法第43-44页
   ·优化过程第44-47页
     ·CT 插值过程第44-45页
     ·TERMA 计算第45页
     ·剂量叠加第45-47页
     ·剂量插值第47页
   ·结果分析第47-54页
     ·CUDA 环境的启动第47页
     ·CT 数据插值第47-49页
     ·TERMA 的计算第49-50页
     ·剂量插值第50-52页
     ·剂量计算结果分析第52-54页
   ·本章小结第54-56页
第五章 总结与展望第56-57页
   ·工作总结第56页
   ·工作展望第56-57页
参考文献第57-60页
致谢第60-61页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第61页

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