UM ALGORITMO PARALELO PARA SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO APLICADO EM RADIOLOGIA

Italo Luis Gomes Lacerda dos Santos; Antonio Carlos dos Santos Souza

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Trabalho

Título do Trabalho

UM ALGORITMO PARALELO PARA SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO APLICADO EM RADIOLOGIA

Autores

Italo Luis Gomes Lacerda dos Santos
Antonio Carlos dos Santos Souza

Modalidade

Programa Institucional de Bolsas de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (PIBITI)

Área temática

Ciências Exatas e da Terra

Data de Publicação

12/01/2021

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

Português

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/congressoprpgi/292651-um-algoritmo-paralelo-para-simulacao-de-monte-carlo-aplicado-em-radiologia

ISBN

978-65-5941-076-7

Palavras-Chave

Algoritmo Paralelo, Monte Carlo, Radiologia, GPU, Computação Paralela

Resumo

A elevada demanda de procedimentos diagnósticos e terapêuticos que utilizam radiações ionizantes é acompanhada da necessidade de avaliar os valores de dose absorvida decorrentes destes procedimentos, em especial da dose em tratamentos de radioterapia na modalidade de braquiterapia. Nessa modalidade de tratamento para a obtenção da distribuição de dose é necessário calcular uma integral, a integral de Sievert. Esta integral tem no seu no integrando a exponencial da secante, sendo uma integral sem solução analítica. Uma forma pouco custosa de realizar essa avaliação consiste na representação do fenômeno do transporte de radiação em meio material com o método estocástico de Monte Carlo. Diversas bibliotecas computacionais implementam Monte Carlo para simulações físicas, contudo a simulação é computacionalmente custosa, impedindo que o profissional da área de saúde tenha um feedback mais rápido e otimizada acerca do experimento realizado. Nesse sentido, o trabalho propôs o uso de técnicas de paralelismo no método de Monte Carlo para execução em paralelo nas Unidades de Processamento Gráfico (GPUs). O método de simulação de transporte de radiação por Monte Carlo é tipicamente considerado o mais preciso para avaliação da dose absorvida por tecidos e órgãos em terapias que envolvem radiações ionizantes. É um método estatístico e estocástico que indica que, com uma quantidade elevada de amostragens aleatórias distribuídas uniformemente sobre o domínio de interesse, é possível obter aproximações numéricas para problemas cuja solução é conhecida apenas de forma analítica. Bibliotecas como GEANT4 e PENELOPE demonstraram que a simulação de Monte Carlo provê a obtenção de resultados precisos para as mais variadas condições. Essas bibliotecas são orientadas à precisão, demandando longos tempos de simulação e elevado custo computacional para minimizar as incertezas estatísticas do processo estocástico inerente da simulação por Monte Carlo. Esse custo é causado pela implementação sequencial dos algoritmos, que executam uma instrução do código por vez num único núcleo computacional mesmo sendo instruções repetidas. Adaptando um algoritmo sequencial em um algoritmo massivamente paralelo com o uso das GPUs, foi possível aplicar a computação paralela para desenvolvimento de um algoritmo utilizando GPU e método de Monte Carlo que acelerasse o processo de simulação para calcular a integral de Sievert, pois, como o método de Monte Carlo consiste na execução da probabilidade de ocorrência de um evento, sendo reproduzido por mais de um núcleo paralelamente, eleva o número de amostragens aleatórias, posteriormente sincronizadas para obtenção do resultado final, otimizando a execução do algoritmo e obtendo o feedback necessário num tempo menor comparado ao algoritmo sequencial. Esse algoritmo demonstrou ter um ganho de tempo de execução de até 2000% comparado a mesma solução de forma sequencial, o que demonstra que um algoritmo paralelizado trás vantagens concretas, tornando seu uso mais dinâmico, melhorando resultados e proporcionando maior agilidade.

Título do Evento: I Congresso de Pesquisa, Pós-Graduação e Inovação do IFBA
Título dos Anais do Evento: Anais do I Congresso de Pesquisa, Pós-Graduação e Inovação do IFBA e do XVII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica (SICTI)
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital

Como citar

SANTOS, Italo Luis Gomes Lacerda dos; SOUZA, Antonio Carlos dos Santos. UM ALGORITMO PARALELO PARA SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO APLICADO EM RADIOLOGIA.. In: Anais do I Congresso de Pesquisa, Pós-Graduação e Inovação do IFBA e do XVII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica (SICTI). Anais...Salvador(BA) IFBA, 2020. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/congressoprpgi/292651-UM-ALGORITMO-PARALELO-PARA-SIMULACAO-DE-MONTE-CARLO-APLICADO-EM-RADIOLOGIA. Acesso em: 11/08/2025