GPUによるモンテカルロ法を用いた生体組織光伝播シミュレーション

• Published in: Transactions of Japanese Society for Medical and Biological Engineering Vol. Annual56; no. Abstract; p. S58
• Main Authors: 鷲尾, 利克, 黒田, 輝, 鈴木, 志歩, 松前, 光紀
• Format: Journal Article
• Language: Japanese
• Published: 公益社団法人 日本生体医工学会 2018; Japanese Society for Medical and Biological Engineering
• ISSN: 1347-443X; 1881-4379
• DOI: 10.11239/jsmbe.Annual56.S58

モンテカルロシミュレーションとは乱数を用いた確率的手法で，生体組織内の光伝播の計算に用いられており，光拡散方程式の解法の標準手法として確立されている．しかしこの手法には計算時間が長いという欠点がある．一方，GPGPU(GPUによる汎用計算)はGPUを画像処理以外に応用する技術であり，計算資源にGPUを用いて実行時間の短縮をする．そこで本研究はGPUを用いた生体組織における光伝播シミュレーションを開発し，実行速度を向上させることを目的とする．本研究においてGPUを用いたMCML(Monte Carlo for multi-layered media)を実装し，鏡面反射率，拡散反射率，吸収率，透過率を計算し，実行時間を測定した．またOregon Medical Laser CenterのMCMLを用いて，計算結果と実行時間の比較を行った．計算条件は脳組織(白質)に対して波長980nmレーザ照射時のYaroslavskyらの文献値を用いて，実行回数は10回，実行1回の計算光子数は100万個とした．実行環境にはCPU(Intel(R)Core(TM)i7-6700)，GPU(GeForceGTX980Ti)，メモリ32GBを用いた．算出結果の比較として，平均値(標準偏差)を示す．本研究にて実装したGPMCMLでは拡散反射率0.42749(0.00036)，吸収率0.54659(0.00036)，透過率0.00172(0.00001)になった．またOMCLの平均値は，拡散反射率0.42711，吸収率0.54679，透過率0.00173となり，算出結果の同等性が示せた．実行時間の比較よりGP-MCMLでは約129倍速く実行可能であることを報告する．