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
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...
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| Published in | Transactions of Japanese Society for Medical and Biological Engineering Vol. Annual56; no. Abstract; p. S58 |
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| Main Authors | , , , |
| 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 |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1347-443X 1881-4379 |
| DOI | 10.11239/jsmbe.Annual56.S58 |
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| Abstract | 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． |
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| AbstractList | Monte Carlo(MC) methods are used for various numerical simulations and known as a solution of light diffusion equation. The light transport simulation model using MC method which has been established by Oregon Medical Laser Center was regarded as de facto standard. However, it has a disadvantage that MC method takes too long calculation time. Incidentally, GPGPU (General-purpose computing on graphics processing units) is known for the technique that curtails the execution time of program. To reduce calculation time, this study aims to develop a MC simulation of light propagation in living tissue using GPU. MCML (Monte Carlo for multi-Layered media) model is implemented as GPGPU program. Optical properties of white brain matter were used from Yaroslavskys data when diode laser of wavelength of 980nm irradiated. We calculated by CPU(Intel(R) Core(TM) i7-6700),GPU(GeForce GTX 980Ti ) and a memory card of 32GB.We reported difference of calculation speed between them.
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． 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． |
| Author | 鷲尾, 利克 黒田, 輝 鈴木, 志歩 松前, 光紀 |
| Author_FL | KURODA KAGAYAKI MATSUMAE MITSUNORI WASHIO TOSHIKATSU SUZUKI SHIHO |
| Author_FL_xml | – sequence: 1 fullname: SUZUKI SHIHO – sequence: 2 fullname: WASHIO TOSHIKATSU – sequence: 3 fullname: KURODA KAGAYAKI – sequence: 4 fullname: MATSUMAE MITSUNORI |
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| ContentType | Journal Article |
| Copyright | 2018 社団法人日本生体医工学会 |
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| DBID | RYH |
| DOI | 10.11239/jsmbe.Annual56.S58 |
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| Discipline | Engineering |
| DocumentTitleAlternate | Light Propagation Simulation using Monte Carlo method on GPU |
| DocumentTitle_FL | Light Propagation Simulation using Monte Carlo method on GPU |
| EISSN | 1881-4379 |
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| ISSN | 1347-443X |
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| Issue | Abstract |
| Language | Japanese |
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| PublicationDate | 2018 |
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| PublicationTitle | Transactions of Japanese Society for Medical and Biological Engineering |
| PublicationTitleAlternate | 生体医工学 |
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| PublicationYear | 2018 |
| Publisher | 公益社団法人 日本生体医工学会 Japanese Society for Medical and Biological Engineering |
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| Title | 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 |
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