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Le GPU aiutano a diminuire le dosi di raggi X

gpu medicali

Un nuovo approccio per il processing di dati provenienti da esami che sfruttano i raggi X sperimentato alla university of California di San Diego aiuterebbe a ridurre le dosi necessarie per avere avere immagini di buona qualità di circa 10 volte.

Sono molti i problemi derivanti dall'uso intensivo dell'imaging a raggi X, specialmente nella cosidetta IGRT (Image Guided Radiation Therapy), ovvero il supporto in tempo reale della tomografia per pilotare il dosaggio della radioterapia nel trattamento oncologico, è evidente che i molti cicli di scansione a cui sono sottoposti i pazienti presentano dei pericoli sia per i pazienti stessi sia per il personale sanitario.

Ridurre il numero di scansioni o il massimo, o il numero di raggi che effettivamente vengono generati (mAs) è l'unica soluzione per diminuire l'esposizione dei soggetti sopraelencati. Una riduzione del mAs è ottenibile riducendo la corrente di alimentazione o la frequenza di pulsazione, ma i risultati ottenuti risultano conseguentemente peggiori, il livello di rumore aumenta e i tempi necessari per avere una immagine di qualità accettabile aumentano.

Poiché nei trattamenti oncologici come l'IGRT il fattore tempo è un fattore chiave poiché deve essere di supporto all'intero processo Xun Jia sta seguendo la linea di integrare le più moderne soluzioni grafiche elaborate per il gioco alla ricostruzione dell'immagine da tomografia. L'accresciuta potenza di calcolo che è stata messa a disposizione degli ultimi 2 anni ha fatto si che fosse possibile ricostruire un'immagine da tomografia in circa 2 minuti.

Con solo 20 delle 40 proiezioni normali, un mAs pari a 0.1 per proiezione, il team californiano è riuscito ad archiviare immagini nitide in un tempo compreso tra 77 e 130 secondi utilizzando una GPU NVIDIA TESLA C1060 . Un valore di circa 100 volte più veloce rispetto agli approcci di ricostruzione classici. Ciò con un valore più basso di proiezioni (normalmente 360) e meno mAs (circa 0.4 per proiezione) rispetto al metodo classico.

naturalmente non si tratta di una semplice applicazione di un nuovo hardware all'ambito biomedicale. In particolare il team americano ha sviluppato un algoritmo di ricostruzione dedicato per sfruttare le potenzialità di calcolo della nuova generazione di GPU.

fonte:medicalnewstoday.com

 

 

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