LIGHT TRANSPORT IN BIOLOGICAL TISSUES USING GPU.
The exact solution of the propagation of light in turbid media is possible only in very simple problems. In almost all practical cases numerical methods are mandatory. In this paper we calculate the absorbance of light in tumoral tissue using Monte Carlo (MC) simulation in order to optimize the exec...
| Publicado en: | Revista Cubana de Física Vol. 33; no. 2; pp. 122 - 127 |
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| Autores principales: | , , , |
| Formato: | Artículo |
| Publicado: |
Universidad de La Habana
Dec2016
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| Acceso en línea: | Ver este registro en EBSCOhost |
| Sumario: | The exact solution of the propagation of light in turbid media is possible only in very simple problems. In almost all practical cases numerical methods are mandatory. In this paper we calculate the absorbance of light in tumoral tissue using Monte Carlo (MC) simulation in order to optimize the execution time of several parallel algorithms for Graphic Processing Units (GPU) and a serial code running on the Central Processing Unit (CPU) for 10 to 10 photon packets. The plots of absorbance versus time and tissue depth are presented, showing that the precision of the methods depend on the number of photons and it is algorithm independent. The implementation of MC algorithms using GPU have shown that simulations may be 300 times faster than on a CPU providing an effective time framework to study complex systems. La interacción de la luz con medios turbios complejos se estudia empleando métodos numéricos. En este trabajo presentamos un modelo para el cálculo de la absorbancia de la luz en tejido tumoral utilizando el método de Monte Carlo (MC) con el objetivo de optimizar los tiempos de ejecución de varios algoritmos paralelos ejecutados en unidades de procesamiento gráfico (GPU) y un código serie en la unidad central de procesamiento, variando el número de paquetes de fotones desde 10 hasta 10. Presentamos los gráficos de absorbancia en función del tiempo y la profundidad del tejido demostrando que la precisión del método aumenta con el número de fotones y es independiente del algoritmo utilizado. Demostramos que el uso de GPU puede aumentar la velocidad del método 300 veces, siendo una solución para estudiar este tipo de problemas. |
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