中国科学技术大学核医学物理研究所博士研究生彭昭（导师徐榭教授）以第一作者在医学物理top杂志Physics in Medicine & Biology（PMB）上发表了题为“Development of a GPU-accelerated Monte Carlo dose calculation module for nuclear medicine, ARCHER-NM: Demonstration for a PET/CT imaging procedure”的学术论文，论文合作者包括本课题组的卢昱、徐遥、李永哲、程博、陈志、裴曦和中科大第一附属医院核医学科的汪世存、谢强和倪明，2022年3月17日论文正式在线发表。
这篇论文描述一种用于核医学诊断或治疗放射性核素的放射源模块构建方法，在GPU加速的蒙特卡罗计算引擎ARCHER的基础上开发了PET/CT成像内照射剂量计算软件ARCHER-NM，并结合基于神经网络的多器官自动分割技术，实现了PET/CT成像患者内照射器官剂量的计算。据调研所知，这是国际上第一个结合GPU加速蒙特卡罗技术和全身器官自动分割技术，为临床PET/CT成像患者提供个性化辐射剂量计算的研究，ARCHER-NM整体流程如图1所示，由于PET图像是在特定时间获取的，其只能代表特定时间点的放射源分布，根据PET图像构造的放射源计算出的是剂量率分布和器官剂量率，这是准确计算PET成像吸收剂量的基础。
图1. PET/CT成像内照射器官剂量计算软件ARCHER-NM的整体流程
基于一例注射了18F-FDG的患者PET/CT图像数据，分别使用ARCHER-NM和一款传统的基于CPU的蒙特卡罗软件GATE计算该患者的剂量率分布和器官剂量率，模拟的衰变事件的数量都为5×108。计算结果表明，与GATE相比，ARCHER-NM的计算速度提高了超过400倍，而两者平均的器官剂量误差仅为1.34%。图2显示了ARCHER-NM和GATE剂量率分布图像，图3展示该患者的器官自动分割结果（基于合肥慧软科技有限公司的器官自动勾画软件DeepViewer），图4展示了ARCHER-NM和GATE计算得到的器官剂量率柱状图。
图2. 18F-FDG PET成像患者的GATE和ARCHER-NM结果之间矢状面和冠状面剂量率图的比较。其中（a）（d）为GATE计算结果；（b）（e）为ARCHER-NM计算结果；(c)（f)是ARCHER-NM以GATE结果为参考标准的相对误差图。
图3. 18F-FDG PET成像患者器官分割结果的可视化展示
图4. ARCHER-NM与GATE计算的18F-FDG PET成像患者器官剂量率结果的比较
彭昭：2017年本科毕业于中国科学技术大学核科学技术学院，毕业论文为“基于深度学习的放射医学图像处理”，同年加入核医学物理研究所攻读博士学位，研究领域涉及放射治疗、深度学习和蒙特卡罗计算，2019年曾到美国伦斯勒理工学院进行了为期6个月的访问学习，在研究生期间，其以第一作者发表SCI英文期刊论文4篇（其中，发表在Medical Physics的一篇论文被评为2020-2021年top引用论文），会议论文1篇，著作章节1篇，获得中国科学技术大学核科学技术学院2020年博士国家奖学金和2021年研究生中广核奖学金。
论文链接：
https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6560/ac58dd
