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Deutscher Kongress für Orthopädie und Unfallchirurgie (DKOU 2012)

23.10. - 26.10.2012, Berlin

Interaktive Simulation und Visualisierung der intraoperativen Streustrahlung zur Unterstützung der Strahlenschutzausbildung

Meeting Abstract

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  • presenting/speaker Markus Wagner - TU Braunschweig, Peter L. Reichertz Institut für Medizinische Informatik, Braunschweig, Germany
  • Oliver-Johannes Bott - Fachhochschule Hannover, Fakultät III - Medien, Information und Design, Abt. Information und Kommunikation (IK), Hannover, Germany
  • Klaus Dresing - Universitätsmedizin Göttingen, Unfallchirurgie, Plastische und Wiederherstellungschirurgie, Göttingen, Germany

Deutscher Kongress für Orthopädie und Unfallchirurgie (DKOU 2012). Berlin, 23.-26.10.2012. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2012. DocWI41-839

DOI: 10.3205/12dkou213, URN: urn:nbn:de:0183-12dkou2136

Published: October 2, 2012

© 2012 Wagner et al.
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Fragestellung: Aufgrund des zunehmenden Einsatzes von radiologischen Diagnoseverfahren während operativer Eingriffe steigt auch die berufsbedingte Strahlenbelastung für das Personal im OP. Technische Verbesserungen der Röntgengeräte sowie der Einsatz von Strahlenschutzequipment sind zwar in der Lage die Belastung zu verringern, jedoch hängt die individuelle Dosisrate maßgeblich vom bedachten Einsatz der Strahlung und vom Wissen bezüglich der auftretenden Streustrahlung ab. Diese relevanten Sachverhalte sollen in Strahlenschutzkursen gelehrt werden. Derzeit erfolgt die Vermittlung dieser Fakten nur mit klassischen und nicht interaktiven Mitteln, wie Texten oder Diagrammen. Diese Einschränkung könnte dazu führen, dass die Streustrahleneffekte nicht ausreichend verständlich dargelegt werden und somit später ungünstige Verhaltensweisen zu einer vermeidbaren Strahlenbelastung führen. Um die Strahlenschutzausbildung zu unterstützen, wurde eine interaktive Simulation und Visualisierung der intraoperativen Streustrahlung und Strahlenbelastungen entwickelt und in ein computerbasiertes Trainingsystem integriert.

Methodik: Zur physikalischen Simulation der intraoperativen Streustrahlung wurde das MC-GPU Paket [1] erweitert und optimiert. Dieses Toolkit ermöglicht die Strahlungstransportsimulation in voxelisierten Volumina für den Energiebereich diagnostischer Röntgenstrahlung. Um die Strahlenausbreitung zu approximieren, werden Monte-Carlo-Methoden und die parallele Berechnungen unter Verwendung von CUDA [2] und moderner Grafikhardware eingesetzt. Zur Simulation der intraoperativen Streustrahlung wurde MC-GPU derart erweitert, dass es das Spektrum der Röntgenröhre, einen kegelförmigen Strahlengang, die automatische Dosisleistungsregelung sowie das Einfahren von Blenden simulieren kann. Des Weiteren wurde ein Algorithmus entwickelt, der basierend auf realen CT-Datensätzen dynamisch die Material- und Dichtewerte eines C-Bogens, eines Patienten, eines OP-Tisches und von bis zu 5 Mitarbeitern in das voxelisierte Simulationsvolumen integriert. Nach der Erweiterung um die Erfassung der individuellen Dosiswerte wurde die Laufzeit der Simulation noch weiter optimiert. Das resultierende Simulationsmodul wurde mit verschiedenen Visualisierungskomponenten in das C-Bogen-Trainingssystem virtX integriert, das durch eine interaktive virtuelle OP-Szenerie die intuitive Parametrisierung aller Objekte ermöglicht.

Ergebnisse und Schlussfolgerungen: Die entwickelte Software ist in der Lage die Strahlenausbreitung und -belastungen für beliebige OP-Szenarien innerhalb von 3-10s zu berechnen und darzustellen. Durch die Optimierung konnte die Berechnung auf der Grafikkarte um den Faktor 3 beschleunigt werden (96 mal schneller als vergleichbare iterative Berechnung auf der CPU). Hierdurch wird eine vorher nicht mögliche interaktive Präsentation der Streustrahlung für die Ausbildung ermöglicht. Eine Untersuchung des Effektes des entwickelten Lern- und Lehrwerkzeuges auf den Lernerfolg im betrachteten Gebiet wird derzeit durchgeführt.


Literatur

1.
Badal A, Badano A. mcgpu - Monte Carlo simulation of x-ray transport in a GPU with CUDA. Silver Spring, MD: 2010. http://code.google.com/p/mcgpu/ External link
2.
Nvidia Corporation. CUDA - Parallel programming made easy. Santa Clara, CA: 2010. http://www.nvidia.com/object/cuda_home_new.html External link