GPUクラスターを使用した肺気流の患者固有のモデリング医療診療のアプリケーションのために

この論文では、医療診療で適用できるグラフィックプロセシングユニット（GPU）計算を使用して肺気流をモデル化する新しい患者固有の方法を提案します。計算速度、設置価格、および計算流体ダイナミクスの適用に課せられる障壁を克服するために、GPU計算と格子ボルツマン法（LBM）に焦点を当てました。GPU計算とLBMは、GPUの特性により互換性があります。GPU計算のパフォーマンスにはデータアクセスの最適化が不可欠であるため、気道モデルが均一なデカルトメッシュで構成される等方性サブドメインで覆われている適応メッシュメッシュ法を開発しました。4つのサイズのサブドメインが最高のパフォーマンスを提供することがわかりました。コードは、価格と足跡が医療アプリケーションにとって合理的であるため、パフォーマンスと適用性を確認するために、小さなGPUクラスターでテストされました。

In this paper, we propose a novel patient-specific method of modelling pulmonary airflow using graphics processing unit (GPU) computation that can be applied in medical practice. To overcome the barriers imposed by computation speed, installation price and footprint to the application of computational fluid dynamics, we focused on GPU computation and the lattice Boltzmann method (LBM). The GPU computation and LBM are compatible due to the characteristics of the GPU. As the optimisation of data access is essential for the performance of the GPU computation, we developed an adaptive meshing method, in which an airway model is covered by isotropic subdomains consisting of a uniform Cartesian mesh. We found that 4(3) size subdomains gave the best performance. The code was also tested on a small GPU cluster to confirm its performance and applicability, as the price and footprint are reasonable for medical applications.