monte-carlo simulation for nuclear medecine in a grid environment

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1 Monte-Carlo simulation Monte-Carlo simulation for nuclear medecine in for nuclear medecine in a grid environment a grid environment Vincent Breton – Lydia Maigne Journée Ciment-GRID 20/2/03

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Monte-Carlo simulation for nuclear medecine in a grid environment. Vincent Breton – Lydia Maigne Journée Ciment-GRID 20/2/03. Déploiement d’une grille de calculs pour la bio-informatique. Simulations Monte-Carlo avec GEANT4 en imagerie médicale et en curie-/radiothérapie. - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: Monte-Carlo simulation for nuclear medecine in a grid environment

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Monte-Carlo simulation for Monte-Carlo simulation for nuclear medecine in a grid nuclear medecine in a grid

environmentenvironment

Vincent Breton – Lydia Maigne

Journée Ciment-GRID

20/2/03

Page 2: Monte-Carlo simulation for nuclear medecine in a grid environment

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développer une interface software entre la développer une interface software entre la physique corpusculaire et les sciences de la physique corpusculaire et les sciences de la

vievie

Déploiement d’une grille de calculs

pour la bio-informatique

Simulations Monte-Carlo avec GEANT4 en

imagerie médicale et en curie-/radiothérapie

gestion des flux de données générés par les expériences de génomique

on retrouve les mêmes problèmes en physique des particules, en imagerie médicale

optimiser les performances des détecteurs et des traitements

améliorer la qualité des images

étudier la faisabilité de nouvelles solutions technologiques ou médicales

Page 3: Monte-Carlo simulation for nuclear medecine in a grid environment

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L’équipe PCSVL’équipe PCSVune recherche une recherche

pluridisciplinairepluridisciplinaire

INSERM U494 (Paris)INSERM U494 (Paris)simulation SPECT

IASA AthènesIASA Athènesvalidation de GATE sur une gamma-caméra

petit animalCentre Jean Perrin Centre Jean Perrin

Service de médecine nucléaire

Centre Jean PerrinCentre Jean PerrinDépartement de radiothérapie

Dépôt de dose de plaques ophtalmiques

DataGRIDDataGRID

Collaboration Collaboration OpenGATEOpenGATEdéveloppement d’une plate-forme de simulation Monte-Carlo en médecine nucléaire

BBIO-INFORMATIQUEIO-INFORMATIQUE

Y. Legré

CCURIETHERAPIEURIETHERAPIE

D. DonnarieixL. Maigne

MMEDECINEEDECINE N NUCLEAIREUCLEAIRE

D. Lazaro

Page 4: Monte-Carlo simulation for nuclear medecine in a grid environment

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GATEGATEa Monte-Carlo simulation a Monte-Carlo simulation

platform for nuclear platform for nuclear medicine based on GEANT4medicine based on GEANT4

GGeant4 AApplication forTTomographic EEmission

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Two imaging modalitiesTwo imaging modalities morphological imaging (MRI, scanner, X-rays…)

detailed information about the patient anatomy

Functional imaging (nuclear medicine: SPECT, PET, …)

non-invasive method: a radioactive drug is injected to the patient and naturally evacuated from the organism

spatial distribution of the radiopharmaceutical in the body

study of the functional activity of an organ or a specific tissue (e.g tumor)

PET PET Positron emitters (18FDG

2 h) Resolution down to 2 mm

SPECT SPECT Single photon emitters (99mTc

6 h) Resolution down to 7 mmMultimodalityMultimodality

Combined imaging modalities (e.g PET/CT) Resolution improved

Page 6: Monte-Carlo simulation for nuclear medecine in a grid environment

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Why simulations in Nuclear Why simulations in Nuclear Medicine?Medicine?

Scannerdesign

Protocoloptimization

Algorithmtesting

Scattercorrection

Quantificationrecovery

Dataanalysis

ImageReconstruction

Simulation

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Two approaches…Two approaches…

General purpose simulation codes (GEANT4, EGS4, MCNP…) wide range of physics wide community of developers and users documentation, maintenance and support complexity speed

Dedicated simulation codes (PETsim, SimSET, Eidolon,…) optimized for nuclear medical imaging applications (geometry, physics...) ease of use and fast development maintenance, upgrades

Page 8: Monte-Carlo simulation for nuclear medecine in a grid environment

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GATE: an attempt to merge GATE: an attempt to merge both approachesboth approaches

Realistic modelisation of PET/SPECT experiments

modelisation of detectors, sources, patient movement (detector, patient) time-dependent processes (radioactive decay,

movement management, biological kinetics)

Ease-of-useFastLong-term availability, support and training

PET/SPECT dedicated tools

GEANT4 core potentialities

GATEGATE

Page 9: Monte-Carlo simulation for nuclear medecine in a grid environment

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GATE unique potentialities take advantage of GATE unique potentialities take advantage of GEANT4 toolkit and new developmentsGEANT4 toolkit and new developments

SCANNER DESCRIPTIONSCANNER DESCRIPTION Geometry

script (detectors, materials, …)

Properties spectral resolution…

RADIOACTIVE SOURCESRADIOACTIVE SOURCES Radioactive decay Digital images

complex emission and absorption cards

TIMETIME Physical dynamics : decay Biological dynamics : drug kinetics Movements

DYNAMICSDYNAMICS Detector continuous movement

rotation: SPECT, PET specific moves

Source movement patient (heart beat…) external source

USER FRIENDLYUSER FRIENDLY graphical interfacegraphical interface user guide, examplesuser guide, examples

Page 10: Monte-Carlo simulation for nuclear medecine in a grid environment

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Geometry examples of GATE Geometry examples of GATE applicationsapplications

Multi-ring PET

D. StrulIPHE Lausanne

Triple-head gamma camera

S. StaelensUni Ghent

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Validation of GATE Validation of GATE against experimentagainst experiment

Simulation of a small animal imaging gamma camera – CsI(Tl) crystal array coupled to a PSPMT– Small animal imaging (study of new

radiopharmaceuticals)

Lead shielding

PSPMT

LEHR collimator

source

CsI(Tl) crystal array

crystal array

Page 12: Monte-Carlo simulation for nuclear medecine in a grid environment

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Les enjeux du déploiement sur Les enjeux du déploiement sur grillegrille

Simulation en imagerie nucléaire– Accélération des calculs– Partage de données simulées

Simulation en radiothérapie– Idem– Etendre l’utilisation de codes Monte-Carlo pour

le calcul de dépôt de doses, beaucoup plus précis que les codes analytiques

Page 13: Monte-Carlo simulation for nuclear medecine in a grid environment

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Les différents niveaux de Les différents niveaux de parallélisationparallélisation

le plus simple : chaque acquisition est envoyée sur le plus simple : chaque acquisition est envoyée sur un processeur différentun processeur différent

moins simple : pour une acquisition donnée, moins simple : pour une acquisition donnée, diviser le nombre total d’évènements par le diviser le nombre total d’évènements par le nombre de processeurs, envoyer en parallèle les nombre de processeurs, envoyer en parallèle les jobs avec des générateurs random différents (GS) jobs avec des générateurs random différents (GS) et concaténer le fichier de sortieet concaténer le fichier de sortie

plus complexe : lorsque l’on fait bouger le plus complexe : lorsque l’on fait bouger le détecteur et/ou le fantôme, envoyer chaque run détecteur et/ou le fantôme, envoyer chaque run sur des processeurs différents sur des processeurs différents

encore plus complexe : paralléliser GEANT4, i.e encore plus complexe : paralléliser GEANT4, i.e traiter en parallèle plusieurs particules sur traiter en parallèle plusieurs particules sur plusieurs processeursplusieurs processeurs

Page 14: Monte-Carlo simulation for nuclear medecine in a grid environment

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Les différentes stratégies de Les différentes stratégies de déploiement sur une grilledéploiement sur une grille

Mise en œuvre – Faut-il tout transporter entre les nœuds ?

Exécutable Fichiers d’entrées Fichiers de sortie

– Vaut-il mieux pré-installer le code sur les noeuds ?

Attention à – L’introduction de biais par la parallélisation– …

Page 15: Monte-Carlo simulation for nuclear medecine in a grid environment

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Sur quelles grilles mettre en Sur quelles grilles mettre en œuvre le déploiement de GATE ?œuvre le déploiement de GATE ?

Banc-test de DataGrid

Grille LOcale Pluridisciplinaire en Auvergne

Ciment-GRID ?

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LLE E PPROJET ROJET DataGRIDDataGRID

DataGRIDDataGRID est un projet Européenest un projet Européen destiné à la mise en œuvre d’une Grille à gros volume de calcul et de données pour la recherche scientifique (Physique des particules, Observation de la terre, Biologie)

CERN, CNRS-IN2P3, INFN,NIKHEF, PPARC, ESRINCERN, CNRS-IN2P3, INFN,NIKHEF, PPARC, ESRIN 9,8 millions Euros - durée : trois ans (2001-2004)9,8 millions Euros - durée : trois ans (2001-2004) Objectifs principauxObjectifs principaux

- développer un middleware basé sur l ’outil GLOBUS - déployer des testbeds à grande échelle- valider le concept de grille sur différents démonstrateurs

Page 17: Monte-Carlo simulation for nuclear medecine in a grid environment

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Groupe de travail biomédical Groupe de travail biomédical (WP10) (WP10)

Spécification des besoins de l’imagerie médicale et Spécification des besoins de l’imagerie médicale et de la génomique pour un environnement largement de la génomique pour un environnement largement distribuédistribué

Identifier des applications biomédicales pertinentes Identifier des applications biomédicales pertinentes et les déployer sur le testbed de DataGRIDet les déployer sur le testbed de DataGRID

Travail pluridisciplinaire:Travail pluridisciplinaire:- développement de la grille et des outils d’analyse par des

informaticiens et des physiciens- Déploiement des applications par des biologistes, des bio-

informaticiens, des informaticiens,…

Page 18: Monte-Carlo simulation for nuclear medecine in a grid environment

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EEXECUTION D’UN JOB SUR LA GRILLEXECUTION D’UN JOB SUR LA GRILLE

StorageStorageElementElement

ComputingComputingElementElement

User InterfaceUser InterfaceJob Submission ServiceJob Submission Service

Information Information IndexIndex

ReplicaReplicaCatalogCatalog

DataJob

SandboxRésultat

JDL

RSLRésultat

Resource BrokerResource Broker

Informations

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Status of WP10 applicationsStatus of WP10 applications

Bio-informatics– Phylogenetics : BBE Lyon (T. Sylvestre)– Search for primers : Centrale Paris (K. Kurata)– Statistical genetics : CNG Evry (N. Margetic)– Bio-informatics web portal : IBCP (C. Blanchet)– Parasitology : LBP Clermont, Univ B. Pascal (N. Jacq)– Data-mining on DNA chips : Karolinska, LIMOS (R. Médina, R.

Martinez)– Geometrical protein comparison : Univ. Padova (C. Ferrari)

Medical imaging– MR image simulation : CREATIS (H. Benoit-Cattin)– Medical data and metadata management : CREATIS (J. Montagnat)– Mammographies analysis ERIC/Lyon 2 (S. Miguet, T. Tweed)– Simulation platform for PET/SPECT based on Geant4 : GATE

collaboration (L. Maigne)

Applications deployedApplications tested on EDGApplications under preparation

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GLOPGLOP

Carte du réseau Carte du réseau Vraiment Très Haut Vraiment Très Haut DébitDébit

Déploiement d’une grille locale de fermes de PC’s

- Acquisition de compétences technologiques

- Mise en oeuvre d’applications scientifiques

LARAMA/LERMES (mécanique)LIMOS (informatique)LLAIC1 (Bio-informatique / imagerie médicale)LPC (Physique Corpusculaire)Pôle Modélisation (pluridisciplinaire)CEMAGREF

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Calendriers…Calendriers…

DataGrid (2001-2004)– Version 2 du middleware, nouvelles fonctionnalités

GLOP (2003-2006)– Début 2003 : noeuds de grille à l’IUT (LLAIC1), l’ISIMA(Pôle

Modélisation) et au LPC– Extension de la grille corrélée à l’évolution de la technologie

Calendrier du déploiement de GATE– Installation de GATE sur des nœuds GLOP et DataGrid (Jan 2003)– Validation d’une application en curiethérapie (Feb-Mar 2003)– Déploiement sur grille (Avril-Sept 2003)

GLOP DataGrid Ciment ?