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GAMOS (Geant4 Architecture for Medicine-Oriented Simulations) Pedro Arce Dubois Pedro Rato Mendes

GAMOS (Geant4 Architecture for Medicine-Oriented Simulations) Pedro Arce Dubois Pedro Rato Mendes Grupo de Fisica Médica del CIEMAT 26 Mayo 2006. Indice. Utilidades Manejo de parámetros Manejo de verbosidad Manejo de ficheros de input Output para reconstrucción Ejemplos PET e ITACA

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GAMOS (Geant4 Architecture for Medicine-Oriented Simulations) Pedro Arce Dubois Pedro Rato Mendes

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  1. GAMOS (Geant4 Architecture for Medicine-Oriented Simulations) Pedro Arce Dubois Pedro Rato Mendes Grupo de Fisica Médica del CIEMAT 26 Mayo 2006

  2. Indice • Utilidades • Manejo de parámetros • Manejo de verbosidad • Manejo de ficheros de input • Output para reconstrucción • Ejemplos • PET e ITACA • Histogramas • Resumen • Primer • Uso de GAMOS • Introducción • Objetivos de GAMOS • Qué es un plug-in • Geometría • Generador • Física • Acciones de usuario • Detectores sensitivos y hits • Histogramas • Visualización

  3. GAMOS (Geant4 Architecture for Medicine-Oriented Simulations) GAMOS debe ser capaz de permitir que un usuario • Simule su proyecto sin conocer nada GEANT4, ni C++ • Pueda añadir una nueva funcionalidad y a la vez reutilizar toda la funcionalidad que quiera de GAMOS • Debe ser completo, flexible, ampliable y fácil de usar COMPLETO: • Proporcione la funcionalidad que pueda necesitar quien quiera simular un proyecto de física médica • Imposible cubrir todo lo que un usuario pueda necesitar • Ha de ser ampliable • Irá creciendo con el tiempo…

  4. GAMOS (Geant4 Architecture for Medicine-Oriented Simulations) FLEXIBLE • Lo que hace se puede decidir desde el exterior, con un fichero de comandos • Con comandos se pueden combinar distintos módulos a gusto del usuario • Cambiar la geometría pero no los histogramas • Cambiar el tipo de detector sensitivo pero dejar la clasificación PET • ... • MODULAR: Cada clase, cada programa hace una y solo una cosa, bien definida y a la vez lo más general posible

  5. GAMOS (Geant4 Architecture for Medicine-Oriented Simulations) AMPLIABLE • Fácil de añadir cualquier nueva funcionalidad • Reutilizar la funcionalidad existente con mínimos cambios • Basado en “plug-in’s”, de modo que se pueden añadir módulos sin afectar a otros FÁCIL DE USAR • Casi todo se pueda hacer con un fichero de comandos • Un buen diseño, aplicando las técnicas de ingeniería del software • Bien documentado

  6. Que es un plug-in? • El programa principal de GAMOS no tiene componentes predefinidos • En run-time se elige que componentes se cargan según la lista de input • El usuario tiene plena libvgertad en la elección de componentes • Los componente se cambian en el macro de input, sin tener que escribir código C++ y recompilar • El usuario puede definir un componente no previsto por GAMOS • Lo puede usar con añadirlo a la lista en el fichero de input • Puede mezclarlo con cualquier otro componente suyo o de GAMOS Para la implementación de plug-in's en GAMOS se ha elegido la librería del CERN: SEAL

  7. Geometría Cuatro modos de definirla: Con código C++ • De la manera usual en GEANT4 • La clase se convierte en un plug-in para poder seleccionarla en el macro de input Con GDML (GEANT4 Detector Modeling Language) • Escribe la geometría en GDML • Selecciona /gamos/selectGeometry GDMLDetectorConstruction Con GAG (GEANT4 Adaptative GUI) • Con un GUI se escribe la geometría • EL output es C++ o GDML Usando los ejemplos de GAMOS • PET se puede definir con un fichero de 8 parámetros (n_crystals, crystal_x/y/z, radius, …) • ...

  8. GDML document <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <gdml xsi:noNamespaceSchemaLocation="GDMLSchema/gdml.xsd"> <define> … <position name="TrackerinWorldpos" unit="mm" x="0" y="0" z="100"/> </define> <materials> … <material formula=" " name="Air" > <D value="1.290" unit="mg/cm3"/> <fraction n="0.7" ref="Nitrogen" /> <fraction n="0.3" ref="Oxygen" /> </material> </materials> <solids> … <box lunit="mm" name="Tracker" x="50" y="50" z="50"/> </solids> <structure> … <volume name="World" > <materialref ref="Air" /> <solidref ref="world" /> <physvol> <volumeref ref="Tracker" /> <positionref ref="TrackerinWorldpos"/> <rotationref ref="TrackerinWorldrot"/> </physvol> </volume> </structure> <setup name="Default" version="1.0" > <world ref="World" /> </setup> </gdml> positions, rotations materials solids geometry tree 'world' volume

  9. GAG:

  10. GAG:

  11. GAG:

  12. Utilidades de Geometría Utilidades que pueden ser usadas con un comando o desde cualquier lugar del código de usuario • Fábrica de materiales • GAMOS lee una larga lista de materiales de un fichero • Construye un G4Material a demanda del usuario G4Material* bgo = GamosMaterialMgr::GetInstance() ->GetG4Material(“BGO”); • Imprimir lista de • Materiales • Sólidos • Volúmenes lógicos • Volúmenes físicos • “Touchables” • Encontrar un volumen por nombre • Borrar un volumen de la geometría TO BE DONE...

  13. Generador de sucesos • Con código C++ • De la manera usual en GEANT4 • La clase se convierte en un plug-in para poder seleccionarla en el macro de input • Usando GAMOS generator • Combina cualquier número de partículas o isótopos que decaen a e+, e-, g • Cada partícula o isótopo puede tener una combinación distinta de distribuciones de tiempo, energía, posición y ángulo

  14. GAMOS Generator • Basado en G4GeneralParticleSource, añadiéndole: • Espectros de tiempo • 1 o muchas partículas + 1 o muchos isotópos que decaen al mismo tiempo • Algunas distribuciones extra

  15. Física • Con código C++ • De la manera usual en GEANT4 • La clase se convierte en un plug-in para poder seleccionarla en el macro de comandos • Usando GAMOS physics list • Basada en el ejemplo avanzado de GEANT4 sobre hadroterapia • Se pueden combinar diferentes listas de física para fotones, electrones, positrones, muones, protones, e iones • fotones • photon-epdl: low energy Evaluated Particle Data Library • photon-standard: standard electromagnetic processes (no low energy) • photon-penelope: processes a' la Penelope • electrones • electron-eedl: low energy Evaluated Particle Data Library • electron-standard: standard electromagnetic processes (no low energy) • electron-penelope: processes a' la Penelope

  16. Física • positrones • positron-standard: standard electromagnetic processes (no low energy) • positron-penelope: processes a' la Penelope • muones • muon-standard: standard electromagnetic processes (no low energy) • protones • proton-precompound: precompound evaporation model • proton-precompoundFermi: precompound evaporation plus Fermi break-up models • proton-precompoundGEM: precompound GEM evaporation model • proton-precompoundGEMFermi: precompound GEM evaporation plus Fermi break-up models • proton-precompund-binary: binary cascade model with the default precompound

  17. Física • iones • ion-LowE: low energy processes, with CIRU49 as stopping power parameterisation • ion-standard: standard electromagnetic processes (no low energy) • ion-LowE-ziegler1977: low energy processes, with Ziegler 1977 as stopping parameterisation • ion-LowE-ziegler1985: low energy processes, with Ziegler 1985 as stopping parameterisation • ion-LowE-ziegler2000: low energy processes, with SRIM2000 as stopping parameterisation

  18. Acciones de usuario • Son el modo como interaccionar con la ejecución del programa y extraer información o modificarlo • Al principio/fin de cada Run, al principio/fin de cada Event, al principio/fin de cada Track, después de cada Step • GAMOS user actions • Se pueden tener varias “acciones de usuario” del mismo tipo • Permite separar las distintas funcionalidades • Se puede activar/desactivar una “acción de usuario” con una línea de comando

  19. Detectores sensitivos y Hits • Para producir hits en GEANT4 el usuario tiene que: • Definir una clase que herede de G4VSensitiveDetector • Asociarla a un G4LogicalVolume • Crear hits cada vez que una partícula atraviese el volumen sensitivo • Limpiar la lista de hits al final de cada suceso • En GAMOS esto se puede hacer con un comando • /gamos/assocSD2LogVol SD_CLASS SD_TYPE LOGVOL_NAME • Hay dos clases de SD en GAMOS • Simple: a cada volumen se le asocia un SD  un hit • VirtuallySegmented: un volumen se segmenta y se construye un hit diferente en cada trozo

  20. GAMOS hits • Cada vez que una traza deposita energía en un volumen que tiene asociado un SD, se crea un hit • Si en el mismo suceso se deposita energía en el mismo volumen, la energía se añade al hit existente • Un hit tiene la información • G4int theDetUnitID; ID de la copia del volumen sensitivo • G4int theEventID; • G4double theEnergy; • G4double theTimeMin; tiempo del primer depósito de E • G4double theTimeMax; tiempo del último depósito de E • G4ThreeVector thePosition; • std::set$<$G4int$>$ theTrackIDs; lista de todas las trazas que forman el hit • std::set$<$G4int$>$ theOriginalTrackIDs; lista de los fotones que produjeran las trazas que forman el hit • std::vector$<$GamosEDepo*$>$ theEDepos; lista de energías depositadas • G4String theSDType;

  21. GAMOS clusters de hits • GAMOS puede unir varios hits en uno (cluster) • Para recuperar 511 keV si ha habido una interacción Compton previamente • Para unir los hits de la misma cascada electromagnética de un electrón • Dos tipos de clusterizer • GamosClusterizerByDistance: une hits que estén separados menos de una distancia definida por el usuario • GamosClusterizerByBlock: une hits que estén en el mismo bloque de cristales • GAMOS clusterizer’s son plug-in’s: se activan con un comando en el fichero de input • /gamos/clusterizer GamosClusterizerByDistance

  22. Simulación del tiempo de medida • Un detector no es capaz de separar señales de sucesos diferentes si tienen un tiempo menor que un cierto valor • GamosHitsEventMgr • Acumula los hits de todos los sucesos • Construye una lista con los hits cuyo tiempo sea mayor que tiempo del suceso – tiempo de medida • Con esta lista de hits se construyen los clusters • El tiempo de medida se puede establecer en el fichero de input • Un tiempo distinto para cada tipo de SD • /gamos/setParam SD:Hits:MeasuringTime:Calor 10.*ns

  23. Simulación del tiempo muerto • Cuando se crea un hit en un cristal, ese cristal (o un grupo de cristales) no es capaz de tomar nuevos datos durante un tiempo • GamosHitsEventMgr • Guarda una lista de los cristales que han tomado datos en un tiempo mayor que tiempo del suceso – tiempo muerto del detector • Cuando hace la lista de hits buenos, chequea que el cristal que contiene al hit no esté en esa lista • El tiempo de medida se puede establecer en el fichero de input • Un tiempo distinto para cada tipo de SD • /gamos/setParam SD:Hits:DeadTime:Calor 100.*ns

  24. Digitalización • Para el ClearPET es necesario simular en detalle todos los efectos de la toma de datos • simulación del pulso de señal • ruido electrónico • filtreo de la señal • muestreo y conversión en cuentas de ADC • lógica del trigger • ... • eficiencias y resoluciones de los detectores • Pedro Rato está trabajando en ello

  25. Histogramas • Varios formatos soportados: ROOT, AIDA, HBOOK • El mismo código para crear y rellenar histogramas independiente del formato • GAMOS se encarga de escribir el fichero en el formato elegido al final del job • Tipos de histogramas: 1D, 2D, Profile1D, Profile2D • GamosAnalysisMgrguarda una lista de histogramas para que puedan ser accedidos desde cualquier parte del código, por número o por nombre • GamosHitsEventMgr::GetInstance(“pet”)->GetHisto1(1234) ->Fill(ener); • GamosHitsEventMgr::GetInstance(“pet”)->GetHisto1(“CalorSD: hits energy”)->Fill(ener); • Se pueden tener varios ficheros cada uno con sus histogramas • Al crear un histograma se elige el nombre del fichero

  26. Visualización • En GAMOS se pueden usar las mismas herramientas que en GEANT4: • ASCIITree • GAGTree • OGLIX • OGLSX • DAWN • DAWNFILE • RayTracer • G4HepRep • G4HepRepFile • VRML1 • VRML2 • VRML1File • VMRL2File

  27. Visualización Simulación PET CTI ECAT Exact (922) Desintegraciones F18 distribuidas en NEMA94

  28. Visualización con IGUANA • También es posible visualizar con IGUANA (Interactive Graphics for User ANAlysis) • Visualización 3D interactiva • Menú despegable de la jerarquía de volúmenes • Seleccionables individualmente y por jerarquía • Muestra por “logical volume” o “physical volume” • Enseña las propiedades de un volumen al hacer click en él • “clip planes” • “slicers” • Cambios de luz y colores • ...

  29. Visualización con IGUANA

  30. Manejo de parámetros • Algunos algoritmos dependen de parámetros que el usuario puede cambiar • GamosParameterMgr ayuda al usuario a definir un nuevo parámetro de forma sencilla • Se define un parámetro en el fichero de input • /gamos/setParam SD:Hits:EnergyResolution 0.1 • Se accede a ese valor en cualquier parte del código • float enerResol = GamosParameterMgr::GetInstance() • ->GetNumericValue(“SD:Hits:EnergyResolution”,0.); • Al usar un parámetro en el código siempre hay que definir un valor por defecto (para el caso de que no aparezca en el fichero de input) • Los parámetros pueden ser números o caracteres

  31. Manejo de verbosidad • En modo normal el usuario quiere que haya poco output por suceso, pero cuando hay algún problema quiere mucho output • En GAMOS se puede controlar cuanta verbosidad se quiere desde el fichero de input • /gamos/verbosity GamosSDVerb 3 • En el código se usa fácilmente • G4cout << SDVerb(3) << “starting SD construction” << G4endl; • 5 + 1 niveles de verbosidad • SilentVerb = -1 • ErrorVerb = 0 (valor por defecto) • WarningVerb = 1 • InfoVerb = 2 • DebugVerb = 3 • TestVerb = 4 • Se pueden definir diferentes grupos de verbosidad

  32. Manejo de verbosidad • TrackingVerbose: • Se puede elegir para cuales sucesos y cuales trazas se activa el comando “tracking/verbose” (imprime cada step de cada traza) • /gamos/userAction TrackingVerboseUA • /gamos/setParam TrackingVerbose:EventMin 1000 • /gamos/setParam TrackingVerbose:EventMax 1010 • /gamos/setParam TrackingVerbose:TrackMin 10 • /gamos/setParam TrackingVerbose:TrackMax 20 • TrackCount: • Se imprime el numero de suceso simulado cada N sucesos con el número de trazas del último suceso y acumuladas • /gamos/userAction TrackCountUA • /gamos/setParam TrackCount:EachNEvent 1000

  33. Manejo de ficheros de input • Algunos algoritmos necesitan leer un fichero con una lista de datos • En GAMOS no es necesario tener el fichero en el mismo directorio donde se corre el programa • Más fácil de utilizar el mismo fichero para varios programas.. • La variable GAMOS_SEARCH_PATH contiene una lista de directorios donde GAMOS busca el fichero • Se pueden añadir más directorios

  34. Output para reconstrucción • GAMOS escribe un fichero con la información de los clusters para los sucesos clasificados como buenos sucesos PET o ITACA • Antiguamente era un fichero texto, ahora queremos que sea binario • Formato PET binario ya ha sido probado (Oscar Vela) • Formato ITACA está aún en discusión

  35. Ejemplos • Ejemplos de los casos más comunes en física médica: • Como introducción a GAMOS • Para poder ser reutilizados por quien quiera implementar un caso parecido • Ejemplos de histogramas: lo más generales posibles para ser reutilizados

  36. Ejemplos de física médica • Ejemplo PET: • Ver presentación de P. Rato • Ejemplo ITACA: • Basado en el ejemplo de J.M. Pérez • Geometría esférica, segmentada virtualmente en R, theta y phi • Clasificación como sucesos ITACA • Suceso PET + un par de clusters in “Tracker” y “Calor” con energía igual a la del tercer fotón

  37. Ejemplos de histogramas • HistosPositron: • Histogramas sobre la historia del positrón • energía inicial • rango • energía en la aniquilación • tiempo entre sucesos • energía de los fotones resultantes

  38. Ejemplos de histogramas • HistosGammaAtPhantom: • Histogramas sobre la historia de los fotones “originales” en el “phantom” • Clasificación por tipos de interacción • DCA fotones en la creación • DCA fotones al salir del “phantom”

  39. Ejemplos de histogramas • HistosGammaAtSD: • Histogramas sobre la historia de los fotones “originales” en los volúmenes sensitivos • Clasificación por tipos de interacción • energía pérdida • desviación en ángulo

  40. Ejemplos de histogramas • HistosHitsAndClusters: • Histogramas sobre los hits and clusters en cada tipo de SD • energía • número de deposiciones de energía / número de hits • distancia entre deposiciones de energía / entre hits • diferencia de tiempos

  41. Ejemplos de histogramas • ITACAEventClassifier: • Histogramas sobre la clasificación en sucesos PET e ITACA • Clasificación • Número de clusters 511 / E=E_3erFotón • Distancia línea - origen / cono - origen

  42. GAMOS Primer (I) • Ejemplo más básico en GAMOS: • Instalar GAMOS • Soportado para Scientific Linux 3 y para Fedora Core 4 • Utilizar los scripts de instalación automática (todavía hay que mejorarlos...) • Ir al directorio cd gamos/GAMOS_0_2_0/src/PET/PETgeometry • Configurar GAMOS gamosconf • Construir el fichero de input más básico: “myfile.in” /gamos/geometry PETgeometry /gamos/physicsList GamosEMLowEnPhysics /gamos/generator GamosGenerator /gamos/generator/addActiveIsotope F18 /run/initialize /run/beamOn 10 • Correr GAMOS gamos myfile.in

  43. GAMOS Primer (II) • Añadiéndole funcionalidad: • Añadiendo líneas de comando en el fichero de entrada • Definir un Sensitive Detector y crear hits /gamos/SD/assocSD2LogVol Simple Calor crystal • Hacer cluster de hits /gamos/clusterizer GamosClusterizerByBlock • Clasificar los sucesos /gamos/userAction ITACAEventClassifierUA • Añadir histogramas /gamos/userAction ItemGammaAtSD • Cambiar la precicisión para definir un cluster “511” /gamos/setParam ITACA:EvtClass:PET511EPrec 0.2 • Visualizar la geometría y las trazas al tiempo que se corre /control/execute vis.OGLIX • Correr GAMOS guardando el output en un fichero gamos myfile.in | tee gamos.output Producirá un fichero de histogramas: item.root

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