Matheurística para os problemas da geometria e da intensidade em IMRT
2018
A radioterapia e uma forma de tratamento de tecidos cancerigenos por meio de radiacao ionizante. A ideia fundamental do tratamento radioterapico e administrar uma dose de radiacao direcionada a regiao tumoral suficiente para destrui-lo, poupando as estruturas anatomicas saudaveis. O completo planejamento de um tratamento radioterapico consiste nas seguintes etapas: (I) selecionar os ângulos dos feixes, (II) calcular a intensidade dos feixes, e (III) definir uma sequencia de entrega da radiacao (ACOSTA et al., 2008). Tais etapas podem ser abordadas como problemas de otimizacao NP-dificeis, tendo diferentes modelos matematicos e uma variedade de algoritmos e tecnicas aplicaveis para tais. De modo geral, esses modelos propoem funcoes objetivo que de alguma forma penalizam excesso de radiacao em tecidos saudaveis e nobres e insuficiencia de dose no tumor. Apos revisao da literatura, optou-se pela adocao do modelo presente em (OBAL, 2016), referente aos problemas (I) e (II), comumente chamados tambem de problema da geometria e da intensidade, respectivamente. Seus metodos de solucao consistem na hibridizacao de meta-heuristicas com o Simplex, abordagem conhecida na literatura como matheuristica. As meta-heuristicas realizam a busca por conjuntos de feixes, enquanto que o Simplex e utilizado para calcular a intensidade dos feixes, utilizando ponderacao para as funcoes objetivo. Fundamentado em tal trabalho, esta monografia propoe uma matheuristica que hibridiza a Busca Tabu acompanhada da tecnica ejection chain com o metodo Simplex. Os dois metodos sao empregados da mesma maneira que em (OBAL, 2016), mas destacase a diferenciacao entre as buscas. Na Busca Tabu proposta neste trabalho, alem da exploracao da vizinhanca atraves da ejection chain, tambem foi decidido pela exploracao
de conjuntos de feixes de diferentes tamanhos, bem como o emprego de reinicio aleatorio da solucao. Para a avaliacao do algoritmo proposto, sao utilizados casos de teste adaptadosde (BREEDVELD; HEIJMEN, 2017). Ao inves de considerar os casos em sua integridade, apenas um subconjunto de regioes e tratado pelo metodo. A analise dos resultados sugere
que a abordagem proposta neste trabalho consegue obter tratamentos radioterapicos de melhor qualidade em comparacao ao algoritmo de (OBAL, 2016).
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