Otimização multicritério dos problemas de ângulos de feixe e mapa de fluência para tratamentos radioterápicos IMRT

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Marques, Thiago Soares
• Orientador(a): Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvea
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SISTEMAS E COMPUTAÇÃO
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Otimização; Multiobjetivo; Radioterapia
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
• Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/27974

O câncer é uma doença que acomete milhares de pessoas no mundo inteiro, e a cada ano o número de pessoas diagnosticadas com algum tipo de câncer cresce, vários tratamentos foram desenvolvidos para os mais diversos tipos de câncer, desde cirurgias, tratamentos com quimioterapia e radioterapia, sendo este último o objeto de estudo deste trabalho. A utilização de radioterapia em tratamentos de pessoas com câncer vem sendo aplicada com sucesso, e de forma crescente, uma vez que ela possibilita uma abordagem menos invasiva e com as tecnologias atuais, mais precisa. Na modalidade de radioterapia que utiliza fontes de radiação externa, também conhecida como teleterapia, existem fatores que podem se beneficiar de tecnologias computacionais para gerar uma melhoria na qualidade do tratamento realizado. Em especial, três problemas computacionais podem ser resolvidos na etapa de planejamento dos tratamentos radioterápicos: a seleção dos ângulos dos feixes de radiação, a determinação da quantidade de radiação que cada feixe deverá emitir, e o sequenciamento da radiação que deve ser administrada no paciente. Os dois primeiros problemas, também conhecidos como Otimização do Ângulo de Feixe e Otimização do Mapa de Fluências, serão estudados neste trabalho. Algoritmos mono-objetivo e multiobjetivo com modelos de programação linear e quadrática foram desenvolvidos para resolução dos problemas já mencionados. Os algoritmos implementados foram testados em com conjunto de casos reais de câncer de fígado e próstata e seus desempenhos são reportados no que diz respeito ao tempo computacional dispendido e qualidade das soluções encontradas.