O Uso de Mateheurísticas Para o Problema de Escolha dos Feixes de um Modelo de Otimização Aplicado ao Problema de Planejamento de Radioterapia

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Freitas, Juliana Campos de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/181650
Resumo: A escolha do conjunto de feixes e a intensidade de dose a ser depositada nos tecidos são problemas de suma importância para se obter um eficiente planejamento da radioterapia, uma vez que o melhor conjunto de feixes é escolhido de maneira que haja uma melhor distribuição de dose no tumor e proteção das células sadias. Para um melhor planejamento, diversos modelos de otimização estão sendo propostos utilizando metaheurísticas e/ou métodos exatos para a resolução dos mesmos. Este trabalho consiste em propor um modelo de programação não linear inteiro misto para escolha de feixes e intensidade de dose de irradiação baseado em um modelo de programação linear da literatura. Para a escolha do conjunto de feixes, foram propostas duas metaheurísticas (Busca Tabu e Busca em Vizinhança Variável), já para o problema de intensidade de dose, foram utilizados métodos exatos (Método de Pontos Interiores Barreira Logarítmica, Primal Simplex e Dual Simplex). Os métodos exatos foram integrados a ambas metaheurísticas e foram aplicados em $4$ casos reais de tumor de próstata utilizando imagens de tomografia computadorizada. Os resultados obtidos através dessas mateheurísticas foram analisados e comparados quanto ao tempo computacional, quantidade de iterações e função objetivo. Conclui-se que o modelo proposto foi eficiente para o planejamento da radioterapia.