Desenvolvimento e avaliação de matheurísticas para o combinado problema do posicionamento dos feixes e distribuição de dose no planejamento de radioterapia

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Obal, Thalita Monteiro
Orientador(a): Volpi, Neida Maria Patias, 1953-
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Análise numérica
Otimização matemática
Algorítmos genéticos
Radioterapia
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1884/44471
Resumo: Orientador: Neida Maria Patias Volpi
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spelling Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em EngenhariaVolpi, Neida Maria Patias, 1953-Obal, Thalita Monteiro2025-05-12T17:08:51Z2025-05-12T17:08:51Z2016https://hdl.handle.net/1884/44471Orientador: Neida Maria Patias VolpiTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa: Curitiba, 08/07/2016Inclui referências : f. 71-75Área de concentraçãoResumo: O processo de planejamento de radioterapia é um fator essencial para garantir o nível máximo de eficiência do tratamento subsequente. Neste planejamento, há pelo menos dois problemas de decisão que podem ser modelados e resolvidos utilizando técnicas de Pesquisa Operacional. Estes incluem a melhor posição para emissão do feixe (problema do posicionamento dos feixes) e a quantidade ótima da dose que deve ser entregue através de cada feixe (problema da distribuição de dose). Esta tese apresenta um modelo matemático para otimizar concomitantemente os problemas do posicionamento dos feixes e da distribuição de dose, na presença de múltiplos objetivos. Três matheurísticas são propostas para resolver casos realistas que são de grande escala. As matheurísticas usam, respectivamente, Algoritmos Genéticos, Busca Tabu e Busca em Vizinhança Variável e são, portanto, denominadas GArad, TSrad e VNSrad. O desempenho das metodologias propostas é avaliado em dois tipos de instâncias de câncer na região da próstata, que envolvem um único corte de tomografia computadorizada (CT) e um conjunto de cortes de CT (problema 3D). Para o problema em um único corte de CT, os resultados das matheurísticas propostas são comparados com a solução ótima obtida por método exato. Em ambas instâncias, avaliaram-se os resultados em relação à cobertura de dose no tumor, e aos limites percentuais de dose nos órgãos de risco, além de avaliar a performance das metodologias em diferentes tempos computacionais. No geral, as metodologias fornecem uma solução para os problemas do posicionamento dos feixes e distribuição de dose, e, além disso, são metodologias flexíveis para considerar as necessidades específicas do paciente.Abstract: Radiotherapy planning is a vital component in ensuring the maximum level of effectiveness of the subsequent treatment. In the planning task, there are at least two connected decision problems that can be modelled and solved using Operational Research techniques. These include the best position of the radiotherapy machine (beam angle problem) and the optimal quantity of the dose that has to be delivered through each beam (dose distribution problem). This thesis presents a mathematical optimisation model for solving the combined beam angle and dose distribution problem in the presence of multiple objectives. Three matheuristics are developed to solve realistic large-scale instances. The matheuristics use Genetic Algorithms, Tabu Search and Variable Neighbourhood Search and are hence termed GArad, TSrad and VNSrad, respectively. The performance of the proposed methods is assessed on two prostate cancer instances, namely a single computed tomography (CT) slice and a set of CT slices (3D problem). For the single-slice problem, the results of the proposed matheuristics are compared to the optimal solutions obtained by an exact method where the experiments show that the proposed methods are able to achieve optimality or to produce a relatively small deviation. For the multi-slice problem, the computational experiments show that the proposed methods produce viable solutions which can be attained in a reasonable computational time. Overall, the methodologies can provide a solution for beam angle and dose distribution problems, and besides that they are flexible to consider the patient needs.124f. : il. algumas color.application/pdfDisponível em formato digitalAnálise numéricaOtimização matemáticaAlgorítmos genéticosRadioterapiaDesenvolvimento e avaliação de matheurísticas para o combinado problema do posicionamento dos feixes e distribuição de dose no planejamento de radioterapiainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - T - THALITA MONTEIRO OBAL.pdfapplication/pdf9296776https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/44471/1/R%20-%20T%20-%20THALITA%20MONTEIRO%20OBAL.pdf38b753e0d9112bc4f751e90322f20e2bMD51open accessTEXTR - T - THALITA MONTEIRO OBAL.pdf.txtExtracted Texttext/plain257948https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/44471/2/R%20-%20T%20-%20THALITA%20MONTEIRO%20OBAL.pdf.txtab00e1a119ce72a8d31c141876461914MD52open accessTHUMBNAILR - T - THALITA MONTEIRO OBAL.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1112https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/44471/3/R%20-%20T%20-%20THALITA%20MONTEIRO%20OBAL.pdf.jpgbe65c5177785871ce79a01ef17474011MD53open access1884/444712025-05-12 14:08:51.676open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/44471Repositório InstitucionalPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestinformacaodigital@ufpr.bropendoar:3082025-05-12T17:08:51Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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