IMRT beam angle optimization using Tabu search

Abstract

O número de pacientes com cancro continua a crescer no mundo e a Organização Mundial da Saúde considerou mesmo esta como uma das principais ameaças para a saúde e o desenvolvimento humano. Dependendo da localização e das especi cidades do tumor, existem muitos tratamentos que podem ser usados, incluindo cirurgia, quimioterapia, imunoterapia e radioterapia. A Radioterapia de Intensidade Modulada (IMRT | Intensity Modulated Radiation Therapy) é uma das modalidades mais avançadas de radioterapia, onde a otimização pode ter um papel importante no que diz respeito à qualidade do tratamento aplicado. Em IMRT, o feixe de radiação pode ser visto como se fosse constituído por vários pequenos feixes, pelo uso de um colimador multifolhas, que permite que a intensidade seja modulada. Este complexo problema de otimização pode ser dividido em três subproblemas, que estão relacionados entre si e que podem ser resolvidos sequencialmente. Para cada paciente, os ângulos de onde a radiação ir a ocorrer têm de ser determinados (problema geométrico | otimização angular). Depois, para cada um desses ângulos, o mapa de intensidades (ou fluências) tem de ser calculado (problema das intensidades | otimização das fluências). Finalmente, e necessário determinar o comportamento do colimador multifolhas, de forma a garantir que as intensidades são, de facto, atribuídas (problema de realiza ção). Em cada um destes problemas de otimização, a qualidade do tratamento atribuído depende dos modelos e algoritmos usados. Neste trabalho, a nossa atenção estará particularmente focada na otimização angular, um problema conhecido por ser altamente não-convexo, com muitos mínimos locais e com uma função objetivo que requer muito tempo de computação para ser calculada. Tal significa, respetivamente, que os algoritmos que sejam baseados no cálculo de gradientes ou que requeiram muitas avaliações da função objetivo podem não ser adequados. Assim, os procedimentos metaheurísticos podem ser uma boa alternativa para abordar este problema, visto que são capazes de escapar de mínimos locais e são conhecidos por conseguirem calcular boas soluções em problemas complexos. Neste trabalho ser a descrita uma aplicação para Pesquisa Tabu. Serão ainda apresentados os testes computacionais realizados, considerando dez casos clínicos de pacientes previamente tratados por radioterapia, pretendendo-se mostrar que a Pesquisa Tabu e capaz de melhorar os resultados obtidos através da solução equidistante, cujo uso e comum na prática clínica.

The number of cancer patients continues to grow worldwide and the World Health Organization has even considered cancer as one of the main threats to human health and development. Depending on the location and speci cities of the tumor, there are many treatments that can be used, including surgery, chemotherapy, immunotherapy and radiation therapy. Intensity Modulated Radiation Therapy (IMRT) is one of the most advanced radiation therapy modalities, and optimization can have a key role in the quality of the treatment delivered. In IMRT, the radiation beam can be thought of as being composed by several small beams, through the use of a multileaf collimator, allowing radiation intensity to be modulated. This complex optimization problem can be divided in three related subproblems that can be solved sequentially. For each patient, the angles from which the radiation will be delivered have to be determined (geometric problem | beam angle optimization). Then, for each of these angles, the radiation intensity map is calculated ( uence or intensity optimization). Finally, it is necessary to determine the behavior of the multileaf collimator that guarantees that the desired radiation intensities are, indeed, delivered (realization problem). In each of these optimization problems, the quality of the treatment delivered depends on the models and algorithms used. In this work the attention will be focused in beam angle optimization, a problem known to be highly non{convex, with many local minima and with an objective function that is time expensive to calculate, which, respectively, means that algorithms that are gradient{based or that require many objective function evaluations will not be adequate. Metaheuristics can be the right tool to tackle this problem, since they are capable of escaping local minima and are known to be able to calculate good solutions for complex problems. In this work, an application of Tabu Search to beam angle optimization is described. Computational results considering ten clinical cases of head{and{neck cancer patients are presented, showing that Tabu Search is capable of improving the equidistant solution usually used in clinical practice.