Modelos e Algoritmos Meta-heurísticos para Problemas de Planejamento Radioterápico
Câncer, Radioterapia, Meta-heurística, Programação Matemática
Câncer é uma doença que aflige milhões de pessoas em todo o mundo. Assim, a comunidade cientifica emprega um grande esforço para encontrar formas de diagnosticar, prevenir e tratar o câncer. Especificamente entre os métodos de tratamento a radioterapia é um dos mais utilizados. A utilização de métodos computacionais pode ajudar a melhorar o planejamento de tratamentos radioterápicos. Esses planos de radioterapia envolvem dois problemas computacionais complexos, que são relacionados a escolha dos ângulos que devem irradiar o paciente e a intensidade que cada feixe de radiação deve possuir para que as células cancerígenas sejam mortas, e ao mesmo tempo, evitando atingir regiões com tecidos saudáveis. Para auxiliar na resolução desses problemas foram utilizados cinco modelos diferentes de programação matemática, para definir a intensidade dos feixes de radiação. Já para a escolha dos ângulos foram desenvolvidos dois algoritmos. O primeiro é uma aplicação da meta-heurística GRASP e o segundo foi a hibridização do GRASP com a meta-heurística VNS, como mecanismo de busca. Esse VNS utiliza os modelos de programação matemática em cada vizinhança. Para comparar a qualidade das soluções geradas foi proposto um indicador de qualidade que agrega métricas conhecidas da literatura do problema, para a avaliação de planos radioterápicos. Os algoritmos foram testados em um conjunto de dez instâncias de câncer de fígado, coletando informações de tempo e qualidade. Testes estatísticos foram utilizados para suportar as conclusões sobre o comportamento dos algoritmos. Os testes mostraram que o algoritmo GRASP hibridizado com o VNS consegue encontrar soluções melhores ou pelo menos iguais quando comparadas ao algoritmo GRASP isoladamente.