Implementação e avaliação da função Huber Loss no planejamento radioterápico com o uso do software matRad

Abstract

Este trabalho apresenta uma proposta inédita de aplicação da função Huber Loss no planejamento de tratamento radioterápico, introduzindo-a como uma nova função objetivo no software de código aberto matRad. Essa abordagem inovadora busca superar limitações inerentes ao modelo tradicional baseado no desvio quadrático, explorando o potencial da Huber Loss em promover uma otimização mais robusta e menos sensível a regiões de dose extrema. O estudo envolve a implementação, investigação e avaliação comparativa dessa função no contexto da radioterapia, analisando seu impacto sobre a eficiência computacional e a qualidade dos planos de tratamento. Foram realizados planejamentos de tratamento de câncer de cabeça e pescoço com diferentes tipos de radiação (fótons, prótons e íons de carbono), utilizando pacientes dos bancos de dados CORT e TROTS, com diferentes valores do parâmetro δ . Os resultados mostraram que a Huber Loss reduziu o número de iterações e o tempo de otimização, conferindo maior estabilidade numérica sem comprometer a cobertura do volume-alvo. Entretanto, valores reduzidos de δ impactaram a homogeneidade da dose e a preservação dos órgãos de risco. Conclui-se que a Huber Loss representa uma alternativa promissora para a otimização de dose em radioterapia, especialmente em planejamentos que demandam robustez e rapidez computacional.

This work presents a novel proposal for applying the Huber Loss function in radiotherapy treatment planning, introducing it as a new objective function within the open-source software matRad. This innovative approach aims to overcome limitations inherent to the traditional quadratic-based model by exploring the potential of the Huber Loss to achieve a more robust optimization that is less sensitive to extreme dose regions. The study involves the implementation, investigation, and comparative evaluation of this function in the context of radiotherapy, analyzing its impact on computational efficiency and treatment plan quality. Treatment planning was performed for head and neck cancer using different radiation modalities (photons, protons, and carbon ions) and patient data from the CORT and TROTS databases, considering multiple values of the parameter δ . The results demonstrated that the Huber Loss reduced the number of iterations and optimization time, providing greater numerical stability without compromising target volume coverage. However, smaller δ values affected dose homogeneity and organ-at-risk sparing. It is concluded that the Huber Loss represents a promising alternative for dose optimization in radiotherapy, particularly in treatment plans requiring robustness and computational efficiency.