Estudo comparativo de metaheurísticas aplicadas à otimização da angulação de feixes em radioterapia

Abstract

A radioterapia é uma das principais modalidades utilizadas no tratamento do câncer, tendo como objetivo administrar uma dose adequada ao volume tumoral e reduzir a exposição dos tecidos saudáveis e dos órgãos de risco. Entre as técnicas modernas, destaca-se a radioterapia de intensidade modulada (Intensity-Modulated Radiation Therapy - IMRT), que permite modular a intensidade dos feixes de radiação e obter distribuições de dose mais conformadas ao tumor. Nesse contexto, a escolha das direções de incidência dos feixes, conhecida como Beam Angle Optimization (BAO), representa uma etapa importante do planejamento radioterápico, pois influencia diretamente a qualidade dos planos de tratamento. Devido à natureza combinatória desse problema e ao elevado custo computacional associado à busca por boas configurações angulares, este trabalho apresenta uma comparação entre duas metaheurísticas aplicadas à otimização da angulação de feixes em radioterapia: o Algoritmo Memético e a Busca em Vizinhança Variável (VNS). A metodologia foi aplicada ao caso PROSTATE do banco de dados Common Optimization Dataset for Radiation Therapy (CORT), considerando 180 ângulos candidatos igualmente espaçados entre 0° e 358°, com cenários envolvendo quatro e cinco ângulos de incidência. Os planos obtidos foram avaliados com base na função objetivo, nas métricas dosimétricas D50, D95 e D98, nos histogramas dose-volume, no número de subfeixes ativos e no tempo computacional. Os resultados indicaram que ambos os métodos apresentaram bom desempenho dosimétrico, gerando planos com adequada cobertura do PTV e valores de D95 próximos à dose prescrita de 68 Gy. Além disso, observou-se que o número de ângulos influencia o equilíbrio entre qualidade dosimétrica e eficiência computacional. Assim, as metaheurísticas avaliadas mostraram-se estratégias relevantes para auxiliar a análise de configurações de tratamento em radioterapia.

Radiotherapy is one of the main modalities used in cancer treatment, aiming to deliver an adequate dose to the tumor volume while reducing the exposure of healthy tissues and organs at risk. Among modern techniques, Intensity-Modulated Radiation Therapy (IMRT) stands out, as it allows the modulation of radiation beam intensities and enables dose distributions that better conform to the tumor. In this context, the selection of beam incidence directions, known as Beam Angle Optimization (BAO), represents an important step in radiotherapy planning, since it directly influences treatment plan quality. Due to the combinatorial nature of this problem and the high computational cost associated with searching for good angular configurations, this study presents a comparison between two metaheuristics applied to beam angle optimization in radiotherapy: the Memetic Algorithm and Variable Neighborhood Search (VNS). The methodology was applied to the PROSTATE case from the Common Optimization Dataset for Radiation Therapy (CORT), considering 180 candidate angles equally spaced between 0° and 358°, with scenarios involving four and five incidence angles. The resulting plans were evaluated based on the objective function, dosimetric metrics D50, D95, and D98, dose-volume histograms, the number of active beamlets, and computational time. The results indicated that both methods showed good dosimetric performance, generating plans with adequate PTV coverage and D95 values close to the prescribed dose of 68 Gy. In addition, the number of angles was observed to influence the balance between dosimetric quality and computational efficiency. Thus, the evaluated metaheuristics proved to be relevant strategies to support the analysis of treatment configurations in radiotherapy.