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Tabu Search para el problema de selección de ángulos en Radioterapia

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dc.contributor Cabrera Guerrero, Guillermo Nicolás
dc.creator Vidal Sánchez, Juan Bastián
Fecha Ingreso dc.date.accessioned 2021-10-21T02:26:12Z
Fecha Disponible dc.date.available 2021-10-21T02:26:12Z
Fecha en Repositorio dc.date.issued 2021-10-20
Resumen dc.description <p>Uno de los tratamientos utilizados para combatir el c&aacute;ncer es la radioterapia de intensidad modulada -IMRT-, el cual consiste en emitir dosis controladas de radiaci&oacute;n hacia el tumor. El acelerador lineal puede tomar distintas posiciones alrededor del paciente, y s&oacute;lo un subconjunto de las posiciones posibles debe ser seleccionado. Esto con el fin de entregar tratamientos de alta calidad en periodos cortos de tiempo. El problema de la selecci&oacute;n de estas posiciones es conocido como Beam Angle Optimization -BAO-, el cual es un problema NP-Hard que no es posible de resolver por medio de t&eacute;cnicas de b&uacute;squeda completa. Durante a&ntilde;os, diferentes estrategias han sido propuestas para resolver este problema. Algoritmos heur&iacute;sticos tales como algoritmos gen&eacute;ticos, optimizaci&oacute;n de enjambre de part&iacute;culas o recorrido simulado han sido ampliamente utilizados para abordar este problema. Aunque no es tan com&uacute;n como las estrategias mencionadas anteriormente, los algoritmos de b&uacute;squeda local tambi&eacute;n se han considerado para resolver este problema. En este trabajo de t&iacute;tulo se comparan 2 de estos algoritmos; Local Search y Tabu Search. Estos algoritmos buscan una configuraci&oacute;n de &aacute;ngulos -BAC- que entregue como resultado un buen tratamiento y se espera que Tabu Search supere a la Local Search implementada, ya que, aunque ambos son algoritmos de b&uacute;squedas locales, Tabu Search utiliza estructuras de memoria para optimizar la b&uacute;squeda, que le permite no volver a repetir &aacute;ngulos dentro de la configuraci&oacute;n, &aacute;ngulos que pueden disminuir la calidad del tratamiento. Adem&aacute;s se proponen estrategias de mejora para Tabu Search basadas en la aplicaci&oacute;n de reglas geom&eacute;tricas ad-hoc al problema que se est&aacute; resolviendo. Para comparar estos algoritmos se utilizar&aacute; un caso real de c&aacute;ncer a la pr&oacute;stata disponible en una plataforma p&uacute;blica llamada CERR</p>
Resumen dc.description <p>One of the therapies used to treat cancer is the Intensity-Modulated Radiation Therapy -IMRT-, which consists of controlled doses of radiation emissions from a lineal accelerator to the cancerous tumor. The lineal accelerator can take different positions around the patient and only a subset of the possible positions can be selected. This in order to give a high quality treatment in short periods. The problem of selecting these positions is known as the Beam Angle Optimization -BAO-, which is an NP-Hard problem that it&rsquo;s not possible to solve using total search techniques. For years, different strategies to solve this problem have been proposed. Heuristic algorithms like genetic algorithms, bee swarm optimization, or simulated annealing have been amply used to address this issue, although not as common as the strategies mentioned recently, the local search algorithms have been considered to solve this problem. In this grade level work, two of these algorithms are compared; Local Search and Tabu Search. These algorithms search for a beam angle configuration -BAC- which gives a good treatment as a result. It is expected that Tabu Search surpasses the already implemented Local search, because while both being local search algorithms, Tabu Search uses memory structures for search optimization, which it allows it to avoid angle repetition in the configuration, avoiding angles that can lower the treatment&rsquo;s quality. It is also proposed strategies for improving Tabu Search, based in the application of geometric rules ad-hoc to the solving problem. To compare the algorithms will be used CERR, a real prostate cancer case available in a public platform</p>
Resumen dc.description last modification
Resumen dc.description Ingeniero de Ejecución en Informática
Resumen dc.description INGENIERIA DE EJECUCION INFORMATICA
Resumen dc.description <p>Uno de los tratamientos utilizados para combatir el c&aacute;ncer es la radioterapia de intensidad modulada -IMRT-, el cual consiste en emitir dosis controladas de radiaci&oacute;n hacia el tumor. El acelerador lineal puede tomar distintas posiciones alrededor del paciente, y s&oacute;lo un subconjunto de las posiciones posibles debe ser seleccionado. Esto con el fin de entregar tratamientos de alta calidad en periodos cortos de tiempo. El problema de la selecci&oacute;n de estas posiciones es conocido como Beam Angle Optimization -BAO-, el cual es un problema NP-Hard que no es posible de resolver por medio de t&eacute;cnicas de b&uacute;squeda completa. Durante a&ntilde;os, diferentes estrategias han sido propuestas para resolver este problema. Algoritmos heur&iacute;sticos tales como algoritmos gen&eacute;ticos, optimizaci&oacute;n de enjambre de part&iacute;culas o recorrido simulado han sido ampliamente utilizados para abordar este problema. Aunque no es tan com&uacute;n como las estrategias mencionadas anteriormente, los algoritmos de b&uacute;squeda local tambi&eacute;n se han considerado para resolver este problema. En este trabajo de t&iacute;tulo se comparan 2 de estos algoritmos; Local Search y Tabu Search. Estos algoritmos buscan una configuraci&oacute;n de &aacute;ngulos -BAC- que entregue como resultado un buen tratamiento y se espera que Tabu Search supere a la Local Search implementada, ya que, aunque ambos son algoritmos de b&uacute;squedas locales, Tabu Search utiliza estructuras de memoria para optimizar la b&uacute;squeda, que le permite no volver a repetir &aacute;ngulos dentro de la configuraci&oacute;n, &aacute;ngulos que pueden disminuir la calidad del tratamiento. Adem&aacute;s se proponen estrategias de mejora para Tabu Search basadas en la aplicaci&oacute;n de reglas geom&eacute;tricas ad-hoc al problema que se est&aacute; resolviendo. Para comparar estos algoritmos se utilizar&aacute; un caso real de c&aacute;ncer a la pr&oacute;stata disponible en una plataforma p&uacute;blica llamada CERR</p>
Resumen dc.description <p>One of the therapies used to treat cancer is the Intensity-Modulated Radiation Therapy -IMRT-, which consists of controlled doses of radiation emissions from a lineal accelerator to the cancerous tumor. The lineal accelerator can take different positions around the patient and only a subset of the possible positions can be selected. This in order to give a high quality treatment in short periods. The problem of selecting these positions is known as the Beam Angle Optimization -BAO-, which is an NP-Hard problem that it&rsquo;s not possible to solve using total search techniques. For years, different strategies to solve this problem have been proposed. Heuristic algorithms like genetic algorithms, bee swarm optimization, or simulated annealing have been amply used to address this issue, although not as common as the strategies mentioned recently, the local search algorithms have been considered to solve this problem. In this grade level work, two of these algorithms are compared; Local Search and Tabu Search. These algorithms search for a beam angle configuration -BAC- which gives a good treatment as a result. It is expected that Tabu Search surpasses the already implemented Local search, because while both being local search algorithms, Tabu Search uses memory structures for search optimization, which it allows it to avoid angle repetition in the configuration, avoiding angles that can lower the treatment&rsquo;s quality. It is also proposed strategies for improving Tabu Search, based in the application of geometric rules ad-hoc to the solving problem. To compare the algorithms will be used CERR, a real prostate cancer case available in a public platform</p>
Formato dc.format PDF
Lenguaje dc.language spa
dc.rights autorizado
dc.source http://opac.pucv.cl/pucv_txt/txt-4000/UCC4133_01.pdf
Materia dc.subject Algoritmos
Materia dc.subject Diseño de software
Materia dc.subject RADIOTERAPIA
Title dc.title Tabu Search para el problema de selección de ángulos en Radioterapia
Tipo dc.type texto


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