DÖRDÜNCÜ BÖLÜM
4. KARDEŞLER ARASINDAKİ MÜCADELELERİN NETİCELERİ II Kılıçarslan çok başarılı bir saltanatın arkasından son yıllarında ülkeyi Eski Türk
4.4. İdari ve Hukuki Neticeler
Vetor PR-1 FR-1 PR-0 FR-0 DFP BFGS 1 0 0
N C
0 0N C
2 0 0 0 0 3 0 0 1 0 4 0 0 0 0 5 0 0 0 0 6 0 0 0 0 7 0 0 0 0 8 0 0 0 0 9 0 0 0 0 10 0 0 1 0 11 0 0N C
0 12 0 0N C
13N C
0 14N C
Tabela A.15: Caso 10- Estratégia S
Vetor PR-1 FR-1 PR-0 FR-0 DFP BFGS 1
N C
0 0 0 0N C
2 1 1 1N C
3 0N C
0 4 0 0 5 0 0 6 1 1 7 0 0 8 0N C
9 0 10 0 11N C
Testes om o método Simplex revisado
Emtodos ostestes ini iou-se a omposição das restrições dos PPLsutilizandoapenas
um ponto de ada estrutura anatmi a onsiderada. No aso do tumor, este úni o
ponto orresponde àquele que está mais exposto à ação da radiação, ou seja, é o que
está globalmente mais próximo às posições de parada. Para as estruturas normais,
este úni o ponto orresponde àquele que está globalmente mais distante das posições
de parada, estando mais resguardado da ação radioativa. Supondo um aso ujas
estruturas em onsideração sejam o tumor e um órgão, por exemplo, neste primeiro
momentooPPL onteráapenasduasrestrições: umaformadapelopontomaisexposto
do tumor e uma outra referente ao ponto mais resguardado do órgão. Formadas as
restrições, o PPL é submetido ao Simplex e, aso o PPL seja viável, os valores das
posiçõesde paradaretornadossãoempregadosparao ál ulodos DVHs dasestruturas
anatmi as. Opro edimentoérepetido in rementando-se o númerode pontos de uma
unidade, até que se obtenha um PPL inviável. Se o número de pontos ontinuar a ser
in rementado, todos osPPLs subseqüentes serão inviáveis.
B.1 Caso 6
Conforme ilustramos grá os do aso
6
(ver guras 4.46 e 4.47), a uretra está sendo mais afetada pela radiaçãoque o orpo. Considerando-se então um pontodo tumor eumpontodauretrana onstruçãodasrestriçõesdoPPL,obteve-se
98.3%
dotumor om doseabaixodoníveldesejávele0%
dauretra omdosea imadonívelre omendado. O últimoPPLviávelfoiobtidoutilizando-se168
pontos,resultando em51.2%
dovolume dotumor om dose abaixo donível re omendado e23%
da uretra om dose a ima do nívelpres rito.B.2 Caso 7
Pelosgrá osexibidosnasgurasdo aso
7
(verguras4.48e4.49),podeserobservado que a uretra é o órgão uja proteção mais onita om o ombate ao tumor. Destemodo, foram onsideradas apenas essas duas estruturas para ompor as restrições do
PPL.Com o emprego de um ponto porestrutura, foiobtido
99%
e0%
do tumore da uretra omdoses,respe tivamente,abaixoea imadosníveisre omendados. Obteve-seo último PPL viável utilizando-se
175
pontos das estruturas e o resultado retornado apresentou73.3%
do volume tumoral abaixo da dose mínima e43.1%
da uretra om dose a imado nível re omendado.B.3 Caso 8
Nosgrá osdassoluçõesdo aso
8
(verguras4.50,4.51e4.52),asestruturasnormais estão empatadas, todas tendo0%
de volume om dose a ima da re omendada. Por- tanto,ini ialmenteforam onsideradosospontosde todas asestruturas na omposiçãodas restrições do PPL.Utilizando apenas um ponto porestrutura, obteve-se
100%
do volume tumoral om dose abaixodopres rito e0%
de volume a imadonívelpres rito paraas demaisestruturas. Aumentando-se o númerode pontos, notou-se quea uretraeraoórgãomaisafetadoeporissopassou-sea onsiderarapenaspontosdamesmaedo
tumornasrestriçõesdoPPL.OúltimoPPLviávelfoiobtidoquandoeramempregados
121
pontos por estrutura, tendo omo resultado79%
do tumor e59%
da uretra om doses,respe tivamente, abaixo ea ima do re omendado.B.4 Caso 9
A di uldade de solução do aso 9 deve-se prin ipalmente ao onito existente entre
ombater o tumore proteger auretra, sendoas demaisestruturas menos afetadas que
esta última(ver guras 4.53, 4.54 e 4.55). Desta forma, o teste om o aso 9 relevou
apenas o tumor e a uretra. Na primeira exe ução, obteve-se uma fração de
99.8%
do tumorabaixo dadose re omendada e0%
dauretra omdose a ima donívelpres rito. O número de pontos utilizados pde ser in rementado até166
, isto é, as restrições utilizaram os166
pontos mais expostos do tumor e os166
pontos mais resguardados da uretra, resultando em77.4%
do tumor om dose abaixo do pres rito e42.67%
da uretra om dose a ima donívelre omendado.B.5 Caso 10
Observando os grá os das soluções do aso 10 (ver guras 4.56, 4.57, 4.58 e 4.59),
per ebe-se que todas as estruturas normais estão om o mesmo volume de
0%
om dosea imadare omendada. Portanto,ini ialmentefoine essário onsiderarospontosde todas as estruturas na omposição das restrições do PPL. Utilizando apenas um
pontoporestrutura, obteve-se
99.8%
dovolume tumoral om dose abaixodapres rita e0%
de volume a ima do nível pres rito para as demais estruturas. Com o aumento do número de pontos, foi observado que a uretra era o órgão mais atingido e porisso passou-se a onsiderar apenas pontos deste órgão e do tumor na omposição das
restrições. O último PPL viável foi obtido quando eram empregados
166
pontos por estruturaeoresultadoindi ou68.6%
dovolumetumorale43.33%
dauretra omdoses, respe tivamente, abaixo e a imado nível re omendado.[Byrd etal.,1995℄ Byrd, R. H., Lu, P., No edal, J. (1995). A limited memory algo-
rithmforbound onstrainedoptimization.SIAMJournalonS ienti andStatisti al
Computing , 5(16):11901208.
[Debet al.,2000℄ Deb,K., Agrawal,S., Pratap,A., Meyarivan, T. (2000). A fastand
elitist multiobje tive geneti algorithm: NSGA-II. Te hni al Report 20001, Indian
InstituteifTe hnology,Kanpur,KanpurGeneti AlgorithmsLaboratory(KanGAL).
[Einstein,2000℄ Hospital Israelita Albert Einstein. (2000). O
que vo ê pre isa saber sobre braquiterapia. Disponível em:
http://www.einstein .br/web_on ologia/pdf/braquiterapia.pdf. A esso em: 20 nov.
2005.
[Elbern, 2002a℄ Elbern, A. (2002a). Noções Bási as de Radioterapia - 1. Notas de
aula. Disponívelem: http://www.prorad. om.br/pro/Radioterapia-1.pdf.A esso em:
17ago. 2004.
[Elbern, 2002b℄ Elbern, A. (2002b). Noções Bási as de Radioterapia - 2. Notas de
aula. Disponívelem: http://www.prorad. om.br/pro/Radioterapia-2.pdf.A esso em:
17ago. 2004.
[Goldbarg eGoldbarg, 2002℄ Goldbarg, M. C. e Goldbarg, E. F. G. (2002). Trans-
genéti a omputa ional: uma apli ação ao problema quadráti o de alo ação.
Pesquisa Opera ional ,22(3):359386.
[Goldbarg etal.,1999℄ Goldbarg, M. C., Ri ardo, P. M. F., Luna, H. P. L. (1999).
Virus infe tions for a eleration of geneti algorithms: an introdu tory study. In
Pro eedings of the Third Metaheuristi s International Conferen e, pages229233.
[Gouvêa, 2001℄ Gouvêa, E. F. (2001). Transgenéti a omputa ional: Um estudo algo-
rítmi o. Tese de Doutorado,ProgramadeEngenharia daProdução,COPPE-UFRJ,
[INCA, 2001℄ Instituto Na ional de Cân er - Ministério
da Saúde. Tudo sobre o ân er. 2001. Disponível em:
http://virtualbooks.terra. om.br/saude/saude_arquivos/tudosobreo an er0002.zip.
A esso em: 21nov. 2005.
[INCA, 2005a℄ Instituto Na ional de Cân er - Ministério da Saúde. Estimativa 2006:
In idên ia de ân er no Brasil. Rio de Janeiro: INCA, 2005. Disponível em:
http://www.in a.gov.br/estimativa/2006/versaonal.pdf.A esso em: 21nov. 2005.
[INCA, 2005b℄ Instituto Na ional de Cân er - Ministério da Saúde. Radioterapia.
Disponível em: http://www.in a.gov.br/ onteudo_view.asp?ID=100. A esso em:
11ago. 2004.
[IRadioterapia,2004℄ IRadioterapia (2004).Radioterapia&On ologia.Disponívelem
http://www.iradioterapia. om. A esso em: 12ago. 2004.
[Kemmereret al.,2000℄ Kemmerer, T., Lahanas, M., Baltas, D., Zamboglou, N.
(2000). DVH omputation omparisons using onventional methods and optimized
t algorithms for bra hytherapy. Medi al Physi s, 27(10):23432345.
[Kubota et al.,1996℄ Kubota, N., Shimojima, K., Fukada, T. (1996). Virus-
evolutionary geneti algorithm oevolution of planar grid model. In Pro eedings
of the Fifth IEEE International Conferen e on Fuzzy Systems (FUZZIEEE '96), 1:
232238,New Orleans,LA, 8.-11. September.
[Lahanase Baltas,2003℄ Lahanas,M.,Baltas,D. (2003). Aredose al ulationsduring
dose optimization inbra hytherapy ne essary? Medi al Physi s, 30(9):23682375.
[Lahanasetal., 2003a℄ Lahanas,M.,Baltas,D.,Giannouli,S.(2003a). Global onver-
gen eanalysisoffastmultiobje tivegradientbaseddoseoptimizationalgorithmsfor
high dose rate bra hytherapy. Physi s in Medi ine and Biology , 48:599617.
[Lahanasetal., 2000℄ Lahanas, M., Baltas, D., Mili kovi , N., Giannouli, S., Zam-
boglou, N. (2000). Generation of uniformly distributed dose points for anatomy-
based-three-dimensional dose optimization in bra hytherapy. Medi al Physi s,
27(5):10341046.
[Lahanasetal., 1999℄ Lahanas,M.,Baltas,D.,Zamboglou,N.(1999).Anatomy-based
three-dimensional dose optimization in bra hytherapy using multiobje tive geneti
algorithms. Medi al Physi s, 26(9):19041918.
[Lahanasetal., 2003b℄ Lahanas, M., Baltas, D., Zamboglou, N. (2003b). A hybrid
evolutionaryalgorithmformulti-obje tiveanatomy-baseddoseoptimizationinhigh-
[Lahanasetal., 2004℄ Lahanas,M., Karouzakis, K., Giannouli, S., Mould, R., Baltas,
D.(2004). Inverseplanninginbra hytherapy: Radiumtohighdoserate 192iridium
afterloading. Nowotwory Journal of On ology , 54(3):195316.
[Lessarde Pouliot, 2001℄ Lessard, E., Pouliot, J. (2001). Inverse planning anatomy-
based dose optimization for hdr-bra hytherapy of the prostate using fast simulated
annealing algorithm and dedi ated obje tive fun tion. Med. Phys. , 28(5):7739.
[Liue No edal, 1989℄ Liu,D.,No edal,J.(1989).Onthelimitedmemorybfgsmethod
for large s ale optimization. Mathemati al Programming , 45:50328.
[MedCom, 2005℄ MedCom(2005).http://www.med om-online.de/.A essoem: 21nov.
2005.
[Mili kovi et al.,2002℄ Mili kovi , N., Lahanas, M., Papagiannopoulou, M., Baltas,
D., Zamboglou,N. (2002). Multiobje tiveanatomy-based dose optimizationforhdr
bra hytherapy with onstrained free deterministi algorithms. Physi s in Medi ine
and Biology , 47:22632280.
[Mili kovi et al.,2001℄ Mili kovi , N., Lahanas, M., Papagiannopoulou, M., Baltas,
D., Zamboglou,N.,Karouzakis, K.(2001). Appli ationofmultiobje tivegeneti al-
gorithms inanatomy based dose optimization in bra hytherapy and its omparison
with deterministi algorithms. In Giannakoglou,K.C., Tsahalis, D. T., Périaux, J.,
Papailiou, K. D., Fogarty, T., editors, Evolutionary Methods for Design Optimiza-
tion and Control with Appli ations to Industrial Problems, pages 293298, Athens,
Gree e. International Center for Numeri alMethodsin Engineering (Cmine).
[Nu letron, 2005℄ Nu letron(2005).Nu letron- improvingpatient are
T M
.Disponível
em: http://www.nu letron. om/.A esso em: 21nov. 2005.
[Plato,2005℄ PLATO (2005). PLATO Bra hytherapy. Disponível em:
https://www.nu letron. om/ ontent/ContentPage.aspx? pid=146&app=Content .
A esso em: 21nov. 2005.
[Mathemati s,2005℄ IPM - S hool of Mathemati s. (2005). Un onstrained optimiza-
tion. Disponível em: http://math.ipm.a .ir/s /proglib.htm . A esso em: 12 mar.
2005.
[Pi-Medi al,2005a℄ Pi-Medi al(2005a).http://www.pi-m edi al.gr .A esso em: 21nov.
2005.
[Pi-Medi al,2005b℄ Pi-Medi al (2005b). Swift - a revolutionary new on ept for hdr
prostate treatment.Disponívelem: http://www.pi-m edi al.gr/swift.html.A essoem:
[Sloboda, 1992℄ Sloboda, R. S. (1992). Optimization of bra hytherapy dose distribu-
tions by simulated annealing. Medi al Physi s, 19:955964.
[Szu eHartley, 1987℄ SZU, H., Hartley, R. (1987). Fast simulated annealing. Physi s
Letters A, 122(3,4).
[Zhu et al.,1997℄ Zhu, C., Byrd, R. H., No edal, J. (1997). L-BFGS-B: Algorithm
778: L-BFGS-B,FORTRANroutinesforlarges alebound onstrainedoptimization.