Utilizzo di algoritmi genetici per l'ottimizzazione di piani per radioterapia = Use of genetic algorithms for the optimization of radiotherapy plans

La pianificazione di un trattamento di radioterapia ha come obiettivo fornire la massima dose possibile alla lesione tumorale e contemporaneamente ridurre al minimo i danni ai tessuti sani circostanti. Nel caso della radioterapia applicata alla prostata, gli organi da salvaguardare sono la vescica e il retto. Partendo dal metodo con cui è stato affrontato il problema in uno studio precedente, in questo lavoro di tesi è stato implementato un algoritmo genetico (GA) che consente di ottimizzare la massima dose uniforme equivalente (MaxEUD) con cui irradiare gli organi a rischio. In particolare, la funzione di fitness del GA è stata integrata con una Radial Basis Function Neural Network (RBFNN), che ha appreso come associare i valori di fitness alle soluzioni del GA da valutare. L’algoritmo genetico è stato applicato su 51 pazienti, per ciascuno dei quali è stato effettuato il tuning dei parametri del GA e della RBFNN. Successivamente si è cercato di ottenere un set di parametri generico, adatto per tutto il dataset. Per validare la generalizzazione, i piani terapeutici creati utilizzando i parametri generici sono stati confrontati con i piani creati con i parametri specifici del singolo paziente. La valutazione, sia automatica tramite software, sia da parte di un medico, ha dimostrato che i due piani sono clinicamente equivalenti.