Análise inversa com uso de algoritmo genético para localização de tumores de pele discretizados em elementos de contorno com reciprocidade dual

Abstract

Neste trabalho, assim como em Partridge e Wrobel (2007), o Método dos Elementos de Contorno com Reciprocidade Dual é associado a um Algoritmo Genético, gerando uma ferramenta que, através de uma distribuição de temperatura medida na superfície da pele, calcula, por um processo inverso, a localização e o tamanho de um tumor. O método parte de uma série de cadeias de binários aleatórios que representam cada um uma possível solução do problema armazenando a posição do centro e o tamanho do tumor. Esses números binários são chamados de cromossomos que são melhorados a cada geração por um processo numérico de cruzamento e mutação, imitando o processo biológico de reprodução com seleção natural. O Método da Reciprocidade Dual aqui foi implementado para a função de aproximação 3 r com termos lineares acrescidos 1, x e y. O que não quer dizer que não possam ser utilizadas outras funções. Foram melhorados os resultados do trabalho anterior (Partridge e Wrobel, 2007), além de modificar as rotinas, tornando-as capazes de localizar tumores com geometria circular. Também são apresentados resultados para exemplos com condições de contorno convectivos e com ruído, como é o caso para problemas reais. Os resultados para os diferentes tamanhos, localizações, geometrias e condições de contorno foram satisfatórios, comprovando a eficiência do processo inverso de Algoritmos Genéticos com aplicação de Método dos Elementos de Contorno. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT

Here, as in Partridge and Wrobel (2007), the Boundary Element Method with Dual Reciprocity is associated with a genetic algorithm, creating a tool that using a distribution of temperature measured on the surface of the skin, estimates by an inverse process the localization and size of a tumor. The method starts from a series of random binary strings, each representing a possible solution of the problem containing the position of the centre and size of the tumor. These binary numbers are called chromosomes and they are improved at each generation using a numerical process of crossover and mutation, like the biological process of reproduction with natural selection. The Dual Reciprocity Method has been implemented here for the approximation function 3 r with augmentation 1, x and y. That does not mean that other functions can not be used. The results of previous work (Partridge and Wrobel, 2007) were improved upon and the routines were changed, making it possible to find tumors with circular geometry. Results are also presented where examples with convective boundary conditions with noise were considered as in the case in real problems. The results for different sizes, positions, geometries and boundary conditions were satisfactory, showing the efficiency of the inverse process using Genetic Algorithms with application of the Boundary Elements Method.