Explicit optimization of plan quality measures in intensity-modulated radiation therapy treatment planning

Conventional planning objectives in optimization of intensity-modulated radiotherapy treatment (IMRT) plans are designed to minimize the violation of dose-volume histogram (DVH) thresholds using penalty functions. Although successful in guiding the DVH curve towards these thresholds, conventional planning objectives offer limited control of the individual points on the DVH curve (doses-at-volume) used to evaluate plan quality. In this study, we abandon the usual penalty-function framework and propose planning objectives that more explicitly relate to DVH statistics. The proposed planning objectives are based on mean-tail-dose, resulting in convex optimization. We also demonstrate how to adapt a standard optimization method to the proposed formulation in order to obtain a substantial reduction in computational cost. We investigate the potential of the proposed planning objectives as tools for optimizing DVH statistics through juxtaposition with the conventional planning objectives on two patient cases. Sets of treatment plans with differently balanced planning objectives are generated using either the proposed or the conventional approach. Dominance in the sense of better distributed doses-at-volume is observed in plans optimized within the proposed framework, indicating that the DVH statistics are better optimized and more efficiently balanced using the proposed planning objectives

Automated radiation therapy treatment planning by increased accuracy of optimization tools

Every radiation therapy treatment is preceded by a treatment planning phase. In this phase, a treatment plan that specifies exactly how to irradiate the patient is designed by the treatment planner. Since the introduction of intensity-modulated radiation therapy into clinical practice in the 1990's, treatment planning involves, and requires, the use of advanced optimization tools due to the largely increased degrees of freedom in treatment specifications compared to earlier radiation therapy techniques. The aim of treatment planning is to create a plan that results in the, in some sense, best treatment---a treatment that at the same time reflects the patient-specific clinical goals, achieves the best possible quality, and adheres to other possible preferences of the oncologist or of the clinic. Despite dedicated treatment planning systems available with advanced optimization tools, treatment planning is often referred to as a complicated process involving many iterations with successively adjusted parameters. Over the years, a request has emerged from the clinical and treatment planners' side to make treatment planning less time-consuming and more straightforward, and the methods subsequently developed as a response have come to be referred to as methods for automated treatment planning. In this thesis, a framework for automated treatment planning is proposed and its potential and flexibility investigated. The focus is placed on increasing the accuracy of the optimization tools, aiming at achieving a less complicated treatment planning process that is driven by intuition rather than, as currently, trial and error. The suggested framework is contrasted to a class of methods dominating in the literature, which applies a more classical view of automation to treatment planning and strives towards reducing any type of human interaction. To increase the accuracy of the optimization tools, the underlying so-called objective functions are reformulated to better correlate with measures of treatment plan quality while possessing mathematical properties favorable for optimization. An important step is to show that the suggested framework not only is theoretically desirable, but also useful in practice. An interior-point method is therefore tailored to the specific structure of the novel optimization formulation, and is applied throughout the thesis, to demonstrate tractability. Numerical studies support the idea of the suggested framework equipping the treatment planner with more accurate and thereby less complicated tools to more straightforwardly handle the intrinsically complex process that constitutes treatment planning. Varje strålbehandling föregås av en dosplaneringsfas. Under dosplaneringsfasen skapas den strålbehandlingsplan som exakt beskriver hur strålbehandlingen ska genomföras. Sedan 1990-talet och den så kallade intensitetsmodulerade strålbehandlingens inträde i klinisk praxis har dosplanering kommit att betyda och rent av kräva användande av avancerade optimeringsverktyg -- en konsekvens av den kraftigt ökade mängden frihetsgrader jämfört med tidigare strålbehandlingstekniker. Det övergripande målet med dosplanering är att skapa en plan som i någon mening ger den bästa strålbehandlingen. En sådan behandling ska i synnerhet spegla de kliniska mål som satts upp för den enskilda patienten, i allmänhet uppnå bästa möjliga kvalitet samt förhålla sig till eventuella övriga önskemål från onkologen eller kliniken. Utbudet av dosplaneringssystem med avancerade optimeringsverktyg är stort och användandet utbrett, men trots detta beskrivs ofta dosplanering som en komplicerad process där finjustering av parametrar utgör en väsentlig del. Därför har efterfrågan på hjälpmedel för mindre tidskrävande och mer rättfram dosplanering under det senaste årtiondet vuxit fram. De metoder som utvecklats som svar benämns som metoder för automatiserad dosplanering. I det här arbetet föreslås och utvärderas ett ramverk för automatiserad dosplanering. Fokus har lagts på optimeringsverktygen och att förbättra noggrannheten i dessa, för att därigenom skapa förutsättningar för mindre komplicerad dosplanering där intuition snarare än ett tidskrävande experimenterande driver processen framåt. Ramverket som här föreslås ställs i kontrast till en annan, dominerande klass av föreslagna metoder för automatiserad dosplanering som bygger på en mer klassisk syn på automatisering, det vill säga, som strävar efter att minska människa-datorinteraktion i allmänhet. Förbättring av optimeringsverktygens noggrannhet uppnås genom att omformulera de bakomliggande så kallade målfunktionerna till alternativ som bättre korrelerar med givna kvalitetsmått och som samtidigt har matematiska egenskaper som är önskvärda vid optimering. Ett viktigt steg är dock att visa att det föreslagna ramverket inte bara är teoretiskt lämpligt, utan att det också är praktiskt hanterbart ur beräkningssynpunkt. En inrepunktsmetod anpassas till den specifika strukturen på det nya, storskaliga optimeringsproblemet för att visa just detta. Fallstudier stödjer idén om att det föreslagna ramverket ger mer noggranna och därmed lätthanterliga optimeringsverktyg, med vilka dosplaneringens ofrånkomliga komplexitet kan hanteras på ett mer effektivt sätt. QC 20181025</p

Analysis and optimization of city center goods distribution in Linköping

Expanderande städer resulterar i ökande behov av godstransporter och för att behålla en fungerande godsdistribution kan åtgärder behöva vidtas. Trafikstockning och försämrad stadsmiljö är negativa effekter som kan förknippas med en dåligt fungerande godsdistribution. Citylogistik handlar om att kontrollera och optimera godstransporter i urbana områden (city) så att negativa effekter minimeras. Olika typer av citylogistiska åtgärder och koncept har identifierats. Till dem hör till exempel samdistribution, reglering av godstransporter och avancerade IT-system. Inom ramen för projektet SAMLIC, som startades i Linköping 2004, genomfördes pilotförsöket PILOT med det övergripande syftet att utvärdera ekonomisk potential med samdistribution i Linköpings city. Under PILOT omsattes ett samdistributionskoncept i praktiken. En databas med information om godsdistributionen under försöket upprättades för senare analys. Syftet med detta examensarbete har varit att formulera matematiska modeller över godsdistributionen i ett medelstort city, som kan ge underlag för utvärdering av citylogistiska koncept och i synnerhet samdistributionskoncept. De matematiska modeller som tagits fram är optimeringsmodeller för ruttplanering och metoder för att lösa optimeringsmodellerna har implementerats. För att utvärdera modellerna och metoderna har en fallstudie av Linköpings city gjorts, med datamaterial från PILOT. Modellerna ger möjlighet till effektiva analyser och jämförelser av citylogistiska koncept. Fallstudien visar dessutom att optimering av godsdistributionen i city innebär god förbättringspotential vilket ger ytterligare motiv till att använda modeller som verktyg.Urbanization and city expansion result in an increasing need of transportation of goods, and in order to maintain efficiency, measures are needed. The aim of city logistics is to minimize negative impacts associated with city center goods distribution, such as traffic congestion and negative impacts on the living environment. Several city logistic measures have previously been suggested, such as freight consolidation, governance and advanced IT systems. Within the SAMLIC project started in 2004, a demonstration project known as PILOT was carried out in central Linköping, wherein the concept of freight consolidation was applied in reality. The objective was to evaluate the economic potential of freight consolidation. The aim of this thesis was to formulate mathematical models of the distribution of goods in a medium sized Swedish city. The models are to be used in the evaluation of city logistic measures, focusing on freight consolidation. The distribution problem is modelled as a vehicle routing problem, and methods for solving the resulting optimization problems have been implemented. Using data from PILOT, the models have been applied on Linköping with the purpose of evaluating the methods, as well as investigating the potential of using models for planning the distribution of goods. Conclusions involve that analyses of, and comparisons between, city lo-gistic measures can be efficiently made using mathematical models. The case study also indicates that goods distribution can be improved through the use of optimization methods, which further motivates mathematical modelling

Automated radiation therapy treatment planning by increased accuracy of optimization tools

Every radiation therapy treatment is preceded by a treatment planning phase. In this phase, a treatment plan that specifies exactly how to irradiate the patient is designed by the treatment planner. Since the introduction of intensity-modulated radiation therapy into clinical practice in the 1990's, treatment planning involves, and requires, the use of advanced optimization tools due to the largely increased degrees of freedom in treatment specifications compared to earlier radiation therapy techniques. The aim of treatment planning is to create a plan that results in the, in some sense, best treatment---a treatment that at the same time reflects the patient-specific clinical goals, achieves the best possible quality, and adheres to other possible preferences of the oncologist or of the clinic. Despite dedicated treatment planning systems available with advanced optimization tools, treatment planning is often referred to as a complicated process involving many iterations with successively adjusted parameters. Over the years, a request has emerged from the clinical and treatment planners' side to make treatment planning less time-consuming and more straightforward, and the methods subsequently developed as a response have come to be referred to as methods for automated treatment planning. In this thesis, a framework for automated treatment planning is proposed and its potential and flexibility investigated. The focus is placed on increasing the accuracy of the optimization tools, aiming at achieving a less complicated treatment planning process that is driven by intuition rather than, as currently, trial and error. The suggested framework is contrasted to a class of methods dominating in the literature, which applies a more classical view of automation to treatment planning and strives towards reducing any type of human interaction. To increase the accuracy of the optimization tools, the underlying so-called objective functions are reformulated to better correlate with measures of treatment plan quality while possessing mathematical properties favorable for optimization. An important step is to show that the suggested framework not only is theoretically desirable, but also useful in practice. An interior-point method is therefore tailored to the specific structure of the novel optimization formulation, and is applied throughout the thesis, to demonstrate tractability. Numerical studies support the idea of the suggested framework equipping the treatment planner with more accurate and thereby less complicated tools to more straightforwardly handle the intrinsically complex process that constitutes treatment planning. Varje strålbehandling föregås av en dosplaneringsfas. Under dosplaneringsfasen skapas den strålbehandlingsplan som exakt beskriver hur strålbehandlingen ska genomföras. Sedan 1990-talet och den så kallade intensitetsmodulerade strålbehandlingens inträde i klinisk praxis har dosplanering kommit att betyda och rent av kräva användande av avancerade optimeringsverktyg -- en konsekvens av den kraftigt ökade mängden frihetsgrader jämfört med tidigare strålbehandlingstekniker. Det övergripande målet med dosplanering är att skapa en plan som i någon mening ger den bästa strålbehandlingen. En sådan behandling ska i synnerhet spegla de kliniska mål som satts upp för den enskilda patienten, i allmänhet uppnå bästa möjliga kvalitet samt förhålla sig till eventuella övriga önskemål från onkologen eller kliniken. Utbudet av dosplaneringssystem med avancerade optimeringsverktyg är stort och användandet utbrett, men trots detta beskrivs ofta dosplanering som en komplicerad process där finjustering av parametrar utgör en väsentlig del. Därför har efterfrågan på hjälpmedel för mindre tidskrävande och mer rättfram dosplanering under det senaste årtiondet vuxit fram. De metoder som utvecklats som svar benämns som metoder för automatiserad dosplanering. I det här arbetet föreslås och utvärderas ett ramverk för automatiserad dosplanering. Fokus har lagts på optimeringsverktygen och att förbättra noggrannheten i dessa, för att därigenom skapa förutsättningar för mindre komplicerad dosplanering där intuition snarare än ett tidskrävande experimenterande driver processen framåt. Ramverket som här föreslås ställs i kontrast till en annan, dominerande klass av föreslagna metoder för automatiserad dosplanering som bygger på en mer klassisk syn på automatisering, det vill säga, som strävar efter att minska människa-datorinteraktion i allmänhet. Förbättring av optimeringsverktygens noggrannhet uppnås genom att omformulera de bakomliggande så kallade målfunktionerna till alternativ som bättre korrelerar med givna kvalitetsmått och som samtidigt har matematiska egenskaper som är önskvärda vid optimering. Ett viktigt steg är dock att visa att det föreslagna ramverket inte bara är teoretiskt lämpligt, utan att det också är praktiskt hanterbart ur beräkningssynpunkt. En inrepunktsmetod anpassas till den specifika strukturen på det nya, storskaliga optimeringsproblemet för att visa just detta. Fallstudier stödjer idén om att det föreslagna ramverket ger mer noggranna och därmed lätthanterliga optimeringsverktyg, med vilka dosplaneringens ofrånkomliga komplexitet kan hanteras på ett mer effektivt sätt. QC 20181025</p

Automated radiation therapy treatment planning by increased accuracy of optimization tools

Every radiation therapy treatment is preceded by a treatment planning phase. In this phase, a treatment plan that specifies exactly how to irradiate the patient is designed by the treatment planner. Since the introduction of intensity-modulated radiation therapy into clinical practice in the 1990's, treatment planning involves, and requires, the use of advanced optimization tools due to the largely increased degrees of freedom in treatment specifications compared to earlier radiation therapy techniques. The aim of treatment planning is to create a plan that results in the, in some sense, best treatment---a treatment that at the same time reflects the patient-specific clinical goals, achieves the best possible quality, and adheres to other possible preferences of the oncologist or of the clinic. Despite dedicated treatment planning systems available with advanced optimization tools, treatment planning is often referred to as a complicated process involving many iterations with successively adjusted parameters. Over the years, a request has emerged from the clinical and treatment planners' side to make treatment planning less time-consuming and more straightforward, and the methods subsequently developed as a response have come to be referred to as methods for automated treatment planning. In this thesis, a framework for automated treatment planning is proposed and its potential and flexibility investigated. The focus is placed on increasing the accuracy of the optimization tools, aiming at achieving a less complicated treatment planning process that is driven by intuition rather than, as currently, trial and error. The suggested framework is contrasted to a class of methods dominating in the literature, which applies a more classical view of automation to treatment planning and strives towards reducing any type of human interaction. To increase the accuracy of the optimization tools, the underlying so-called objective functions are reformulated to better correlate with measures of treatment plan quality while possessing mathematical properties favorable for optimization. An important step is to show that the suggested framework not only is theoretically desirable, but also useful in practice. An interior-point method is therefore tailored to the specific structure of the novel optimization formulation, and is applied throughout the thesis, to demonstrate tractability. Numerical studies support the idea of the suggested framework equipping the treatment planner with more accurate and thereby less complicated tools to more straightforwardly handle the intrinsically complex process that constitutes treatment planning. Varje strålbehandling föregås av en dosplaneringsfas. Under dosplaneringsfasen skapas den strålbehandlingsplan som exakt beskriver hur strålbehandlingen ska genomföras. Sedan 1990-talet och den så kallade intensitetsmodulerade strålbehandlingens inträde i klinisk praxis har dosplanering kommit att betyda och rent av kräva användande av avancerade optimeringsverktyg -- en konsekvens av den kraftigt ökade mängden frihetsgrader jämfört med tidigare strålbehandlingstekniker. Det övergripande målet med dosplanering är att skapa en plan som i någon mening ger den bästa strålbehandlingen. En sådan behandling ska i synnerhet spegla de kliniska mål som satts upp för den enskilda patienten, i allmänhet uppnå bästa möjliga kvalitet samt förhålla sig till eventuella övriga önskemål från onkologen eller kliniken. Utbudet av dosplaneringssystem med avancerade optimeringsverktyg är stort och användandet utbrett, men trots detta beskrivs ofta dosplanering som en komplicerad process där finjustering av parametrar utgör en väsentlig del. Därför har efterfrågan på hjälpmedel för mindre tidskrävande och mer rättfram dosplanering under det senaste årtiondet vuxit fram. De metoder som utvecklats som svar benämns som metoder för automatiserad dosplanering. I det här arbetet föreslås och utvärderas ett ramverk för automatiserad dosplanering. Fokus har lagts på optimeringsverktygen och att förbättra noggrannheten i dessa, för att därigenom skapa förutsättningar för mindre komplicerad dosplanering där intuition snarare än ett tidskrävande experimenterande driver processen framåt. Ramverket som här föreslås ställs i kontrast till en annan, dominerande klass av föreslagna metoder för automatiserad dosplanering som bygger på en mer klassisk syn på automatisering, det vill säga, som strävar efter att minska människa-datorinteraktion i allmänhet. Förbättring av optimeringsverktygens noggrannhet uppnås genom att omformulera de bakomliggande så kallade målfunktionerna till alternativ som bättre korrelerar med givna kvalitetsmått och som samtidigt har matematiska egenskaper som är önskvärda vid optimering. Ett viktigt steg är dock att visa att det föreslagna ramverket inte bara är teoretiskt lämpligt, utan att det också är praktiskt hanterbart ur beräkningssynpunkt. En inrepunktsmetod anpassas till den specifika strukturen på det nya, storskaliga optimeringsproblemet för att visa just detta. Fallstudier stödjer idén om att det föreslagna ramverket ger mer noggranna och därmed lätthanterliga optimeringsverktyg, med vilka dosplaneringens ofrånkomliga komplexitet kan hanteras på ett mer effektivt sätt. QC 20181025</p

"Hemmasittare" - arbetet med elever med problematisk skolfrånvaro ur ett lärarperspektiv

Den här studien undersöker hur lärare och specialpedagoger på lågstadiet F-3 ser på "hemmasittare"/problematisk skolfrånvaro och hur de arbetar med dessa elever. Det vanligaste skälen till problematisk skolfrånvaro är till exempel psykisk ohälsa, NPF (neuropsykiatriska funktionsnedsättningar), en känsla av utanförskap eller en negativ självbild. Syftet med studien är att öka kunskapen om lärares arbete med elever med problematisk skolfrånvaro. Särskilt fokus läggs på framgångsfaktorer. Frågeställningar som besvarar syftet är "Hur beskriver lärare sitt arbete med problematisk skolfrånvaro?" och "Vad betraktar lärare som framgångsfaktorer i arbetet med problematisk skolfrånvaro?". De teoretiska perspektiv som används är det relationella perspektivet och KASAM. Datamaterialet i undersökningen har samlats in genom en webbenkät som riktats till målgruppen lärare årskurs F-3 och specialpedagoger. Den insamlade data har analyserats genom kvantitativ innehållsanalys, där kategorier har skapats genom nyckelord. Studiens resultat visar att för att minska en problematisk skolfrånvaro behövs en god dokumentation på elevens skolnärvaro, individuella åtgärdsplaner, samt kontinuerliga uppföljningsmöten av dessa åtgärder med till exempel EHT (elevhälsoteam).

Reporäntans effekt på aktiekursen : - har skuldsättningsgrad någon betydelse?

Reporäntan är något som påverkar alla. Mycket forskning har gjorts på den amerikanska marknaden kring reporäntans effekt på aktiekursen, med varierande resultat. Syftet med studien är att undersöka om tillkännagivandet av en förändrad reporänta leder till olika abnormal avkastning beroende på skuldsättningsgrad. Studiens urval består av 4807 stycken observationer på Nasdaq OMX Stockholm under perioden 2009–2018. Dessa observationer fördelas i portföljer utifrån företagens skuldsättningsgrader baserat på marknadsvärden och sedan genomförs en eventstudie. Studien finner inga signifikanta samband mellan en ändrad reporänta och abnormal avkastning baserat på skuldsättningsgrad

ADHD ur ett genusperspektiv - en studie om lärares och specialpedagogers perspektiv mellan flickor och pojkar

Den här studien analyserar kunskaper som lärare och specialpedagoger besitter om könsskillnader och hur de påverkar diagnosen ADHD. Studien visar att lärare och specialpedagoger har god kunskap när det gäller att bemöta elever med ADHD under skoltid, samt stödinsatser utifrån individens behov. Studien uppmärksammar samhällets normer och syn på de könsstereotypiska dragen, om vad som är manligt och kvinnligt och hur detta påverkar synen på diagnosen ADHD. Datamaterial i undersökningen har samlats in genom en webbenkät som riktats till målgruppen lärare årskurs F-3 och specialpedagoger. Det insamlade datamaterialet har analyserats med hjälp av univariat analys och kvantitativ innehållsanalys, där huvudgrupper har skapats genom nyckelord. Det teoretiska perspektivet som har använts är det sociokulturella perspektivet. Studiens resultat visar att de könsstereotypiska dragen för de olika könen påverkar hur vi ser på elever med diagnosen ADHD. Symtom för ADHD som respondenterna i studien uppfattar utifrån de båda könen följer samhällets normer t.ex. att pojkar är mer utåtagerande, överaktiva och impulsiva, medan flickor är mer introverta, söker mer uppmärksamhet och är känslostyrda. Resultaten visar även att pojkar i större utsträckning får extra anpassningar och särskilt stöd än flickor, samt att en god och tillitsfull relation mellan lärare och vårdnadshavare är av största vikt för att eleverna ska få rätt individuellt stöd i skolan