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基于自适应神经模糊推理系统的呼吸预测算法研究
目的 研究一种对非规则呼吸运动更精确的预测算法,更有效地补偿放疗系统的时间延迟,提高胸腹部肿瘤图像引导跟踪或门控放射治疗的靶点精度.方法 提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的对非规则呼吸运动的预测算法.该ANFIS模型结构利用呼吸运动的位置和速度作为输入参数,构造一个结合位置和速度的N×N模糊集,并通过历史数据建立训练集.在预测过程中,如新输入信号的位置或速度超出当前训练集的幅度范围,则对位置或速度进行相应的幅度调整,然后作为ANFIS模型的输入参数进行预测.本研究采集了20例CyberKnife治疗的胸腹部患者的非规则呼吸临床数据,通过回顾性离线分析,对ANFIS、神经网络(NN)、支持向量机(SVM)、CyberKnife系统的Synchrony呼吸同步追踪系统这4种典型预测算法精度进行对照比较.结果 比较4种预测算法对20例患者数据的结果,证实笔者提出的ANFIS算法预测结果的归一化均方根误差(nRMSE)、大误差(Max)、大于1 mm误差个数均小于NN、SVM和Synchrony.结论 ANFIS预测算法的精确性和鲁棒性均优于其他3种算法,能更好地预测非规则呼吸信号.
关键词： 呼吸预测 自适应神经模糊推理系统 神经网络 支持向量机 射波刀 -
小波分解结合自适应神经模糊推理系统的呼吸预测研究
目的:研究一种方法精确预测胸腹部肿瘤放射治疗中的非规则呼吸运动.方法:提出基于小波分解和自适应神经模糊推理系统的呼吸运动预测方法(WANFIS),利用小波分解将呼吸信号分成基线、低频和高频三部分,并分别采用线性拟合、自适应神经模糊推理系统(ANFIS)、简单移动平均进行预测,然后综合三部分预测值作为呼吸运动预测结果.基于30例临床数据回顾性分析,将WANFIS算法与神经网络(NN)、CyberKnife放射外科系统的Synchrony呼吸同步追踪系统、ANFIS这三种典型预测算法进行对照比较.结果:本文提出的WANFIS算法的归一化均方根误差(nRMSE)平均值为0.09,小于NN的0.17、Synchrony的0.11以及ANFIS的0.11.结论:WANFIS能更好地预测非规则呼吸信号,更有效地补偿放疗系统时间延迟.
