【摘 要】
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胸腹部肿瘤放疗中,由于呼吸运动的影响需要对靶区进行实时跟踪以保证放疗精度,并通过预测来补偿系统延时。本研究提出一种基于支持向量回归的呼吸运动预测方法,该方法先选取
【机 构】
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南方医科大学生物医学工程学院,广东机电职业技术学院
【基金项目】
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广东省科技计划项目(2015A020214013)
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胸腹部肿瘤放疗中,由于呼吸运动的影响需要对靶区进行实时跟踪以保证放疗精度,并通过预测来补偿系统延时。本研究提出一种基于支持向量回归的呼吸运动预测方法,该方法先选取一段呼吸运动序列进行训练得到回归模型,当有新的呼吸序列时,根据训练模型计算输出。并在此基础上,动态更新训练集,使模型在线更新,实现精确在线支持向量回归。实验中对7例呼吸运动样本数据分别用离线模型和在线模型进行训练并预测,平均绝对误差分别为0.42 mm和0.30 mm。在线精确支持向量回归能更准确刻画呼吸运动轨迹,拟合结果精度高,满足实际应用中的
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