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。

一种新型肿瘤放射治疗设备

设计一种新型肿瘤放射治疗设备,基于立体定向放射,整合机器人与放射控制系统,同时配备同步呼吸追踪系统和自动影像引导系统,实现无痛无创的全身各部位肿瘤治疗。该新型设备拥有定位精确、单次剂量大、治疗时间短等特点,能够对敏感器官附近的肿瘤和胸腔腹腔中随着患者呼吸而不断移动的肿瘤进行治疗。并综合阐述了此设备的系统组成、技术优势、临床特点和发展趋势等方面。