基于支持向量回归的呼吸运动预测技术的研究

• 作者: 万伟权 孙海涛 康开莲 童蕾 陈超敏
• 来源期刊: 生物医学工程研究
• 学科: 医学
• 关键词: 放射治疗 呼吸运动 预测算法 支持向量回归 核函数
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 132-137
• 页数: 6页
• 分类号: R318
• 字数: 4027字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19529/j.cnki.1672-6278.2018.02.03

摘要

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,满足实际应用中的需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	童蕾		46	131	6.0	8.0
2	陈超敏	南方医科大学生物医学工程学院	61	237	8.0	11.0
3	孙海涛	南方医科大学生物医学工程学院	26	171	8.0	13.0
4	万伟权	南方医科大学生物医学工程学院	3	10	2.0	3.0
5	康开莲	南方医科大学生物医学工程学院	2	1	1.0	1.0