基于自适应神经模糊推理系统的呼吸预测算法研究

作者:朱丹;马善达;王伟;付东山 刊名:国际生物医学工程杂志 上传者:史乃同

【摘要】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,如最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)、最大误差(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.

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·44· 国际生物医学工程杂志2018年2月第4l卷第1期Int J Biomed Eng,February 2018,V01.41,No.1 基于自适应神经模糊推理系统的呼吸预测 算法研究 朱丹马善达王伟付东山 300060天津医科大学肿瘤医院,国家肿瘤临床医学研究中心,天津市“肿瘤防治”重点实验 室,天津市恶性肿瘤临床医学研究中心(朱丹、王伟、付东山);214192无锡,江苏瑞尔医疗科 技有限公司(马善达、付东山) 通信作者:付东山,Email:dongshan_fu@hotmail.con DOI:10.3760/cma.j.issn.1673—4181.2018.01.007 【摘要】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NxN模糊集,并通过历史数据建立训练集。在预测过程中,如最新输入信号的位 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模型的输人 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)、最大误差(Max)、大于1 miD-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 基金项目:国家重点研发计JaJ(2017YFC0113100);国家科技支撑计划(2012BAll5801) Respiratory prediction algorithm based on adaptive neuro-fuzzy inference system Zhu Dan,Ma Shando, Wang Wei,Fu Dongshan Tianjin Medical University Cancer Institute and Hospital;National Clinical Research Center for Cancer;National Clinical Research Center for Cancer;Tianjin Key Laboratory of Cancer Prevention and Therapy;Tianjin Clinical Research CenterfoT Cancer,Tianjin 300060,China(Zhu D,Wang W,Fu Ds);Rayer Medical Technology Co.,Ltd., Wuxi 214192,China(Ma SD,Fu DS) Corresponding author:Fu Dongshan,Email:dongshan_fu@hotmail.com 【Abstract】 objective ‘1"o study an accurate predicti

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