【摘 要】
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对胸腹部肿瘤进行实时跟踪放疗时,需要通过预测来补偿系统延迟.然而,由于呼吸运动的复杂性,传统方法难以满足要求.本文应用一种基于记忆学习法进行呼吸预测,该方法首先存储训
【机 构】
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南方医科大学生物医学工程学院,广东新华软件外包有限公司,解放军303医院放射治疗中心
【基金项目】
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广东省重大科技专项（2012A080104010）
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对胸腹部肿瘤进行实时跟踪放疗时,需要通过预测来补偿系统延迟.然而,由于呼吸运动的复杂性,传统方法难以满足要求.本文应用一种基于记忆学习法进行呼吸预测,该方法首先存储训练数据到记忆中,然后查找相关数据应答当前查询.在此基础上,采用“滑窗法”动态更新训练数据集,并针对预测过程中出现的“病态矩阵”采用脊回归进一步改进算法,使算法的精确性和鲁棒性有了很大提高.实验使用POLARIS红外定位系统采集了10例正常人体表的红外反射标记物的呼吸运动数据样本,平均幅度约为20 mm（9.2 ～37.8 mm）,采用改进后的
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