基于小波神經網絡的呼吸運動預測研究.pdf

1、放射治療是一種重要的治療肝癌的治療方式，以其治療中能將腫瘤細胞徹底殺死而得到廣泛應用。但在目前臨床治療中，胸腹部的呼吸、心臟的跳動和膈肌的運動嚴重影響了放射治療過程中的劑量控制，肝癌腫瘤細胞需要大劑量放射治療才能完全殺死，但劑量過大容易損傷肝癌腫瘤周圍的健康組織和重要器官，從而影響治療效果。本研究目的是通過研究肝癌腫瘤隨呼吸等動作的運動狀態(tài)，得到其運動規(guī)律，再進行呼吸運動預測算法的研究，制定出適合手術中長延遲的預測算法，以提高放射治療的

2、精確度和手術的成功率。
　　精確的肝癌腫瘤運動的預測，很大程度上取決于對腫瘤運動特性的充分了解和對腫瘤治療過程中位置的準確預測。為此，本研究對大量自由呼吸運動數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)計分析，并提出一種基于小波分解和神經網絡的呼吸運動預測算法，該算法對長延遲能做出精準的預測。本文主要對以下內容進行了研究:
　　(1)對大量呼吸運動的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析:根據(jù)Wu等人所述有限狀態(tài)模型，將一個周期的呼吸運動分為三個狀態(tài)，即呼吸(EX)、呼氣結束(

3、EOE)和吸氣(IN)，定義了呼吸周期、持續(xù)時間、移動距離和速度等運動參數(shù)，統(tǒng)計最小值、最大值、平均值、范圍和相關性，對患者與患者之間以及患者自身兩種情況進行分析。
　　(2)采集體外呼吸運動數(shù)據(jù):對7名志愿者采集仰臥位時呼吸腹部最高點數(shù)據(jù)，包含X、Y、Z三個方向的數(shù)據(jù)。本文采用NDI光學定位系統(tǒng)，研究NDI采集坐標點的原理。在采集數(shù)據(jù)過程中，實時的把采集的數(shù)據(jù)傳送給預測程序，即呼吸運動預測算法的輸入。
　　(3)提出了一種