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J-GLOBAL ID：201702289850148291   整理番号：17A0174404

自己回帰モデルパワースペクトルに基づく放射線治療による呼吸器の呼吸運動を予測する。【JST・京大機械翻訳】

Prediction of respiratory motion based on power spectrum estimation of autoregressive model during radiotherapy

著者 (4件)： Lu Xiaoguang (Department of Oncology, Tongji Hospital Affiliated to Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology) ,  Yan Jian (No.38 Institute, China Electronics Technology Group Corporation) ,  Mei Qi (Department of Oncology, Tongji Hospital Affiliated to Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology) ,  Hu Guangyuan (Department of Oncology, Tongji Hospital Affiliated to Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology)
資料名： Zhongguo Yixue Wulixue Zazhi  (Zhongguo Yixue Wulixue Zazhi)
巻： 33  号： 10  ページ： 992-996  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2789A  ISSN： 1005-202X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 自己回帰モデルのパワースペクトル推定に基づき、放射線治療による呼吸器の呼吸運動を予測する方法を提案し、リアルタイムの放射線治療におけるシステムの遅延問題を解決するために参考を提供する。方法;肺癌患者の呼吸運動信号をX線連続透視画像によって獲得し,自動回帰モデルのパワースペクトル推定のBURG法を用いて,ターゲットの呼吸運動を予測し,予測誤差E_(PREDICTED)とシステム遅延誤差E_(SHIFTED)を比較した。予測アルゴリズムの有効性を解析した。【結果】;BURG法を用いて10例の腫瘍患者の呼吸運動信号を予測し、E_(PREDICTED)=(0.6±0.3)MM、E_(SHIFTED)=(2.5±1.3)MMであった。E_(PREDICTED)<E_(SHIFTED)(P<0.01)。結論;BURG法によるターゲットの呼吸運動の予測は有効であり、臨床応用の一つの選択肢とすることができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： X線 ,  *パワースペクトル ,  *放射線療法 ,  腫瘍 ,  肺腫瘍 ,  *回帰モデル ,  *呼吸器 ,  患者 ,  *自己回帰モデル ,  予測誤差 ,  *呼吸運動
準シソーラス用語： 臨床応用 ,  予測アルゴリズム ,  透視画像 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： radiotherapy ,  real-time tracking ,  respiratory motion ,  autoregressive model ,  prediction

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 自己回帰モデル ,  パワースペクトル ,  放射線治療 ,  呼吸器 ,  呼吸運動 ,  予測