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基于小波分解和自适应神经模糊推理系统的呼吸预测算法研究

中文摘要第4-6页
Abstract第6-8页
缩略语第11-14页
前言第14-32页
    研究现状与成果第14-29页
    研究目的与方法第29-32页
研究内容第32页
1 对象和方法第32-52页
    1.1 实时图像引导定位跟踪系统描述第32-34页
    1.2 呼吸样本数据第34页
        1.2.1 呼吸样本数据选择第34页
        1.2.2 数据预处理第34页
    1.3 实时预测过程描述第34-35页
    1.4 预测算法第35-52页
        1.4.1 神经网络算法第35-37页
        1.4.2 支持向量机第37-40页
        1.4.3 自适应神经模糊推理系统第40-41页
        1.4.4 射波刀系统预测算法第41-43页
        1.4.5 小波分解结合自适应神经模糊推理系统预测算法第43-52页
2 结果第52-61页
    2.1 五种算法预测结果比较第52-56页
    2.2 归一化均方根误差比较第56页
    2.3 预测误差平均值和标准差比较第56页
    2.4 预测误差最大值比较第56页
    2.5 大于1mm误差个数的比较第56-61页
3 讨论第61-63页
    3.1 参数选择对预测结果的影响第61页
    3.2 预测结果分析比较第61-62页
    3.3 下一步工作展望第62-63页
结论第63-64页
参考文献第64-72页
发表论文和参加科研情况说明第72-73页
综述 肿瘤精确放疗中呼吸运动预测技术的研究进展第73-89页
    综述参考文献第84-89页
致谢第89-90页
个人简历第90页

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