肿瘤放疗中基于非参数回归的呼吸预测技术
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1. 绪论 | 第10-20页 |
| ·课题背景 | 第10-16页 |
| ·肿瘤放疗技术 | 第10-14页 |
| ·适形调强放射治疗 | 第10-11页 |
| ·呼吸限制和呼吸门控 | 第11-12页 |
| ·自适应放射治疗 | 第12页 |
| ·四维放射治疗 | 第12-14页 |
| ·放疗中存在的问题 | 第14-16页 |
| ·课题研究现状 | 第16-17页 |
| ·研究目的和意义 | 第17-18页 |
| ·主要研究内容 | 第18页 |
| ·论文结构 | 第18-20页 |
| 2. 呼吸信号实时预测常规方法 | 第20-25页 |
| ·呼吸预测的基本流程、特点和要求 | 第20-21页 |
| ·常规呼吸信号预测方法 | 第21-24页 |
| ·线性估计算法 | 第21页 |
| ·线性外推算法 | 第21-22页 |
| ·人工神经网络 | 第22-23页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3. 呼吸信号的特点与预处理方法 | 第25-29页 |
| ·信号相关性问题 | 第25-26页 |
| ·呼吸波形特点与预处理方法 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 4. 基于非参数回归的呼吸信号预测模型 | 第29-40页 |
| ·非参数回归方法 | 第29-31页 |
| ·非参数回归方法原理 | 第29-30页 |
| ·非参数回归方法特点 | 第30-31页 |
| ·标准局部加权回归在呼吸预测中的应用 | 第31-35页 |
| ·建模与所用符号记法 | 第31-32页 |
| ·标准局部加权回归 | 第32-35页 |
| ·改进预测执行效果的方法 | 第35-38页 |
| ·采用迭代权值分配的局部加权回归 | 第35-36页 |
| ·使用移动时间窗修改权值 | 第36-37页 |
| ·双频率采样法 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 5. 实验结果与分析 | 第40-57页 |
| ·预测性能评价指标 | 第40页 |
| ·数据来源与分析 | 第40-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-56页 |
| ·扩展空间的散点图分析 | 第43-44页 |
| ·不含时间折扣的局部加权回归 | 第44页 |
| ·采用迭代加权的鲁棒局部回归 | 第44页 |
| ·动态更新训练集的影响 | 第44-50页 |
| ·动态扩展训练集方法预测性能分析 | 第45-48页 |
| ·移动时间窗更新训练集方法预测性能分析 | 第48-50页 |
| ·双频率采样法预测性能分析 | 第50页 |
| ·采样率和预测长度对预测性能的影响 | 第50-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 6. 总结与展望 | 第57-60页 |
| ·本文主要工作及创新点 | 第57-58页 |
| ·下一步的工作方向与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士学位期间撰写的论文及科研成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
