信号处理
信號處理
신호처리
SIGNAL PROCESSING
2010年
8期
1151-1156
,共6页
何天成%谢维信%Zhong Xue
何天成%謝維信%Zhong Xue
하천성%사유신%Zhong Xue
呼吸门控技术%放射治疗%均值漂移%椭圆拟合%自适应跟踪
呼吸門控技術%放射治療%均值漂移%橢圓擬閤%自適應跟蹤
호흡문공기술%방사치료%균치표이%타원의합%자괄응근종
利用呼吸门控技术进行放射治疗已成为一个热门研究问题,它能确保对健康组织细胞造成最小程度的伤害,而其中的关键问题之一是研究呼吸信号均值漂移跟踪方法,以保证门控技术在开关放射线方面的准确性.本文基于Kanatani高精度椭圆拟合分析方法,并在广义特征分解问题基础上,提出了一种改进的自适应呼吸信号均值漂移跟踪方法,利用我们提出的改进算法可以在状态空间中用椭圆对呼吸信号进行估计.在本文中我们可以得到椭圆的中心值,它对应于我们所要估计的呼吸信号均值,其对有信号损失的数据以及伪数据都具有鲁棒性,在实验中我们验证了由于利用了Kanatani提出的方法,对小数据量信号进行估计时,我们的算法同样具备良好的抗噪性,这修正了仅利用广义特征分解问题中寻找对应特征向量的最大特征值方法求解椭圆估计参数方面的不足.
利用呼吸門控技術進行放射治療已成為一箇熱門研究問題,它能確保對健康組織細胞造成最小程度的傷害,而其中的關鍵問題之一是研究呼吸信號均值漂移跟蹤方法,以保證門控技術在開關放射線方麵的準確性.本文基于Kanatani高精度橢圓擬閤分析方法,併在廣義特徵分解問題基礎上,提齣瞭一種改進的自適應呼吸信號均值漂移跟蹤方法,利用我們提齣的改進算法可以在狀態空間中用橢圓對呼吸信號進行估計.在本文中我們可以得到橢圓的中心值,它對應于我們所要估計的呼吸信號均值,其對有信號損失的數據以及偽數據都具有魯棒性,在實驗中我們驗證瞭由于利用瞭Kanatani提齣的方法,對小數據量信號進行估計時,我們的算法同樣具備良好的抗譟性,這脩正瞭僅利用廣義特徵分解問題中尋找對應特徵嚮量的最大特徵值方法求解橢圓估計參數方麵的不足.
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