Realtidsförutsägelse och gating av andningsrörelser med hjälp av ett utökat Kalman filter och Gaussian process regression W Bukhari och S-M Hong - Realtidsförutsägelse av andningsrörelser med hjälp av en kaskad struktur av en utökad Kalman filter och stödja vektor regression S-M Hong och W Bukhari Förutsägelsen samt gating av andningsrörelser har fått mycket uppmärksamhet under de senaste två decennierna för att minska målinriktning felet av strålen strålbehandling på grund av andningsrörelser. I den här artikeln presenterar vi en realtidsalgoritm för att förutsäga andningsrörelser i 3D utrymme och förverkliga en gating funktion utan att tidigare specificera en viss fas av patientens andningscykel. Algoritmen, som heter EKF-GPRN +, använder först ett utökat Kalman filter (EKF) oberoende längs varje koordinat för att förutsäga andningen och sedan använder en Gaussian process regressionsnätverk (GPRN) för att korrigera förutsägelsen fel av EKF i 3D utrymme. GPRN är en icke-parametrisk Bayesian algoritm för modellering av indataberoende korrelationer mellan utdatavariablerna i multi-output regression. Inferens i GPRN är intractable och vi använder variationell inference med medelfält approximation för att beräkna en ungefärlig prediktiv medelvärde och prediktiv covariance matris. Det ungefärliga prediktiva medelvärdet används för att korrigera EKF:s förutsägelsefel. Spåret av den ungefärliga prediktiva kovariansmatrisen används för att fånga osäkerheten i EKF-GPRN + förutsägelsefel och systematiskt identifiera andningspunkter med en högre sannolikhet för stora förutsägelser fel i förväg. Denna identifiering gör det möjligt för oss att pausa behandlingsstrålen över sådana fall. EKF-GPRN + implementerar en gatingfunktion genom att använda enkla beräkningar baserade på spåren av den prediktiva kovariansmatrisen. Omfattande numeriska experiment utförs baserat på en stor databas med 304 respiratoriska rörelsespår för att utvärdera EKF- Ursprungligt innehåll från detta arbete kan användas enligt villkoren i Creative Commons Attribution 3.0-licensen. All ytterligare distribution av detta verk måste behålla tillskrivningen till upphovsmännen och titeln på verket, tidskriftsciteringen och DOI. De experimentella resultaten visar att EKF-GPRN + algoritmen minskar det patientvisa förutsägelsefelet till 38 %, 40 % och 40 % i rotmedelvärde, jämfört med ingen förutsägelse, vid lookaheadlängder på 192 ms, 384 ms respektive 576 ms. EKF-GPRN +-algoritmen kan ytterligare minska prognosfelet genom att använda gatingfunktionen, om än till priset av reducerad tjänstgöringscykel. Felreduktionen gör det möjligt att minska den kliniska målvolymen för att planera målvolymen (CTV-PTV) vilket leder till minskad normalvävnadstoxicitet och eventuell dosökning. CTV-PTV-marginalen utvärderas också för att kvantifiera kliniska fördelar med EKF-GPRN + förutsägelse.
Den föreslagna metoden använder en utökad Kalman filter självständigt längs varje koordinat för att förutsäga andningen rörelse och sedan utnyttjar en Gaussian process regression nätverk för att revidera förutsägelsen fel EKF i 3D utrymme REF.
Real-time prediction and gating of respiratory motion in 3D space using extended Kalman filters and Gaussian process regression network
{'venue': 'Physics in medicine and biology', 'journal': 'Physics in medicine and biology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}