【摘要】：隨著放療技術(shù)的發(fā)展,精確放療技術(shù)越來越被重視。動態(tài)腫瘤跟蹤放射技術(shù)相對于針對呼吸所引起的腫瘤移動問題的其他解決技術(shù),可以更加精確和高效的照射規(guī)定的劑量。然而,動態(tài)腫瘤跟蹤放射法中的使用的多葉準(zhǔn)直器(Multi-Leaf Collimator,MLC)控制系統(tǒng)存在延遲,這導(dǎo)致本應(yīng)照射在腫瘤上的射線可能照射到健康的組織上,從而對健康的組織造成損傷,也因為該延遲的存在,使得動態(tài)腫瘤跟蹤放射技術(shù)無法取得理想的治療效果。因此,本文提出了一種避免該延遲對動態(tài)腫瘤跟蹤放射法效果影響的方法——通過數(shù)學(xué)模型構(gòu)建預(yù)測模型預(yù)測腫瘤未來的位置。在動態(tài)腫瘤跟蹤放射技術(shù)中的延遲已知約為400-500ms,而預(yù)測模型在三維空間內(nèi)僅允許有1mm的誤差。然而國內(nèi)外的研究者構(gòu)建的能夠預(yù)測腫瘤移動位置的模型上都沒有達到需要的精確度,因此,提出一種能夠滿足預(yù)測精確度的預(yù)測模型顯示需求明顯,意義重大。論文主要對構(gòu)建新的預(yù)測模型和預(yù)測算法對腫瘤移動的位置進行預(yù)測兩部分進行研究。本次實驗的目標(biāo)是提出新的預(yù)測模型對腫瘤位置進行預(yù)測,并使其預(yù)測結(jié)果的平均均方根誤差小于1mm。論文主要提出了三種新的預(yù)測模型,包括基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、具有外源性輸入的非線性自回歸網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型,根據(jù)三種模型的結(jié)構(gòu)特點和輸入信號的特征對三種模型的進行了調(diào)整。同時提出了通過時間傳播的反向傳播算法和實時循環(huán)學(xué)習(xí)算法兩種模型優(yōu)化算法。論文使用從山口大學(xué)醫(yī)院的腫瘤科獲取的七名癌癥患者的腫瘤軌跡坐標(biāo)對預(yù)測模型進行訓(xùn)練并進行預(yù)測。訓(xùn)練過程包括對輸入信號的處理,使用權(quán)值調(diào)整算法對模型進行優(yōu)化以及對優(yōu)化過程的實時反饋。論文使用患者本人的腫瘤軌跡對該患者的預(yù)測模型進行訓(xùn)練,每名患者訓(xùn)練包括X軸,Y軸和Z軸的預(yù)測模型在內(nèi)的三個預(yù)測模型。使用三個訓(xùn)練完成的預(yù)測模型對每名患者500ms后的腫瘤位置進行預(yù)測,并使用均方根誤差和門控占空比來衡量預(yù)測結(jié)果的精確性。在所有的預(yù)測模型中,基于具有外源性輸入的非線性自回歸網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果擁有最好的表現(xiàn),其對七名患者的預(yù)測結(jié)果的平均均方根誤差小于1mm,達到了設(shè)計要求。通過對比本次實驗所提出的三個預(yù)測模型,相關(guān)模型和以前研究者提出的預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果,可以得出結(jié)論:本次實驗提出的預(yù)測模型相對于相關(guān)模型精確性更高,而基于具有外源性輸入的非線性自回歸網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果比以前研究人員所得到的最佳結(jié)果有了一些進步,這驗證了本文所提出的預(yù)測模型的合理性,并且表明預(yù)測模型相較于其他模型更適合動態(tài)腫瘤跟蹤放射治療。
【圖文】：

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型
【學(xué)位授予單位】：重慶理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R730.55

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