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MLC Trackingのための呼吸性肺腫瘍移動の予測法

電子書籍販売価格(税込):
550

商品コード:
11680_13
著者:
本間経康、井良尋、市地 慶、張暁 勇、成田雄一郎
出版社:
メディカルアイ 出版社HP
発行:
2014年
ページ数:
4ペ-ジ
ファイル容量:
1.96MB


閲覧対応端末:
電子書籍閲覧対応端末


閲覧可能台数:
3台(購入日より1年間ダウンロードが可能)


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内容紹介

 本稿では、MLCを用いた肺腫瘍追尾照射を実現するための呼吸性移動予測法について解説する。とくに、時変季節性自己回帰モデルは、呼吸性位置変動の概周期的性質を表現可能であり、数百ミリ秒先の中長期予測において他の手法に対する優位性が示されてきた。短期においても予測性能を改善することで、短期から長期にわたる広範囲において、当該分野の最新法に対しても高性能であることを示す。

 In this article, we present a new prediction method of lung tumor motion for tumor-following radiation therapy by using dynamic multi-leaf collimator (dMLC). The new method combines multiple predictions provided by several prediction techniques including a time-varying seasonal autoregressive model (TVSAR). The TVSAR is a time series model to take into account a quasi-periodical nature observed in respiratory-induced motion, and is superior to conventional prediction methods for several hundred milliseconds ahead prediction. Experimental results demonstrated that the prediction performance of the new method is superior to the other methods, including the-state-of-the-art in this field.

目次

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Rad Fan (3月号) 12巻 3号 トップへ

【特集2】高精度放射線治療における呼吸性移動対策のコツとピットフォール

企画:大西 洋(山梨大学)

▶MLC Trackingのための呼吸性肺腫瘍移動の予測法

本間経康(東北大学) ほか

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