[发明专利]患者胸腹部肿瘤呼吸运动预测跟踪方法

摘要

本发明提供一种患者胸腹部肿瘤呼吸运动预测跟踪方法，包括以下步骤：采用光学位置跟踪设备，连续地获取体表呼吸运动；采用X射线立体平面成像定位设备，间断地获取体内肿瘤位置；数据预处理：对体表呼吸运动进行小波分解，得到基线、代表主要呼吸信号的低频部分、以及代表噪声的高频部分；通过呼吸预测算法得到体表呼吸运动的预测结果；以获取的体内肿瘤位置和对应时间点的体表呼吸运动作为输入，采用线性和非线性混合多项式模型，建立体表‑体内呼吸运动相关性模型；复制体表‑体内呼吸运动相关性模型，以预测的连续的体表呼吸运动作为输入，计算连续的体内肿瘤位置；进入相关性模型更新判别逻辑。本发明可用于引导实施精确的跟踪放射治疗。

主权项

1.一种患者胸腹部肿瘤呼吸运动预测跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，数据采集：采用光学位置跟踪设备，连续地获取体表呼吸运动；采用X射线立体平面成像定位设备，间断地获取体内肿瘤位置；步骤2，数据预处理：对体表呼吸运动进行小波分解，得到基线、代表主要呼吸信号的低频部分、以及代表噪声的高频部分；步骤3，通过呼吸预测算法得到体表呼吸运动的预测结果；经过小波分解后，基线部分较平滑，采用线性算法进行预测；低频部分是呼吸信号去除基线后的呼吸振幅部分，采用改进的自适应神经模糊推理系统ANFIS进行预测；高频部分主要是噪声，采用简单移动平均法进行预测；最后综合三部分预测值作为体表呼吸运动的预测结果；步骤4：以获取的体内肿瘤位置和对应时间点的体表呼吸运动作为输入，采用线性和非线性混合多项式模型，建立体表‑体内呼吸运动相关性模型；并优化该相关性模型；步骤5：复制体表‑体内呼吸运动相关性模型，以预测的连续的体表呼吸运动作为输入，计算连续的体内肿瘤位置；步骤6：进入相关性模型更新判别逻辑，以小波分解后的体表呼吸运动和相关性模型输出与原始体内肿瘤位置之间的偏差作为输入；进行逻辑判别，并根据判别结果，决定沿用原相关性模型，或者继续获取体内肿瘤位置，更新相关性模型。