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《我国科学院大学(我国科学院深圳先进技能研讨院)》 2019年
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依据深度学习的胸腹部肿瘤呼吸运动的实时盯梢办法研讨

王燃  
【摘要】:癌症仍然是当今世界上死亡率最高的疾病之一,癌症严重威胁着全人类的健康日子。大约70%的癌症病例需求放射医治,其间,胸腹部的癌症患者占一切癌症患者的大部分。胸腹部肿瘤的医治相对其他肿瘤愈加困难,该部位肿瘤在体内的方位会跟着呼吸运动改动,这对肿瘤的医治形成极大的阻止。放疗的进程中,放疗辐射束很可能因为呼吸运动的影响照射到健康的安排,这会令患者呈现一系列的并发症,精准放疗技能火烧眉毛。因为胸腹部肿瘤方针区域运动,实时准确地盯梢运动肿瘤区域关于精准放疗和进步放疗功率有重大意义。本文提出一种依据循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的呼吸运动补偿办法。本文选用的呼吸运动补偿办法分为两部分,首要是依据体外符号物呼吸运动数据练习的猜测算法,其次是依据体内和体外两部分呼吸数据学习的相关模型。经过这两个模型能够猜测400ms左右的体内肿瘤方位,该猜测时刻是战胜放疗时的体系推迟,到达精准放疗的意图。关于呼吸猜测算法,本文运用103个志愿者的呼吸数据库。首要对体外呼吸运动数据进行预处理,其间包括去除噪声数据、对数据归一化、滑润。然后把整个数据集分红练习集(80%)、测验集(20%),再把处理好的数据用于咱们的Deep Bi-LSTM网络练习。长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)是一种特别的RNN,更适合处理时刻序列数据,由LSTM构成的网络比较于一般RNN网络也简略练习,而且能够很大程度上消除RNN在练习进程中呈现的梯度爆破和梯度消失问题。咱们的Deep Bi-LSTM网络包括1层输入层,7层LSTM层;每层LSTM输出都衔接Dropout层,参数(Dropout Ratio)设为0.2,最终一层选用双曲正切函数作为激活函数的全衔接层。因为相关数据量的约束,相关模型运用的是相对简略的多层感知机(MultiLayer Perceptron,MLP)。MLP只是包括输入层、输出层、躲藏层共三层。Deep Bi-LSTM呼吸猜测算法比较传统的猜测办法有更好的效果,用均方根差错(Root-Mean-Square Error,RMSE)点评模型的体现。本试验中,一般的深度全链接网络RMSE=0.432mm,咱们的Deep Bi-LSTM猜测算法效果进步明显,RMSE=0.097mm,比一般的办法进步约5倍。猜测算法和相关模型结合起来,RMSE=0.572mm,满意精准放疗的精度需求。依据LSTM的呼吸运动补偿办法能够准确猜测患者的呼吸运动,该办法可使用到胸腹部肿瘤的实时盯梢,进步肿瘤放疗进程的精准程度和功率,具有很高的临床意义。
【学位颁发单位】:我国科学院大学(我国科学院深圳先进技能研讨院)
【学位等级】:硕士
【学位颁发年份】:2019
【分类号】:TP181;R730.5

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