Scientific Library of Tomsk State University

   E-catalog        

Normal view MARC view

Prediction and Classification of Respiratory Motion (Record no. 402176)

MARC details
000 -Маркер записи
Контрольное поле постоянной длины 04325nam a22004935i 4500
001 - Контрольный номер
Контрольное поле vtls000544839
005 - Дата корректировки
Контрольное поле 20210922083015.0
007 - Кодируемые данные (физ. описан.)
Контрольное поле постоянной длины cr nn 008mamaa
008 - Кодируемые данные
Контрольное поле постоянной длины 160915s2014 gw | s |||| 0|eng d
020 ## - Индекс ISBN
ISBN 9783642415098
-- 978-3-642-41509-8
024 7# - Прочие стандартные номера
Стандартный номер 10.1007/978-3-642-41509-8
Источник номера doi
035 ## - Системный контрольный номер
Системный контрольный номер to000544839
040 ## - Источник каталогиз.
Служба первич. каталог. Springer
Служба, преобразующая запись Springer
Организация, изменившая запись RU-ToGU
050 #4 - Расстановочный код библ. Конгресса
Классификационный индекс Q342
072 #7 - Код предметной/темат. категории
Код предметной/темат. категории UYQ
Источник кода bicssc
072 #7 - Код предметной/темат. категории
Код предметной/темат. категории COM004000
Источник кода bisacsh
082 04 - Индекс Дьюи
Индекс Дьюи 006.3
Номер издания 23
100 1# - Автор
Автор Lee, Suk Jin.
Роль лиц author.
9 (RLIN) 452000
245 10 - Заглавие
Заглавие Prediction and Classification of Respiratory Motion
Физический носитель electronic resource
Ответственность by Suk Jin Lee, Yuichi Motai.
260 ## - Выходные данные
Место издания Berlin, Heidelberg :
Издательство Springer Berlin Heidelberg :
-- Imprint: Springer,
Дата издания 2014.
300 ## - Физическое описание
Объем IX, 167 p. 67 illus., 65 illus. in color.
Иллюстрации/тип воспроизводства online resource.
336 ## - Тип содержимого
Тип содержимого text
Content type code txt
Source rdacontent
337 ## - Средство доступа
Средство доступа computer
Media type code c
Source rdamedia
338 ## - Тип носителя
Тип носителя online resource
Carrier type code cr
Source rdacarrier
490 1# - Серия
Заглавие серии Studies in Computational Intelligence,
ISSN серии 1860-949X ;
№ тома 525
505 0# - Примечание о содержании
Содержание Review: Prediction of Respiratory Motion -- Phantom: Prediction of Human Motion with Distributed Body Sensors -- Respiratory Motion Estimation with Hybrid Implementation -- Customized Prediction of Respiratory Motion -- Irregular Breathing Classification from Multiple Patient Datasets -- Conclusions and Contributions.
520 ## - Аннотация
Аннотация This book describes recent radiotherapy technologies including tools for measuring target position during radiotherapy and tracking-based delivery systems. This book presents a customized prediction of respiratory motion with clustering from multiple patient interactions. The proposed method contributes to the improvement of patient treatments by considering breathing pattern for the accurate dose calculation in radiotherapy systems. Real-time tumor-tracking, where the prediction of irregularities becomes relevant, has yet to be clinically established. The statistical quantitative modeling for irregular breathing classification, in which commercial respiration traces are retrospectively categorized into several classes based on breathing pattern are discussed as well. The proposed statistical classification may provide clinical advantages to adjust the dose rate before and during the external beam radiotherapy for minimizing the safety margin. In the first chapter following the Introduction  to this book, we review three prediction approaches of respiratory motion: model-based methods, model-free heuristic learning algorithms, and hybrid methods. In the following chapter, we present a phantom study—prediction of human motion with distributed body sensors—using a Polhemus Liberty AC magnetic tracker. Next we describe respiratory motion estimation with hybrid implementation of extended Kalman filter. The given method assigns the recurrent neural network the role of the predictor and the extended Kalman filter the role of the corrector. After that, we present customized prediction of respiratory motion with clustering from multiple patient interactions. For the customized prediction, we construct the clustering based on breathing patterns of multiple patients using the feature selection metrics that are composed of a variety of breathing features. We have evaluated the new algorithm by comparing the prediction overshoot and the tracking estimation value. The experimental results of 448 patients’ breathing patterns validated the proposed irregular breathing classifier in the last chapter.
650 #0 - Тематические рубрики
Основная рубрика engineering.
9 (RLIN) 224332
650 #0 - Тематические рубрики
Основная рубрика Medical records
Основная подрубрика Data processing.
9 (RLIN) 304692
650 #0 - Тематические рубрики
Основная рубрика Artificial intelligence.
9 (RLIN) 274099
650 14 - Тематические рубрики
Основная рубрика Engineering.
9 (RLIN) 224332
650 24 - Тематические рубрики
Основная рубрика Computational Intelligence.
9 (RLIN) 307538
650 24 - Тематические рубрики
Основная рубрика Artificial Intelligence (incl. Robotics).
9 (RLIN) 274102
650 24 - Тематические рубрики
Основная рубрика Health Informatics.
9 (RLIN) 303043
700 1# - Другие авторы
Другие авторы Motai, Yuichi.
Роль лиц author.
9 (RLIN) 452001
710 2# - Другие организации
Организация/юрисдикция SpringerLink (Online service)
9 (RLIN) 143950
773 0# - Источник информации
Название источника Springer eBooks
830 #0 - Заголовок добавочной библ.записи на серию — унифицированное заглавие
Унифицированное заглавие Studies in Computational Intelligence,
9 (RLIN) 305181
856 40 - Электронный адрес документа
URL <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-41509-8">http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-41509-8</a>
912 ## - Coursera for Campus: онлайн курсы для ТГУ
Coursera for Campus: онлайн курсы для ТГУ ZDB-2-ENG
999 ## - Системные контрольные номера (Koha)
biblionumber (Koha) 402176

No items available.