Normal view
MARC view
Prediction and Classification of Respiratory Motion (Record no. 402176)
[ view plain ]
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.