MOTION PREDICTION OF LUNG TUMOR USING PREDICTED ERROR-BASED NORMALIZED LEAST MEAN SQUARE ALGORITHM

Le Phan Hung1, Nguyen Truong Thinh2
1 College of Engineering Technology, Can Tho University, Viet Nam
2 Ho Chi Minh City University of Technology and Education, Viet Nam

ABSTRACT
In robotic radiotherapy, one of the problems is systematic latencies between the acquisition of the target position and the mechanical response of the system to follow the target position. To compensate the aforementioned latencies while tracing the tumor motion, an accurate algorithm to predict these latencies is therefore required. The prediction algorithm computes the future target position. In this study, we have analyzed the accuracy of three algorithms that predict tumor positions with sufficient lead time to compensate these systematic latencies. The motions have been analyzed for predictability up to 400ms in advance using Least Mean Square (LMS) prediction, Normalized Least Mean Square (NLMS) prediction and the proposed algorithm, named as a Predicted Error-based Normalized Least Mean Square (PE-NLMS) prediction. The performance of three prediction algorithms is evaluated using three real breathing signal data in 30 Hz sampling rate. The results show that the PE-NLMS is outperformed with respect to RMSE by all other algorithms and does not require too much parameter adjustment. The simulation showed that it Jitter needs to be improved for better performance.
Keywords: Prediction algorithm, Lung tumor motion, respiratory compensation, Least Mean Square.


TÓM TẮT
Trong xạ trị robot, một trong những vấn đề chính là thời gian trễ của hệ thống giữa việc xác định vị trí của khối u và đáp ứng của các cơ cấu cơ khí nhằm đạt đến vị trí mong muốn. Để đáp ứng của hệ thống dịch chuyển chính xác, các thuật toán dự đoán chuyển động được sự dụng để bù trừ cho những khoảng thời gian trễ của hệ thống bằng cách tiên đoan trước vị trí của khối u n trong một khoảng thời gian xác định. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã phân tích tính chính xác của ba thuật toán dự đoán vị trí của khối u. Các chuyển động đã được phân tích để dự đoán lên tới 400ms bằng thuật toán dự đoán Least Mean Square (LMS), Normalised Squares Mean Square (NLMs) và dự báo lỗi dựa trên chuẩn hóa Squares Mean nhất (eNLMS). Việc thực hiện các thuật toán dự đoán được đánh giá bằng cách sử dụng tỷ lệ lấy mẫu 30 Hz trong 3 cơ sở dữ liệu hô hấp thực. Kết quả cho thấy thuật toán eNLMS là vượt trội so với tất cả các thuật toán khác và không yêu cầu điều chỉnh thông số quá nhiều.
Từ khóa: Giải thuật tên đoán, chuyển động khối u phổi, LMS

Toàn văn bài báo ( Thầy/cô vui lòng đăng nhập bằng email ...@hcmute.edu.vn để xem)



Góp ý
Họ và tên: *  
Email: *  
Tiêu đề: *  
Mã xác nhận:
 
 
   
  
 
 
   
 *
Copyright © Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật - Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật - TP.HCM  
Địa chỉ: Phòng 601B, 1 Võ Văn Ngân, Quận Thủ Đức, Thành Phố Hồ Chí Minh. 
Điện thoại: 08-3722.1223 (8168)
Email:
tapchikhgdkt@hcmute.edu.vn

                                      
                                

Truy cập tháng: 18,596

Tổng truy cập:245,535