小波分解结合自适应神经模糊推理系统的呼吸预测研究

摘要：目的：研究一种方法精确预测胸腹部肿瘤放射治疗中的非规则呼吸运动.方法： 提出基于小波分解和自适应神经模糊推理系统的呼吸运动预测方法（WANFIS）, 利用小波分解将呼吸信号分成基线、低频和高频三部分, 并分别采用线性拟合、自适应神经模糊推理系统 （ANFIS）、 简单移动平均进行预测, 然后综合三部分预测值作为呼吸运动预测结果.基于 30 例临床数据回顾性分析, 将 WANFIS 算法与神经网络 （NN）、 CyberKnife 放射外科系统的 Synchrony 呼吸同步追踪系统、 ANFIS 这三种典型预测算法进行对照比较.结果： 本文提出的 WANFIS 算法的归-化均方根误差 （nRMSE）平均值为 0.09, 小于 NN 的 0.17、 Synchrony的 0.11以及 ANFIS 的 0.11.结论： WANFIS 能更好地预测非规则呼吸信号, 更有效地补偿放疗系统时间延迟.