Zeitschriftenartikel zum Thema „Respiratory motion prediction“
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Dürichen, R., T. Wissel, F. Ernst, A. Schlaefer und A. Schweikard. „Multivariate respiratory motion prediction“. Physics in Medicine and Biology 59, Nr. 20 (25.09.2014): 6043–60. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/59/20/6043.
Der volle Inhalt der QuelleErnst, Floris, Alexander Schlaefer und Achim Schweikard. „Predicting the outcome of respiratory motion prediction“. Medical Physics 38, Nr. 10 (22.09.2011): 5569–81. http://dx.doi.org/10.1118/1.3633907.
Der volle Inhalt der QuelleRen, Qing, Seiko Nishioka, Hiroki Shirato und Ross I. Berbeco. „Adaptive prediction of respiratory motion for motion compensation radiotherapy“. Physics in Medicine and Biology 52, Nr. 22 (26.10.2007): 6651–61. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/52/22/007.
Der volle Inhalt der QuelleErnst, F., R. Dürichen, A. Schlaefer und A. Schweikard. „Evaluating and comparing algorithms for respiratory motion prediction“. Physics in Medicine and Biology 58, Nr. 11 (16.05.2013): 3911–29. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/58/11/3911.
Der volle Inhalt der QuelleIchiji, Kei, Noriyasu Homma, Masao Sakai, Yuichiro Narita, Yoshihiro Takai, Xiaoyong Zhang, Makoto Abe, Norihiro Sugita und Makoto Yoshizawa. „A Time-Varying Seasonal Autoregressive Model-Based Prediction of Respiratory Motion for Tumor following Radiotherapy“. Computational and Mathematical Methods in Medicine 2013 (2013): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2013/390325.
Der volle Inhalt der QuelleJöhl, Alexander, Yannick Berdou, Matthias Guckenberger, Stephan Klöck, Mirko Meboldt, Melanie Zeilinger, Stephanie Tanadini-Lang und Marianne Schmid Daners. „Performance behavior of prediction filters for respiratory motion compensation in radiotherapy“. Current Directions in Biomedical Engineering 3, Nr. 2 (07.09.2017): 429–32. http://dx.doi.org/10.1515/cdbme-2017-0090.
Der volle Inhalt der QuelleRasheed, Asad, und Kalyana C. Veluvolu. „Respiratory Motion Prediction with Empirical Mode Decomposition-Based Random Vector Functional Link“. Mathematics 12, Nr. 4 (16.02.2024): 588. http://dx.doi.org/10.3390/math12040588.
Der volle Inhalt der QuelleFujii, Tatsuya, Norihiro Koizumi, Atsushi Kayasuga, Dongjun Lee, Hiroyuki Tsukihara, Hiroyuki Fukuda, Kiyoshi Yoshinaka et al. „Servoing Performance Enhancement via a Respiratory Organ Motion Prediction Model for a Non-Invasive Ultrasound Theragnostic System“. Journal of Robotics and Mechatronics 29, Nr. 2 (20.04.2017): 434–46. http://dx.doi.org/10.20965/jrm.2017.p0434.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Dongrong, Yuhua Huang, Bing Li, Jing Cai und Ge Ren. „Dynamic Chest Radiograph Simulation Technique with Deep Convolutional Neural Networks: A Proof-of-Concept Study“. Cancers 15, Nr. 24 (08.12.2023): 5768. http://dx.doi.org/10.3390/cancers15245768.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Xiangyu, Xinyu Song, Guangjun Li, Lian Duan, Guangyu Wang, Guyu Dai, Ying Song, Jing Li und Sen Bai. „Machine Learning Radiomics Model for External and Internal Respiratory Motion Correlation Prediction in Lung Tumor“. Technology in Cancer Research & Treatment 21 (Januar 2022): 153303382211432. http://dx.doi.org/10.1177/15330338221143224.
Der volle Inhalt der QuelleOKUSAKO, Shouta, Fumitake FUJII und Takehiro SHIINOKI. „Prediction of respiratory tumor motion based on FIR repetitive control“. Proceedings of Mechanical Engineering Congress, Japan 2019 (2019): J24110P. http://dx.doi.org/10.1299/jsmemecj.2019.j24110p.
Der volle Inhalt der QuelleKalet, Alan, George Sandison, Huanmei Wu und Ruth Schmitz. „A state-based probabilistic model for tumor respiratory motion prediction“. Physics in Medicine and Biology 55, Nr. 24 (26.11.2010): 7615–31. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/55/24/015.
Der volle Inhalt der QuelleRuan, Dan. „Kernel density estimation-based real-time prediction for respiratory motion“. Physics in Medicine and Biology 55, Nr. 5 (04.02.2010): 1311–26. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/55/5/004.
Der volle Inhalt der QuelleChang, Panchun, Jun Dang, Jianrong Dai und Wenzheng Sun. „Real-Time Respiratory Tumor Motion Prediction Based on a Temporal Convolutional Neural Network: Prediction Model Development Study“. Journal of Medical Internet Research 23, Nr. 8 (27.08.2021): e27235. http://dx.doi.org/10.2196/27235.
Der volle Inhalt der QuelleHillman, D. R., und K. E. Finucane. „A model of the respiratory pump“. Journal of Applied Physiology 63, Nr. 3 (01.09.1987): 951–61. http://dx.doi.org/10.1152/jappl.1987.63.3.951.
Der volle Inhalt der QuelleBazaluk, Oleg, Alim Ennan, Serhii Cheberiachko, Oleh Deryugin, Yurii Cheberiachko, Pavlo Saik, Vasyl Lozynskyi und Ivan Knysh. „Research on Regularities of Cyclic Air Motion through a Respirator Filter“. Applied Sciences 11, Nr. 7 (01.04.2021): 3157. http://dx.doi.org/10.3390/app11073157.
Der volle Inhalt der QuelleJabbari, Keyvan, Nima Rostampour, Mahdad Esmaeili, Mohammad Mohammadi und Shahabedin Nabavi. „Markerless Respiratory Tumor Motion Prediction Using an Adaptive Neuro-fuzzy Approach“. Journal of Medical Signals & Sensors 8, Nr. 1 (2018): 25. http://dx.doi.org/10.4103/jmss.jmss_45_17.
Der volle Inhalt der QuelleSharp, Gregory C., Steve B. Jiang, Shinichi Shimizu und Hiroki Shirato. „Prediction of respiratory tumour motion for real-time image-guided radiotherapy“. Physics in Medicine and Biology 49, Nr. 3 (16.01.2004): 425–40. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/49/3/006.
Der volle Inhalt der QuelleErnst, Floris, Alexander Schlaefer, Sonja Dieterich und Achim Schweikard. „A Fast Lane Approach to LMS prediction of respiratory motion signals“. Biomedical Signal Processing and Control 3, Nr. 4 (Oktober 2008): 291–99. http://dx.doi.org/10.1016/j.bspc.2008.06.001.
Der volle Inhalt der QuelleRuan, D., J. A. Fessler und J. M. Balter. „Real-time prediction of respiratory motion based on local regression methods“. Physics in Medicine and Biology 52, Nr. 23 (16.11.2007): 7137–52. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/52/23/024.
Der volle Inhalt der QuelleLee, Suk Jin, Yuichi Motai, Elisabeth Weiss und Shumei S. Sun. „Customized prediction of respiratory motion with clustering from multiple patient interaction“. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 4, Nr. 4 (September 2013): 1–17. http://dx.doi.org/10.1145/2508037.2508050.
Der volle Inhalt der QuelleFan, Qi, Xiaoyang Yu, Yanqiao Zhao und Shuang Yu. „A Respiratory Motion Prediction Method Based on Improved Relevance Vector Machine“. Mobile Networks and Applications 25, Nr. 6 (26.07.2020): 2270–79. http://dx.doi.org/10.1007/s11036-020-01610-7.
Der volle Inhalt der QuelleJöhl, Alexander, Stefanie Ehrbar, Matthias Guckenberger, Stephan Klöck, Mirko Meboldt, Melanie Zeilinger, Stephanie Tanadini‐Lang und Marianne Schmid Daners. „Performance comparison of prediction filters for respiratory motion tracking in radiotherapy“. Medical Physics 47, Nr. 2 (07.12.2019): 643–50. http://dx.doi.org/10.1002/mp.13929.
Der volle Inhalt der QuelleNabavi, Shahabedin, Monireh Abdoos, MohsenEbrahimi Moghaddam und Mohammad Mohammadi. „Respiratory motion prediction using deep convolutional long short-term memory network“. Journal of Medical Signals & Sensors 10, Nr. 2 (2020): 69. http://dx.doi.org/10.4103/jmss.jmss_38_19.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Yumiao, und Zhongliang Yang. „GEP-based predictive modeling of breathing resistances of wearing respirators on human body via sEMG and RSP sensors“. Sensor Review 39, Nr. 4 (15.07.2019): 439–48. http://dx.doi.org/10.1108/sr-08-2018-0210.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Moo-Sub, Joo-Young Jung, Do-Kun Yoon, Han-Back Shin, Tae Suk Suh und Jae-Hong Jung. „The first step towards a respiratory motion prediction for natural-breathing by using a motion generator“. Journal of the Korean Physical Society 70, Nr. 6 (März 2017): 621–28. http://dx.doi.org/10.3938/jkps.70.621.
Der volle Inhalt der QuelleErnst, Floris, Ralf Bruder, Alexander Schlaefer und Achim Schweikard. „Forecasting pulsatory motion for non-invasive cardiac radiosurgery: an analysis of algorithms from respiratory motion prediction“. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 6, Nr. 1 (30.04.2010): 93–101. http://dx.doi.org/10.1007/s11548-010-0424-9.
Der volle Inhalt der QuelleWu, H., G. Sharp, B. Salzberg, D. Kaeli, H. Shirato und S. Jiang. „SU-DD-A3-06: Model-Based Probabilistic Prediction of Tumor Respiratory Motion“. Medical Physics 32, Nr. 6Part2 (26.05.2005): 1894. http://dx.doi.org/10.1118/1.1997429.
Der volle Inhalt der QuelleRasheed, Asad, A. T. Adebisi und Kalyana C. Veluvolu. „Respiratory Motion Prediction with Random Vector Functional Link (RVFL) Based Neural Networks“. Journal of Physics: Conference Series 1626 (Oktober 2020): 012022. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1626/1/012022.
Der volle Inhalt der QuelleKakar, Manish, Håkan Nyström, Lasse Rye Aarup, Trine Jakobi Nøttrup und Dag Rune Olsen. „Respiratory motion prediction by using the adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS)“. Physics in Medicine and Biology 50, Nr. 19 (21.09.2005): 4721–28. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/50/19/020.
Der volle Inhalt der QuelleTatinati, Sivanagaraja, Kianoush Nazarpour, Wei Tech Ang und Kalyana C. Veluvolu. „Ensemble framework based real-time respiratory motion prediction for adaptive radiotherapy applications“. Medical Engineering & Physics 38, Nr. 8 (August 2016): 749–57. http://dx.doi.org/10.1016/j.medengphy.2016.04.021.
Der volle Inhalt der QuellePreiswerk, Frank, Valeria De Luca, Patrik Arnold, Zarko Celicanin, Lorena Petrusca, Christine Tanner, Oliver Bieri, Rares Salomir und Philippe C. Cattin. „Model-guided respiratory organ motion prediction of the liver from 2D ultrasound“. Medical Image Analysis 18, Nr. 5 (Juli 2014): 740–51. http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2014.03.006.
Der volle Inhalt der QuelleYu, Shumei, Jiateng Wang, Jinguo Liu, Rongchuan Sun, Shaolong Kuang und Lining Sun. „Rapid Prediction of Respiratory Motion Based on Bidirectional Gated Recurrent Unit Network“. IEEE Access 8 (2020): 49424–35. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.2980002.
Der volle Inhalt der QuellePutra, Devi, Olivier C. L. Haas, John A. Mills und Keith J. Burnham. „A multiple model approach to respiratory motion prediction for real-time IGRT“. Physics in Medicine and Biology 53, Nr. 6 (25.02.2008): 1651–63. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/53/6/010.
Der volle Inhalt der QuelleRuan, Dan, und Paul Keall. „Online prediction of respiratory motion: multidimensional processing with low-dimensional feature learning“. Physics in Medicine and Biology 55, Nr. 11 (04.05.2010): 3011–25. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/55/11/002.
Der volle Inhalt der QuelleWimmert, L., M. Nielsen, T. Gauer, C. Hofmann und R. Werner. „PO-1886 Respiratory motion prediction based on LSTM and linear regression models“. Radiotherapy and Oncology 182 (Mai 2023): S1629—S1630. http://dx.doi.org/10.1016/s0167-8140(23)66801-x.
Der volle Inhalt der QuelleÖzbek, Yusuf, Zoltán Bárdosi und Wolfgang Freysinger. „respiTrack: Patient-specific real-time respiratory tumor motion prediction using magnetic tracking“. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 15, Nr. 6 (28.04.2020): 953–62. http://dx.doi.org/10.1007/s11548-020-02174-3.
Der volle Inhalt der QuelleLombardo, Elia, Moritz Rabe, Yuqing Xiong, Lukas Nierer, Davide Cusumano, Lorenzo Placidi, Luca Boldrini et al. „Offline and online LSTM networks for respiratory motion prediction in MR-guided radiotherapy“. Physics in Medicine & Biology 67, Nr. 9 (19.04.2022): 095006. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6560/ac60b7.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Yuwen, Zhisen Wang, Yuyi Chu, Renyuan Peng, Haoran Peng, Hongbo Yang, Kai Guo und Juzhong Zhang. „Current Research Status of Respiratory Motion for Thorax and Abdominal Treatment: A Systematic Review“. Biomimetics 9, Nr. 3 (12.03.2024): 170. http://dx.doi.org/10.3390/biomimetics9030170.
Der volle Inhalt der QuelleBalasubramanian, A., R. Shamsuddin, B. Prabhakaran und A. Sawant. „Predictive modeling of respiratory tumor motion for real-time prediction of baseline shifts“. Physics in Medicine and Biology 62, Nr. 5 (09.02.2017): 1791–809. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6560/aa58c3.
Der volle Inhalt der QuelleLi, G., A. Yuan und J. Wei. „TU-F-17A-03: An Analytical Respiratory Perturbation Model for Lung Motion Prediction“. Medical Physics 41, Nr. 6Part27 (29.05.2014): 473. http://dx.doi.org/10.1118/1.4889330.
Der volle Inhalt der QuelleErnst, F., R. Bruder, A. Schlaefer und A. Schweikard. „TH-C-BRC-06: Performance Measures and Pre-Processing for Respiratory Motion Prediction“. Medical Physics 38, Nr. 6Part35 (Juni 2011): 3857. http://dx.doi.org/10.1118/1.3613523.
Der volle Inhalt der QuelleKotoku, J., S. Kumagai, A. Haga, S. Nakabayashi, N. Arai und T. Kobayashi. „TU-F-CAMPUS-J-03: Prediction of Respiratory Motion Using State Space Models“. Medical Physics 42, Nr. 6Part35 (Juni 2015): 3638. http://dx.doi.org/10.1118/1.4925793.
Der volle Inhalt der QuelleLi, G., H. Xie, D. A. Miller, Y. Zhuge, E. E. Klein, D. Low, H. Ning, D. Citrin, K. Camphausen und R. W. Miller. „Investigation of using Optical Surface Imaging for Volumetric Prediction of Respiratory Organ Motion“. International Journal of Radiation Oncology*Biology*Physics 75, Nr. 3 (November 2009): S578. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijrobp.2009.07.1321.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Wenyang, Amit Sawant und Dan Ruan. „Prediction of high-dimensional states subject to respiratory motion: a manifold learning approach“. Physics in Medicine and Biology 61, Nr. 13 (14.06.2016): 4989–99. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/61/13/4989.
Der volle Inhalt der QuellePollock, S., D. Lee, P. Keall und T. Kim. „WE-G-213CD-07: Enhancing Respiratory Motion Prediction Accuracy Using Audiovisual (AV) Biofeedback“. Medical Physics 39, Nr. 6Part28 (Juni 2012): 3972. http://dx.doi.org/10.1118/1.4736208.
Der volle Inhalt der QuelleJeong, Sangwoon, Wonjoong Cheon, Sungkoo Cho und Youngyih Han. „Clinical applicability of deep learning-based respiratory signal prediction models for four-dimensional radiation therapy“. PLOS ONE 17, Nr. 10 (18.10.2022): e0275719. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0275719.
Der volle Inhalt der QuelleLin, Hui, Chengyu Shi, Brian Wang, Maria F. Chan, Xiaoli Tang und Wei Ji. „Towards real-time respiratory motion prediction based on long short-term memory neural networks“. Physics in Medicine & Biology 64, Nr. 8 (10.04.2019): 085010. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6560/ab13fa.
Der volle Inhalt der QuelleJöhl, A., M. Schmid Daners, S. Ehrbar, M. Guckenberger, S. Klöck und S. Lang. „PO-0925: Respiratory motion prediction filters for real time tumor tracking during radiation treatment“. Radiotherapy and Oncology 115 (April 2015): S481—S482. http://dx.doi.org/10.1016/s0167-8140(15)40917-x.
Der volle Inhalt der QuelleMauro, Gianfranco, Maria De Carlos Diez, Julius Ott, Lorenzo Servadei, Manuel P. Cuellar und Diego P. Morales-Santos. „Few-Shot User-Adaptable Radar-Based Breath Signal Sensing“. Sensors 23, Nr. 2 (10.01.2023): 804. http://dx.doi.org/10.3390/s23020804.
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