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Dürichen, R., T. Wissel, F. Ernst, A. Schlaefer et A. Schweikard. « Multivariate respiratory motion prediction ». Physics in Medicine and Biology 59, no 20 (25 septembre 2014) : 6043–60. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/59/20/6043.
Texte intégralErnst, Floris, Alexander Schlaefer et Achim Schweikard. « Predicting the outcome of respiratory motion prediction ». Medical Physics 38, no 10 (22 septembre 2011) : 5569–81. http://dx.doi.org/10.1118/1.3633907.
Texte intégralRen, Qing, Seiko Nishioka, Hiroki Shirato et Ross I. Berbeco. « Adaptive prediction of respiratory motion for motion compensation radiotherapy ». Physics in Medicine and Biology 52, no 22 (26 octobre 2007) : 6651–61. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/52/22/007.
Texte intégralErnst, F., R. Dürichen, A. Schlaefer et A. Schweikard. « Evaluating and comparing algorithms for respiratory motion prediction ». Physics in Medicine and Biology 58, no 11 (16 mai 2013) : 3911–29. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/58/11/3911.
Texte intégralIchiji, Kei, Noriyasu Homma, Masao Sakai, Yuichiro Narita, Yoshihiro Takai, Xiaoyong Zhang, Makoto Abe, Norihiro Sugita et 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.
Texte intégralJöhl, Alexander, Yannick Berdou, Matthias Guckenberger, Stephan Klöck, Mirko Meboldt, Melanie Zeilinger, Stephanie Tanadini-Lang et Marianne Schmid Daners. « Performance behavior of prediction filters for respiratory motion compensation in radiotherapy ». Current Directions in Biomedical Engineering 3, no 2 (7 septembre 2017) : 429–32. http://dx.doi.org/10.1515/cdbme-2017-0090.
Texte intégralRasheed, Asad, et Kalyana C. Veluvolu. « Respiratory Motion Prediction with Empirical Mode Decomposition-Based Random Vector Functional Link ». Mathematics 12, no 4 (16 février 2024) : 588. http://dx.doi.org/10.3390/math12040588.
Texte intégralFujii, 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, no 2 (20 avril 2017) : 434–46. http://dx.doi.org/10.20965/jrm.2017.p0434.
Texte intégralYang, Dongrong, Yuhua Huang, Bing Li, Jing Cai et Ge Ren. « Dynamic Chest Radiograph Simulation Technique with Deep Convolutional Neural Networks : A Proof-of-Concept Study ». Cancers 15, no 24 (8 décembre 2023) : 5768. http://dx.doi.org/10.3390/cancers15245768.
Texte intégralZhang, Xiangyu, Xinyu Song, Guangjun Li, Lian Duan, Guangyu Wang, Guyu Dai, Ying Song, Jing Li et Sen Bai. « Machine Learning Radiomics Model for External and Internal Respiratory Motion Correlation Prediction in Lung Tumor ». Technology in Cancer Research & ; Treatment 21 (janvier 2022) : 153303382211432. http://dx.doi.org/10.1177/15330338221143224.
Texte intégralOKUSAKO, Shouta, Fumitake FUJII et 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.
Texte intégralKalet, Alan, George Sandison, Huanmei Wu et Ruth Schmitz. « A state-based probabilistic model for tumor respiratory motion prediction ». Physics in Medicine and Biology 55, no 24 (26 novembre 2010) : 7615–31. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/55/24/015.
Texte intégralRuan, Dan. « Kernel density estimation-based real-time prediction for respiratory motion ». Physics in Medicine and Biology 55, no 5 (4 février 2010) : 1311–26. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/55/5/004.
Texte intégralChang, Panchun, Jun Dang, Jianrong Dai et 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, no 8 (27 août 2021) : e27235. http://dx.doi.org/10.2196/27235.
Texte intégralHillman, D. R., et K. E. Finucane. « A model of the respiratory pump ». Journal of Applied Physiology 63, no 3 (1 septembre 1987) : 951–61. http://dx.doi.org/10.1152/jappl.1987.63.3.951.
Texte intégralBazaluk, Oleg, Alim Ennan, Serhii Cheberiachko, Oleh Deryugin, Yurii Cheberiachko, Pavlo Saik, Vasyl Lozynskyi et Ivan Knysh. « Research on Regularities of Cyclic Air Motion through a Respirator Filter ». Applied Sciences 11, no 7 (1 avril 2021) : 3157. http://dx.doi.org/10.3390/app11073157.
Texte intégralJabbari, Keyvan, Nima Rostampour, Mahdad Esmaeili, Mohammad Mohammadi et Shahabedin Nabavi. « Markerless Respiratory Tumor Motion Prediction Using an Adaptive Neuro-fuzzy Approach ». Journal of Medical Signals & ; Sensors 8, no 1 (2018) : 25. http://dx.doi.org/10.4103/jmss.jmss_45_17.
Texte intégralSharp, Gregory C., Steve B. Jiang, Shinichi Shimizu et Hiroki Shirato. « Prediction of respiratory tumour motion for real-time image-guided radiotherapy ». Physics in Medicine and Biology 49, no 3 (16 janvier 2004) : 425–40. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/49/3/006.
Texte intégralErnst, Floris, Alexander Schlaefer, Sonja Dieterich et Achim Schweikard. « A Fast Lane Approach to LMS prediction of respiratory motion signals ». Biomedical Signal Processing and Control 3, no 4 (octobre 2008) : 291–99. http://dx.doi.org/10.1016/j.bspc.2008.06.001.
Texte intégralRuan, D., J. A. Fessler et J. M. Balter. « Real-time prediction of respiratory motion based on local regression methods ». Physics in Medicine and Biology 52, no 23 (16 novembre 2007) : 7137–52. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/52/23/024.
Texte intégralLee, Suk Jin, Yuichi Motai, Elisabeth Weiss et Shumei S. Sun. « Customized prediction of respiratory motion with clustering from multiple patient interaction ». ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 4, no 4 (septembre 2013) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1145/2508037.2508050.
Texte intégralFan, Qi, Xiaoyang Yu, Yanqiao Zhao et Shuang Yu. « A Respiratory Motion Prediction Method Based on Improved Relevance Vector Machine ». Mobile Networks and Applications 25, no 6 (26 juillet 2020) : 2270–79. http://dx.doi.org/10.1007/s11036-020-01610-7.
Texte intégralJöhl, Alexander, Stefanie Ehrbar, Matthias Guckenberger, Stephan Klöck, Mirko Meboldt, Melanie Zeilinger, Stephanie Tanadini‐Lang et Marianne Schmid Daners. « Performance comparison of prediction filters for respiratory motion tracking in radiotherapy ». Medical Physics 47, no 2 (7 décembre 2019) : 643–50. http://dx.doi.org/10.1002/mp.13929.
Texte intégralNabavi, Shahabedin, Monireh Abdoos, MohsenEbrahimi Moghaddam et Mohammad Mohammadi. « Respiratory motion prediction using deep convolutional long short-term memory network ». Journal of Medical Signals & ; Sensors 10, no 2 (2020) : 69. http://dx.doi.org/10.4103/jmss.jmss_38_19.
Texte intégralChen, Yumiao, et Zhongliang Yang. « GEP-based predictive modeling of breathing resistances of wearing respirators on human body via sEMG and RSP sensors ». Sensor Review 39, no 4 (15 juillet 2019) : 439–48. http://dx.doi.org/10.1108/sr-08-2018-0210.
Texte intégralKim, Moo-Sub, Joo-Young Jung, Do-Kun Yoon, Han-Back Shin, Tae Suk Suh et 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, no 6 (mars 2017) : 621–28. http://dx.doi.org/10.3938/jkps.70.621.
Texte intégralErnst, Floris, Ralf Bruder, Alexander Schlaefer et 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, no 1 (30 avril 2010) : 93–101. http://dx.doi.org/10.1007/s11548-010-0424-9.
Texte intégralWu, H., G. Sharp, B. Salzberg, D. Kaeli, H. Shirato et S. Jiang. « SU-DD-A3-06 : Model-Based Probabilistic Prediction of Tumor Respiratory Motion ». Medical Physics 32, no 6Part2 (26 mai 2005) : 1894. http://dx.doi.org/10.1118/1.1997429.
Texte intégralRasheed, Asad, A. T. Adebisi et Kalyana C. Veluvolu. « Respiratory Motion Prediction with Random Vector Functional Link (RVFL) Based Neural Networks ». Journal of Physics : Conference Series 1626 (octobre 2020) : 012022. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1626/1/012022.
Texte intégralKakar, Manish, Håkan Nyström, Lasse Rye Aarup, Trine Jakobi Nøttrup et Dag Rune Olsen. « Respiratory motion prediction by using the adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) ». Physics in Medicine and Biology 50, no 19 (21 septembre 2005) : 4721–28. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/50/19/020.
Texte intégralTatinati, Sivanagaraja, Kianoush Nazarpour, Wei Tech Ang et Kalyana C. Veluvolu. « Ensemble framework based real-time respiratory motion prediction for adaptive radiotherapy applications ». Medical Engineering & ; Physics 38, no 8 (août 2016) : 749–57. http://dx.doi.org/10.1016/j.medengphy.2016.04.021.
Texte intégralPreiswerk, Frank, Valeria De Luca, Patrik Arnold, Zarko Celicanin, Lorena Petrusca, Christine Tanner, Oliver Bieri, Rares Salomir et Philippe C. Cattin. « Model-guided respiratory organ motion prediction of the liver from 2D ultrasound ». Medical Image Analysis 18, no 5 (juillet 2014) : 740–51. http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2014.03.006.
Texte intégralYu, Shumei, Jiateng Wang, Jinguo Liu, Rongchuan Sun, Shaolong Kuang et 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.
Texte intégralPutra, Devi, Olivier C. L. Haas, John A. Mills et Keith J. Burnham. « A multiple model approach to respiratory motion prediction for real-time IGRT ». Physics in Medicine and Biology 53, no 6 (25 février 2008) : 1651–63. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/53/6/010.
Texte intégralRuan, Dan, et Paul Keall. « Online prediction of respiratory motion : multidimensional processing with low-dimensional feature learning ». Physics in Medicine and Biology 55, no 11 (4 mai 2010) : 3011–25. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/55/11/002.
Texte intégralWimmert, L., M. Nielsen, T. Gauer, C. Hofmann et 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.
Texte intégralÖzbek, Yusuf, Zoltán Bárdosi et Wolfgang Freysinger. « respiTrack : Patient-specific real-time respiratory tumor motion prediction using magnetic tracking ». International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 15, no 6 (28 avril 2020) : 953–62. http://dx.doi.org/10.1007/s11548-020-02174-3.
Texte intégralLombardo, 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, no 9 (19 avril 2022) : 095006. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6560/ac60b7.
Texte intégralWu, Yuwen, Zhisen Wang, Yuyi Chu, Renyuan Peng, Haoran Peng, Hongbo Yang, Kai Guo et Juzhong Zhang. « Current Research Status of Respiratory Motion for Thorax and Abdominal Treatment : A Systematic Review ». Biomimetics 9, no 3 (12 mars 2024) : 170. http://dx.doi.org/10.3390/biomimetics9030170.
Texte intégralBalasubramanian, A., R. Shamsuddin, B. Prabhakaran et A. Sawant. « Predictive modeling of respiratory tumor motion for real-time prediction of baseline shifts ». Physics in Medicine and Biology 62, no 5 (9 février 2017) : 1791–809. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6560/aa58c3.
Texte intégralLi, G., A. Yuan et J. Wei. « TU-F-17A-03 : An Analytical Respiratory Perturbation Model for Lung Motion Prediction ». Medical Physics 41, no 6Part27 (29 mai 2014) : 473. http://dx.doi.org/10.1118/1.4889330.
Texte intégralErnst, F., R. Bruder, A. Schlaefer et A. Schweikard. « TH-C-BRC-06 : Performance Measures and Pre-Processing for Respiratory Motion Prediction ». Medical Physics 38, no 6Part35 (juin 2011) : 3857. http://dx.doi.org/10.1118/1.3613523.
Texte intégralKotoku, J., S. Kumagai, A. Haga, S. Nakabayashi, N. Arai et T. Kobayashi. « TU-F-CAMPUS-J-03 : Prediction of Respiratory Motion Using State Space Models ». Medical Physics 42, no 6Part35 (juin 2015) : 3638. http://dx.doi.org/10.1118/1.4925793.
Texte intégralLi, G., H. Xie, D. A. Miller, Y. Zhuge, E. E. Klein, D. Low, H. Ning, D. Citrin, K. Camphausen et R. W. Miller. « Investigation of using Optical Surface Imaging for Volumetric Prediction of Respiratory Organ Motion ». International Journal of Radiation Oncology*Biology*Physics 75, no 3 (novembre 2009) : S578. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijrobp.2009.07.1321.
Texte intégralLiu, Wenyang, Amit Sawant et Dan Ruan. « Prediction of high-dimensional states subject to respiratory motion : a manifold learning approach ». Physics in Medicine and Biology 61, no 13 (14 juin 2016) : 4989–99. http://dx.doi.org/10.1088/0031-9155/61/13/4989.
Texte intégralPollock, S., D. Lee, P. Keall et T. Kim. « WE-G-213CD-07 : Enhancing Respiratory Motion Prediction Accuracy Using Audiovisual (AV) Biofeedback ». Medical Physics 39, no 6Part28 (juin 2012) : 3972. http://dx.doi.org/10.1118/1.4736208.
Texte intégralJeong, Sangwoon, Wonjoong Cheon, Sungkoo Cho et Youngyih Han. « Clinical applicability of deep learning-based respiratory signal prediction models for four-dimensional radiation therapy ». PLOS ONE 17, no 10 (18 octobre 2022) : e0275719. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0275719.
Texte intégralLin, Hui, Chengyu Shi, Brian Wang, Maria F. Chan, Xiaoli Tang et Wei Ji. « Towards real-time respiratory motion prediction based on long short-term memory neural networks ». Physics in Medicine & ; Biology 64, no 8 (10 avril 2019) : 085010. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6560/ab13fa.
Texte intégralJöhl, A., M. Schmid Daners, S. Ehrbar, M. Guckenberger, S. Klöck et S. Lang. « PO-0925 : Respiratory motion prediction filters for real time tumor tracking during radiation treatment ». Radiotherapy and Oncology 115 (avril 2015) : S481—S482. http://dx.doi.org/10.1016/s0167-8140(15)40917-x.
Texte intégralMauro, Gianfranco, Maria De Carlos Diez, Julius Ott, Lorenzo Servadei, Manuel P. Cuellar et Diego P. Morales-Santos. « Few-Shot User-Adaptable Radar-Based Breath Signal Sensing ». Sensors 23, no 2 (10 janvier 2023) : 804. http://dx.doi.org/10.3390/s23020804.
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