MLC Trackingのための呼吸性肺腫瘍移動の予測法
東北大学大学院医学系研究科医用画像工学分野 本間経康 ほか
本稿では、MLCを用いた肺腫瘍追尾照射を実現するための呼吸性移動予測法について解説する。とくに、時変
季節性自己回帰モデルは、呼吸性位置変動の概周期的性質を表現可能であり、数百ミリ秒先の中長期予測におい
て他の手法に対する優位性が示されてきた。短期においても予測性能を改善することで、短期から長期にわたる
広範囲において、当該分野の最新法に対しても高性能であることを示す。
In this article, we present a new prediction method of lung tumor motion for tumor-following radiation
therapy by using dynamic multi-leaf collimator (dMLC). The new method combines multiple predictions
provided by several prediction techniques including a time-varying seasonal autoregressive model
(TVSAR). The TVSAR is a time series model to take into account a quasi-periodical nature observed in
respiratory-induced motion, and is superior to conventional prediction methods for several hundred
milliseconds ahead prediction. Experimental results demonstrated that the prediction performance of
the new method is superior to the other methods, including the-state-of-the-art in this field.
