Monitoring Respiratory Motion during VMAT Treatment Delivery Using Ultra-Wideband Radar
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this paper is to evaluate the potential of a low-cost, ultra-wideband radar system for detecting and monitoring respiratory motion during radiation therapy treatment delivery. Radar signals from breathing motion patterns simulated using a respiratory motion phantom were captured during volumetric modulated arc therapy (VMAT) delivery. Gantry motion causes strong interference affecting the quality of the extracted respiration motion signal. We developed an artificial neural network (ANN) model for recovering the breathing motion patterns. Next, automated classification into four classes of breathing amplitudes is performed, including no breathing, breath hold, free breathing and deep inspiration. Breathing motion patterns extracted from the radar signal are in excellent agreement with the reference data recorded by the respiratory motion phantom. The classification accuracy of simulated deep inspiration breath hold breathing was 94% under the worst case interference from gantry motion and linac operation. Ultra-wideband radar systems can achieve accurate breathing rate estimation in real-time during dynamic radiation delivery. This technology serves as a viable alternative to motion detection and respiratory gating systems based on surface detection, and is well-suited to dynamic radiation treatment techniques. Novelties of this work include detection of the breathing signal using radar during strong interference from simultaneous gantry motion, and using ANN to perform adaptive signal processing to recover breathing signal from large interference signals in real time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».