【摘要】 本发明公开了一呼吸运动预测方法，包括以下步骤：(1)输入：状态特征 集；(2)获取实时的呼吸信号f(t)及其状态特征R(t)；(3)通过概率似然模型 建立状态特征R(t)与状态特征集R(k)的相似性约束条件；通过概率先验模型建 立相邻状态特征R(ti)与R(ti+1)的连续性约束条件。(4)通过最大后验概率模型 从候选集中筛选满足步骤(3)所述条件的特征元素，并预测呼吸信号。(5) 输出延时Δt后的呼吸信号f(t+Δt)。本发明采用最大后验概率算法构建模型， 充分利用呼吸的局部和全局特征建立概率模型，与传统的线性预测模型相比： 该模型能够较好地预测真实呼吸运动情况，预测的平均误差较小、提高了呼吸 运动预测的精度，进而提高了放射治疗效果。 【专利类型】发明申请 【申请人】深圳市海博科技有限公司 【申请人类型】企业 【申请人地址】518057广东省深圳市南山区科苑南路高新南七道惠恒大楼三楼 【申请人地区】中国 【申请人城市】深圳市 【申请人区县】南山区 【申请号】CN200810142585.5 【申请日】2008-07-29 【申请年份】2008 【公开公告号】CN101637388A 【公开公告日】2010-02-03 【公开公告年份】2010 【授权公告号】CN101637388B 【授权公告日】2010-12-15 【授权公告年份】2010.0 【发明人】周寿军 【主权项内容】1.一种呼吸运动预测方法，其特征在于，包括以下内容和步骤： (1)输入：状态特征集R(k)； (2)获取治疗中t＝ti时刻的呼吸信号f(t)及其状态特征R(t)； (3)通过概率似然模型建立状态特征R(t)与状态特征集R(k)的相似性约束条 件；通过概率先验模型建立相邻状态特征R(ti)与R(ti+1)的连续性约束条件； (4)通过最大后验概率模型从候选集中筛选满足步骤(3)所述条件的特征元 素，并预测呼吸信号； (5)输出延时Δt后的呼吸信号f(t+Δt)。 【当前权利人】深圳市海博科技有限公司 【当前专利权人地址】广东省深圳市南山区科苑南路高新南七道惠恒大楼三楼 【专利权人类型】有限责任公司 【统一社会信用代码】9144030073206590X0 【被引证次数】TRUE 【家族被引证次数】TRUE
