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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Unscented Transform-Based Correlation Between Surrogate and Tumor Motion in Robotic Radiosurgery

verfasst von : Shu-mei Yu, Feng-feng Zhang, Meng Dou, Rong-chuan Sun, Li-ning Sun

Erschienen in: Wearable Sensors and Robots

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Human respiration hinders real-time accurate radiation in robotic radiosurgery with most of the extracranial tumors. Respiratory tumor motion tracking is crucial for respiration compensation in radiosurgery treatments. This paper presents our work on correlating the surrogate motion with the tumor motion both caused by human respiration. Usual correlation models between surrogates and tumor motions are built by linear or polynomial fitting based on least square method. In those models, sensor data are regarded as accurate. Our work aims to solve the respiration tracking problem by Kalman filters. In this paper, sensor data along with noises are considered in correlation model. Moreover, uncertainty of the model itself is obtained by calculating covariance of the model parameters induced using Unscented Transform.

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Metadaten
Titel
Unscented Transform-Based Correlation Between Surrogate and Tumor Motion in Robotic Radiosurgery
verfasst von
Shu-mei Yu
Feng-feng Zhang
Meng Dou
Rong-chuan Sun
Li-ning Sun
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer Singapore
Buch
Wearable Sensors and Robots

Print ISBN: 978-981-10-2403-0

Electronic ISBN: 978-981-10-2404-7

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-2404-7_19

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    Bildnachweise