常盼春 杨济民* 杨 娟 游 涛

1(山东师范大学物理与电子科学学院，济南 250014)2(江苏大学附属医院放射肿瘤科，江苏 镇江 212000)

引言

在对肺、肝等部位的肿瘤进行放疗过程中，人体呼吸引起相关器官的非自主运动会使放疗靶区也随之偏移[1]。目前临床上一般采用扩大靶区[2]、屏气[3]、四维CT(4D-CT)[4]与呼吸门控[5]等方式来减小呼吸运动的影响。扩大靶区可以更加完整地针对整个肿瘤进行治疗，但会加大对周围正常组织器官的伤害，影响放射治疗的效果；屏气要求病人自主地控制呼吸，但临床上有些病人难以完全屏住呼吸；4D-CT采用几个周期内病人数据的平均值当作病人的真实呼吸数据，如果病人呼吸变化比较大，这个方式的误差会变大；呼吸门控的方法要求病人呼吸与射线周期同步，该方法会延长治疗时间。实时跟踪预测肿瘤位置(real-time position managementTMsystem, RPM)[6]是目前临床上使用的补偿呼吸运动影响的重要方式，它通过体表标记物与摄像机间的距离来实时估计病人的呼吸曲线，由此来实时跟踪肿瘤的位置。

然而，治疗设备针对人的操作有反应时间，会产生一个延迟。因此，必须要提前知道肿瘤下一段时间内的运动轨迹，提前调节治疗仪器才可以更加准确地进行治疗。针对呼吸波形的预测方法主要有自回归积分滑动平均模型(ARIMA)[7-8]、卡尔曼滤波[9-10]和神经网络[11]。然而，ARIMA更适合线性关系拟合，并不适合非线性关系的呼吸波形的预测；卡尔曼滤波很难确定刚开始两个方程的各个参数，并且也更适合线性关系函数的拟合；……