期刊简介
本刊是全国生物医学工程工作人才沟通学术思想、交流学术经验的园地。报道有创造性的最新科研论文和研究简讯。包括学科有：人工器官和生物医用材料，生物效应，生物信息与控制；生物力学；生物医学仪器；中医工程；临床工程等。读者对象是国内外生物医学工程学工作者、医务工作者以及其他从事自然科学研究和有关工程技术人员。
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首页>中国生物医学工程学报杂志
- 杂志名称：中国生物医学工程学报杂志
- 主管单位：中国科学技术协会
- 主办单位：中国生物医学工程学会
- 国际刊号：0258-8021
- 国内刊号：11-2057/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：中国期刊全文数据库(CJFD)期刊收录：医学文摘, 万方收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 文摘与引文数据库, 国家图书馆馆藏, 维普收录(中), 上海图书馆馆藏, SA 科学文摘(英), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), CA 化学文摘(美), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 知网收录(中)
基于粒子群算法与反向传播神经网络的呼吸运动预测研究
常盼春；杨济民；杨娟；游涛
关键词：呼吸预测, 粒子群算法, 反向传播神经网络, 放射治疗
摘要：在放射治疗过程中,呼吸运动会造成某些器官组织如肺、肝的靶区发生变化,从而降低放疗的效果,并且加大对正常组织器官的伤害.因此,在放疗过程中对靶区进行呼吸运动的实时估计是一项非常必要的工作.由于具备较好的非线性拟合能力,优化反向传播神经网络(BP-NN)已经被广泛应用于呼吸的预测,然而BP-NN容易陷入局部优值.提出一种应用粒子群算法(PSO)优化BP-NN的方法减少陷入局部优值的机率,提高呼吸运动预测的精度.首先,应用PSO算法寻找神经网络的佳初始权值与阈值;然后,应用优的初始权值与阈值建立神经网络(PSO-NN);后,利用建立的PSO-NN网络进行呼吸预测.结果表明,11组肺癌病人呼吸运动预测实验对比结果表明,此算法(PSO-NN)相比单纯应用BP-NN算法的平均绝对误差由0.24减少到0.18 (25％),互相关系数由0.82提高到0.86.所提出的算法可以有效地减少BP-NN陷入局部优值的机率,提高预测的精度.
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