典型文献
基于差分自回归移动平均模型的医用直线加速器剂量偏移预测研究
文献摘要:
目的 结合时间序列挖掘中对未来值的预测方法,实现医用直线加速器质控数据偏移的预测.方法 选取1个调整周期内前19条医用直线加速器剂量监测数据作为时间序列的观测组,随后的5条医用直线加速器剂量监测数据作为参照组,建立前19条监测数据的时间序列,对时间序列进行稳定性分析,确定构建时间序列模型——差分自回归移动平均(ARIMA)模型,并利用模型对其他调整周期内的监测数据进行预测.结果 利用时间序列进行医用直线加速器剂量偏移预测的表现良好,预测值与实测值的对比误差为-1.28%~0.80%,偏移量总体趋势相同.结论 该研究提出的医用直线加速器剂量偏移预测方法对加速器剂量参数的及时调整起到了参考和提示作用.
文献关键词:
差分自回归移动平均模型;医用直线加速器;放射治疗剂量
中图分类号:
作者姓名:
方园
作者机构:
安徽省第二人民医院 安徽合肥 230000
文献出处:
引用格式:
[1]方园-.基于差分自回归移动平均模型的医用直线加速器剂量偏移预测研究)[J].医疗装备,2022(11):28-31
A类:
B类:
差分自回归移动平均模型,医用直线加速器,预测研究,序列挖掘,质控数据,整周,剂量监测,稳定性分析,时间序列模型,ARIMA,行医,实测值,偏移量,总体趋势,剂量参数,整起,放射治疗剂量
AB值:
0.204996
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