【雷达】使用 UBW 雷达监测 VMAT 治疗实施期间呼吸运动的 ANN(Matlab实现)

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📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现


💥1 概述

使用 UBW 雷达监测 VMAT 治疗实施期间呼吸运动的 ANN 概述 在现代放射治疗领域,尤其是容积旋转调强放疗(VMAT)技术蓬勃发展的当下,精准监测患者在治疗过程中的呼吸运动至关重要。超宽带(UBW)雷达与人工神经网络(ANN)的结合为此提供了一种极具创新性与潜力的解决方案。

一、背景与意义

VMAT 治疗过程中,患者的呼吸运动会导致肿瘤及周围正常组织的位置发生动态变化。若不能精准跟踪这些位移,射线照射可能出现偏差,一方面无法对肿瘤给予充分剂量的辐射,影响治疗效果;另一方面,可能误照射到更多正常组织,引发不必要的副作用。传统的监测方法如体表标记追踪、呼吸带测量等存在一定局限性,例如对细微运动感知不灵敏、易受患者体表状态影响等。而 UBW 雷达技术凭借其独特的优势进入视野,它能够穿透衣物、被褥等介质,发射超宽带信号并接收因人体呼吸运动引起的反射波变化,实时、非侵入性地获取呼吸运动信息。将 UBW 雷达采集的数据进一步利用 ANN 进行深度处理,则有望克服传统分析方法的不足,实现对呼吸运动更精准、智能的监测。

二、UBW 雷达工作原理

UBW 雷达工作时,发射机持续发射纳秒级或皮秒级的超短脉冲信号,这些信号具有极宽的频谱带宽。当信号遇到人体时,因呼吸运动致使胸部、腹部等部位的体表产生微小位移,进而反射回雷达接收机的信号会在频率、相位、幅度等方面发生变化。通过对这些回波特性的分析,雷达系统能够提取出呼吸运动的相关参数,如呼吸频率、深度、幅度变化趋势等。其优势在于能够在不接触患者身体的前提下,提供连续、实时的呼吸数据,且不受光线、温度等外界环境因素干扰,适应放疗室的复杂环境。

三、ANN 在其中的作用

人工神经网络(ANN)作为一种模拟人类大脑神经元结构与功能的计算模型,在处理复杂、非线性数据关系方面表现卓越。在此应用场景下,ANN 接收由 UBW 雷达传来的原始呼吸运动数据,首先进行数据预处理,包括降噪、归一化等操作,提高数据质量。接着,通过构建包含输入层、隐藏层和输出层的多层神经网络架构,利用大量已标注的呼吸运动样本数据对网络进行训练。训练过程中,ANN 不断学习呼吸运动模式与特征之间的内在联系,例如不同呼吸阶段的波形变化规律、呼吸异常与疾病状态的关联等。一旦训练完成,ANN 便能对实时输入的雷达监测数据进行快速分析,精准预测呼吸运动的后续走势,提前判断可能出现的呼吸异常情况,为 VMAT 治疗设备的实时调整提供关键依据。

四、系统实现流程

首先,在 VMAT 治疗室内合理安装 UBW 雷达设备,确保其能够全方位、稳定地覆盖患者身体的呼吸运动监测区域,完成发射与接收信号的硬件搭建。然后,将雷达采集的数据传输至配套的计算机系统,运行预先构建并训练好的 ANN 模型。在治疗过程中,雷达持续采集呼吸数据,ANN 实时分析处理,一旦发现呼吸运动偏离正常范围或出现异常波动,立即向 VMAT 治疗控制系统发送预警信号,促使治疗设备暂停照射或调整射线参数,保障治疗的精准与安全。

五、优势与前景

这套基于 UBW 雷达与 ANN 的呼吸运动监测系统具有显著优势。一方面,它极大地提高了呼吸运动监测的精度与实时性,能够为 VMAT 治疗提供更可靠的运动补偿依据,提升肿瘤治愈率;另一方面,其非侵入性特点改善了患者的治疗体验,减少因监测设备带来的不适感。展望未来,随着技术的不断进步,UBW 雷达的性能将进一步优化,探测精度更高、范围更广;ANN 模型也将更加智能,能够适应更多复杂的个体差异和病情变化,为放射治疗的精准化、智能化发展注入强大动力,推动整个放疗领域迈向新的台阶。 以上内容你可根据实际需求进一步调整,若还有补充信息或修改意见,欢迎随时交流。

📚2 运行结果

主函数部分代码:

set(0,'defaultfigurecolor',[1 1 1])
clear, close all
addpath Sub
%rng('default')

%% DATA COLLECTION --------------------------------------------------------
% Topology parameters
K_class = 2;
sample_rate = 1;
meter_pixel = 9;
map_height = 50;    % Drone height for air-to-ground power map
sample_height = 50; % Drone height for learning (Learning stage)
neighbour_mat = [0 0; -1 0; 0 -1; 1 0; 0 1] * 39; %
neighbour_weight = [0.6; 0.1; 0.1; 0.1; 0.1]; % Sum-to-one
test_positions = round(1:100);
noise_guass = 3; % dB std
n_ue = 50; % [8*8 9*10 11*11 13*13 15*16 18*18 21*22 25*26 30*30 35*36]*8
n_uav = 50 * length(sample_height);    % 15:50:9 50:200:5 100:400
n_mea = n_ue * n_uav;
n_uav = round(n_uav / length(sample_height));
residual_on = false;
residsec_on = false;
residthi_on = false;
residfou_on = false;
residfiv_on = true;
segment_on = false;
segresid_on = false;
plot_on = false;
kmeans_on = false;

% DATA = load('radiomap_shanghai100tx_2.5GHz.mat');
% DATA = load('radiomap_simulated100tx_noise.mat');
% DATA = load('radiomap_shanghai115tx_28GHz.mat');
% DATA = load('radiomap_simulated100tx_nonoise');
DATA = load('radiomap_simulated100tx_3class.mat');
pos_ue = DATA.PosUE;
Xdata = zeros(n_mea, 6); 
Gdata = zeros(n_mea, 1);
Ddata = zeros(n_mea, 1);
Gtrue = cell(n_ue, 1);
cnt = 0;

figure(1)
title("Users' locations")
hold on
pos_ue_all = zeros(size(pos_ue));
userids = sort(randperm(length(pos_ue), n_ue));
for id = 1:length(userids)
    % i must increase
    i = userids(id);
    % Training data
    for j = 1:length(sample_height)
        uav_height = sample_height(j);
        x = pos_ue(i,1); y = pos_ue(i,2); z = pos_ue(i,3);
        I = (DATA.RadioMap(:, 6) == uav_height) ...
            & (DATA.RadioMap(:, 1) == x) ...
            & (DATA.RadioMap(:, 2) == y)...
            & (DATA.RadioMap(:, 3) == z);
        Rm2D = DATA.RadioMap(I, :);
        Xvec = Rm2D(:, 4); Yvec = Rm2D(:, 5); Zvec = Rm2D(:, end);
        [Xmat,Ymat] = meshgrid((min(Xvec):5:max(Xvec)),(min(Yvec):5:max(Yvec)));
        Zmat = griddata(Xvec, Yvec, Zvec, Xmat, Ymat);
        position = [x-min(Xvec)+1 y-min(Yvec)+1 z];
        Xmat = Xmat - min(Xvec) + 1;
        Ymat = Ymat - min(Yvec) + 1;
        % Data pre-processing
        Zmat(isnan(Zmat)) = min(min(Zmat));
        Zmat = Zmat + randn(size(Zmat)) * noise_guass;
        Xvec = Xmat(:);
        Yvec = Ymat(:);
        Zvec = Zmat(:);
        dist = log10(vecnorm([Xvec Yvec uav_height*ones(length(Xvec),1)] - ...
            ones(length(Xvec),3).*position, 2, 2));
        position = [ceil(position(1:2)) z];
        if ~exist('idx', 'var')
            %idx = 1:ceil(length(Xvec)/nDrone):length(Xvec);
            idx = randperm(length(Xvec), n_uav);
        end
        uav_positon = ceil([Xvec(idx) Yvec(idx)]);
        uav_num = length(uav_positon);
        cnt = cnt + uav_num;
        Xdata(cnt-uav_num+1:cnt, :) = [uav_positon ...
            uav_height.*ones(uav_num,1) ones(uav_num,3).*position];
        Gdata(cnt-uav_num+1:cnt, :) = Zvec(idx);
        Ddata(cnt-uav_num+1:cnt, :) = dist(idx);

        figure(1)
        plot(position(1), position(2), '.');
        text(position(1), position(2), string(i));

        pos_ue_all(i, :) = position;
    end
    % Test data
    uav_height = map_height;
    x = pos_ue(i,1); y = pos_ue(i,2); z = pos_ue(i,3);
    I = (DATA.RadioMap(:, 6) == uav_height) ...
        & (DATA.RadioMap(:, 1) == x) ...
        & (DATA.RadioMap(:, 2) == y)...
        & (DATA.RadioMap(:, 3) == z);
    Rm2D = DATA.RadioMap(I, :);
    Xvec = Rm2D(:, 4); Yvec = Rm2D(:, 5); Zvec = Rm2D(:, end);
    [Xmat,Ymat] = meshgrid((min(Xvec):5:max(Xvec)),(min(Yvec):5:max(Yvec)));
    Zmat = griddata(Xvec, Yvec, Zvec, Xmat, Ymat);
    position = [x-min(Xvec)+1 y-min(Yvec)+1 z];
    Xmat = Xmat - min(Xvec) + 1;
    Ymat = Ymat - min(Yvec) + 1;
    % Data pre-processing
    Xvec = Xmat(:);
    Yvec = Ymat(:);
    Zvec = Zmat(:);
    Zmat(isnan(Zmat)) = min(Zvec);
    Gtrue{i} = Zmat;

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。

[1]Park Y J ,Lee Y ,Choi W Y , et al.Author Correction: Preclinical Evaluation of a Noncontact Simultaneous Monitoring Method for Respiration and Carotid Pulsation Using Impulse-Radio Ultra-Wideband Radar[J].Scientific Reports,2024,14(1):20350-20350.

[2]Mehrjouseresht P ,Hail E R ,Karsmakers P , et al.Respiration and Heart Rate Monitoring in Smart Homes: An Angular-Free Approach with an FMCW Radar.[J].Sensors (Basel, Switzerland),2024,24(8):

🌈4 Matlab代码实现

图片

<think>嗯,用户想要了解如何使用MATLAB编写UBW最小二乘法的代码。首先,我需要确认一下“UBW”指的是什么。可能是一个特定的术语或者缩写,可能在某个领域内有特定含义。不过,在常见的数学和工程领域,UBW可能指“Unweighted Batch Weighted”或者类似的变体,但不太常见。也有可能用户是想说“加权最小二乘法”(Weighted Least Squares, WLS),或者是某种特定类型的最小二乘方法,比如约束最小二乘或者其他变种。 考虑到常见的可能性,假设用户可能是指“无约束加权最小二乘法”(Unweighted/Weighted),或者可能是一个拼写错误,比如“UBW”可能是“UBO”或其他缩写。也有可能用户指的是某种特定算法或论文中的方法,但如果没有更多上下文,可能需要做一些合理的假设。 接下来,我需要回忆最小二乘法的基本知识。普通最小二乘法(Ordinary Least Squares, OLS)用于求解线性回归问题,通过最小化残差平方和来找到最佳拟合参数。其MATLAB实现通常使用矩阵运算,比如通过正规方程 (X'X)^(-1)X'y 来计算系数。而加权最小二乘法(WLS)则是在OLS的基础上引入权重矩阵,用于处理异方差性问题。 如果用户提到的UBW是某种特定加权方法,可能需要更多的信息。但假设这里用户可能混淆了术语,或者想了解基本的加权最小二乘,或者可能UBW代表其他含义,例如某种正则化方法。但暂时无法确定的情况下,可能需要先提供普通最小二乘法的MATLAB代码,然后扩展到加权的情况,并解释可能的变体。 接下来,我需要考虑用户可能的实际需求。他们可能是在做数据拟合、回归分析或者系统辨识,需要用到最小二乘法来估计参数。MATLAB中的反斜杠运算符(\)或者直接使用矩阵运算可以方便地实现OLS。例如,代码可能像这样: ```matlab % 生成样本数据 x = (0:0.1:10)'; A = [x, ones(size(x))]; % 设计矩阵,假设是线性模型 y = a*x + b true_coeff = [2; 3]; % 真实系数 y = A * true_coeff + 0.5*randn(size(x)); % 添加噪声 % 使用最小二乘法求解系数 estimated_coeff = A \ y; % 绘制结果 plot(x, y, 'o', x, A*estimated_coeff, '-'); legend('数据点', '拟合曲线'); ``` 然后,如果需要加权的情况,代码可能需要构造权重矩阵,例如: ```matlab weights = 1./variances; % 假设已知每个数据点的方差 W = diag(weights); % 对角权重矩阵 % 加权最小二乘解: (A'*W*A) \ A'*W*y estimated_coeff_wls = (A' * W * A) \ (A' * W * y); ``` 但用户提到的UBW,如果是某种特定的方法,可能需要不同的处理方式。例如,如果有某种正则化项或者约束,可能需要使用不同的求解方法,比如岭回归(Ridge Regression)或者LASSO,这时候MATLAB中的函数如`ridge`或`lasso`可能会有用。 也有可能用户的问题中存在拼写错误,比如“UBW”其实是“UBO”或者其他缩写,但无法确定。此时,可能需要向用户询问更多细节,但根据当前信息,只能基于现有知识进行推测。 另外,用户可能需要代码的结构清晰,有注释,并且解释每一步的作用。例如,生成数据、构建设计矩阵、求解系数、评估结果等步骤。此外,可能需要强调LaTeX公式的正确使用,比如在解释正规方程时使用$$...$$格式。 因此,合理的回答结构可能是: 1. 解释最小二乘法的基本原理,用公式展示目标函数和解的表达式。 2. 提供MATLAB代码示例,包括数据生成、模型拟合和可视化。 3. 讨论可能的变体,如加权最小二乘法,并给出相应代码。 4. 提醒用户根据具体问题调整设计矩阵和权重,并检查矩阵条件数等问题。 在确保符合用户可能的真实需求的同时,保持回答的准确性和实用性。需要避免错误,例如矩阵运算的顺序是否正确,如何处理奇异矩阵的情况(比如使用伪逆),以及在实际应用中可能遇到的数值稳定性问题。 最后,确认是否需要在代码中使用特定的UBW方法,但由于信息不足,可能需要说明假设,并建议用户提供更多细节以便进一步帮助。</think>以下为分步介绍和MATLAB代码实现最小二乘法拟合的示例: --- ### 一、最小二乘法原理 目标:最小化残差平方和 $$ \min_{\beta} \sum_{i=1}^n \left( y_i - \beta_0 - \beta_1 x_{i1} - \dots - \beta_p x_{ip} \right)^2 $$ 矩阵形式解: $$ \hat{\beta} = (X^T X)^{-1} X^T y $$ 其中$X$为设计矩阵,$y$为观测向量。 --- ### 二、MATLAB代码实现(基础版) ```matlab %% 步骤1:生成模拟数据 x = linspace(0, 10, 100)'; % 生成0-10的100个等间距点 trueSlope = 2.5; % 真实斜率 trueIntercept = 1.8; % 真实截距 y = trueSlope*x + trueIntercept + randn(size(x))*2; % 添加高斯噪声 %% 步骤2:构建设计矩阵 X = [x, ones(length(x),1)]; % 设计矩阵,第一列x,第二列常数项 %% 步骤3:求解最小二乘系数 beta = (X' * X) \ (X' * y); % 正规方程求解 % 或使用更稳定的方式:beta = X \ y; %% 步骤4:可视化结果 plot(x, y, 'bo', 'MarkerSize', 4); hold on; plot(x, X*beta, 'r-', 'LineWidth', 2); legend('原始数据', '拟合直线'); title(['拟合方程: y = ', num2str(beta(1),3), 'x + ', num2str(beta(2),3)]); grid on; ``` ![最小二乘拟合效果示例](https://via.placeholder.com/400x300?text=Fit+Result+Example) --- ### 三、加权最小二乘法扩展 当数据存在异方差性时,可引入权重矩阵$W$: $$ \hat{\beta} = (X^T W X)^{-1} X^T W y $$ ```matlab %% 添加权重矩阵(示例:按误差倒数加权) weights = 1 ./ (0.5 + abs(x)); % 自定义权重分配规则 W = diag(weights); % 构建对角权重矩阵 beta_weighted = (X' * W * X) \ (X' * W * y); ``` --- ### 四、关键注意事项 1. **矩阵条件数检查**:若`cond(X'*X)`过大,需使用正则化或奇异值分解 ```matlab [U,S,V] = svd(X); beta_svd = V * inv(S) * U' * y; ``` 2. **多项式拟合**:修改设计矩阵为多项式形式 ```matlab order = 3; % 三次多项式 X_poly = [x.^3, x.^2, x, ones(size(x))]; ``` 3. **鲁棒性处理**:对异常值使用Huber损失函数替代平方损失 如需进一步说明UBW的具体定义或调整特定参数,请提供更多上下文信息。
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