Testing Potentials of Dynamic Quadratic Neural Unit for Prediction of Lung Motion during Respiration for Tracking Radiation Therapy

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21220%2F10%3A00170354" target="_blank" >RIV/68407700:21220/10:00170354 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=5596748" target="_blank" >http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=5596748</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/IJCNN.2010.5596748" target="_blank" >10.1109/IJCNN.2010.5596748</a>

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Testing Potentials of Dynamic Quadratic Neural Unit for Prediction of Lung Motion during Respiration for Tracking Radiation Therapy
Popis výsledku v původním jazyce
This paper presents a study of the dynamic (recurrent) quadratic neural unit (QNU) -a class of higher order network or a class of polynomial neural network- as applied to the prediction of lung respiration dynamics. Human lung motion during respiration features nonlinear dynamics and displays quasiperiodical or even chaotic behavior. An attractive approximation capability of the recurrent QNU are demonstrated on a long term prediction of artificial and real time series.
Název v anglickém jazyce
Testing Potentials of Dynamic Quadratic Neural Unit for Prediction of Lung Motion during Respiration for Tracking Radiation Therapy
Popis výsledku anglicky
This paper presents a study of the dynamic (recurrent) quadratic neural unit (QNU) -a class of higher order network or a class of polynomial neural network- as applied to the prediction of lung respiration dynamics. Human lung motion during respiration features nonlinear dynamics and displays quasiperiodical or even chaotic behavior. An attractive approximation capability of the recurrent QNU are demonstrated on a long term prediction of artificial and real time series.

Projekt
<a href="/cs/project/2B06023" target="_blank" >2B06023: Vývoj metody stanovení toků energie a látek ve vybraných ekosystémech, návrh a ověření principů hodnocení hospodářských zásahů pro zajištění podmínek autoregulace a rozvoje biodiverzity</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku
2010 IEEE World Congress on Computational Inteligence/ International Joint Conference on Neural Networks 2010
ISBN
978-1-4244-6917-8
ISSN
1098-7576
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
3906-3911
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
Piscataway
Místo konání akce
Barcelona
Datum konání akce
18. 7. 2010
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000287421403123

Podobné výsledky(10)