Derzeitiger klinischer Standard in der bewegungskompensierten Strahlentherapie sind drei IR Marker, die beliebig auf Brust und Bauch des Patienten platziert werden können. Zahlreiche Studien haben belegt, dass die Korrelationsgenauigkeit maßgeblich von der Positionierung der Marker und dem Atmungsverhalten des Patient abhängen. Wir untersuchen, wie diese Abhängigkeiten durch Einsatz von multimodalen Messsystemen, z.B. Beschleunigung, Dehnung, Luftstrom und oberflächlicher Elektromyografie (EMG), reduziert werden können. Ziel dieses Forschungszweiges ist die Entwicklung multimodaler Prädiktions- und Korrelationsmodelle. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf Feature Detektionsalgorithmen zur Echtzeitbestimmung der am meisten relevanten und am wenigsten redundanten Sensoren. Durch eine optimale Wahl der Features kann die Robustheit des Gesamtsystems erhöht werden.

Surrogat gestützte Bewegungskompensation besteht aus einem Prädiktions- und einem Korrelationsalgorithmus, die sequentiell miteinander verbunden sind. Das bedeutet, der Eingang des zweiten Modells (z.B. Korrelation) ist das Ergebnis des ersten Modells (z.B. Prädiktion). Dadurch können sich Fehler des ersten Modells im zweiten Modell verstärken. In diesem Kontext wurden Multi-task Gaussian Process (MTGP) Modelle untersucht. Sie ermöglichen es erstmalig beide Problemstellungen innerhalb eines Modells zu lösen und somit den Gesamtfehler von Korrelation und Prädiktion zu minimieren. MTGP Modelle stellen eine Erweiterung von Gaussian Processes (GP) Modellen dar, welche häufig im Bereich des maschinellen Lernens für Regressionsaufgaben benutzt werden. MTGPs ermöglichen es mehrere, unterschiedlich abgetastete Signale gleichzeitig zu modellieren und deren Korrelation untereinander zu lernen.

MTGP Toolbox

Der MTGP Ansatz ist sehr flexibel und kann für verschiedenste biomedizinische Probleme verwendet werden, wie z.B. der multimodalen Analyse vitaler Parameter von Krankenhauspatienten. In Kooperation mit dem Computational Health Informatics Lab (University of Oxford) wurde eine Matlab Toolbox entwickelt. Zum besseren Verständnis beinhaltet die Toolbox zahlreiche Beispiele. [Link Toolbox]