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A Development of Adaptive Digital Signature of Stream Data
流数据自适应数字签名的研究进展
基本信息
- 批准号：20760256
- 负责人：
- 金额：$ 0.33万
- 依托单位：
- 依托单位国家：日本
- 项目类别：Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
- 财政年份：2008
- 资助国家：日本
- 起止时间：2008 至 2009
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
In this research, a new prediction method of stream data for developing adaptive digital signature was proposed. The method can design the optimized prediction model corresponding to dynamics of target stream data and available CPU resource.In addition, the method can effectively apply real-time tracking technology of tumor motion in radiation therapy field.
提出了一种新的流数据预测方法，用于开发自适应数字签名。该方法能够根据靶流数据的动态性和可用CPU资源设计最优的预测模型，并能有效地将肿瘤运动的实时跟踪技术应用于放射治疗领域。
项目成果
期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
A New Motion Management Method for Lung Tumor Tracking Radiation Therapy
肺肿瘤跟踪放射治疗的新运动管理方法
- DOI：
- 发表时间：2009
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Noriyasu Homma;Satoshi Shimoyama;Tadashi Ishibashi;Makoto Yoshizawa;Tajima T;Noriyasu Homma
- 通讯作者：Noriyasu Homma
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肺肿瘤运动预测的时变季节性 ARIMA 模型
- DOI：
- 发表时间：2010
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：K. Ichiji;M. Sakai;N. Homma;Y. Takai;M. Yoshizawa
- 通讯作者：M. Yoshizawa
Prediction Method of Unsteady Periodic Tumor Motion for Readiotherapy
放射治疗中肿瘤非稳态周期性运动的预测方法
- DOI：
- 发表时间：2010
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：T. Miwa;Y. Yamakoshi;Masao Sakai
- 通讯作者：Masao Sakai
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$ 0.33万 - 项目类别：
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