原題
The effect of training data size on real-time respiration prediction using long short-term memory model.
背景:本研究は、長短期記憶(LSTM)モデルを用いて、呼吸予測精度を改善するための最適なトレーニングデータセットサイズ(TDS)を決定することを目的とした。
方法:151人の患者からのデータを分析し、101人を予測精度に対するTDSの影響を評価するために使用し、50人をハイパーパラメータ設定のために使用した。LSTMモデルの精度を種々のTDS(10〜150秒)を用いて二乗平均平方根誤差(RMSE)により評価した。
結果:最良の予測精度(0.119 cmのRMSE)は150秒のTDSで達成されたが、90秒以降は安定した精度が観察された。
結論:最適なTDS選択はLSTM予測精度に大きな影響を与え、一貫性の最小値として90秒が特定された。
Journal: Radiat Oncol (CiteScore 2022: 6.6)
DOI: 10.1186/s13014-025-02676-x
PMID: 40481508
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