ニューラルネットワークを用いた全人口心臓制御方式の開発研究

• Project/Area Number: 05771004
• Research Category: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Field: Thoracic surgery
• Research Institution: National Cardiovascular Center Research Institute
• Principal Investigator: 増澤 徹 国立循環器病センター研究所, 人口臓器部, 室員 (40199691)
• Project Period (FY): 1993
• Project Status: Completed (Fiscal Year 1993)
• Budget Amount: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000); Fiscal Year 1993: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
• Keywords: ニューラルネットワーク / 人工心臓 / 全人口心臓 / 生体制御

Research Abstract

1.人口ニューラルネットワーク(ANN)の制御系への応用可能性を検討するために、2頭の正常成山羊を用いて循環系データの収集を行い、個体差に対するANNの処理能力の検討を行った。具体的には、正常成山羊に血圧測定用カテーテル、血流量測定用プローブを植え込み、トレッドミル運動負荷試験を行い、心拍数、動脈圧、静脈酸素飽和度、身体活動度、心拍出量のデータ収集を行った。トレッドミル運動負荷試験は計16回行い、計1134セットのデータを収集し、そのデータを基に、心拍出量を他データから推定するモデルをANNを用いて構築した。ANNの構造は入力相56セル、中間相32セル、出力相12セルの3相構造とし、バックプロパゲーション法による学習方法を採用した。モデルの妥当性及び生体の個体差へのANNの適応性を検討するため(1)同一個体のみのデータによる学習、(2)複数個体のデータによる学習を行い、各学習における、推定心拍出量と計測心拍出量の相関を調べた。相関係数はそれぞれ0.856、0.580で一個体用モデルでは良好な結果を得たが、複数個体のデータを扱った場合、モデルの推定能力が劣化することが判明した。生体を対象とした制御を行う場合、個体差に対する対応が必要不可欠であるため、ANNを全人口心臓の制御系の一部として用いるためには、今後、より多くのデータ収集ならびにANNの構造改良が必要であることが判明した。
2.全人口心臓の制御方式の開発の一環として、空気駆動型補助人工心臓駆動装置をコンピューター制御可能なように改良した。今後は、上記、ANNの改良を押し進め、本空気駆動型補助人工心臓駆動装置を用いて、全人工心臓制御システムの構築を図る予定である。