2006 Fiscal Year Annual Research Report
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16560355
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| Research Institution | KYUSHU UNIVERCITY |
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Principal Investigator |
金江 春植 九州大学, システム情報科学研究院, 助手 (90274555)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
和田 清 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (60125127)
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| Keywords | 呼吸モデル / エラスタンス / システム同定 / パラメータ推定 / 人工呼吸 / 呼吸気圧上限値 / 設定 |
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| Research Abstract |
人工呼吸において、各患者の呼吸系統の特性を同定し、それに基づいて各患者の特徴に適合する換気条件を設定することが望ましい。昨年度までの研究では,肺容積を入力とする多項式あるいはRBFネットワークで表現されたエラスタンス項とレジスタンス項を含む2次微分方程式モデルを提案し、さらに,推定結果に基づいて人工呼吸時の最大気圧を決定する最大曲率法と飽和深度法を考案した.しかし、最大曲率法は推定された患者のP-V曲線の曲率を各点において直接計算する必要があり、計算負荷が大きいだけでなく、推定誤差に敏感である短所がある。飽和深度法も各患者の真の飽和が未知であるが故に飽和深度の計算結果の信頼性に疑問が残る。このような問題をふまえ、本年度の研究では、推定結果にP-V曲線に対して回転変換-最大値探索-逆回転変換により人工呼吸の最大気圧を決定する方法を提案し、さらに人工呼吸の臨床データを用いてこの手法の有効性を検証した。この手法は最大曲率法より計算効率が良いだけでなく、計測ノイズに強く、また飽和深度法よりはその決定値が信頼できる。
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