| 研究課題/領域番号 |
18K04218
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分21040:制御およびシステム工学関連
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| 研究機関 | 純真学園大学 |
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研究代表者 |
金江 春植 純真学園大学, 医療工学科, 教授 (90274555)
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| 研究分担者 |
杉井 裕 純真学園大学, 医療工学科, 講師 (50805166)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 呼吸システム / 人工呼吸 / システム同定 / 呼吸管理 / 最小二乗法 / ニューラルネットワーク / 呼吸モデル / データの前処理 / 深層学習 / パラメータ推定 / 換気条件 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、人の呼吸システムの数理モデルを構築するための手法を確立し、人工呼吸の測定データより各々の患者さんの呼吸特性を推定し、それぞれの患者に適合した換気条件をシステマティック設定する仕組みを作り上げ、患者さんにとって安全かつ快適な人工呼吸を可能にする人工管理の新しい枠組みを開発することを全体の目的としている。
今まで、人工呼吸システムの数理モデルとして肺エラスタンスとレジスタンスを多項式でモデル化した多項式表現型連続時間モデル、肺エラスタンスとレジスタンスをニューラルネットワークでモデル化したニューラルネットワーク表現型連続時間モデル、また肺エラスタンスとレジスタンスをファジー論理でモデル化したファジー表現型連続時間モデルの枠組みを提案し、さらにそれぞれについて人工呼吸の測定データから患者さんの呼吸モデルを推定するためのオフラインおよびオンラインのパラメータ推定法提案している。
これらの成果を踏まえ今年度では、呼吸のモデリングおよび呼吸の管理において、これからますますネットワーク手法が使われることを見据え、1）マルチエージェント分布型ネットワークに対して、リンクおよび入力にノイズが含まれる場合のパラメータの適応推定手法を開発提案した。２）分布型ネットワークにおいて、スパースなシステムの同定のためにL1-RLS技法に基づくバイアス補償型推定アルゴリズムを提案し、有効であることを確認した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
新型コロナウィルス情勢により、実験・ゼミ・交流会などの通常研究活動が厳しく制限され、海外との交流もできなくなっていた。
また、新型コロナウイルス感染症対策のための業務量が多く増え、研究時間を圧迫していた。
以上の理由より、研究は予定より遅れ、研究期間をさらに延長して、予定の研究計画を完遂したい。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでの研究を踏まえ、今後は次の研究を展開していく予定である。
１）ネットワークシステムにおけるパラメータ推定手法の改善。
２）肺のエラスタンスのヒステリシス特性を考慮したモデル構築とパラメータ推定手法の開発。
３）呼吸の状態と質を適切に評価する数値指標の策定。
４）上記数値指標を改善する呼吸管理の手法の開発。
５）各研究で得た知見を数値シミュレーションして有効性を検証する。
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