| 研究概要 |
人間の肺の特性は年齢、性別、体質、健康状態などによって千差万別である。人工呼吸においては、各患者の肺に適した換気条件を設定することが望まれるが、そのためには各個人の呼吸システムを同定する技法が不可欠である。本年度の研究は、人間の呼吸システムの非線形ダイナミクスを表す数理モデルを構築し、そのモデルを実時間同定する手法を確立することを目指すものである。
本年度は,呼吸モデルの非線形ダイナミクスの表現力を重点課題として、肺容積を入力とするRadial Basis Function(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次微分方程式のモデルを提案し、このモデルの基本構造は呼吸システムのモデリングに適しているとともに、非常に良好な数値安定性を持っていることを確認した。
さらに,モデルに含まれるパラメータを推定する数値積分法によるパラメータ推定アルゴリズムを導出した。このアルゴリズムにより,各患者の呼吸データから,その患者を特徴づける肺のエラスタンスの推定が可能になり,人工呼吸器の最良設定問題の解決のために基礎を築いた。
また、MatlabのxPC TagetとDAQ Toolboxを用いた人工呼吸モニタリング装置を試作しており、人工呼吸医療支援システムの構築に向けて、ハードウェアのテスト環境を整備している。
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