| 研究課題/領域番号 |
18K04218
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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 – 2022-03-31
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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 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、人の呼吸システムのモデリング手法を確立し、人工呼吸時の測定可能なデータより各々の患者の呼吸特性を特定し、それぞれの患者に適合する換気条件を自動的に設定する仕組みを作り上げ、安全かつ快適な人工呼吸を可能にする人工呼吸管理の新しい枠組みを開発することも目標にしている。
今までは、呼吸における時間特性の表現方法やそれを含んだ非線形モデルのパラメータ推定方法、呼吸の摂動に対応するデータの前処理方法、人工呼吸の測定データからモデルの推定と換気条件を決定する深層学習方法について検討して、有益な知見を得ている。また、測定データから数式モデルを推定する基礎研究として、変数誤差モデル推定における一般化固有値問題の繰り返しアルゴリズムを提案している。
これらの研究を踏まえ、①人工呼吸療法において患者個体差により人工呼吸器の各換気条件のパラメータを適切に設定することを目的に、拡張型回帰ニューラルネットワーク（GRNN）の呼吸系ダイナミックモデルを構築し、PSO_GRNNと数値積分法および繰り返し最小二乗法を結合することにより呼吸モデルのパラメータの推定を可能にした。②モデリング手法としてマルチエージェントネットワークについて検討し、総合結合ネットワークでの協調ロジック回帰学習法に向けて大きいデータセット分類問題において、袋詰め学習方法を実装するための分布型枠組みを提案した。また、実データのシミュレーションより提案手法が星形ネットワークに比べ、より効果的であることを数値例で実証した。③パラメーター推定に関する基礎研究として，WLS 推定値の一つであるIsermann らの推定値を計算する繰り返しアルゴリズムについて再考し，UD分解を用いることにより，対称性や正定値性が維持されなくなった場合数値的不安定性が生じる問題が改善されるようにした。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
新型コロナウイルス感染症の影響により、一時期勤め先の大学が遠隔授業を実施することになり、研究設備の使用が不自由になっていた。その後も、社会一般でなるべく人と人の接触を避けるようになっており、通常の研究交流や学会活動が制限され、増しては海外との交流が困難になっている。
また、新型コロナウイルス感染症の対応のため業務量が増え、多くの時間と精力を割くこととなり、研究時間を圧迫していた。
以上の理由により、研究の進歩は予定よりやや遅れており、研究期間を1年延長して残りの予定した研究を遂行したいと考えている。
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| 今後の研究の推進方策 |
ここまでの研究を踏まえ、今後は次の部分で研究を展開していく予定である。
1）肺のエラスタンスのヒステリシス特性表現を取り入れたモデルの開発とそのパラメータの推定法を開発する。
2）飽和酸素濃度などの指標を取り入れた呼吸状態を適切に評価する評価関数を設計し、人工呼吸時に呼吸の状態を数値的に評価して換気条件の設定に活用できるようにする。
3）クラウドによるデータ収集とビックデータによるモデルのメンテナンスと呼吸管理の方法についてパイロット研究を行う。
4）各研究で得られた知見を数値シミュレーションにより検証する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウィルス感染症の影響により、予定していた学会等参加費および研究の打ち合わせなどの旅行ができなくなり、そのための旅費や参加費等の支出がなくなったため次年度使用額が生じた。次年度において、研究に必要な物品を補充し、旅行が可能になった場合は旅行を伴う研究発表や研究討論を行いたい。
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