| 研究概要 |
人工呼吸は、呼吸という生体の重要な機能を肩代わりしているもので、換気モード(従量式人工呼吸、従圧式人工呼吸など)や換気頻度、吸気時間、気道内圧上限値などの量を適切に設定する必要がある。各々の患者の呼吸システムの特性を知り、その患者に合った人工呼吸の設定が求められている。本年度はまず,前年度の研究を踏まえ,肺エラスタンスのヒステリシスを表す関数系として,2組のRBFネットワークを用い,それぞれを含む吸気と呼気時の非線形微分方程式モデルを提案し,さらにそのパラメータを観測値から推定する拘束条件付き連続時間モデル推定法を導出した.また,本モデルと先に提案した呼気相と吸気相でそれぞれ異なるパラメータを持つ多項式関数表現型モデルと比較検討し,数値計算の安定性や,未知領域の外挿性の面でよりよい性能が期待できることが分かった.人工呼吸時の気圧上限値の設定は基本的には吸気相で気圧が上昇するときに考慮する問題であり,吸気相と呼気相で分けてモデル化することにより,より正確に呼吸のダイナミクスを把握し,これに沿って適切に気圧上限値を決めることが期待できる.一方,人工呼吸においても多くの現場経験があり,このような知見を比較的容易に取り入れる手段としてファジィ推論がある.ファジィ推論の言語的表現の特徴や異なる状況への柔軟な対応を見込み,呼吸システムのファジィ表現型のモデリングを試みた.これからの研究により,さらに統一したファジィ推論の枠組みの中で,気圧上限値・呼吸時間パラメータの決定,呼吸支援システムのオンラインメンテナンスが実現できると予測している.
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