人間の呼吸システムのモデリング手法を確立し,オンライン推定による患者各々の呼吸システムの特徴に合わせて適切な人工呼吸の換気条件の設定を可能にする人工呼吸医療支援システムを開発することが我々の研究目的である.モデル構築,換気条件の決定,データベースの更新・維持・管理の利便性を考え,全体のシステムはファジィ推論をベースとして考えており,その親和性から呼吸のモデルもファジーモデルとして考えた. 本年度では,これまでの研究経過を踏まえ,気道気圧上限値を決める上で大変重要となる肺のエラスタンスを関数型SIRMs (Single Input Rule Modules) ファジィ推論法を用いて表現し,このファジィエラスタンス項を含む非線形二階微分方程式呼吸モデルを提案し,さらにこのモデルのパラメータを推定するアルゴリズムを設計した.特に,ファジィモデルに用いるメンバーシップ関数のパラメータは推定モデルにおいて非線形関係にあり,一般的に使われる線形モデルパラメータの推定手法は使うことができないことから,アントコロニー最適化手法によるメンバーシップ関数の決定法を開発した.本手法により経験や勘によって設定されたファジィルールを最適チューニングすることができるようなった. また,呼吸データの周期不完全性や病状の変化,インターネット通信時のデータ欠損などを念頭に,ロバストなパラ-メータ推定,適応型パラメータ推定等についても検討を進め,一定の知見を得ており,一部は後記の研究成果として発表した.
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