【摘要】：心肺復蘇(CPR)是搶救心臟驟�；颊叩奈ㄒ挥行緩�,胸外按壓作為心肺復蘇的主要方面,保證其按壓質(zhì)量對于急救成功有著重要意義。然而《2010美國心臟協(xié)會(AHA)心肺復蘇及心血管急救(ECC)指南》推薦的按壓頻率和深度仍沒有得到人們的廣泛認同,心肺復蘇過程基礎研究顯得極為迫切。目前心肺復蘇過程基礎研究通常采用動物實驗的方式,以大鼠作為實驗對象,在大鼠心臟驟停后進行心肺復蘇。大鼠心肺復蘇實驗中多采用人工胸外按壓,實驗操作者根據(jù)生理指標基于經(jīng)驗調(diào)整按壓方式。這種人工按壓方式難以實現(xiàn)準確、穩(wěn)定、有效的胸外按壓,制約著心肺復蘇過程基礎研究的發(fā)展。針對上述問題,本文設計一種自動控制的大鼠心肺復蘇按壓裝置,提出一種基于機器學習分類算法的大鼠心肺復蘇智能控制方法,有效提升了心臟驟停大鼠的心肺復蘇成功率,為未來心肺復蘇胸外按壓提供理論依據(jù),在心肺復蘇基礎研究領域具有重要意義。本文的研究內(nèi)容如下:1、設計大鼠心肺復蘇按壓裝置。綜合考慮該裝置的功能需求和性能指標,利用CAD軟件SolidWorks完成裝置的三維設計;按壓頭的驅(qū)動采用PLC作為下位機,控制伺服電機驅(qū)動滾珠絲杠在直線導軌上實現(xiàn)按壓頭的高精度往復直線移動;基于.NET平臺使用C#語言開發(fā)了上位機控制軟件,實現(xiàn)了計算機軟件對按壓操作的控制和生理指標的顯示與存儲。2、采集和處理心肺復蘇實驗中反映大鼠生理狀態(tài)的特征參數(shù)。采集心肺復蘇實驗過程中的主動脈血壓信號、體溫信號和按壓力信號,基于胸外按壓機理,提出收縮壓、舒張壓、平均壓、每搏輸出量、K值和主波上升斜率6個生理特征參數(shù),又引入大鼠個體特征和按壓特征,歸納出18個特征參數(shù),較為全面的反映了大鼠心肺復蘇實驗過程中的生理狀態(tài)。采用基于小波變換的極值搜索算法對血壓信號的極值點進行檢測,進而計算出各特征參數(shù),并對各特征參數(shù)進行了標準化處理。3、提出大鼠心肺復蘇智能控制方法。通過特征提取,將整個實驗過程轉(zhuǎn)化為一個多維度特征集合,結(jié)合Logistic回歸算法、貝葉斯判別式算法和C4.5決策樹算法,建立基于機器學習分類算法的大鼠自主循環(huán)恢復預測模型,分析得到影響心臟驟停大鼠自主循環(huán)恢復的關鍵因素。最后,基于影響大鼠自主循環(huán)恢復的關鍵因素設計實現(xiàn)了大鼠心肺復蘇智能控制方法,并對該方法進行了驗證。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TH77

【參考文獻】

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本文編號：2637494