本文關(guān)鍵詞：基于模糊邏輯的機(jī)械通氣輔助決策的研究

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【摘要】：目的:機(jī)械通氣是目前臨床上廣泛使用的用于糾正低血氧癥和高碳酸癥的一種生命支持的方法,在重癥監(jiān)護(hù)室(ICU)內(nèi)停留24小時以上的患者有80%需要呼吸機(jī)輔助呼吸,這其中大部分患者都伴有呼吸衰竭,有13%的患者患有急性肺損傷(ALI)或急性呼吸窘迫癥(ARDS)。作為急救的重要手段,機(jī)械通氣在戰(zhàn)場傷員救治和災(zāi)難救援等特殊場合也發(fā)揮著重要的作用。但是在臨床上對于機(jī)械通氣的應(yīng)用還存在著諸多的問題:①機(jī)械通氣的相關(guān)參數(shù)眾多,操作復(fù)雜,對臨床使用者有較高要求,因此限制了機(jī)械通氣的廣泛應(yīng)用;②不恰當(dāng)?shù)臋C(jī)械通氣參數(shù)設(shè)定可能會導(dǎo)致或者加劇患者的急性肺損傷,形成機(jī)械通氣肺損傷(VALI),甚至?xí)黾踊颊咚劳龅娘L(fēng)險(xiǎn)。③機(jī)械通氣參數(shù)需要根據(jù)患者的病情進(jìn)行及時調(diào)整,臨床工作繁忙容易導(dǎo)致使用者延誤調(diào)整機(jī)械通氣參數(shù)的時機(jī),造成患者的病情延誤。臨床上針對機(jī)械通氣已經(jīng)總結(jié)出了許多成熟的經(jīng)驗(yàn)和臨床指南,但是這些經(jīng)驗(yàn)和指南一直未能得到廣泛的推廣和有效的使用,不正確的操作還是時有發(fā)生。這里除了人和組織因素外患者的個體差異,狀態(tài)的不穩(wěn)定也是造成機(jī)械通氣使用混亂的重要原因。隨著智能控制技術(shù)的發(fā)展,應(yīng)用先進(jìn)的控制理論將臨床指南轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)語言實(shí)現(xiàn)對呼吸機(jī)的智能控制成為可能,而以此為目的的控制算法成為實(shí)現(xiàn)呼吸機(jī)智能控制的關(guān)鍵。本研究旨在為實(shí)現(xiàn)智能控制呼吸機(jī)做相關(guān)控制算法的研究,形成機(jī)械通氣的輔助決策系統(tǒng)。方法和內(nèi)容:本研究以機(jī)械通氣的智能控制算法為目標(biāo),通過調(diào)研機(jī)械通氣智能控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和趨勢,提出了建立人體呼吸系統(tǒng)計(jì)算機(jī)模型并結(jié)合模糊控制作為實(shí)現(xiàn)機(jī)械通氣輔助決策算法的基礎(chǔ)。為此針對機(jī)械通氣輔助決策算法的研究分為三個主要研究內(nèi)容:(1)人體呼吸系統(tǒng)計(jì)算機(jī)模型的研究。人體呼吸系統(tǒng)計(jì)算機(jī)模型分為肺的力學(xué)模型和氣體交換模型。肺的力學(xué)模型主要以研究肺內(nèi)的壓力、容量、肺順應(yīng)性和氣道阻力等特性為目的,考慮到模型建立的復(fù)雜度系統(tǒng)采用簡化的肺電學(xué)特性模型,即能真實(shí)反映患者的肺部生理狀態(tài)又能降低計(jì)算量。氣體交換模型主要模擬氧氣和二氧化碳在人體內(nèi)的交換,運(yùn)輸和新陳代謝等過程。系統(tǒng)采用雙腔肺的氣體交換模型,模型分為肺泡通氣,肺泡氣體交換,肺部分流,人體血液運(yùn)輸,組織氣體交換等五個過程,可以真實(shí)模擬患者體內(nèi)氣體交換的情況,并能夠反映患者的狀態(tài)。建立人體呼吸系統(tǒng)計(jì)算機(jī)模型為評估患者的肺部生理狀態(tài)以及機(jī)械通氣對患者的影響提供了可靠的仿真平臺。(2)基于模糊邏輯的機(jī)械通氣輔助決策算法的研究。機(jī)械通氣輔助決策算法是建立在專家知識庫基礎(chǔ)上,運(yùn)用模糊邏輯將專家知識庫轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)語言,以此為機(jī)械通氣提供決策支持。算法的研究分為兩個部分:專家知識庫的建立和模糊邏輯控制器的設(shè)計(jì)。專家知識庫是在已有的機(jī)械通氣臨床指南和使用規(guī)則的基礎(chǔ)上,進(jìn)行篩選和總結(jié)出來的機(jī)械通氣使用規(guī)則。專家知識庫的建立是為模糊控制器規(guī)則的設(shè)計(jì)提供臨床依據(jù)。根據(jù)臨床實(shí)際需求確定模糊控制器設(shè)計(jì)為6輸入4輸出的多變量模糊控制器。針對多變量模糊控制器在設(shè)計(jì)中出現(xiàn)的控制器結(jié)構(gòu)復(fù)雜,參數(shù)之間有耦合現(xiàn)象,模糊控制規(guī)則復(fù)雜、計(jì)算量大等問題,在本課題的模糊控制器設(shè)計(jì)中采用了分層多規(guī)則結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)模糊控制器。即將模糊控制器的設(shè)計(jì)分為呼氣末正壓(PEEP)-吸入氣體氧濃度(Fi O2)控制和吸入氣體支持壓力(Pinsp)-呼吸頻率(F)控制兩部分,通過對PEEP和Fi O2的綜合判斷指導(dǎo)PEEP和Fi O2的參數(shù)設(shè)定。這樣的結(jié)構(gòu)簡化了模糊控制規(guī)則設(shè)計(jì)的復(fù)雜性,減少了計(jì)算量,提高了模糊控制器的準(zhǔn)確性。(3)患者機(jī)械通氣狀態(tài)識別算法的研究�；颊叩纳頎顟B(tài)是臨床上指導(dǎo)機(jī)械通氣參數(shù)設(shè)定的重要依據(jù),通過對患者呼吸系統(tǒng)生理狀態(tài)的識別可以為輔助決策算法提供決策依據(jù)�；颊叻尾康膲毫�(P)-容積(V)曲線是臨床上研究患者肺內(nèi)部特征的重要工具,識別算法利用患者肺部的力學(xué)模型運(yùn)用牛頓迭代法對患者的P-V曲線進(jìn)行擬合,從而計(jì)算出患者肺動態(tài)順應(yīng)性等肺的重要指標(biāo)�；颊叩难躏柡投�(SpO2)-吸入氣體氧濃度(Fi O2)或呼末氣體氧濃度(FetO2)曲線可以反應(yīng)患者體內(nèi)氣體交換過程中肺內(nèi)分流和通氣/灌注匹配情況。肺內(nèi)分流(fs)和通氣/灌注比(f A2)是反映患者體內(nèi)氣體交換情況的重要參數(shù),識別算法結(jié)合患者的氣體交換模型運(yùn)用牛頓迭代法對患者的SpO2-Fi O2曲線或SpO2-Fet O2曲線進(jìn)行擬合可以計(jì)算出fs和f A2的值。結(jié)果:為了驗(yàn)證機(jī)械通氣專家輔助決策系統(tǒng)的可靠性,我們與解放軍第174醫(yī)院重癥監(jiān)護(hù)室(ICU)合作,采用先分解測試再整體測試的方法,利用計(jì)算機(jī)仿真平臺結(jié)合臨床患者實(shí)際數(shù)據(jù)分三個實(shí)驗(yàn)對決策系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證:(1)患者狀態(tài)識別算法和呼吸系統(tǒng)計(jì)算機(jī)模型的有效性實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)首先運(yùn)用狀態(tài)識別算法根據(jù)患者的真實(shí)臨床數(shù)據(jù)對患者的狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行估算,并完善呼吸系統(tǒng)計(jì)算機(jī)模型。然后利用模型仿真患者在當(dāng)前機(jī)械通氣參數(shù)下的生理參數(shù),并將結(jié)果與患者的實(shí)際生理參數(shù)進(jìn)行對比,對比發(fā)現(xiàn)通過仿真獲得的患者的生理參數(shù)和患者實(shí)際的生理參數(shù)有很強(qiáng)的相關(guān)性,兩者之間的差值無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(P0.05)。同時實(shí)驗(yàn)還對比了不同的機(jī)械通氣策略下通過模型仿真獲得的患者的生理參數(shù)與患者實(shí)際的生理參數(shù)之間的差值,對比發(fā)現(xiàn)兩者之間無明顯的差異,由此證明實(shí)驗(yàn)建立的患者的呼吸系統(tǒng)計(jì)算機(jī)模型能夠很好地模擬患者的肺部情況。(2)模糊邏輯輔助決策算法的有效性實(shí)驗(yàn)。對于輔助決策算法的有效性實(shí)驗(yàn)是應(yīng)用已驗(yàn)證的計(jì)算機(jī)模型進(jìn)行的,通過在算法模塊和計(jì)算機(jī)模型之間建立閉環(huán)控制系統(tǒng),模型根據(jù)算法的結(jié)果仿真出患者狀態(tài)的改變,算法根據(jù)模擬的狀態(tài)改變對輸出結(jié)果進(jìn)行調(diào)整,當(dāng)閉環(huán)系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定后算法的輸出做為最終系統(tǒng)的決策建議。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果我們可以看出輔助決策算法能夠按照患者的狀態(tài)改變做出有效的調(diào)整,并且最終的決策建議完全符合所建立的專家知識庫要求。(3)算法性能評測實(shí)驗(yàn)。目前臨床上尚未建立完整的機(jī)械通氣質(zhì)量評價(jià)方法,所以在實(shí)驗(yàn)中我們初步探討了針對機(jī)械通氣質(zhì)量的評價(jià)方法,最終確立了采取調(diào)查問卷的形式由臨床醫(yī)生對輔助決策算法進(jìn)行評價(jià),通過對問卷結(jié)果的統(tǒng)計(jì)我們可以看出輔助決策算法的結(jié)果符合臨床要求,可以作為指導(dǎo)機(jī)械通氣策略使用。結(jié)論:本研究綜合運(yùn)用模糊控制和人體呼吸系統(tǒng)計(jì)算機(jī)模型完成了機(jī)械通氣專家輔助決策系統(tǒng)的建立,實(shí)現(xiàn)了對患者的機(jī)械通氣生理參數(shù)的采集、分析,并對患者的狀態(tài)進(jìn)行了算法識別,最后根據(jù)患者的狀態(tài)對患者的機(jī)械通氣策略做出決策建議。系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)有效地降低了呼吸機(jī)的使用難度,方便臨床使用者更加準(zhǔn)確地掌握患者的狀態(tài),并作出及時有效的機(jī)械通氣治療方案。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)械通氣 模糊控制 計(jì)算機(jī)模型 輔助決策 專家知識庫
【學(xué)位授予單位】：中國人民解放軍軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TH789;R459.7
【目錄】：

• 縮略詞表5-7
• 摘要7-10
• ABSTRACT10-13
• 第一章 前言13-29
• 1.1. 機(jī)械通氣13-15
• 1.1.1 機(jī)械通氣13
• 1.1.2 機(jī)械通氣在臨床中的應(yīng)用13-14
• 1.1.3 機(jī)械通氣在戰(zhàn)傷救治中的應(yīng)用14-15
• 1.2 機(jī)械通氣智能化控制技術(shù)15-25
• 1.2.1 機(jī)械通氣的閉環(huán)控制技術(shù)15-19
• 1.2.2 以計(jì)算機(jī)協(xié)議為基礎(chǔ)的專家知識庫輔助決策技術(shù)19-21
• 1.2.3 以人體計(jì)算機(jī)模型為基礎(chǔ)的患者狀態(tài)識別技術(shù)21-25
• 1.3 智能呼吸機(jī)的國內(nèi)外現(xiàn)狀25-27
• 1.4 課題的目的和意義27-28
• 1.5 機(jī)械通氣專家輔助決策系統(tǒng)的解決方案28-29
• 第二章 人體生理模型的建立29-52
• 2.1 呼吸系統(tǒng)29-33
• 2.1.1 肺通氣29-31
• 2.1.2 肺換氣31
• 2.1.3 通氣/灌注不匹配和肺內(nèi)分流31-33
• 2.1.4 氣體運(yùn)輸33
• 2.1.5 組織換氣33
• 2.2 呼吸力學(xué)模型33-39
• 2.2.1 呼吸力學(xué)模型33-35
• 2.2.2 參數(shù)估算35-39
• 2.3 呼吸系統(tǒng)氣體交換模型39-47
• 2.3.1 肺泡通氣41-42
• 2.3.2 肺泡氣體交換42-43
• 2.3.3 肺內(nèi)分流43-44
• 2.3.4 人體血液運(yùn)輸44
• 2.3.5 組織氣體交換44
• 2.3.6 氧離曲線（ODC）44-47
• 2.3.7 二氧化碳解離方程47
• 2.4 呼吸系統(tǒng)生理模型的參數(shù)設(shè)定47-50
• 2.4.1 死腔容積的估算48
• 2.4.2 心輸出量（CO）48
• 2.4.3 氧氣和二氧化碳的新陳代謝量48
• 2.4.4 動脈血氧飽和度（S_aO2）和靜脈血氧飽和度（S_vO2）48-49
• 2.4.5 肺內(nèi)分流的值（fs）和通氣/灌注比（f A2）49-50
• 2.5 小結(jié)50-52
• 第三章 基于模糊邏輯的機(jī)械通氣輔助決策關(guān)鍵算法的研究52-70
• 3.1 專家知識庫的建立52-54
• 3.1.1 機(jī)械通氣安全規(guī)則的設(shè)定52-53
• 3.1.2 機(jī)械通氣目標(biāo)的設(shè)定53-54
• 3.1.3 機(jī)械通氣通用運(yùn)行規(guī)則54
• 3.2 模糊邏輯控制器的設(shè)計(jì)54-66
• 3.2.1 定義變量56-57
• 3.2.2 多變量系統(tǒng)的分層結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)57-60
• 3.2.3 模糊化60-64
• 3.2.4 模糊控制規(guī)則的確立64-66
• 3.2.5 模糊推理機(jī)66
• 3.2.6 去模糊化66
• 3.3 模糊邏輯控制器的實(shí)現(xiàn)66-69
• 3.4 小結(jié)69-70
• 第四章 實(shí)驗(yàn)與討論70-98
• 4.1 實(shí)驗(yàn)平臺的建立70-76
• 4.1.1 實(shí)驗(yàn)平臺硬件組成71-73
• 4.1.1.1 呼吸機(jī)71
• 4.1.1.2 呼末二氧化碳分壓監(jiān)測模塊71-72
• 4.1.1.3 氣道壓力和流量傳感器72
• 4.1.1.4 血氧飽和度S_pO2和動脈血二氧化碳分壓P_aCO2的檢測72-73
• 4.1.1.5 血?dú)夥治鰞x73
• 4.1.2 實(shí)驗(yàn)平臺軟件組成73-76
• 4.1.2.1 人體生理模型模塊74
• 4.1.2.2 患者狀態(tài)辨識算法模塊74-75
• 4.1.2.3 人機(jī)界面的設(shè)計(jì)75-76
• 4.2 患者的選擇76-77
• 4.3 實(shí)驗(yàn)流程設(shè)計(jì)77-78
• 4.4 患者呼吸系統(tǒng)計(jì)算機(jī)模型的有效性實(shí)驗(yàn)78-89
• 4.4.1 肺的順應(yīng)性和呼吸阻力的計(jì)算78-82
• 4.4.2 氣體交換肺內(nèi)分流和通氣灌注比的計(jì)算82-86
• 4.4.3 人體呼吸系統(tǒng)計(jì)算機(jī)模型的有效性實(shí)驗(yàn)86-87
• 4.4.4 實(shí)驗(yàn)小結(jié)與討論87-89
• 4.5 模糊邏輯輔助決策算法的性能評估實(shí)驗(yàn)89-98
• 4.5.1 整體實(shí)驗(yàn)過程介紹89-90
• 4.5.2 模糊邏輯輔助決策算法的仿真實(shí)驗(yàn)90-95
• 4.5.3 算法性能評估95-97
• 4.5.4 實(shí)驗(yàn)小結(jié)與討論97-98
• 第五章 總結(jié)和展望98-101
• 參考文獻(xiàn)101-108
• 文獻(xiàn)綜述108-122
• 參考文獻(xiàn)118-122
• 在學(xué)期間發(fā)表的與學(xué)位論文相關(guān)的代表性論著122-123
• 附件123-130
• 作者簡歷130-131
• 致謝13

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7 趙有為;機(jī)械通氣方式對新生豬肺炎癥因子及肺泡Ⅱ型上皮細(xì)胞形態(tài)學(xué)的影響[D];南華大學(xué);2011年

8 丁洪艷;機(jī)械通氣中的肺保護(hù)策略及其研究進(jìn)展[D];重慶醫(yī)科大學(xué);2014年

9 肖達(dá)平;連續(xù)性血液凈化聯(lián)合機(jī)械通氣防治犬海水型呼吸窘迫綜合征的實(shí)驗(yàn)研究[D];福建醫(yī)科大學(xué);2010年

10 張志強(qiáng);機(jī)械通氣患者發(fā)生呼吸機(jī)相關(guān)性肺炎的危險(xiǎn)因素及預(yù)后分析[D];山東大學(xué);2012年

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本文編號：923613