顱腦亞低溫治療中的溫度控制方法研究
本文關(guān)鍵詞:顱腦亞低溫治療中的溫度控制方法研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:大腦是人體最重要的器官之一,外傷性腦損傷往往會(huì)造成死亡或者嚴(yán)重的后遺癥。大量動(dòng)物實(shí)驗(yàn)和臨床試驗(yàn)都表明亞低溫對(duì)顱腦損傷具有保護(hù)神經(jīng)和減少二次損壞的治療作用。如何通過(guò)顱腦表面制冷,精確控制顱腦內(nèi)部的降溫、維持和升溫過(guò)程,最大程度地保護(hù)神經(jīng),同時(shí)減少副作用,是目前亟待研究解決的關(guān)鍵問(wèn)題。本文通過(guò)理論分析、仿真建模和動(dòng)物實(shí)驗(yàn),提出了一種針對(duì)顱腦亞低溫治療,能夠滿足臨床治療要求,適應(yīng)不同情況的控制方法,具有重要的臨床意義和社會(huì)意義。本文首先基于Pennes生物傳熱方程建立了描述顱腦產(chǎn)熱和傳熱特性的顱腦簡(jiǎn)化模型,利用該模型分析了顱腦亞低溫過(guò)程非線性、時(shí)變、大時(shí)滯的特性。對(duì)顱腦亞低溫治療中常見(jiàn)的PID控制和模糊控制進(jìn)行了理論分析和仿真實(shí)驗(yàn),指出常規(guī)控制方法在亞低溫控制中的不足之處。據(jù)此,針對(duì)顱腦亞低溫過(guò)程特點(diǎn),結(jié)合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模型參考控制,提出了一種新的自適應(yīng)控制方法。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)來(lái)構(gòu)造模糊系統(tǒng),既有模糊邏輯善于表達(dá)人的經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)的特點(diǎn),又具備神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力。采用一階線性系統(tǒng)作為參考模型,具有兩個(gè)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),采用變步長(zhǎng)BP學(xué)習(xí)算法,可以實(shí)現(xiàn)在線學(xué)習(xí)和調(diào)整規(guī)則參數(shù)及隸屬函數(shù)參數(shù),具有高度魯棒性,適用于非線性、大時(shí)滯、時(shí)變的顱腦亞低溫過(guò)程的控制。針對(duì)顱腦表面制冷和深部溫度間的復(fù)雜關(guān)系,以及對(duì)顱腦深部溫度的可控性的實(shí)驗(yàn)研究,本文設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一套顱腦亞低溫實(shí)驗(yàn)平臺(tái),采用半導(dǎo)體制冷循環(huán)水對(duì)顱腦表面制冷的方式研究對(duì)顱腦深部溫度的控制方法。利用該實(shí)驗(yàn)平臺(tái),以SD大鼠為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,對(duì)常規(guī)控制算法和本文提出的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制算法進(jìn)行了顱腦亞低溫控制實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比傳統(tǒng)的PID控制和模糊控制,基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制具有更好的控制精度和穩(wěn)定性,同時(shí)能更好地抑制參數(shù)變化和外部擾動(dòng)對(duì)系統(tǒng)的影響,即具有更強(qiáng)的魯棒性。該實(shí)驗(yàn)為自適應(yīng)控制方法在臨床亞低溫治療中的應(yīng)用提供了實(shí)驗(yàn)依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】:顱腦損傷 亞低溫治療 溫度控制 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自適應(yīng)控制
【學(xué)位授予單位】:浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:R651.15;TP183
【目錄】:
- 摘要5-6
- Abstract6-10
- 第一章 緒論10-19
- 1.1 顱腦亞低溫治療介紹10-12
- 1.2 顱腦亞低溫治療中溫度控制的重要性12
- 1.3 顱腦亞低溫治療中溫度控制的研究現(xiàn)狀12-17
- 1.3.1 顱腦降溫方式的相關(guān)研究12-14
- 1.3.2 顱腦溫度控制方法的相關(guān)研究14-16
- 1.3.3 顱腦溫度測(cè)量方法的相關(guān)研究16-17
- 1.4 本文的研究方向17
- 1.5 本文的結(jié)構(gòu)17-19
- 第二章 顱腦亞低溫過(guò)程分析及其常規(guī)控制方法19-33
- 2.1 簡(jiǎn)介19
- 2.2 顱腦亞低溫過(guò)程機(jī)理模型19-24
- 2.2.1 基于Pennes傳熱方程的機(jī)理模型19-21
- 2.2.2 顱腦亞低溫過(guò)程的溫度分布特性21-23
- 2.2.3 顱腦模型參數(shù)對(duì)亞低溫過(guò)程的影響23-24
- 2.3 顱腦模型亞低溫過(guò)程的系統(tǒng)辨識(shí)24-25
- 2.4 顱腦亞低溫的降溫與升溫設(shè)定25-26
- 2.5 顱腦亞低溫過(guò)程的PID控制26-28
- 2.5.1 顱腦亞低溫過(guò)程的PID控制26-27
- 2.5.2 基于顱腦模型的PID控制仿真實(shí)驗(yàn)27-28
- 2.6 顱腦亞低溫過(guò)程的模糊控制28-32
- 2.6.1 模糊控制簡(jiǎn)介28-29
- 2.6.2 顱腦亞低溫過(guò)程模糊控制29-31
- 2.6.3 基于顱腦模型的模糊控制仿真實(shí)驗(yàn)31-32
- 2.7 小結(jié)32-33
- 第三章 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制33-45
- 3.1 簡(jiǎn)介33
- 3.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)33-35
- 3.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)33-34
- 3.2.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)34-35
- 3.3 模型參考自適應(yīng)控制35-36
- 3.4 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制36-41
- 3.4.1 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MRAC方案36-37
- 3.4.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)37-39
- 3.4.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法39-40
- 3.4.4 變步長(zhǎng)法40-41
- 3.5 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顱腦亞低溫自適應(yīng)控制41-42
- 3.5.1 被控對(duì)象參考模型41
- 3.5.2 FNNC和FNNI的結(jié)構(gòu)41-42
- 3.6 自適應(yīng)控制系統(tǒng)的仿真實(shí)驗(yàn)42-44
- 3.7 小結(jié)44-45
- 第四章 顱腦亞低溫自動(dòng)控制實(shí)驗(yàn)平臺(tái)45-56
- 4.1 簡(jiǎn)介45
- 4.2 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的設(shè)計(jì)要求45
- 4.3 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的硬件設(shè)計(jì)45-52
- 4.3.1 控制器46-47
- 4.3.2 半導(dǎo)體水溫控制系統(tǒng)47-50
- 4.3.3 水循環(huán)降溫冰帽50-51
- 4.3.4 溫度傳感器51-52
- 4.4 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的軟件設(shè)計(jì)52-54
- 4.4.1 控制器程序編寫(xiě)52-53
- 4.4.2 上位機(jī)操作界面53-54
- 4.5 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的性能測(cè)試54-55
- 4.6 小結(jié)55-56
- 第五章 對(duì)模型動(dòng)物的顱腦亞低溫控制實(shí)驗(yàn)56-67
- 5.1 簡(jiǎn)介56
- 5.2 模型動(dòng)物的選擇56-57
- 5.3 實(shí)驗(yàn)方法57-59
- 5.3.1 實(shí)驗(yàn)相關(guān)試劑與儀器57
- 5.3.2 實(shí)驗(yàn)操作57-59
- 5.4 亞低溫過(guò)程控制實(shí)驗(yàn)59-62
- 5.5 魯棒性實(shí)驗(yàn)62-66
- 5.5.1 抗干擾實(shí)驗(yàn)62-64
- 5.5.2 對(duì)象特性改變時(shí)的控制實(shí)驗(yàn)64-66
- 5.6 小結(jié)66-67
- 第六章 結(jié)論與展望67-70
- 6.1 論文總結(jié)67-68
- 6.2 研究展望68-70
- 參考文獻(xiàn)70-74
- 致謝74-76
- 個(gè)人簡(jiǎn)歷76-78
- 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的其它研究成果78
【參考文獻(xiàn)】
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