本文關(guān)鍵詞：麻醉閉環(huán)控制系統(tǒng)模型的研究

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【摘要】：在臨床手術(shù)中,麻醉是必不可少的一項(xiàng)措施。為了能夠?qū)Σ∪说穆樽砩疃冗M(jìn)行實(shí)時(shí)的自動(dòng)監(jiān)測(cè)控制,本文建立了一個(gè)基于Renyi排序熵(RPE)的麻醉閉環(huán)控制系統(tǒng)模型。本文提出的麻醉閉環(huán)控制系統(tǒng)包括:三房室藥代學(xué)模型,由粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)辨識(shí)的藥效學(xué)模型;蟻群PID(Ant Colony Optimization-Proportional Integral Derivative,ACO-PID)和模型預(yù)測(cè)控制(Model Predictive Control,MPC)控制器。為了評(píng)估兩種控制方法的控制效果,采用上升時(shí)間、超調(diào)量、誤差、中值誤差、絕對(duì)中值誤差和波動(dòng)等指標(biāo)對(duì)控制結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果證明RPE可以用于麻醉閉環(huán)控制系統(tǒng)中對(duì)病人的麻醉深度進(jìn)行評(píng)估,兩種控制方法都可以很快通過(guò)調(diào)整給藥速度使麻醉深度達(dá)到期望值,并維持不同手術(shù)操作所需的麻醉深度,滿足臨床需求。為了實(shí)現(xiàn)在仿真中產(chǎn)生腦電信號(hào),建立更接近臨床實(shí)際的麻醉閉環(huán)控制系統(tǒng)模型,本文還提出了丘腦皮層神經(jīng)群模型。此模型主要由丘腦-皮層中繼細(xì)胞神經(jīng)群(Thalamo-cortical relay cell population,TCR)、丘腦網(wǎng)狀核神經(jīng)群(Thalamic reticular nucleus,TRN)、錐體神經(jīng)元(Pyramidal neurons),興奮性神經(jīng)元(Excitatory interneurons)、慢速動(dòng)力學(xué)抑制性神經(jīng)元(GABAA,slow)和快速動(dòng)力學(xué)抑制性神經(jīng)元(GABAA,fast)六個(gè)神經(jīng)群組成。通過(guò)調(diào)整丘腦-皮層中繼細(xì)胞神經(jīng)群,丘腦網(wǎng)狀核神經(jīng)群和錐體神經(jīng)元群的輸入,模擬產(chǎn)生的腦電信號(hào)具有和實(shí)際腦電信號(hào)相同的頻譜,可以實(shí)現(xiàn)不同麻醉狀態(tài)的切換。同時(shí),由于麻醉閉環(huán)控制系統(tǒng)中常用的麻醉深度指標(biāo)均為單一尺度指標(biāo),而神經(jīng)信號(hào)往往是多尺度信號(hào),為了探索多尺度麻醉深度指標(biāo),本文提出了六種多尺度排序熵方法來(lái)量化EEG信號(hào)中的藥物效應(yīng)。六種多尺度排序熵由三種排序熵,即香農(nóng)排序熵(Shannon permutation entropy,SPE)、Renyi排序熵(Renyi permutation entropy,RPE)、Tsallis排序熵(Tsallis permutation entropy,TPE),與兩種多尺度分解方法-粗�；椒�(coarse-graining,CG)和移動(dòng)均值化方法(moving-average,MA)組合構(gòu)成,從跟蹤麻醉深度的能力、抗噪性和區(qū)分不同麻醉狀態(tài)等方面進(jìn)行評(píng)估,探索最優(yōu)的多尺度排序熵指標(biāo)。
【關(guān)鍵詞】：腦電信號(hào) 藥代藥效動(dòng)力學(xué)模型 麻醉閉環(huán)控制系統(tǒng) 神經(jīng)群模型 多尺度排序熵
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP273;R614
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 腦電信號(hào)概述11-12
• 1.2 臨床麻醉及麻醉狀態(tài)下腦電信號(hào)的特點(diǎn)12-13
• 1.3 病人模型13-14
• 1.4 麻醉深度監(jiān)測(cè)指標(biāo)14-16
• 1.5 麻醉閉環(huán)控制現(xiàn)狀16-17
• 1.6 論文主要研究?jī)?nèi)容17-19
• 第2章 麻醉控制理論基礎(chǔ)19-28
• 2.1 藥代藥效動(dòng)力學(xué)模型19-20
• 2.2 粒子群優(yōu)化算法20-21
• 2.3 蟻群PID控制算法21-23
• 2.4 模型預(yù)測(cè)控制算法23-24
• 2.5 多尺度排序熵24-27
• 2.5.1 多尺度分解法24-25
• 2.5.2 排序熵25-26
• 2.5.3 多尺度排序熵26-27
• 2.6 本章小結(jié)27-28
• 第3章 基于蟻群PID和MPC算法的麻醉閉環(huán)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)28-39
• 3.1 背景28
• 3.2 基于RENYI排序熵的藥效學(xué)模型辨識(shí)28-31
• 3.2.1 數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理28-29
• 3.2.2 辨識(shí)結(jié)果29-31
• 3.3 閉環(huán)控制系統(tǒng)控制框圖及控制器的設(shè)計(jì)31-33
• 3.3.1 基于蟻群PID算法的麻醉閉環(huán)控制設(shè)計(jì)31-32
• 3.3.2 基于MPC算法的麻醉閉環(huán)控制設(shè)計(jì)32-33
• 3.4 麻醉閉環(huán)控制系統(tǒng)仿真結(jié)果33-36
• 3.4.1 蟻群PID控制器的仿真結(jié)果33-34
• 3.4.2 MPC控制器的仿真結(jié)果34-36
• 3.5 統(tǒng)計(jì)分析36-37
• 3.6 本章小結(jié)37-39
• 第4章 麻醉的丘腦皮層神經(jīng)群模型39-47
• 4.1 背景39
• 4.2 丘腦皮層神經(jīng)群模型的結(jié)構(gòu)39-41
• 4.3 丘腦皮層神經(jīng)群模型的實(shí)現(xiàn)41-44
• 4.3.1 丘腦皮層神經(jīng)群模型的整體描述41-42
• 4.3.2 丘腦神經(jīng)群爆發(fā)機(jī)制和GABA受體42
• 4.3.3 椎體神經(jīng)群脫促進(jìn)作用42-43
• 4.3.4 丘腦皮層神經(jīng)群模型的參數(shù)43-44
• 4.4 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果44-45
• 4.5 本章小結(jié)45-47
• 第5章 麻醉腦電信號(hào)的多尺度排序熵分析47-57
• 5.1 背景47
• 5.2 多尺度排序熵在模擬腦電信號(hào)中的應(yīng)用47-49
• 5.3 多尺度排序熵在臨床腦電信號(hào)中的應(yīng)用49-55
• 5.3.1 麻醉腦電信號(hào)采集和預(yù)處理49-50
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果50-52
• 5.3.3 統(tǒng)計(jì)分析52-55
• 5.4 本章小結(jié)55-57
• 結(jié)論57-58
• 參考文獻(xiàn)58-66
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果66-67
• 致謝67

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