本文關(guān)鍵詞：基于模糊邏輯的機械通氣輔助決策的研究

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【摘要】：目的:機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)護室(ICU)內(nèi)停留24小時以上的患者有80%需要呼吸機輔助呼吸,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械通氣的應(yīng)用還存在著諸多的問題:①機械通氣的相關(guān)參數(shù)眾多,操作復(fù)雜,對臨床使用者有較高要求,因此限制了機械通氣的廣泛應(yīng)用;②不恰當?shù)臋C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,形成機械通氣肺損傷(VALI),甚至會增加患者死亡的風險。③機械通氣參數(shù)需要根據(jù)患者的病情進行及時調(diào)整,臨床工作繁忙容易導(dǎo)致使用者延誤調(diào)整機械通氣參數(shù)的時機,造成患者的病情延誤。臨床上針對機械通氣已經(jīng)總結(jié)出了許多成熟的經(jīng)驗和臨床指南,但是這些經(jīng)驗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)用先進的控制理論將臨床指南轉(zhuǎn)化為計算機語言實現(xiàn)對呼吸機的智能控制成為可能,而以此為目的的控制算法成為實現(xiàn)呼吸機智能控制的關(guān)鍵。本研究旨在為實現(xiàn)智能控制呼吸機做相關(guān)控制算法的研究,形成機械通氣的輔助決策系統(tǒng)。方法和內(nèi)容:本研究以機械通氣的智能控制算法為目標,通過調(diào)研機械通氣智能控制領(lǐng)域的研究熱點和趨勢,提出了建立人體呼吸系統(tǒng)計算機模型并結(jié)合模糊控制作為實現(xiàn)機械通氣輔助決策算法的基礎(chǔ)。為此針對機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)計算機模型的研究。人體呼吸系統(tǒng)計算機模型分為肺的力學模型和氣體交換模型。肺的力學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)采用簡化的肺電學特性模型,即能真實反映患者的肺部生理狀態(tài)又能降低計算量。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,人體血液運輸,組織氣體交換等五個過程,可以真實模擬患者體內(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)計算機模型為評估患者的肺部生理狀態(tài)以及機械通氣對患者的影響提供了可靠的仿真平臺。(2)基于模糊邏輯的機械通氣輔助決策算法的研究。機械通氣輔助決策算法是建立在專家知識庫基礎(chǔ)上,運用模糊邏輯將專家知識庫轉(zhuǎn)化為計算機語言,以此為機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。專家知識庫是在已有的機械通氣臨床指南和使用規(guī)則的基礎(chǔ)上,進行篩選和總結(jié)出來的機械通氣使用規(guī)則。專家知識庫的建立是為模糊控制器規(guī)則的設(shè)計提供臨床依據(jù)。根據(jù)臨床實際需求確定模糊控制器設(shè)計為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、計算量大等問題,在本課題的模糊控制器設(shè)計中采用了分層多規(guī)則結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)模糊控制器。即將模糊控制器的設(shè)計分為呼氣末正壓(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)計的復(fù)雜性,減少了計算量,提高了模糊控制器的準確性。(3)患者機械通氣狀態(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模型運用牛頓迭代法對患者的P-V曲線進行擬合,從而計算出患者肺動態(tài)順應(yīng)性等肺的重要指標�；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用牛頓迭代法對患者的SpO2-Fi O2曲線或SpO2-Fet O2曲線進行擬合可以計算出fs和f A2的值。結(jié)果:為了驗證機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)護室(ICU)合作,采用先分解測試再整體測試的方法,利用計算機仿真平臺結(jié)合臨床患者實際數(shù)據(jù)分三個實驗對決策系統(tǒng)進行驗證:(1)患者狀態(tài)識別算法和呼吸系統(tǒng)計算機模型的有效性實驗。實驗首先運用狀態(tài)識別算法根據(jù)患者的真實臨床數(shù)據(jù)對患者的狀態(tài)參數(shù)進行估算,并完善呼吸系統(tǒng)計算機模型。然后利用模型仿真患者在當前機械通氣參數(shù)下的生理參數(shù),并將結(jié)果與患者的實際生理參數(shù)進行對比,對比發(fā)現(xiàn)通過仿真獲得的患者的生理參數(shù)和患者實際的生理參數(shù)有很強的相關(guān)性,兩者之間的差值無統(tǒng)計學差異(P0.05)。同時實驗還對比了不同的機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,由此證明實驗建立的患者的呼吸系統(tǒng)計算機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驗。對于輔助決策算法的有效性實驗是應(yīng)用已驗證的計算機模型進行的,通過在算法模塊和計算機模型之間建立閉環(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)果進行調(diào)整,當閉環(huán)系統(tǒng)達到穩(wěn)定后算法的輸出做為最終系統(tǒng)的決策建議。通過實驗結(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)算法性能評測實驗。目前臨床上尚未建立完整的機械通氣質(zhì)量評價方法,所以在實驗中我們初步探討了針對機械通氣質(zhì)量的評價方法,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行評價,通過對問卷結(jié)果的統(tǒng)計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)機械通氣策略使用。結(jié)論:本研究綜合運用模糊控制和人體呼吸系統(tǒng)計算機模型完成了機械通氣專家輔助決策系統(tǒng)的建立,實現(xiàn)了對患者的機械通氣生理參數(shù)的采集、分析,并對患者的狀態(tài)進行了算法識別,最后根據(jù)患者的狀態(tài)對患者的機械通氣策略做出決策建議。系統(tǒng)的實現(xiàn)有效地降低了呼吸機的使用難度,方便臨床使用者更加準確地掌握患者的狀態(tài),并作出及時有效的機械通氣治療方案。
【關(guān)鍵詞】：機械通氣 模糊控制 計算機模型 輔助決策 專家知識庫
【學位授予單位】：中國人民解放軍軍事醫(yī)學科學院
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：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. 機械通氣13-15
• 1.1.1 機械通氣13
• 1.1.2 機械通氣在臨床中的應(yīng)用13-14
• 1.1.3 機械通氣在戰(zhàn)傷救治中的應(yīng)用14-15
• 1.2 機械通氣智能化控制技術(shù)15-25
• 1.2.1 機械通氣的閉環(huán)控制技術(shù)15-19
• 1.2.2 以計算機協(xié)議為基礎(chǔ)的專家知識庫輔助決策技術(shù)19-21
• 1.2.3 以人體計算機模型為基礎(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 氣體運輸33
• 2.1.5 組織換氣33
• 2.2 呼吸力學模型33-39
• 2.2.1 呼吸力學模型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 機械通氣安全規(guī)則的設(shè)定52-53
• 3.1.2 機械通氣目標的設(shè)定53-54
• 3.1.3 機械通氣通用運行規(guī)則54
• 3.2 模糊邏輯控制器的設(shè)計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66
• 3.2.6 去模糊化66
• 3.3 模糊邏輯控制器的實現(xiàn)66-69
• 3.4 小結(jié)69-70
• 第四章 實驗與討論70-98
• 4.1 實驗平臺的建立70-76
• 4.1.1 實驗平臺硬件組成71-73
• 4.1.1.1 呼吸機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 血氣分析儀73
• 4.1.2 實驗平臺軟件組成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 人機界面的設(shè)計75-76
• 4.2 患者的選擇76-77
• 4.3 實驗流程設(shè)計77-78
• 4.4 患者呼吸系統(tǒng)計算機模型的有效性實驗78-89
• 4.4.1 肺的順應(yīng)性和呼吸阻力的計算78-82
• 4.4.2 氣體交換肺內(nèi)分流和通氣灌注比的計算82-86
• 4.4.3 人體呼吸系統(tǒng)計算機模型的有效性實驗86-87
• 4.4.4 實驗小結(jié)與討論87-89
• 4.5 模糊邏輯輔助決策算法的性能評估實驗89-98
• 4.5.1 整體實驗過程介紹89-90
• 4.5.2 模糊邏輯輔助決策算法的仿真實驗90-95
• 4.5.3 算法性能評估95-97
• 4.5.4 實驗小結(jié)與討論97-98
• 第五章 總結(jié)和展望98-101
• 參考文獻101-108
• 文獻綜述108-122
• 參考文獻118-122
• 在學期間發(fā)表的與學位論文相關(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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