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麻醉靶控輸注的控制策略及算法研究

發(fā)布時間:2019-01-11 12:38
【摘要】: 衡量麻醉品質最為關鍵的參數(shù)是麻醉深度,它包括監(jiān)測鎮(zhèn)靜、鎮(zhèn)痛和肌肉松弛三個方面的復雜信息,而高品質麻醉的目標就是在麻醉過程中有效和適當?shù)乜刂剖中g對象的麻醉深度,靶控輸注(以下簡稱TCI)是以藥代動力學和藥效動力學原理為基礎,通過調節(jié)輸注曲線來控制目標或靶位(血漿或效應室)的藥物濃度,以滿足臨床麻醉的一種靜脈給藥方法。 從二十世紀八十年代以來,計算機的靜脈自動給藥系統(tǒng)TCI問世,使靜脈麻醉得到極大的改善和發(fā)展。目前TCI研究所用的模型是傳統(tǒng)的房室模型,其藥代參數(shù)只是對群體的平均估計,與特定個體的實際的藥代參數(shù)之間存在很大的差異。生理模型可以真實地反映藥物在人體中的生理學過程,可以更精確地描述特定個體的實際的藥代參數(shù)。論文在建立麻醉對象的生理模型基礎上,對其結構以及參數(shù)的靈敏度進行詳細分析,進一步借助經(jīng)典以及現(xiàn)代控制理論對麻醉控制進行策略研究。構建了一套麻醉閉環(huán)控制的平臺,提出了一種采用先進的閉環(huán)控制算法,求解基于對象生理模型的TCI曲線的方法,并將計算所得的給藥曲線應用于臨床。 圍繞麻醉靶控輸注的控制策略及算法研究,本論文重點進行了三方面的研究: 一、閉環(huán)自動控制理論指導下的臨床麻醉給藥方法的研究 以異丙酚對象生理模型為基礎,以聽覺誘發(fā)電位指數(shù)(以下簡稱AEPI)為反饋變量,用閉環(huán)控制算法求解注射給藥曲線,解決了復雜生理模型高階微分方程解析求解的困難。經(jīng)臨床驗證,研究求得的給藥曲線比傳統(tǒng)三室模型解析法得到的給藥曲線能滿足更為精確的靶控需求。完整的生理模型可以反映個體的不同生理特性,因此研究基于復雜生理模型的注射給藥曲線求解方法對個性化用藥的研究具有重要意義。 二、麻醉靶控輸注的迭代自學習控制算法研究 針對麻醉控制對象的個體差異性,論文設計出P型迭代自學習控制器(P-ILC)與PID控制器相結合的復合控制器,利用系統(tǒng)先前的控制經(jīng)驗和輸出誤差來修正當前的控制信息,其控制參數(shù)不依賴于被控對象的生理參數(shù),具有廣泛的適用性和較好的魯棒性。該研究解決了傳統(tǒng)控制算法的參數(shù)整定與麻醉對象的生理參數(shù)的差異性之間的矛盾,實現(xiàn)了用一種控制算法及參數(shù)滿足所有麻醉對象的TCI控制要求。實驗表明,迭代自學習提高了響應速度,減小了穩(wěn)態(tài)誤差,收斂速度較快,使經(jīng)典PID控制失調的現(xiàn)象得到良好改善。 三、構建了一套麻醉TCI的研究系統(tǒng),并成功應用于臨床 通過論文研究工作,,將理論研究成果應用于麻醉實踐,構建了一套符合臨床規(guī)范的麻醉TCI研究系統(tǒng),由硬件設備體系和自主研發(fā)的軟件界面及麻醉過程中給藥曲線算法組成。硬件體系由臨床的麻醉監(jiān)護儀器(包括無創(chuàng)血壓監(jiān)護儀,多功能氣體監(jiān)護儀和AEPI監(jiān)護儀等),閉環(huán)控制計算機以及微量注射泵等組成。通過系統(tǒng)控制軟件在線可編程技術,實現(xiàn)了麻醉過程的步驟化可變參數(shù)控制,滿足麻醉實驗方案的多種模式需求。 該系統(tǒng)已經(jīng)成功應用于臨床實驗,20例結果表明:達到穩(wěn)態(tài)的平均時間為200秒左右,AEPI響應速度較快,AEPI穩(wěn)態(tài)值可以較好地維持在目標數(shù)值20附近。實際測量的AEPI曲線與仿真曲線基本吻合,取得了較好的臨床效果。 以上研究未見相關文獻報導,具有創(chuàng)新性。 論文對靶控輸注的控制策略及算法進行了全面的仿真研究,相關的創(chuàng)新算法已應用于臨床手術,符合臨床的給藥規(guī)范,在手術過程中維持了較好的麻醉效果,達到臨床麻醉的要求。本課題對麻醉自動控制理論的研究及臨床的個性化合理用藥都具有指導意義。
[Abstract]:......
【學位授予單位】:浙江大學
【學位級別】:博士
【學位授予年份】:2007
【分類號】:R614;R311

【參考文獻】

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本文編號:2407141

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