ハイブリッド最適化法を用いた肺エラスタンスRBFネットワーク表現形モデルの推定

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-102

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): Estimation of Pulmonary Elastance RBF Network Model Using Hibrid Optimization Method

著者名: 渡瀬 翔悟(福井工業大学),中道 正紀(福井工業大学),金江 春植(純真学園大学)

著者名(英語): Shogo Watase(Fukui University of Technology),Masanori Nakamichi(Fukui University of Technology),Shunshoku Kanae(Junshin Gakuen University)

キーワード: 呼吸システム,人工呼吸,エラスタンス,RBFネットワーク,遺伝的アルゴリズム,焼き鈍し法

要約(日本語): 人間の肺特性は個々に異なるものであり，人工呼吸を行うに当たっては患者の特徴に適合した換気条件を設定することが望ましいが，人工呼吸器のパラメータ設定は医師の経験と勘によって行われているのが現状である．本研究では，推定する肺エラスタンスの表現形式としてRBFネットワークモデルを採用し，そのモデルのノード数・中心・広がりの決定には遺伝的アルゴリズムと焼鈍し法を組み合わせたハイブリッドの最適化法を用いる方法を提案する．また，実患者データを用いて推定実験を行い，人工呼吸器のパラメータ設定に必要とされる静的P-V曲線を求める事で提案手法の有効性を検証する．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 274 Kバイト