大鼠心肺复苏智能控制系统的研究与实现

发布时间：2020-04-23 07:20

【摘要】：心肺复苏(CPR)是抢救心脏骤停患者的唯一有效途径,胸外按压作为心肺复苏的主要方面,保证其按压质量对于急救成功有着重要意义。然而《2010美国心脏协会(AHA)心肺复苏及心血管急救(ECC)指南》推荐的按压频率和深度仍没有得到人们的广泛认同,心肺复苏过程基础研究显得极为迫切。目前心肺复苏过程基础研究通常采用动物实验的方式,以大鼠作为实验对象,在大鼠心脏骤停后进行心肺复苏。大鼠心肺复苏实验中多采用人工胸外按压,实验操作者根据生理指标基于经验调整按压方式。这种人工按压方式难以实现准确、稳定、有效的胸外按压,制约着心肺复苏过程基础研究的发展。针对上述问题,本文设计一种自动控制的大鼠心肺复苏按压装置,提出一种基于机器学习分类算法的大鼠心肺复苏智能控制方法,有效提升了心脏骤停大鼠的心肺复苏成功率,为未来心肺复苏胸外按压提供理论依据,在心肺复苏基础研究领域具有重要意义。本文的研究内容如下:1、设计大鼠心肺复苏按压装置。综合考虑该装置的功能需求和性能指标,利用CAD软件SolidWorks完成装置的三维设计;按压头的驱动采用PLC作为下位机,控制伺服电机驱动滚珠丝杠在直线导轨上实现按压头的高精度往复直线移动;基于.NET平台使用C#语言开发了上位机控制软件,实现了计算机软件对按压操作的控制和生理指标的显示与存储。2、采集和处理心肺复苏实验中反映大鼠生理状态的特征参数。采集心肺复苏实验过程中的主动脉血压信号、体温信号和按压力信号,基于胸外按压机理,提出收缩压、舒张压、平均压、每搏输出量、K值和主波上升斜率6个生理特征参数,又引入大鼠个体特征和按压特征,归纳出18个特征参数,较为全面的反映了大鼠心肺复苏实验过程中的生理状态。采用基于小波变换的极值搜索算法对血压信号的极值点进行检测,进而计算出各特征参数,并对各特征参数进行了标准化处理。3、提出大鼠心肺复苏智能控制方法。通过特征提取,将整个实验过程转化为一个多维度特征集合,结合Logistic回归算法、贝叶斯判别式算法和C4.5决策树算法,建立基于机器学习分类算法的大鼠自主循环恢复预测模型,分析得到影响心脏骤停大鼠自主循环恢复的关键因素。最后,基于影响大鼠自主循环恢复的关键因素设计实现了大鼠心肺复苏智能控制方法,并对该方法进行了验证。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TH77

【参考文献】

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本文编号：2637494