麻醉闭环控制系统模型的研究

发布时间：2017-08-14 07:40

  本文关键词：麻醉闭环控制系统模型的研究

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【摘要】：在临床手术中,麻醉是必不可少的一项措施。为了能够对病人的麻醉深度进行实时的自动监测控制,本文建立了一个基于Renyi排序熵(RPE)的麻醉闭环控制系统模型。本文提出的麻醉闭环控制系统包括:三房室药代学模型,由粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)辨识的药效学模型;蚁群PID(Ant Colony Optimization-Proportional Integral Derivative,ACO-PID)和模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)控制器。为了评估两种控制方法的控制效果,采用上升时间、超调量、误差、中值误差、绝对中值误差和波动等指标对控制结果进行统计分析,结果证明RPE可以用于麻醉闭环控制系统中对病人的麻醉深度进行评估,两种控制方法都可以很快通过调整给药速度使麻醉深度达到期望值,并维持不同手术操作所需的麻醉深度,满足临床需求。为了实现在仿真中产生脑电信号,建立更接近临床实际的麻醉闭环控制系统模型,本文还提出了丘脑皮层神经群模型。此模型主要由丘脑-皮层中继细胞神经群(Thalamo-cortical relay cell population,TCR)、丘脑网状核神经群(Thalamic reticular nucleus,TRN)、锥体神经元(Pyramidal neurons),兴奋性神经元(Excitatory interneurons)、慢速动力学抑制性神经元(GABAA,slow)和快速动力学抑制性神经元(GABAA,fast)六个神经群组成。通过调整丘脑-皮层中继细胞神经群,丘脑网状核神经群和锥体神经元群的输入,模拟产生的脑电信号具有和实际脑电信号相同的频谱,可以实现不同麻醉状态的切换。同时,由于麻醉闭环控制系统中常用的麻醉深度指标均为单一尺度指标,而神经信号往往是多尺度信号,为了探索多尺度麻醉深度指标,本文提出了六种多尺度排序熵方法来量化EEG信号中的药物效应。六种多尺度排序熵由三种排序熵,即香农排序熵(Shannon permutation entropy,SPE)、Renyi排序熵(Renyi permutation entropy,RPE)、Tsallis排序熵(Tsallis permutation entropy,TPE),与两种多尺度分解方法-粗粒化方法(coarse-graining,CG)和移动均值化方法(moving-average,MA)组合构成,从跟踪麻醉深度的能力、抗噪性和区分不同麻醉状态等方面进行评估,探索最优的多尺度排序熵指标。
【关键词】：脑电信号 药代药效动力学模型 麻醉闭环控制系统 神经群模型 多尺度排序熵
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP273;R614
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 脑电信号概述11-12
• 1.2 临床麻醉及麻醉状态下脑电信号的特点12-13
• 1.3 病人模型13-14
• 1.4 麻醉深度监测指标14-16
• 1.5 麻醉闭环控制现状16-17
• 1.6 论文主要研究内容17-19
• 第2章 麻醉控制理论基础19-28
• 2.1 药代药效动力学模型19-20
• 2.2 粒子群优化算法20-21
• 2.3 蚁群PID控制算法21-23
• 2.4 模型预测控制算法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 本章小结27-28
• 第3章 基于蚁群PID和MPC算法的麻醉闭环控制系统设计28-39
• 3.1 背景28
• 3.2 基于RENYI排序熵的药效学模型辨识28-31
• 3.2.1 数据采集和预处理28-29
• 3.2.2 辨识结果29-31
• 3.3 闭环控制系统控制框图及控制器的设计31-33
• 3.3.1 基于蚁群PID算法的麻醉闭环控制设计31-32
• 3.3.2 基于MPC算法的麻醉闭环控制设计32-33
• 3.4 麻醉闭环控制系统仿真结果33-36
• 3.4.1 蚁群PID控制器的仿真结果33-34
• 3.4.2 MPC控制器的仿真结果34-36
• 3.5 统计分析36-37
• 3.6 本章小结37-39
• 第4章 麻醉的丘脑皮层神经群模型39-47
• 4.1 背景39
• 4.2 丘脑皮层神经群模型的结构39-41
• 4.3 丘脑皮层神经群模型的实现41-44
• 4.3.1 丘脑皮层神经群模型的整体描述41-42
• 4.3.2 丘脑神经群爆发机制和GABA受体42
• 4.3.3 椎体神经群脱促进作用42-43
• 4.3.4 丘脑皮层神经群模型的参数43-44
• 4.4 仿真实验结果44-45
• 4.5 本章小结45-47
• 第5章 麻醉脑电信号的多尺度排序熵分析47-57
• 5.1 背景47
• 5.2 多尺度排序熵在模拟脑电信号中的应用47-49
• 5.3 多尺度排序熵在临床脑电信号中的应用49-55
• 5.3.1 麻醉脑电信号采集和预处理49-50
• 5.3.2 实验结果50-52
• 5.3.3 统计分析52-55
• 5.4 本章小结55-57
• 结论57-58
• 参考文献58-66
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果66-67
• 致谢67

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本文编号：671532