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基于模糊神经网络的麻醉靶控输注控制算法研究
作 者: 董亮
导 师: 熊冬生; 张兴安
学 校: 华南理工大学
专 业: 生物医学工程
关键词: 靶控输注 模糊控制 PID控制 RBF神经网络 麻醉深度
分类号: TP183
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
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内容摘要
麻醉靶控输注是在人体药代动力学与药效学的基础上,通过调节目标药物浓度,以达到控制麻醉深度的目的,其对保证病人麻醉深度安全有着深远的意义。由于麻醉手术个体特异性较大,生理模型参数较难控制,麻醉靶控输注虽有发展,但很缓慢。麻醉靶控输注其重点在于麻醉靶控输注控制算法的研究,对于临床上麻醉深度监测个体差异大、麻醉自动控制方法不够完善的问题,本文综合临床麻醉医师的麻醉经验、模糊控制理论中的经验规则库以及神经网络具有的自容错、自学习、自适应能力,智能整定PID各个参数,研究了基于BIS指数模糊神经网络的麻醉靶控输注算法,搭建其系统控制平台,从而实现麻醉靶控输注的智能控制。从麻醉深度监测的药理学基础和电生理学基础两个方面出发,讨论了麻醉深度的监测以及麻醉深度监护仪的发展。在麻醉深度监测的电生理学基础这一部分中主要讨论了临床使用较为广泛的几种参数:BIS指数、Narcotrend指数、AEP指数、CSI指数、熵指数等;同时讨论了对应指数的相关麻醉深度监护仪的发展,揭示临床上常用麻醉深度监测方法和监护仪器、麻醉靶控输注控制系统的可靠性及局限性,为本文选择BIS麻醉深度监护指数和BIS麻醉深度监护仪提供依据。研究基于BIS麻醉深度监测指数的模糊神经网络麻醉靶控输注的PID控制算法:通过BIS麻醉深度监护仪采集病人手术过程中的BIS监测指数,利用模糊控制的经验规则库和神经网络具有的容错自学习及自适应能力,智能整定PID各个参数,从而达到控制BIS监测指数的目的并在matlab中进行了控制器的相关设计。仿真曲线中基于模糊神经网络PID的麻醉靶控输注控制阶跃响应较快;BIS曲线较为平稳,能达到设定的目标值。以80C52单片机和PC机为核心,搭建TCI给药方式的控制平台,主要包括:结构设计、功能实现、硬件平台的搭建和软件程序的开发,其重点在于系统中硬件部分平台的搭建、电路的设计,软件部分单片机上程序的编写、pc机上的界面的开发、以及指令的传输和数据的通信。最后进行算法仿真实验,验证了该系统的稳定性和可靠性,实现麻醉靶控输注的智能控制。
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全文目录
摘要 5-6 Abstract 6-8 目录 8-11 第一章 绪论 11-18 1.1 课题研究的背景与意义 11-12 1.2 麻醉靶控输注国内外研究现状 12-14 1.3 本课题的提出 14 1.4 本文研究的基础 14-16 1.5 本文研究内容和创新点 16-17 1.6 论文的组织结构 17-18 第二章 麻醉深度监测方法及监护设备 18-23 2.1 引言 18 2.2 麻醉深度监测的药理学基础 18 2.3 麻醉深度监测的电生理方法 18-21 2.3.1 脑电图(EEG) 18-19 2.3.2 脑电双频指数(BIS) 19 2.3.3 听觉诱发电位指数(AEP) 19-20 2.3.4 Narcotrend 指数 20 2.3.5 Entropy 熵指数 20-21 2.3.6 脑电状态指数(CSI) 21 2.3.7 其他监测方法 21 2.4 本文所选的麻醉深度指标 21-22 2.5 本章小结 22-23 第三章 麻醉靶控输注控制系统的设计 23-32 3.1 引言 23 3.2 麻醉靶控输注控制系统方案设计 23-24 3.3 系统设计流程图 24 3.4 系统硬件平台的设计 24-28 3.4.1 BIS 监护仪 25 3.4.2 80C52 单片机 25-26 3.4.3 Graseby3500 输注泵 26 3.4.4 复位电路及时钟电路 26-27 3.4.5 串口通信电平转换电路 27 3.4.6 单片机供电系统 27-28 3.5 软件技术设计 28-31 3.5.1 下位机程序 28-29 3.5.2 上位机程序 29-31 3.6 本章小结 31-32 第四章 模糊神经网络麻醉靶控输注控制算法 32-46 4.1 引言 32 4.2 控制器设计原理 32 4.3 PID 控制 32-34 4.4 模糊 PID 控制 34-37 4.4.1 模糊控制规则的制定 35-37 4.5 RBF 神经网络 37-39 4.6 模糊 RBF 神经网络 PID 控制器 39-42 4.7 基于 matlab 的控制器设计及系统仿真 42-45 4.8 本章小结 45-46 第五章 算法程序和实验结果 46-67 5.1 引言 46 5.2 异丙酚生理对象模型仿真 46-48 5.3 控制器算法程序 48-50 5.4 基于模糊神经网络 PID 控制系统的仿真 50-54 5.5 系统仿真结果 54-58 5.6 靶控输注平台软件程序 58-64 5.7 靶控输注平台实验结果 64-66 5.8 本章小结 66-67 总结与展望 67-71 工作总结 67-68 工作展望 68-71 参考文献 71-75 攻读硕士学位期间取得的研究成果 75-76 致谢 76-77 附件 77
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算
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