人工呼吸のための数理モデル化手法と呼吸管理の医療支援システムの開発

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本研究は、人の呼吸システムの数理モデルを構築するための手法を確立し、人工呼吸の測定データより各々の患者さんの呼吸特性を推定し、それぞれの患者に適合した換気条件をシステマティック設定する仕組みを作り上げ、患者さんにとって安全かつ快適な人工呼吸を可能にする人工管理の新しい枠組みを開発することを全体の目的としている。今まで、人工呼吸システムの数理モデルとして肺エラスタンスとレジスタンスを多項式でモデル化した多項式表現型連続時間モデル、肺エラスタンスとレジスタンスをニューラルネットワークでモデル化したニューラルネットワーク表現型連続時間モデル、また肺エラスタンスとレジスタンスをファジー論理でモデル化したファジー表現型連続時間モデルの枠組みを提案し、さらにそれぞれについて人工呼吸の測定データから患者さんの呼吸モデルを推定するためのオフラインおよびオンラインのパラメータ推定法提案している。これらの成果を踏まえ今年度では、呼吸のモデリングおよび呼吸の管理において、これからますますネットワーク手法が使われることを見据え、1）マルチエージェント分布型ネットワークに対して、リンクおよび入力にノイズが含まれる場合のパラメータの適応推定手法を開発提案した。２）分布型ネットワークにおいて、スパースなシステムの同定のためにL1-RLS技法に基づくバイアス補償型推定アルゴリズムを提案し、有効であることを確認した。