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J-GLOBAL ID：201702214310331611   整理番号：17A1631317

左心室補助装置の反復学習制御【Powered by NICT】

Iterative Learning Control of a Left Ventricular Assist Device

著者 (8件)： Ketelhut M. (Institute of Automatic Control, RWTH Aachen University, Aachen, Germany) ,  Schrodel F. (Institute of Automatic Control, RWTH Aachen University, Aachen, Germany) ,  Stemmler S. (Institute of Automatic Control, RWTH Aachen University, Aachen, Germany) ,  Roseveare J. (Institute of Automatic Control, RWTH Aachen University, Aachen, Germany) ,  Hein M. (Clinic for Anesthesiology, University Hospitel Aachen, Aachen, Germany) ,  Gesenhues J. (Institute of Automatic Control, RWTH Aachen University, Aachen, Germany) ,  Albin T. (Institute of Automatic Control, RWTH Aachen University, Aachen, Germany) ,  Abel D. (Institute of Automatic Control, RWTH Aachen University, Aachen, Germany)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 50  号： 1  ページ： 6684-6690  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ドナー臓器の不足のため,左室補助装置(LVAD)の重要性が増している。現状の一定速度(CS)室における大動脈からunderpumping,心室吸引または血液の逆流のような効果をもたらすポンプを運転することである。拡張末期容積(EDV)は静脈還流,拡張機能および収縮期圧開発により影響される。心室負荷の良質な医療指標である。型ノルム-最適反復学習制御(NOILC)アルゴリズムは,病理学的心室のEDVを形成するように設計されている。添加では,例えば脳室の均一な充填と収縮期ポンピングの予防のような,さらなる制約条件を考慮した。全身循環とポンプの単純化したモデルを用いて,肺静脈圧の変化に対するシステム応答を研究し,コントローラの性能をベンチマークすることである。結果は,このアルゴリズムが優れた追従性能を獲得し,心室の拡張を妨げることを示した。最適制御出力軌道は知られていないにもかかわらず,アプローチは多くの生理学的変数を制御するための機会を医師に提供する。今後の研究は,瞬間的な擾乱の排除と可変サイクル期間の取込に関するコントローラの性能の改善に焦点を当てた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *心室 ,  医師 ,  モデル ,  *心室補助人工心臓 ,  大動脈 ,  収縮期血圧 ,  ノルム ,  最適制御 ,  アルゴリズム ,  モデリング ,  制御装置 ,  生理学
準シソーラス用語： 収縮期 ,  *反復学習制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 生物医学システムのモデリング ,  シミュレーション ,  visualization ,  反復学習制御 ,  心室補助装置 ,  ノルム最適反復学習制御

分類 (1件)： 生体代行装置  (EL04000N)

タイトルに関連する用語 (2件)： 左心室補助装置 ,  反復学習制御