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J-GLOBAL ID：201802257619293871   整理番号：18A2044666

適応パラメータ推定に基づく血圧患者のための静脈内ドラッグデリバリーシステム【JST・京大機械翻訳】

Intravenous Drug Delivery System for Blood Pressure Patient Based on Adaptive Parameter Estimation

著者 (2件)： Singh Bharat (Department of Electrical Engineering, Gautam Buddha University, Greater Noida, India) ,  Urooj Shabana (Department of Electrical Engineering, Gautam Buddha University, Greater Noida, India)
資料名： International Journal of Natural Computing Research  (International Journal of Natural Computing Research)
巻： 7  号： 3  ページ： 42-53  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3927A  ISSN： 1947-928X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 制御されたドラッグデリバリーシステム(DDS)は,患者の身体に静脈内に治療薬の注射をサポートし,患者の薬物の注入速度,血圧,および薬物放出の時間を容易に制御する電気機械システムである。平均動脈圧(MABP)と心拍出量(CO)の制御された手術は,臨床手術において非常に望ましい。MABPを制御するための種々の方法が提案されており,すべての方法は患者モデルに従って一定の欠点を有している。本論文では,パラメータ推定技術に基づく積分強化学習に基づくファジィ推論システム(IRLFI)を用いた血圧制御を提案し,積分二乗誤差(ISE),積分絶対誤差(IAE),積分時間重み付け絶対誤差(ITAE),二乗平均二乗誤差(RMSE),収束時間(CT)を比較した。Copyright 2018 IGI Global All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 推定量 ,  *ドラッグデリバリーシステム ,  *血圧 ,  心臓拍出量 ,  薬物放出 ,  積分 ,  *患者 ,  重みづけ ,  強化学習 ,  *静脈 ,  電気機械 ,  *パラメータ推定
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  絶対誤差 ,  平均動脈圧 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ドラッグデリバリーシステム ,  ファジィ推論システム ,  最大事後推定量 ,  平均動脈血圧 ,  ニトロプルシドナトリウム

分類 (2件)： 化学プロセスの制御  (XC02020N) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  パラメータ推定 ,  血圧 ,  患者 ,  静脈 ,  ドラッグデリバリーシステム