Научная статья на тему 'СОГЛАСОВАНИЕ РАБОТЫ МЕДИЦИНСКИХ ПРИБОРОВ'

СОГЛАСОВАНИЕ РАБОТЫ МЕДИЦИНСКИХ ПРИБОРОВ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
6
0
Читать
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ИВЛ / автоматизация / пульсоксиметрия / дыхательная смесь / сатурация.

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Прудников А. Ф.

Целью исследования является рассмотрение возможности объединения аппарата ИВЛ и пульсоксиметра для автоматизации процесса регулирования концентрации кислорода в дыхательной смеси. Приведен алгоритм определения необходимой концентрации, а также преимущества такой системы.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Прудников А. Ф.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
Предварительный просмотр
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «СОГЛАСОВАНИЕ РАБОТЫ МЕДИЦИНСКИХ ПРИБОРОВ»

классификации, приведенными в статье, специалист соответствующего уровня может самостоятельно спроектировать систему классификации не только транспортных средств, но и иных объектов промышленности и хозяйства, классификация которых в реальном времени способна повысить эффективность и безопасность промышленных и иных инфраструктурных объектов. Список использованной литературы:

1. Berman, J.J. Classification Made Relevant: How Scientists Build and Use Classifications and Ontologies / J.J. Berman. - Cambridge, Massachusetts: Academic Press, 2022. - 444 p. - ISBN 978-0-323-91786-5.

2. Kul, S. A concise review on vehicle detection and classification / S. Kul, S. Eken, A. Sayar // International Conference on Engineering and Technology (ICET). — 2017, pp. 1—4.

3. Lee, Ho. Using LIDAR to Validate the Performance of Vehicle Classification Stations / Ho Lee, B. Coifman // Journal of Intelligent Transportation Systems. — 2015. — № 4 (19). — pp. 355—369.

4. Odat, E. Vehicle classification and speed estimation using combined passive infrared/ultrasonic sensors / E. Odat, J. S. Shamma, C. Claudel I// EEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. — 2018. — № 5 (19).

— pp. 1593—1606.

5. Sahin, O. Methods for classification of truck trailers using side-fire light detection and ranging (LiDAR) Data / O. Sahin, R. V. Nezafat, M. Cetin // Journal of Intelligent Transportation Systems. — 2022. — № 1 (26). — pp. 1—13.

6. Theodoridis, S. Machine Learning: A Bayesian and Optimization Perspective / S. Theodoridis. - 2nd ed. -Cambridge, Massachusetts: Academic Press, 2020. - 1160 p. - ISBN 978-0-12-818803-3.

7. Дубачев Д.В. СИСТЕМЫ КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ ПО ЗАДАННЫМ ПАРАМЕТРАМ НА ПРИМЕРЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КЛАССА ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ. ПРОБЛЕМЫ В РЕАЛЬНЫХ УСЛОВИЯХ. МЕТОДЫ КОРРЕКЦИИ ОШИБОК. ПРОЕКТИРОВАНИЕ КЛАССИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ. // Международный научный журнал "Инновационная наука". - 2023. - №11-2. - С. 30-38.

8. Won, M. Intelligent Traffic Monitoring Systems for Vehicle Classification: A Survey / M.Won // IEEE Access.

— 2020, April. — № 8. — pp. 73340—73358.

9. Wu, J. Automatic Vehicle Detection With Roadside LiDAR Data Under Rainy and Snowy Conditions / J. Wu, H. Xu, J. Zheng, J. Zhao // IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine. — 2021. — № 1 (13). — p. 197—209.

10.Фаддеев М. А. ЭЛЕМЕНТАРНАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТА. - Нижний Новгород: НИЖЕГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ.Н.И.ЛОБАЧЕВСКОГО, 2010. - 122 с.

© Панарин С.В., 2024

УДК 615.47

Прудников А.Ф.

магистрант, 1 курс, биотехнические системы и технологии

КФ МГТУ им. Баумана г. Калуга, РФ

Научный руководитель: Анфилов К.Л.

кандидат хим. наук, доц., экология и промышленная безопасность

КФ МГТУ им. Баумана г. Калуга, РФ

СОГЛАСОВАНИЕ РАБОТЫ МЕДИЦИНСКИХ ПРИБОРОВ Аннотация

Целью исследования является рассмотрение возможности объединения аппарата ИВЛ и

пульсоксиметра для автоматизации процесса регулирования концентрации кислорода в дыхательной смеси. Приведен алгоритм определения необходимой концентрации, а также преимущества такой системы.

Ключевые слова:

ИВЛ, автоматизация, пульсоксиметрия, дыхательная смесь, сатурация.

Prudnikov A.

Undergraduate,

1st year, Biotechnical systems and Technologies

BMSTU Kaluga brunch Kaluga, Russia Scientific supervisor: Anfilov K.

Scientific supervisor, Candidate of Chemical Sciences, Associate Professor, Ecology and Industrial Safety

BMSTU Kaluga brunch Kaluga, Russia

COORDINATION OF THE OPERATION OF MEDICAL DEVICES Annotation

The aim of the study is to consider the possibility of combining a ventilator and a pulse oximeter to automate the process of regulating the concentration of oxygen in the respiratory mixture. An algorithm for determining the required concentration is given, as well as the advantages of such a system.

Keywords:

ventilation, automation, pulse oximetry, respiratory mixture, saturation.

Одним из направлений современных биомедицинских систем является автоматизация процессов. Примеры таких устройств включают шприцевой дозатор и автоматический наружный дефибриллятор. Когда пациент поступает в отделение интенсивной терапии, его подключают к аппарату ИВЛ, который также уже сам по себе является автоматизированным устройством для вентиляции лёгких. Тем не менее его также можно автоматизировать дальше.

Современные ИВЛ имеют встроенный компьютер, на который врач вводит параметры поступившего пациента, а алгоритм внутри компьютера рассчитывает объём лёгких и, исходя из этого, определяет количество подаваемой дыхательной смеси. Врачу-реаниматологу остается только ввести эти параметры, выбрать режим и настроить концентрацию кислорода в дыхательной смеси. В зависимости от состояния пациента может понадобиться повышение или понижение концентрации кислорода во вдыхаемой смеси. Например, если уровень SPO2 крови пациента ниже 96% [2], то допустимо повышать концентрацию подаваемого кислорода вплоть до 100%[1].

Аппарат ИВЛ, способный автономно регулировать уровень SPO2, должен обладать встроенным датчиком — пульсоксиметром (схема 1, пульсоксиметр), — способным определить концентрацию кислорода в крови. Пульсоксиметр крепится на пальце либо на руке пациента. Получаемый сигнал отправляется на блок управления ИВЛ (схема 1, ПК), в котором происходит сравнение результатов и автономно принимается решение об изменении концентрации кислорода. Эта дыхательная смесь поступает в лёгкие пациента, насыщая его кровь кислородом, который в свою очередь вновь фиксируется пульсоксиметром.

Схема 1 - обобщенная структурная схема устройства

Приведем алгоритм автоматической регулировки концентрации кислорода:

Подача дыхательной смеси:

Дыхательная смесь поступает из пневматической системы ИВЛ в лёгкие пациента.

Измерение сатурации:

Кислород из лёгких попадает в сердечно-сосудистую систему, включая сосуды в конечностях.

На конечность надет пульсоксиметр, который с помощью излучателя просвечивает ткань конечности.

Фотоприёмник принимает свет, прошедший через конечность.

Обработка данных:

Логика пульсоксиметра обрабатывает данные о количестве прошедшего света и вычисляет уровень сатурации крови ^Р02).

Обратная связь:

Результаты измерений (уровень SPO2) отправляются в блок управления ИВЛ.

Блок управления ИВЛ анализирует полученные данные и принимает решение:

Увеличить концентрацию кислорода, если уровень SPO2 ниже целевого значения.

Уменьшить концентрацию кислорода, если уровень SPO2 выше целевого значения.

Оставить концентрацию кислорода без изменений, если уровень SPO2 находится в допустимых пределах.

Корректировка параметров:

ИВЛ корректирует концентрацию кислорода в дыхательной смеси согласно полученным данным, обеспечивая оптимальную вентиляцию лёгких пациента.

Повторный цикл измерений:

После коррекции дыхательной смеси, процесс измерения и анализа повторяется, обеспечивая постоянный контроль и оптимизацию уровня кислорода в крови пациента.

Создание системы с обратной связью имеет несколько преимуществ:

Автоматическое регулирование: Система самостоятельно регулирует концентрацию кислорода, снижая нагрузку на медицинский персонал.

Точность и безопасность: Автоматическая регулировка позволяет поддерживать уровень кислорода в пределах, безопасных для пациента.

Эффективность: Обеспечивает оптимальную вентиляцию и насыщение крови кислородом, что особенно важно для пациентов в отделении интенсивной терапии.

Таким образом, автоматизация процессов в ИВЛ с использованием встроенного пульсоксиметра и системы обратной связи позволяет создать интегрированную систему для автоматического контроля концентрации кислорода в дыхательной смеси, улучшая качество медицинского обслуживания и повышая безопасность пациентов.

Список использованной литературы:

1. Бурлаков, Р.И Искусственная вентиляция легких (принципы, методы, аппаратура): учеб. пособие / Бурлаков, Р.И Гальперин, Ю.Ш. Юревич, В.М.; Медицина. М., 1986. - 240 с;

2. Kenneth D. McClatchey. Clinical Laboratory Medicine. — Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins, 2002. — P. 370. — ISBN 9780683307511

© Прудников А.Ф., 2024

УДК 621.391.2

Свиридов И. А.

бакалавр 4 курса ВГТУ, г. Воронеж, РФ Лютин В. И.

Кандидат технических наук, доцент ФИТКБ ВГТУ,

г. Воронеж, РФ

СИНТЕЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ БАЙЕСОВСКОГО АЛГОРИТМА ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

Аннотация

В работе рассмотрена технология обработки последовательности данных при определении Байесовского риска при неравенствах средних значений и дисперсий наблюдаемых последовательностей, что не позволяет получить аналитическое решение для оценки качества различения гипотез, и приводит к необходимости моделирования алгоритма по методу Монте-Карло.

Ключевые слова

различение гипотез, Байесовский риск, отношение правдоподобия, метод Монте-Карло,

моделирование алгоритма.

Sviridov I.A.

Bachelor of the 4th year of VSTU, Voronezh, Russian Federation Ljutin V. I.

Cand.Tech.Sci., senior lecturer FITCC VSTU, Voronezh, the Russian Federation

SYNTHESIS AND MODELLING OF BAJESOVSKY ALGORITHM OF ACCEPTANCE OF ADMINISTRATIVE DECISIONS

The summary

In work the technology of processing of sequence of the data is considered at definition of Bajesovsky risk

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.