基于主动脉内血泵的集中参数模型研究

目的为研究主动脉内血泵出入口的压力差和血液流率之间的关系,并以此预测血泵的血流动力学参数,建立主动脉内血泵非线性集中参数模型。方法该模型依靠血泵本体参数,不包含循环系统的血流动力学参数。模型包括:电流源,与血泵转速相关,表示被血泵叶轮推出的流率;内阻,用来模拟主动脉内血泵径向间隙之间的阻力;电感,表示流过主动脉内血泵径向间隙的血液的惯性。结果模型可模拟从肺淤血到心室塌陷等各种心脏的生理状态。通过模型得到了血泵的特征方程,方程中参数值由体外循环实验确定。结论通过比较预测血泵压力差和实际测量压力差验证特征方程准确性,结果显示误差小于5%,因此该模型能够准确预测血泵压力差。     

基于心率的主动脉血泵流量控制

背景:随着人工心脏研究和应用的不断发展,在装置的性能上,人们希望它能符合自然心脏的生理机制,满足受者的生理需求。目的:针对主动脉血泵的控制,提出了基于心率的血泵流量控制算法。方法:通过分析心率与流量之间的关系,建立了心率与流量的关系模型,并根据人体心率流量关系验证血泵流量模型的准确性。运用PID控制算法对血泵流量进行控制。结果与结论:仿真结果表明血泵可以实现快速稳定的输出。当心率为75次/min时,流量能达到5.01L/min;在50～120次/min心率范围内,流量会随着心率的提高而增大;当心率大小于50次/min或于120次/min时,血泵工作在恒流量状态下。通过PID控制,可使流量在0.1s内跟踪上参考流量。基于心率的血泵流量模型能反映人体血流量需求,通过控制血泵可实现满足人体需求的流量输出。     

与人体血液需求量自适应的血泵流量控制算法

目的 为了使血泵驱动器能够根据患者的生理需求调节血泵输出,提出基于心率的自适应血泵控制算法,该算法得出的算法流量能随着生理需求而变化.方法 基于心率与心输出量之间的关系,将血泵输出流量设计成为心率的函数,根据文献中提供的正常人体心率与心输出量的数据,利用最小二乘法求得算法中的常量系数.为验证算法的准确性,计算出根据算法所得到的血泵输出流量与正常人体自然心脏心输出量之间的最大误差和相关系数.结果 当心率为75次/min时,根据上述算法得到的流量能达到5.01L/min;在50～120次/min心率范围内,算法中流量会随着心率的提高而增大;算法流量与自然心脏心输出量的相对误差为1%,相关系数为0.997.结论 以上结果表明,该算法可以根据受试者的血液需求量自动调整血泵工作状态.     

人工心脏泵辅助对左心室血流动力学影响的数值研究

目的采用数值模拟方法研究人工心脏辅助装置植入对左心室内血流动力学的影响。方法首先利用心血管集中参数模型获取了健康状态、心衰状态以及人工心脏泵辅助状态下收缩末期左心室三维几何模型,其中选取超弹性材料Ogden为心肌材料,以左心房压力,主动脉压力以及通过左心室容积计算获取的左心室壁面位移作为边界条件,利用CFD方法对上述三种情况进行左心室的数值模拟。同时对比了健康时的模拟结果和生理状态下的左心室压力,以及心衰和人工心脏泵辅助两种状态下的血流动力学指标的差别。通过左心室压力和流速等评价灌注和负荷的情况,通过壁面切应力和涡流,评价人工心脏泵辅助后的左心室血流动力学变化规律。结果健康状态下模拟的左心室压力与生理指标相符合。在心衰和人工心脏泵辅助状态下,收缩期内左心室压力与健康状态比分别降低了1718 Pa和8455 Pa,辅助后左心室最大压力下降速度高于心衰时。人工心脏泵辅助后,舒张期壁面切应力峰值由4.3 Pa降低至3.8 Pa,收缩期壁面切应力峰值由4.1 Pa降低至1.3 Pa,射血速度峰值由1.61 m/s降低至0.68 m/s,主动脉瓣开放时间由0.25 s增加至0.65 s,左室射血分数由43.6%增加至52.7%,心室底端漩涡持续时间由0.35 s增加至0.51 s,顶端漩涡出现血流分离。结论左心室压力对比表明本研究方法可以用来模拟左心室的行为。人工心脏泵辅助能够快速降低心室内压力和心室负荷,增加灌注时间,提高器官灌注,降低左心室壁面切应力以及提高左心室内血液流场的涡流强度,延长涡流持续时间。     

基于心率的主动脉血泵流量控制

背景：随着人工心脏研究和应用的不断发展,在装置的性能上,人们希望它能符合自然心脏的生理机制,满足受者的生理需求。 目的：针对主动脉血泵的控制,提出了基于心率的血泵流量控制算法。 方法：通过分析心率与流量之间的关系,建立了心率与流量的关系模型,并根据人体心率流量关系验证血泵流量模型的准确性。运用PID控制算法对血泵流量进行控制。 结果与结论：仿真结果表明血泵可以实现快速稳定的输出。当心率为75次/min时,流量能达到5.01 L/min;在50~120次/min心率范围内,流量会随着心率的提高而增大;当心率大小于50次/min或于120次/min时,血泵工作在恒流量状态下。通过PID控制,可使流量在0.1 s内跟踪上参考流量。基于心率的血泵流量模型能反映人体血流量需求,通过控制血泵可实现满足人体需求的流量输出。     

一种主动脉内血泵血流辅助指数的控制策略

目的为调节左心室辅助设备(left ventricular assist device,LVAD)和自然心脏的能量分配,将LVAD输出能量与心血管系统的总能量之比定义为血流辅助指数,并将其作为控制对象设计血泵控制算法。方法将血流辅助指数作为控制对象设计基于非参数模型自适应控制算法的血泵控制算法。该算法通过调节实际测量得到的血流辅助指数来跟踪期望血流辅助指数。在心衰、轻微运动和心功能恢复的情况下,利用心血管系统的数学模型验证控制算法的可行性。结果仿真结果表明:此控制算法能够自动提高泵速来响应外周阻力的减少(5 500 r/min vs.6 000 r/min)。当将Emax(心肌收缩能力)从80提高到240 Pa/mL来模拟左心室恢复时,血流速自动从5增加到8 L/min。结论本文提出的控制算法可以通过调节泵的转速来调节LVAD和自然心脏之间的能量分配,有利于促进左心室逆重构。     

基于心率的主动脉血泵流量控制

背景：随着人工心脏研究和应用的不断发展,在装置的性能上,人们希望它能符合自然心脏的生理机制,满足受者的生理需求。目的：针对主动脉血泵的控制,提出了基于心率的血泵流量控制算法。方法：通过分析心率与流量之间的关系,建立了心率与流量的关系模型,并根据人体心率流量关系验证血泵流量模型的准确性。运用PID控制算法对血泵流量进行控制。结果与结论：仿真结果表明血泵可以实现快速稳定的输出。当心率为75次/min时,流量能达到5.01L／min;在50-120次/min心率范围内,流量会随着心率的提高而增大;当心率大小于50次／min或于120次／min时,血泵工作在恒流量状态下。通过PID控制,可使流量在O.1s内跟踪上参考流量。基于心率的血泵流量模型能反映人体血流量需求,通过控制血泵可实现满足人体需求的流量输出。     

基于心率的主动脉血泵流量控制

背景：随着人工心脏研究和应用的不断发展,在装置的性能上,人们希望它能符合自然心脏的生理机制,满足受者的生理需求。 目的：针对主动脉血泵的控制,提出了基于心率的血泵流量控制算法。 方法：通过分析心率与流量之间的关系,建立了心率与流量的关系模型,并根据人体心率流量关系验证血泵流量模型的准确性。运用PID控制算法对血泵流量进行控制。 结果与结论：仿真结果表明血泵可以实现快速稳定的输出。当心率为75次/min时,流量能达到5.01 L/min;在50~120次/min心率范围内,流量会随着心率的提高而增大;当心率大小于50次/min或于120次/min时,血泵工作在恒流量状态下。通过PID控制,可使流量在0.1 s内跟踪上参考流量。基于心率的血泵流量模型能反映人体血流量需求,通过控制血泵可实现满足人体需求的流量输出。     

窦性和室性QRS波相似度计算方法的对比研究

目的研究几种相似性度量方法对心搏QRS波形态的区分效果,通过心搏分类为心电图,特别是24 h动态心电的诊断起到辅助作用。方法相似性度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、相关系数等,对主要的几种方法从原理、算法和心搏分类的角度做了详细的分析和计算比较。结果挑选典型的窦性心搏和不同形态的室性心搏病例,用各方法对心搏进行相似性度量计算,对比结果表明,相关系数对QRS波形态差异的区分效果综合最佳。结论相似性度量方法中,相关系数最适合用于心搏形态的分类。     

主动脉内血泵的全程滑模控制器设计

目的为消除传统滑膜算法固有的抖震现象对控制器及被控对象的影响,使主动脉内血泵准确地响应人体的生理需求,本文设计了基于全程滑膜算法(global sliding mode controller,GSMC)的主动脉内血泵控制器。方法采用动态干扰补偿算法来估算主动脉内血泵控制系统的不确定性,并利用计算机仿真实验和体外循环实验来验证控制系统的动态特性和稳定性。结果由于通过动态干扰补偿算法估算系统不确定性,消除了滑膜算法固有的抖震现象。当系统设定流率为5 L/min时,系统的响应时间为80 ms,并且不存在超调和稳态误差。当控制器的负载转矩增加到0.4 N.m时,控制器的响应时间为25 ms。当输入一个搏动的流量信号作为控制系统的设定流率时,其动态响应时间为80 ms,流速最大误差为0.03 L/min。在体外循环实验中,由于实验中转速信号和流速信号的反馈频率低于理想情况,所以控制器的效果相比于计算机模拟有所下降。实验结果显示,当设定流率为5 L/min时,该控制器的响应时间是0.26 s,流率的误差为0.1 L/min。结论本文提出的控制器可以根据参考流量的要求准确地调节主动脉内血泵,并且对于系统的干扰和不确定性有良好的鲁棒性。由于动态干扰补偿算法的应用,算法的输出不存在抖震现象。