麻醉靶控输注(Target-Controlled Infusion,TCI)是基于生理药代动力学(Physiolocally Based Pharmacokinetic,PBPK)模型的条件下,通过计算机控制程序调节血浆或效应室的药物浓度到达目标浓度的一个过程。在实际手术中,通常采用单通道开...
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麻醉靶控输注(Target-Controlled Infusion,TCI)是基于生理药代动力学(Physiolocally Based Pharmacokinetic,PBPK)模型的条件下,通过计算机控制程序调节血浆或效应室的药物浓度到达目标浓度的一个过程。在实际手术中,通常采用单通道开环TCI系统,其缺陷是需要麻醉医生在整场手术过程中根据患者生命体征的变化及时设定新的药物浓度,这种策略会让麻醉效果很依赖麻醉医师的专业程度且不能实时监测患者生命体征,存在较大的安全隐患。为了降低手术风险,本文提出了基于长短期记忆人工神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的麻醉靶控输注系统,通过单片机与TCI输注泵以及NI监护仪之间进行通信以及数据传输,上位机软件对数据实时采集、处理、显示并存储并给出监护仪指数的预测值,能有效减小对麻醉医师专业性的依赖程度,提高了给药精准度。在麻醉深度监测指标选取上,本文讨论了脑电图(Electroencephalogram,EEG)、脑电双频指数(Bispectral Index,BIS)、Narcotrend指数(Narcotrend Index,NI)这三个指数的原理,并选取NI作为本实验的监测指标;在硬件选择上,根据实际设计需求和产品种类有限的情况下,最终选择了BCP-100输注泵、NI监护仪、路由器、STM32F103单片机以及笔记本电脑。在算法选择方面,对比了几种神经网络与不同形式的PID控制算法,最终也根据实际情况选择了LSTM神经网络与PID控制算法相结合的方案。本实验还收集了中国人民解放军医院的90例真实患者数据,而每个病例都是由成千上万条文本数据所组成,为此本文也专门设计了mysql数据库来存储它们,该数据也为本文中的LSTM神经网络的训练提供了样本。以STM32F103单片机与笔记本电脑为核心,搭建一个基于LSTM神经网络PID控制的麻醉靶控输注系统。主要包括硬件平台的搭建、通信设计、算法研究及软件程序开发、功能实现和人机交互界面设计这五个方面。基于整体系统的功能需求进行分析,对主要功能模块原理进行研究,对主要算法进行了仿真实验,最后证明了该系统的稳定性与可行性,实现了整体系统的相关功能。
现阶段，随着传输网技术的不断发展，传输网技术已经从准同步数字体系（Plesynchronous Digital Hierarchy，PDH）发展到同步数字体系（Synchronous Digital Hierarchy，SDH），然后在此基础之上，为支持混合型业务，将目前的传送网与...
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现阶段，随着传输网技术的不断发展，传输网技术已经从准同步数字体系（Plesynchronous Digital Hierarchy，PDH）发展到同步数字体系（Synchronous Digital Hierarchy，SDH），然后在此基础之上，为支持混合型业务，将目前的传送网与业务网进行融合，产生了基于SDH的多业务传输平台（Multi-Service Transfer Platform，MSTP），网络技术的不断发展就导致产生了适用于各种网络的设备，网络设备的变化以及网络本身数据的更新对该网络维护企业的正常运营起着极其重要的作用，因此，将数据有效地同步到企业的综合资源管理系统中则有着重要的意义。\n 在本系统中采用了C/S体系架构，选用mysql数据库和传统对象关系可持续性体系结构TopLink，并且采用RMI（Remote Method Invocation）技术实现分布式客户端与服务端的交互。针对网络中各种设备管理厂商提供的数据，对其进行了全面和系统的分析和处理，将数据高效地同步到综合网络管理系统中。\n 在本系统中，通过对数据进行迁移、数据比对以及数据实施，完成了将各种数据同步到综合网络管理系统的功能。为了解决同步过程所遇到的性能瓶颈，采用了多线程并发执行以及重用存储过程的方法，以提高该系统的执行效率。\n 本论文完成的基于SDH传输网的数据同步子系统，经过了功能测试和性能测试，达到了用户的需求目标，并将在用户完成现场测试后逐步进行应用，服务于马来西亚某公司的综合网络管理系统。
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