Vodenje globine anestezije in modeliranje učinka anestetikaVEGELJ, ALEKSANDER (Avtor) Karer, Gorazd (Mentor) infuzijska črpalkaciljno krmiljena infuzija (TCI)bisprektralni indeks (BIS)propofolzaprtozančno vodenjeprediktivno vodenjeidentifikacijaglobina anestezijeglobina hipnozeSplošna anestezija, pri kateri se hipnotik, analgetik in mišični relaksant vnaša v pacientovo telo intravensko, se imenuje popolna intravenska anestezija (angl. total intravenous anaesthesia – TIVA). Za pomoč pri presoji globine anestezije so se v klinični praksi uveljavili monitorji bispektralnega indeksa (BIS). Vrednosti indeksa BIS so izračunane iz časovne in frekvenčne analize elektroencefalograma (EEG). Dotok hipnotika, kot je propofol, primerno zniža vrednosti indeksa BIS, vendar to ni edini dejavnik, ki vpliva na vrednosti indeksa BIS. Gibanje obraznih mišič, prisotnost mišičnih relaksantov v telesu, razna patološka stanja in bolečinski dražljaji med kirurškim posegom lahko vplivajo na vrednosti indeksa BIS. Poleg tega je signal indeksa BIS, ki se izračunava med kirurškim posegom, podvržen šumu in ima lahko spremenljiv mrtvi čas. V klinični praksi so uveljavljene infuzijske črpalke (angl. infusion pump) s ciljno krmiljeno infuzijo (angl. target controlled infusion – TCI) za računalniško krmiljenje globine anestezije. Infuzijske črpalke TCI delujejo na osnovi linearnega dinamičnega modela za potek koncentracij zdravila v telesu. Ti modeli so pogosto 3 prostorni modeli z virtualnim prostorom biofaze, v katerem je povezava med koncentracijo zdravila in učinkom zdravila. Za propofol obstajajo nelinearne statične preslikave, ki preslikajo koncentracijo propofola v biofazi v vrednost indeksa BIS. Za razbremenitev anesteziologa so se razvile tudi različne metode zaprtozančnega vodenja globine anestezije, ki regulirajo vrednosti indeksa BIS s prilagajanjem hitrosti infuzije propofola, a se v klinični praksi še niso uveljavile. V magistrskem delu smo predstavili dve različici nove zaprtozančne metode vodenja globine anestezije. Nova metoda uporablja infuzijsko črpalko TCI v krmilnem delu. Zaradi razlike med nominalnim modelom pacienta v infuzijski črpalki TCI in dinamiko dejanskega pacienta, še vedno ostane pogrešek med referenco in meritvami indeksa BIS. To odpravimo z regulatorjem: prva različica v regulirnem delu uporablja PI regulator, druga pa prediktivno vodenje (angl. model predictive control – MPC). Za implementacijo infuzijske črpalke TCI smo podrobno opisali algoritem STANPUMP in strukturo modelov pacienta za propofol, ki jih uporabljajo infuzijske črpalke v klinični praksi. Obe različici nove metode vodenja smo primerjali simulacijsko v okolju Matlab Simulink med seboj in proti najpogostejši in preprosti metodi vodenja s PI regulatorjem. Testirali smo kvaliteto vodenja v primeru, ko je odstopanje med nominalnim modelom pacienta in dinamiko dejanske pacienta, ko je prisoten šum na izhodu, ko je upoštevan mrtvi čas na izhodu in ko so prisotne motnje na izhodu zaradi bolečinskih dražljajev. Ugotovili smo, lahko dobimo boljše rezultate od klasičnega pristopa, ki se uporablja v klinični praksi, še posebej pri uporabi prediktivnega vodenja v regulirnem delu. Obe različici zmoreta kompenzirati motnje zaradi bolečinskih dražljajev. Ugotovili smo, da je smiselno eksplicitno kompenzirati šum in mrtvi čas. Če ju ne kompenziramo, dobimo velike in hitre spremembe hitrosti infuzije propofola ter oscilatorni odziv indeksa BIS, oba pojava pa poslabšata kvaliteto vodenja. Za namen boljše napovedi odziva indeksa BIS v prediktivnem vodenju, smo identificirali nelinearni residualni model pacienta. Uporabili smo nevro mehki model Takagi Sugeno s posplošenim pogreškom in nelinearno nevronsko mrežo s posplošenim pogreškom, ki smo jih testirali na podatkih in na simulacijskem primeru. Identificirana nelinearna residualna modela sta izboljšala napoved indeksa BIS nominalnega modela. Na simuliranem primeru, se je pokazalo, da je Schniderjev model pacienta togi sistem, klasični pristopi s posplošenim pogreškom pa togih sistemov ne uspejo dobro identificirati. Rezultati na simulacijskem primeru še vedno nakazujejo, da je mogoče uporabljene metode identifikacije residualnega modela izboljšati z uporabo bolj naprednih metod identifikacije. V prihodnje bomo zato raziskali uporabo različnih metod za sprotno identifikacijo togih sistemov, za identifikacijo residualnega modela pacienta. Poleg tega se bomo posvetili tudi razvoju novih naprednih metod za implementacijo opazovalnikov za nelinearne sisteme. To bo omogočilo še dodatno izboljšanje napovedi v prediktivnem vodenju.20232023-09-14 11:00:00Magistrsko delo/naloga150168sl