基于FT-GAPSO-LSTM模型和速度调制的离心血的吸入检测和吸入抑制
Xin Liu1,2, Hongyi Qu1,3, Chuangxin Huang1,2
1Ganjiang Innovation Academy, Chinese Academy of Sciences, Ganzhou, Jiangxi Province, 341000, China.
Heliyon
|February 19, 2024
概括
这项研究引入了离心血的先进吸气检测和抑制系统,利用一种新的FT-GAPSO-LSTM模型来提高心力衰竭治疗的安全性和可靠性.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 人工智能在医学中的应用
- 心血管器械 心血管器械
背景情况:
- 离心血对于治疗心力衰竭至关重要,但在高速行驶时存在危险吸血事件的风险.
- 现有的监测系统可能无法充分检测或防止这些高风险的吸气事件.
研究的目的:
- 开发和验证一个强大的吸气检测和抑制系统,用于离心血.
- 为了提高用于机械循环支持的血的安全性和运行稳定性.
主要方法:
- 开发了一种数学模型,将心血管系统和离心血结合起来.
- 实施了信号预处理管道,包括增加噪声和低通.
- 使用快速里叶变换 (FFT) 来进行光谱特征提取.
- 优化了一个长短期记忆 (LSTM) 模型,使用遗传粒子群优化 (GAPSO) 进行吸收检测.
- 集成了一种速度调节技术,用于抑制吸入.
主要成果:
- FFT-GAPSO-LSTM模型在检测吸气事件方面表现出高精度.
- 拟议的吸入抑制方法有效地恢复了的正常运行.
- 该系统在模拟中显示了与现有的吸气检测方法相比的优势.
结论:
- 集成的FT-GAPSO-LSTM模型和速度调制为离心血安全提供了一个有希望的解决方案.
- 这种方法为设计先进的离心血控制系统提供了可靠的参考.
- 这些发现有助于提高机械循环支持中的患者安全.
