抄録
人工呼吸療法において、患者の肺のエラスタンスや気道のレジスタンスなどの特性を把握することは、人工呼吸療法の適切な実施と疾患の的確な診断に役立つ。
我々は人工呼吸のための呼吸系のモデルとして、エラスタンスの多項式表現モデルとRBF表現モデルを提案しており、そのパラメータの推定アルゴリズムを導出している。
しかし、人間の呼吸は正確な周期動作をしているわけではなく、常に異なるP(気圧)-V(気量)経歴をたどり、また、測定データもドりフトやノイズの影響を受けている。
このような環境では従来の逐次最小二乗法のような単純な推定法では望ましい推定結果が得られない。
本研究は、呼吸の周期性と変動を考慮した呼吸系のパラメータの逐次推定方法を提案し、臨床実験で得られた実測データによる検証を行う。
