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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:廖俊德
研究生(外文):Chun-Te Liao
論文名稱:利用類神經網路的理論透過Intranet建立資料庫來分析吸入性麻醉氣體給藥控制之模型
論文名稱(外文):Analysis of the model of Inhalation Anesthesia Gasmedication control using the Intranet-based to constructDatabase by way of Artificial Neural Network Theory
指導教授:謝建興
學位類別:碩士
校院名稱:元智大學
系所名稱:機械工程學系
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:86
中文關鍵詞:Intranet麻醉深度.Fiaa類神經網路理論
外文關鍵詞:IntranetDepth of anaesthesiaFiaaneural networks
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麻醉的用藥劑量多寡,至今尚未有明確的介定,仍需從病人基本的生醫訊號取得,再依據麻醉醫師的經驗相對照配合而給予適當的用藥濃度,才能使病人在麻醉過程中得到安全舒適的感覺。
本論文能使其他不在現場的醫師不用進入手術房,也能了解病人當下的麻醉生理情況,是希望能減輕麻醉醫師的負擔,輔助特殊的即時協同診療的需求,使病人的基本生醫訊號借Intranet傳輸而即時存取,並模擬出病人的吸入性麻醉氣體Fiaa的給藥控制模型,來輔助麻醉醫師,能夠更輕易的了解病人的狀況與特性,讓麻醉醫生有更充裕的心力來增加麻醉過程的安全性。
本論文是將病人麻醉過程中的數據透過Intranet的解碼再編碼轉換方式存取至database,再取出分析,進而處理數據以得到較佳的效能,最後以20名病人的生醫資訊經由類神經網路來模擬訓練,使麻醉醫師在手術前能以病人的初始數據,模擬手術的狀況,進而更加了解病人的特性,增加手術安全性。
本論文中最後得到較佳預測的Fiaa之均方根誤差達0.0175,而輸出之相關係數也達到0.839的準確度。
The patients use posology of anaesthesia (i.e. unconsciousness)is not readily measurable.Therefore, we can only reply on the patients basic biomedical signals plus the anesthesiologists experience to determine a proper dose of medication, thus to ensure the safety and comfort of patients during the anesthesia posology.
This thesis is to help those anesthesiologists who are not on the scene to immediately understand the patients’ physiological status during anaesthesia. Thus, the burden of anesthesiologists could be eased off. By using specific real-time synergistic diagnosis and treatment, the patients’ basic biomedical signals could be transmitted via Intranet for real-time access, so that the patients’ DOA data (Fiaa) could be simulated. The anesthesiologists could know the patients’ individual condition and characteristic better to be more capable of improving the safety of anaesthesia.
In this thesis, the patients’ DOA data are accessed to database via the encoding and decoding in Intranet. After that, the data were taken out again for more analysis and further processing for better performance. Finally, the biomedical information of the 20 patients is used for simulated training through an artificial neural network. This can help the anesthesiologists to imitate the situation during the surgical operation beforehand with the patients’ initial data, thus to know the patients’ individual traits and improve the safety of the surgical operation.
In this thesis, the final accuracy get to 0.0175(RMSE), and output 0.839(R).
目錄

書名頁 …………………………………………………… i
授權書 …………………………………………………… iii
中文摘要 ………………………………………………… iv
英文摘要 ………………………………………………… v
誌謝 ……………………………………………………… vi
目錄 ……………………………………………………… vii
表目錄 …………………………………………………… ix
圖目錄 …………………………………………………… x
符號說明 ………………………………………………… xi

第一章、緒論 …………………………………………… 1
第一節 研究背景 ………………………………… 1
第二節 文獻回顧 ………………………………… 2
第三節 研究目的 ………………………………… 2
第四節 章節簡介 ………………………………… 3

第二章、麻醉區分及生理訊號介紹 …………………… 4
第一節 麻醉類別 ………………………………… 4
第二節 麻醉的階段 ……………………………… 5
第三節 生理訊號介紹 …………………………… 7

第三章、臨床資料收集與處理 ………………………… 9
第一節 Intranet網路介紹 ……………………… 9
第二節 系統儀器與資料收集 …………………… 9
第三節 訊號的處理 ……………………………… 10

第四章、類神經網路理論 ……………………………… 11
第一節 類神經網路介紹 ………………………… 11
第二節 類神經網路理論應用 …………………… 12

第五章、病人吸入性麻醉氣體模擬系統 ……………… 15
第一節 病人吸入性麻醉氣體模型 ……………… 15
第二節 病人模型初步建立 ……………………… 15
第三節 病人模型訓練模式 ……………………… 18

第六章、結果與討論 …………………………………… 19
第一節 數據驗證 ………………………………… 19
第二節 資料的分析 ……………………………… 20

第七章、結論與為未來展望 …………………………… 23
第一節 結果與討論 ……………………………… 23
第二節 未來展望 ………………………………… 23

參考文獻 ………………………………………………… 25
附錄A …………………………………………………… 27
附錄B …………………………………………………… 28
附錄C …………………………………………………… 38

表目錄

表6.1 使用多種節點(Node)與迴歸相關係數(R)之關係 ……… 19
表6.2 使用多種節點(Node)與均方根誤差(RMSE)之關係……… 20

圖目錄

圖2.1 最佳的平衡麻醉狀態……………………………………… 4
圖2.2 麻醉過程的四個時期……………………………………… 7
圖3.1 網路系統架構……………………………………………… 9
圖3.2 HR及FIAA之Filter處理…………………………………… 10
圖4.1 類神經網路架構…………………………………………… 11
圖4.2 三種學習程序……………………………………………… 12
圖4.3 病人麻醉之類神經網路模型……………………………… 13
圖5.1 病人模型…………………………………………………… 15
圖5.2 類神經網路架構…………………………………………… 16
圖5.3 tansig形函數之關係……………………………………… 16
圖5.4 Purelin 形函數之關係…………………………………… 17
圖5.5 病人模型的訓練模式……………………………………… 18
圖6.1以訓練數據的預測值與真實值FIAA之比較 ……………… 19
圖6.2以測試數據的預測值與真實值FIAA之比較 ……………… 20
圖6.3以病人之RMSE值比較 ……………………………………… 21
圖6.4以病人之R值比較…………………………………………… 22
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