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Enregistrement W2967373368 · doi:10.23919/ecc.2019.8796241

An Explicit Reference Governor Scheme for Closed-Loop Anesthesia

2019· article· en· W2967373368 sur OpenAlexaff
Mehdi Hosseinzadeh, Klaske van Heusden, Guy A. Dumont, Emanuele Garone

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Sedative Agents
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScheme (mathematics)Control theory (sociology)GovernorControl (management)Computer scienceClosed loopControl engineeringMathematicsEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a constrained control scheme for the control of the depth of hypnosis in clinical anesthesia. The proposed scheme guarantees overdosing prevention while taking into account infusion rate limits and safety constraints on the plasma concentration. The core idea is to formulate anesthesia as a constrained control problem and design a closed-form control scheme based on the explicit reference governor philosophy. More precisely, the proposed architecture consists of a stabilizing control loop and of an add-on control unit that is able to ensure the constraints satisfaction at all times. In this paper, this architecture has been implemented within the iControl system, a platform for clinical evaluation of control schemes. The proposed scheme is evaluated on a simulated surgical procedure for 44 patients. The results demonstrate that the proposed scheme can deliver propofol to yield induction time of (mean) 6.24 [min], while satisfying the imposed safety constraints.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,480
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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