A Mathematical Model of Lung Functionality using Pressure Signal for Volume-Controlled Ventilation
Notice bibliographique
Résumé
Mechanical Ventilation is used to support the respiratory system malfunction by assisting recovery breathing process which could result from diseases and viruses such as pneumonia and COVID-19. Mathematical models are used to study and simulate the respiratory system supported by mechanical ventilation using different modes such as volume-controlled ventilation (VCV). In this research, a single compartment lung model ventilated by VCV is developed during real time mechanical ventilation using pressure signal. This mathematical model describes the lung volume and compliance correctly considering positive end expiration pressure (PEEP) value. The model is implemented using LabVIEW tools and can be used to monitor the volume, flow and compliance as outputs of the model. Two experiments are carried out on the proposed lung model at three input scenarios of volume (400, 500 and 600 ml) for each experiment considering a PEEP value. To validate the model, an artificial lung connected to a VCV with the same scenarios is used. Validation check is conducted by comparing the outputs of the lung model to that of the artificial lung. The experimental results showed that the measured lung model outputs with negative feedback are the same for pressure and flow as the outputs without negative feedback, whereas the measured volume is comparatively lower for negative feedback. Average percent error in the experiment with negative feedback (5.14%) is smaller compared to the experiment without negative feedback (9.28%). Furthermore, the average error of the calculated compliance decreases from 16% (without negative feedback) to 2% (with negative feedback). The obtained results of the proposed method showed good performance and acceptable accuracy. Thus, the model facilitates the clinicians and practitioners as a training tool to learn real-time mechanical ventilation functionalities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».