İnvasiv olmayan ventilasyonda solunum parametrelerinin modellenmesi
Modelling of the respiratory parameters in non-invasive ventilation
Yazar: ESRA SAATÇI
Danışman: PROF. DR. AYDIN AKAN
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2009
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Biyolojik işaretler = Biological signals ; Biyolojik sistem = Biological system ; Biyomedikal işaretler = Biomedical signals ; Biyomedikal mühendisliği = Biomedical engineering

Özet:
Bu çalışmada, solunum sistemi üç doğrusal ve bir doğrusal olmayan elektriksel model ile modellenmiş, model eşitlikleri durum-ölçüm uzayında çıkarılmış ve model parametreleri istatistiksel sinyal işlemede kullanılan kestirim yöntemleri ile benzetimler yardımıyla kestirilmiştir. Kullanılan solunum sistemi modelleri araştırmalarda sık kullanılan RIC, Viskoelastik, Mead ve bu tezde önerilen basitleştirilmiş doğrusal olmayan RC solunum sistemi modelleridir. Kronik Obstrüktif Akciğer Hastalığı (KOAH) olan hastaların invasiv olmayan ventilatör altında solunum sistemini benzetimleyen bu modeller, solunum sisteminin parametrelerinin kestirilmesi için kullanılan araçlardır. Kullanılan yöntemler en küçük değişinti yansız kestirici (MVUE), enbüyük olabilirlik kestirimci (MLE), Kalman filtre (KF), unsecnted Kalman filtre (UKF) ve genişletilmiş Kalman filtre (EKF) dir.Kestirim yöntemlerinin, solunum modelleri ve yapay solunum sinyalleri (havayolu gaz akış hızı ve havayolu basıncı) yardımıyla teorik performans karşılaştırma kriterleri kullanılarak karşılaştırılmaları bu tezin ilk kısmını oluşturmaktadır. Sonsal Cramer-Rao altsınırı (PCRLB) çiftli Kalman filtrede zamanla değişmeyen parametrelerin kestirimi için çıkarılmış ve hem parametreler hem de durum değişkenleri için gösterilmiştir. UKF ve EKF yöntemlerinin Mead model ve doğrusal olmayan RC model için hata ortak değişinti matrisleri PCRLB ile birlikte gösterilmiştir.8 KOAH hastasından ve 6 sağlıklı bireyden ölçüm sistemi yardımıyla toplanan havayolu basıncı, havayolu gaz akış hızı ve akciğer hacim sinyalleri solunum sistemi modelleri yardımıyla parametrelerin kestiriminde kullanılmıştır. Ayrıca, ölçüm gürültüsü genelleştirilmiş Gauss dağılımı (GGD) olduğu düşünülerek modellerin gerçek sinyallere uyumu ve bu uyumdan sonra kalan artıkların dağılımı incelenmiştir.Sonuç olarak; yapay solunum sinyallerinde, RIC modelin MLE ve MVUE yöntemleriyle en iyi model parametre kestirim sonuçlarını verdiğini; gerçek solunum sinyallerinde, solunum modellerinin kullanılan yönteme göre farklı gruplarda farklı davranışlar sergilediğini; RIC modelde her iki grup için MVUE ve MLE nin tutarlı sonuçlar verdiğini; doğrusal olmayan RC modelde her iki grup için EKF ve UKF yöntemlerinin aynı başarıyı sergilediğini ve doğrusal olmayan RC modelin, RIC modele göre Hasta grubuna daha uygun bir model olmakla beraber bunun tam tersinin Kontrol grubu için doğru olduğunu söyleyebiliriz.

Abstract:
In this study, the respiratory system are modelled by three linear and one non-linear lumped parameter respiratory model, the equations of the models are driven and the parameters are estimated by using statistical signal processing methods. Linear RIC, Viscoelastic and Mead models and proposed basic non-linear RC model are used to resemble the respiratory system of the patient with Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) under non-invasive ventilation. Statistical signal processing methods such as Minimum Variance Unbiased Estimation (MVUE), Maximum Likelihood Estimation (MLE), Kalman Filter (KF), Unscented Kalman Filter (UKF) and Extended Kalman Filter (EKF) are very powerful methods to estimate the parameters of the systems embedded in the unknown noise.In the first part of this thesis, artificial respiratory signals (airway flow and airway pressure) are used for the performance measurement criteria. Posterior Cramer Rao Lower Bound (PCRLB) is computed for the time-invariant parameters as well as the states in the dual Kalman filters. Then the error covariance matrixes of UKF and EKF are illustrated with respect to these bounds.In the second part of this thesis, the respiratory signals are acquired from 8 COPD patients and 6 healthy subjects by the measurement system. The parameters of the respiratory system are then estimated by these observed respiratory signals. Moreover, by assuming the Generalized Gaussian Distributed (GGD) measurement noise, the actual residuals that is left over when the models are fitted to the measured signals, are analyzed in the statistical sense.In the conclusion, when artificial respiratory signals are used, the best estimated parameters are the RIC model parameters when MLE or MVUE are used. It is also found that, in the real respiratory signals each group demonstrates distinguished results with both different methods and models. The other important results are RIC model parameters are estimated very consistently by MVUE and MLE; EKF and UKF are equally successful for the parameter estimation of nonlinear RC model; and the respiratory signals acquired from the Patient group is best fitted to the nonlinear RC model whereas RIC model is more suitable for the Control group?s respiratory signals.