In this paper, we present a neural network identification and a control of highly complicated nonlinear left ventricular assist device(LVAD) system with a pneumatically driven mock circulation system. Generally, the LVAD system needs to compensate for nonlinearities. It is necessary to apply high performance control techniques. Fortunately, the neural network can be applied to control of a nonlinear dynamic system by learning capability. In this study, we identify the LVAD system with neural network identification(NNI). Once the NNI has learned the dynamic model of the LVAD system, the other network, called neural network controller(NNC), is designed for a control of the LVAD system. The ability and effectiveness of identifying and controlling the LVAD system using the proposed algorithm will be demonstrated by computer simulation.
서울대학교 의공학과에서는 부분적인 심부전 판자의 보조 및 치료장비로 전기유압식 좌심실 보조 장치를 개발하고 있다. 이 장비의 경우 인체의 좌심방 및 대동맥에 직접 연결되므로 실제적으로 좌심실 보조 장치의 박출량을 센서를 통하여 알아내는 데에는 여러가지 어려움이 따른다. 이러한 필요성에 비추어 전기유압식 좌심실 보조 장치의 박출량을 시스템을 ARX모델로 모델링하여 RLS(Recursive Least Square) 알고리듬을 이용하여 추정하였다. 그 결과 비교적 높은 정착도로 박출량이 추정됨을 볼 수 있었다. 하지만, ARX모델의 특성상 원래 본 연구의 시작과정에서 분석한 시스템의 동적 특성을 완전하게 반영할 수 없었다. 앞으로 시스템의 파라미터 추정 과정에서 이미 주어진 동적 특성은 고정시키고 나머지 파라미터들만을 추정하는 알고리듬을 개발하는 것도 흥미로운 과제라 할 수 있다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.4
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pp.500-506
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2012
A method to model left ventricular assist device (LVAD) and detect suction occurrence for safe LVAD operation is presented. An axial flow blood pump as a LVAD has been used to assist patient with heart problems. While an axial flow blood pump, a kind of a non-pulsatile pump, has relative advantages of small size and efficiency compared to pulsatile devices, it has a difficulty in determining a safe pump operating condition. It can show different pump operating statuses such as a normal status and a suction status whether suction occurs in left ventricle or not. A fuzzy subtractive clustering method is used to determine a model of the axial flow blood pump with this pump operating characteristic and the developed pump model can provide blood flow estimates before and after suction occurrence in left ventricle. Also, a fuzzy subtractive clustering method is utilized to develop a suction detection model which can identify whether suction occurs in left ventricle or not.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1995.10b
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pp.387-392
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1995
전기 유압식 좌심실 보조장치에서 모터 전류 파형을 정보로 하여 작동기의 이완기 속도를 조절함으로써 좌심방으로부터 유입되는 혈류량을 조절하는 알고리즘을 개발하였다. 좌심실 보조장치(Left Ventricular Assist Device, LVAD)는 허혈성 심장질환 등으로 좌심실 의 혈액 박출 기능이 저하된 환자에게 시술하여 정상 상태의 심박출량을 유지할 수 있도록 하는 보조 혈액 박출 기능이이다. 전기 유압식 좌심실 보조장치에서는 혈액의 유입이 능동 적으로 이루어지므로, 좌심방 함몰로 인한 심근 손상 및 외부 공기 유입으로 인한 색전증을 방지하기 위해 유입혈류량을 현재 좌심방내의 상태에 따라 적절히 조절해 주어야 한다. 좌 심방 내의 혈액량 정도는 혈액을 유입해 내는 작동기의 이완기 동작 시에 소모되는 에너지 크기에 반영되고, 작동기를 구동하는 모터에 들어가는 전류의 크기는 작동기에 공급되는 에 너지에 비례하므로, 이전류 파형의 정보들을 통해 좌심방내의 상태를 추정해 볼 수 있다. 본 논문에서는 퍼지로직을 적용하여 모터 전류 파형의 정보들을 통해 좌심방 내의 상태를 추정 해 볼 수 있다. 본 논문에서는 퍼지로직을 적용하여 모터 전류 파형의 이상 유무를 판단한 뒤 에에 따라 작동기의 이완기 속도를 조절하는 알고리즘을 개발하여 모의순환장치 실험을 통해 그 실효성을 검증한 결과를 정리하였다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.38
no.8
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pp.715-720
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2014
In order to maximize the effect of left ventricular assist device (LVAD) on ventricular unloading, the therapy should be begun at appropriate level of heart failure severity. We predicted pumping efficacy of LVAD according to the severity of heart failure theoretically. We used 3 dimensional finite element model of ventricle coupled with 6 Wind-kessel compartmental model of vascular system. Using the computational model, we predicted cardiac responses such as contractile ATP consumption of ventricle, left ventricular pressure, cardiac output, ejection fraction, and stroke work according to the severity of ventricular systolic dysfunction under the treatments of continuous LVAD. Contractile ATP consumption, which indicates the ventricular energetic loading condition decreased maximally at the $5^{th}$ level heart-failure under LVAD therapy. We conclude that optimal timing for LVAD treatment is $5^{th}$ level heart-failure when considering LVAD treatment as "bridge to recovery".
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.04a
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pp.150-155
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1997
In this paper,we present neural network for control of Left Ventricular Assist Device(LVAD)system with a pneumatically driven mock cirulation system. It is necessary to apply high perfomance control techniques, since the LVAD system represent nonlinear and time-varing characteristics. Fortunately, the neural network can be applied to control of a nonliner dynamic system by learning capability. In this study,we identify the LVAD system with neural network and control the LVAD system by PID controller and neural network feedforward controller. The ability and effectiveness of controlling the LVAD system using the proposed algorithm will be demonstrated by computer simulation and experiment.
심폐바이패스를 사용하지 않고 심장박동 상태에서 시행하는 관상동맥 우회수술은 심 비대와 좌심실 기능저하가 동반된 협증심 환자에서는 심장 뒤쪽에 위치한 관상동맥에 대한 접근이 어렵고 수술 중 혈역학적으로 불안정하여 시행하기에 어려운 경우가 많다. 우심실 보조장치 하의 심장박동 상태에서 시행하는 관상동맥 우회수술은 대동맥의 삽관을 피하고, 심폐바이패스의 합병증을 줄일 수 있으며, 심장 뒤쪽에 위치한 혈관의 문합시에도 안정된 혈역학적 상태를 유지 할 수 있어 고위험군 환자에게 도움을 줄 수 있다. 좌심실 기능저하와 심 비대가 동반된 환자에서 우심실 보조장치 하의 심장박동 상태에서 시행한 관상동맥 우회수술을 2례 시행하여 좋은 결과를 얻어 보고하고자 한다.
A 17 year-old high school girl was admitted for anterior chest pain. Pulmonary edema and circulatory collapse progressed in spite of the medical treatment and intra-aortic balloon pump. Left ventricular assist device(LVAD, Bio-Pump, Medtronic Bio-Med, USA) was instituted under the impression of acute fulminant myocarditis. The inlet cannula was inserted in the left atrium(LA) via left submammary anterior thoracotomy. Biopsy was taken from left atrial appendage. The outlet cannula inserted to the left femoral artery using PTFE cuff. After 158 hours of extracorporeal circulation, LVAD was able to be weaned successfully with nearly normalized LV motion on echocardiogram, Coxsakievirus was identified with immunochemistry and serum neutralization test. She was discharged without any heart failure symptoms after 23 days of hopitalization.
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