• 대한기계학회논문집B
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• 제38권8호
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• pp.715-720
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• 2014

좌심실보조장치(LVAD)가 심실부하감소에 미치는 영향을 극대화 하기 위해, 심실보조장치 치료를 위한 최적의 심부전 심각도 단계를 찾는 것은 중요하다. 우리는 심부전 정도에 따른 LVAD 의 박동효율을 이론적으로 예측하였다. 우리는 혈관시스템의 6 컴파트먼트의 Wind-kessel 모델과 연동된 심실의 삼차원 유한요소모델을 사용하였다. 이 모델을 이용하여, LVAD 치료 하에서 심부전의 정도에 따라 심실의 수축성 ATP 소모율, 좌심실압력, 심박출량, 심박출 분획, 1 회심박출량 등과 같은 심장응답을 예측하였다. LVAD 치료 중에 에너지학적 부하조건을 암시하는 수축성 ATP 소모율은 5 단계 심부전 조건에서 가장 크게 감소하였다. 따라서, 우리는 LVAD 를 회복으로의 가교로서 고려하고 있을 때, 심부전 5 단계에서 LVAD 치료를 시작하는 것이 가장 적절하다는 결론을 내린다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제34권5호
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• pp.403-406
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• 2001

본 증례는 66세(51.8kg)된 남자에서 수술전 심한 좌심실 기능 부전과 승모판 및 삼첨판 폐쇄부전이 있어 개심술 시행후 심한 저심박출증 발생으로 인공심폐기 이탈에서 실패하고 양심실 보조장치(Centrifugal Biopump)를 사용한 후 이로부터 성공적인 이탈과 퇴원이 보고하는 바이다.

• 한국정밀공학회지
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• 제15권4호
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• pp.83-90
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• 1998

In this paper, we present neural network for control of Left Ventricular Assist Device(LVAD) system with a pneumatically driven mock circulation system. Beat rate(BR), Systole-Diastole Rate(SDR) and flow rate are collected as the main variables of the LVAD system. System modeling is completed using the neural network with input variables(BR, SBR, their derivatives, actual flow) and output variable(actual flow). 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 nonlinear 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 experiment.

• 대한흉부심장혈관외과학회:학술대회논문집
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• 대한흉부외과학회 1996년도 제 28차 추계학술대회 및 총회 대한흉부외과학회
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• pp.110-110
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• 1996

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1997년도 춘계학술대회 논문집
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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.

• 대한흉부심장혈관외과학회:학술대회논문집
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• 대한흉부외과학회 1998년도 제30차 추계학술대회 대한흉부외과학회
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• pp.3-3
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• 1998

• 한국기계가공학회지
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• 제12권4호
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• pp.22-28
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• 2013

It is important to begin left ventricular assist device (LVAD) treatment at appropriate time for heart failure patients who expect cardiac recovery after the therapy. In order to predict the optimal timing of LVAD implantation, we predicted pumping efficacy of LVAD according to the severity of heart failure theoretically. We used LVAD-implanted cardiovascular system model which consist of 8 Windkessel compartments for the simulation study. The time-varying compliance theory was used to simulate ventricular pumping function in the model. The ventricular systolic dysfunction was implemented by increasing the end-systolic ventricular compliance. Using the mathematical model, we predicted cardiac responses such as left ventricular peak pressure, cardiac output, ejection fraction, and stroke work according to the severity of ventricular systolic dysfunction under the treatments of continuous and pulsatile LVAD. Left ventricular peak pressure, which indicates the ventricular loading condition, decreased maximally at the 1st level heart-failure under pulsatile LVAD therapy and 2nd level heart-failure under continuous LVAD therapy. We conclude that optimal timing for pulsatile LVAD treatment is 1st level heart-failure and for continuous LVAD treatment is 2nd level heart-failure when considering LVAD treatment as "bridge to recovery".

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제23권1호
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• pp.33-38
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• 2002

심실보조장치(ventricular assist device, VAD)는 그 특성상 손상된 자연심장의 기능을 보조하기 위해서 사용된다. 따라서, 심실보조장치의 제어 알고리즘을 고려할 때에는 가능한 한 자연심장에 걸리는 부하를 최소한으로 줄여주는 것이 중요하다. 이처럼 자연심장에 걸리는 부하를 줄여주기 위해 가장 일반적으로 사용되는 제어 방식이 바로 자연심장과 심실보조장치 상호간의 동시 박출을 방지하는 counterpulsation 제어 방식이다. 실제로 Nanas[1][2] 등은 동물실험을 통해 좌심실이 손상된 상황에서 counterpulsation 장cl가 혈류역학적으로 어떠한 영향을 미치는가를 연구하였다 본 연구에서는, 현재 서울대학교 인공심장연구실과 (주)바이오메드랩에서 공동으로 개발 중인 이동작동기형 심실보조장치 (AnyHeart/ sup TM/)에 사용할 수 있는 counterpulsation 제어 알고리즘을 개발하고. 개발된 알고리즘을 실제 동물 실험에 적용하기에 앞서 모의순환장치를 이용하여 개발된 알고리즘의 효용성을 검증하여 보았다. 자연심장의 박출 상태를 실시간으로 파악하기 위해 심전도(electrocardiogram, ECG) 신호를 입력으로 받아들여 제어를 수행하는 방식을 채택하였으며, 모의순환장치에서의 실험 결과 심실보조장치와 자연심장 간의 동시 박출 방지 효과가 정상적으로 일어남을 확인할 수 있었다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제37권12호
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• pp.1003-1009
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• 2004

기계적 순환 보조는 만성 심부전 상태의 환자들에게 이용될 뿐만 아니라, 심정지 혹은 심인성 쇼크에서 생명을 구할 수 있는 필수적인 요소가 되기도 한다. 상용화된 다양한 박동형의 순환보조 장치들이 장기간의 좌심실 보조를 위해 사용될 수 있지만 비용이나 제조사로부터의 기술적 지원이라는 측면에서 그 사용에 제약이 되고있다. 최근에는 심장이식의 가교로서, 또는 심장회복을 위해 원심성 펌프를 단기간 사용한 예들이 보고되고 있다. 본원에서는 원심형 펌프를 이용한 체외 생명구조 장치나 좌심실 보조장치로 심정지 혹은 심인성 쇼크의 5명의 환자에게 적용하여 성공적으로 치료하였다. 이들중 2명이 허혈성 심질환에 의한 심정지로 응급 상황에서 시행되었고, 술 후 심인성 쇽을 보인 허혈성 질환 1예와 급성 바이러스성 심근염에 의한 저심박출량 증후군을 보인 2명은 예정 하에 수술하였다. 모든 환자에서 기계적 순환보조 이탈이 가능하였으며, 기계적 순환 보조와 관련된 합병증에는 출혈 및 급성 신부전등이 있었고 대퇴동, 정맥 캐눌라 삽관과 연관된 합병증은 없었다. 원심형 펌프를 이용한 기계적 순환보조는 심정지 혹은 심인성 쇼크에서 생명보존이나 유지에 필수적인 역할을 할 수 있으며 항시 고려해야할 요소로 판단되기에 이를 보고하는 바이다.

• 센서학회지
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• 제9권1호
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• pp.51-60
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• 2000

본 논문에서는 정상류형 혈액 펌프의 일종인 축류형 혈액 펌프를 이용하여 혈액 펌프 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 혈액 펌프, 신호 획득부, 인터페이스부, 신호 처리부로 구성되어 있고, 혈압과 심박수를 이용하여 혈압과 혈류량을 적절히 제어함으로써 좌심실의 기능을 보조할 목적으로 연구되었다. 전동 펌프가 회전할 때 생체내의 순환조건에 알맞도록 혈액 펌프의 회전수, 혈액 펌프에 걸리는 부하와 압력 정보를 적용하여 실험식을 만들어 제어에 이용하였으며 설계 제작된 모의 순환장치로써 실험한 결과 모의 혈관 내에서 적절한 혈압과 혈류의 제어가 가능하였고, 혈구의 변화량 실험 결과는 임시의 목적으로 사용가능 함을 알 수 있었다.