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高海拔潮气量双环PID控制系统研究
1
作者
王慧泉
魏志鹏
+1 位作者
马欣
邢海英
《电子测量技术》
北大核心
2024年第6期14-19,共6页
为解决高海拔地区气压降低导致急救呼吸机潮气量控制精度下降的问题,提出了双环PID潮气量控制系统。该系统采用气压补偿型PID控制器调整风机转速,并辅以积分分离式PID控制器,以实现对气流速度的精确控制。在实际海拔4370 m、大气压59 kP...
为解决高海拔地区气压降低导致急救呼吸机潮气量控制精度下降的问题,提出了双环PID潮气量控制系统。该系统采用气压补偿型PID控制器调整风机转速,并辅以积分分离式PID控制器,以实现对气流速度的精确控制。在实际海拔4370 m、大气压59 kPa的环境中,系统性能测试表明,相较于单环PID控制,双环控制系统在高海拔条件下表现出快速响应和无超调的卓越性能。平均气流速度输出误差为3.19%,最大误差为4.1%,优于现有临床设备的准确性。这一技术突破不仅提供了高海拔急救呼吸机潮气量控制的有效解决方案,也为特殊环境下的通气控制技术发展贡献了重要参考。
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关键词
高海拔地区
低气压
急救呼吸机
潮气量控制
气压补偿
双环PID
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职称材料
基于呼吸波形特征参数时间序列的AECOPD预测方法
2
作者
王慧泉
赵伟标
+3 位作者
孟庆凯
马建新
童朝晖
曹志新
《天津工业大学学报》
北大核心
2025年第4期7-12,共6页
为实现慢性阻塞性肺疾病急性加重(AECOPD)事件的早期预测,搭建基于远程呼吸机的患者呼吸波形监测系统,收集记录29名发生疾病加重事件的患者和29名处于疾病稳定期的患者所用呼吸机的日常参数,从呼吸波形中提取能够反映患者呼吸节律的特...
为实现慢性阻塞性肺疾病急性加重(AECOPD)事件的早期预测,搭建基于远程呼吸机的患者呼吸波形监测系统,收集记录29名发生疾病加重事件的患者和29名处于疾病稳定期的患者所用呼吸机的日常参数,从呼吸波形中提取能够反映患者呼吸节律的特征参数,利用多天数的特征参数构成特征时间序列,建立多个疾病加重预测模型,并利用与患者住院日期间隔不同天数的特征时间序列对预测模型进行评估。结果表明:随着预测窗口的增加,模型对疾病加重事件的预测效果先上升后下降,模型的有效预测时间窗口为3~4 d,在3~4 d后,模型操作特性曲线(ROC)下的面积值(AUC值)不再有统计学意义;通过采用特征时间序列,该模型可以在疾病加重早期做出预测,为疾病的防治提供更多的干预机会。
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关键词
慢性阻塞性肺疾病(COPD)
机器学习
时间序列
远程医疗
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职称材料
题名
高海拔潮气量双环PID控制系统研究
1
作者
王慧泉
魏志鹏
马欣
邢海英
机构
天津
工业大学生命科学学院
天津市医疗器械质控与评价技术重点实验室
天津
工业大学电子与信息工程学院
天津
工业大学计算机科学与
技术
学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第6期14-19,共6页
基金
国家重点研发计划(2023YFC301180)项目资助。
文摘
为解决高海拔地区气压降低导致急救呼吸机潮气量控制精度下降的问题,提出了双环PID潮气量控制系统。该系统采用气压补偿型PID控制器调整风机转速,并辅以积分分离式PID控制器,以实现对气流速度的精确控制。在实际海拔4370 m、大气压59 kPa的环境中,系统性能测试表明,相较于单环PID控制,双环控制系统在高海拔条件下表现出快速响应和无超调的卓越性能。平均气流速度输出误差为3.19%,最大误差为4.1%,优于现有临床设备的准确性。这一技术突破不仅提供了高海拔急救呼吸机潮气量控制的有效解决方案,也为特殊环境下的通气控制技术发展贡献了重要参考。
关键词
高海拔地区
低气压
急救呼吸机
潮气量控制
气压补偿
双环PID
Keywords
high-altitude area
low air pressure
emergency ventilators
tidal volume control
pressure compensation
dual-loop PID
分类号
R197.39 [医药卫生—卫生事业管理]
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职称材料
题名
基于呼吸波形特征参数时间序列的AECOPD预测方法
2
作者
王慧泉
赵伟标
孟庆凯
马建新
童朝晖
曹志新
机构
天津
工业大学生命科学学院
天津
工业大学纺织未来
技术
研究中心
天津
工业大学
天津市医疗器械质控与评价技术重点实验室
北京怡和嘉业
医疗
科技股份有限公司
首都医科大学附属北京朝阳医院
出处
《天津工业大学学报》
北大核心
2025年第4期7-12,共6页
基金
国家重点研发计划资助项目(2019YFC0119400)
北京市科学技术委员会临床诊断与治疗技术方案研究与应用项目(Z201100005520032)。
文摘
为实现慢性阻塞性肺疾病急性加重(AECOPD)事件的早期预测,搭建基于远程呼吸机的患者呼吸波形监测系统,收集记录29名发生疾病加重事件的患者和29名处于疾病稳定期的患者所用呼吸机的日常参数,从呼吸波形中提取能够反映患者呼吸节律的特征参数,利用多天数的特征参数构成特征时间序列,建立多个疾病加重预测模型,并利用与患者住院日期间隔不同天数的特征时间序列对预测模型进行评估。结果表明:随着预测窗口的增加,模型对疾病加重事件的预测效果先上升后下降,模型的有效预测时间窗口为3~4 d,在3~4 d后,模型操作特性曲线(ROC)下的面积值(AUC值)不再有统计学意义;通过采用特征时间序列,该模型可以在疾病加重早期做出预测,为疾病的防治提供更多的干预机会。
关键词
慢性阻塞性肺疾病(COPD)
机器学习
时间序列
远程医疗
Keywords
chronic obstructive pulmonary disease(COPD)
machine learning
time series
telemedicine
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高海拔潮气量双环PID控制系统研究
王慧泉
魏志鹏
马欣
邢海英
《电子测量技术》
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于呼吸波形特征参数时间序列的AECOPD预测方法
王慧泉
赵伟标
孟庆凯
马建新
童朝晖
曹志新
《天津工业大学学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
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