神经网络在生物工程中应用研究

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1、神经网络在生物工程中应用研究　　摘要：本文以药物注射系统控制为例对神经网络在生物工程中的应用做出了阐述和分析，希望能对这一热点课题的研究起到抛砖引玉的作用。关键词：神经网络；生物工程；应用中图分类号：Q81文献标识码：A文章编号：工程技术应用与生物和医学领域相结合，是当前的研究热点。由此产生了很多学科，如生物工程、临床工程学、生物医学图像等，对这些学科的研究和发展，推动了工程学、生物学和医学的进步。本文就生物工程中药物注射系统的控制展开。7高血压是引起心、脑血管疾病的重要危险因素，严重地威胁着人类的生命和健康。心脏就像一个泵，将血液从心脏经直接相连的主动脉泵

2、出，把营养物质、氧等带到全身，再通过静脉回流到心脏；血液就像在密闭的自来水管子里，周而复始不停地流动。当心脏收缩加强，血管内血流量高，周围血管收缩加强或肾脏有问题时，体内潴钠、潴水增加或其他原因使血容量增加，都会引起血管内压力升高，使血压升高。血压一升高，尤其是忽高忽低，就容易将血管壁磨损。受损的血管壁就会形成血凝块，血凝块内脂质沉淀，最后发生血管硬化甚至形成斑块、堵塞血管。如果堵塞发生在冠状动脉处，就形成冠心病、心肌梗死；发生在大脑处就形成中风、脑梗死；发生在肾动脉就形成肾动脉狭窄、肾缩小，最常见的严重并发症是中风，夺走了无数人的生命。心脏手术后会出现高血

3、压现象，为了使并发症最小化，必须尽可能地使升高了的血压降下来。通常采用持续地注射血管扩张的药物如硝普钠（SNP），这可使大多数患者的血压降低。然而，过度使用SNP可能会引起副作用。由于病人对SNP的敏感性有很大差别，因此，必须要谨慎地控制SNP的注射率从而达到满意的血压。保持满意的血压需要不断地监控动脉血压并且经常性地调节药物注射速度。目前的做法是通过医务人员手动控制来调节药物注射量，但这种方式不仅消耗时间而且有时效果并不好。缺乏经验的医务人员可能对血液循环系统响应的时间滞后问题、病人对药物敏感性的差别以及病人特征随时间变化等方面考虑不周或没有考虑，因而可能

4、会由于过校正而导致血压振荡性变化。改善对高危病人的护理需要一种自动调节系统来准确、高效地调节动脉血压。在这方面，研究人员已经提出了从传统的PID控制到模糊神经网络的各种控制策略，下面以运用D-FFN来控制药物注射率为例。7由于生理系统的高度复杂性，对自动注射系统的分析、设计及评估都必须考虑干扰因素。所建立的自动注射系统要能处理这些可能是时滞、非线性、时变、非静态随机行为以及过程中产生的扰动，同时还要满足安全、可靠及易操作等要求。如果建立其核心数学模型即平均动脉血压（MAP）以及动脉血压对SNP的响应，就能使上述控制得以实现，并且利用模型对这种注射系统的计算机

5、仿真，还能对控制器进行初步评估。已有专家提出了病人的MAP对SNP注射响应的经验动态模型，该模型为：其中，MAP是指平均动脉血压，PO是初始血压，△p是由注射SNP引起的血压变化量，Pd是血压蛋白原酶的反应行为（身体对血管活性药物使用的反应）引起的血压改变，n是随机噪声。描述血压的变化△p和SNP注射率u之间的关系的传递函数为：其中，△p是血压变化量，u是SNP注射率，k表示对SNP的敏感性（对普通病人，k=-0.72mmHg/ml/h），α是循环系数，Tc是循环延时，Ti是注射位置开始的初始传送延时，τ是由药物吸收、分布及由药物产生生物反应造成的滞后时间常

6、数。药物在血液中传输的时延完全取决于心血管系统,实验表明,时间延迟的参数范围为:Ti=30~60s,Tc=40~75s。病人在SNP影响下,MAP的离散时间模型为:△p（k）=α0△p(k-1)+b0△p(k-d)+b1△p(k-m)+n(k),其中,u(k)7和△p（k）分别表示在离散时刻k的SNP注射率及其初始血压引起的MAP变化,参数α0、b0、b1、d、m由给定的连续时间模型参数在指定的采样时间T下通过计算得到。不同的病人，其时滞和参数不同，那么模型中的参数就是变化的，通常以在固定采样时间下的典型值（参数最大值、最小值和标准值）为范围来分析。由于生物

7、工程控制相较于一般工程控制，更注重控制对象的安全，因此，除了保证控制器的稳定状态以外，控制系统的瞬间性能，如超调量、震荡等方面的因素也必须考虑。为确保病人的安全，应设计带监视器的调节器，这种监视器应有三级联锁，第一级设置药物注射率的限制，第二级检测人体对药物注射率变化的反应，第三级对MAP生理变化潜在的危险，如严重的高血压或低血压，作出适当的反应。对于一位心血管系统不稳定的病人来说，如果对突发状况在30秒之内没有作出紧急处理，那么是很危险的，因此监视器应设计成每2秒启动一次。考虑到上述原因，设计药物注射系统要满足约束：①输入：SNP注射率可接受范围：0~18

8、0ml/h;②输出：血压不能低于设定点20mmHg,