基于PtolemyⅡ的心脑血管疾病医疗CPS建模与仿真

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信息物理融合系统CPS是计算、通信和控制系统的集成,是一种大型、复杂、实时的反馈系统。在CPS系统中计算与通信被嵌入在实物过程中使之与实物过程进行密切互动,为实物系统添加了新的功能。在CPS中物理世界被信息世界监测与控制,为人类提供智能化的高效、安全、优质的服务。因此,CPS具有广泛的应用前景,可以应用于智慧城市、智慧电力系统、智慧交通系统、健康医国防军事、工农业生产等领域。近年来,我国的心血管疾病的患病率一直处于不断上升阶段,心血管疾病的死亡率高于肿瘤以及其他疾病位居首位。而且其死亡率、发病率和患病率仍然是在不断增长,给我国造成了沉重的社会及经济负担。虽然心血管疾病的发病机制还有待研究,但其主要的危险因素已经明确。如高血压、糖尿病、吸烟以及不健康饮食习惯都是主要危险因素,但是这些主要危险因素都是可以改变和预防的。IEEE美国医疗技术政策委员会指出:采用现有的和新型的技术相结合可以提升医疗保健服务的效率和质量,并且可以抑制成本的增加,提高健康生活质量。而CPS又被认为是改善医疗服务的一个强大的解决方案。因此,研究基于CPS的医疗系统是非常有必要的。本文将心血管疾病的主要危险因素(糖尿病)作为临床场景,围绕这一临床场景进行医疗信息物理系统建模与验证。通过分析类似工作,我们发现所研究的模型仅局限于特定场景的特定生理参数和生命体征,没有同时考虑四个生命体征(心率、呼吸率、血压和体温)。那些代表了这些迹象的患者模型并没有证明这些迹象是相关的,违背人类实际行为。因此,为医疗信息物理融合系统MCPS提出了一种新的基于模型的体系结构,此体系结构是由病人模型、医疗设备模型和控制器模型组成。在系统设计、建模和仿真平台PtolemyII上设计应用于此临床场景的模型库,此模型库是一个可重用的模型库,该模型库由病人模型和医疗设备模型组成,本文重点介绍如何详细构建病人和医疗设备模型。将模型应用到心血管疾病主要危险因素(糖尿病)的临床场景中,对MCPS模型进行仿真。
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