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Identification of time-varying cardiac disease state using a minimal cardiac model with reflex actions

机译:使用具有反射作用的最小心脏模型识别随时间变化的心脏病状态

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摘要

A minimal cardiac model that accurately captures the essential cardio-vascular system dynamics has been developed. Standard parameter identificationmethods for this model are highly non-linear and non-convex, hindering clinicalapplication, given the limited measurements available in an intensive care unit.This paper presents an integral based identification method that transforms theproblem into a linear, convex problem. Five common disease states includingfour fundamental types of shock, are identified to within 10% without falseidentification. Clinically, it enables medical staff to rapidly obtain a patient specificmodel to assist in diagnosis and therapy selection.
机译:已开发出可精确捕获基本心血管系统动力学的最小心脏模型。考虑到重症监护病房的有限测量,该模型的标准参数识别方法具有高度的非线性和非凸性,从而阻碍了临床应用。包括四种基本类型的休克在内的五种常见疾病状态被确定在10%以内,而没有错误识别。在临床上,它使医务人员能够快速获得患者特定的模型,以协助诊断和治疗选择。

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