一种基于强化学习和模糊控制的超声致动泵肺控制方法

    公开(公告)号:CN119846956A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202411908252.4

    申请日:2024-12-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习和模糊控制的超声致动泵肺控制方法,涉及体外膜肺氧合领域,包括以下步骤:根据专家系统知识,构建基础生命体征与搏动频率之间的模糊规则,得到模糊控制器,对平均流量进行调整;根据氧合装置流场条件,构建智能体交互环境;构建智能体控制策略的状态空间和动作空间,保持电机运动稳定;建立与训练基于深度强化学习的血泵控制策略模型,获取血液流量波形曲线和血泵控制策略;提取训练好的模型对电机进行智能控制,评估策略模型的控制性能。本发明利用深度强化学习找寻最优流量波形,对血液流场进行调控,在无需复杂的氧合器设计条件下显著提升氧合效率,可根据不同氧合器结构得到不同智能体,具有较强的可移植性。

    基于深度强化学习算法的介入式微型轴流血泵的控制方法

    公开(公告)号:CN118211458A

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202410471888.0

    申请日:2024-04-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习算法的介入式微型轴流血泵的控制方法,包括:根据介入式微型轴流血泵的工况环境,构建智能体交互环境;确定智能体对应策略的状态空间和动作空间,并设计合适的奖励函数;建立与训练基于深度强化学习算法的血泵控制策略,求解血泵转速优化问题;提取训练好的策略模型,根据不同的自然心脏活动状态和主动脉压值之差及溶血指数和血小板活化水平,借助基于深度强化学习算法的血泵控制策略给出血泵转速的最优解,进行网络策略验证。本发明提高了对介入式微型轴流血泵转速控制的实时性,并在不同工作参数条件下实现泵速的自适应控制。

    一种超声直线电机驱动的逐层氧合人工泵肺辅助装置

    公开(公告)号:CN113425930A

    公开(公告)日:2021-09-24

    申请号:CN202110718351.6

    申请日:2021-06-28

    Abstract: 本发明公开了一种超声直线电机驱动的逐层氧合人工泵肺辅助装置,涉及医疗器械技术领域,包括外壳、血腔和主控电路,所述外壳内设有超声直线电机、血泵推板以及位置传感器,所述血腔设置在所述外壳上方,所述血腔内部放置有中空纤维膜;所述主控电路控制所述血腔进行舒张和收缩动作。本发明不需要单独的氧合器,复杂的连接管路,可在维持血液循环的同时实现逐层充分氧合,减少血液与异物接触面积,具有生物兼容性好、血细胞损伤小、血液氧合充分、体积空间小、抗电磁干扰、可靠性高、易于使用的特点,可用于便携式呼吸支持和器官保存等场景中。

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