Dissertação

Controlo Adaptativo do nível de Hipnose em Anestesia EVALUATED

Esta dissertação apresenta uma nova abordagem ao controlo da profundidade de anestesia (DoA). Para efeitos de controlo o problema da profundidade de anestesia é modelado como um sistema dinâmico não linear. A nova abordagem consiste em aproximar o sistema não-linear por um conjunto de sistemas lineares locais obtidos através de um método de aprendizagem local: RFWR (Receptive FieldsWeighted Regression) ou o seu desenvolvimento mais recente LWPR (Locally weighted projection regression). Os modelos locais estimados são depois usados para sintetizar controladores locais que através de uma estratégia de fusão de controladores irão controlar o sistema não-linear. A motivação principal para a estratégia de controlo proposta, é resolver um problema da vida real relacionado com a administração de um fármaco que induz um certo grau de insconsciência num paciente durante uma cirurgia. As aplicações dos algoritmos ao problema considerado são explicados e ilustrados através de simulação.
Controlo, Adaptação, Aprendizagem, Anestesia, Engenharia Biomédica, Modelos Múltiplos

Novembro 11, 2009, 14:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

CO-ORIENTADOR

Alexandre José Malheiro Bernardino

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

João Manuel Lage de Miranda Lemos

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Catedrático