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자료유형
학술저널
저자정보
윤서준 (강원대학교 기계의용메카트로닉스공학과) 장현우 (강원대학교 스마트헬스과학기술융합학과) 최성욱 (강원대학교 기계의용메카트로닉스공학과)
저널정보
대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제45권 제3호
발행연도
2024.6
수록면
128 - 137 (10page)

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It is necessary to develop a pulsatile Extracorporeal Membrane Oxygenator (p-ECMO) with counter-pulsation control(CPC), which ejects blood during the diastolic phase of the heart rather than the systolic phase, due to the known issues with conventional ECMO causing fatal complications such as ventricular dilation and pulmonary edema. A prom- ising method to simultaneously detect the pulsations of the heart and p-ECMO is to analyze blood pressure waveforms using deep neural network technology(DNN). However, the accurate detection of cardiac rhythms by DNNs is challenging due to various noises such as pulsations from p-ECMO, reflected waves in the vessels, and other dynamic noises. This study aims to evaluate the accuracy of DNNs developed for CPC in p-ECMO, using human-like blood pressure waveforms reproduced in an in-vitro experiment. Especially, an experimental setup that reproduces reflected waves commonly ob- served in actual patients was developed, and the impact of these waves on DNN judgments was assessed using a multiple DNN (m-DNN) that provides accurate determinations along with a separate index for heartbeat recognition ability. In the experimental setup inducing reflected waves, it was observed that the shape of the blood pressure waveform became increasingly complex, which coincided with an increase in harmonic components, as evident from the Fast Fourier Trans- form results of the blood pressure wave. It was observed that the recognition score (RS) of DNNs decreased in blood pressure waveforms with significant harmonic components, separate from the frequency components caused by the heart and p-ECMO. This study demonstrated that each DNN trained on blood pressure waveforms without reflected waves showed low RS when faced with waveforms containing reflected waves. However, the accuracy of the final results from the m-DNN remained high even in the presence of reflected waves.
#Multiple deep neural network (m-DNN) #Wave reflection #Pulsatile extracorporeal membrane oxygenation (p-ECMO) #Recognition score (RS) #Counter pulsation control (CPC)

목차

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