Identificação de parâmetos do sistema respitarótio de pacientes com COVID-19
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da FEI |
Texto Completo: | https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/5099 https://doi.org/10.31414/EM.2023.D.131648 |
Resumo: | A simulação do sistema respiratório do corpo humano permite prever as respostas do corpo às mais severas situações, especialmente em cenários perigosos ou difíceis de reproduzir. Por outro lado, para que as respostas das simulações sejam confiáveis, elas precisam ser coerentes com a realidade, o que pode representar um grande desafio na simulação de indivíduos cujas fisiologias se encontrem demasiadamente longe dos padrões da medicina, como quando há comorbidades ou outras doenças que causem grandes alterações nas capacidades de trocas gasosas do corpo. A solução para isso é a utilização dos parâmetros fisiológicos específicos desses indivíduos nessas simulações. Evidentemente, esses parâmetros não estão disponíveis na literatura, por isso é preciso obtê-los, via experimentação ou otimização. Este trabalho buscou a obtenção dos parâmetros fisiológicos específicos dos sistemas respiratórios de indivíduos simulados, cujas gasometrias arteriais e venosas foram aproximadas às de pacientes internados com COVID-19. Utilizando rotinas de otimização por recozimento simulado, foi desenvolvido e testado um modelo matemático para simular esses indivíduos. Os resultados obtidos confirmaram a capacidade de convergência matemática do modelo comparado a 3 situações controle, mas apresentou dificuldades de representar as condições dos pacientes internados com COVID-19, demonstrando a necessidade de uma filtragem inicial dos valores de entrada, para alcançar uma melhor estabilidade. Essa melhoria de estabilidade e o refinamento da rotina de otimização, incluindo otimização em tempo real, com simulações em regime transiente, são alvos para os próximos estudos a serem desenvolvidos a partir deste trabalho |
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Identificação de parâmetos do sistema respitarótio de pacientes com COVID-19COVID19Aparelho respiratórioModelo compartimentalOtimizaçãoA simulação do sistema respiratório do corpo humano permite prever as respostas do corpo às mais severas situações, especialmente em cenários perigosos ou difíceis de reproduzir. Por outro lado, para que as respostas das simulações sejam confiáveis, elas precisam ser coerentes com a realidade, o que pode representar um grande desafio na simulação de indivíduos cujas fisiologias se encontrem demasiadamente longe dos padrões da medicina, como quando há comorbidades ou outras doenças que causem grandes alterações nas capacidades de trocas gasosas do corpo. A solução para isso é a utilização dos parâmetros fisiológicos específicos desses indivíduos nessas simulações. Evidentemente, esses parâmetros não estão disponíveis na literatura, por isso é preciso obtê-los, via experimentação ou otimização. Este trabalho buscou a obtenção dos parâmetros fisiológicos específicos dos sistemas respiratórios de indivíduos simulados, cujas gasometrias arteriais e venosas foram aproximadas às de pacientes internados com COVID-19. Utilizando rotinas de otimização por recozimento simulado, foi desenvolvido e testado um modelo matemático para simular esses indivíduos. Os resultados obtidos confirmaram a capacidade de convergência matemática do modelo comparado a 3 situações controle, mas apresentou dificuldades de representar as condições dos pacientes internados com COVID-19, demonstrando a necessidade de uma filtragem inicial dos valores de entrada, para alcançar uma melhor estabilidade. Essa melhoria de estabilidade e o refinamento da rotina de otimização, incluindo otimização em tempo real, com simulações em regime transiente, são alvos para os próximos estudos a serem desenvolvidos a partir deste trabalhoThe simulation of the human body's respiratory system makes it possible to predict the body's responses to the most severe situations, especially in dangerous or difficult-to-reproduce scenarios. On the other hand, for simulation responses to be reliable, they need to be coherent with reality, which can represent a major challenge in simulating individuals whose physiologies are very far from medical standards, such as when there are comorbidities or other diseases that cause major changes in the body's gas exchange capabilities. The solution to this is the use of the specific physiological parameters of these individuals. Evidently, these parameters are not available in the literature, being necessary to obtain them via experimentation or optimization. This work sought to obtain the specific physiological parameters of the respiratory systems of simulated individuals, whose arterial and venous blood gases were approximated to those of hospitalized patients with COVID-19. Using simulated annealing optimization routines, a mathematical model was developed and tested to simulate these individuals. The obtained results confirmed the mathematical convergence capacity of the model, which responded coherently to 3 control situations, but presented difficulties in representing the conditions of patients hospitalized with COVID-19, demonstrating the need for an initial filtering of the input values for better stability. The improvement of stability and the refinement of the optimization routine, including real-time optimization, with transient regime simulations, are targets of the next studies to be developed from this oneCentro Universitário FEI, São Bernardo do CampoAlbuquerque Neto, CyroHara, Jonathan Genzo2023-09-07T20:08:43Z2023-09-07T20:08:43Z2023info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfHARA, Jonathan Genzo. <b> Identificação de parâmetos do sistema respitarótio de pacientes com COVID-19. </b> 2023. 139 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.31414/EM.2023.D.131648.https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/5099https://doi.org/10.31414/EM.2023.D.131648porpt_BRreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da FEIinstname:Centro Universitário da Fundação Educacional Inaciana (FEI)instacron:FEIinfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-03-09T03:00:12Zoai:repositorio.fei.edu.br:FEI/5099Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://sofia.fei.edu.br/pergamum/biblioteca/PRIhttp://sofia.fei.edu.br/pergamum/oai/oai2.phpcfernandes@fei.edu.bropendoar:https://repositorio.fei.edu.br/oai/request2024-03-09T03:00:12Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da FEI - Centro Universitário da Fundação Educacional Inaciana (FEI)false |
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