Identificação de parâmetos do sistema respitarótio de pacientes com COVID-19

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Hara, Jonathan Genzo
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
id FEI_e7298f43c0a3138c98c4b94831bdadd0
oai_identifier_str oai:repositorio.fei.edu.br:FEI/5099
network_acronym_str FEI
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da FEI
repository_id_str https://repositorio.fei.edu.br/oai/request
spelling 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
dc.title.none.fl_str_mv Identificação de parâmetos do sistema respitarótio de pacientes com COVID-19
title Identificação de parâmetos do sistema respitarótio de pacientes com COVID-19
spellingShingle Identificação de parâmetos do sistema respitarótio de pacientes com COVID-19
Hara, Jonathan Genzo
COVID19
Aparelho respiratório
Modelo compartimental
Otimização
title_short Identificação de parâmetos do sistema respitarótio de pacientes com COVID-19
title_full Identificação de parâmetos do sistema respitarótio de pacientes com COVID-19
title_fullStr Identificação de parâmetos do sistema respitarótio de pacientes com COVID-19
title_full_unstemmed Identificação de parâmetos do sistema respitarótio de pacientes com COVID-19
title_sort Identificação de parâmetos do sistema respitarótio de pacientes com COVID-19
author Hara, Jonathan Genzo
author_facet Hara, Jonathan Genzo
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Albuquerque Neto, Cyro
dc.contributor.author.fl_str_mv Hara, Jonathan Genzo
dc.subject.por.fl_str_mv COVID19
Aparelho respiratório
Modelo compartimental
Otimização
topic COVID19
Aparelho respiratório
Modelo compartimental
Otimização
description 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
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023-09-07T20:08:43Z
2023-09-07T20:08:43Z
2023
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv HARA, 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/5099
https://doi.org/10.31414/EM.2023.D.131648
identifier_str_mv HARA, 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.
url https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/5099
https://doi.org/10.31414/EM.2023.D.131648
dc.language.iso.fl_str_mv por
pt_BR
language por
language_invalid_str_mv pt_BR
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo
publisher.none.fl_str_mv Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da FEI
instname:Centro Universitário da Fundação Educacional Inaciana (FEI)
instacron:FEI
instname_str Centro Universitário da Fundação Educacional Inaciana (FEI)
instacron_str FEI
institution FEI
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da FEI
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da FEI
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da FEI - Centro Universitário da Fundação Educacional Inaciana (FEI)
repository.mail.fl_str_mv cfernandes@fei.edu.br
_version_ 1809225177162055680