| Processo: | 08/07150-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado Direto |
| Data de Início da vigência: | 01 de novembro de 2008 |
| Data de Término da vigência: | 31 de outubro de 2012 |
| Área de conhecimento: | Engenharias - Engenharia Biomédica - Engenharia Médica |
| Pesquisador responsável: | Raul Gonzalez Lima |
| Beneficiário: | Fernando Silva de Moura |
| Instituição Sede: | Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 01/05303-4 - Novas estratégias em ventilação artificial: diagnóstico e prevenção do barotrauma/biotrauma através da tomografia de impedância elétrica (TIE), AP.TEM |
| Assunto(s): | Sistema respiratório Pulmão Filtros de Kalman Estimação não linear Evolução temporal Tomografia de impedância elétrica |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Estimação não linear de estado | filtro de Kalman | modelo de evolução | tomografia por impedância elétrica | unscented kalman filter | tomografia |
Resumo A Tomografia por Impedância Elétrica (TIE) é um método que tenta suprir a necessidade de observação da distribuição de impedância de um domínio. Uma de suas aplicações é o monitoramento das condições pulmonares através da sua relação com as propriedades elétricas dos tecidos e gases presentes no ar atmosférico. Entre vários algoritmos, destacam-se os filtros de Kalman que abordam o problema de estimação dos parâmetros de um modelo adotado para o sistema sob o ponto de vista probabilístico através do método de mínima variância do erro de estimação. Para que estes filtros possam ser utilizados, é necessário um modelo de evolução temporal do sistema. Devido a complexidade da dinâmica pulmonar, até hoje o único modelo utilizado é o passeio aleatório. Esta pesquisa tem como objetivo propor modelos temporais para os principais órgãos envolvidos no ciclo respiratório e usá-los no Unscented Kalman Filter (UKF), uma extensão não linear do filtro de Kalman, ainda não explorado na tomografia por impedância elétrica. Os modelos serão ajustados em tempo real através do aumento do estado do sistema, incluindo os parâmetros dos modelos na estimação. Para a tomada de decisão sobre qual modelo adotar nas diferentes regiões do tórax, um algoritmo de segmentação será feito. Os testes serão realizados através de simulações numéricas do comportamento temporal de um domínio em estudo e dados já coletados de animais. (AU) | |
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