JP4787526B2 - 血液ポンプ装置 - Google Patents
血液ポンプ装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP4787526B2 JP4787526B2 JP2005103730A JP2005103730A JP4787526B2 JP 4787526 B2 JP4787526 B2 JP 4787526B2 JP 2005103730 A JP2005103730 A JP 2005103730A JP 2005103730 A JP2005103730 A JP 2005103730A JP 4787526 B2 JP4787526 B2 JP 4787526B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- blood
- value
- flow rate
- discharge flow
- pump device
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 239000008280 blood Substances 0.000 title claims description 324
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 title claims description 324
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 142
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 122
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims description 82
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 47
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 46
- 238000005534 hematocrit Methods 0.000 claims description 45
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 32
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 28
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 15
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 8
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 105
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 16
- 238000012549 training Methods 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 10
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 9
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 8
- 230000003834 intracellular effect Effects 0.000 description 7
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 6
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 6
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 5
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 3
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 235000012489 doughnuts Nutrition 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 2
- 238000010008 shearing Methods 0.000 description 2
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 2
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical group [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 229910001220 stainless steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010935 stainless steel Substances 0.000 description 1
- 230000000946 synaptic effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- External Artificial Organs (AREA)
Description
間接計測方式としては、流量を回転数と電流の関数と見なしそれに粘度要因を加えて補正することにより算出可能である。すなわち、直接計測できるモータ回転数、モータ電流から流量を計算する。この場合、流量と回転数および電流の相関関係を求めておき、その相関関係より演算された近似式を用いることが考えられる。近似式は例えば下記数式(1)で表すことができる。
それを防ぐために、表で大量のデータを持っておき、与えられた回転数と電流に最も近い条件での流量を推定値とする方式も考えられるが、データをストアする領域が増えること、また、それを検索する処理の増加がポンプの制御装置の負荷になり、携帯用の制御装置の場合、リアルタイムでの表示が難しくなる。
また、補間をスプライン補間で行う場合も、精度の問題は解決されるが、計算量は多くなるという問題がある。
本発明の目的は、流量計を用いることなく、血液流量(吐出流量)を容易かつ確実に算出できる流量算出機能を備えた血液ポンプ装置を提供することにある。
(1) 血液流入ポートと血液流出ポートを有するハウジングと、前記ハウジング内で回転し血液を送液するインペラと、該インペラを回転させるためのモータと、血液測定データ入力部と、インペラ回転数測定または算出機能と、モータ電流値計測機能と、血液吐出流量を演算する吐出流量演算部とを備える血液ポンプ装置であって、前記吐出流量演算部は、あらかじめ測定した多数の血液吐出流量における、血液粘度値、モータ電流測定値およびモータ回転数値を入力層データとし、前記各入力層データに関する血液吐出流量を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて算出した入力層データと吐出流量との吐出流量関連関係式を記憶する吐出流量関連関係式記憶部と、該吐出流量関連関係式、前記血液測定データ入力部に入力された血液粘度値もしくは入力されたヘマトクリット値より演算された血液粘度値、前記インペラ回転数測定または算出機能より得られるインペラ回転数値、前記モータ電流値計測機能により得られるモータ電流測定値もしくはその補正値とを用いて、前記血液粘度値および前記モータ電流測定値ならびに前記インペラ回転数値における血液吐出流量を演算する吐出流量演算機能と、
あらかじめ測定した多数のポンプ揚程値における、血液粘度値、モータ電流測定値およびモータ回転数値を入力層データとし、前記各入力層データに関するポンプ揚程値を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて算出した入力層データとポンプ揚程との関係式を記憶するポンプ揚程関連関係式記憶部と、該ポンプ揚程関連関係式、前記血液測定データ入力部に入力された血液粘度値もしくは入力されたヘマトクリット値より演算された血液粘度値、前記インペラ回転数測定または算出機能より得られるインペラ回転数値、前記モータ電流値計測機能により得られるモータ電流測定値もしくはその補正値とを用いて、前記血液粘度値および前記モータ電流測定値ならびに前記インペラ回転数値におけるポンプ揚程を演算するポンプ揚程演算機能と、
前記吐出流量演算機能により算出される算出吐出流量と、前記ポンプ揚程演算機能により算出される算出ポンプ揚程とを用いて、前記ポンプの流体出力を演算する流体出力演算機能を備える血液ポンプ装置。
(3) 前記血液ポンプ装置は、血液流入ポートと血液流出ポートを有するハウジングと、内部に磁性体を備え、前記ハウジング内で回転し、回転時の遠心力によって血液を送液するインペラを有する遠心式血液ポンプ部と、前記遠心式血液ポンプ部の前記インペラの磁性体を吸引するための磁石を備えるロータと、該ロータを回転させるモータを備えるインペラ回転トルク発生部と、電磁石を備えるインペラ位置制御部とを備え、前記ハウジングに対して前記インペラが非接触状態にて回転するものである上記(1)または(2)に記載の血液ポンプ装置。
(4) 前記血液測定データ入力部は、血液粘度測定値入力部であり、前記血液粘度値は、血液粘度測定値である上記(1)ないし(3)のいずれかに記載の血液ポンプ装置。
(5) 前記血液測定データ入力部は、ヘマトクリット値入力部であり、前記血液ポンプ装置は、入力されたヘマトクリット値より血液粘度を演算する血液粘度演算機能を備えている上記(1)ないし(3)のいずれかに記載の血液ポンプ装置。
(6) 前記血液測定データ入力部は、ヘマトクリット値入力部であり、前記血液ポンプ装置は 入力されたヘマトクリット値より血液粘度を演算する血液粘度演算機能および比重を演算する比重演算機能を備えている上記(1)ないし(3)のいずれかに記載の血液ポンプ装置。
(7) 前記血液ポンプ装置は、比重入力部もしくは比重演算機能と、前記モータ電流測定値を該比重入力部により入力されたもしくは前記比重演算機能により演算された比重を用いて補正した値をモータ電流測定値とするモータ電流測定値補正機能を備えている上記(1)ないし(6)のいずれかに記載の血液ポンプ装置。
(9) 前記血液ポンプ装置は、前記吐出流量演算機能により算出される算出吐出流量と、前記ポンプ揚程演算機能により算出される算出ポンプ揚程と、前記モータ電流測定値より換算される軸トルクと、前記インペラ回転数とを用いて、前記ポンプのポンプ効率を演算するポンプ効率演算機能を備えている上記(1)ないし(8)のいずれかに記載の血液ポンプ装置。
(10) 前記血液ポンプ装置は、前記吐出流量演算機能により算出される算出吐出流量と、前記ポンプ揚程演算機能により算出される算出ポンプ揚程と、前記モータ電流測定値より換算される軸トルクと、前記インペラ回転数とを用いて、前記ポンプにおける全損失を演算するポンプ全損失演算機能を備えている上記(1)ないし(9)のいずれかに記載の血液ポンプ装置。
(11) 請求項1ないし10のいずれかに記載の血液ポンプ装置の調整方法であって、対象者に血液ポンプ装置を装着した状態において、ポンプの流量を流量センサを用いて測定し、前記流量センサを用いて測定される吐出流量を教師データとし、該吐出流量測定時における血液粘度値もしくはヘマトクリット値、モータ電流測定値およびモータ回転数値を入力データとし、ニューラルネットワークを用いて、記憶する入力層データと吐出流量との関係式を修正、および前記対象者に血液ポンプ装置を装着した状態において、ポンプの流入側および流出側の圧力を測定し、該測定された圧力値から算出されるポンプ揚程を教師データとし、該吐出流量測定時における血液粘度値もしくはヘマトクリット値、モータ電流測定値およびモータ回転数値を入力データとし、ニューラルネットワークを用いて、記憶する入力層データとポンプ揚程との関係式を修正する関係式修正作業を行う血液ポンプ装置の調整方法。
(13) 上記(1)ないし(10)のいずれかに記載の血液ポンプ装置の製造方法であって、該製造方法は、あらかじめ測定した多数の血液吐出流量における、血液粘度値、モータ電流測定値およびモータ回転数値を入力層データとし、前記各入力層データに関する血液吐出流量を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて、入力層データと吐出流量との関係式を算出する関係式算出工程と、該関係式算出工程により得られた入力層データと吐出流量との関係式を前記吐出流量演算部に記憶させる記憶工程、およびあらかじめ測定した多数の血液吐出流量における、血液粘度値、モータ電流測定値およびモータ回転数値を入力層データとし、前記各入力層データに関するポンプ揚程を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて、入力層データとポンプ揚程との関係式を算出するポンプ揚程関連関係式算出工程と、該ポンプ揚程関連関係式算出工程により得られた入力層データとポンプ揚程との関係式を前記ポンプ揚程演算部に記憶させる記憶工程とを行う血液ポンプ装置の製造方法。
(14) 前記ニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層の3層からなる3層フィードフォワード型ニューラルネットである上記(13)に記載の血液ポンプ装置の製造方法。
図1は、本発明の血液ポンプ装置の実施例のブロック図である。図2は、本発明の血液ポンプ装置に使用される血液ポンプ装置本体部の一例の正面図である。図3は、図2に示した血液ポンプ装置本体部の平面図である。図4は、図2に示した実施例の血液ポンプ装置本体部の縦断面図である。図5は、図2のA−A線断面図である。
本発明の血液ポンプ装置1は、血液測定データ入力部(言い換えれば、血液粘度関連測定データ入力部)57と、インペラ回転数測定または算出機能と、モータ電流値計測機能と、血液吐出流量を演算する吐出流量演算部58とを備えている。
吐出流量演算部58は、あらかじめ測定した多数の血液吐出流量における、血液粘度値、モータ電流測定値およびモータ回転数値を入力層データとし、各入力層データに関する血液吐出流量を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて算出した入力層データと吐出流量との関係式を記憶する吐出流量関連関係式記憶部60と、吐出流量関連関係式記憶部60が記憶する吐出流量関連関係式、血液測定データ入力部57に入力された血液粘度値もしくは入力されたヘマトクリット値より演算された血液粘度値、インペラ回転数測定または算出機能より得られるインペラ回転数値、モータ電流値計測機能により得られるモータ電流測定値もしくはその補正値とを用いて、当該血液粘度値および当該モータ電流測定値ならびに当該インペラ回転数値における血液吐出流量を演算する吐出流量演算機能を備えている。
そして、図1ないし図5に示す実施例の血液ポンプ装置は、血液流入ポート22と血液流出ポート23を有するハウジング20と、内部に磁性体25を備え、ハウジング20内で回転し、回転時の遠心力によって血液を送液するインペラ21を有する遠心式血液ポンプ部2と、遠心式血液ポンプ部2のインペラ21の磁性体25を吸引するための磁石33を備えるロータ31と、ロータ31を回転させるモータ34を備えるインペラ回転トルク発生部3と、電磁石41を備えるインペラ位置制御部4とを備え、ハウジング20に対してインペラ21が非接触状態にて回転するものである。
なお、本発明の血液ポンプ装置は、上記のようなインペラが非接触状態にて回転するタイプのものに限定されるものではない。例えば、インペラがモータのシャフトに接合され、モータの回転によりインペラが回転するタイプのものに用いることができる。また、本発明の血液ポンプ装置は、上記のような遠心式血液ポンプ装置に限定されるものではなく、軸流式血液ポンプ装置、斜流式血液ポンプ装置であってもよい。
インペラ21は、図4に示すように、非制御式磁気軸受構成部3および制御式磁気軸受構成部4の作用により、ハウジング20内の所定位置に保持され、ハウジング内面に接触することなく通常は回転する。
ハウジング20は、血液流入ポート22と血液流出ポート23とを備え、非磁性材料により形成されている。ハウジング20内には、血液流入ポート22および血液流出ポート23と連通する血液室24が形成されている。このハウジング20内には、インペラ21が収納されている。血液流入ポート22は、ハウジング20の上面の中央付近よりほぼ垂直に突出するように設けられている。血液流出ポート23は、図3および図5に示すように、ほぼ円筒状に形成されたハウジング20の側面より接線方向に突出するように設けられている。
そして、図4に示すように、インペラ21には、複数(例えば、24個)の第一の磁性体25(永久磁石、従動マグネット)が埋設されている。この実施例では、第一の磁性体25は、下部シュラウド27内に埋設されている。埋設された磁性体25(永久磁石)は、後述するインペラ回転トルク発生部3のロータ31に設けられた永久磁石33によりインペラ21を血液流入ポート22と反対側に吸引され、回転トルクをインペラ回転トルク発生部より伝達するために設けられている。
また、インペラ21は、上部シュラウドそのものもしくは上部シュラウド内に設けられた第2の磁性体28を備える。この実施例では、上部シュラウドの全体が、磁性体28により形成されている。磁性体28は、後述するインペラ位置制御部の電磁石41によりインペラ21を血液流入ポート22側に吸引するために設けられている。磁性体28としては、磁性ステンレス等が使用される。
インペラ位置制御部4およびインペラ回転トルク発生部3により、非接触式磁気軸受が構成され、インペラ21は、相反する方向より引っ張られることにより、ハウジング20内において、ハウジング20の内面と接触しない適宜位置にて安定し、非接触状態にてハウジング20内を回転する。
インペラ回転トルク発生部3としては、上述のロータおよびモータを備えるものに限られず、例えば、インペラ21の永久磁石25を吸引し、かつ回転駆動させるための複数のステーターコイルからなるものでもよい。
位置センサ42は、電磁石41と磁性体28との隙間の間隔を検知し、この検知出力は、電磁石41のコイルに与えられる電流もしくは電圧を制御する制御機構(言い換えれば、コントローラ)6の制御部51に送られる。また、インペラ21に重力等による半径方向の力が作用しても、インペラ21の永久磁石25とロータ31の永久磁石33との間の磁束の剪断力および電磁石41と磁性体28との間の磁束の剪断力が作用するため、インペラ21はハウジング20の中心に保持される。
血液測定データ入力部57としては、例えば、血液粘度測定値入力部である。好ましくは、図1に示すように、血液粘度測定値入力部と比重入力部を備えることが好ましい。この場合、血液粘度および比重は使用者より採血した血液より外部機器を用いて測定される。
また、血液測定データ入力部57としては、図1の括弧内に示すように、ヘマトクリット値入力部であってもよい。この場合、血液ポンプ装置は、入力されたヘマトクリット値より粘度を演算する粘度演算機能を備えているものとなる。つまり、吐出流量演算部58は、粘度演算機能を備えるものとなる。粘度演算方法は以下のとおりである。
v=a3Hct3+a2Hct2+a1Hct+a0
v[mPa・s]は粘度、Hct[%]はヘマトクリット値、a0〜a3=係数
さらに、血液ポンプ装置は、入力されたヘマトクリット値より比重を演算する比重演算機能を備えていることが好ましい。つまり、吐出流量演算部58は、比重演算機能を備えるものとなる。比重計算方法は、以下のとおりである。
ρ=b3Hct3+b2Hct2+b1Hct+b0
ρは比重、Hct[%]はヘマトクリット値、b0〜b3=係数
また、モータ電流値の比重による補正は、下記式により行うことができる。
モータ電流補正値=モータ電流実測値/比重
また、血液ポンプ装置は、温度による補正機能を備えていることが好ましい。温度による補正は、測定されるモータ電流値を温度により補正することにより行うことができる。モータ電流値の温度による補正は、下記式により行うことができる。
Icomp=f(T,Imeas,a1,a2,..,an)
Icomp:温度補正後のモータ電流値
Imeas:測定されるモータ電流値
f:補正用の変換関数
T:コントローラ温度
a1,a2,..an:予め製品コントローラ毎に測定された補正用の係数
Is=gmotor(Ip,N,c1,c2,..,cn)
gmotor:モータ電流値の変換に使用する関数
Ip:測定されたモータ電流値
Is:モータ特性による補正後のモータ電流値
N:回転数
c1, c2,..,cn:予め製品コントローラ毎に測定された補正用の係数
この式のIpに測定されたモータ電流値を代入することで、モータ電流値の補正を行うことができる。
吐出流量演算器7は、血液測定データ入力部57、吐出流量演算部58、表示部59、電源部62、吐出流量演算器側通信インターフェース89を備える。
血液測定データ入力部57としては、例えば、血液粘度測定値入力部である。好ましくは、図6に示すように、血液粘度測定値入力部と比重入力部を備えることが好ましい。この場合、血液粘度および比重は使用者より採血した血液より外部機器を用いて測定される。
また、血液測定データ入力部57としては、図6の括弧内に示すように、ヘマトクリット値入力部であってもよい。この場合、血液ポンプ装置は、入力されたヘマトクリット値より粘度を演算する粘度演算機能を備えているものとなる。つまり、吐出流量演算部58は、粘度演算機能を備えるものとなる。吐出流量演算部における吐出流量の演算は、上述したいずれの実施例のものであってもよい。
本発明の血液ポンプ装置の製造方法は、血液流入ポートと血液流出ポートを有するハウジングと、前記ハウジング内で回転し血液を送液するインペラと、該インペラを回転させるためのモータと、血液測定データ入力部と、インペラ回転数測定または算出機能と、モータ電流値計測機能と、前記血液測定データ入力部に入力された血液粘度値もしくは入力されたヘマトクリット値より演算された血液粘度値、前記インペラ回転数測定または算出機能より得られるインペラ回転数値、前記モータ電流値計測機能により得られるモータ電流測定値もしくはその補正値とを用いて血液吐出流量を演算する吐出流量演算部とを備える血液ポンプ装置の製造方法である。
そして、製造方法は、あらかじめ測定した多数の血液吐出流量における、血液粘度値もしくはヘマトクリット値、モータ電流測定値およびモータ回転数値を入力データとし、前記各血液吐出流量を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて、入力層データと吐出流量との関係式を算出する吐出流量関連関係式算出工程と、該関係式算出工程により得られた入力層データと吐出流量との吐出流量関連関係式を前記吐出流量演算部に記憶させる記憶工程とを行うものである。
ニューラルネットは、生体のニューロンを模擬した複数の人工素子を用いて構成される。ここで、ニューラルネットに使われる人工素子は、生体のニューロンを厳密に模倣したものではなく、その特定の機能を抽出し、単純化した工学モデルである。人工素子としては、決定的アナログモデルを使用する。これは、出力yを0≦y≦1の範囲のアナログ値として、この出力を入力から決定的に決めるモデルである。まず、他の素子、あるいは外部から与えられる信号がモデルへ入力される。これらの値を{x1, x2, x3, … xN}と記す。これに重み{w1, w2, w3, … wN}を掛け、加え合わせて、細胞内電位に相当する量sを得る。重みはシナプス結線重みに該当する。細胞内電位sから出力yを求める際に、シグモイド関数を用いて連続的な出力を得る。シグモイド関数は以下の式により表される。
シグモイド関数のゲインαを大きくすると、シグモイド関数はステップ関数に近づき、出力yは{0,1}の値しかとらなくなる。αは、学習をする前に設定しておくパラメータである。急峻な変化をする関数を近似する場合はαを大きくする。流量予測の場合はαの値は小さくして構わない。
ここでθは、細胞内電圧の閾値である。
本発明で使用するニューラルネットは、入力層、中間層、出力層の3層からなるフィードフォワード型ニューラルネットである。中間層は1層であることが望ましいが、2層以上でも構わない。入力層は3つの素子からなり、それぞれ、血液粘度値もしくはヘマトクリット値、モータ電流測定値とモータ回転数値が入力される。中間層は複数の素子からなり、入力層および出力層の各素子と結合している。吐出流量の演算精度を高めるためには中間層の素子数を増やす必要があるが、素子数を増やし過ぎると計算が複雑になるため、素子数は3から10個が望ましい。
本発明で使用するフィードフォワード型ニューラルネットの一例を図10に示す。中間層のj番目の中間層素子は、入力xiに結線の重みwij (1)をかけてi=0,1,2,…、Nについて総和し、まず、細胞内電位(重み付け総和)
を得る。これを重み付け総和と呼ぶ。次に、sj (1)をシグモイド関数に通して、素子の出力
を得る。中間層素子がj=1,2,…、KのK個あるとき、これらの全てについて上述の手続きにより出力を求める。
こうして中間層素子の出力を求めた後、出力層素子は、中間層素子の出力yj (1)、出力層素子の出力をyj (2)とすると、これはyj (1)(j=0,1,2,…、K)をその入力として受け取り、これに結線の「重み」wij (2)をかけて総和し、まず、重み付け総和
を得る。具体的には、今の場合は、j=1である。
続いて、sj (2)をシグモイド関数に通して、素子の出力
を得る。ここで、yj (2)は吐出流量(血液流量)である。具体的には、今の場合は、j=1である。
この吐出流量は、学習の教師信号として与えられる。今、訓練データがL個あり、そのm番目は、入力(x1 (m), x2 (m), x2 (m))に対して、出力y(m)を要求するものとする。この方法では、学習を行う前に、モータ回転数、モータ電流、血液粘度(もしくはヘマトクリット値)、吐出流量(血液流量)に関して、予め校正データを取っておく必要がある。
図11に、誤差逆搬法の学習手続(学習ルーチン)を示す。図11の内側の繰り返しループは、訓練データに関するループであって、毎度訓練データを選択しては(以下のStep1)、その訓練データに対する誤差評価尺度を小さくするようにパラメータを修正する(以下のStep2,3)。さらに外側のループを全訓練データの誤差評価尺度が十分小さくなるまで繰り返す。
<Step1> 訓練データの選択
図11の内側のループの中で、最初の手続きとして、m番目の訓練データを選択し、このデータに対して、以下の2つのステップを実行する。そのm番目の入力を、(x1 (m), x2 (m), x2 (m))と表記するが、2つのステップの実行中は訓練データを固定するため、右肩の添え字(m)は必要ないため省略する。その代わり、変数の右肩の添え字(m)を層の識別に用いる。すなわち、変数右肩の添え字(1)は第1層(中間層)の変数であること、添え字(2)は第2層(出力層)の変数であることを示す。入力層は第0層とする。
図12に、入力層、中間層、出力層の3層からなるフィードフォワード型ニューラルネットを示す。入力層は、黒ドットで示されるノード(信号の中継点)からなる。中間層、出力層は、白丸で示される素子(ニューロンの工学モデル)からなる。誤差逆伝搬法では、素子として決定的アナログモデルを用いる。
ここで、この素子の動作を図14に示す。素子の入力をx0,x1,…,xN,出力をy,結合の重みをw0,w1,…,w N,重み付け総和(細胞内電圧)をsとすると、素子の動作は以下のように定式化できる。
なお、ネットワーク中の結線の重み全てに、初期値として、乱数などで発生した無作為な値を割り当てておく。ただし、初期値は全て0としてはならない。
を得る。続いて、sj (1)をシグモイド関数に通して、素子の出力
を得る。中間層素子がj=1,2,…,Nの N個あるとき、これらの全てについて上述の手続きにより中間層素子の出力を求める。出力層素子の出力y1 (2)は、中間層素子の出力yj (1)(j=1,2,…,N)をその入力として受け取り、結線の「重み」wj1 (2)をかけて、重み付け総和
を得る。続いて、s1 (2)をシグモイド関数に通して、素子の出力
を得る。これがネットワークの出力b1 (=y1 (2))となる。式(14)は出力層素子の出力、すなわち血液吐出流量(無次元)である。式(14)はシグモイド関数であるため、出力値は0〜1である。したがって、式(14)の値にスケールファクター(換算係数)をかけたものが実際の血液吐出流量となる。スケールファクターをa[L/min]とすると,ポンプ流量Qは以下の式で表される。
となる。ここで、bは定数である。出力層素子に線形素子を選ぶ場合は、教師信号の規格化とスケールファクターの乗算は必要ない。
と表される。勾配法の原理により、この評価関数を小さくするように、ネットワーク内部の重みを修正する。
ここでは、説明を簡単にするために結合の重みwのみを修正する場合について説明するが、wに加えて細胞内電圧の閾値θを修正しても構わない。wとθを修正することにより、より望ましい関数近似結果が得られる場合がある。
結合の重みの修正手続きを次に示す。まず、結線の重みの修正時(誤差逆伝搬モード)のネットワークの流れを、図13に示す。ノード数、素子数、素子間の結線構造、及び結線の重みは、出力計算時(出力計算モード)に用いた図12と同じであるが、素子の機能と信号の流れる向きが異なる。
を求めたあと、メモリに保持されているyを用いてα(1-y)yを計算し、これにuを掛け、
を出力する。出力層に関しては、uの値は、
とする。zは左側の層の素子への入力となる。ここで,α(1-y)yは,
なる関係で、シグモイド関数の微分が求まることから出てきたものである。以上のように動作する素子を図13のように接続する。図13の結線構造と結線の重みは図12と全く同様である。図13の右から、Step2で求めたネットワークの出力b1と目標出力t1との誤差b1−t1を加える。この入力に基づき、各層で図15に示した素子機能が働き、素子出力z j (m) が次々と定まる。こうして、誤差逆伝搬モードで各層の素子出力z j (m) を求めた後、これと出力計算モード(Step2)で求めた各層の素子出力yi (m) を用いて、次式により結線の重みを修正する。
wij (m+1)は、第m層の第i素子と第(m+1)層の第j素子を結ぶ結線の重みである。以上の方法により、結線の重みwij (m+1)を修正する。学習は、図11に図示した学習手順の外側のループを全訓練データの誤差評価尺度(式15)が十分小さくなるまで繰り返す。
このようにして、人工ニューラルネットの各素子間の結線の重みwij (m+1)が、上記の学習方法により最終的に決定される。これにより、入力層データと吐出流量との関係式を算出する関係式算出工程が終了する。
そして、血液ポンプ装置1の演算部48は、実際に与えられる血液測定データ入力部に入力された血液粘度値もしくは入力されたヘマトクリット値より演算された血液粘度値、インペラ回転数測定または算出機能より得られるインペラ回転数値、モータ電流値計測機能により得られるモータ電流測定値もしくはその補正値と、上記の関係式(11)〜(14-a)または(14-b)を用いて、吐出流量を演算する機能を備えている。
なお、出力層素子が線形素子の場合には、上記式(14−a)ではなく、下記式14−bを用いて、ポンプ流量Qを算出する。
ここで、bは定数である。
よって、この血液ポンプ装置は、血液粘度値もしくはヘマトクリット値と、モータ電流測定値とモータ回転数値を入力とし、3層フィードフォワード型人工ニューラルネットを用いて得た関係式より、吐出流量(血液流量)を算出して出力する機能を備えている。
本発明の血液ポンプ装置の調整方法は、上述した血液ポンプ装置の調整方法であって、対象者に血液ポンプ装置を装着した状態において、ポンプの流量を流量センサを用いて測定し、前記流量センサを用いて測定される吐出流量を教師データとし、吐出流量測定時における血液粘度値もしくはヘマトクリット値、モータ電流測定値およびモータ回転数値を入力データとし、ニューラルネットワークを用いて、記憶する入力層データと吐出流量との関係式を修正する関係式修正作業を行うものである。
これは、患者に血液ポンプを適用した直後に、吐出流量算出精度を上げるために、記憶する入力層データと吐出流量との関係式を修正する関係式をカスタマイズするものである。具体的には、結合重みw(場合によっては、閾値θも合わせて)を変更するものである。
具体的には、血液ポンプの流出口付近に流量センサを取付け、吐出流量を測定し、これを教師データとする。また、この吐出流量測定時における血液粘度値もしくはヘマトクリット値、モータ電流測定値およびモータ回転数値を入力層データとし、記憶している関係式を用いて、吐出流量演算値を算出する。
そして、上述したものと同様に、上記の教師データと演算値を用いて、誤差逆伝搬法(バックプロパゲーション)を行う。この際、血液ポンプ装置は、ニューラルネットワーク算出プログラムを格納した別のコンピュータに接続されており、上記の教師データである吐出流量値、吐出流量演算値、およびこの吐出流量測定時における血液粘度値もしくはヘマトクリット値、モータ電流測定値およびモータ回転数値は、このコンピュータに入力される。そして、このコンピュータは、接続された血液ポンプ装置に記憶されている入力層データと吐出流量との関係式より、下記結合重みwに関する式21を導く。
患者の手術中(開胸中)に、血液ポンプ装置は算出する吐出流量演算値と流量センサの実測値を比較する。吐出量演算値と流量センサによる実測値の誤差が小さく、要求仕様の誤差範囲内(例えば、Δ<0.5L/min)である場合は、血液ポンプ装置が記憶する吐出流量関連関係式を修正せずに、患者に適用する。逆に、推定値と実測値の誤差が大きい場合(例えば、誤差Δ>=0.5L/min)、オンラインで吐出流量演算部58に実装されている吐出流量関連関係式のカスタマイズを行う。具体的には、コンソールで回転数の設定を行い、ピンチコック(クランプ)などの流量調節手段により流量を変化させて、複数の動作点に対してオンライン学習を行い、誤差が小さくなるように結合の重みwと閾値θを修正する。人工ニューラルネットの推定値と流量センサの実測値の誤差が、仕様の誤差範囲内に入ればオンライン学習を終了し、流量センサを患者から取り外す。この方法により、より精度の高い流量の間接計測(予測)が可能になる。また、この方法により、患者の個人差、ポンプシステムの個体差など、あらゆる誤差要因の影響を排除した血液ポンプ装置を提供することができる。
そして、このように得られる血液ポンプ装置は、あらかじめ測定した多数の血液吐出流量における、血液粘度値もしくはヘマトクリット値、モータ電流測定値およびモータ回転数値を入力層データとし、前記各入力層データに関するポンプ揚程を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて算出した入力層データとポンプ揚程との関係式を記憶するポンプ揚程関連関係式記憶部と、該ポンプ揚程関連関係式、前記血液測定データ入力部に入力された血液粘度値もしくは入力されたヘマトクリット値より演算された血液粘度値、前記インペラ回転数測定または算出機能より得られるインペラ回転数値、前記モータ電流値計測機能により得られるモータ電流測定値もしくはその補正値とを用いて、前記血液粘度値および前記モータ電流測定値ならびに前記インペラ回転数値におけるポンプ揚程を演算するポンプ揚程演算機能を備えるものとなる。
そして、ポンプ揚程関連関係式算出工程に関する、ニューラルネットの学習に必要な訓練データは、入力として用いるモータ回転数値、モータ電流測定値、血液粘度値(もしくはヘマトクリット値)の3入力と,対応する出力であるポンプ揚程である。この場合、ポンプ揚程が教師信号となる。吐出流量演算部58が、吐出流量演算機能に加えて、ポンプ揚程演算機能を備えることで、本発明の血液ポンプ装置は、ポンプの流体出力とポンプ効率を演算、表示する機能を備えたものとすることができる。すなわち、ニューラルネットが出力する算出吐出流量と算出ポンプ揚程を、それぞれQ,Pとするとポンプの流体出力Wは、
W=P×Q (22)
として算出できる。
ポンプ効率 η=(PQ/TN)×100 [%] (23)
流体出力=PQ [W] (24)
モータ出力=TN [W] (25)
ポンプにおける全損失=TN−PQ [W] (26)
ポンプ揚程:P [Pa] {(760/1.013)×10−5(mmHg)}
流量:Q [m3/s] {60×103(L/min)}
軸トルク:T [Nm] {(1/9.81)×105(gfcm)}
回転数:N [rad/s] {60/(2π)(rpm)}
ここで、軸トルクTは、モータ電流に比例するため、モータ電流測定値より換算することができる。比例係数は、実験により求めておく必要がある。以上の算出方法により、ポンプ効率、流体出力、モータ出力、ポンプ部における全損失を算出する機能を備えた血液ポンプ装置を提供することができる。定期的にエンジニアがこれらの情報をモニタリングすることで、ポンプに異常がないこと、もし異常があった場合、その状態を知ることができる。
2 血液ポンプ部
3 インペラ回転トルク発生部
4 インペラ位置制御部
5 血液ポンプ装置本体部
6 制御機構
21 インペラ
25 磁性体
31 ロータ
34 モータ
41 電磁石
20 ハウジング
57 血液測定データ入力部
58 吐出流量演算部
59 表示部
60 吐出流量関連関係式記憶部
Claims (14)
- 血液流入ポートと血液流出ポートを有するハウジングと、前記ハウジング内で回転し血液を送液するインペラと、該インペラを回転させるためのモータと、血液測定データ入力部と、インペラ回転数測定または算出機能と、モータ電流値計測機能と、血液吐出流量を演算する吐出流量演算部とを備える血液ポンプ装置であって、
前記吐出流量演算部は、あらかじめ測定した多数の血液吐出流量における、血液粘度値、モータ電流測定値およびモータ回転数値を入力層データとし、前記各入力層データに関する血液吐出流量を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて算出した入力層データと吐出流量との吐出流量関連関係式を記憶する吐出流量関連関係式記憶部と、
該吐出流量関連関係式、前記血液測定データ入力部に入力された血液粘度値もしくは入力されたヘマトクリット値より演算された血液粘度値、前記インペラ回転数測定または算出機能より得られるインペラ回転数値、前記モータ電流値計測機能により得られるモータ電流測定値もしくはその補正値とを用いて、前記血液粘度値および前記モータ電流測定値ならびに前記インペラ回転数値における血液吐出流量を演算する吐出流量演算機能と、
あらかじめ測定した多数のポンプ揚程値における、血液粘度値、モータ電流測定値およびモータ回転数値を入力層データとし、前記各入力層データに関するポンプ揚程値を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて算出した入力層データとポンプ揚程との関係式を記憶するポンプ揚程関連関係式記憶部と、該ポンプ揚程関連関係式、前記血液測定データ入力部に入力された血液粘度値もしくは入力されたヘマトクリット値より演算された血液粘度値、前記インペラ回転数測定または算出機能より得られるインペラ回転数値、前記モータ電流値計測機能により得られるモータ電流測定値もしくはその補正値とを用いて、前記血液粘度値および前記モータ電流測定値ならびに前記インペラ回転数値におけるポンプ揚程を演算するポンプ揚程演算機能と、
前記吐出流量演算機能により算出される算出吐出流量と、前記ポンプ揚程演算機能により算出される算出ポンプ揚程とを用いて、前記ポンプの流体出力を演算する流体出力演算機能を備えることを特徴とする血液ポンプ装置。 - 前記血液ポンプ装置は、遠心式血液ポンプ装置であり、前記インペラは、前記ハウジング内で回転し、回転時の遠心力によって血液を送液するものである請求項1に記載の血液ポンプ装置。
- 前記血液ポンプ装置は、血液流入ポートと血液流出ポートを有するハウジングと、内部に磁性体を備え、前記ハウジング内で回転し、回転時の遠心力によって血液を送液するインペラを有する遠心式血液ポンプ部と、前記遠心式血液ポンプ部の前記インペラの磁性体を吸引するための磁石を備えるロータと、該ロータを回転させるモータを備えるインペラ回転トルク発生部と、電磁石を備えるインペラ位置制御部とを備え、前記ハウジングに対して前記インペラが非接触状態にて回転するものである請求項1または2に記載の血液ポンプ装置。
- 前記血液測定データ入力部は、血液粘度測定値入力部であり、前記血液粘度値は、血液粘度測定値である請求項1ないし3のいずれかに記載の血液ポンプ装置。
- 前記血液測定データ入力部は、ヘマトクリット値入力部であり、前記血液ポンプ装置は、入力されたヘマトクリット値より血液粘度を演算する血液粘度演算機能を備えている請求項1ないし3のいずれかに記載の血液ポンプ装置。
- 前記血液測定データ入力部は、ヘマトクリット値入力部であり、前記血液ポンプ装置は 入力されたヘマトクリット値より血液粘度を演算する血液粘度演算機能および比重を演算する比重演算機能を備えている請求項1ないし3のいずれかに記載の血液ポンプ装置。
- 前記血液ポンプ装置は、比重入力部もしくは比重演算機能と、前記モータ電流測定値を該比重入力部により入力されたもしくは前記比重演算機能により演算された比重を用いて補正した値をモータ電流測定値とするモータ電流測定値補正機能を備えている請求項1ないし6のいずれかに記載の血液ポンプ装置。
- 前記血液ポンプ装置は、モータ特性による補正機能を備えており、前記モータ電流測定値を当該モータ特性補正機能により補正した値をモータ電流測定値とするモータ電流測定値補正機能を備えている請求項1ないし7のいずれかに記載の血液ポンプ装置。
- 前記血液ポンプ装置は、前記吐出流量演算機能により算出される算出吐出流量と、前記ポンプ揚程演算機能により算出される算出ポンプ揚程と、前記モータ電流測定値より換算される軸トルクと、前記インペラ回転数とを用いて、前記ポンプのポンプ効率を演算するポンプ効率演算機能を備えている請求項1ないし8のいずれかに記載の血液ポンプ装置。
- 前記血液ポンプ装置は、前記吐出流量演算機能により算出される算出吐出流量と、前記ポンプ揚程演算機能により算出される算出ポンプ揚程と、前記モータ電流測定値より換算される軸トルクと、前記インペラ回転数とを用いて、前記ポンプにおける全損失を演算するポンプ全損失演算機能を備えている請求項1ないし9のいずれかに記載の血液ポンプ装置。
- 請求項1ないし10のいずれかに記載の血液ポンプ装置の調整方法であって、対象者に血液ポンプ装置を装着した状態において、ポンプの流量を流量センサを用いて測定し、前記流量センサを用いて測定される吐出流量を教師データとし、該吐出流量測定時における血液粘度値もしくはヘマトクリット値、モータ電流測定値およびモータ回転数値を入力データとし、ニューラルネットワークを用いて、記憶する入力層データと吐出流量との関係式を修正、および前記対象者に血液ポンプ装置を装着した状態において、ポンプの流入側および流出側の圧力を測定し、該測定された圧力値から算出されるポンプ揚程を教師データとし、該吐出流量測定時における血液粘度値もしくはヘマトクリット値、モータ電流測定値およびモータ回転数値を入力データとし、ニューラルネットワークを用いて、記憶する入力層データとポンプ揚程との関係式を修正する関係式修正作業を行うことを特徴とする血液ポンプ装置の調整方法。
- 前記ニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層の3層からなる3層フィードフォワード型ニューラルネットである請求項11に記載の血液ポンプ装置の調整方法。
- 請求項1ないし10のいずれかに記載の血液ポンプ装置の製造方法であって、
該製造方法は、あらかじめ測定した多数の血液吐出流量における、血液粘度値、モータ電流測定値およびモータ回転数値を入力層データとし、前記各入力層データに関する血液吐出流量を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて、入力層データと吐出流量との関係式を算出する関係式算出工程と、該関係式算出工程により得られた入力層データと吐出流量との関係式を前記吐出流量演算部に記憶させる記憶工程、およびあらかじめ測定した多数の血液吐出流量における、血液粘度値、モータ電流測定値およびモータ回転数値を入力層データとし、前記各入力層データに関するポンプ揚程を教師データとして、ニューラルネットワークを用いて、入力層データとポンプ揚程との関係式を算出するポンプ揚程関連関係式算出工程と、該ポンプ揚程関連関係式算出工程により得られた入力層データとポンプ揚程との関係式を前記ポンプ揚程演算部に記憶させる記憶工程とを行うことを特徴とする血液ポンプ装置の製造方法。 - 前記ニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層の3層からなる3層フィードフォワード型ニューラルネットである請求項13に記載の血液ポンプ装置の製造方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005103730A JP4787526B2 (ja) | 2005-03-31 | 2005-03-31 | 血液ポンプ装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005103730A JP4787526B2 (ja) | 2005-03-31 | 2005-03-31 | 血液ポンプ装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2006280572A JP2006280572A (ja) | 2006-10-19 |
JP4787526B2 true JP4787526B2 (ja) | 2011-10-05 |
Family
ID=37403093
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2005103730A Expired - Fee Related JP4787526B2 (ja) | 2005-03-31 | 2005-03-31 | 血液ポンプ装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4787526B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE202018003585U1 (de) * | 2018-08-01 | 2019-11-06 | Leybold Gmbh | Vakuumpumpe |
CN116370819B (zh) * | 2023-04-18 | 2024-03-12 | 安徽通灵仿生科技有限公司 | 一种心室辅助装置的泵血流量估测方法及装置 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08318262A (ja) * | 1995-05-25 | 1996-12-03 | Toshiba Corp | 調整池揚水流量制御装置 |
JP3515300B2 (ja) * | 1996-12-20 | 2004-04-05 | 株式会社日立製作所 | プラント状態予測装置 |
US5980571A (en) * | 1997-12-11 | 1999-11-09 | Colin Corporation | Substitute-heart control apparatus |
JP3864944B2 (ja) * | 1997-12-27 | 2007-01-10 | 株式会社ジェイ・エム・エス | 連続流血液ポンプを用いた血流循環補助装置および生体の血流循環状態の診断装置 |
JP4004440B2 (ja) * | 2003-07-28 | 2007-11-07 | テルモ株式会社 | 液体ポンプ装置 |
-
2005
- 2005-03-31 JP JP2005103730A patent/JP4787526B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2006280572A (ja) | 2006-10-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4004296B2 (ja) | 遠心式液体ポンプ装置 | |
US7500404B2 (en) | Mass flow meter | |
JP4521547B2 (ja) | 血液ポンプの流量推定装置 | |
US7578782B2 (en) | Methods and systems for determining a viscosity of a fluid | |
CN111565771B (zh) | 用于在估计血管内血泵中的血液流量中校准和使用的方法和设备 | |
US10737006B2 (en) | Fiducial point optimization | |
CN103328018B (zh) | 血泵中的流量估计 | |
EP2136861B1 (en) | Blood pump system | |
US6129660A (en) | Method of controlling blood pump | |
JP5427620B2 (ja) | 血液ポンプの流量推定方法 | |
US11959497B2 (en) | Method for determining operational parameters of a blood pump | |
JP4787526B2 (ja) | 血液ポンプ装置 | |
JP2006280571A (ja) | 血液ポンプ装置 | |
CN107530479B (zh) | 泵结构和操作流体泵的方法 | |
JP4004440B2 (ja) | 液体ポンプ装置 | |
CN116173397A (zh) | 转速控制装置和方法、心室辅助***、存储介质及设备 | |
CN115707491A (zh) | 一种介入式心脏泵的控制***及控制方法 | |
JP2006280573A (ja) | 血液ポンプ装置 | |
US12004848B2 (en) | Blood flow meter | |
Scheffler et al. | Sensorless Nonlinear Stroke Controller for an Implantable, Undulating Membrane Blood Pump | |
Baumgartner et al. | A comparative study on extra-corporal circulation control | |
Mushi et al. | Identification of fluidic element models to simulate the short-term baroreflex | |
JPH0979885A (ja) | 流量計 | |
BR102016006836A2 (pt) | Method of measuring fluid and differential pressure in pumping systems with kinetic pumps |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20080212 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20101125 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20101130 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20110131 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20110705 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20110715 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 4787526 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140722 Year of fee payment: 3 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |