Adpative Neuro-Fuzzy Inference System Estimation Propofol dose in the induction phase during anesthesia; case study
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 34، شماره: 9
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 89
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-34-9_013
تاریخ نمایه سازی: 10 اردیبهشت 1401
چکیده مقاله:
In this study, the anesthetic drug dose estimation due to the physiological patients' parameters is considered. The most critical anesthetic drug, propofol, is considered in this modeling. Among the intravenous anesthetic drugs, propofol is one of the most widely used during surgery in the induction and maintenance phase of anesthesia. The effect of propofol as an intravenous anesthetic agent is as well as sedate in/outside the operation theatres. In this work, the adaptive neuro-fuzzy inference system estimation model is applied to calculate the drug dose to administrate anesthesia safety. The model estimates the propofol dose during the induction phase based on the physiological parameters (age, weight, height, gender), blood pressure, heart rate, and the depth of anesthesia of real patients. The sensitivity analysis was applied to evaluate the validity of the estimation model, so the appropriate agreement is obtained. In the end, the proposed estimation model's performance is compared to the classical model and the actual data obtained from patients undergoing surgery. The results show that the ANFIS estimation model by ۰.۹۹۹ accuracies reduces the total amount of propofol dose. The proposed model not only controls the patient's depth of anesthesia accurately but also obtained outcomes in practice successfully.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
N. Jamali
Faculty of Industrial Engineering, Yazd University, Yazd, Iran
A. sadegheih
Faculty of Industrial Engineering, Yazd University, Yazd, Iran
M. M. Lotfi
Faculty of Industrial Engineering, Yazd University, Yazd, Iran
H. Razavi
Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :