HASTAYI SOLUNUM CİHAZINDAN AYIRMAK İÇİN BULANIK MANTIK TABANLI BİR ALGORİTMANIN GELİŞTİRİLMESİ

Abstract

Ventilatörler solunum fonksiyonu bozulmus olan canlıların solunumunu yapay olarak gerçeklestiren sistemler olarak karsımıza çıkmaktadır. Yapılan bu yapay solunum islemine ise ventilasyon denilmektedir. Bilim insanları ventilatörlerin özelliklerini gelistirmek için bugüne kadar birçok çalısma yapmıslardır. 90'lı yıllarda klasik kontrol teknikleri ile bu cihazın kontrolü yapılır iken, son çalısmalarda yapay zeka teknikleri kullanılarak cihazın kontrolü yapılmaktadır. Solunumunu kendi kendine tolere edemeyen hastalarda mekanik ventilatör olarak adlandırılan cihazlar sıklıkla kullanılmaktadır. Ayırma süreci ise mekanik ventilasyon uygulaması ile birlikte baslayan mekanik ventilasyon sürecinin önemli asamalarından biridir. Mekanik ventilatörden ayırma islemi solunum desteği gerekliğine sebep olan durumun ortadan kalkması ile birlikte asamalı bir sekilde mekanik ventilatör desteğinin sonlandırılmasıdır. Yani bu islem solunum isinin cihazdan hastaya aktarılmasıdır. Hastayı mekanik ventilatörden ayırma isleminin en önemli sorunlarından birisi hastanın ne zaman bu destekten ayrılmasının tahmin edilmesidir. Eğer bu süreç doğru tahmin edilemez ve mekanik destek erken kesilirse cihazın tekrar bağlanmasıyla zaman kaybı yasanmaktadır, eğer mekanik destek geç kesilirse de yine zamandan kayıp olmakta ve hasta belirli bir süre sonunda cihaza bağımlı hale gelebilmektedir. Bu çalısmada var olan hastayı solunum cihazından ayırma baslama zamanı tahmin algoritmaları incelenmis, bu tahmin algoritmalarına alternatif olacak yeni bir algoritmanın tasarımı bulanık mantık, LabVIEW gibi bilgisayar destekli sistemler kullanılarak yapılmıs ve ayrıca bu sistemin diğer sistemlere göre basarısı ölçülmüstür. Bu çalısmaları yaparken algoritmayı gelistirmek amacıyla hesaplanması gereken, solunum güçlüğü çeken hastalara ait verilere ihtiyaç duyulmustur. Bu çalısmada solunum güçlüğü çeken hastalara ait veriler mantık çerçevesinde gauss dağılım yöntemi kulanılarak rastgele olusturulmus, sonrasında ise olusturulan sisteme giris olarak verilmis ve sonuçlar uzman klinisyen esliğinde yorumlanmıstır. Anahtar Kelimeler: Ventilatör, Mekanik Ventilasyon, Hastayı Solunum Cihazından ayırma, LabVIEW, Bulanık Mantık

Ventilator is a machine that perfoms artificial respiration to person whose respiration has been disturbed. The process of that is called as ventilation. The scientists have made many studies to improve features of this device. At nineties, controlling of this device was implemented with classical control, in recent years, controlling of that has been implemented with artificial intelligence techniques. Currently, patients who have respiratory failure, support with device called as mechanical ventilator (MV). Weaning from mechanical ventilation is important level of mechanical ventilation process that starts with mechanical ventilation. If patients do not need any mechanical ventilation support, this support should be decreased gradually and this process called as weaning from mechanical ventilation. In other words, work of breathing should be transmitted from mechanical ventilator to the patient. But problem of this process is prediction of starting time of weaning from mechanical ventilation. If this process can not be predicted correctly and patient weans early from mechanical ventilation, time delay occurs in this process, and if patient weans lately from mechanical ventilation, time delay occurs again and patient may be addicted to the mechanical ventilator. In this work, existing weaning prediction algorithms were examined and tried to find new alternate method using with Fuzzy Logic, LabVIEW and compared success of this method with other methods. To improving algorithm about weaning from mechanical ventilation, parameters which need to be calculated about patient who have respiratory failure is to be needed. In this work, parameters which need to be calculated about patient who have respiratory failure were generated randomly by using gauss distribution method then given as input to the system which was improved and finally the results were reviewed with expert. Keywords: Ventilator, Mechanical Ventilation, Weaning, LabVIEW, Fuzzy Logic