|
PhysioSim – A Full Hard- And Software Physiological Simulation Environment Applying A Hybrid Approach Based On Hierarchical Modeling Using Algebraic And Differential Systems and Dynamic Bayesian Networks
Abkai, Ciamak
|
URL:
|
https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/3003
|
|
URN:
|
urn:nbn:de:bsz:180-madoc-30032
|
|
Document Type:
|
Doctoral dissertation
|
|
Year of publication:
|
2010
|
|
Place of publication:
|
Mannheim
|
|
Publishing house:
|
Universität Mannheim
|
|
University:
|
Universität Mannheim
|
|
Evaluator:
|
Hesser, Jürgen
|
|
Date of oral examination:
|
8 October 2010
|
|
Publication language:
|
English
|
|
Institution:
|
School of Business Informatics and Mathematics > Praktische Informatik I (Freiling -2013)
|
|
Subject:
|
004 Computer science, internet
|
|
Subject headings (SWD):
|
Simulation <Medizin> , Computersimulation , Bayes-Netz
|
|
Individual keywords (German):
|
Physiologie , Modellierung , Patienten Simulator
|
|
Keywords (English):
|
physiology , modeling , patient simulator
|
|
Abstract:
|
A system for physiological modeling and simulation is presented. The architecture is considering hardware and software support for real-time physiological simulators, which are very important for medical education and risk management. In contrary to other modeling methods, in this work the focus is to provide maximal modeling flexibility and extensibility. This is provided on the one hand by a hierarchical modeling notation in XML and on other hand by extending current methods by dynamic stochastic system modeling. Dynamic Bayesian Networks as well as deterministic system modeling by systems of algebraic and differential equations lead towards a sophisticated environment for medical simulation. Specific simulations of haemodynamics and physiological based pharmacokinetics and pharmacodynamics are performed by the proposed methods, demonstrating the applicability of the approaches. In contrary to physiological modeling and analysis tools, for an educational simulator, the models have to be computed in real-time, which requires extensive design of the hardware and software architecture. For this purpose generic and extensible frameworks have been suggested and realized. All the components together lead to a novel physiological simulator environment, including a dummy, which emulates ECG, SaO2 and IBP vital signals in addition to software signal simulation. The modeling approaches with DBN are furthermore analyzed in the domains of psychological and physiological reasoning, which should be integrated into a common basis for medical consideration. Furthermore the system is used to show new concepts for dependable medical data monitoring, which are strongly related to physiological and psychological simulations.
|
|
Translation of the title:
|
PhysioSim - ein Hard- und Software System zur Simulation von Physiologie basierend auf einem hybriden Ansatz mit hierarchischer Modellierung, algebraischen und Differentialsystemen und dynamischen Bayes'schen Netzen
(German)
|
|
Translation of the abstract:
|
Ein vollständiges System zur physiologischen Modellierung und Simulation wird präsentiert. Meilensteine sind hierarchische Modellierung mit XML und Integration von deterministischen Systembeschreibungen durch Systeme von linearen algebraischen und differentiellen Gleichungen oder Kompartimenten und nicht-deterministische stochastische dynamische Systembeschreibungen durch Kombination von statischen und dynamischen Bayes'schen Netzen. Die Systemarchitektur sieht eine dynamische Integration von Hardware (Emulations-Interfaces) und Software (zusätzliche physiologische Modelle) vor. Das System ist auf Echtzeit-Anwendung ausgelegt, da dies für die medizinische Ausbildung besonders wichtig ist. Spezielle Hardware-Schnittstellen (IBP, SaO2, ECG) wurden für die Emulation von quasi-echten Patienten-Vital-Parameter entwickelt, die eine flexible Erweiterung des medizinischen Simulators in Vergleich zur Full-Scale Simulatoren ermöglichen. In einem detaillierten Stand der Technik werden die Vor- und Nachteile bisheriger industrieller und wissenschaftlicher Systeme und Verfahren erläutert und Ansätze zur Verbesserung aufgezeigt. Neue Verfahren und Methoden zur Modellierung und Simulation von physiologischen Systemen sowie Vitalfunktionen werden im Einzelnen vorgestellt und untersucht. Anhand von Fallbeispielen (z.B. hämodynamische Simulation des Kardiovaskulären Systems) werden die modernen Verfahren auf ihre Nützlichkeit im Einsatz des Systems für medizinische Simulationen untersucht und bewertet. Zusätzlich werden Bayes'sche Netze bezüglich Simulation und Modellierung von kognitiven Modellen, die ebenfalls immer mehr an Bedeutung für physiologische Vorgänge gewinnen untersucht. Abschließend wird das System zur Demonstration von neuen Konzepten zur Verbesserung der Verlässlichkeit von Physiologie-Monitor-Geräten eingesetzt, die ebenfalls - wie gezeigt wird - sehr eng mit physiologischen Simulationen von Patienten verknüpft sind.
(German)
|
|
Additional information:
|
|
 | Das Dokument wird vom Publikationsserver der Universitätsbibliothek Mannheim bereitgestellt. |
 Search Authors in
You have found an error? Please let us know about your desired correction here: E-Mail
Actions (login required)
 |
Show item |
|
|
![[img]](https://madoc-dev.bib.uni-mannheim.de/style/images/fileicons/application_pdf.png)
