電子情報通信学会ソサイエティ大会講演要旨
B-20-8
リカレント型ニューラルネットワークを用いた予測モデルに基づく麻酔制御に関する一検討
◎佐久間義友(横浜国大)・高林健人(岡山県立大)・杉本千佳・河野隆二(横浜国大)
近年,手術中における麻酔の制御技術は麻酔科医の負担軽減への貢献が期待されている. 高信頼な麻酔の制御を行うためには様々な制約があるが, これらの制約・要求を満たすためには, 患者ごとに異なる麻酔薬投与に対するBIS 値の変動を予測し, その予測に基づいて麻酔を制御する必要がある. そこで本研究では, 我々が考案したモデル予測制御による麻酔効果の適応制御方式に加え, 患者の麻酔効果を予測するためのリカレント型ニューラルネットワーク(RNN)を用いた予測モデルも考案し, 麻酔投与に対するBIS値変化の予測に関する検討を行った.