Signal flow grafikleri (SFG) biyomedikal mühendisliğinde vazgeçilmez araçlar haline geldi ve daha hassas bir şekilde karmaşık fizyolojik değişkenlerin modellenmesi için kompakt, görsel dil sunuyor. Kalpten çıkış yönetmeliğinden sinir bozucu yayılımına kadar, bu yönlendirilmiş grafikler, mühendislere devre dışı bırakmalarını sağlar, bu yöntemlere cevap verir ve gerçek dünya fizyolojik sistemlere başvurmak için bu araçları sağlar.

Signal Flow Graphs nedir?

Signal:[değiştir | kaynağı değiştir][değiştir | kaynağı değiştir][değiştir | kaynağı değiştir][değiştir | kaynağı değiştir][değiştir | kaynağı değiştir][değiştir | kaynağı değiştir]

fizyolojik bir bağlamda, düğümler kan basıncı, kalp oranı, oksijen dourasyon, glukoz konsantrasyonu veya sinir atış oranı gibi miktarları temsil edebilir - örneğin, arter basınç artışının baror geri bildirim yoluyla nasıl artacağını. Çünkü SFGs geri bildirim döngüsü, özelliklerelerin kontrol ettiği sistemler için uygundur ve sinyal summasyonu yaygındır - tüm salon işaretleri fizyolojik düzenlemektedir.

Tarihsel olarak, sinyal akış grafikleri 1950'lerde Samuel J. Mason tarafından elektronik devreleri analiz etmek için bir araç olarak tanıtıldı.Onlar, daha sonra biyolojik ve biyomedikal sistemlere hızla uzatıldı. Bugün, SFGs biyomedikal mühendisliği curricula'da standart bir sistem parçası, genellikle blok diyagramları ve devlet uzay temsilleri ile birlikte öğretiliyor.

Biomedical Engineering uygulamaları

Biyomedikal sistemlerin SFG modellemesi için vazgeçilmez olan ekmekleri çok büyüktür. Aşağıda bu grafiklerin özellikle güçlü kanıtladığı birkaç temel alan detayı vardır.

Cardiovascular Dynamics

Kardiyoloji sistemi klasik bir uygulamadır. dolaşım döngüsü için tipik bir SFG, sol ventrik baskı, aortik baskı, venous geri dönüş, kalp oranı, inme hacmi ve toplam periferik direniş içerir.

  • Frank-Starling mekanizması: artan ventricular dolum, inme hacmine yol açıyor.
  • Baroreflex geri bildirim: yüksek arter baskı, otonomik sinir sistemi aracılığıyla kalp hızında ve periferik direnişte bir azalma tetikliyor.
  • Arterial-venous baskı gradients sürüş akışı.

Kazanarak elde edilen kazanımlar (örneğin, baroreceptor'un basınç değişiklikleri için ateş etme duyarlılığı), grafik, sistemin hemorrhage, ilaç infüzyon veya egzersiz mühendislerinin genel transfer işlevlerini hesaplamak için formülünü uygular.

Kardiyoloji Kontrol Sistemleri Michael Khoo[Dönemli Kontrol Sistemleri) tarafından klasik metin olarak bakınız.

Neural Signal Transmission

Nörofiziksel olarak sinyal akış grafiği, sinaptik kazanımlar (excitatory veya inhibitöryel mesajlar) ve axonal iletim nedeniyle zaman gecikmelerini temsil eder.

Örneğin, bir reciprocal inhibitörlü devrenin basit bir SFG (omurda kablo kontrolü) osilasyon davranışı ve desen nesli ortaya çıkarabilir. Derin beyin uyarı protokolleri tasarımında yardımcı olan grafikler.

Respiratory System Yönetmelik

Respirasyon, merkezi chemoreceptors, periferik chemoreceptors, akciğer mekaniği ve beyintem pat jeneratörleri arasında sofistike bir Interplay içerir.Sampiyonel CO2 kısmi basıncı, pH, havalandırma oranı, tidal hacim ve chemoreceptor çıkışı.

Endocrine Feedback Mechanisms

Hormonal sistemler geri bildirim döngüsü ile geri çekilir, onları SFG analizi için ideal adaylar yapar.TSH salıverici-pituitary-thyroid eksen: düğümler sizinrotropin-releasing hormonu (TRH), tiroid-stimulating hormon (TSH), ve yourroxine (T4). Edges, TSH salıvermesinde TRH'nin olumlu etkisini ve iki hipotamik ve pituitary salgılama hormonunu temsil eder.

Benzer şekilde, glukoz-insulin yönetmeliği, kan şekeri, insülin salgılaması, glucagon ve her zamanatik glukoz üretimi için düğümler ile modellenebilir. SFG analizi, stabilite koşulları ve hiperglycemik oscillations in diabetes.

Diğer Gelişen Uygulama Uygulamaları

  • [FONT:0)Pharmacokinetics ve farmakodinamik: [DFLT:1] SFG'ler ilaç absorpsiyonunu, dağıtımını, metabolizmayı ve eksilemeyi temsil eder (ADME) bir bölme ve bağlayıcı kazanımlar ağı olarak.
  • [FONT:0]Biomechanics:[Döneticiler:[Dönder:[Dönder: 1) Ortak tork, kas aktivasyon ve uzuv kinematikleri, hareket kontrol ve prosthetics tasarımı ile bağlantılı olabilir.
  • [FONT=0)Cellular sinyal ağlarını işaret ediyor: Intracellular yol yolları (örneğin, MAPK/ERK) doğal olarak sinyal akış sistemleridir ve SFG'ler uyuşturucu hedeflemesi için kritik düğümleri tespit eder.

Signal Flow Graphs'ı Biomedical Modeling'te kullanmanın avantajları

SFGs alternatif modelleme yaklaşımları üzerinde çeşitli farklı avantajlar sunar, örneğin diferansiyel denklem setleri veya kara-box transfer işlevleri gibi.

Görsel Clarity ve Intuitive Causality

Yönelmiş grafik formatı, bir Jacobian matrix ile aşina olmayabilir klinik veya biyologlarla işbirliği yaparken, bir SFG ortak bir görsel dil sunar. “kan basıncının bu dalda kalp oranını etkiler” tartışmak için çok daha kolaydır.

modülerlik ve Hierarchical Modeling

Kompleks fizyolojik sistemler alt sistemlere yol açabilir, her biri kendi SFG tarafından temsil edilir. Bu altgraflar standart kurallar (e, paralel, geri bildirim bağlantıları) kullanılarak birleştirilebilir. Örneğin, kalp için ayrı modüllerden inşa edilebilir, vasculature ve sinir kontrolü, sonra paylaşılan düğümlere bağlı olarak (örneğin, aortik baskı).

Mason'un Kazanması Kolay Uygulama

Mason'un formülü, tüm denklem sistemini çözmeden herhangi bir girişten doğrudan alıntının yapılmasını sağlar.[Dönetici[Dönetici] = [Döntgenlik[Dönetici[Döneticileri)[Döneticileri)[Döneticileri değiştir][Döneticileri)[Dönlendirmek için) / {{[Döneticileri)[Döneticileri kaldıran (Düzüğün)[Döneticileri)

Hassasiyet Analizi

Çünkü şubeler açık kazanımlara sahiptir, verilen bir kazança saygı ile genel transfer fonksiyonunun türü kolayca elde edilir. Bu hassas bilgi, istenen bir çıktıyı en güçlü şekilde etkileyen fizyolojik parametreleri tanımlamak için önemlidir -örneğin, hangi reseptör duyarlılığının kan basıncındaki en büyük değişikliği elde etmek için modize edilmesi gerekir.

Deneysel Verilerin toplanması

Grafik kazanımlar, zaman serisi verileri sistem tanımlama tekniklerini kullanarak tahmin edilebilir. Tersine, grafik yapısının kendisi bağlantı önlemleri (örneğin, Granger kalibresellik), SFG'leri veri odaklı ve mekanik modelleme ile bir köprü haline getirmek.For a tutorial on using SFGs with Amp dynamic modeling, seeFLT:0this PLoS ONE article on nonlinear sinyal grafiği).

Bir Fizik Sistemi modelleme: Detaylı Cardiovascular Örnek

Bu kavramları sağlamlaştırmak için, kardiyovasküler sistemin kısa vadeli düzenlemelerin basitleştirilmiş bir SFG'si ile yürüyebilelim: Dört düğümü tanımlayacağız:

  • [FONT:0)P) - ortalama artal basınç (mmHg)
  • [FONT:0)CO[DÜT:1] - Kardiyak çıktı (L/min)
  • [FONT:0)TPR[DÜT:1) - Total periferik direniş (mmHg·min/L)
  • [FONT=0) [8][FONT=0)

kenarlar fizyolojik ilişkiler kurdu:

  1. [FONT:0)P)[FONT= CO × TPR[DÜDÜDÜDÜDÜDÜSTRİYE)[BİDÜSTRİYE)[Üye Olmayanlar İçin Yasa Analogı: TPR (bu çok açıklayıcı bir ilişki değil; bir SFG’de, multiplikasyon bir işletim noktasının doğrusallaşması ile veya ürünün tamamının da dahil edilmesiyle ele alınacaktır.
  2. [FONT=0)CO = HR × SV[[DÜDÜDÜDÜDÜ) Eğer inme hacmi (SV) basitliği için sürekli olarak varsayılırsa, o zaman CO doğrudan İKİNCİ ile orantılıdır.
  3. [FONT=0]Baroreflex:[Dönemli:[Dönemli)[Dönemli)[Dönemli) ve P[D)[Dönemli)[Dönemli))[Dönemli)) [8][Dönemli) ⁇ [DÜye Olmayanlar (DÜye Olmayanlar)
  4. [FONT:0)Feedward:[Dönem:[Dönem:[Dönem: 0) Egzersiz veya duygu doğrudan İK ve TPR'yi artırabilir ( merkezi bir komuta düğümünden olumlu kenarlar, brevity için gösterilmemelidir).

Elde edilen SFG'nin iki geri bildirim döngüsü vardır: TPR aracılığıyla bir tane, hem olumsuz. Mason'un formülünü kullanarak, TPR'de (örneğin, vasoaktif bir ilaç) bir faktörden oluşan baskının azaltılmasını sağlar.

Bu tür bir model çok sayıda çalışmada onaylanmıştır.Prags kullanarak modern bir örnek hemorrhage ve sıvı resusasyon etkisini simüle etmek için, bkz.TELFLT:0)Bu 2019 tıbbi & Biyolojik Mühendislik & Hesaplama).

Sınırlamalar ve Zorluklar

Güçlülerine rağmen, sinyal akış grafiği bir panacea değildir. Birkaç sınırlama kabul edilmelidir:

  • [FONT:0)Linearity varsayımı:[Dönetici:[Dönergeler) Standart SFG analizi, sabit kazanımlarla lineer ilişkiler varsayılır. Birçok fizyolojik süreç doğrusal olmayan analizler veya SFG'ler gibi daha doğrusal olmayan analizler için başarısız olur.
  • [FONT:0]Lack açık zaman dinamikleri yakalamak:[Dönder:) Temel SFG'ler cebirsel ilişkileri temsil eder; bu, zaman gecikmeleri, bütünleştiricileri veya tür etkilerini içerir. Geçici dinamik elementlerle grafiği yükseltmek için (örneğin, Laplace-domain transfer işlevleri her bir şube için).
  • [FONT:0]Difficulty to distributed parameter:) Fizikiolojik sistemler genellikle uzaysal gradyanları (örneğin, bir nephron boyunca konsantrasyon) içerir. SFGs doğal olarak toplanabilir-parametre modelleridir.Eğer uzaysal ayrıntılar kritik ise kısmi diferansiyel denklemler veya bölme modelleri daha uygun olabilir.
  • [FONT:0) Parametre tahminleri:[Döneticileri imzalamak, elde etmek için zor veya invazif olabilecek deneysel veriler gerektirir. Birçok durumda, kazanımlar nüfus ortalamalarını eşleştirmek veya edebiyattan elde etmek için ayarlanır, belirsizliklere öncelik verir.

Future Yol ve Entegrasyon

Biyomedikal mühendisliğindeki sinyal akış grafiğinin rolü, hesaplama ilerlemelerinin yanı sıra gelişmektedir. İki umut verici trendler şunlardır:

Makine Öğrenme ile Hibrit Modeller

Araştırmacılar, SFG'leri yarı mekanik modeller oluşturmak için sinir ağları ile birleştirirler. Grafik, karmaşık davranışları ele alırken, ultrason-insulin yönetmeliğinin bilinen bir sinir ağı dahil edebilir (örneğin, insülin duyarlılığında egzersizin belirsiz etkilerini öğrenir).

Gerçek Zaman Hasta İzleme ve Kapalı-Loop Kontrol

SFG'ler giyilebilir ve implant edilebilir bir cihaz algoritmalarına gömülüdür. Kardiyoloji veya otonomik sistemin basit bir grafiği, bu tür gömülü uygulamalar için SFG'leri cazip hale getirmek için gerçek zamanlı olarak çözülebilir (örneğin, kalp basıncı ve kan basıncından kalp çıkışı) veya kapalı-loop yapay pankreasyon parametrelerini ayarlamak için karmaşık bir grafikte veya derin beyin stimulatoru yapar.

SFG'leri gerçek zamanlı kontrolde uygulamak isteyenler için yararlı bir kaynak, sinyal akış grafiği üzerinde [Döneticileri 1], temel teori ve örnekleri içeren.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Signal akış grafikleri, biyomedikal mühendislerin stabiliteyi analiz etmesini, hesaplama işlevlerini, ölçümleme ve rigor ile müdahaleleri modellemesini sağlar.Spektif devreleri ve endokrin geri bildirimlerini temsil ederek, uygulamalar geniş ve dinamik bir şekilde kontrol edilir ve veri odaklı yöntemlere katkıda bulunur ve gerçek zamanlı sistemlerle entegrasyon, hassaslığı ve gerçek zamanlı sistemlerle ilgili olarak, faydalı uygulamaları geliştirir.Inktör dinamik sistemlerle ilgili olarak, daha iyi bir şekilde kontrol etmek için gerekli olan hataların ve dinamik sistemlerle ilgili kısıtlamalar sağlanır.