73、血压监测与药物洗脱支架研究进展

血压监测与药物洗脱支架研究进展

1 血压监测相关问题

1.1 无创血压测量(NIBP)的可靠性

在患者病情稳定时,即患者的血压调节能够保证正常的灌注和压力值时,血压监测有一定的参考标准。然而,当血压动态显示血液动力学状态发生相关变化,或者无创血压测量(NIBP)不再可靠时,就需要考虑其他监测方式。例如,在低心输出量的情况下,身体会通过使血管收缩来进行代偿。静脉(容量)血管收缩会增加静脉血压,进而增加心脏前负荷和输出量。由于这种反应,医生在这些情况下更倾向于使用有创动脉血压(ABP)测量,因为目前没有衡量NIBP读数可靠性的指标。

此外,根据相关标准,“如果设备的可容忍误差(±10 mmHg)估计概率至少为85%,则该设备被认为是可接受的”。这意味着即使没有其他因素影响测量的准确性,示波法测量也存在固有的准确性限制。在接近临界阈值的情况下,这种误差可能会非常显著。因此,提高NIBP的准确性对于扩大其使用范围、延迟甚至避免向ABP监测的转变具有重要价值。

1.2 血压动态的相关变化

大多数受访者认为,相对于患者正常血压曲线的±20 mmHg的变化需要密切监测。但在某些情况下,低于20 mmHg的变化也需要考虑。例如,如果患者在血压极不稳定的相关值附近出现失代偿,低血压事件可能会很关键,因此临床医生需要持续的血压监测。

固定时间间隔的间歇性NIBP测量与连续有创血压监测的对比显示,目前临床实践中使用的零阶保持方法存在问题。即读取的值在下次测量之前被认为是连续的,这可能导致临床上相关的血压下降未被检测到。因此,需要一种自适应采样方法,以跟随血压动态的变化,即适应血压调节的动态。自适应采样频率不仅可以更准确地检测血压动态变

基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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