39、医学检测技术新进展:从外周灌注评估到肢体功能检测

医学检测技术新突破:外周灌注与肢体功能检测

医学检测技术新进展:从外周灌注评估到肢体功能检测

1. 外周灌注评估:远程光电容积描记法与自动毛细血管再充盈时间技术

1.1 检测方法

远程光电容积描记法(rPPG)和自动毛细血管再充盈时间(aCRT)技术被用于评估外周灌注变化。aCRT技术的原型通过在中指施加压力并记录525nm光照下的信号,提供两个表征毛细血管再充盈的参数T90和Tst,以及皮肤温度读数。T90是指压力释放后光强度达到90%所需的时间,Tst表示信号稳定或毛细血管再充盈达到最大值的时间。

1.2 实验设置

研究选取了患者组,在不同阶段(T1 - T4)收集和分析血流动力学变量,并与基线(T1)进行比较。具体阶段包括被动抬腿试验(T2)、抬腿后(T3)和液体扩张后(T4)。

1.3 实验结果

在被动抬腿试验(T2)和液体扩张后(T4),与基线相比,多项指标发生了显著变化,具体数据如下表所示:
|参数|基线条件T1|抬腿时T2|抬腿后T3|液体扩张后T4|
|–|–|–|–|–|
|平均动脉压(MAP),mmHg|77.9 ± 9.3|89.4 ± 12.8 |77.8 ± 10.1|91.7 ± 6.3|
|心输出量(CO),l/min|4.7 ± 0.8|5.7 ± 0.9
|4.8 ± 0.8|5.2 ± 1.0 |
|乳酸水平,mmol/l|2.27 ± 1.0|n/a|n/a|1.9 ± 0.75
|
|外周灌注指数(PPI),a.u|30.5 ± 16.1|4.2 ± 16.4 |30.9 ± 15.8|39.1 ±

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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