Effiziente Identifikation parametrisierter Kreislaufmodelle

Abstract

In der vorliegenden Arbeit werden Verfahren vorgestellt, die geeignet sind, Modelle des menschlichen kardiovaskulären Systems an individuelle Kreislaufreaktionen anzupassen. Allgemeine Kreislaufmodelle des menschlichen kardiovaskulären Systems sind in der Regel nichtlineare Differentialgleichungssysteme, für die es keine effizienten Optimierungsverfahren gibt. Durch die Einschränkung auf relevante Aspekte (bzgl. der Individualisierungsaufgabe) wird ein solches Modell auf Modelle einfacherer Struktur projiziert, die eine Approximation durch Funktionsapproximatoren erlauben, für welche wiederum effiziente Optimierungsalgorithmen existieren. In Abhängigkeit von der Struktur der Individualisierungsaufgabe kommt zusätzlich ein modifiziertes BFGS-Verfahren zum Einsatz, das Approximationen solcher Modellaspekte verwendet um die Konvergenz der Modellindividualisierung zu verbessern.<br /> Mit den beschriebenen Methoden konnten zur Verfügung stehende Datensätze aus Boden- und Weltraumstudien erfolgreich reproduziert werden. Insbesondere bei Kipptisch-Versuchen konnten dabei deutliche Klassen von Reaktionstypen beobachtet werden. Auch eine systematische Veränderung der Kreislaufreaktion von Astronauten, die durch einen Raumflug hervorgerufen wurde, konnte auf diese Weise festgestellt werden. Durch die Möglichkeit, ProbandInnen hinsichtlich ihrer Kreislaufreaktion zu klassifizieren und Kreislaufveränderungen im Modell zu identifizieren, ist die Grundvoraussetzung für eine Klassifikation dieser Kreislaufveränderungen gegeben. Dies schließt insbesondere die µG-induzierten Veränderungen ein.