基于 CHoKI 的模型预测控制用于人工胰腺血糖调节
系统与控制
2024-01-31 v1 系统与控制
摘要
本文提出一种用于人工胰腺的模型预测控制 (MPC) 方法，能够自主管理 1 型糖尿病患者的基础胰岛素输注。具体而言，该 MPC 的目标是通过控制胰岛素剂量，将患者的血糖水平维持在 70-180 mg/dL 的安全范围内，并遵守所有施加的约束，同时考虑体内残余活性胰岛素 (IOB)，以避免胰岛素过量输注。MPC 使用模型来预测系统行为。由于糖尿病疾病的复杂性使得识别通用生理模型变得困难，本研究转而采用数据驱动的学习方法。采用分量式 Hölder 扭结推理 (CHoKI) 方法，为每位患者定制控制器。在数据收集阶段以及测试所提出的控制器时，均使用了 FDA 认可的 UVA/Padova 模拟器的虚拟患者。所提出的 MPC 还在模拟器的修改版本上进行了测试，该版本考虑了胰岛素敏感性的变异性。最终结果令人满意，与模拟器提供的标准恒定基础胰岛素疗法相比，所提出的控制器减少了低血糖时间（这种情况更危险），同时满足了目标范围内时间的要求，并避免了长期高血糖事件。
引用
@article{arxiv.2401.17157,
title = {CHoKI-based MPC for blood glucose regulation in Artificial Pancreas},
author = {Beatrice Sonzogni and José María Manzano and Marco Polver and Fabio Previdi and Antonio Ferramosca},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.17157},
year = {2024}
}