基于高斯过程的 1 型糖尿病患者血糖模型预测控制
系统与控制
2021-01-29 v2
摘要
人体的胰岛素敏感性（IS）随昼夜节律变化。这增加了葡萄糖代谢过程的时变特性，并对 1 型糖尿病患者的血糖（BG）控制提出了挑战。本文提出了一种考虑周期性 IS 的模型预测控制器，以增强 BG 控制。利用一种机器学习技术，即定制的高斯过程（GP），基于历史训练数据来预测 IS 的未来影响。GP 的训练数据在闭环控制期间持续更新，这使得控制方案能够学习并适应个体内和个体间昼夜 IS 节律的变化。必要的状态信息由无迹卡尔曼滤波器提供。通过在哥廷根小型猪仿真模型上的计算机模拟研究，针对不同场景（包括禁食、已知进餐和漏餐）评估了所提出控制方案的闭环性能。
引用
@article{arxiv.1707.09948,
title = {Gaussian Process-Based Model Predictive Control of Blood Glucose for Patients with Type 1 Diabetes Mellitus},
author = {Lukas Ortmann and Dawei Shi and Eyal Dassau and Francis J. Doyle and Steffen Leonhardt and Berno J. E. Misgeld},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.09948},
year = {2021}
}