基于模糊自適應比例微積分控制胰島素泵閉環輸注的方法技術

本發明專利技術公開了一種基于模糊自適應比例微積分控制胰島素泵閉環輸注的方法，其根據實時監測的人體血糖數據，采用比例微積分算法模擬人體β細胞分泌胰島素的生理傳輸過程作為基本模型，并依托臨床專家將臨床糖尿病治療長期實踐積累的經驗知識建立為專家知識庫，轉化為模糊邏輯控制規則，然后對比例微積分算法建立的基本模型中的各個參數進行滾動優化，最終計算出實時的胰島素泵給藥量。本發明專利技術的有益效果為能夠大大降低糖尿病患者血糖的波動范圍，將糖尿病患者血糖水平始終控制在設定的目標區間，提高了胰島素注射療法的精確性和有效性，使得糖尿病患者的血糖水平更接近甚至達到正常人的標準，大大降低了各種并發癥的產生，提高了患者的生存質量。

Method for controlling closed loop infusion of insulin pump based on fuzzy adaptive proportional calculus

The invention discloses a method of fuzzy adaptive PID control of closed loop insulin pump infusion on the blood glucose according to the real-time monitoring data, physical transmission process using PID algorithm to simulate human beta cell insulin secretion as the basic model, and relying on the knowledge of clinical experience in establishing clinical diabetes treatment experts will be long-term experience accumulated for experts knowledge base is transformed into fuzzy control rules, parameters of basic model and then to establish the proportion calculus algorithm of rolling optimization, finally calculates the dosage of insulin pump. The beneficial effect of the invention is able to greatly reduce the fluctuation of blood glucose in patients with diabetes, blood glucose levels in diabetic patients always controlled in the target range set, to improve the accuracy and effectiveness of insulin therapy, the blood glucose levels of diabetic patients is more close to or even reach normal standards, greatly reducing the complications of. To improve the quality of life of patients.

【技術實現步驟摘要】
基于模糊自適應比例微積分控制胰島素泵閉環輸注的方法
本專利技術涉及一種胰島素泵注射量的控制方法，具體來說，涉及一種基于模糊自適應比例微積分控制胰島素泵閉環輸注的方法。
技術介紹
糖尿病是一種嚴重危害現代社會人類健康的慢性疾病，但目前在醫學界還沒有根治糖尿病的有效手段，醫院里針對糖尿病患者治療的下一步目標是將能夠連續監測糖尿病患者葡萄糖變化的監測器與胰島素泵連接進行人工胰島，完全實現對糖尿病患者進行葡萄糖注射的自動閉環控制。人工胰島主要由三個部分組成：一是可以準確實時測量糖尿病患者血糖值并能將數據傳輸給控制端的血糖儀，二是可以被自動調節的胰島素泵，三是根據糖尿病患者血糖值不斷反饋調節胰島素注射速度的閉環控制算法。當前血糖儀和胰島素泵的研究都逐漸趨于成熟，而進行人工胰島的關鍵在于采取有效的閉環控制算法或方法的對糖尿病患者血糖進行精確控制。為了實現對糖尿病患者血糖的有效控制，先后出現了多種基于不同控制理論的控制算法。近二十年出現了采用更先進控制理論的算法，如Steil提出的比例微積分控制算法、Parker提出的模型預測控制算法、Richard提出的模糊控制算法等等。比例微積分控制算法(ProportionalIntegralDerivative,PID)控制作為最早實用化的控制器，已經有70多年的歷史，現在仍然是應用最廣泛的工業控制器。PID設計的胰島素輸注速度可以看作三部分的加權和：比例項、積分項和微分項。PID算法的比例、微分、積分三個分量盡可能地模擬人體β細胞分泌胰島素的生理傳輸過程。線性比例分量對應于實測血糖值偏離目標血糖值時的胰島素分泌量，當實測血糖值等于目標血糖值時則為0，因而該分量對于保持日常的基礎胰島素輸注沒有任何貢獻；積分分量用于調整血糖圍繞目標值上下微幅波動時的胰島素分泌量，也是使血糖穩定在目標值時保持基礎胰島素輸注量的唯一成分，由于積分分量僅在血糖圍繞目標值微幅波動時微量調節胰島素分泌，因而可以確保血糖能穩定在目標值；微分分量對應于血糖快速變化時迅速調節胰島素分泌。PID算法簡單直觀，利用比例項反映血糖控制偏差，積分項反映血糖控制偏差的積分，微分項反映血糖濃度的變化率，其因參數較少，便于計算，且比例、積分和微分三個分量能較好地跟蹤了血糖的快速、慢速變化，從而在工業中得到迅速而廣泛的應用。在醫學領域，雖然Steil通過大量的臨床實驗證明了該算法的有效性和可行性，并對該算法做了改進，加入了負反饋分量以補償血液中胰島素濃度上升引起的抑制β細胞分泌胰島素的生理效應，但這種方法仍然不能很好地應對復雜的血糖控制體系(包括食物消化、胰島素吸收、胰島素半衰期及生理運動等因素)，隨著時間的延長，會出現積分飽和現象，需要進行校正，而且由于人體存在胰島素殘留效應的影響，必須加入胰島素反饋模塊進行校正。模型預測控制算法(ModelPredictiveControl，MPC)是一種基于模型的控制算法，其主要思想是通過預測未來的輸出，尋找未來一段時間內最佳的控制策略，并且根據實時測量信息及時調整輸入信號。因模型預測對建模的不確定性有很好的魯棒性，以及模型預測的框架可以很方便地處理滯后、飲食攝取后和餐前胰島素大劑量，因此模型預測控制被認為是當前人工胰島的最佳選擇。其首先對人體糖代謝生理過程進行初步的數學建模，作為初始的預測模型；然后根據在時間tk之前已知的測量血糖y和胰島素輸注速率u，對該模型參數進行優化，再計算此時的胰島素輸注速率及未來的預測血糖，以縮小預測血糖與目標血糖間的差距；在時間tk+1又會獲得新的測量血糖yk+1，如果yk+1與前一步預測的時間tk+1處的血糖值不同，該模型就會再次優化，如此循環往復，直至測量血糖值穩定在目標血糖，計算模型也隨之穩定下來。MPC算法基于病人糖代謝生理模型，每一步均基于當前測量血糖值進行重新計算，具有滾動優化、滾動實施的優點，計算結果能更好跟蹤血糖變化，但缺點是病人代謝模型非常復雜，計算量很大，需要在實時性和準確性之間取得較好的平衡。模糊邏輯(FuzzyLogic，FL)控制算法是智能控制的主要研究領域之一。人的決策過程往往基于很多模糊的概念，從而提高了決策的效率。為了模仿人類的模糊決策過程，20世紀70年代，有學者提出了模糊控制的概念。因模糊控制可以方便地把專家知識融入到控制器設計中，故模糊邏輯控制算法也在醫學領域得到了有效應用。其在血糖控制中應用的原理是首先對臨床糖尿病治療長期實踐積累的經驗進行較為全面的總結，建立專家知識庫，然后運用模糊數學的基本理論和方法，把臨床治療經驗規則的條件、操作用模糊集表示，并把這些模糊控制規則及有關信息(如臨床評價指標等)作為知識存入專家知識庫中，然后根據實時監測的血糖數據，運用模糊推理，得出相適應的胰島素輸注劑量參數。該FL算法依托臨床專家將臨床糖尿病治療長期實踐積累的經驗知識建立為專家知識庫，轉化為模糊邏輯控制規則，符合臨床治療的常規經驗，易于為臨床醫生所理解。但是因模糊控制屬于基于規則的方法難以實現個體化，由于不同個體血糖動態的差異性很大，加上采用模糊邏輯控制算法，在歸納模糊規則和選取模糊隸屬度函數主要依靠經驗，具有較大的主觀性，存在模糊區間的不易劃分、響應不夠及時的缺點，這些缺陷給模糊控制的發展及進一步推廣帶來很大阻礙，甚至限制了模糊控制在人工胰島的應用。據中國專利文獻號CN102836481A公開(公告)日2012年12月26日，公開了一種新型胰島素泵，包括有血糖檢測系統、控制系統以及胰島素注射系統，其中：血糖檢測系統包括有血糖傳感器以及連接血糖傳感器的無線發射模塊，血糖檢測系統能夠連續檢測糖尿病患者的血糖含量，并可以通過無線方式傳輸給控制系統；控制系統包括有接收血糖檢測系統發來的血糖數據的無線接收模塊以及微控制器系統，無線接收模塊將接收到的血糖數據傳送給微控制器模塊，由微控制器計算及模型修正之后得出所需注射的胰島素劑量。本專利技術創作采用閉環胰島素注射方式，模擬正常人體胰腺分泌胰島素的工作原理，由血糖檢測系統測量獲得患者血糖數據，本專利技術能根據患者血糖含量實時調整胰島素的注射劑量，達到注射胰島素的目的。該技術只是描述了血糖檢測系統的各個模塊組成，并沒有對控制模塊的關鍵算法給出說明，在實時控制方面對高血糖或低血糖的控制也不得而知。同時無法針對不同患者對胰島素敏感程度不同的問題，未能體現出這種差異性。該技術中的控制算法僅僅針對單個患者進行胰島素控制，并沒有進行相關算法在不同環境下適用情況的測試。此外，從控制方法理論的角度出發，關于人工胰島的控制算法目前還存在大量理論上的挑戰：1)由于人體動態的復雜性，“胰島素‐血糖濃度”動態變化是一個典型的非穩態過程，這給控制算法的設計帶來了極大的困難；2)“胰島素‐血糖濃度”過程是非穩態的，因此非線性特征就會表現得非常強烈，非線性系統的控制問題是一個基礎性難點問題；3)人類的多樣性和人體參數的時變性使得血糖控制變得非常困難；4)影響“胰島素‐血糖濃度”動態的外部干擾包括飲食、物理活動、壓力等，這些外部干擾很難被實時測量。針對上述問題，并結合當前關于人工胰島的胰島素輸注速度實現完全閉環控制的研究重點，考慮到患者飲食的不確定性以及個體化差異的存在，所設計的閉環控制算法必須既能夠很好地包容這些外本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于模糊自適應比例微積分控制胰島素泵閉環輸注的方法，其特征在于，所述控制胰島素泵閉環輸注的方法是以糖尿病患者的血糖濃度作為控制對象，實時血糖測量值作為PID控制器的輸入，胰島素泵注射量作為PID控制器的輸出，并根據實時監測的血糖數據運用模糊邏輯推理，模擬人的決策過程對PID預測模型中的各個參數的不斷滾動優化，使得PID控制器的控制方法能夠精確地計算出胰島素的注射時間和注射量，為患者提供接近正常范圍的血糖控制，實現將模糊自適應PID控制算法對胰島素泵的輸注進行最優的閉環控制，它包括以下步驟：步驟10：根據胰島素泵的結構和運行特征，以糖尿病患者的血糖濃度作為控制對象建立數學模型，以糖尿病患者的血糖測量值作為PID控制器的輸入，根據實時人體血糖監測數據進行分析處理，采用PID控制算法的比例、微分、積分三個分量模擬人體β細胞分泌胰島素的生理傳輸過程，建立基于PID控制算法的預測模型，并以此PID模型作為基本模型；步驟20：確定步驟10中PID模型的各個控制參數，并根據PID模型各個控制參數的特點，設計模糊控制算法的模糊邏輯控制規則，依據實時人體血糖監測數據分析，依托臨床專家并將臨床糖尿病治療長期實踐積累的經驗知識建立為專家知識庫，轉化為對PID模型的各個控制參數進行優化調整的模糊邏輯控制規則；步驟30：運用步驟20中建立的模糊邏輯控制規則進行模糊邏輯推理，模擬人的決策過程對步驟10中所建立的PID模型的各個參數進行滾動優化，建立閉環胰島素輸注模糊自適應PID控制方法，計算出糖尿病患者實時的胰島素給藥量。...

【技術特征摘要】
1.一種基于模糊自適應比例微積分控制胰島素泵閉環輸注的方法，其特征在于，所述控制胰島素泵閉環輸注的方法是以糖尿病患者的血糖濃度作為控制對象，實時血糖測量值作為PID控制器的輸入，胰島素泵注射量作為PID控制器的輸出，并根據實時監測的血糖數據運用模糊邏輯推理，模擬人的決策過程對PID預測模型中的各個參數的不斷滾動優化，使得PID控制器的控制方法能夠精確地計算出胰島素的注射時間和注射量，為患者提供接近正常范圍的血糖控制，實現將模糊自適應PID控制算法對胰島素泵的輸注進行最優的閉環控制，它包括以下步驟：步驟10：根據胰島素泵的結構和運行特征，以糖尿病患者的血糖濃度作為控制對象建立數學模型，以糖尿病患者的血糖測量值作為PID控制器的輸入，根據實時人體血糖監測數據進行分析處理，采用PID控制算法的比例、微分、積分三個分量模擬人體β細胞分泌胰島素的生理傳輸過程，建立基于PID控制算法的預測模型，并以此PID模型作為基本模型；步驟20：確定步驟10中PID模型的各個控制參數，并根據PID模型各個控制參數的特點，設計模糊控制算法的模糊邏輯控制規則，依據實時人體血糖監測數據分析，依托臨床專家并將臨床糖尿病治療長期實踐積累的經驗知識建立為專家知識庫，轉化為對PID模型的各個控制參數進行優化調整的模糊邏輯控制規則；步驟30：運用步驟20中建立的模糊邏輯控制規則進行模糊邏輯推理，模擬人的決策過程對步驟10中所建立的PID模型的各個參數進行滾動優化，建立閉環胰島素輸注模糊自適應PID控制方法，計算出糖尿病患者實時的胰島素給藥量。2.根據權利要求1所述的基于模糊自適應比例微積分控制胰島素泵閉環輸注的方法，其特征在于，所述步驟10中的PID模型如下式所示：其中，人體β細胞因血糖變化分泌的胰島素量PID(t)由比例分量、積分分量和微分分量構成，式中GB為設定目標血糖值，G為實時測量血糖值，Kp、KI和KD分別是比例分量、積分分量和微分分量的增益；所述比例分量對應于實測血糖值偏離目標血糖值時的胰島素分泌量，當實測血糖值等于目標血糖值時則為0；所述積分分量用于調整血糖圍繞目標值上下微幅波動時的胰島素分泌量；所述微分分量對應于血糖快速變化時迅速調節胰島素分泌。3.根據權利要求1所述的一種基于模糊自適應比例微積分控制胰島素泵閉環輸注的方法，其特征在于，所述步驟20中的模糊邏輯控制規則建立過程為：步驟21：對臨床糖尿病治療長期實踐積累的經驗進行較為全面的總結，建立專家知識庫；步驟22：運用模糊數學的基本理論和方法，把臨床治療經驗規則的條件、操作用模糊集表示；步驟23：將這些模糊控制規則及相關信息作為知識存入專家知識庫中；步驟24：根據實時監測的血糖數據，運用模糊邏輯推理，得出相適應的胰島素輸注劑量的參數。4.根據權利要求3所述的基于模糊自適應比例微積分控制胰島素泵閉環輸注的方法，其特征在于，所述步驟22中用于表示臨床治療經驗規則的條件、操作的模糊集，是將實時監測的血糖值與設定目標血糖之間的偏差e和偏差的變化率ec變化范圍定義為模糊集上的論域，其論域的模糊子集E＝{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，EC＝{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}；其中，模糊子集中的語言值NB、NM、NS、ZO、PS、PM，PB分別表示負大、負中、負小、零、正小、正中、正大。5.根據權利要求3所述的基于模糊自適應比例微積分控制胰島素泵閉...

【專利技術屬性】
技術研發人員：金浩宇，余麗玲，歐陽習浩，楊立，黃耀熊，劉虔鋮，
申請(專利權)人：廣東食品藥品職業學院，珠海福尼亞醫療設備有限公司，
類型：發明
國別省市：廣東,44