1型糖尿病患者血糖建模与控制的临床研究

发布时间：2017-08-30 16:36

  本文关键词：1型糖尿病患者血糖建模与控制的临床研究

  更多相关文章： 1型糖尿病 人工胰脏 模型辨识 血糖控制 学习型模型预测控制 时变时滞 期望最大化

【摘要】：近十年来,糖尿病患者数量在全世界范围内快速增长。1型糖尿病患者由于自身胰岛β细胞损坏,无法分泌胰岛素,因此需要接受胰岛素强化治疗。将血糖控制在正常范围内可以抑制微血管、心血管等并发症的发展,延长1型糖尿病患者的寿命。1型糖尿病没有根治的方法,只能通过注射外源性胰岛素控制血糖。人工胰脏通过持续皮下胰岛素输注,利用了血糖的实时信息,属于闭环控制,因此相比于传统的每日多次皮下胰岛素输注能够显著降低严重低血糖发生的频率。目前,很多研究提出了各种血糖闭环控制算法,其中一些算法已经进行了临床试验。本文中设计了一个血糖闭环控制临床试验,十例患者纳入并完成了该试验。通过患者血糖信息为每位患者建立血糖-胰岛素模型,并为其设置个性化的控制参数,利用模型预测控制算法计算不同时刻患者所需的胰岛素输注率,并通过前一天的血糖控制效果去调节后一天的血糖设定值,使得血糖控制效果具有学习的特征。不同天数的血糖数据分析表明,随着设定值一天天的调整,该人工胰脏的血糖控制效果也逐渐变好。为了测试算法的鲁棒性,本文为每位患者设计了一个包含酒精干扰及一个包含运动干扰的临床试验,血糖数据分析表明,控制算法在存在酒精干扰及运动干扰的情况下,依旧能够取得不错的血糖控制效果。前人关于血糖-胰岛素模型的研究中往往将胰岛素输入时滞设为固定值,本文中考虑患者在不同时刻对胰岛素的吸收时间可能发生变化,在建立血糖模型时假设胰岛素输入存在时变时滞,并且假设该时滞服从马尔科夫链分布,利用期望最大化算法辨识得到模型输入输出参数以及时变时滞,获得了优于传统最小二乘法辨识的模型。
【关键词】：1型糖尿病 人工胰脏 模型辨识 血糖控制 学习型模型预测控制 时变时滞 期望最大化
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R587.2
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 绪论12-24
• 1.1 课题研究背景与意义12-15
• 1.1.1 糖尿病12-13
• 1.1.2 人工胰脏13-15
• 1.2 国内外研究现状15-22
• 1.2.1 血糖-胰岛素动态模型15-20
• 1.2.1.1 基于生理模型15-19
• 1.2.1.2 基于辨识模型19-20
• 1.2.2 人工胰脏血糖闭环控制算法20-22
• 1.3 本文研究的目的和主要内容22-24
• 第二章 学习型人工胰脏的临床研究24-46
• 2.1 学习型人工胰脏24-28
• 2.1.1 1型糖尿病患者血糖-胰岛素动态模型24
• 2.1.2 模型预测控制算法24-27
• 2.1.3 学习型模型预测控制算法27-28
• 2.2 1型糖尿病患者个性化控制参数28-29
• 2.3 学习型人工胰脏临床试验设计29-32
• 2.4 学习型人工胰脏临床试验结果评估32-44
• 2.4.1 几种常用的血糖控制评价指标32-36
• 2.4.2 学习型人工胰脏血糖控制评价结果36-44
• 2.5 本章小结44-46
• 第三章 基于期望最大化算法的1型糖尿病患者模型辨识46-56
• 3.1 期望最大化算法辨识马尔科夫时滞模型46-49
• 3.2 期望最大化算法辨识血糖-胰岛素模型49-54
• 3.3 本章小结54-56
• 第四章 总结与展望56-58
• 4.1 本文总结56
• 4.2 未来工作展望56-58
• 参考文献58-62
• 致谢62-64
• 研究成果及发表的学术论文64-66
• 作者及导师简介66-67
• 附件67-68

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本文编号：760417