運動可能人工すい臓内のモデル予測制御におけるモデルの複雑さの評価【Powered by NICT】

Resalat Navid; Youssef Joseph El; Reddy Ravi; Jacobs Peter G.

文献

J-GLOBAL ID：201702218734609954 整理番号：17A1631489

運動可能人工すい臓内のモデル予測制御におけるモデルの複雑さの評価【Powered by NICT】

Evaluation of model complexity in model predictive control within an exercise-enabled artificial pancreas

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資料名：
巻： 50 号： 1 ページ： 7756-7761 発行年： 2017年
JST資料番号： W3101A ISSN： 2405-8963 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

モデル予測制御(MPC)アルゴリズムは,in silico及び臨床研究において人工すい臓制御システム内でしばしば使用されてきた。コントローラのますます複雑なモデルは血糖応答をより正確に予測できるが,計算資源は限られているが埋め込まれた環境内で特に実現にとって興味深いものである増加した計算複雑さを導入した。も望ましい,より複雑なプラントモデルに対するin silico評価できるという点でより複雑なモデル。はまだMPC内で使用されるモデルの複雑性は,人工すい臓内の性能にどのように影響するかの評価されていない。人工膵臓MPCアルゴリズム内でモデルは複雑な食事,運動,応力および他の外乱に対する血糖応答を正確に予測する必要があるが,過度に複雑であってはならない。本論文では,MPC内で使用される四糖調節モデル,4状態モデルから始めて六までの状態の複雑さの増加を評価した。より複雑な血糖調節モデル(9状態変数)から誘導したin silico集団を用いた複雑性を評価した。モデルの複雑性は,修正時間とオーバシュートのような標準制御メトリックスだけでなく正常血糖(グルコース70~180mg/dl)における時間の割合,低血糖における時間の割合(70 mg/dl)と高血糖症における時間の割合(>180 mg/dl)のような臨床的に適切なメトリックスの観点において性能にどのように影響するか評価した。モデルの複雑さの問題は,モデルパラメータが個々の被験者にうまく適合することをよりはるかに小さいことを見出した。最も簡単なモデルは,使用されているが,個々の被験者のデータに適合する,より複雑なモデルに匹敵する効果を示した。中複雑度モデルを選択し,以前に公表された運動可能なMPC(モデル予測制御)モデルへの統合と本運動モデルの有無の両方で仮想患者集団で評価した。運動モデリングによる複雑さ増加している低血糖を避けるためにコントローラによる初期インシュリン遮断可能にする助けにに重要であることを見出した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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化学プロセスの制御

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