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J-GLOBAL ID：201702288960833306   整理番号：17A1631486

人工膵臓:制御への範囲からの目標-制御へ【Powered by NICT】

Artificial Pancreas: from Control-to-Range to Control-to-Target ^* * Corresponding author: Gian Paolo Incremona, Dipartimento di Ingegneria Industriale e dell’Informazione, University of Pavia, Via Ferrata 5, 27100 Pavia, Italy

著者 (5件)： Incremona Gian Paolo (Department of Industrial and Information Engineering, University of Pavia, 27100, Italy) ,  Messori Mirko (Department of Industrial and Information Engineering, University of Pavia, 27100, Italy) ,  Toffanin Chiara (Department of Industrial and Information Engineering, University of Pavia, 27100, Italy) ,  Cobelli Claudio (Department of Information Engineering, University of Padova, 35131, Italy) ,  Magni Lalo (Department of Civil Engineering and Architecture, University of Pavia, 27100, Italy)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 50  号： 1  ページ： 7737-7742  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)

抄録/ポイント： 過去10年間で,人工膵臓(AP)システムのために設計した制御アルゴリズムは顕著な進歩によって特性化した。特に,制御のための範囲モデル予測制御(MPC)はいくつかの実際の寿命研究におけるその有効性と安全性を示した。モデル個別化に関する最近の研究とグルコースセンサの強化された品質は,MPCの有効性を改善し,制御への範囲目標-制御アプローチから移動可能にした。本研究では,MPCアプローチ(IMPC)における積分動作を提案した。これは遅延,ポンプ制限とモデル不確実性のような外乱の存在下におけるターゲットへの制御の面で有益な効果を保証する。同定相時には,これは,モデルの力学部分の同定よりも静的利得に焦点を当てることを可能にするので,モデル個別化が実施された場合の積分動作はさらに重要である。本論文で考慮した患者モデルは制約付最適化手法により同定されている。標的に関してグルコース制御性能と誤差の積分の両方を考慮することによってIMPC攻撃性を調整するための方法について述べた。最後に,in silico実験により,提案したIMPCの有効性を評価した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 品質 ,  安全性 ,  グルコースセンサ ,  *I動作 ,  利得 ,  キャラクタリゼーション ,  患者 ,  予測制御 ,  ヘキソース ,  アルドース
準シソーラス用語： in silico ,  制御性能 ,  モデル予測制御 ,  制御アルゴリズム ,  *人工膵臓 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 生物医学制御 ,  生物医学システム ,  予測制御 ,  積分動作 ,  システム同定

分類 (2件)： 電力変換器  (NB08030B) ,  化学プロセスの制御  (XC02020N)

物質索引 (1件)： グルコース

タイトルに関連する用語 (2件)： 人工膵臓 ,  目標