Glycemic Control of People With Type 1 Diabetes Based on Probabilistic Constraints
Glycemic Control of People With Type 1 Diabetes Based on Probabilistic Constraints
复制标题
基于概率约束的 1 型糖尿病患者的血糖控制
DOI：
10.1109/jbhi.2018.2869365
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发表时间：
2019
影响因子：
7.7
通讯作者：
Singh, Tarunraj
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Nandi, Souransu;Singh, Tarunraj
本文的目的是开发一种开环胰岛素输注曲线，该曲线能够在存在广泛不确定性（如患者间变异性和未知膳食量）的情况下控制1型糖尿病患者的血糖水平。为了说明的目的，选择Bergman模型结合肠道动力学模型来表示人葡萄糖-胰岛素动力学。最近开发的基于采样的不确定性量化方法用于确定模型中的演变状态的统计（均值和方差）。这些统计数据用于定义优化框架中的机会约束。所获得的解决方案表明，在对模型参数的分布所做的假设下，所有可能的葡萄糖轨迹随时间的推移满足所需的血糖控制目标。该解决方案还在FDA批准的1型糖尿病代谢模拟器上进行了验证，表明所提出的算法非常适合人类受试者。
The objective of the paper is to develop an open loop insulin infusion profile, which is capable of controlling the blood glucose level of people with Type 1 diabetes in the presence of broad uncertainties such as inter-patient variability and unknown meal quantity. For illustrative purposes, the Bergman model in conjunction with a gut-dynamics model is chosen to represent the human glucose-insulin dynamics. A recently developed sampling based uncertainty quantification approach is used to determine the statistics (mean and variance) of the evolving states in the model. These statistics are utilized to define chance constraints in an optimization framework. The solution obtained shows that under the assumptions made on the distribution of the model parameters, all possible glucose trajectories over time satisfy the desired glycemic control goals. The solution is also validated on the FDA approved Type 1 Diabetes Metabolic Simulator suggesting that the proposed algorithm is highly suitable for human subjects.
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