一种基于自适应柔化因子策略的广义预测控制闭环胰岛素输注系统的制作方法

本发明涉及胰岛素泵输注量估算领域，更具体地，涉及一种基于自适应柔化因子策略的广义预测控制闭环胰岛素输注系统。

背景技术：

当下全球约有4.22亿成年人患有糖尿病，并且每年造成150万人死亡。1型糖尿病，又被称为胰岛素依赖型糖尿病，主要特征为胰腺部位胰岛素分泌细胞的凋亡以及胰岛素分泌不足。虽然1型糖尿病的确切诱因并不明确，但是通过日常的胰岛素输注可以有效的控制糖尿病患者的血糖水平，从而提高患者的生存质量。人工胰腺能够有效的检测糖尿病患者的血糖水平，并且精确计算出胰岛素的输注时间和输注量。人工胰腺主要包括三个部分：连续血糖检测(cgm)，智能控制系统和胰岛素泵。

智能控制系统是整个人工胰腺的核心，直接决定了血糖控制的准确性和有效性，现在已经有多种控制理论应用于人工胰腺的智能控制系统，例如比例微积分控制算法、模型预测控制算法、模糊逻辑控制算法以及广义预测控制算法等等。

比例微积分控制(proportionalintegralderivative,pid)是广泛应用于工业领域的控制算法。该控制算法已经被成功移植到人工胰腺系统中，并且展现出良好的闭环控制效果。基于pid设计的智能控制系统拥有简约的结构、较少的参数设置和较高的鲁棒性。但是人工胰腺中的pid控制器需要加入增益调节和前反馈操作，并要求患者手动输入进餐信息。上述操作严重限制了pid控制算法的应用，并且给患者的血糖控制带来较多不便。

模糊逻辑(fuzzylogic，fl)控制算法广泛应用于智能控制领域，其在人工胰腺系统中也得到了广泛的应用。其设计原理和过程主要包括以下几步：1、通过对临床糖尿病治疗长期实践积累的经验进行总结分析，建立专家知识库；2、运用模糊数学的基本理论和方法，把临床治疗经验规则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊控制规则及有关信息(如临床评价指标等)作为知识存入专家知识库中；3、根据实时监测的血糖数据，运用模糊推理，得出相适应的胰岛素输注剂量参数。fl控制算法依托临床专家将临床糖尿病治疗长期实践积累的经验知识建立为专家知识库，转化为模糊逻辑控制规则，符合临床治疗的常规经验，易于为临床医生所理解。但是采用模糊逻辑控制算法，在归纳模糊规则和选取模糊隶属度函数主要依靠经验，具有较大的主观性，存在模糊区间的不易划分、响应不够及时的缺点，这给模糊控制的发展及进一步推广带来很大阻碍。

模型预测控制(modelpredictivecontrol,mpc)在人工胰腺智能控制系统中也得到了广泛的应用。该算法使用详细的模型来描述动态系统的行为。基于mpc的人工胰腺智能控制系统能够准确的预测进餐的影响，并有效调节糖尿病患者的血糖水平。但是mpc控制器严重依赖于模型的准确性。人体代谢模型非常复杂，计算量很大，至今仍没有一个完美的模型能够准确描述血糖-胰岛素的动态关系。

基于广义预测控制的人工胰腺智能控制系统设计是当下的研究热点。作为一种自适应控制算法，广义预测控制克服了mpc算法的模型依赖缺陷，并且可以在缺少初始条件和系统描述的情况下自动调节控制模型的参数。基于gpc的人工胰腺智能控制器可以通过读取cgm检测的血糖信息预测未来的血糖变化，并通过追踪参考曲线和最小方差控制获取当下理想的胰岛素输注速率。具体而言，其具有以下特点：①采用基于受控自回归积分滑动平均模型(controlledauto-regressiveintegratedmoving-average,carima)进行血糖预测；②目标函数中对控制增量加权的考虑；③利用输出的远程预报；④控制时域长度概念的引入。相较于已有的比例微积分控制算法、模糊逻辑控制算法和模型控制算法，广义预测控制具有更高的鲁棒性，并且不需要丰富的临床医学知识构建专家数据库和进行模型搭建。

广义预测控制的柔化因子对于效果有重要的影响和意义，当柔化因子取值逼近1时，广义预测控制模型会保持较高的鲁棒性，但是系统对于参考曲线的追踪速度会大幅度下降；当柔化因子取值逼近0时，广义预测控制对于参考曲线的追踪速度会保持较高的追踪速度，并且对于病人的血糖变化做出迅速、灵敏的反应，但是此时控制系统的鲁棒性会大幅度削减。

技术实现要素：

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于自适应柔化因子策略的广义预测控制闭环胰岛素输注系统，包括血糖值检测模块、控制器、胰岛素泵和程序模块，其中，

所述的血糖值检测模块用于采集使用者的血糖值，血糖值检测模块的输出端与控制器的输入端信号连接；

所述的胰岛素泵用于给使用者输注胰岛素，所述的胰岛素泵的输入端与控制器的输出端信号连接；

所述的程序模块被控制器执行，程序模块通过血糖值检测模块采集使用者的血糖值，结合carima模型、最小方差控制算法和自适应柔化因子调节胰岛素泵的输注速率。

在一种优选的方案中，所述的程序模块被控制器执行，包括以下步骤：

通过血糖值检测模块采集当前的使用者的血糖值；

根据当前的使用者的血糖值，通过carima模型得到未来的使用者的血糖变化的预测值；

根据未来的使用者的血糖变化的预测值，通过最小方差控制模型计算胰岛素泵的控制输入增量；其中，最小方差控制使用柔化因子是自适应柔化因子，所述的自适应柔化因子会根据血糖值的变化而调节自身数值的大小；

基于闭环控制的思想，对胰岛素泵的控制输入增量进行迭代优化。

在一种优选的方案中，所述的“根据当前的使用者的血糖值，通过carima模型得到未来的使用者的血糖变化的预测值”包括以下内容：

通过carima模型和丢番图方程，得到以下方程：

y(k+j)＝gj(z^-1)△u(k+j-1)+fj(z^-1)y(k)(j＝1，2...n)

式中，所述的y(k)表示使用者在k时刻的血糖值；所述的y(k+j)表示使用者在k时刻超前j步的血糖值的预测值；δu(k+j-1)表示胰岛素泵在k时刻的控制输入增量；所述的n表示最大预测长度；所述的gj(z^-1)表示胰岛素泵在k时刻的控制输入增量的权重系数；所述的fj(z^-1)表示血糖值的权重系数。

在一种优选的方案中，所述的“根据未来的使用者的血糖变化的预测值，通过最小方差控制模型计算胰岛素泵的控制输入增量”包括以下内容：

式中，所述的j表示胰岛素泵的输注速率；所述的n表示预测长度；所述的λ(j)表示控制加权因子；所述的m表示控制长度；所述的w(k+j)通过下式进行表达：

w(k+j)＝w＝qy(k)+myr(j＝1，2，...，n)

所述的yr表示参考曲线；所述的w通过下式进行表达：

w＝[w(k+1)，w(k+2)，...，w(k+n)]^t

所述的q通过下式进行表达：

q＝[α，α²，...，αⁿ]^t

所述的α表示自适应柔化因子；

所述的m通过下式进行表达：

m＝[1-α，1-α²，...，1-αⁿ]^t。

在一种优选的方案中，所述的自适应柔化因子包括以下内容：

人为设定血糖期望值

根据当前的使用者的血糖值y(k)，计算当前的使用者的血糖值与血糖期望值的偏离度u；

计算当前的使用者的血糖值的变化量△y

通过偏离度u和变化量△y计算自适应柔化因子α。

在一种优选的方案中，所述的偏离度u通过下式进行表达：

在一种优选的方案中，所述的变化量△y通过下式进行表达：

△y＝y(k)-y(k-1)

所述的y(k-1)表示前一时刻的使用者的血糖值。

在一种优选的方案中，所述的自适应柔化因子α通过下式进行表达：

α＝u^△y。

在一种优选的方案中，所述的“基于闭环控制的思想，对胰岛素泵的控制输入增量进行迭代优化”包括以下子步骤：

s1：将胰岛素泵的控制输入增量作为carima模型的输入值，对使用者的血糖变化的预测值进行更新；

s2：根据更新后的使用者的血糖变化的预测值作为最小方差控制模型的输入，更新胰岛素泵的控制输入增量；其中，最小方差控制使用柔化因子是自适应柔化因子，所述的自适应柔化因子会根据血糖值的变化而调节自身数值的大小；

s3：循环执行s1～s2，实现对胰岛素泵的控制输入增量进行迭代优化。

在一种优选的方案中，所述的胰岛素输注装置还包括通信模块，所述的通信模块与控制器双向电连接。

本优选方案中，通信模块用于将使用者的血糖值和胰岛素泵的输注速率发送到远方系统/医护工作者系统，方便医护工作者随时监控使用者的血糖变化。

在一种优选的方案中，所述的程序模块还包括远程医疗接入功能，所述的远程医疗接入功能包括以下内容：

若医护人员通过使用者的血糖值和胰岛素泵的输注速率，判断需要介入控制胰岛素输注时，可以通过通信模块输入胰岛素泵的输注量的相应的指令代码，该指令代码具有优先级，控制器会优先按照医护工作者的指令代码，控制胰岛素泵的输注速率。

与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：

1、本发明相较于已有的比例微积分控制、模糊逻辑控制和模型预测控制，本发明具有更高的鲁棒性、搭建较为容易且不需要手动输入进餐信息；

2、本发明采用了carima预测模型、最小方差控制模型、闭环反馈校正和参数滚动优化，从而保证了预测的准确性和控制的有效性；

3、本发明使用了自适应柔化因子，当血糖值较为稳定时，本发明能够保证具有较高的鲁棒性；而在血糖值迅速升高或者降低时，本发明能够提高反应灵敏度，迅速追踪参考曲线并有效调节胰岛素的输注速率。

附图说明

图1为实施例的结构示意图。

图2为实施例的控制原理图。

图3为实施例的自适应曲线的示意图。

图4为传统广义预测控制算法的实验结果。

图5为实施例的实验结果。

具体实施方式

附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；

对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。

实施例

如图1和图2所示，一种基于自适应柔化因子策略的广义预测控制闭环胰岛素输注系统，包括血糖值检测模块、控制器、胰岛素泵、tf卡和程序模块，其中，

控制器的芯片型号是arm920t芯片；

血糖值检测模块用于采集使用者的血糖值，血糖值检测模块的输出端与arm920t芯片的输入端信号连接；

胰岛素泵用于给使用者输注胰岛素，胰岛素泵的输入端与arm920t芯片的输出端信号连接；

程序模块存储在tf卡中，且被arm920t芯片执行，包括以下步骤：

s1：根据当前的使用者的血糖值，通过carima模型得到未来的使用者的血糖变化的预测值；

通过carima模型和丢番图方程，得到以下方程：

y(k+j)＝gj(z^-1)δu(k+j-1)+fj(z^-1)y(k)(j＝1，2...n)

式中，y(k)表示使用者在k时刻的血糖值；y(k+j)表示使用者在k时刻超前j步的血糖值的预测值；δu(k+j-1)表示胰岛素泵在k时刻的控制输入增量；n表示最大预测长度；gj(z^-1)表示胰岛素泵在k时刻的控制输入增量的权重系数；fj(z^-1)表示血糖值的权重系数；

s2：根据s1的未来的使用者的血糖变化的预测值，通过最小方差控制模型计算胰岛素泵的控制输入增量；其中最小方差控制使用柔化因子是自适应柔化因子；

式中，j表示胰岛素泵的输注速率；n表示预测长度；λ(j)表示控制加权因子；m表示控制长度；w(k+j)通过下式进行表达：

w(k+j)＝w＝qy(k)+myr(j＝1，2，...，n)

外表示参考曲线；w通过下式进行表达：

w＝[w(k+1)，w(k+2)，...，w(k+n)]^t

q通过下式进行表达：

q＝[α，α²，...，αⁿ]^t

α表示自适应柔化因子；

m通过下式进行表达：

m＝[1-α，1-α2，...，1-αⁿ]^t；

如图3所示，自适应柔化因子包括以下内容：

设定血糖期望值

根据当前的使用者的血糖值y(k)，计算当前的使用者的血糖值与血糖期望值的偏离度u，偏离度u通过下式进行表达：

计算当前的使用者的血糖值的变化量δy，变化量δy通过下式进行表达：

δy＝y(k)-y(k-1)；

通过偏离度u和变化量δy计算自适应柔化因子α，自适应柔化因子α通过下式进行表达：

α＝u^δy；

s3：基于闭环控制的思想，对胰岛素泵的控制输入增量进行迭代优化；

s3.1：将胰岛素泵的控制输入增量作为carima模型的输入值，对使用者的血糖变化的预测值进行更新；

s3.2：根据更新后的使用者的血糖变化的预测值作为最小方差控制模型的输入，更新胰岛素泵的控制输入增量；其中，最小方差控制使用的参考曲线是自适应参考曲线，自适应参考曲线会根据使用者的情况调节参考曲线的斜率；

s3.3：循环执行s3.1～s3.2，实现对胰岛素泵的控制输入增量进行迭代优化。

本实施例的测试环境：

将本实施例植入美国fda批准的可代替动物实验的糖尿病模拟治疗测试软件t1dms中，并对算法进行性能测试。软件t1dms为美国fda批准的唯一可用于代替动物实验的糖尿病治疗测试软件。该软件包括了100个虚拟的糖尿病成人患者、100个青少年患者和100个儿童患者模型，并提供了虚拟的cgms和胰岛素泵。测试过程中，只需要将控制算法植入测试平台，选定测试对象并设定进餐计划和监测指标，就可以观察其胰岛素泵的血糖控制效果。

本实施例的实验结果：

如图3所示，当血糖水平位于130mg/dl左右时，实施例采用较高的自适应柔化因子数值，实施例对于血糖波动的敏感性不高并具有较高的鲁棒性；当血糖发生显著上升或者下降时，例如血糖显著增加到170mg/dl左右，实施例会采用较低的自适应柔化因子数值，此时实施例对于血糖波动具有较高的敏感度，可以快速追踪参考曲线并迅速调节胰岛素的输注速率。

如图4和图5所示，患有糖尿病青少年的实验结果。图4显示了基于传统广义预测控制算法的血糖控制效果(66％)；图5显示了本实施例的血糖控制效果(95％)。该测试结果清晰的表明，本实施例相对于传统广义预测控制算法能够更加稳定使用者的血糖水平。

附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

例如“arm920t芯片”、“tf卡”的名词，仅仅是实施例中的一个示例，所有能实现类似效果的部件/组建，都属于本专利的保护范围。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。例如，针对不同的年龄段的使用者(成人、青少年患和儿童)，可以设置不同的自适应柔化因子计算模型，如指数模型或者对数模型，使得自适应柔化因子更恰合患者本身，更有利于稳定血糖值。在患者使用本实施例时进行选择，使得自适应柔化因子更恰合患者本身，达到更好的治疗效果。又或者，若控制器芯片自带有存储功能，可以将程序模块存储在控制器中，不一定需要外设存储模块(如tf卡)进行程序存储。又或者，可以在实施例的基础上增加通信模块(如4g通信模块)，通信模可以将使用者的血糖值和胰岛素泵的输注速率发送到远方系统/医护工作者系统，方便医护工作者随时监控使用者的血糖变化；若医护人员通过使用者的血糖值和胰岛素泵的输注速率，判断需要介入控制胰岛素输注时，可以通过通信模块输入胰岛素泵的输注量的相应的指令代码，该指令代码具有优先级，arm920t芯片会优先按照医护工作者的指令代码，控制胰岛素泵的输注速率。

这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。