闭环人工胰腺药物输注控制系统的制作方法

本发明主要涉及医疗器械领域，特别涉及一种闭环人工胰腺药物输注控制系统。

背景技术：

1、正常人的胰腺可根据人体血液中的葡萄糖水平，自动分泌所需的胰岛素/胰高血糖素，从而维持合理的血糖波动范围。而糖尿病患者的胰腺功能出现异常，无法正常分泌人体所需的胰岛素。糖尿病是代谢类疾病，为终身疾病。目前的医疗技术尚无法根治糖尿病，只能通过稳定血糖来控制糖尿病及其并发症的发生和发展。

2、糖尿病患者在向体内注射胰岛素之前需要检测血糖。目前的检测手段可以对血糖连续检测，并将血糖数据实时发送至显示设备，便于用户查看，这种检测方法称为持续葡萄糖检测(continuous glucose monitoring，cgm)。该方法需要检测装置贴在皮肤表面，将其携带的探头刺入皮下的组织液完成检测。根据cgm检测到的血糖值，输注设备将当前所需的胰岛素输入皮下，进而构成闭环或者半闭环人工胰腺。

3、目前，为了实现人工胰腺的闭环或半闭环控制，比例-积分-微分(pid)算法和模型-预测-控制(mpc)算法被广泛研究，但由于pid算法结构简单，不太适用于扰动比较大而复杂的情景，而mpc算法面临准确模型很难建立及运算量大的困境，导致可能出现预测的输注偏差。

4、因此，现有技术亟需一种含有优化的人工胰腺算法的闭环人工胰腺药物输注控制系统。

技术实现思路

1、本发明实施例公开了一种闭环人工胰腺药物输注控制系统，中预设有混合人工胰腺算法，混合人工胰腺算法包括cpid算法和/或cmpc算法，cpid算法的输入为mpc算法的中间值，cmpc算法的输入为pid算法的输出值，通过pid算法和mpc算法的深度结合，充分利用pid算法和mpc算法的优势，使人工胰腺在各种情况下都能提供可靠的控制血糖的药物种类和药物输注量，从而使血糖到达理想水平，实现闭环人工胰腺药物输注系统的精准控制。

2、本发明公开了一种闭环人工胰腺药物输注控制系统，包括：输注模块，用于输出药物；程序模块，程序模块包括输入端和输出端，输入端包括多个电连接区，以接收当前血糖值，程序模块还预设混合人工胰腺算法，用于计算用户所需的胰岛素输注量，混合人工胰腺算法包括cpid算法和/或cmpc算法，cpid算法的输入为mpc算法的中间值，cmpc算法的输入为pid算法的输出值，输出端和输注模块电连接后，程序模块控制输注模块根据计算的用户所需的药物量输出药物；和设置有至少两个检测电极的输注软管，输注软管为药物输注通道，电极设置于输注软管的管壁，当输注软管被安装至工作位置时，输注软管与输注模块连通，药物经输注软管流向体内，且不同的电极分别与不同的电连接区电连接，以当前血糖值输入程序模块。

3、根据本发明的一个方面，cpid算法是根据通过mpc算法的预测模型预测的当前时刻的血糖值进行计算的，计算式为：

4、

5、其中：

6、kp是比例部分的增益系数；

7、ki是积分部分的增益系数；

8、kd是微分部分的增益系数；

9、gmpc(t)表示通过mpc预测模型预测的当前时刻的血糖值；

10、gb表示目标血糖值；

11、c表示常数；

12、cpid(t)表示发送给胰岛素输注系统的输注指示。

13、根据本发明的一个方面，cpid算法是根据通过mpc算法的预测模型预测的当前时刻的血糖值进行风险转化后再计算的，计算式为：

14、

15、其中：

16、kp是比例部分的增益系数；

17、ki是积分部分的增益系数；

18、kd是微分部分的增益系数；

19、rmpc(t)表示基于mpc预测模型预测的当前时刻的血糖值进行风险转换后的血糖风险；

20、gb表示目标血糖值；

21、c表示常数；

22、rcpid(t)表示发送给胰岛素输注系统的输注指示。

23、根据本发明的一个方面，血糖风险空间转换方法包括分段加权法，相对值转换，血糖风险指数转换和改进的控制易变性网格分析转换的一种或多种。

24、根据本发明的一个方面，血糖风险空间转换方法中还包括以下一种或多种处理方式：

25、①扣除和预测的血浆胰岛素浓度估计成比例的分量；

26、②扣除在体内尚未起其作用的胰岛素量；

27、③采用自回归方法对血液葡萄糖和组织间液葡萄糖浓度感测延迟进行补偿。

28、根据本发明的一个方面，cmpc算法的预测模型中的当前时刻的胰岛素输注量是通过rpid算法计算的，预测模型为：

29、xt+1＝axt+bipid(t)

30、gt＝cxt

31、其中：

32、xt+1表示下一时刻的状态参数，

33、xt表示当前时刻的状态参数，

34、ipid(t)表示通过pid算法计算的当前时刻的胰岛素输注量；

35、gt表示当前时刻的血糖浓度。

36、参数矩阵如下：

37、

38、

39、c＝[1 0 0]

40、b1,b2,b3,k为先验值。

41、根据本发明的一个方面，cmpc算法的预测模型中的当前时刻的胰岛素输注量是通过rpid算法计算的，预测模型为：

42、xt+1＝axt+birpid(t)

43、gt＝cxt

44、其中：

45、xt+1表示下一时刻的状态参数，

46、xt表示当前时刻的状态参数，

47、irpid(t)表示通过rpid算法计算的当前时刻的胰岛素输注量；

48、gt表示当前时刻的血糖浓度。

49、参数矩阵如下：

50、

51、

52、c＝[1 0 0]

53、b1,b2,b3,k为先验值。

54、根据本发明的一个方面，rpid算法在pid算法的基础上，将在原始物理空间不对称的血糖转换到在风险空间近似对称的血糖风险。

55、根据本发明的一个方面，cmpc算法的价值函数中的血糖值进行风险转换，进行血糖险转换后的价值函数为：

56、

57、其中，

58、rt+j表示第j步后血糖风险值；

59、i′t+j表示第j步后胰岛素输注量的变化；

60、t表示当前时刻；

61、n、p分别为控制时间窗口和预测时间窗口内的步数；

62、r为其中胰岛素分量的加权系数。

63、根据本发明的一个方面，血糖风险转换方法包括分段加权法，相对值转换，血糖风险指数转换和改进的控制易变性网格分析转换的一种或多种。

64、根据本发明的一个方面，血糖风险转换方法中还包括以下一种或多种处理方式：

65、①扣除和预测的血浆胰岛素浓度估计成比例的分量；

66、②扣除在体内尚未起其作用的胰岛素量；

67、③采用自回归方法对血液葡萄糖和组织间液葡萄糖浓度感测延迟进行补偿。

68、根据本发明的一个方面，混合人工胰腺算法包括cpid算法和cmpc算法，cpid算法计算第一胰岛素输注量i1，cmpc算法计算第二胰岛素输注量i2，混合人工胰腺算法计算对第一胰岛素输注量i1和第二胰岛素输注量i2进行优化计算，得到最终胰岛素输注量i3。

69、根据本发明的一个方面，最终胰岛素输注量i3通过第一胰岛素输注量i1和第二胰岛素输注量i2的平均值进行优化：

70、①求解第一胰岛素输注量i1和第二胰岛素输注量i2的平均值

71、②将平均值带入到cpid算法和cmpc算法中，调整算法参数；

72、③基于当前血糖值、调整参数后的第cpid算法和cmpc算法重新计算第一胰岛素输注量i1和第二胰岛素输注量i2；

73、④对①～③步进行循环计算，直至i1＝i2，最终胰岛素输注量i3＝i1＝i2。

74、根据本发明的一个方面，最终胰岛素输注量i3通过第一胰岛素输注量i1和第二胰岛素输注量i2的加权值进行优化：

75、①求解第一胰岛素输注量i1和第二胰岛素输注量i2的加权值其中α和β分别为第一胰岛素输注量i1和第二胰岛素输注量i2的加权系数；

76、②将加权值带入到cpid算法和cmpc算法中，调整算法参数；

77、③基于当前血糖值、调整参数后的cpid算法和cmpc算法重新计算第一胰岛素输注量i1和第二胰岛素输注量i2；

78、④对①～③步进行循环计算，直至i1＝i2，最终胰岛素输注量i3＝i1＝i2。

79、根据本发明的一个方面，最终胰岛素输注量i3通过第一胰岛素输注量i1和第二胰岛素输注量i2与历史数据的统计分析结果i4进行比较后得到：

80、

81、根据本发明的一个方面，输注软管包括内层管和至少一层外层管，外层管设置于内层管的外部，内层管用于输注药物。

82、根据本发明的一个方面，至少一个电极设置于内层管外壁与最外层的外层管之间。

83、根据本发明的一个方面，输注模块包括多个输注子模块，多个输注子模块分别与输出端电连接，程序模块选择控制输注子模块根据计算的用户所需的药物量输出药物。

84、根据本发明的一个方面，药物为升血糖药物和降血糖药物。

85、根据本发明的一个方面，闭环人工胰腺药物输注控制系统由多个部分组成，输注模块和程序模块设置于不同的部分中，通过多个电触点电连接。

86、与现有技术相比，本发明的技术方案具备以下优点：

87、本发明公开的闭环人工胰腺药物输注控制系统中，该系统中混合人工胰腺算法，混合人工胰腺算法包括cpid算法和/或cmpc算法，cpid算法的输入为mpc算法的中间值，cmpc算法的输入为pid算法的输出值，通过pid算法和mpc算法的深度结合，充分利用pid算法和mpc算法的优势，使人工胰腺在各种情况下都能提供可靠的控制血糖的药物种类和药物输注量，从而使血糖到达理想水平，实现闭环人工胰腺药物输注系统的精准控制。

88、进一步的，混合人工胰腺算法中的cpid算法进一步的将通过mpc算法的预测模型预测的当前时刻的血糖值进行血糖风险转换，使混合人工胰腺算法更稳健。

89、进一步的，混合人工胰腺算法中的cmpc算法当前时刻的胰岛素输注量通过pid算法或rpid计算的预测模型和输入进行风险转换或不进行风险转换的价值函数的组合，灵活利用pid算法，mpc算法和血糖风险转换的优势来面对复杂的情景，使人工胰腺在各种情况下都能提供可靠的胰岛素输注量，从而使血糖到达预计时刻的理想水平，实现闭环人工胰腺药物腺输注控制系统的精准控制。

90、进一步的，混合人工胰腺算法对胰岛素吸收延迟，胰岛素起效延迟，血液葡萄糖和组织间液葡萄糖浓度感测延迟进行了补偿，使通过混合人工胰腺算法计算出的输出更为可靠。

91、进一步的，混合人工胰腺算法的最终输出是通过cmpc算法和cpid算法计算后得到的一致结果，该结果更加可行和可靠。

92、进一步的，复合人工胰腺算法的最终输出是通过cmpc算法和cpid算法计算后得到的不同结果进行平均或加权优化后得到的相同结果，两套算法互为补偿，进一步提高输出结果的准确性。

93、进一步的，混合人工胰腺算法的最终输出是通过cmpc算法和cpid算法计算结果的优化处理得到的，该处理结合历史控制数据的统计分析，从另一方面确保胰岛素输注量的可靠性。

94、进一步的，输注模块包括多个输注子模块，多个输注子模块分别与输出端电连接，程序模块选择控制输注子模块是否输出药物。多个子模块中放置不同的药物，程序模块选择向不同的输注子模块发送药物输注指令，实现对血糖的精确控制。

95、进一步的，各药物输注量由相同的算法计算得出，保证计算时基础条件的一致性，使计算结果更稳定。