CN104667368A - 控制与计算分离的胰岛素泵动态控制实现方法 - Google Patents

Abstract

一种控制与计算分离的胰岛素泵动态控制实现方法，通过前端胰岛素泵采用离线优化方式对血糖值进行存储，并在前端胰岛素泵和后端计算机之间建立无线通信时，前端胰岛素泵立刻上传血糖数据，且在数据传输完毕后立刻清空存储空间；当后端计算机收到前端胰岛素泵传来的血糖值后进行数据分析并生成新的控制参数，并在下一次建立无线连接时发送给前端胰岛素泵，并由前端胰岛素泵基于新控制参数进行短期数据采集以验证新的控制参数。本发明一方面减少前端胰岛素泵的离线数据存储容量需求，另一方面也使得胰岛素控制具有较好的鲁棒性。

Description

控制与计算分离的胰岛素泵动态控制实现方法

技术领域

本发明涉及的是一种医疗设备领域的控制技术，具体是一种控制与计算分离的胰岛素泵动态控制实现方法。

背景技术

目前在医学界还没有根治糖尿病的手段，医院里针对糖尿病患者的治疗也仅仅局限于饭前定时定量注射胰岛素，因此利用医疗设备代替或者部分代替胰岛的血糖调节功能成为了一个必要的、可行的选择。因此，医学界长期的梦想是希望能开发出新的便携式的医疗设备，代替人胰腺中胰岛素的分泌，从而使血糖达到理想的类似生理状态下的调控水平。在科学共同体的长期努力下，目前国际上已经有多家公司研制出了便携式的胰岛素泵，并投入应用。这种胰岛素泵是由泵、小注射器和与之相连的输液管组成，它基本用途是按照人体需要的剂量将胰岛素注射到使用者的皮下，保持全天血糖稳定，以达到控制糖尿病的目的。

通过查阅资料，在动态胰岛素泵控制领域已经申请了一些专利，它们的主要思路是前端胰岛素泵通过血糖仪采集血糖变化值，作为胰岛素泵控制模块的输入，控制模块通过控制模型算出胰岛素的注入量，给注入部件发出控制指令，实现胰岛素的注入。

上述控制系统在理论上是可行的，但在实际运行过程中，会存在以下两个问题：

1)采集数据量大，胰岛素泵中控制模块无法存储这些数据。因为胰岛素泵需要实时和连续注入胰岛素，就必须随身携带胰岛素泵，所以，胰岛素泵体积越小巧、越轻便，越好，现在的胰岛素泵已经做到半个手掌大小。这样，胰岛素泵的控制模块通常采用嵌入式、低功耗系统来实现。因此，胰岛素泵的控制系统的计算能力和存储能力都比较小。动态血糖采集通常一分钟采集一次血糖数据，甚至采集间隔可以更短，这样，会造成大量血糖数据涌入控制模块，而控制模块根本无法储存这些数据。

2)计算量大，胰岛素泵控制模块无法实时完成。为了实现胰岛素注入量的准确控制，胰岛素泵控制模块要采用一些模型预测控制算法，这些算法需要大量数据进行建模分析和决策。这些算法对计算能力的需求是远远超过了嵌入式低功耗系统的计算能力，会导致应该实时的控制无法实时完成。

经过对现有技术的检索发现，中国专利文献号CN102197304A公开(公告)日：2011.09.21，公开了一种能够简便且高精度地测定伴随糖尿病患者的生活活动的血糖值等，并且能够简便地临床应用伴随糖尿病患者的生活活动的测定值的测定装置、胰岛素注射装置、测定方法、胰岛素注射装置的控制方法及程序。血糖值测定装置100包括血糖值传感器200、及测定伴随人体活动的活动信息的加速度传感器112，CPU110根据测定出的活动信息来控制是否能够执行血糖值测定电路部113的测定动作。另外，CPU110将测定出的血糖值与由加速度传感器112测定出的活动信息对应关联地记录在记录部111中，并显示在显示部102中。另外，CPU110将由血糖值传感器200测定出的血糖值与由加速度传感器112检测出的数据组合而执行各模式处理。但该技术无法实现数据的便利存储，虽然涉及血糖值的测量以及胰岛素的注射，并未介绍这些数据如何存储，对于数据量过大的问题没有提出解决方案。此外，该技术是一种针对糖尿病患者日常一些重要数据的测定装置，不能够根据患者的血糖数据提出胰岛素的实时控制。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种控制与计算分离的胰岛素泵动态控制实现方法，将模型计算和实时控制分离在不同的设备上，减少前端胰岛素泵的离线数据存储容量需求，另一方面使得胰岛素注射达到计算准确和实时控制。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明前端胰岛素泵和后端计算机之间通过无线通信进行信息传输，前端胰岛素泵将血糖检测值发送到后端计算机，后端计算机将更新的控制策略发给前端胰岛素泵，其中：前端胰岛素泵采用后端计算机发来的控制策略实现动态控制，后端计算机实现模型的数据训练和优化。

本发明具体包括以下步骤：

1)前端胰岛素泵对k天t时的血糖值y(t,k)采用离线优化方式进行存储；

2)当前端胰岛素泵和后端计算机之间建立无线通信时，前端胰岛素泵立刻上传血糖数据，且在数据传输完毕后立刻清空存储空间；

3)当后端计算机收到前端胰岛素泵传来的血糖值后进行数据分析并生成新的控制参数，并在下一次建立无线连接时发送给前端胰岛素泵，并由前端胰岛素泵基于新控制参数进行短期数据采集以验证新的控制参数。

所述的数据分析是指：将所述的血糖数据和预设的血糖值安全范围进行比较，当血糖值落在这个时段血糖值安全范围内，则维持现有控制策略；否则将进行控制策略更新，并在建立无线连接时将新的控制参数发送给前端胰岛素泵。

所述的控制策略更新是指：当血糖值比安全范围上限要大，则根据血糖值和安全范围上限相差的数量减小代价函数的α₃；当血糖值比安全范围下限要小，则根据血糖值和安全范围上限相差的数量增大代价函数的α₃的值，即控制参数。

所述的代价函数是指：

$\mathrm{\Ω}\stackrel{\mathrm{def}}{=}{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^N{\mathrm{\α}}_1{(y_r^{*}(t+1+j,k)-\hat{y}(t+1+j|t,k))}^2+{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^M[{{\mathrm{\α}}_{2}r\left(t\∫\∫\∫+i|t,k)\right)}^2+{\mathrm{\α}}_3{\left(\mathrm{\Δr}(t+i|t,k)\right)}^2],$ 并且u(t,k)＝u(t,k‐1)+r(t,k)，其中：u(t,k)表示在k天t时的胰岛素输注速率，y(t,k)表示k天t时刻的血糖值，M代表控制限，N代表预测限，权重α₁、α₂、α₃分别用于调整跟踪误差、更新律和更新律变化的相对重要性。

当前端胰岛素泵收到α₃，即新的控制参数后带入代价函数公式，根据代价函数得到新的控制率函数该函数表示当Ω取得最小值时r(t,k)的值，在使用新的控制参数后的2小时内不再与后端计算机进行通信，即短期数据采集，所得到的血糖数据将由后端计算机进行所述数据分析。

技术效果

与现有技术相比，本发明对数据的存储做了改进优化，在长时间内，通过增加取样的时间间隔来减小数据量，从而节约存储空间；由于闭环控制和模型优化分离，因此患者可以仅携带含有闭环控制算法的装置进行血糖控制，而更为复杂的数据训练和模型优化则在后端计算机进行。

附图说明

图1为实施例1中胰岛素泵分离动态控制模型结构示意图。

图2为实施例1中胰岛素泵前后端计算机处理流程示意图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

实施例1

如图1所示，为本实施例的应用环境，其控制模型前端胰岛素泵是一个微型嵌入式开发系统，后端计算机是一台计算机，前端胰岛素泵实现血糖数据的采集和胰岛素的注入控制，后端计算机实现控制模型的建立、计算和分析，前后端计算机通过无线通信连接。前端胰岛素泵设计得小巧，可以随时携带，实时控制，后端计算机计算和存储能力强大，可以存储大量数据，并进行准确计算，并将计算好的结果，形成控制策略发给前端胰岛素泵控制模块。

在提出模型分离与控制算法之前，需要用到“胰岛素‐血糖值”的关系模型，即一个闭环控制算法，由于算法需要大量数据，而进行最终控制的胰岛素泵可以存储的容量有限，因此本实施例将模型计算和实时控制进行分离，以达到模型优化的效果。

初试模型是基于模型预测的闭环控制算法，本实施例在后端计算机对该算法进行优化，再将优化后的模型传输到前端胰岛素泵，进行实时控制。

所述的控制模型前端胰岛素泵负责动态控制的实现，采用后端计算机发来的控制策略，根据实时的血糖检测值来控制胰岛素输注速率，后端计算机的计算机负责控制模型数据训练和模型优化。

本实施例具体实施步骤如下：

1)前端胰岛素泵和后端计算机之间通过无线通信进行信息传输，前端胰岛素泵将血糖检测值发送到后端计算机，同时，后端计算机将更新的控制策略发给前端胰岛素泵。

所述的无线通信包括但不限于：蓝牙通信，在进行操作前，胰岛素泵和计算机的蓝牙模块已经成功进行配对。前端胰岛素泵和后端计算机设备分别带有蓝牙的主从机，由于配对的密钥只有主从双方知道，因此可以避免在无线传输过程中数据被外界窃取。

2)前端胰岛素泵对k天t时的血糖值为y(t,k)，采用优化方式进行存储，具体为：五小时之内的血糖值，以每半个小时为周期存储血糖平均值，五小时到十小时内的血糖值，以每小时为周期存储血糖平均值，十小时到三十小时内的血糖值，以每两个小时为周期存储血糖平均值，三十小时以前的血糖值以每三个小时为周期存储血糖平均值。

3)当前端胰岛素泵、后端计算机建立连接时，立刻上传患者血糖数据，由于控制算法中会使用到历史数据，比如计算此时胰岛素注射量的数据时，会用到该时刻的血糖值、上一时刻的血糖值、上一时刻的胰岛素注射量等，这些历史数据对于前端胰岛素泵的控制算法来说都是不可缺少的数据，因此除少数用于控制的数据外，当数据传输完毕时，清空存储空间；

4)后端计算机收到前端胰岛素泵传来的血糖值，需要对数据进行分析，对其进行模型训练和优化，生成新的控制策略，发送给前端胰岛素泵控制模块，具体步骤包括：

4.1)对血糖值进行分析：将这些血糖数据和预设的血糖值安全范围进行比较，表1各时段血糖值安全范围。

表1

7：00‐9：00	5‐15
		9：00‐11：00	5‐12
11：00‐13：00	8‐18
		13：00‐17：00	5‐12
17：00‐20：00	8‐18
		20：00‐次日7：00	2‐8

后端计算机在收到前端胰岛素泵传来的各个时刻的血糖值数据之后，如果该时刻的血糖值落在这个时段血糖值安全范围内，则代表代价函数中的α₃合适且维持现有控制策略；如果血糖值比安全范围上限要大，说明患者对胰岛素不太敏感，因此需要增加胰岛素的注射量，体现在代价函数上则需要减小α₃的值，根据血糖值和安全范围上限相差的数量减小α₃；如果血糖值比安全范围下限要小，说明患者对胰岛素比较敏感，输注同等的胰岛素，该类患者的血糖要比一般患者降得更多，因此需要减小胰岛素的注射量，体现在代价函数上则需要增大α₃的值。

所述的代价函数是指：

$\mathrm{\Ω}\stackrel{\mathrm{def}}{=}{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^N{\mathrm{\α}}_1{(y_r^{*}(t+1+j,k)-\hat{y}(t+1+j|t,k))}^2+{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^M[{{\mathrm{\α}}_2\left(r(t+i|t,k)\right)}^2+{\mathrm{\α}}_3{\left(\mathrm{\Δr}(t+i|t,k)\right)}^2],$

并且：u(t,k)＝u(t,k‐1)+r(t,k)，其中：u(t,k)表示在k天t时的胰岛素输注速率，y(t,k)表示k天t时刻的血糖值，M代表控制限，N代表预测限，权重α₁、α₂、α₃分别用于调整跟踪误差、更新律和更新律变化的相对重要性，得到控制率r(t,k)的函数为该函数表示当Ω取得最小值时r(t,k)的值。

所述的控制参数，即α₃的默认值为5，对胰岛素不太敏感的患者α₃会小于5，而对胰岛素较为敏感的患者α₃会大于5，因此针对不同患者的控制策略中α₃可能都不同。

4.2)前端胰岛素泵收到新的α₃后，带入代价函数公式，得到新的控制策略，在使用新的控制策略后的2小时内采集到的血糖数据将被传输给后端计算机，由后端计算机采用上述数据分析方法进行对血糖值数据进行分析，如果需要改变α₃的值，则将新的α₃传输给前端胰岛素泵。

本实施例的核心在于代价函数中α₃的优化，以及前端胰岛素泵和后端计算机之间的数据传输，传输的数据包括各个时刻的血糖值和代价函数中的α₃。与其他的算法相比，这种胰岛素泵的动态控制算法有如下优势：

1)计算与控制分离，前端胰岛素泵控制模块大大减少了计算量和存储量，可以提高控制端的实时性和鲁棒性。

2)后端计算机具有更强的计算和存储能力，可以更加准确的建立每个人的血糖控制模型，并优化控制策略。

Claims (6)

1.一种控制与计算分离的胰岛素泵动态控制实现方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)前端胰岛素泵对k天t时的血糖值y(t,k)采用离线优化方式进行存储；

2)当前端胰岛素泵和后端计算机之间建立无线通信时，前端胰岛素泵立刻上传血糖数据，且在数据传输完毕后立刻清空存储空间；

3)当后端计算机收到前端胰岛素泵传来的血糖值后进行数据分析并生成新的控制参数，并在下一次建立无线连接时发送给前端胰岛素泵，并由前端胰岛素泵基于新控制参数进行短期数据采集以验证新的控制参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的无线通信采用蓝牙通信。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的离线优化方式是指：五小时之内的血糖值，以每半个小时为周期存储血糖平均值，五小时到十小时内的血糖值，以每小时为周期存储血糖平均值，十小时到三十小时内的血糖值，以每两个小时为周期存储血糖平均值，三十小时以前的血糖值以每三个小时为周期存储血糖平均值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的数据分析是指：将所述的血糖数据和预设的血糖值安全范围进行比较，当血糖值落在这个时段血糖值安全范围内，则维持现有控制策略；否则将进行控制策略更新，并在建立无线连接时将新的控制参数发送给前端胰岛素泵。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征是，所述的控制策略更新是指：当血糖值比安全范围上限要大，则根据血糖值和安全范围上限相差的数量减小代价函数的α₃；当血糖值比安全范围下限要小，则根据血糖值和安全范围上限相差的数量增大代价函数的α₃的值，即控制参数；

所述的代价函数是指：

$\mathrm{\Ω}\stackrel{\mathrm{der}}{=}{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^N{\mathrm{\α}}_1{(y_r^{*}(t+1+j,k)-\hat{y}(t+1+j|t,k))}^2+{\mathrm{\Σ}}_{i=0}^M[{\mathrm{\α}}_2{\left(r(t+i|t,k)\right)}^2+{\mathrm{\α}}_3{\left(\mathrm{\Δr}(t+i|t,k)\right)}^2],$ 并且

u(t,k)＝u(t,k‐1)+r(t,k)，其中：u(t,k)表示在k天t时的胰岛素输注速率，y(t,k)表示k天t时刻的血糖值，M代表控制限，N代表预测限，权重α₁、α₂、α₃分别用于调整跟踪误差、更新律和更新律变化的相对重要性。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征是，当前端胰岛素泵收到α₃，即新的控制参数后带入代价函数公式，根据代价函数得到新的控制率函数该函数表示当Ω取得最小值时r(t,k)的值，在使用新的控制参数后的2小时内不再与后端计算机进行通信，即短期数据采集，所得到的血糖数据将由后端计算机进行所述数据分析。