CN104667379B - 动态闭环控制的胰岛素泵 - Google Patents

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Abstract

一种医疗器械领域的动态闭环控制的胰岛素泵，包括：给药机构、驱动机构、检测机构和动态控制模块，其中：给药机构与胰岛素泵相连并传输胰岛素注射量信息，驱动机构与胰岛素泵的注射装置相连并传输控制注射量信息，检测机构与相连并传输人体血糖信息，动态控制模块与胰岛素泵的驱动机构相连并传输胰岛素‐血糖值的控制信息。本发明能够有效减少复杂的血糖体系带来的不稳定因素，经过仿真测试有较好的鲁棒性。本发明通过进行模型预测以及迭代控制，针对糖尿病患者的血糖值以及胰岛素的注射量进行实时控制，使得糖尿病患者的血糖值趋于稳定，从而达到胰岛素泵自动控制注射的效果。

Description

动态闭环控制的胰岛素泵
技术领域
本发明涉及的是一种医疗器械领域的技术，具体是一种动态闭环控制的胰岛素泵。
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。目前关于人工胰岛的研究重点在于完全闭环控制胰岛素输注速度，从而全面代替胰岛实时调节血糖水平的便携式医疗设备，但在这样的情况下，由于患者饮食的不确定性以及个体化差异的存在，控制算法需要有较好的鲁棒性，因此我们提出了这样一种胰岛素泵的控制算法。
人工胰岛主要由三个部分组成，一是可以准确实时测量血糖值并能将数据传输给控制端的血糖仪，二是可以被自动调节的胰岛素泵，三是根据血糖值不断调节胰岛素注射速度的闭环控制算法。目前血糖仪和胰岛素泵的研究都趋于成熟，而闭环控制算法主要包括模型预测控制、PID和模糊控制三种。
模型预测控制的主要思想是：通过预测未来的输出，寻找未来一段时间内最佳的控制策略，并且根据实时测量信息及时调整输入信号。模型预测对建模的不确定性有很好的鲁棒性，另外，模型预测的框架可以很方便地处理滞后、饮食摄取饥和餐前胰岛素大剂量，因此，模型预测控制被认为是人工胰岛的最佳选择。
PID作为最早实用化的控制器，已经有70多年的历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID设计的胰岛素输注速度可以看成一下三个部分的加权和：比例项、积分项和微分项。比例项为血糖离目标值的差，即血糖控制偏差；积分项就是血糖控制偏差的积分；微分项反映血糖浓度的变化率，但也有很多人认为这种方法不能很好地应对复杂的血糖控制体系(包括食物消化、胰岛素吸收、胰岛素半衰期及生理运动等因素)。
人的决策过程往往基于很多模糊的概念，从而提高了决策的效率。为了模仿人类的模糊决策过程，20世纪70年代，有学者提出了模糊控制的概念。模糊控制可以方便地把专家知识融入到控制器设计中，因此在医学领域得到了有效应用。模糊控制属于基于规则的方法，基于规则的方法都有一个通病：难以个体化。由于不同个体血糖动态的差异性很大，这一缺陷限制了模糊控制在人工胰岛的应用。
模型预测被认为是闭环控制人工胰岛最有前途的方向，其基于的模型通常为传统的线性或非线性状态空间模型。国际上对于人工胰岛的研究如火如荼，我国的人工胰岛研究却面临着不少的挑战。在闭环控制算法设计和临床试验方面几乎是一片空白。第一，我国的跨学科交叉和合作严重不足，而人工胰岛的闭环控制需要医护人员和工程技术人员的紧密合作才能完成；第二，我国尚未启动与人工胰岛相关的大规模研究计划；JDRF、NIH和欧盟启动的研究计划都吸引了多家国际上实力最雄厚的研究团队加入其中：我国的研究团队由于实力不足很难参与进去。目前，国际学术界的研究重点已经逐渐转移到了居家式临床试验阶段。
从控制理论的角度出发，人工胰岛蕴含了大量理论上的挑战：
1)非稳态。由于人体动态的复杂性，“胰岛素‐血糖浓度”动态是一个典型的非稳态过程，这给控制算法的设计带来了极大的困难。
2)非线性。“胰岛素‐血糖浓度”过程是非稳态的，因此非线性特征就会表现得非常强烈。非线性系统的控制问题是一个基础性难点问题，至今吸引了众多学着投身该领域。
3)人体差异。人类的多样性和人体参数的时变性使得血糖控制变得非常困难。以速效胰岛素的药代动力学模型为例，同一个体在重复情形下的动力学差异可以高达50％，人群之间的差异可能是同个体差异的4倍以上。因此，闭环控制算法一定要有很好的普适性。
4)多源外部干扰。影响“胰岛素‐血糖浓度”动态的外部干扰包括饮食、物理活动、压力等。这些外部干扰很难被实时测量，因此所设计的控制算法必须能够很好地包容这些外部干扰。
在这种情况下，控制算法在人工胰岛中起到关键作用，而目前在控制算法方面的研究还不够成熟。
中国专利文献号CN102836481A公开(公告)日2012.12.26，公开了一种新型胰岛素泵，包括有血糖检测系统、控制系统以及胰岛素注射系统，其中：血糖检测系统包括有血糖传感器以及连接血糖传感器的无线发射模块，血糖检测系统能够连续检测糖尿病患者的血糖含量，并可以通过无线方式传输给控制系统；控制系统包括有接收血糖检测系统发来的血糖数据的无线接收模块以及微控制器系统，无线接收模块将接收到的血糖数据传送给微控制器模块，由微控制器计算及模型修正之后得出所需注射的胰岛素剂量。本发明创作采用闭环胰岛素注射方式，模拟正常人体胰腺分泌胰岛素的工作原理，由血糖检测系统测量获得患者血糖数据，本发明能根据患者血糖含量实时调整胰岛素的注射剂量，达到注射胰岛素的目的。该技术只是描述了血糖检测系统的各个模块组成，并没有对控制模块的关键算法给出说明，在实时控制方面对高血糖或低血糖的控制也不得而知。同时无法针对不同患者对胰岛素敏感程度不同的问题，未能体现出这种差异性。该技术中的控制算法仅仅针对单个患者进行胰岛素控制，并没有进行算法在不同环境下适用情况的测试。
发明内容
本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种动态闭环控制的胰岛素泵，能够有效减少复杂的血糖体系带来的不稳定因素，经过仿真测试有较好的鲁棒性。本发明通过进行模型预测以及迭代控制，针对糖尿病患者的血糖值以及胰岛素的注射量进行实时控制，使得糖尿病患者的血糖值趋于稳定，从而达到胰岛素泵自动控制注射的效果。
本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明包括：给药机构、驱动机构、检测机构和动态控制模块，其中：给药机构与胰岛素泵相连并传输胰岛素注射量信息，驱动机构与胰岛素泵的注射装置相连并传输控制注射量信息，检测机构与血糖仪相连并传输人体血糖信息，动态控制模块与胰岛素泵的驱动机构相连并传输胰岛素‐血糖值的控制信息。
所述的动态控制模块包括：第一存储器、第二存储器、ARX(Auto RegressiveeXogenous，外因输入自回归模型)模块以及MPC(Model Predictive Control，模型预测控制)模块，其中：第一存储器输入历史血糖浓度值与由ARX采集到的当前血糖浓度值比较后输入至控制器，ARX模块根据MPC模块进行模型预测控制，并得到当前控制率并与来自第二存储器的历史输注速率叠加得到当前输注速率后输出至ARX模块的同时由第二存储器保存。
本发明引入更新律，更新律的值和胰岛素的量有关，而此时胰岛素的变化反映出血糖值的变化情况，再根据血糖值的变化值以及算法中的代价函数算出合适的更新律，从而形成“血糖值‐更新律‐胰岛素‐血糖值”这一循环迭代过程。
技术效果
与现有技术相比，本发明的技术效果包括：
1)实现胰岛素的自动控制，并且可以根据血糖值的变化自动调节胰岛素变化。
2)可以较好地应对复杂的血糖控制体系，在饮食变化的情况下有一定的鲁棒性。
将血糖仪和胰岛素泵融入其中形成完整的系统。该算法根据模型预测控制的思路，通过学习过去时刻的血糖值以及胰岛素的变化情况得到更新律，由此来控制胰岛素的值，胰岛素经过作用之后，得到新一个时刻的血糖值，通过不断的学习和迭代，患者的血糖值可以稳定在一个安全的范围内。该算法有一定的预测功能，即通过此时的血糖值预测下一个时刻的血糖值，并且针对复杂的血糖控制体系，该算法也有较好的鲁棒性。
附图说明
图1为本发明动态闭环控制示意图。
图2为动态控制模块示意图。
图3为实施例流程示意图。
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，本实施例包括：给药机构、驱动机构、检测机构和动态控制模块，其中：给药机构与胰岛素泵相连并传输胰岛素注射量信息，驱动机构与胰岛素泵的注射装置相连并传输控制注射量信息，检测机构与相连并传输人体血糖信息，动态控制模块与胰岛素泵的驱动机构相连并传输胰岛素‐血糖值的控制信息。
所述的胰岛素注射量信息是指：在一个确定时刻需要注射的胰岛素的数量值。
所述的控制注射量信息是指：在一个确定时刻推动胰岛素注射的信号。
所述的人体血糖信息是指：在一个确定时刻人体的血糖数量值。
所述的胰岛素‐血糖值的控制信息是指：胰岛素和血糖之间的关系模型。
如图2所示，所述的动态控制模块包括：第一存储器、第二存储器、ARX模块以及MPC模块，其中：第一存储器输入历史血糖浓度值与由ARX采集到的当前血糖浓度值比较后输入至控制器，ARX模块根据MPC模块进行模型预测控制，并得到当前控制率并与来自第二存储器的历史输注速率叠加得到当前输注速率后输出至ARX的同时由第二存储器保存。
本实施例涉及上述胰岛素泵的动态控制方法，引入更新律，更新律的值和胰岛素的量有关，而此时胰岛素的变化反映出血糖值的变化情况，再根据血糖值的变化值以及算法中的代价函数算出合适的更新律，从而形成“血糖值‐更新律‐胰岛素‐血糖值”这一循环迭代过程。
所述方法具体包括以下步骤：
1)设定血糖值(Yr)的安全范围，在控制的过程中患者的血糖值不能低于或高于设定的范围。在k天中，控制目标是使k天t时的血糖浓度y(t,k)尽可能地跟随设定值Yr。
2)设置胰岛素注射量的基础量，在每一个时刻注射的胰岛素值都不低于基础值。第一天不进行闭环控制，只记录血糖数据。
3)从第二天开始，采集每一时刻血糖值和设定值以及和前一天血糖值相比的变化情况，经过代价函数计算后选择合适的控制率具体为：
其中：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。
步骤3中的权重具体为：跟踪误差的权值α1，更新律惩罚项的权值α2，更新律变化惩罚项的权值α3，其中：在初始的控制中，固定α1＝1，α2＝1，α3＝5。因为血糖和胰岛素过程的动态不是很快，所以预测限N＝30，而为了减少运算负担，令控制限M＝3。为了保证连续的胰岛素输注，令每一个时刻的胰岛素注射速率不低于一个值，即基础量，根据一般患者的情况，设定为0.2‐0.3之间的值。
4)得到控制率之后，便可以得到此时应该注射的胰岛素的值，血糖值偏高后，适量的胰岛素便可将血糖下降，在k天t时的胰岛素输注速率u(t,k)＝u(t,k‐1)+r(t,k)。
5)此时得到的血糖值再和设定值以及前一时刻的血糖值比较，通过代价函数得出合适的控制率，形成迭代。
与现有技术相比，本实施例的实施效果在于：优化了“胰岛素‐血糖值”的关系模型，可以实时根据血糖的变化来控制胰岛素的变化，对于高血糖和低血糖都可以通过本实施例的闭环控制算法使血糖值收敛到安全范围内。

Claims (1)

1.一种动态闭环控制的胰岛素泵，其特征在于，包括：给药机构、驱动机构、检测机构和动态控制模块，其中：给药机构与胰岛素泵相连并传输胰岛素注射量信息，驱动机构与胰岛素泵的注射装置相连并传输控制注射量信息，检测机构与相连并传输人体血糖信息，动态控制模块与胰岛素泵的驱动机构相连并传输胰岛素-血糖值的控制信息，
所述的动态控制模块包括：第一存储器、第二存储器、ARX模块以及MPC模块，其中：第一存储器输入历史血糖浓度值与由ARX采集到的当前血糖浓度值比较后输入至控制器，ARX模块根据MPC模块进行模型预测控制，并得到当前控制率并与来自第二存储器的历史输注速率叠加得到当前输注速率后输出至ARX模块的同时由第二存储器保存，
所述的控制率Ω通过以下方式得到：
其中：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，并由此得到k天t时的胰岛素输注速率u(t,k)＝u(t,k-1)+r(t,k)，通过跟踪误差的权值α1，更新律惩罚项的权值α2，更新律变化惩罚项的权值α3，其中：在初始的控制中，固定α1＝1，α2＝1，α3＝5，预测限N＝30，控制限M＝3，每一个时刻的胰岛素注射速率u(t,k)为0.2-0.3。
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