Typ 1-diabetes är en sjukdom som kännetecknas av höga blodsockernivåer. Genom att använda ett helt automatiserat system för sluten slinga förbättras livskvaliteten för typ 1-diabetespatienter. I detta dokument presenteras ett skalbart slutet slinga blodglukosregleringssystem som är anpassat till varje patient. Detta kontrollsystem behöver ingen data från patienten. Ett recidiverande neuralt nätverk (RNN) används som en icke-linjär prediktor och en luddig logisk styrenhet (FLC) används för att bestämma den insulindos som krävs för att reglera blodsockernivån. Insulininfusionen begränsas genom beräkning av insulin ombord (IOB) som undviker överdosering av insulin. Det föreslagna NMPC-värdet utvärderas genom att man tillämpar heldagsmåltider på varje patient. Utvärderingen omfattar testning i förhållande till specifika livsstilsförhållanden, dvs. fastande, postprandiell, fel måltidsuppskattning, och motion som en metabolisk störning. Våra simuleringsresultat indikerar att användningen av en RNN tillsammans med en FLC kan minska den postprandiella glukoskoncentrationen. Den föreslagna kontrollen kan användas vid fasta och kan undvika allvarlig insulinkänning eller hyperglykemi under fasta. Det kan också minska den postprandiella glukoskoncentrationen och kan dynamiskt svara på olika glykemiska utmaningar. Bild6 : Kontrollerat glukos hos patienten #1 genom att använda det föreslagna kontrollsystemet för a) fasta (inga måltider), b) schemalagda måltider, c) 50% ökning av måltiden, d) 10% ökning av måltiden, e) 10% minskning av måltiden, f) 5% ökning av känsligheten, g) 40% ökning av känsligheten (förhöjande känslighet). Bild7 : Det kontrollerade glukosvärdet för patienten # 2 genom att använda det föreslagna kontrollsystemet för a) fasta (inga måltider), b) schemalagda måltider, c) 50% ökning av den andra måltiden, d) 10% ökning av den andra måltiden, e) 10% minskning av den andra måltiden, f) 5% ökning av känsligheten, g) 40% ökning av känsligheten Fayrouz Allam fick sitt B.
Allam m.fl. REF används: (1) Fuzzy logik styrenhet för att bestämma INS dosering och (2) ett återkommande neuralt nätverk som icke-linjärt förutsäga effekten av varje beräknad dos på framtiden för blodglukosnivån.
Evaluation of Using a Recurrent Neural Network (RNN) and a Fuzzy Logic Controller (FLC) In Closed Loop System to Regulate Blood Glucose for Type-1 Diabetic Patients
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Systems and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}