关键字 |
| 葡萄糖、胰岛素、系统辨识的方法,规定,虚拟仪器 |
介绍 |
| 糖尿病是与各种胰岛素代谢异常有关。糖、淀粉和其他食品在能源转换与胰岛素。科学家正在开发外部剂量胰岛素在指定利率调节60 - 120 mg / dl葡萄糖水平。糖尿病分为1型和2型。1型胰岛素的监管是非常困难的。对于这些患者血糖浓度由胰岛素剂量与外部控制胰岛素输注装置。电子医疗设备作为胰岛素泵,泵胰岛素通过狭窄的和灵活的塑料管,结尾一根针插入腹部附近的皮肤。泵释放剂量胰岛素剂量之前一天的餐和几个时期基于葡萄糖传感器的读数。葡萄糖的浓度可能波动,这取决于人类的体育活动。因此,胰岛素需求可能有所不同。 |
| 1961年,Bolie开发了第一个糖尿病模型由微分方程对胰岛素和葡萄糖[2]。然后阿克曼介绍动态血糖和胰岛素类似的模型[3]。葡萄糖和胰岛素的交互影响是来自前两个模型。但两个模型不满足会计的分布在整个人体的血糖和胰岛素。另一个glucose-Insulin监管模型提出在1974年由stolwijk和哈代,但缺乏葡萄糖运输和分布的动态模型组织和胰高血糖素的影响,提高血糖浓度[4]。Cobelli等人在1982年专注于5 -室模型葡萄糖,胰岛素和胰高血糖素的影响每个集中到自己的全身血池[5]。这也被认为是为饱和阈值函数的使用。外围与门户路线比较胰岛素管理在闭环血糖控制是由Cobelli和最近(1983年)。但他们无法解释葡萄糖在体内的分布[5]。莱曼和1992年Deutsch解释模型与非线性行为认为是葡萄糖的子模型是一个舱额外的细胞池和胰岛素2 -室模型描述等离子体和活跃的浓度[6]。这是广义到餐模型近似血液中葡萄糖的吸收动力学。帕克特在1992年开发了一个模型的研究糖尿病两血池系统代表胰岛素和葡萄糖浓度直接影响的代谢通量条件和外源信号[7]。 With the help of Light foot in 1995, Puckett also explained intra and inter patient variability and steady state behaviour using his models [8]. Sorensen treated glucose and insulin separately with coupling through metabolic effects utilizing threshold functions. A whole body lumped representation was also included to complete the glucose-insulin system with counter regulation. A small inclusion into this model was made by Sorenson to include meal disturbances and parameters for uncertainty analysis. |
| 本文基于系统辨识的葡萄糖胰岛素调节模型提出了作为一名优秀的造型方法估计胰岛素的敏感性和相应的血糖水平在糖尿病的研究是有用的。在这个模型中葡萄糖和胰岛素的变化可以表示为两个组件单独使用系统辨识方法和参数估计在每个组件。使用估计参数模型模拟了使用虚拟仪器和有效性基于仿真结果进行了分析。 |
二世。系统辨识方法的重要性 |
| 有广泛的生理实验干预措施的例子使用技术,如“开放循环”,但这些都不适用。识别的生理系统在正常操作条件下,当其反馈循环功能完好无损。然后再考虑一个问题涉及识别脉冲响应h (t)的图1所示。难以察觉的扰动u (t)进入闭环代表“测量”和“过程”噪声的输入。它被认为是测量噪声因为它腐蚀测量x (t)否则将有关y (t)系统组件的输入。有关的数学表达式x (t) y (t)和u (t): |
 (1) |
| 图1闭环系统过程噪声相关输入u (t), y (t)和x (t)过程噪声表现为u (t)在进入闭环系统,与y (t)整个系统的输出,我们获得 |
 (2) |
| 获得h (t)无偏估计的最小二乘方法使用y (t)作为输入,并x (t)作为输出,最终解决方案偏离方程即u (t)和y (t)变得不相关的。因此,开环的直接应用系统辨识的方法来解决这个问题不会给准确的估计h (t)。系统辨识的方法解决这一问题的描述如下。 |
二世。葡萄糖胰岛素调节系统建模 |
| 分区的有效方法的影响闭环系统的前馈和反馈组件从一个另一种方法是假设为至少一个组件模型结构。介绍了血糖调节的系统辨识模型。考虑到图1所示,假设x (t)和y (t)与血浆葡萄糖和胰岛素浓度在时间t。然后脉冲响应函数h (t)将代表葡萄糖调节动力学,而g (t)将反映胰岛素分泌的动力学和利用率。闭环系统由脉冲摄动输入u (t)组成的静脉注射葡萄糖。使用这个结果timecourses y (t)和x (t)分别作为输入和输出,葡萄糖动力学模型可以被识别。随后,通过使用x (t)作为输入和y (t)作为输出,胰岛素动力学模型的参数估计。 |
| 现在只考虑系统辨识模型的估计的葡萄糖调节即葡萄糖胰岛素的影响。葡萄糖的逆模型的估计影响胰岛素不考虑。因此,输入测量血浆胰岛素浓度y (t)静脉注射葡萄糖注射液后,在输出相应的测量血糖浓度x (t)。胰岛素浓度y (t)行为通过远程隔间,这样有效的胰岛素浓度,一个¯¨一个¯©eff y t等于 |
 (3) |
| 2 k和k 3代表了部分胰岛素运输率参数,消除从远程隔间。这个隔间不是直接测量的。的变化率在血浆是由葡萄糖 |
| dx / dt =净率由肝葡萄糖生产-葡萄糖利用的其他组织 |
| 由肝脏葡萄糖生产净率= B0¯一个k5x¯¨t一个¯一个©¯一转k6 yeff¯¨t一个¯©x一个¯¨tA¯© |
| 率由其他组织葡萄糖利用率=一个¯¨一个¯©一个¯¨一个¯©一个¯¨¯©d 0 3 4 eff R一个¯«k x t一个¯«k t y t x |
| 在方程中0 B代表通过肝脏葡萄糖的速度生产。它被认为是与胰岛素独立分量成比例(通过速率常数3 k)和胰岛素依赖的组件6 k。同样的速度由non-hepatic组织葡萄糖利用率成正比的假定有一个恒定的组件对葡萄糖和葡萄糖浓度和敏感有效的胰岛素浓度。然后 |
 (4) |
| 在方程有效血浆葡萄糖电容是考虑到右手边的参数方程。此外由于一个¯¨¯©eff y t不可测量进一步减少参数化可以通过考虑一个新的变量z (t)正比于一个¯¨¯©eff y t: |
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| 用方程方程得到 |
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| 和 |
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| 的方式未知参数1 2 3 p, p, p和4 p估计如下。一开始我们开始未知参数的近似。使用测量输入时间进程y (t)和初始参数值。方程是解决第一名获得z的价值目前的一步。使用这个值和积分方程,葡萄糖浓度在下次步骤可以完成。重复这个过程,直到整个的预测取得了持续时间。这些比较实际血糖测量和标准函数的值(平方和的实测值和预测值的差异葡萄糖值)计算。一个优化算法用于计算其他四个未知参数将产生一个低价值的准则函数[14][15][16]。未知参数的估计价值使用m文件P1 = 0.049, p = 0.091, P3 = 8.96 x10-5和P4 = 4.42 [17]。 |
四、仿真结果 |
| Glucose-insulin监管模型使用系统辨识方法是实现虚拟仪器如图2所示。在虚拟仪器软件仿真回路,积分器块中可用的功能块和控制设计和仿真工具是用来模拟模型。虚拟仪器的前面板,过程噪声、葡萄糖浓度和胰岛素浓度呈现图的框图模型方程为糖尿病人开发的实施。使用虚拟仪器的造型模拟方程。 |
| 一个随机噪声信号作为过程被认为是输入和图3所示。这个随机噪声信号表示为食物摄取葡萄糖注射液或不规则的间隔对人体。 |
| 随机噪声的信号输入,虚拟仪器模型模拟和相应的葡萄糖和胰岛素浓度变化与模拟时间如图4所示。当葡萄糖浓度增加,导致胰岛素的释放。经过一段时间大约30秒葡萄糖浓度达到其稳态值后,胰岛素浓度也达到稳定状态。 |
诉的观察 |
| 仿真结果为糖尿病人列在表1。基于仿真结果我们发现糖尿病人的身体会产生非常少数量的胰岛素注射葡萄糖后随机信号的形式。因此,过量的葡萄糖在血液中积累。虽然血液有足够的胰岛素,糖尿病患者的细胞没有得到其至关重要的能源和经济增长需求。应用胰岛素剂量后,葡萄糖浓度调节到正常水平后30分钟。一般胰岛素泵和吸入型胰岛素技术用于胰岛素治疗糖尿病患者的管理。这些仿真结果可用于胰岛素泵的设计和其他相关医疗设备。 |
六。结论 |
| 葡萄糖-胰岛素调节的系统辨识模型已经被开发出来,实现和分析通过使用相关方程。虚拟仪器软件是用来模拟模型方程。该模型显示重要的管理和调控糖尿病的葡萄糖胰岛素动力学和有用的设计在实验室测试设备。我们相信,我们的模型在虚拟仪器可以在研究和学科领域的贡献。 |
表乍一看 |
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| 表1 |
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数据乍一看 |
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引用 |
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