Towards Safe and Robust Closed-Loop Artificial Pancreas Using Improved PID-Based Control Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Artificial pancreas enhances the life experience for diabetic patients by allowing them to live normally with their glucose levels controlled automatically with minimal or no intervention. For closed-loop glucose controllers to be approved for clinical practice, they have to prove safety under all potential scenarios. One of the biggest challenges of closed-loop glucose control is to handle the distortion caused by meal intake. This challenge becomes more problematic when taking into account the imperfections and limitations of glucose sensors. In this article, we propose new Proportional-Integral-Derivative (PID)-based control strategies for robust glucose control under varying meal conditions. The proposed approaches aim at counteracting the challenges imposed by the large delays incurred in glucose sensing and insulin action. Statistical model checking was utilized to analyze the performance figures and safety properties as compared with existing closed-loop techniques. The results have shown that one of the proposed approaches provide substantial enhancements towards safe and robust glucose control especially under sensor noise. Where, under a typical relative meal size between 75 and 125 (g/100Kg), the proposed approach can satisfy hypoglycemia safety property for 90% of the patients compared to lower than 50% of the patients for the other investigated techniques. These enhancements can be achieved without additional personalized tuning beyond the standard PID control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».