Zone Model Predictive Control: A Strategy to Minimize Hyper- and Hypoglycemic Events

Grosman, Benyamin; Dassau, Eyal; Zisser, Howard; Jovanovič, Lois; Doyle, Francis J.

doi:10.1177/193229681000400428

Cited by 188 publications

(166 citation statements)

References 17 publications

Supporting

Mentioning

163

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Several formulations of the MPC problem have been proposed for the AP system, depending on the controller objectives, the type of the mathematical model used and the control specifications. For example, the desired blood glucose can be of a constant or time-varying value [59,60] or a euglycemic zone may be formulated that can also be constant [61] or time varying [62]. The mathematical model can be physiological or empirical, time invariant or adaptive.…”

Section: Control Algorithms For the Artificial Pancreasmentioning

confidence: 99%

Embedded Control in Wearable Medical Devices: Application to the Artificial Pancreas

et al. 2016

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Significant increases in processing power, coupled with the miniaturization of processing units operating at low power levels, has motivated the embedding of modern control systems into medical devices. The design of such embedded decision-making strategies for medical applications is driven by multiple crucial factors, such as: (i) guaranteed safety in the presence of exogenous disturbances and unexpected system failures; (ii) constraints on computing resources; (iii) portability and longevity in terms of size and power consumption; and (iv) constraints on manufacturing and maintenance costs. Embedded control systems are especially compelling in the context of modern artificial pancreas systems (AP) used in glucose regulation for patients with type 1 diabetes mellitus (T1DM). Herein, a review of potential embedded control strategies that can be leveraged in a fully-automated and portable AP is presented. Amongst competing controllers, emphasis is provided on model predictive control (MPC), since it has been established as a very promising control strategy for glucose regulation using the AP. Challenges involved in the design, implementation and validation of safety-critical embedded model predictive controllers for the AP application are discussed in detail. Additionally, the computational expenditure inherent to MPC strategies is investigated, and a comparative study of runtime performances and storage requirements among modern quadratic programming solvers is reported for a desktop environment and a prototype hardware platform.

show abstract

Section: Control Algorithms For the Artificial Pancreasmentioning

confidence: 99%

Embedded Control in Wearable Medical Devices: Application to the Artificial Pancreas

et al. 2016

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Grosman et al [33] applied a zone MPC [34] to blood glucose control of T1D patients (Figure 2d) that considers a performance index with penalty only if the output surpasses a specified range, and confirmed by simulation that blood glucose levels can be maintained more appropriately than by the existing open-loop blood glucose control methods, including the postprandial period. Wang et al [35] constructed a blood glucose control system (Figure 2e) combining MPC and iterative learning of blood glucose responses after a meal, and verified by simulation of T1D patients that the system can achieve better control performance against variability of amount and time of meal than that with only an MPC controller.…”

Section: Citationmentioning

confidence: 92%

Recent Trends in Blood Glucose Control Studies

2015

Automat Control Physiol State Func

View full text Add to dashboard Cite

Diabetes mellitus is a disease of the endocrine system in which blood glucose levels are constantly above the normal range. Since insulin-dependent diabetic patients require insulin administration to maintain blood glucose levels within the normal range, automatic blood glucose control methods to reduce the burden of such open-loop insulin therapy have been studied. In this review, we first introduce some important mathematical models of glucoseinsulin metabolism, followed by some representative blood glucose control systems, where most of them use model predictive control as control algorithm, developed to date and discuss their implications in the near future.

show abstract

“…Модель интеллектуального управления была предложена в качестве подходящей стратегии для конструкций ИПЖ с использованием подкожного введения инсулина и воспринимающей большие за-держки в этих системах [10]. При использовании ИП-вве-дения инсулина системная задержка ответа на события (введение инсулина) значительно меньше.…”

Section: обоснованиеunclassified

Development and in silico validation of the PID-algorithm for the artificial pancreas with intraperitoneal insulin delivery

et al. 2018

View full text Add to dashboard Cite

1ФГБУ Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии Минздрава России, Москва 2 ФГАОУ ВПО Московский физико-технический институт (государственный университет), Москва ОБОСНОВАНИЕ. Эффективность лечения сахарного диабета 1 типа (СД1) можно значительно повысить при исполь-зовании искусственной поджелудочной железы (ИПЖ) -устройства или технологии, позволяющей автоматически управлять гликемией. В основе ИПЖ лежит управляющий алгоритм, задачей которого является регуляция доз вводи-мого пациенту инсулина в зависимости от информации об уровне глюкозы в крови таким образом, чтобы эффективно удерживать концентрацию глюкозы у пациента в заданном интервале. К настоящему времени разработан ряд теоре-тических моделей функционирования таких устройств, часть из них уже проходят клинические или эксперименталь-ные испытания.ЦЕЛЬ. В этой работе мы оценивали эффективность работы контроллера для управления автоматической доставкой инсулина в ИПЖ, конструкция которого создана на основе пропорционально-интегрально-дифференциального (ПИД) алгоритма, используя фармакокинетические параметры инсулина при его интраперитонеальном (ИП) введении. МЕТОДЫ.Оценка работы контроллера проводилась в виртуальной среде InSilico (при помощи математического мо-делирования, без участия живых участников) с использованием метаболического тренажера UVA/Padova на 10 па-циентах. Схема контроллера использовала параметры фармакокинетики и фармакодинамики инсулина при условии введения его в ИП-пространство и основывалась на ПИД-контроллере с обратной связью для обеспечения безопас-ной и эффективной доставки инсулина.РЕЗУЛЬТАТЫ. Предложенная конструкция контроллера позволила достигать виртуальным пациентам 83% времени в пределах гликемического диапазона 70-140 мг/дл (3,9-7,8 ммоль/л) при полном отсутствии эпизодов гипогли кемии. BACKGROUND:The efficacy of the treatment of type 1 diabetes can be markedly improved using artificial pancreas (AP), which is a technology to automatically control blood glucose levels.

show abstract

Zone Model Predictive Control: A Strategy to Minimize Hyper- and Hypoglycemic Events

Cited by 188 publications

References 17 publications

Embedded Control in Wearable Medical Devices: Application to the Artificial Pancreas

Embedded Control in Wearable Medical Devices: Application to the Artificial Pancreas

Recent Trends in Blood Glucose Control Studies

Development and in silico validation of the PID-algorithm for the artificial pancreas with intraperitoneal insulin delivery

Contact Info

Product

Resources

About