
- تاریخ انتشار : ۱۳۹۷
- ناشر : دومین کنفرانس بین المللی پژوهش های کاربردی در علوم , تکنولوژِی و دانش
- زبان مقاله : همه
- تعداد صفحات : 5
- حجم فایل : 213.376 کیلوبایت
- نوع مقاله : مجموعه مقالات کنفرانس
- مجموعه : علوم پایه
چکیده مقاله
Abstract
Designing Automated controllers in order to regulate blood glucose concentrations in patients with Type 1 diabetes mellitus (T1DM) must avoid hypoglycemia (blood glucose <;70 mg/dl) while minimizing hyperglycemia (>180 mg/dl) makes automatic blood glucose control very challenging. Due to the large patient variability in human physiology and the impacts of variables such as exercise or meals challenge current prediction modeling methods. Various patients have different insulin responses, and a control law based on a non-individualized model could be ineffective. Modelling and system identification and validation are based on silico information collected during simulations of clinical protocols designed so as to produce a sufficient signal excitation without compromising patient safety. Physiological models are very precise but complicated and specific physiological knowledge is required. However, data-based models allow the incorporation of additional inputs and accurately capture the relationship between inputs and the result, but at the cost of losing the physiological meaning of the model.
نحوه استناد به مقاله
در صورتی که می خواهید به این مقاله در اثر پژوهشی خود ارجاع دهید، می توانید از متن زیر در بخش منابع و مراجع بهره بگیرید :
Anousheh Ramezani؛Dr.Ali Akbar Khazaei؛ ۱۳۹۶، Modelling and identification for Artificial Pancreas Applications، دومین کنفرانس بین المللی پژوهش های کاربردی در علوم , تکنولوژِی و دانش، https://scholar.conference.ac:443/index.php/download/file/13951-Modelling-and-identification-for-Artificial-Pancreas-Applications
در داخل متن نیز هر جا به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پرانتز، مشخصات زیر نوشته شود.
(Anousheh Ramezani؛Dr.Ali Akbar Khazaei؛ ۱۳۹۶)