Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/81788
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dc.contributor.advisorCastañeda Hernández, Carlos Eduardo
dc.contributor.advisorRodríguez Herrero, Agustín
dc.contributor.authorOrozco López, Juan Onofre
dc.date.accessioned2020-08-15T22:18:55Z-
dc.date.available2020-08-15T22:18:55Z-
dc.date.issued2014-08-14
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/81788-
dc.identifier.urihttps://wdg.biblio.udg.mx
dc.description.abstractEn el presente trabajo de tesis se presenta el diseño y síntesis de un regulador de glucosainsulina basado en redes neuronales artificiales. El regulador se aplicará en el tratamiento tecnológico de personas enfermas con diabetes mellitus tipo 1 (T1DM por sus siglas en inglés). El diseño del regulador está hecho usando una red neuronal recurrente de alto orden en tiempo discreto (RHONN) para identificar y controlar un sistema dinámico no lineal el cual representa de forma matemática la interación de la glucosa con la insulina y los carbohidratos de un paciente virtual. La red neuronal artificial la cual reproduce e identifica el comportamiento dinámico del sistema, tiene una configuración serie-paralelo y es entrenada en línea usando el algoritmo del filtro de Kalman extendido (EKF por sus siglas en inglés) para alcanzar una rápida convergencia de identificación in silico. Una vez que se han identificado todas las variables de espacio de estado, una ley de control neuronal no lineal por bloques es aplicada al modelo de la red neuronal y al paciente virtual. El objetivo del control es regular el nivel de glucosa-insulina bajo diferentes estados metabólicos, distintos niveles de glucosa y con diferentes ingestas de carbohidratos que representarán las perturbaciones. Para hacer mas realistas las simulaciones, la dosificación de insulina es cuantificada de acuerdo a la resolución de bombas de infusion comerciales. Esta dosis de insulina es usada como ley de control de el sistema, donde los bolos de insulina son administrados cada 5 minutos porque es la tasa de adquisición de la concentracion de glucosa por el glucómetro. También es incluido un bloque de seguridad entre la salida del regulador y el paciente virtual con T1DM con la finalidad de prevenir al paciente de padecer periodos de hipoglucemia. Las funciones/operaciones de seguridad que realiza el sistema “safety” consisten en suspender la actividad de la bomba (ó suspender la salida de la señal de control) si la concentración de glucosa se encuentra por debajo de un umbral. Adicionalmente, esta restricción dosifica micro bolos de insulina cada 30 minutos de suspensión de la bomba para evitar la oclusi ón del catéter debida a la cristalización de la insulina. Los resultados de las simulaciones son comparados en lazo abierto contra lazo cerrado durante el periodo de ayuno nocturno. Pruebas en semi lazo cerrado son hechas prealimentando información al regulador para obtener mejores resultados. Al comparar el tratamiento en lazo abierto en el que la concentración media es de 153.8±13.5mg/dl contra uno de los experimentos en el que la concentración media de glucosa se redujo a 132.9±18.5mg/dl la conenctración media de glucosa de los seis pacientes simulados presento considerables mejoras.
dc.description.tableofcontents1. Introducción 1 2. Antecedentes 5 2.1. La diabetes mellitus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.1.1. ¿Que es una dieta? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.1.2. El ciclo metabólico glucosa-insulina . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.1.3. Tratamiento de la diabetes con insulina . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.1.4. Equipos utilizados para el suministro de insulina . . . . . . . . . . . . 14 2.1.5. Herramientas utilizadas para la medición de la glucosa . . . . . . . . . 19 2.2. Modelo matemático de la interacción insulina-glucosa . . . . . . . . . . . . . . 22 2.3. Modelo de Hovorka . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 2.4. Discretización del modelo matemático . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.5. Redes neuronales artificiales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.6. Red Neuronal Recurrente de Alto Orden en tiempo discreto . . . . . . . . . . . 42 2.7. Filtro de Kalman Extendido . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 2.8. Teoría de control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 2.9. Control No lineal por Bloques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 2.10. Plataformas de simulación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 3. Planteamiento del problema 53 4. Justificación 55 5. Hipótesis 59 6. Objetivos 61 6.1. Objetivo general . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 6.2. Objetivos específicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 7. Diseño metodológico 63 7.1. Diseño del identificador neuronal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 7.2. Diseño del regulador NBC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 8. Diseño experimental 73 8.1. Implementación del regulador mediante diferentes pruebas . . . . . . . . . . . 74 8.1.1. Prueba de inicio del regulador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 8.1.2. Prueba de eficiencia del regulador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 8.1.3. Prueba de robustez del regulador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 8.2. Aproximación de las simulaciones a la realidad . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 8.2.1. Dieta aplicada a los pacientes virtuales . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 8.2.2. Velocidad de actualización de la concentración de la glucosa . . . . . . 78 8.2.3. Cuantificación de la dosis de insulina calculada . . . . . . . . . . . . . 79 8.3. Sistema de seguridad del regulador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 9. Resultados 83 9.1. Simulación de la terapia convencional (lazo abierto) . . . . . . . . . . . . . . . 84 9.2. Identificación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 9.3. Pruebas preliminares de los algoritmos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 9.3.1. Cuantificación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 9.3.2. Sistema de seguridad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 9.4. Pruebas de regulación del nivel de glucosa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 9.4.1. Prueba de inicio del regulador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 9.4.2. Prueba de eficiencia del regulador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 9.4.3. Prueba de robustez del regulador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 10. Discusión 107 11. Conclusión 111 12. Perspectivas 113 Apéndice 117 A. Productos generados de las actividades académicas 117 A.1. Estancia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 A.2. Congreso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 Bibliografía 133
dc.formatapplication/PDF
dc.language.isospa
dc.publisherBiblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisherUniversidad de Guadalajara
dc.rights.urihttps://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp
dc.subjectGlucosainsulina
dc.subjectRedes Neuronales
dc.titleDISEÑO DE UN REGULADOR DE GLUCOSA-INSULINA UTILIZANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES
dc.typeTesis de Maestria
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara
dc.rights.holderOrozco López, Juan Onofre
dc.coverageLAGOS DE MORENO, JALISCO
dc.type.conacytmasterThesis-
dc.degree.nameMAESTRIA EN CIENCIA Y TECNOLOGIA-
dc.degree.departmentCULAGOS-
dc.degree.grantorUniversidad de Guadalajara-
dc.degree.creatorMAESTRO EN CIENCIA Y TECNOLOGIA-
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