Klinikai mérések kiértékelése és identifikációja 1-es típusú diabétesz esetében

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Kovács Levente
Irányítástechnika és Informatika Tanszék

A diabetes mellitus vagy más néven cukorbetegség, korunk népbetegsége. Kiterjedt kutatások folynak szerte a világon a kór kezelésére és gyógyítására irányulóan. Sajnos a betegség ma még ennek ellenére sem gyógyítható, de különböző tudományágak jelentős képviselői fogtak már össze annak érdekében, hogy a diabéteszes betegek életét valamilyen módon megkönnyítsék. A mesterséges hasnyálmirigy a folyamatos vércukormérő adatai alapján automatizálja az inzulin bevitelt, így a betegség következtében kialakuló hipoglikémia, azaz a túlzottan alacsony vércukorszint elkerülhető és a hiperglikémia, azaz magas glukózkoncentráció előfordulásának gyakorisága csökkenthető.

Az Önálló laboratóriumi munkám folytatásaként, dolgozatom elkészítése során első feladatom kórházaktól származó adatsorok feldolgozása volt. Fokozottan ügyelni kellett az esetleges hibák, mint például hibás mérési adatok, hiányzó szénhidrát vagy inzulin értékek felismerésére és azok esetleges javítására. A feldolgozást MATLAB környezetben végeztem. A script elkészülte után megismerkedtem a lineáris identifikáció alapjaival és a már feldolgozott adatsorokon ARX modellt identifikáltam. A kapott modellek kimeneteit összevetve a mért adatokkal finomítottam az identifikáció paramétereit. A modelleket különböző hosszúságú adatsorokon validáltam, „jóságukat” a Fit értékek és ábrák segítségével szemléltettem. A kapott modelleket fiziológiai szempontból is kielemeztem és azt tapasztaltam, hogy a legjobb közelítést adó matematikai modellek több tulajdonságban is eltérnek az élettani ismeretek alapján várttól.

A számított modellek jó alapjául szolgálhatnak, későbbi pontosabb és bonyolultabb identifikációs módszerek alkalmazásának.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.