Colimación Automática para Sistemas de Radiología mediante Aprendizaje Profundo

• Autores: C. F. del Cerro, J.M. Ortega, Manuel Desco Menéndez, M. Abella
• Localización: CASEIB 2023. Libro de Actas del XLI Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica: Contribuyendo a la salud basada en valor / coord. por Joaquín Roca González, Dolores Ojados González, Juan Suardíaz Muro, 2023, ISBN 978-84-17853-76-1, págs. 266-269
• Idioma: español
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  • En este trabajo se presenta un controlador adaptativo por modelo de referencia basado en la transformación del modelo no lineal a la forma controlable por bloques (MRAC-NBC) y unilateral. El controlador esta formado por dos lazos, uno donde se ajusta el seguimiento del modelo del paciente y el otro donde se propone la glucosa de seguimiento para el paciente virtual. Las ganancias del NBC son ajustadas de forma heurística mediante la comparación de los estados del modelo de referencia con respecto a la estimación de los estados del paciente. En el lazo del modelo de referencia la dinámica se obtiene mediante el modelo de Bergman con un conjunto medio de parámetros, mientras que el lazo de paciente utiliza el mismo modelo pero parametrizado de forma diferente. El MRAC-NBC respecto del NBC es capaz de conducir la glucemia del paciente a una glucosa objetivo independientemente de la variabilidad interpaciente y de las ingestas, aumentando el Target In Range en mas del 18 %.