Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
Scuola di Ingegneria
BIOINGEGNERIA
Insegnamento
MODELING AND CONTROL OF BIOLOGICAL SYSTEMS - MODELLI E CONTROLLO DI SISTEMI BIOLOGICI
INP4062795, A.A. 2018/19

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2018/19

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
BIOINGEGNERIA
IN0532, ordinamento 2011/12, A.A. 2018/19
N0
porta questa
pagina con te
Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese MODELING AND CONTROL OF BIOLOGICAL SYSTEMS
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DEI)
Sito E-Learning https://elearning.dei.unipd.it/course/view.php?idnumber=2018-IN0532-000ZZ-2018-INP4062795-N0
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione INGLESE
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile CLAUDIO COBELLI
Altri docenti ROBERTO VISENTIN ING-INF/06

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Ingegneria biomedica ING-INF/06 9.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 9.0 72 153.0

Calendario
Inizio attività didattiche 25/02/2019
Fine attività didattiche 14/06/2019
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2011

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
6 A.A. 2018/2019 01/10/2018 15/03/2020 COBELLI CLAUDIO (Presidente)
VISENTIN ROBERTO (Membro Effettivo)
BERTOLDO ALESSANDRA (Supplente)
DALLA MAN CHIARA (Supplente)
DEL FAVERO SIMONE (Supplente)
SCHIAVON MICHELE (Supplente)
SPARACINO GIOVANNI (Supplente)
TOFFOLO GIANNA MARIA (Supplente)
5 A.A. 2017/2018 01/10/2017 15/03/2019 COBELLI CLAUDIO (Presidente)
FACCHINETTI ANDREA (Membro Effettivo)
DALLA MAN CHIARA (Supplente)
TOFFOLO GIANNA MARIA (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti: Corsi di Sistemi e Modelli e Fondamenti di Automatica
Conoscenze e abilita' da acquisire: Conoscenze e abilità attese:

Metodologie

1. Sapere perché si modella, cioè lo scopo della modellazione
2. Conoscere la differenza tra modelli di dati e modelli di sistema
3. Conoscere gli elementi del processo di modellazione: formulazione del modello, identificazione del modello e validazione del modello
4. Conoscere la differenza tra modelli per misurare e modelli per simulare
5. Conoscere quale tecnica di stima parametrica è la più appropriata per un dato modello: minimi quadrati non lineari pesati, massima verosimiglianza, Bayes
6. Conoscere come si valida un modello in relazione al suo scopo


Case Study: metabolismo del glucosio e diabete

7.. Come creare un modello compartimentale whole body della cinetica del glucosio e quantificare l'effetto dell'insulina
8. Come creare un modello minimo per stimare la sensibilità all'insulina da dati IVGTT
9. Come creare un modello compartimentale del metabolismo del glucosio nel muscolo e nel cervello dai dati di imaging PET
10. Come creare un modello cellulare stocastico della secrezione di insulina
11. Come creare un modello minimo per stimare la responsività delle cellule beta da dati IVGTT
12. Come creare gli elementi essenziali del modello di simulazione del diabete di tipo 1
13. Utilizzare il modello di simulazione del diabete di tipo 1 nella ricerca sul pancreas artificiale e in farmacologia
14. Implementare un controllo a catena chiusa della glicemia del diabete di tipo 1 con tecnica MPC
Modalita' di esame: La verifica delle conoscenze e delle abilità sarà valutata durante il corso da due test intermedi basati sul materiale presentato nelle lezioni e in laboratorio. L'esame regolare consiste in un testo scritto, basato sul materiale presentato nelle lezioni e nel laboratorio, seguito da una prova orale basata sul materiale presentato nelle lezioni.
Criteri di valutazione: Completezza delle conoscenze acquisite sugli argomenti del corso
Comprensione della materia, capacità di rielaborazione dei concetti e capacità di risolvere correttamente i problemi di modellistica e controllo di sistemi biologici proposti.
Contenuti: Lezione
1 - Riepilogo di "Sistemi e modelli"
2 - Stima dei parametri: Bayes
3 - Fondamenti di metabolismo del glucosio
4 - Modelli di cinetica del glucosio
5 - Modelli di controllo dell'insulina da dati IVGTT
6 - Modelli di cinetica del glucosio nel muscolo e nel cervello da dati PET
7 - Un modello stocastico della secrezione insulinica
8 - Dal modello cellulare al modello whole-body della secrezione di insulina durante IVGTT
9 - Dal modello minimo al modello massimo del metabolismo del glucosio: il simulatore di diabete di tipo 1 approvato dalla FDA
10 - Applicazioni in farmacologia e biotech del simulatore di diabete di tipo 1: nuove molecole di insulina e sensori di glucosio
11 – Il diabete di tipo 1: dal controllo aperto a quello chiuso della glicemia (pancreas artificiale)
12 – Model predictive control per il pancreas artificiale
13- In Silico clinical trials con il simulatore di diabete di tipo 1 per la progettazione robusta di algoritmi di controllo e scopi regolatori
14 – Una review dei trial clinici con pancreas artificiale sia inpatient che outpatient


Laboratorio
1. Identificazione di modelli lineari con minimi quadrati
2. Identificazione di modelli non-lineari con minimi quadrati
3. Identificazione in presenza di informazioni a priori utilizzando massimo a posteriori
4. Modelli compartimentali
5. Identificazione con pesi relativi
6. Uso della funzione forzante
7. Simulink e controllo proporzionale-integrale-derivativo (PID)
8. Applicazione del controllo PID al simulatore del diabete di tipo 1
9. Identificazione di modelli di molecole di insulina
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Le attività prevedono lezioni in aula dove vengono affrontati (attraverso file powerpoint) i contenuti teorici del corso. Il corso prevede una serie di laboratori in aula informatica (ambiente Matlab) che ha l’obiettivo di insegnare come programmare metodologie viste a lezione.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Tutto il materiale didattico presentato durante le lezioni frontali è reso disponibile sulla piattaforma moodle (file powerpoint)
Testi di riferimento:
  • E. Carson & C. Cobelli, “Introduction to modeling in physiology and medicine”. ---: Academic Press, 2008. Cerca nel catalogo
  • E. Carson & C. Cobelli, “Introduzione alla modellistica in fisiologia e medicina”. Bologna: Patron Editore, 2012. Cerca nel catalogo
  • E. Carson & C. Cobelli, “Modeling methodology for physiology and medicine”,. --: Academic Press, 2001. Cerca nel catalogo