Népegészségügyi problémák számítógépes modellezése
Cikk címe: Népegészségügyi problémák számítógépes modellezése
Szerzők: Dr. Kovács Levente, Ferenci Tamás, Sápi Johanna, Szalay Péter
Intézmények: Budapesti Mûszaki és Gazdaságtudományi EgyetemIrányítástechnika és Informatika Tanszék, Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi EgyetemIrányítástechnika és Informatika Tanszék
Évfolyam: XI. évfolyam
Lapszám: 2012. / 08. lapszám
Oldal: 49-55
Rovat: INFOKOMMUNIKÁCIÓ
Alrovat: KUTATÁS - FEJLESZTÉS
Absztrakt:
a dolgozat a budapesti Műszaki és gazdaságtudományi Egyetem Irányítástechnika és Informatika tanszékének orvosinformatikai laboratóriumában folyó,
népegészségügyi szempontból jelentős betegségek
számítógépes modellezésében és szabályozásában
elért aktuális kutatási eredményeket foglalja össze.
három témakörben – cukorbetegség (mesterséges hasnyálmirigy), elhízás (elhízás és laboreredmények összefüggései) és angiogenézist gátló tumorterápia – fejlesztettünk ki optimális szabályozási algoritmusokat, valamint prediktív modell-alapú eljárásokat. jelen publiká-
ció az eddig elért eredményeinket foglalja össze.
Abstract:
The paper presents a short summary of the current research activities of the Biomedical Engineering Laboratory of the Budapest University of Technology and Economics in the field of physiological modelling and control. Three diseases of high public health impact are investigated: diabetes (with respect to artificial pancreas), obesity (influence of obesity on laboratory parameters) and cancer (antiangiogenic therapy). For all of them, our aim is to create model-based optimal control algorithms and predicting tools.
XI. évfolyam
2012. / 08. lapszám / Október
| Szerző | Intézmény |
|---|---|
| Dr. Kovács Levente | Budapesti Mûszaki és Gazdaságtudományi EgyetemIrányítástechnika és Informatika Tanszék |
| Ferenci Tamás | Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi EgyetemIrányítástechnika és Informatika Tanszék |
| Sápi Johanna | Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi EgyetemIrányítástechnika és Informatika Tanszék |
| Szalay Péter | Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi EgyetemIrányítástechnika és Informatika Tanszék |
[1] Bronzino J. The Biomedical Engineering Handbook. 3rdedition, CRC press, 2006.
[2] Z. Benyó: Education and research in biomedical engineering of the Budapest University of Technology andEconomics, Acta Physiologica Hungarica, 2004, Vol. 93(1), pp. 13-21, 2006.
[3] Kovács L.: Új elvek és céladekvát algoritmusok az inzulinadagolás szabályozásra cukorbetegek esetében, PhDdisszertáció, BME, 2007.
[4] Kovács L.: Új elvek és algoritmusok kidolgozása az inzulinszabályozásra I-es típusú cukorbetegek esetében, IMEAz egészségügyi vezetők szaklapja, 2008, Vol. 7 (6), pp.49-53.
[5] Shaw J. E., Sicree R. A., Zimmet P. Z.: Global Estimatesof the Prevalence of Diabetes for 2010 and 2030, 2010,Diabetes Research and Clinical Practice, vol. 87, pp. 4–14.
[6] Wild S., Roglic G., Green A., Sicree R., King H.: GlobalPrevalence of Diabetes – Estimates for the year 2000 andprojections for 2030, 2004, Diabetes Care, Vol. 27 (5), pp.1047-1053.
[7] Cobelli C., Dalla Man C., Sparacino G., Magni L., deNicolao G., Kovatchev B.: Diabetes: Models, Signals, andControl (Methodological Review), IEEE Reviews inBiomedical Engineering, 2009, Vol. 2, pp. 54–96.
[8] Harvey R., Wang Y., Grossman B., Percival M., BevierW., Finan D., Zisser H., Seborg D., Jovanovic L., DoyleF., Dassau E.: Quest for the Artificial Pancreas, IEEEEngineering in Medicine and Biology, 2010, Vol. 29 (2),pp. 53–62.
[9] Cobelli C., Renard E., Kovatchev B.: Artificial Pancreas:Past, present and future, Diabetes, 2011, Vol. 60 (11), pp.2672-2682.
[10] The Content of Investigational Device Exemption (IDE)and Premarket Approval (PMA) Applications for ArtificialPancreas Device Systems, http://www.fda.gov/downloads/MedicalDevices/DeviceRegulationandGuidance/GuidanceDocuments/UCM281716.pdf, Dec. 2011.
[11] Kovács L., Benyó B., Bokor J., Benyó Z.: Induced L2-normMinimization of Glucose-Insulin System for Type I DiabeticPatients, Computer Methods and Programs inBiomedicine, 2011, Vol. 102 (2), pp. 105-118.
[12] Kovács L., Barkai L.: Magyar Mesterséges PancreasWorkshop, Diabetologia Hungarica,2010, Vol. XXVIII (4),pp. 336-337.
[13] Kovács L., Szalay P., Sas I.P., Benyó B., Benyó Z.,Almássy Zs., Felszeghy E., Kocsis Gy., Fövényi J., WudiK., Madarász E., Kerényi Zs., KörnerA., Kautzky L., GrószA., Soós H., Orbán A., Soós A., Török A., Barkai L.:Closing the Loop. Mesterséges hasnyálmirigy szabályozási algoritmusának in silico validációja 1-es típusú magyar diabetes adatokon, Diabetologia Hungarica (AMagyar Diabetes Társaság XXI. Kongresszusa, Tihany),2012, Vol. XX (Supl.1), pp. 98-99.
[14] Dalla Man C., Rizza R., Cobelli C.: Meal simulation modelof the glucose-insulin system, IEEE Transactions onBiomedical Engineering, 2007, Vol. 54 (10), pp. 1740–1749.
[15] Malvezzi M., Arfé A., Bertuccio P., Levi F., La Vecchia C.,Negri E.: European cancer mortality predictions for theyear 2011, Annals of Oncology, 2011, doi:10.1093/annonc/mdq774.
[16] WHO, International Agency of Research on Cancer,http://www-dep.iarc.fr/.
[17] WHO, Global Health Observatory,http://www.who.int/gho/en/.
[18] Kerbel R. S.: A cancer therapy resistant to resistance,Nature, 1997, Vol. 390, pp. 335-336.
[19] Qian Y.Y., Zhang H., Hou Y., Yuan L., Li G.Q., Guo S.Y.,Tadashi H., Liu Y.Q.: Celastrus Orbiculatus extract inhibits tumor angiogenesis by targeting vascular endothelialgrowth factor signaling pathway and shows potent antitumor activity in hepatocarcinomas in Vitro and in Vivo,Chinese Journal of Integrative Medicine, 2011.
[20] O’Reilly M. S., Boehm T., Shing Y., Fukai N., Vasios G.,Lane W. S., Flynn E., Birkhead J. R., Olsen B. R., FolkmanJ.: Endostatin: An endogenous inhibitor of angiogenesisand tumor growth, Cell, 1997, Vol. 88, pp. 277-285.
[21] Hahnfeldt P., Panigrahy D., Folkman J., Hlatky L.: Tumordevelopment under angiogenic signaling: A dynamical theory of tumor growth, treatment response, and postvasculardormancy, Cancer Research, 1999, Vol. 59, pp. 4770-4775.
[22] Ledzewitz U., Schatler H.: A synthesis of optimal controlsfor a model of tumor growth under angiogenic inhibitors,Proc. of 44th IEEE Conference on Decision and Control,and the European Control Conference, Sevilla, Spain,2005, pp. 934-939.
[23] Drexler D. A., Harmati I., Kovács L.: Optimal control oftumor growth using antiangiogenic chemotherapy, Proc. of3rd Int. Conf on Recent Achievements in Mechatronics,Automation, Computer Sciences and Robotics, TarguMures, Romania, 2011, pp. 273-284.
[24] Drexler D. A., Kovács L., Sápi J., Harmati I., Benyó Z.:Model-based analysis and synthesis of tumor growthunder angiogenic inhibition: a case study, in Proc. of 18thWorld Congress of the International Federation ofAutomatic Control, Milano, Italy, 2011, pp. 3753-3758.
[25] Ogden C., Carroll M.: Prevalence of Overweight, Obesity,and Extreme ObesityAmongAdults: United States, Trends1960–1962 Through 2007–2008. National Center forHealth Statistics, 2010.
[26] OECD Factbook 2011-2012, Economic, Environmentaland Social Statistics.
[27] Wang Y., Lobsten T.: Worldwide trends in childhood overweight and obesity. International Journal of PediatricObesity, 2006, Vol. 1, pp.11-25.
[28] Antal M., Péter Sz., Biró L., Nagy K., Regöly-Mérei A.,Arató Gy., Szabó Cs., Martos É.: Prevalence ofUnderweight, Overweight and Obesity on the Basis ofBody Mass Index and Body Fat Percentage in HungarianSchoolchildren: Representative Survey in MetropolitanElementary Schools. Annals of Nutrition and Metabolism,2009, Vol. 54, pp. 171-176.
[29] Pi-Sunyer X.: The medical risk of obesity. PostgraduateMedicine, 2009, Vol. 121, pp. 21-33.
[30] Nyberg G., Ekelund U., Yucel-Lindberg T., Modeér T.,Marcus C.: Differences in metabolic risk factors betweennormal weight and overweight children. InternationalJounal of Pediatric Obesity, 2011, Vol. 6, pp. 244-252.
[31] Cole T., Faith M., Pietrobelli A., Heo M.: What is the bestmeasure of adiposity change in growing children: BMI, BMI%, BMI z-score or BMI centile? European Jounal of ClinicalNutrition, 2005, Vol. 59 (3), pp. 419-425.
[32] Scott D.: Multivariate density estimation: theory, practice,and visualization. New York, Wiley, 1992.
[33] Reiczigel J., Harnos A., Solymosi N.: Biostatisztika nemstatisztikusnak. Pars Kft., Budapest, 2010.
[34] Sachek J.: Pediatric obesity: an inflammatory condition?Journal of Parenteral and Enteral Nutrition, 2008, Vol. 32,pp. 633-367.
[35] Gholam P., Flancbaum L., Machan J., Charney D., KotlerD.: Nonalcoholic fatty liver disease in severely obese subjects.Americn Journal of Gastroenterology, 2007, Vol. 102,pp. 399-408.