Scheda programma d'esame
PHYSIOLOGICAL CYBERNETICS
ALBERTO LANDI
Academic year2020/21
CourseROBOTICS AND AUTOMATION ENGINEERING
Code260II
Credits6
PeriodSemester 2
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
CIBERNETICA FISIOLOGICAING-INF/04LEZIONI60
ALBERTO LANDI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

L’insegnamento è volto a fornire le conoscenze di base per

  • modellare, attraverso gli strumenti matematici propri della teoria dei sistemi e del controllo, i processi fisici e chimici degli organismi viventi, al fine di interpretarne e prevederne il comportamento
  • colloquiare con i medici sviluppando un linguaggio e un metodo comprensibile e interdisciplinare
  • imparare a dimensionare il controllo per applicazioni cliniche in termini di dosaggio dei farmaci e/o della definizione di nuovi protocolli terapeutici 

 

Knowledge

The student who completes the course successfully will be able to

  • understand and develop models able to emulate physiological systems based on the feedback theory and/or on the system theory (in literature this field is known as system biology).
  • communicate and cooperate with physicians, in terms of a clear and reciprocal comprehension of the objectives of the study and of the research activity between groups with different competences
  • apply  a mathematical framework for helping medical diagnostic techniques and for testing new therapeutic protocols.

 

Modalità di verifica delle conoscenze

Lo studente deve mostrare di aver avere assimilato e capito i principali concetti presentati durante il corso, in un colloquio orale e/o con lo sviluppo di un progetto specifico non obbligatorio

 

Assessment criteria of knowledge

The student must demonstrate the ability to explain correctly the main topics presented during the course in an oral exam and/or with the presentation of an oral report (not mandatory)

 

Capacità

Lo studente al termine dell'insegnamento dovrà conoscere e saper applicare:

  • la modellazione matematica e la capacità di simulare processi fisiologici 
  • l'estrazione dai dati clinici dei parametri per una corretta simulazione del modello
  • il dimensionamento del controllo per applicazioni cliniche in termini di dosaggio dei farmaci 

 

Skills

The student who completes the course successfully will be able to:

 

  • develop models able to emulate physiological systems 
  • extract from experimental set points and coefficients for in silico models
  • design control systems for for helping physicians in the selection of an optimal therapy, based on the patients' responses  

 

 

Modalità di verifica delle capacità

Sono proposti allo studente, in occasione della prova orale finale, problemi che richiedono soluzione analitica su tutte le capacità oggetto del corso.

Assessment criteria of skills

The student will be assessed on his/her demonstrated ability in analytically solving problems
related to the capabilities regarding the main topics presented during the course.

Comportamenti

L’allievo al termine del corso dovrà essere in grado di analizzare criticamente le specifiche richieste
a un sistema complesso di modellazione e controllo per applicazioni biomediche 

Behaviors

At the end of the course, the student will be able to critically analyze the requirements and
specifications of a complex control system for biomedical applications

Modalità di verifica dei comportamenti

La verifica dei comportamenti avviene attraverso discussione durante l'esame orale

Assessment criteria of behaviors

Verification through discussion in the final oral exam

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Conoscenze di base di controlli automatici 

Prerequisites

Basic knowlege of automatic control theory

Corequisiti

Nessuno

Co-requisites

 None

Prerequisiti per studi successivi

Nessuno

Prerequisites for further study

None

Indicazioni metodologiche

Lezioni ed esercitazioni frontali in aula o a distanza durante l'emergenza COVID, con uso di presentazioni in Power Point. Le attività di apprendimento avvengono seguendo le lezioni, partecipando alle discussioni in aula e studiando.

Teaching methods

Delivery: face to face or on-line during COVID emergency 

Learning activities:

  • attending lectures
  • individual study

Attendance: Advised

Teaching methods:

  • Lectures
Programma (contenuti dell'insegnamento)

Cibernetica Fisiologica: 

  • Controllori embedded fisiologici
  • Regolazione zucchero-insulina
  • Modello cardiaco e circolatorio
  • Modello respiratorio
  • Modellistica dell'epatite
  • Modelli del sistema immunitario
  • Modellistica di HIV
  • Modellistica del COVID 19 e ottimizzazione dei lockdown
  • Modelli epidemici (dal SIR al COVID)
  • Modelli vaccinali
  • Controllo predittivo: applicazione al caso di HIV
  • Controllori Fuzzy 
Syllabus

Physiological Cybernetics: 

  • Feedback embedded controllers in humans
  • Regolation of glucose
  • Mathematical modelling of Heart and Systemic Circulation
  • Mathematical modelling of Respiratory system
  • Mathematical modelling of Hepatitis
  • Mathematical modelling of immune system
  • Mathematical modelling of HIV
  • Types of epidemic models (from basic SIR to COVID models)
  • Vaccine population control
  • Predictive control for HIV therapy
  • Fuzzy control
Bibliografia e materiale didattico

Appunti dettagliati delle lezioni (scaricabili da:

E-learning e forniti durante il corso (PW: cibfis)) 

Testi suggeriti per consultazione:

J,M. Khoo, Phisiological Control Systems, 1999, Wiley-IEEE Press

 

Bibliography

Lecture notes from E-learning  (PW: cibfis) (in Italian).

Recommended reading: J,M. Khoo, Phisiological Control Systems, 1999, Wiley-IEEE Press.

 

Indicazioni per non frequentanti

In caso di difficoltà nell'apprendimento contattare il docente

Non-attending students info

If the Lecture notes seems difficult to understand, please contact the teacher

Modalità d'esame

Progetto di approfondimento sviluppato e concluso durante il corso. 

 

Assessment methods

Methods:

  • Final oral exam
  • Discussion on individual projects

 

Stage e tirocini

Nessuno

Work placement

None

Pagina web del corso

https://elearn.ing.unipi.it/

Altri riferimenti web

https://unimap.unipi.it/registri/registri.php?ri=007749&tmplt=principale.tpl&aa=2020

Additional web pages

http://www.dsea.unipi.it/Members/landiw/dispense/

http://unimap.unipi.it/registri/registri.php?ri=007749&tmplt=principale.tpl&aa=2016

Notes

None

Updated: 01/03/2021 19:42