PHYSIOLOGICAL CYBERNETICS
Academic year2022/23
CourseROBOTICS AND AUTOMATION ENGINEERING
Code260II
Credits6
PeriodSemester 2
LanguageItalian
| Modules | Area | Type | Hours | Teacher(s) |
| CIBERNETICA FISIOLOGICA | ING-INF/04 | LEZIONI | 60 | |
Obiettivi di apprendimento
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 e/o di tecniche di ottimizzazione
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 per il controllo di malattie o di epidemie
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 controlling diseases or epidemics
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
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:
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, oppure esame tradizionale sugli argomenti svolti a lezione.
Assessment methods
Methods:
- Final oral exam
- Discussion on individual projects
Altri riferimenti web
https://unimap.unipi.it/registri/registri.php?ri=7749&tmplt=principale.tpl&aa=2021
Additional web pages
https://unimap.unipi.it/registri/registri.php?ri=7749&tmplt=principale.tpl&aa=2021
Updated: 14/11/2022 14:45
