Approche comportementale pour la validation et le test système des systèmes embarqués : Application aux dispositifs médicaux embarqués

• Main Author: Gemayel, Charbel El
• Other Authors: Lyon, INSA
• Language: en
• Published: 2014
• Subjects: Informatique; Electronique; Dispositif médical; Architecture; Microcontroleur; Qualité de service; Modélisation; Simulation; Diagnostique; Cont; Essai clinique; Information Technology; Electronics; Medical system; Quality of service; Modeling; Diagnostic; Monitoring; Clinical case; 005.140 72
• Online Access: http://www.theses.fr/2014ISAL0135/document

Les progrès des technologies de l'information et de la communication, des MEMS, des capteurs, actionneurs, etc. ont permis l’émergence de différents dispositifs biomédicaux. Ces nouveaux dispositifs, souvent embarqués, contribuent considérablement à l'amélioration du diagnostic et du traitement de certaines maladies, comme le diabète par exemple. Des dispositifs embarqués encore plus complexes sont en cours d’élaboration, leur mise en œuvre nécessite des années de recherche et beaucoup d’expérimentation. Le cœur artificiel, encore en phase de réalisation, est un exemple concret de ces systèmes complexes. La question de la fiabilité, du test de fonctionnement et de sureté de ces dispositifs reste problématique et difficile à résoudre. Plusieurs paramètres (patient, évolution de la maladie, alimentation, activité, traitement, etc.) sont en effet à prendre en compte et la conséquence d’une erreur de fonctionnement peut être catastrophique pour le patient. L'objectif de cette thèse est de développer des outils et des approches méthodologiques permettant la validation et le test au niveau système de ce type de dispositifs. Il s’agit précisément d’étudier la possibilité de modéliser et simuler d’une manière conjointe un dispositif médical ainsi que son interaction avec le corps humain, du moins la partie du corps humain concernée par le dispositif médical, afin de mesurer les performances et la qualité de services (QoS) du dispositif considéré. Pour atteindre cet objectif notre étude a porté sur plusieurs points. Nous avons d’abord mis en évidence une architecture simplifiée d’un modèle de corps humain permettant de représenter et de mieux comprendre les différents mécanismes du corps humain. Nous avons ensuite exploré un ensemble de métriques et une approche méthodologique générique permettant de qualifier la qualité de service d’un dispositif médical donné en interaction avec le corps humain. Afin de valider notre approche, nous l’avons appliquée à un dispositif destiné à la régulation du taux de sucre pour des patients atteints du diabète. La partie du corps humain concernée par cette pathologie à savoir le pancréas a été simulé par un modèle simplifié que nous avons implémenté sur un microcontrôleur. Le dispositif de régulation de l’insuline quant à lui a été simulé par un modèle informatique écrit en C. Afin de rendre les mesures de performances observées indépendantes d’un patient donné, nous avons étudiés différentes stratégies de tests sur différentes catégories de patients. Nous avons pour cette partie mis en œuvre un générateur de modèles capable de reproduire différents états physiologiques de patients diabétiques. L’analyse et l’exploitation des résultats observés peut aider les médecins à considérablement limités les essais cliniques sur des vrai patients et les focaliser uniquement sur les cas les plus pertinent. === A Biomedical research seeks good reasoning for solving medical problems, based on intensive work and great debate. It often deals with beliefs or theories that can be proven, disproven or often refined after observations or experiments. The problem is how to make tests without risks for patients, including variability and uncertainty on a number of parameters (patients, evolution of disease, treatments …). Nowadays, medical treatment uses more and more embedded devices such as sensors, actuators, and controllers. Treatment depends on the availability and well-functioning of complex electronic systems, comprising thousands of lines of codes. A mathematical representation of patient or device is presented by a number of variables which are defined to represent the inputs, the outputs and a set of equations describing the interaction of these variables. The objective of this research is to develop tools and methodologies for the development of embedded systems for medical fields. The goal is to be able to model and jointly simulate the medical device as well the human body, at least the part of the body involved in the medical device, to analyze the performance and quality of service (QoS) of the interaction of the device with the human body. To achieve this goal our study focused on several points described below. After starting by defining a prototype of a new global and flexible architecture of mathematical model of human body, which is able to contain required data, we begin by proposing a new global methodology for modeling and simulation human body and medical systems, in order to better understand the best way to model and simulate these systems and for detecting performance and the quality of services of all system components. We use two techniques that help to evaluate the calculated QoS value. The first one calculates an index of severity which indicates the severity of the case studied. The second one using a normalization function that represents the simulation as a point in order to construct a new error grid and use it to evaluate the accuracy of value measured by patients. Using Keil development tools designed for ARM processors, we have declared a new framework in the objective to create a new tester model for the glucose-insulin system, and to define the basic rules for the tester which has the ability to satisfy well-established medical decision criteria. The framework begins by simulating a mathematical model of the human body, and this model was developed to operate in the closed loop of the glucose insulin. Then, the model of artificial pancreas has been implemented to control the mathematical model of human body. Finally a new tester model was created in order to analyze the performance of all the components of the glucose-insulin system.. We have used the suitability of partially observable Markov decision processes to formalize the planning of clinical management.