Type 1 Diabetes (T1D) is a metabolic disease stemming from the absence or lack of insulin, a highly important hormone for glucose-insulin metabolism. This disease, which is not yet fully treated, is explained by the fact that blood glucose concentration (BGC) is higher than the normoglycemic range. The artificial pancreas system (APS) is a closed-loop system that has been proposed to keep the BGC in the normoglycemic range, and its importance has been increasing day by day. In this system, it is crucial to design and implement a controller for determining the optimal amount of external insulin infusion for patients with T1D.In this thesis, glucose-insulin metabolism models developed for T1D are examined in details. In order to determine optimal external insulin infusion for virtual patients obtained from these models, proportional-derivative-integral (PID) controller, fuzzy logic controller (FLC) and hybrid controllers consisting of these two controllers are formed using MATLAB/Simulink. In order to optimize the controller parameters, intelligent optimization techniques such as genetic algorithm (GA), artificial bee colony (ABC) algorithm and particle swarm optimization (PSO) algorithm have been used. It is shown that the proposed controllers are more successful than many other studies in the literature in terms of reducing error values and keeping BGC values in the normoglycemic range. An insulin pump test setup has been developed by using the hybrid Fuzzy P+D controller among these controllers. Total daily insulin amounts for patients with T1D both in simulation studies and real time application were compared. In the setup, it is aimed to realize a fully automated APS using only BGC values of patient with T1D. The fact that error values in the measurement results were quite small indicated that the designed setup could be used as an APS for patients with T1D in future clinical trials.

Tip 1 Diyabet (T1D), glikoz-insülin metabolizması için oldukça önemli bir hormon olan insülinin yokluğundan ya da eksikliğinden kaynaklanan metabolik bir hastalıktır. Henüz tam bir tedavisi olmayan bu hastalık plazma glikoz yoğunluğu (PGY)'nun normoglisemik aralıktan yüksek olması ile açıklanır. Yapay pankreas sistemi (YPS), PGY'yi normoglisemik aralıkta tutmak için önerilmiş kapalı döngü bir sistemdir ve önemi günden güne artmaktadır. Bu sistemde, T1D hastaları için en uygun harici insülin infüzyonu miktarını belirleyecek bir denetleyicinin tasarlanıp gerçekleştirilmesi oldukça önemlidir.Bu tez çalışmasında, T1D için geliştirilen glikoz-insülin metabolizması modelleri detaylı olarak incelenmiştir. Modellerden elde edilen sanal hastalar için en uygun harici insülin infüzyonunu belirlemek amacıyla MATLAB/Simulink kullanılarak oransal-türevsel-integral (PID) denetleyici, bulanık mantık denetleyici (BMD) ve bunların birleşiminden oluşan hibrit denetleyiciler oluşturulmuştur. Denetleyici parametrelerinin optimizasyonunda genetik algoritma (GA), yapay arı kolonisi (YAK) algoritması ve parçacık sürü optimizasyonu (PSO) algoritması gibi zeki optimizasyon teknikleri kullanılmıştır. Önerilen denetleyicilerin hata değerlerini azaltma ve PGY değerlerini normoglisemik aralıkta tutabilme açılarından literatürdeki birçok çalışmadan daha başarılı olduğu gösterilmiştir. Bu denetleyiciler arasından hibrit Bulanık P+D denetleyici kullanılarak bir insülin pompası test düzeneği geliştirilmiştir. T1D hastaları için toplam günlük insülin miktarları hem benzetim çalışmalarında hem de yapılan gerçek zamanlı uygulamada karşılaştırılmıştır. Test düzeneğinde sadece hastanın PGY değerleri kullanılarak tam otomatik bir YPS ortaya konulması amaçlanmıştır. Ölçüm sonuçlarındaki hata değerlerinin oldukça küçük olması, gerçekleştirilen düzeneğin gelecekte yapılması planlanan klinik denemelerde T1D hastaları için bir YPS olarak kullanılabileceğini ortaya koymuştur.