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Glucose Prediction under Variable-Length Time-Stamped Daily Events: A Seasonal Stochastic Local Modeling Framework

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Glucose Prediction under Variable-Length Time-Stamped Daily Events: A Seasonal Stochastic Local Modeling Framework

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Montaser, E.; Diez, J.; Bondía Company, J. (2021). Glucose Prediction under Variable-Length Time-Stamped Daily Events: A Seasonal Stochastic Local Modeling Framework. Sensors. 21(9):1-26. https://doi.org/10.3390/s21093188

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/183537

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Metadatos del ítem

Título: Glucose Prediction under Variable-Length Time-Stamped Daily Events: A Seasonal Stochastic Local Modeling Framework
Autor: Montaser, Eslam Diez, José-Luís Bondía Company, Jorge
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática - Departament d'Enginyeria de Sistemes i Automàtica
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Accurate glucose prediction along a long-enough time horizon is a key component for technology to improve type 1 diabetes treatment. Subjects with diabetes might benefit from supervision and control systems that ...[+]
Palabras clave: Type 1 diabetes , Glucose prediction , Seasonal local models , Fuzzy C-Means
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Sensors. (eissn: 1424-8220 )
DOI: 10.3390/s21093188
Editorial:
MDPI AG
Versión del editor: https://doi.org/10.3390/s21093188
Coste APC: 1950
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2019-107722RB-C21/ES/SOLUCIONES A MEDIDA DEL PACIENTE PARA EL CONTROL DE GLUCOSA EN SANGRE EN DIABETES TIPO 1/
info:eu-repo/grantAgreement/AEI//DPI2016-78831-C2-1-R//SOLUCIONES PARA LA MEJORA DE LA EFICIENCIA Y SEGURIDAD DEL PÁNCREAS ARTIFICIAL MEDIANTE ARQUITECTURAS DE CONTROL MULTIVARIABLE TOLERANTES A FALLOS/
Agradecimientos:
This work was supported by the Ministerio de Economia, Industria y Competitividad (MINECO), Grant Number DPI2016-78831-C2-1-R, the Agencia Estatal de Investigacion PID2019107722RB-C21/AEI/10.13039/501100011033, and the ...[+]
Tipo: Artículo

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