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Diseño de sistemas basados en el aprendizaje estadístico para la mejora de la exactitud y fiabilidad de la monitorización continua de glucosa en pacientes con diabetes tipo 1

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Diseño de sistemas basados en el aprendizaje estadístico para la mejora de la exactitud y fiabilidad de la monitorización continua de glucosa en pacientes con diabetes tipo 1

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Pellicer Valero, ÓJ. (2016). Diseño de sistemas basados en el aprendizaje estadístico para la mejora de la exactitud y fiabilidad de la monitorización continua de glucosa en pacientes con diabetes tipo 1. http://hdl.handle.net/10251/68052.

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Metadatos del ítem

Título: Diseño de sistemas basados en el aprendizaje estadístico para la mejora de la exactitud y fiabilidad de la monitorización continua de glucosa en pacientes con diabetes tipo 1
Autor:
Director(es): Bondía Company, Jorge Diez Ruano, José Luís
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Informática de Sistemas y Computadores - Departament d'Informàtica de Sistemes i Computadors
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials
Fecha acto/lectura:
2016-07-13
Fecha difusión:
Resumen:
[ES] Los monitores continuos de glucosa constituyen una de las herramientas más prometedoras para la mejora del control y el tratamiento de la diabetes. Concretamente, su inclusión en un sistema en bucle cerrado junto con ...[+]


[VL] Els monitors continus de glucosa constitueixen una de les ferramentes més prometedores per a la millora del control i el tractament de la diabetis, sobretot degut a les possibilitats d'automatització de la malaltia ...[+]


[EN] Continuous glucose monitors constitute one of the most promising tools for the improvement of diabetes control and treatment, especially because of the automation possibilities that their inclusion in a closed loop ...[+]
Palabras clave: Control automático deteccion de fallos diabetes , Aprendizaje estadístico , Machine learning , Regresión lineal , Regresión logística , Redes neuronales , CGMS , Sensor
Derechos de uso: Cerrado
Titulación: Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales-Grau en Enginyeria en Tecnologies Industrials
Tipo: Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado

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