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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: Institutional repository of the Polithecnic University of 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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Title: 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
Author:
Director(s): Bondía Company, Jorge Diez Ruano, José Luís
UPV Unit: 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
Read date / Event date:
2016-07-13
Issued date:
Abstract:
[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 ...[+]
Subjects: Control automático deteccion de fallos diabetes , Aprendizaje estadístico , Machine learning , Regresión lineal , Regresión logística , Redes neuronales , CGMS , Sensor
Copyrigths: Cerrado
degree: Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales-Grau en Enginyeria en Tecnologies Industrials
Type: Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado

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