Item
|
VehÃ, Josep
Contreras, Ivan |
|
| Universitat de Girona. Departament d’Enginyeria Elèctrica, Electrònica i Automà tica | |
| Oviedo Castillo, Silvia | |
| 2019 April 9 | |
|
Insulin therapy for Type 1 Diabetes (T1D) has several ramifications with different degrees of automation. The advances in sensors and monitoring devices have led to an increasing availability of data. Additionally, machine learning algorithms usage has sprung, allowing the development of models for Blood Glucose (BG) forecasting with relative ease. Nevertheless, BG forecasting is still a challenging task for prediction horizons beyond 30 min and, even more so, with missing or erroneous data, which is a common burden in the field. This thesis is devoted to generate machine learning models that forecast either BG levels using regression algorithms or postprandial hypoglycemia using classification algorithms. The application of these models range from Multiple Daily Injections (MDI) therapy up to Sensor Augmented Pump (SAP) therapy. La terà pia amb insulina per a pacients amb T1D tenen và ries ramificacions amb diferents graus d’automatització. Els avenços en sensors i dispositius de monitorització comporten un increment en la disponibilitat de dades. A més a més, l’ús d’algoritmes d’aprenentatge automà tic s’han popularitzat, facilitant aixà el desenvolupament de models per pronosticar Glucosa en Sang (GS) amb major facilitat. No obstant això, preveure els nivells de GS és una tasca complexa per a finestres de predicció més enllà de 30 minuts, i més encara, amb dades errònies o absents, la qual cosa és una limitació molt freqüent en aquest camp. Aquesta tesis està dedicada a la generació de models basats en aprenentatge automà tic per predir ja siguin nivells de GS utilitzant algoritmes de regressió o hipoglucèmia postprandial utilitzant algoritmes de classificació. L’aplicació d’aquests models van des de la terà pia de múltiples injeccions dià ries (MID), fins a la terà pia SAP |
|
| application/pdf | |
| http://hdl.handle.net/10803/667332 | |
| http://hdl.handle.net/10256/16795 | |
| eng | |
| Universitat de Girona | |
| ADVERTIMENT. L’accés als continguts d’aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, aixà com en activitats o materials d’investigació i docència en els termes establerts a l’art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l’autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el tÃtol de la tesi doctoral. No s’autoritza la seva reproducció o altres formes d’explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d’un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s’autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i Ãndexs. | |
|
Blood glucose
Glucosa a la sang Glucosa en la sangre Type 1 diabetes Diabetis tipus 1 Diabetes tipo 1 Machine learning Aprenentatge automà tic Aprendizaje automático Postprandial hypoglycemia Hipoglucèmia postprandial Hipoglucemia postprandial Insuline therapy Terà pia amb insulina Terapia con insulina Forecasting models Models de predicció Modelos de predicción 004 - Informà tica 616.4 - Patologia del sistema limfà tic, òrgans hematopoètics, endocrins 68 - Indústries, oficis i comerç d’articles acabats. Tecnologia cibernètica i automà tica |
|
| Forecasting and decision support for type 1 diabetes insulin therapy using machine learning | |
| info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | |
| DUGiDocs |
