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Zecchin, Chiara (2010) Reti neurali per la predizione della glicemia futura mediante sensori per il continuous glucose monitoring. [Magistrali biennali]

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Abstract

Con il presente elaborato di tesi sono stati sviluppati due algoritmi basati su reti neurali feedforward, per la predizione della glicemia futura di pazienti diabetici di tipo 1. Tra gli ingressi delle reti neurali vengono considerate sia misure di glucosio passate registrate da sensori CGM, sia informazioni sui pasti ingeriti dal soggetto. In particolare, la prima architettura di rete neurale predice direttamente la glicemia futura, mentre la seconda predice l'errore commesso da un modello polinomiale di ordine 1, nel tentativo di inferire il valore glicemico futuro. Entrambi gli algoritmi sono stati implementati e testati sia su dataset simulato che su dataset reale e le loro performance sono state confrontate con quelle di modelli stato dell'arte

Tipologia del documento:Magistrali biennali
Informazioni aggiuntive:Embargo per motivi di segretezza e di proprietà dei risultati e informazioni sensibili
Parole chiave:diabete, reti neurali, predizione, sensori CGM, glicemia
Settori scientifico-disciplinari del MIUR:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/06 Bioingegneria elettronica e informatica
Codice ID:25987
Relatore:Sparacino, Giovanni
Data della tesi:05 Ottobre 2010
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica "Giovanni Someda"
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:

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