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Longato, Enrico (2016) Classificazione dello stato di avanzamento del diabete tramite indici di variabilità glicemica. [Magistrali biennali]

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Abstract

Ci si è proposti di dimostrare che opportune combinazioni di indici di GV estraibili da segnali CGM, completate da alcune informazioni cliniche di base permettono, ricorrendo a tecniche di classificazione opportune, di differenziare con accuratezza tra pazienti IGT e T2D. Si è individuata la Support Vector Machine con kernel polinomiale, applicata agli indici di GV e ad alcuni parametri clinici di base (età, sesso, BMI e circonferenza della vita), come la tecnica più adatta.

Item Type:Magistrali biennali
Uncontrolled Keywords:CGM, classification, diabetes, GV, T2D
Subjects:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/06 Bioingegneria elettronica e informatica
Codice ID:53161
Relatore:Sparacino, Giovanni
Data della tesi:03 October 2016
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)?:Yes

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