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Teodori, Debora (2019) Hypoglycemia detection in patients with type 1 diabetes using EEG signals. [Magistrali biennali]

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Abstract

The main risk for patients with type 1 diabetes (T1D) is to fall into hypoglycemia. We have extended the quantitative detection of hypoglycemia from the altered EEG signal in T1D patients by analyzing all EEG channel data through different measures of signal complexity such as the fractal domain and entropy indices. Finally, they were classified through a neural network in order to detect hypoglycemia with a high percentage of precision using the results obtained from the complexity analysis.

Item Type:Magistrali biennali
Corsi di Diploma di Laurea:Scuola di Ingegneria > Bioingegneria
Scuola di Ingegneria > Bioingegneria
Uncontrolled Keywords:hypoglycemia, neural networks
Subjects:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/06 Bioingegneria elettronica e informatica
Codice ID:62466
Relatore:Sparacino, Giovanni
Correlatore:Scarpa, Fabio and Rubega, Maria
Data della tesi:15 April 2019
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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