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Identificación de patrones de glucemia por tramos de cuatro horas en diabéticos tipo I mediante monitorización continua de glucosa y técnicas estadísticas

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Fuentes López, Miguel and Segarra Fernández, Lucas (2018) Identificación de patrones de glucemia por tramos de cuatro horas en diabéticos tipo I mediante monitorización continua de glucosa y técnicas estadísticas. [Trabajo fin de Grado]

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Abstract

La diabetes es una enfermedad que afecta a la secreción o al efecto de insulina que es la hormona encargada del transporte de glucosa en sangre. Por ello, las personas que la sufren tienen que estar muy pendientes de sus niveles de azúcar y controlar de manera rigurosa su alimentación y actividad física.
Con la evolución de las tecnologías se han desarrollado dispositivos, como el FreeStyle Libre, que permiten la monitorización continua de estos niveles. Con el auge de las técnicas de aprendizaje automático, parece el momento justo de emplear la capacidad de estudiar grandes cantidades de datos en los registros de mediciones que producen estos dispositivos. Hasta la fecha la mayor parte de los trabajos en este campo corresponden a estudios sobre poblaciones.
El objetivo de este trabajo es desarrollar una herramienta informática que analice patrones que presentan individuos, estudiando los datos en tramos de cuatro horas mediante técnicas de clustering, especialmente no jerárquico pero no solo ello, desarrollando en Python con el módulo sklearn.

Resumen (otros idiomas)

Diabetes is an illness that impacts on insulin secretion or on its effects. Insulin is the hormone that carries glucose in blood. So diabetics must be extremely aware of their sugar levels and rigorously control both diet and physical activity. Modern devices, such as FreeStyle Libre, allow continuous monitoring of those levels. Due to automatic learning techniques boom, it might be the moment to boost the ability of studying huge amounts of data on measurements registered by these devices. Up to now, the majority of the work developed in this area consist of studies about populations. The goal of this project is to develop a software tool that analyze patterns presented by people, grouping data into four hours slots by applying clustering methods, specially, but not only, non hierarchical ones. They were developed in Python with the module sklearn.

Item Type:Trabajo fin de Grado
Additional Information:

Universidad Complutense, Facultad de Informática, curso 2016/2017

Directors:
DirectorsDirector email
Hidalgo Pérez, José Ignacio
Velasco Cabo, José
Uncontrolled Keywords:Diabetes mellitus, Agrupamiento, Monitorización continua de glucosa, Patrones en tramos de cuatro horas, Clustering sobre diabéticos, Servidor web en Python, Autenticación delegada
Palabras clave (otros idiomas):Diabetes mellitus, Clustering, Continuous glucose monitorization, Four-hour-slot patterns, Clustering over diabetics, Python web server, Delegated authentication
Subjects:Sciences > Computer science
Título de Grado:Grado en Ingeniería Informática
ID Code:50038
Deposited On:14 Nov 2018 13:47
Last Modified:14 Nov 2018 13:47

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