論文の概要: Temporal patterns in insulin needs for Type 1 diabetes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07393v2
- Date: Thu, 17 Nov 2022 11:09:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-18 12:51:11.611746
- Title: Temporal patterns in insulin needs for Type 1 diabetes
- Title(参考訳): 1型糖尿病におけるインスリン需要の経時的変化
- Authors: Isabella Degen, Zahraa S. Abdallah
- Abstract要約: 1型糖尿病 (Type 1 Diabetes, T1D) は、身体がインスリンをほとんど分泌しない慢性疾患である。
正しいインスリン摂取量と時間を見つけることは、複雑で困難であり、まだ未解決のコントロールタスクである。
本研究ではOpenAPS Data Commonsデータセットを用いて、インスリンに必要な時間的パターンをよく知られた要因によって検出する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Type 1 Diabetes (T1D) is a chronic condition where the body produces little
or no insulin, a hormone required for the cells to use blood glucose (BG) for
energy and to regulate BG levels in the body. Finding the right insulin dose
and time remains a complex, challenging and as yet unsolved control task. In
this study, we use the OpenAPS Data Commons dataset, which is an extensive
dataset collected in real-life conditions, to discover temporal patterns in
insulin need driven by well-known factors such as carbohydrates as well as
potentially novel factors. We utilised various time series techniques to spot
such patterns using matrix profile and multi-variate clustering. The better we
understand T1D and the factors impacting insulin needs, the more we can
contribute to building data-driven technology for T1D treatments.
- Abstract(参考訳): 1型糖尿病 (1 type 1 Diabetes, T1D) は、体がインスリンをほとんど、または全く産生しない慢性疾患であり、細胞がエネルギーとして血糖(BG)を使用し、体内のBG濃度を調節するために必要なホルモンである。
正しいインスリン摂取量と時間を見つけることは、複雑で困難であり、まだ未解決のコントロールタスクである。
本研究では,実際の状況で収集された広範囲なデータセットであるopenaps data commons datasetを用いて,炭水化物などの既知の要因や潜在的に新しい要因によって,インスリンに必要な時間的パターンを探索する。
行列プロファイルと多変量クラスタリングを用いて,様々な時系列手法を用いてパターンを抽出した。
T1Dとインスリンのニーズに影響を与える因子を理解するほど、T1D治療のためのデータ駆動技術の構築に貢献できる。
関連論文リスト
- Benchmarking Continuous Time Models for Predicting Multiple Sclerosis
Progression [46.394865849252696]
多発性硬化症(英: multiple sclerosis)は、脳と脊髄に影響を及ぼす疾患であり、重度の障害を引き起こす可能性があり、既知の治療法がない。
最近の論文では, 成績評価と人口統計データを用いて, 疾患の進行を効果的に予測できることが示されている。
公開されている多発性硬化症データセットを用いて、4つの連続時間モデルをベンチマークする。
最高の継続的モデルは、しばしば最高のベンチマークされた個別の時間モデルより優れていることが分かりました。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-15T18:45:32Z) - Practical Challenges in Differentially-Private Federated Survival
Analysis of Medical Data [57.19441629270029]
本稿では,ニューラルネットワークの本質的特性を活用し,生存分析モデルの訓練過程を関連づける。
小さな医療データセットと少数のデータセンターの現実的な設定では、このノイズはモデルを収束させるのが難しくなります。
DPFed-post は,私的フェデレート学習方式に後処理の段階を追加する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-08T10:03:24Z) - Generalizing electrocardiogram delineation: training convolutional
neural networks with synthetic data augmentation [63.51064808536065]
ECGのデライン化のための既存のデータベースは小さく、サイズやそれらが表す病態の配列に不足している。
まず、原データベースから抽出した基本セグメントのプールを与えられたECGトレースを確率的に合成し、その整合性のある合成トレースに配置するための一連のルールを考案した。
第二に、2つの新しいセグメンテーションに基づく損失関数が開発され、これは、正確な数の独立構造の予測を強制し、サンプル数の削減に焦点をあてて、より密接なセグメンテーション境界を創出することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-25T10:11:41Z) - Deep Personalized Glucose Level Forecasting Using Attention-based
Recurrent Neural Networks [5.250950284616893]
本研究では,血糖予測の問題点について検討し,深いパーソナライズド・ソリューションを提供する。
データを解析し、重要なパターンを検出する。
実データセット上でモデルの有効性を実証的に示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-02T01:36:53Z) - LSTMs and Deep Residual Networks for Carbohydrate and Bolus
Recommendations in Type 1 Diabetes Management [4.01573226844961]
本研究では, LSTMを用いた血糖値予測手法について紹介する。
次に、同じ推奨タスクのための新しいアーキテクチャを導き出します。
OhioT1DMデータセットの実際の患者データを用いた実験的評価は、新しい統合アーキテクチャが以前のLSTMベースのアプローチと良好に比較できることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-06T19:06:14Z) - Deep Reinforcement Learning for Closed-Loop Blood Glucose Control [12.989855325491163]
自動血糖コントロールのための強化学習技術を開発した。
30人のシミュレーション患者から得られた2100万時間以上のデータに基づいて、我々のRLアプローチはベースライン制御アルゴリズムより優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-18T20:15:02Z) - A Benchmark for Studying Diabetic Retinopathy: Segmentation, Grading,
and Transferability [76.64661091980531]
糖尿病患者は糖尿病網膜症(DR)を発症するリスクがある
コンピュータ支援型DR診断は、DRの早期検出と重度評価のための有望なツールである。
このデータセットは、ピクセルレベルのDR関連病変アノテーションを持つ1,842枚の画像と、6人の眼科医によって評価された画像レベルのラベルを持つ1,000枚の画像を有する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-22T07:48:04Z) - Basal Glucose Control in Type 1 Diabetes using Deep Reinforcement
Learning: An In Silico Validation [16.93692520921499]
単一ホルモン(インスリン)と二重ホルモン(インスリンとグルカゴン)のデリバリーのための新しい深層強化学習モデルを提案する。
成体コホートでは、目標範囲のパーセンテージは77.6%から80.9%に改善した。
青年コホートでは、目標範囲のパーセンテージが55.5%から65.9%に改善され、単一ホルモンが制御された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-18T20:13:16Z) - Machine learning for the diagnosis of early stage diabetes using
temporal glucose profiles [0.20072624123275526]
糖尿病は慢性疾患であり、早期に疾患の検出を複雑にする長い潜伏期間を有する。
本稿では,グルコース濃度の時間変化の微妙な変化を機械学習で検出することを提案する。
多層パーセプトロン、畳み込みニューラルネットワーク、および繰り返しニューラルネットワークはいずれも85%以上の精度でインスリン抵抗の程度を同定した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-18T13:31:12Z) - 1-D Convlutional Neural Networks for the Analysis of Pupil Size
Variations in Scotopic Conditions [79.71065005161566]
1次元畳み込みニューラルネットワークモデルは、短距離配列の分類のために訓練されている。
モデルは、ホールドアウトテストセット上で、高い平均精度で予測を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-06T17:25:37Z) - Short Term Blood Glucose Prediction based on Continuous Glucose
Monitoring Data [53.01543207478818]
本研究では,デジタル意思決定支援ツールの入力として連続グルコースモニタリング(Continuous Glucose Monitoring, CGM)データを利用する方法について検討する。
短時間の血液グルコース (STBG) 予測において, リカレントニューラルネットワーク (Recurrent Neural Networks, RNN) をどのように利用できるかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-06T16:39:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。