Data-driven Modeling for Diabetes (eBook)
X, 237 Seiten
Springer Berlin (Verlag)
978-3-642-54464-4 (ISBN)
Hypoglycemia Prevention using Low Glucose Suspend Systems.- Linear Modeling and Prediction in Diabetes Physiology.- Adaptive Algorithms for Personalized Diabetes Treatment.- Data-driven modeling of Diabetes Progression.- Nonlinear Modeling of the Dynamic Effects of Free Fatty Acids on Insulin Sensitivity.- Data-driven and Mininal-type Compartmental Insulin-Glucose Models: Theory and Applications.- Pitfalls in model identification: examples from Glucose-Insulin modelling.- Ensemble Glucose Prediction in Insulin-Dependent Diabetes.- Simple parameters describing gut absorption and lipid dynamics in relation to glucose metabolism during a routine oral glucose test.- Simulation Models for In-Silico Evaluation of Closed-Loop Insulin Delivery Systems in Type 1 Diabetes
Erscheint lt. Verlag | 22.4.2014 |
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Reihe/Serie | Lecture Notes in Bioengineering | Lecture Notes in Bioengineering |
Zusatzinfo | X, 237 p. 74 illus., 40 illus. in color. |
Verlagsort | Berlin |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik |
Medizin / Pharmazie ► Medizinische Fachgebiete ► Innere Medizin | |
Naturwissenschaften ► Biologie | |
Technik | |
Schlagworte | Computational Models of Diabetes • Diabetes • Diabetes mellitus • Diagnostic Tool • Implanted Micro-pumps • Long-term Glucose Regulation • Online Glycemic Control |
ISBN-10 | 3-642-54464-9 / 3642544649 |
ISBN-13 | 978-3-642-54464-4 / 9783642544644 |
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Größe: 8,7 MB
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