Feb, 2024

优化人工胰腺设计以改善糖尿病管理

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TL;DR这项研究使用神经进化算法和数据预测方法，通过训练预测未来血糖水平的模型，并找到了优化糖尿病治疗策略的 Pareto 前沿，从而改善了患者的生活质量，并开发了一个语言界面以便更广泛地推广应用。
diabetestreatmentneuroevolutionglucose levelslanguage interface
发现论文，激发创造
  • 利用语法演化对人类血糖水平进行建模

    使用基于文法进化的演化计算技术可获得个性化的糖尿病患者血糖水平和胰岛素、饮食等因素之间的相关模型，其平均误差率为 13.69％。

    Apr, 2023

  • 通过集成深度强化学习的混合控制策略应用于人工胰腺

    本文提出了一种 HyCPAP 的混合控制策略，将 MPC 和集成 DRL 策略相结合，利用两种策略的优势并补偿各自的限制，并进一步将元学习技术纳入 HyCPAP 中，以实现对 T1DM 患者的快速个性化适应。结果表明，我们的方法在闭环葡萄糖管理方面表现优越。

    Jul, 2023

  • 闭环血糖控制的深度强化学习

    本研究使用深度强化学习技术，比较了不同的控制算法。模拟糖尿病患者的数据分析表明，该技术可大幅降低糖尿病患者在控制血糖水平方面面临的风险，而无需专业知识的参与。

    Sep, 2020

  • 一种用于 1 型糖尿病患者运动检测的集成学习方法

    本研究提出了一种结合数据驱动的生理模型和 Siamese 网络的集成学习框架，用于在人工胰腺系统中准确检测运动，并在临床试验数据集上表现出了高达 86.4％的真正阳性率和 99.1％的真正阴性率。

    May, 2023

  • 连续血糖监测与维护的神经控制系统

    通过神经控制系统和差分预测控制，实时调整胰岛素递送以提高葡萄糖优化，从而确保个性化关怀和改善健康结果。

    Feb, 2024

  • 临床试验中使用转学习预测数字孪生的护士参与的精准 2 型糖尿病管理人工智能

    2 型糖尿病患者通过人工智能和个性化反馈改善每日步数、总卡路里和总碳水化合物摄入，并提供预测控制模型以精确管理病情。

    Jan, 2024

  • 基于数据驱动学习的多步血糖预测模型预测控制 (Model Predictive Control) 人工胰脏

    我们提出了一种闭环胰岛素输送算法的设计和 extit {体外} 评估，该算法用于治疗 1 型糖尿病（T1D），其中包括基于数据驱动的多步血糖（BG）预测器，集成到线性时变（LTV）模型预测控制（MPC）框架中。

    Jul, 2023

  • 使用连续葡萄糖监测数据的基于机器学习的 1 型糖尿病患者血糖水平预测

    该研究探讨利用连续血糖监测设备和机器学习模型进行血糖浓度的预测，旨在为糖尿病治疗提供便利以及为人工胰腺系统认证和监管提供可靠性支持。

    Feb, 2023

  • 深度学习在糖尿病诊断中的应用

    利用传感器技术和机器学习，我们提出了一种基于批归一化的反向传播神经网络（BPNN）的非侵入性糖尿病诊断方法，通过数据重采样和标准化实现类别平衡，实验结果显示相对传统方法在整体准确度、敏感度和特异度上具有显著提高，特别是在 Pima 糖尿病数据集中达到了 89.81% 的准确度，在 CDC BRFSS2015 数据集中达到了 75.49% 的准确度，在 Mesra 糖尿病数据集中达到了 95.28% 的准确度，凸显了深度学习模型在稳健糖尿病诊断方面的潜力。

    Mar, 2024

  • 血糖水平预测：基于图像的可解释方法与联邦学习

    使用图注意力内存模型和联邦学习方法进行血糖水平预测，在类型 1 糖尿病患者中取得了稳定而有效的结果。

    Dec, 2023