项目名称: “人工胰脏”中的血糖监测与预测研究

项目编号: No.61273166

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 赵春晖

作者单位: 浙江大学

项目金额: 85万元

中文摘要: 糖尿病已经成为危害人类健康、社会和经济发展的全球性突出问题。人工胰脏的研究革新了传统的糖尿病治疗模式,为广大糖尿病患者带来了希望。尽管中国拥有世界第一的糖尿病人口,但对人工胰脏的研究尚处于起步阶段,基础相对薄弱。人工胰脏的基础和关键是血糖监测与预测。但是,目前的血糖监测与预测方法大多是对传统方法的改进或是局部的讨论,对问题的解决和分析难免显现出局限性,并没有形成一个系统性的解决方案。本项目将深入分析血糖-胰岛素的潜在特性,基于多元统计分析技术,面向人工胰脏中的血糖监测与预测问题展开有针对性的重点研究,建立切实可行的系统性解决方案。主要研究内容包括:揭示血糖-胰岛素多模态特性,设计模态划分方法;研究血糖监测、预测的建模方法,设计血糖监测图与预测置信区间;建立在线实施策略,解决新模态判断与模型更新问题;建立血糖预测的"模型迁移"策略。本项目的开展将会推动人工胰脏研究的创新与进步,具有战略意义。

中文关键词: 糖尿病;人工胰脏;血糖监测;血糖预测;多元统计分析

英文摘要: Diabetes has become the global severe issue which is dangerous to people's health and development of society and economy. The research of artificial pancreas (AP) has changed the traditional treatment way of diabetes mellitus and brought hope to the diabetes patients. Although China has the greatest number of diabetes patients in the world, however, the research on AP is still in the preliminary stage with relative weak basis. Glucose monitoring and prediction are the basis and key in AP. However, most of the existing monitoring and prediction methods are limited to the further improvement of previous methods and incomplete discussions, which are insufficient to well solve the practical problems. Up to now, there is no systematic and feasible solution yet. This project will further analyze the underlying glucose-insulin dynamics. Based on multivariate statistical analysis techniques, it will conduct strategic research on the glucose monitoring and prediction problems in AP and develop the feasible and systematic solution. The major research work include: analyze the multimode characteristics of glucose-insulin dynamics and develop the multimode partion method; develop the statistical models of glcuose monitoring and prediction as well as the monitoring charts and confidence interval for glucose prediction; devel

英文关键词: diabetes;artificial pancreas;glucose monitoring;glucose prediction;multivariate statistical analysis

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

流行病数据可视分析综述
专知会员服务
39+阅读 · 2022年4月4日
《2021-2022全球计算力指数评估报告》,46页pdf
专知会员服务
73+阅读 · 2022年3月25日
《深度学习中神经注意力模型》综述论文
专知会员服务
112+阅读 · 2021年12月15日
专知会员服务
86+阅读 · 2021年9月4日
专知会员服务
54+阅读 · 2021年6月15日
专知会员服务
45+阅读 · 2021年3月19日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年1月29日
【经典书】统计学,806页pdf,解锁数据的力量
专知会员服务
79+阅读 · 2020年8月12日
金融时序预测中的深度学习方法:2005到2019
专知会员服务
166+阅读 · 2019年12月4日
机器学习中的数据级联
TensorFlow
0+阅读 · 2021年7月15日
基于规则的建模方法的可解释性及其发展
专知
4+阅读 · 2021年6月23日
ACL 2019 | 面向远程监督关系抽取的模式诊断技术
人体骨骼关键点检测综述
极市平台
21+阅读 · 2018年6月29日
关系推理:基于表示学习和语义要素
计算机研究与发展
18+阅读 · 2017年8月22日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月16日
Accurate ADMET Prediction with XGBoost
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Towards PAC Multi-Object Detection and Tracking
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Arxiv
14+阅读 · 2020年9月1日
小贴士
相关VIP内容
流行病数据可视分析综述
专知会员服务
39+阅读 · 2022年4月4日
《2021-2022全球计算力指数评估报告》,46页pdf
专知会员服务
73+阅读 · 2022年3月25日
《深度学习中神经注意力模型》综述论文
专知会员服务
112+阅读 · 2021年12月15日
专知会员服务
86+阅读 · 2021年9月4日
专知会员服务
54+阅读 · 2021年6月15日
专知会员服务
45+阅读 · 2021年3月19日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年1月29日
【经典书】统计学,806页pdf,解锁数据的力量
专知会员服务
79+阅读 · 2020年8月12日
金融时序预测中的深度学习方法:2005到2019
专知会员服务
166+阅读 · 2019年12月4日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员