Clasificación de medidas de glucemia en función de ingestas en diabetes gestacional

Caballero Ruiz, Estefanía and García Sáez, Gema and Rigla Cros, Mercedes and Balsells, Montse and Pons, Belén and Gómez Aguilera, Enrique J. and Hernando Pérez, María Elena (2012). Clasificación de medidas de glucemia en función de ingestas en diabetes gestacional. In: "XXX Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica (CASEIB)", 19/11/2012 - 21/11/2012, San Sebastián, España. ISBN 978-84-616-2147-7.

Description

Title: Clasificación de medidas de glucemia en función de ingestas en diabetes gestacional
Author/s:
  • Caballero Ruiz, Estefanía
  • García Sáez, Gema
  • Rigla Cros, Mercedes
  • Balsells, Montse
  • Pons, Belén
  • Gómez Aguilera, Enrique J.
  • Hernando Pérez, María Elena
Item Type: Presentation at Congress or Conference (Speech)
Event Title: XXX Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica (CASEIB)
Event Dates: 19/11/2012 - 21/11/2012
Event Location: San Sebastián, España
Title of Book: Actas XXX Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica (CASEIB 2012)
Date: 21 November 2012
ISBN: 978-84-616-2147-7
Subjects:
Freetext Keywords: árbol de decisión, red neuronal, diabetes gestacional, aprendizaje automático,
Faculty: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Department: Tecnología Fotónica y Bioingeniería
UPM's Research Group: Bioingeniería y Telemedicina
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

Full text

[img]
Preview
PDF - Requires a PDF viewer, such as GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
Download (96kB) | Preview
[img] ASCII (Plain Text Bibliography)
Download (2kB)

Abstract

Este trabajo presenta un clasificador de medidas de glucemia en función de las ingestas asociadas para pacientes con diabetes gestacional. Se presentan los resultados obtenidos al comparar la relevancia de diferentes atributos así como del uso de dos de los algoritmos más populares en el mundo del aprendizaje automático: las redes neuronales y los árboles de decisión. El estudio se ha realizado con los datos de 53 pacientes pertenecientes al Hospital de Sabadell y al Hospital Mutua de Terrassa obteniendo un 91,72% de precisión en el caso de la red neuronal, y un 95.92% con el árbol de decisión. La clasificación automática de medidas de glucemia permitirá a los especialistas pautar un tratamiento más acertado en base a la información obtenida directamente del glucómetro de las pacientes, contribuyendo así al desarrollo de los sistemas automáticos de ayuda a la decisión para diabetes gestacional.

Funding Projects

TypeCodeAcronymLeaderTitle
Government of SpainPI10/01125SINEDIEUnspecifiedSistemas inteligentes y de educación para el control de la diabetes diagnosticada en el embarazo

More information

Item ID: 39109
DC Identifier: http://oa.upm.es/39109/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:39109
Deposited by: Estefanía Caballero Ruiz
Deposited on: 23 Jan 2016 10:00
Last Modified: 23 Jan 2016 10:00
  • Logo InvestigaM (UPM)
  • Logo GEOUP4
  • Logo Open Access
  • Open Access
  • Logo Sherpa/Romeo
    Check whether the anglo-saxon journal in which you have published an article allows you to also publish it under open access.
  • Logo Dulcinea
    Check whether the spanish journal in which you have published an article allows you to also publish it under open access.
  • Logo de Recolecta
  • Logo del Observatorio I+D+i UPM
  • Logo de OpenCourseWare UPM