Detekce vybraných aktivit diabetického pacienta 1. typu

Bc. David PIVOVAR

Diplomová práce

Detecting selected activities of a type-1 diabetic patient

Anotace:

Tato diplomová práce se zabývá detekcí karbohydrátů a fyzické aktivity diabetického pacienta 1. typu. Cílem práce bylo zhodnotit existující metody detekce a implementovat vlastní řešení jako filtry do aplikace SmartCGMS. Pro detekci karbohydrátů byly navrženy a implementovány dvě metody. První využívá rekurentní neuronové sítě, druhá detekuje hrany průběhu intersticiální glukózy měřené senzorem kontinuální monitorace glukózy. Detekce fyzické aktivity je na základě hodnot srdečního tepu a pohybových dat.

Abstract:

This thesis deals with carbohydrate and physical activity detection of a type 1 diabetic patient. The aim of the thesis was to evaluate existing detection methods and implement detection as filters in the SmartCGMS application. Two methods were proposed and implemented for carbohydrate detection. The first method uses recurrent neural networks, while the second detects the edges of the interstitial glucose waveform measured by a continuous glucose monitoring sensor. Physical activity detection is based on heart rate and motion data.

Klíčová slova

diabetes, diabetes 1. typu, detekce, detekční metody, karbohydráty, fyzická aktivita, rekurentní neuronové sítě

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 24. 6. 2021

Zveřejnit od: 31. 12. 2999

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: Doc. Ing. Tomáš Koutný, Ph.D.

ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI

Fakulta aplikovaných věd

Magisterský studijní program / obor:
Inženýrská informatika / Medicínská informatika