Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Uso di serie temporali da sensori CGM per fare inferenze sul rischio diabetico futuro attraverso la valutazione della variabilità glicemica |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Use of CGM sensor time-series for making inferences on future diabetic risk through the assessment of glucose variability |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | si svilupperanno algoritmi per migliorare la gestione del T1D facendo inferenze quantitative su due orizzonti temporali molto più estesi di quelli considerati sinora in letteratura. In particolare, sul medio termine, la lunghezza delle serie temporali a disposizione consentirà di sviluppare e tarare algoritmi di pattern recognition capaci di classificare gli stati glicemici futuri e quindi informare il paziente sul rischio di eventi potenzialmente critici in arrivo, specie per la notte. Sul lungo termine (settimane/mesi), gli indici di CV di letteratura e quelli nuovi verranno impiegati per valutare il rischio di sviluppare complicanze del diabete. In particolar, si studieranno le correlazioni tra indici GV e HbA1c per trovare indicatori più affidabili della bontà del controllo glicemico sul lungo termine. |
| Descrizione sintetica in inglese | we will develop algorithms to improve T1D management by making quantitative inferences on two time horizons much longer than the short-term one (30-45 min) classically considered in the literature so far. In particular, in the mid-term time horizon (hours), the long-duration of CGM time-series of the data set will allow us to develop and train pattern recognition algorithms to classify the future glycemic state and inform the patient about the risk of critical upcoming events, e.g. before going to sleep the patient is alerted that, given the data, a hypo is likely to occur during the forthcoming night. In the long-term time horizon (weeks/months), literature GV indices and new indices based on CGM data will be employed to assess the risk of developing diabetes complications. In particular, correlations among GV indices and HbA1c will be quantitatively investigated with the aim of obtaining more reliable indicators of the goodness of diabetes control in the long-term. |
| Data del bando | 20/02/2014 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
All |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | http://www.dei.unipd.it/bandi |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione- Università di Padova |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Padova |
| Sito web | http://www.dei.unipd.it |
| gianni@dei.unipd.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | Fp7/Other |
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| Data di scadenza del bando | 11/03/2014 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |