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J-GLOBAL ID：201802279484398938   整理番号：18A2041706

適合Q反復と機能的特徴を用いた1型糖尿病患者における血中グルコース濃度の制御【JST・京大機械翻訳】

CONTROLLING BLOOD GLUCOSE LEVELS IN PATIENTS WITH TYPE 1 DIABETES USING FITTED Q-ITERATIONS AND FUNCTIONAL FEATURES

著者 (4件)： Myhre Jonas Nordhaug (Department of Mathematics and Statistics, The Arctic University of Norway) ,  Launonen Ilkka K. (Department of Mathematics and Statistics, The Arctic University of Norway) ,  Wei Susan (School of Mathematics and Statistics, The University of Melbourne) ,  Godtliebsen Fred (Department of Mathematics and Statistics, The Arctic University of Norway)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： MLSP  ページ： 1-6  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 1型糖尿病は膵臓におけるインシュリン産生β細胞の欠如により特徴付けられる。人工膵臓は自己管理の負担を軽減することを約束する。システムの物理的構成要素,連続グルコースモニタおよびインシュリンポンプは急速な進歩を経験しているが,技術的ボトルネックは制御アルゴリズムに残っており,前者から後者に対する命令へのデータ変換の原因となっている。本研究では,血糖コントロールの課題に耐えるために機械学習技術を導入することを提案した。具体的には,強化学習を用いて最適なインスリン政策を学習する。学習は機能的特徴を持つ非パラメトリック回帰を用いて一般化され,グルコース曲線の形状に含まれる情報を利用する。著者らのアルゴリズムはモデルフリーで,データ駆動と個人化である。T1Dモデルによるin silicoシミュレーションは,提案したアルゴリズムの可能性を実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 監視装置 ,  高速度 ,  強化学習 ,  インスリン ,  自己管理 ,  シミュレーション ,  *患者 ,  アルゴリズム ,  ヘキソース ,  アルドース
準シソーラス用語： in silico ,  血糖コントロール ,  制御アルゴリズム ,  インスリン注入器 ,  人工膵臓 ,  インスリン分泌細胞 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

物質索引 (1件)： グルコース

タイトルに関連する用語 (4件)： 反復 ,  1型糖尿病 ,  患者 ,  血中グルコース