Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Śmieja, Jarosław" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Robustness of closed-loop glucose control systems
Autorzy:
Wyciślok, Artur
Śmieja, Jarosław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/29432415.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
artificial pancreas
closed-loop control
insulin pump
type 1 diabetes
Opis:
The main purpose of this work is to provide an extensive, simulation-based comparison of robustness of PID and MPC algorithms in control of blood glucose levels in patients with type 1 diabetes and thus answer the question of their safety. Cohort testing, with 1000 simulated, randomized patients allowed to analyze specific control quality indicators, such as number of hypoglycemic events, and length of hypo- and hyperglycemia periods. Results show that both algorithms provide a reasonable safety level, taking into account natural changes of patients’ physiological parameters. At the same time, we point out drawbacks of each solution, as well as general problems arising in close-loop control of blood glucose level.
Źródło:
Archives of Control Sciences; 2023, 33, 3; 681--705
1230-2384
Pojawia się w:
Archives of Control Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prediction of lung cancer patients’ response to combined chemo-radiotherapy using a personalized hybrid model
Predykcja odpowiedzi na kombinowaną terapię dla niedrobnokomórkowego raka płuc przy użyciu modelu hybrydowego
Autorzy:
Wołkowicz, Sebastian
Fujarewicz, Krzysztof
Kurpas, Monika
Łakomiec, Krzysztof
Śmieja, Jarosław
Suwiński, Rafal
Świerniak, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/953274.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Matematyczne
Tematy:
ersonalised medicine
lung cancer
therapy response pre-diction
terapia skojarzona
rak płuc
analiza przeżycia
przewidywanie odpowiedzi na terapię
Opis:
The paper presents a novel approach to prediction of the combined therapy outcome for non-small lung cancer patients. A hybrid model is proposed, consisting of two parts. The first one is a mathematical model of tumor response to therapy, whose parameters are estimated by a neural network based regressor, constituting the second component of the hybrid model. Estimation is based on data from mass spectrometry of patient blood plasma samples. Comparison of clinical and simulation-based survival curves is used to evaluate the quality of the model.
Źródło:
Mathematica Applicanda; 2019, 47, 2
1730-2668
2299-4009
Pojawia się w:
Mathematica Applicanda
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies