Cristin-resultat-ID: 1695003
Sist endret: 22. juni 2019 12:24
NVI-rapporteringsår: 2019
Resultat
Vitenskapelig oversiktsartikkel/review
2019

Data-driven blood glucose pattern classification and anomalies detection: Machine-learning applications in Type 1 diabetes

Bidragsytere:
  • Ashenafi Zebene Woldaregay
  • Eirik Årsand
  • Taxiarchis Botsis
  • David Albers
  • Lena Mamykina og
  • Gunnar Hartvigsen

Tidsskrift

Journal of Medical Internet Research
ISSN 1438-8871
e-ISSN 1438-8871
NVI-nivå 2

Om resultatet

Vitenskapelig oversiktsartikkel/review
Publiseringsår: 2019
Publisert online: 2019
Volum: 21:e11030
Hefte: 5
Sider: 1 - 18
Open Access

Importkilder

Scopus-ID: 2-s2.0-85065488851

Beskrivelse Beskrivelse

Tittel

Data-driven blood glucose pattern classification and anomalies detection: Machine-learning applications in Type 1 diabetes

Bidragsytere

Ashenafi Zebene Woldaregay

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for informatikk ved UiT Norges arktiske universitet

Eirik Årsand

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Nasjonalt senter for e-helseforskning ved Universitetssykehuset Nord-Norge HF

Taxiarchis Botsis

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Johns Hopkins School of Medicine

David Albers

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Columbia University in the City of New York

Lena Mamykina

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Columbia University in the City of New York
1 - 5 av 6 | Neste | Siste »