Identifikace modelů na reálných datech diabetu mellitu

Show simple item record
dc.contributor.advisorHoudová Lucie, Ing. Ph.D.cs
dc.contributor.authorMichálková, Barboracs
dc.contributor.refereeStraka Ondřej, doc. Ing. Ph.D.cs
dc.date.accepted2025-06-18
dc.date.accessioned2026-02-20T23:24:57Z
dc.date.available2024-10-15
dc.date.available2026-02-20T23:24:57Z
dc.date.issued2025-05-13
dc.date.submitted2025-05-13
dc.description.abstractTato práce se zabývá návrhem nástroje pro identifikaci parametrů na reálných datech OhioT1DM tří vybraných matematických modelů. Jedná se konkrétně o Bergmanův minimální model, Hovorkův model a Samadi model. Najdeme zde teoretický popis nemoci diabetu, různých přístupů matematického modelování metabolismu cukrů a detailní popis samotných modelů. Následně se práce zaměřuje na identifikaci jejich parametrů a na srovnání jejich přesnosti. Výsledky práce ukazují, že Samadi model po porovnání dosahuje nejlepších výsledků průměrné chyby. Přínosem této práce je vytvoření uceleného rámce, který umožňuje jak teoretické porovnání různých modelovacích přístupů, tak i praktickou personalizaci těchto modelů a identifikaci jejich parametrů na základě reálných dat.cs
dc.description.abstract-translatedThis thesis deals with the design of a tool for mathematical model parameters identification using the real clinical data OhioT1DM. Specifically, the Bergman minimal model, the Hovorka model, and the Samadi model. We will find here a theoretical description of the diabetes disease, various approaches to mathematical modeling of glucose metabolism and a detailed description of the models themselves. Thesis also focuses on identifying their parameters and comparing their accuracy. The results show that the Samadi model achieves the best average error results. The benefit of this work is the creation of a comprehensive framework that allows theoretical comparisons of different modeling approaches and practical personalization of models and identification of their parameters based on real data.en
dc.description.departmentKatedra kybernetikycs
dc.description.resultObhájenocs
dc.format49 s.
dc.identifier100386
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/66343
dc.language.isocs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezenícs
dc.rights.accessopenAccesscs
dc.subjectdiabetescs
dc.subjectmodelcs
dc.subjectidentifikacecs
dc.subjectmetrikacs
dc.subjectSimulinkcs
dc.subject.translateddiabetesen
dc.subject.translatedmodelen
dc.subject.translatedidentificationen
dc.subject.translatedmetricen
dc.subject.translatedSimulinken
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-levelBakalářskýcs
dc.thesis.degree-nameBc.cs
dc.thesis.degree-programKybernetika a řídicí technikacs
dc.titleIdentifikace modelů na reálných datech diabetu mellitucs
dc.title.alternativeModels identification based on clinical data of diabetes mellitusen
dc.typebakalářská prácecs
local.files.count5*
local.files.size5145101*
local.has.filesyes*
local.relation.IShttps://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=100386

Files

Original bundle
Showing 1 - 5 out of 5 results
No Thumbnail Available
Name:
BP_Michalkova_A21B0432P.pdf
Size:
4.53 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
VŠKP
Download
No Thumbnail Available
Name:
Zdrojovy_kod.zip
Size:
218.03 KB
Format:
ZIP
Description:
VŠKP - příloha
Download
No Thumbnail Available
Name:
PV_Michalkova_A21B0432P.pdf
Size:
57.22 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek vedoucího VŠKP
Download
No Thumbnail Available
Name:
PO_Michalkova_A21B0432P.pdf
Size:
66.98 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek oponenta VŠKP
Download
No Thumbnail Available
Name:
PB_Michalkova_A21B0432P.pdf
Size:
39.87 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Průběh obhajoby VŠKP
Download

Collections

Bachelor´s works (KKY)