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Surveillance non-invasive de la glycémie utilisant des méthodes d'apprentissage automatique

DAHANI Ameur, Directeur de thèse ; MEJDOUB Fatima Zohra+MEBARKI Marwa Manel, Auteur | Université de Saida Dr Tahar Moulay Faculté des sciences et technologie Génie Biomédical | 2024/2025

Cette étude présente le développement d’un système d’apprentissage automatique pour la prédiction non invasive de la glycémie, en exploitant le signal physiologique ECG et les paramètres cliniques collectés. Les signaux vitaux et les données c[...]

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