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    Model-Based Tool for Personalized Adjustment of Basal Insulin Supply in Patients With Intensified Conventional Insulin Therapy.
    Vogt, L ; Thomas, A ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 13 (2019-09-01), Heft 5, S. 928-934
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    Identifiability Analysis of Three Control-Oriented Models for Use in Artificial Pancreas Systems.
    Garcia-Tirado, J ; Zuluaga-Bedoya, C ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 12 (2018-09-01), Heft 5, S. 937-952
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    Effect of BGM Accuracy on the Clinical Performance of CGM: An In-Silico Study.
    Campos-Náñez, E ; Breton, MD
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 11 (2017-11-01), Heft 6, S. 1196-1206
    Online academicJournal
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    Stochastic Seasonal Models for Glucose Prediction in the Artificial Pancreas.
    Montaser, E ; Díez, JL ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 11 (2017-11-01), Heft 6, S. 1124-1131
    Online academicJournal
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    Clinical Impact of Blood Glucose Monitoring Accuracy: An In-Silico Study.
    Campos-Náñez, E ; Fortwaengler, K ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 11 (2017-11-01), Heft 6, S. 1187-1195
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    Hypoglycemia Prevention via Personalized Glucose-Insulin Models Identified in Free-Living Conditions.
    Toffanin, C ; Aiello, EM ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 13 (2019-11-01), Heft 6, S. 1008-1016
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    Control Limitations in Models of T1DM and the Robustness of Optimal Insulin Delivery.
    Townsend, C ; Seron, MM ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 12 (2018-09-01), Heft 5, S. 926-936
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    A model of glucose-insulin-pramlintide pharmacokinetics and pharmacodynamics in type I diabetes.
    Ramkissoon, CM ; Aufderheide, B ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 8 (2014-05-01), Heft 3, S. 529-42
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    Cross-Validation of a Glucose-Insulin-Glucagon Pharmacodynamics Model for Simulation Using Data From Patients With Type 1 Diabetes.
    Wendt, SL ; Ranjan, A ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 11 (2017-11-01), Heft 6, S. 1101-1111
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    Model identification using stochastic differential equation grey-box models in diabetes.
    Duun-Henriksen, AK ; Schmidt, S ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 7 (2013-03-01), Heft 2, S. 431-40
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    Multilevel model of type 1 diabetes mellitus patients for model-based glucose controllers.
    Garcia-Gabin, W ; Jacobsen, EW
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 7 (2013), Heft 1, S. 193-205
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    A bio-inspired glucose controller based on pancreatic β-cell physiology.
    Herrero, P ; Georgiou, P ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 6 (2012-05-01), Heft 3, S. 606-16
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    Predicting subcutaneous glucose concentration using a latent-variable-based statistical method for type 1 diabetes mellitus.
    Zhao, C ; Dassau, E ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 6 (2012-05-01), Heft 3, S. 617-33
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    Combining basal-bolus insulin infusion for tight postprandial glucose control: an in silico evaluation in adults, children, and adolescents.
    Revert, A ; Rossetti, P ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 4 (2010-11-01), Heft 6, S. 1424-37
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    Modeling the effects of subcutaneous insulin administration and carbohydrate consumption on blood glucose.
    Percival, MW ; Bevier, WC ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 4 (2010-09-01), Heft 5, S. 1214-28
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  16. Detailansicht für Treffer 16 öffnen
    Experimental evaluation of a recursive model identification technique for type 1 diabetes.
    Finan, DA ; Doyle FJ 3rd ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 3 (2009-09-01), Heft 5, S. 1192-202
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    Physical activity into the meal glucose-insulin model of type 1 diabetes: in silico studies.
    Man, CD ; Breton, MD ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 3 (2009), Heft 1, S. 56-67
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    Periodic-zone model predictive control for diurnal closed-loop operation of an artificial pancreas.
    Gondhalekar, R ; Dassau, E ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 7 (2013-11-01), Heft 6, S. 1446-60
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    Artificial pancreas: model predictive control design from clinical experience.
    Toffanin, C ; Messori, M ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 7 (2013-11-01), Heft 6, S. 1470-83
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    The identifiable virtual patient model: comparison of simulation and clinical closed-loop study results.
    Kanderian, SS ; Weinzimer, SA ; et al.
    In: Journal of diabetes science and technology, Jg. 6 (2012-03-01), Heft 2, S. 371-9
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