Development and assessment of linear regression techniques for modeling multisensor data for non-invasive continuos glucose monitoring

Solianis Monitoring AG (Zurigo, Svizzera) ha recentemente proposto un multisensore non invasivo per il monitoraggio continuo della glicemia, basato su una combinazione di sensori dielettrici e ottici. Lo scopo del progetto di ricerca in collaborazione con Solianis Monitoring AG consiste nello sviluppo e nella valutazione di un modello per la stima della glicemia a partire da dati del multisensore. In questo lavoro di tesi tre differenti metodi per la stima di un modello multivariato di regressione lineare saranno valutati e confrontati: Ordinary Least Squares (OLS), Partial Least Squares (PLS) and Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO). Prima verranno descritti i tre metodi dal punto di vista metodologico e algoritmico. Successivamente, i tre metodi saranno applicati ad un database di 32 esperimenti nei quali misure del multisensore e valori reali della glicemia sono aquisite in parallelo. Infine saranno proposti alcuni metodi per un ulteriore miglioramento delle stime dei profili glicemici.