Modelización de datos espectrales complejos mediante Análisis de Datos Funcionales
La espectroscopia es un área de investigación latente en la comunidad científica, con gran aplicación en campos tales como: medicina, astronomía, seguridad, industria, etc. Las técnicas espectroscópicas tienen como resultado la adquisición de datos espectrales, que contienen información del compuesto o compuestos químicos bajo estudio a nivel molecular. En particular, en aplicaciones donde la interrogación espectral se realiza en estructuras muy complejas, como las biológicas, el uso de técnicas estadísticas avanzadas es vital para analizar e interpretar los datos espectrales. En este trabajo se valida de forma preliminar un método no invasivo para la detección de hiperglucemia sostenida, típicamente asociada a la diabetes, mediante un modelo predictivo basado en la regresión logística funcional. La aplicación de estas técnicas estadísticas permite compensar ruidos instrumentales del sistema de medida espectroscópica en los datos espectrales, facilitando su discriminación.
Palabras clave / Keywords: regresión logística funcional espectroscopia ondas milimétricas hiperglucemia sostenida diabetes
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