Wavelength-modulated differential laser photothermal radiometry for blood glucose measurements
Notice bibliographique
Résumé
A Wavelength-Modulated Differential Laser Photothermal Radiometer (WM-DPTR) technique was used for non-invasive blood glucose monitoring in the mid-IR range, where the prominent absorption peak is glucose specific and isolated from other interfering peaks in human blood. The WM-DPTR method consists of the out-of-phase modulated excitation at two discrete wavelengths 9.5 μm and 10.4 μm (near the peak and the baseline of glucose absorption), generated from two quantum cascade lasers (QCL) and the differential emission detection through a thermal-wave upconversion process via a HgCdZnTe (MCZT) detector (2-5 μm). The differential method suppresses the background signal and reduces source-detection interference, thus enhancing glucose detection sensitivity. The results from aqueous glucose phantom (0–440 mg/dl) measurements demonstrate that both amplitude and phase of the WM-DPTR signal can be used for glucose detection. The dynamic range and the sensitivity of the glucose detection are influenced greatly by the laser intensity ratio and modulation frequency. The optimal intensity ratio for high sensitivity is ~1. Other laser intensity ratios increase dynamic range but reduce sensitivity. Sensitivity increases with frequency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».