Wearable CSRR-based Sensor for Monitoring Glycemic Levels for Diabetics
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring glycemia levels in people with diabetes has developed rapidly over the last decade. A broad range of easy-to-use systems of reliable accuracies are now deployed in the market following the introduction of the invasive self-monitoring blood glucose meters (i.e. glucometers) that utilize the capillary blood samples from the fingertips of diabetic patients. However, the limitations and discomforts associated with these painful finger pricking devices have established a new demand for non-invasive pain-free blood glucose monitors to encourage more frequent glucose checks and thereby contribute more generously to diabetes care and prevention. In this study, a novel microwave biosensor is developed in a wearable format to enable non-invasive real-time monitoring of blood glucose level. The design comprises three cells of circular complementary split ring resonators (CSRRs) incorporated in the ground plane of an FR4 dielectric substrate. The passive sensing elements (CSRRs) are excited remotely via a coupled antenna to enable the wearable sensing in a reader/tag configuration. The CSSR-sensor is numerically modeled and analyzed for sensing the glucose concentrations relevant to diabetes condition (60-500mg/dL) by tracking the resonant amplitude variations in the frequency range 1-4GHz. The sensitivity performance of the TP-CSRR tag is practically demonstrated through in-lab measurements using a VNA setup.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».