Noninvasive Glucose Sensing in Aqueous Solutions Using an Active Split-Ring Resonator
Notice bibliographique
Résumé
It is shown here that microwave sensors can be used to monitor glucose in serum concentration with minimum detectable as well as resolution of 1 mMol ·L-1( ≈ 18 mg ·dL-1). The ultrasensitive detection technique relies on a split ring resonator, operating at the frequency of 1.156 GHz, as the core of the sensor where its loss is compensated to enhance the quality factor from ~ 190 (passive mode) to ~ 3850 (active mode) to enable high resolution (modified frequency detection error from ±12 kHz down to ±2.5 kHz) frequency-shift sensing. Initially, glucose concentrations of 100-1000 mMol ·L-1(1800-18000 mg ·dL-1) in water were detected within 250 kHz of dynamic range (between two spectrum ends). Selectivity of the sensor to glucose is verified with respect to common interstitial fluid ingredients with biological levels. Finally, to enhance the resolution of the proposed sensor, its loss-compensation is further improved leading to increased accuracy of measuring glucose samples in a 0.9 % NaCl solution containing 10 % horse serum that closely resembles blood plasma and interstitial fluid. This allows exploration of lower concentrations in the physiological range 1-30 mMol ·L-1(18-540 mg ·dL-1) with improved frequency detection error down to ±0.75 kHz for two cases of with/without serum solutions with dynamic range of 30 kHz/38 kHz. The highly accurate glucose monitoring technique could be utilized for developing noninvasive glucose sensors for biomedical applications in real-time glucose monitoring.
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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 | 0,000 | 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 ».