Non-invasive blood sugar detection by cost-effective capacitance spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Capacitance spectroscopy is a promising technique for detecting small changes in electrical properties of human blood such as conductivity, permittivity, capacitance, and dielectric constant due to the change of glucose concentration. We studied the capacitance of tissue-mimicking phantoms and the human body, in vitro and in vivo, for detecting blood sugar levels non-invasively by a simple and cost-effective setup. We found that, in tissue-mimicking phantoms, capacitance decreased ∼19 % for glucose concentration increases of 85 % with a correlation coefficient of R 2 =0.96. In the oral meal tolerance test (OMTT), the body capacitance increased less than 9 % for a 50 % increase in blood sugar level, and it followed the invasive reference with a lag time of ∼25–45 min and semi-invasive reference with a nominal time delay. This lag time is associated with the food digestion time and the diffusion time for the glucose to reach interstitial fluid from blood vessels. We also studied different types of metal pads made of copper, gold-coated copper, and aluminum with various sizes for system optimization. Considering the simplicity, low cost, easy operation, and moderate performance, this capacitive spectroscopy could potentially be a promising technique of detecting blood sugar levels and could be incorporated into other blood sugar detection techniques to reinforce the overall performance.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».