A Compact Dielectric Resonator Antenna Based Microwave Sensor for Non-Invasive Blood Glucose Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
One of the major challenges with managing diabetes is non-invasive measurement and accurate reading. Microwave based measurements, especially Dielectric Resonator Antennas (DRAs) are capable to catch up the variation in blood glucose levels with the variation in tissue permittivity and frequency shift. The aim of this research work is to investigate the proof of concept for non-invasive blood glucose monitoring using a Cylindrical Dielectric Resonator Antenna (DRA). The proposed CDRA operates at a frequency of 4.187 GHz, utilizing a high-dielectric permittivity (εr = 9.9) resonator material. The sensing method involves positioning the patient's thumb over the resonator, where fluctuations in blood permittivity caused by glucose concentration modify the input impedance, resulting in a detectable frequency shift. A three-dimensional (3D) electromagnetic model of the human thumb has been designed and simulated in CST Microwave Studio at 4.75 GHz, utilizing the Cole–Cole dispersion model to examine the interaction between the CDRA sensor and biological tissue. The proposed antenna achieved a simulated gain of 6.509 dBi and a directivity of 6.964 dBi which is very good while compared with microstrip antennas. The frequency shifts associated with differences in permittivity proves the potential for non-invasive detection of glucose level changes. The sensor's sensitivity against Cole-Cole model is estimated to be 1.87 kHz/mg/dL and the estimated sensitivity of aqueous glucose solution is approximately 0.7 MHz/mg/dL. The proposed CDRA-based blood glucose sensing system effectively correlates resonant frequency fluctuations with glucose concentration, revealing significant potential for future incorporation into compact, wearable, and real-time glucose monitoring device.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».