Glucose monitoring measuring blood glucose using vertical cavity surface emitting lasers (VCSELs)
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes Mellitus is a common chronic disease that is an ever-increasing public health issue. Continuous glucose monitoring has been shown to help diabetes mellitus patients stabilize their glucose levels, leading to improved patient health. Hence, a glucose sensor, capable of continuous real-time monitoring, has been a topic of research for three decades. Current methods of glucose monitoring, however, require taking blood samples several times a day, hence patient compliance is an issue. Optical methods are one of the painless and promising methods that can be used for blood glucose predictions. However, having accuracies lower than what is acceptable clinically has been a major concern. To improve on the accuracy of the predictions, the signal-to-noise ratio in the spectrum can be increased, for which the use of thermally tunable vertical cavity surface emitting lasers (VCSELs) as the light source to obtain blood absorption spectra, along with a multivariate technique (Partial Least Square (PLS) techniques) for analysis, is proposed. VCSELs are semiconductor lasers with small dimensions and low power consumption, which makes them suitable for implants. VCSELs provide higher signal-to-noise ratio as they have high power spectral density and operate within a small spectrum. In the current research, experiments were run for the preliminary investigations to demonstrate the feasibility of the proposed technique for glucose monitoring. This research involves preliminary investigations for developing a novel optical system for accurate measurement of glucose concentration. Experiments in aqueous glucose solutions were designed to demonstrate the feasibility of the proposed technique for glucose monitoring. In addition, multivariate techniques, such as PLS, were customized for various specific purposes of this project and its preliminary investigation. This research will lead to the development of a small, low power, implantable optical sensor for diabetes patients, which will be a major breakthrough in the area of treating diabetes patients, upon successful completion of this research and development of the device.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».