使用基于Kernel的脊回归技术,通过光声谱检测随机血糖的非侵入性体内检测增加真实性
P N S B S V Prasad V1, Ali Hussain Syed1, Mudigonda Himansh2
1Department of Electronics and Communication Engineering, SRM University -AP, Neerukonda, 522240, India.
Scientific reports
|April 9, 2024
概括
这项研究引入了一个准确的,非侵入性的随机血糖监测系统,使用光声谱 (PAS) 和内核脊回归. 开发的基于物联网的设备提供了改进的糖尿病管理和早期检测.
科学领域:
- 生物医学光学 生物医学光学
- 医疗器械 医疗器械
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 非侵入性随机血糖监测对于早期糖尿病诊断和管理至关重要.
- 目前的方法需要侵入性程序,限制频繁的监测.
- 光声谱学 (PAS) 显示出对非侵入性葡萄糖检测的前景.
研究的目的:
- 开发和验证一个准确的,非侵入性的随机血糖监测系统.
- 应用核脊回归以提高使用PAS的葡萄糖检测准确度.
- 探索身体质量指数 (BMI) 对血糖调节的影响.
主要方法:
- 一个便携式的,非侵入性设备,使用905nm脉冲激光器从手指获取光声学 (PA) 信号.
- 基于多项式内核的回归模型用于数据分析.
- 从105个随机血糖样本中收集了PA信号.
主要成果:
- 该系统实现了高精度,根平均平方误差 (RMSE) 为10.94 mg/dl,平均绝对差异 (MAD) 为10.15 mg/dl,平均绝对相对差异 (MARD) 为8.86%.
- 克拉克错误网格分析和布兰德·奥尔特曼图形证实了与现有方法相比的优越性能.
- 这项研究证明了核脊回归在捕获葡萄糖监测的非线性关系方面的有效性.
结论:
- 拟议的基于物联网的PAS系统与内核脊回归提供了一个新的,准确的方法,用于非侵入性随机血糖监测.
- 这项技术有可能显著改善糖尿病诊断,控制和治疗.
- 该系统的准确性和非侵入性质代表了持续血糖监测的重大进步.
