您也可能阅读
通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。
Narmatha Chellamani1, Saleh Ali Albelwi1, Manimurugan Shanmuganathan1
1Faculty of Computers and Information Technology, University of Tabuk, Tabuk 71491, Saudi Arabia.
这项研究提出了一种非侵入性方法,用于监测血糖水平 (BGLs),使用深度学习和光多缩学 (PPG) 信号. 开发的深度稀疏囊网络 (DSCNet) 模型提供了准确的BGL估计,改善了糖尿病管理.
科学领域:
背景情况:
研究的目的:
主要方法:
主要成果:
结论: