0% Complete
فارسی
Home
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Analyzing Blood Glucose Levels with Near Infra-Red Spectroscopy and Chemometric Multivariate Methods
Authors :
Hadi Barati
1
Arian Mousavi Madani
2
Soheil Moradi
3
Mohammad Mohsen Ebrahimi Seyghalan
4
Mehdi Fardmanesh
5
1- Sharif University of Technology
2- Sharif University of Technology
3- Sharif University of Technology
4- Sharif University of Technology
5- Sharif University of Technology
Keywords :
Blood glucose،near infrared،Lambert-Beer law،principal components regression،molar absorptivity
Abstract :
In this work, the blood NIR absorbances are recorded using the FT-IR method. It is shown that when the absorbance curves are multiplied by the first derivative of the water absorbance spectrum as well as by the first derivative of the glucose absorbance, the peaks related to the water interferent in the blood are effectively removed from the blood absorbance spectra, allowing for better distinction of the peaks of the blood glucose. The PCR prediction using this method shows smaller errors compared to the PCR employing the net absorbances, while the number of derived principal components is smaller in the PCR method based on the derivatives than the one based on the net absorbances. Additionally, the prediction of blood glucose levels using a linear regression model based on the molar absorptivity of glucose also demonstrates acceptable accuracy.
Papers List
List of archived papers
پیشبینی وضعیت ترافیک با استفاده از الگوریتم KNN یک مطالعه موردیبر اساس دادههای دوماهه ترافیک
متین نهاوندی
Smart Injectable Hydrogels: From In-Situ Gelation to On-Demand Drug Release in Regenerative Medicine
Leyla Mirzaei - Adnan Alizadeh Naeini - Neda Sadat Miragha Babaei
بهینهسازی ساختار نانوالیافی داربست پلیمری با دندریمر پلی آمیدو آمین برای استفاده در مهندسی بافت عصب
حمید جبار
نقش هوش مصنوعی در بهینهسازی فرآیندهای بازاریابی دیجیتال برای کسبوکارهای صنعتی
جواد قهرمان زاده
Multi-Modal Brain Tumor Diagnosis via Hybrid Vision Transformers and CNNs: A Deep Learning Approach
Alireza Haghighatjoo - Fatemeh Noori - Peyman Afshari Bijarbaneh - Seyed Amirhossein Mousavi
تاثیر هوش مصنوعی بر توسعه اقتصاد حسابداری
نیما قاسم زاده شهرک - سعید انورخطیبی - سلمان عبدی
پذیرش فناوری هوش مصنوعی در بین کارکنان واحدهای مالی و حسابداری در صنعت خدمات اشتراکی
زهرا اسمی - معصومه جعفری - فرهاد جباری متین
Designing a Machine Learning Model with LSTM and CNNs to Make the Quality Control Process of Liquefied Gas Tankers Intelligent
Raha Pakzad
Late Fusion-Based Deep Learning for Breast Cancer Classification in Mammography
Mehdi Baharloo - Ata Jodeiri
بهبود راهکار انتخاب ویژگی ترکیبی با ارزیابی یکپارچه روابط خطی و غیرخطی ویژگیها
سید مجتبی سیف
more
Samin Hamayesh - Version 42.4.1