論文の概要: Derivative-Based Mir Spectroscopy for Blood Glucose Estimation Using Pca-Driven Regression Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07821v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 15:58:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 23:20:26.431416
• Title: Derivative-Based Mir Spectroscopy for Blood Glucose Estimation Using Pca-Driven Regression Models
• Title（参考訳）: Pca-Driven Regression Modelを用いた血液グルコース推定のための導電性ミラー分光法
• Authors: Saeed Mansourlakouraj, Hadi Barati, Mehdi Fardmanesh,
• Abstract要約: 我々は、Threshold-Based Derivative (TBD) とAdaptive Derivative Peak Detection (ADPD) の2つの革新的な方法を紹介した。 これらの手法は、中赤外分光法(MIR)を用いた血糖値推定のための学習モデルの精度を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, we presented two innovative methods, which are Threshold-Based Derivative (TBD) and Adaptive Derivative Peak Detection(ADPD), that enhance the accuracy of Learning models for blood glucose estimation using Mid-Infrared (MIR) spectroscopy. In these presented methods, we have enhanced the model's accuracy by integrating absorbance data and its differentiation with critical points. Blood samples were characterized with Fourier Transform Infrared (FTIR) spectroscopy and advanced preprocessing steps. The learning models were Ridge Regression and Support Vector Regression(SVR) using Leave-One-out Cross-Validation. Results exhibited that TBD and ADPD significantly outperform basic used methods. For SVR, the TBD increased the r2 score by around 27%, and ADPD increased it by around 10%. these Ridge Regression values were between 36% and 24%. In addition, Results demonstrate that TBD and ADPD significantly outperform conventional methods, achieving lower error rates and improved clinical accuracy, validated through Clarke and Parkes Error Grid Analysis.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Threshold-Based Derivative (TBD) とAdaptive Derivative Peak Detection (ADPD) の2つの革新的な手法を提案する。 提案手法では,吸収率データと識別を臨界点と組み合わせることで,モデルの精度を向上した。 血液サンプルはFourier Transform Infrared(FTIR)分光法と高度な前処理法で特徴づけられた。 学習モデルは、Leave-One-out Cross-Validationを用いたリッジ回帰とサポートベクトル回帰(SVR)である。 その結果, TBDおよびADPDは基本的使用法よりも有意に優れていた。 SVRでは、TBDはr2スコアを約27%増加させ、ADPDは約10%増加させた。 これらのリッジ回帰値は36%から24%であった。 さらに, TBDとADPDは従来手法よりも有意に優れ, 誤り率の低下と臨床精度の向上がClarkとParkes Error Grid Analysisで実証された。

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