Wyszukiwarka
Application of UV-VIS Spectroscopy and Machine Learning Methods in Glucosuria Diagnostics: A Phantom Study
Abstrakt
In this study, UV-VIS spectroscopy was used as a tool for detecting low glucose concentrations in urine. Measurements were performed on artificial urine samples and solutions with 0.1% and 0.2% glucose, covering both normal and pathological thresholds. Among the evaluated models, Random Forest reached 0.887for the 0.1% glucose sample, while Logistic Regression achieved 0.7796 for the 0.2% glucose sample, demonstrating high effectiveness in distinguishing glucose levels.The results confirm that the integration of UV-VIS spectroscopy and machine learning has the potential to serve as a fast and non-invasive screening tool for the early detection of metabolic disorders.
Cytowania
-
0
CrossRef
-
0
Web of Science
-
0
Scopus
Cytuj jako
Pełna treść
- Wersja publikacji
- Accepted albo Published Version
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.4302/plp.v17i1.1319
- Licencja
-
otwiera się w nowej karcie
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuły w czasopismach
- Opublikowano w:
-
Photonics Letters of Poland
nr 17,
strony 16 - 19,
ISSN: 2080-2242 - Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2025
- Opis bibliograficzny:
- Babińska M., Władziński A.: Application of UV-VIS Spectroscopy and Machine Learning Methods in Glucosuria Diagnostics: A Phantom Study// Photonics Letters of Poland -Vol. 17,iss. 1 (2025), s.16-19
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.4302/plp.v17i1.1319
- Źródła finansowania:
-
- Publikacja bezkosztowa
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 0 razy