Wyszukiwarka
Optical method supported by machine learning for urinary tract infection detection and urosepsis risk assessment
Abstrakt
The study presents an optical method supported by machine learning for discriminating urinary tract infections from an infection capable of causing urosepsis. The method comprises spectra of spectroscopy measurement of artificial urine samples with bacteria from solid cultures of clinical E. coli strains. To provide a reliable classification of results assistance of 27 algorithms was tested. We proved that is possible to obtain up to 97% accuracy of the measurement method with the use of use of machine learning. The method was validated on urine samples from 241 patients. The advantages of the proposed solution are the simplicity of the sensor, mobility, versatility, and low cost of the test.
Cytowania
-
3
CrossRef
-
0
Web of Science
-
6
Scopus
Autorzy (6)
-
Michał Markuszewski
Cytuj jako
Pełna treść
pobierz publikację
pobrano 23 razy
- Wersja publikacji
- Accepted albo Published Version
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1002/jbio.202300095
- Licencja
-
otwiera się w nowej karcie
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuły w czasopismach
- Opublikowano w:
-
Journal of Biophotonics
nr 16,
strony 1 - 8,
ISSN: 1864-063X - Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2023
- Opis bibliograficzny:
- Wityk P., Sokołowski P., Szczerska M., Cierpiak K., Krawczyk B., Markuszewski M.: Optical method supported by machine learning for urinary tract infection detection and urosepsis risk assessment// Journal of Biophotonics -Vol. 16,iss. 9 (2023), s.1-8
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1002/jbio.202300095
- Źródła finansowania:
-
- Inkubator GUMed
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 120 razy
Publikacje, które mogą cię zainteresować
Predictions of cervical cancer identification by photonic method combined with machine learning
- M. Kruczkowski,
- A. Drabik-Kruczkowska,
- A. Marciniak
- + 3 autorów
2022