Optical method supported by machine learning for urinary tract infection detection and urosepsis risk assessment - Publikacja - MOST Wiedzy

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

  • 1

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 1

    Scopus

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 70 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi