![](/images/graphics-bg.png)
Noninvasive Glucose Measurement Using Machine Learning and Neural Network Methods and Correlation with Heart Rate Variability
المؤلفون المشاركون
Trontelj, Janez
Tasic, Jurij
Gusev, Marjan
Poposka, Lidija
Spasevski, Gjoko
Kostoska, Magdalena
Koteska, Bojana
Simjanoska, Monika
Ackovska, Nevena
Stojmenski, Aleksandar
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-01-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Diabetes is one of today’s greatest global problems, and it is only becoming bigger.
Constant measuring of blood glucose level is a prerequisite for monitoring glucose blood level and establishing diabetes treatment procedures.
The usual way of glucose level measuring is by an invasive procedure that requires finger pricking with the lancet and might become painful and obeying, especially if this becomes a daily routine.
In this study, we analyze noninvasive glucose measurement approaches and present several classification dimensions according to different criteria: size, invasiveness, analyzed media, sensing properties, applied method, activation type, response delay, measurement duration, and access to results.
We set the focus on using machine learning and neural network methods and correlation with heart rate variability and electrocardiogram, as a new research and development trend.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gusev, Marjan& Poposka, Lidija& Spasevski, Gjoko& Kostoska, Magdalena& Koteska, Bojana& Simjanoska, Monika…[et al.]. 2020. Noninvasive Glucose Measurement Using Machine Learning and Neural Network Methods and Correlation with Heart Rate Variability. Journal of Sensors،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190730
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gusev, Marjan…[et al.]. Noninvasive Glucose Measurement Using Machine Learning and Neural Network Methods and Correlation with Heart Rate Variability. Journal of Sensors No. 2020 (2020), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190730
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gusev, Marjan& Poposka, Lidija& Spasevski, Gjoko& Kostoska, Magdalena& Koteska, Bojana& Simjanoska, Monika…[et al.]. Noninvasive Glucose Measurement Using Machine Learning and Neural Network Methods and Correlation with Heart Rate Variability. Journal of Sensors. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190730
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1190730
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)