Monitoring changes in urine from diabetic rats using ATR-FTIR and Machine Learning
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2023
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INTERNATIONAL CONFERENCE ON OPTICAL MEMS AND NANOPHOTONICS; SBFOTON INTERNATIONAL OPTICS AND PHOTONICS CONFERENCE
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Resumo
Here, we aim to better characterize diabetes mellitus (DM) by analyzing 149 urine spectral samples, comprising of diabetes versus healthy control groups employing ATR-FTIR spectroscopy, combined with a 3D discriminant analysis machine learning approach. Our results depict that the model is highly precise with accuracy close to 100%.
Como referenciar
FAROOQ, SAJID; PERES, DANIELLA L.; CAIXETA, DOUGLAS C.; LIMA, CASSIO; SILVA, ROBINSON S. da; ZEZELL, DENISE M. Monitoring changes in urine from diabetic rats using ATR-FTIR and Machine Learning. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON OPTICAL MEMS AND NANOPHOTONICS; SBFOTON INTERNATIONAL OPTICS AND PHOTONICS CONFERENCE, July 31 - August 3, 2023, Campinas, SP. Proceedings... Piscataway, NJ, USA: IEEE, 2023. DOI: 10.1109/OMN/SBFOTONIOPC58971.2023.10230957. Disponível em: http://repositorio.ipen.br/handle/123456789/34579. Acesso em: 20 Mar 2026.
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