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在android开发上运行机器学习算法作为数据处理分析
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2022-10-24
吕钢格
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描述
通过非侵入性手段快速诊断 1 型糖尿病 (DM1) 是在全科医生或其他专业工作人员参与之前为护理人员提供检测机制的理想方法。主要通过尿和血酮样品获得糖尿病测试，但是这些方法是侵入性的、昂贵的、耗时的和不方便的。呼吸中有机化合物的化学分解分析可以提供葡萄糖水平的指示。借助连接到 Arduino 的合适 VOC 传感器和一些数据处理，可以分析酮体、乙醇、甲醇和其他外源化合物的成分。酮体监测为糖尿病水平监测提供了一种有效的方法，方便、无创的诊断。这里使用 Arduino Uno 采集和处理后的 VOC 数据通过蓝牙和 NFC 通信传输到手机，并分析和显示结果。我们计划在 android 开发上运行一些机器学习算法作为数据处理和分析。糖尿病水平将与从其他侵入性方法获得的数据进行比较。
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