@article{Matović V. 2021-05-29,
author = { Matović V. ,  Trbojević-Stanković J. ,  Matija L. ,  Sarac D. ,  Vasić-Milovanović A. ,  Petrović A. },
title = {Прогнозирование гипергликемии с использованием спектра в ближнем ИК-диапазоне отработанного диализирующего раствора у пациентов, находящихся на гемодиализе},
year = {2021},
publisher = {NP «NEICON»},
abstract = {Спектроскопия в ближней ИК-области использована как метод неинвазивного онлайн выявления гипергликемии из отработанного диализирующего раствора у пациентов, находящихся на гемодиализе. Для отделения гликемии в норме от гипергликемии использованы частичная регрессия наименьших квадратов и алгоритмы машинного обучения: случайный лес (RF), логистическая регрессия, K-ближайший сосед (KNN), метод опорных векторов (SVM), классификатор “Дерева решений” и гауссов наивный Байес (NB). Эти методы использованы для одного и того же набора данных.Оценки проведены по площади под кривой. Уровень глюкозы в сыворотке крови представлен в виде биномиальной переменной, где 0 - уровень глюкозы в пределах референтного диапазона, 1 - уровень глюкозы за пределами нормы. Методы машинного обучения применены в качестве более специфических методов классификации. Методы RF и SVM показывают наилучшую точность классификации при прогнозировании гипергликемии, “Дерево решений” и NB - среднюю.},
URL = {https://www.academjournals.by/publication/15684},
eprint = {https://www.academjournals.by/files/15640},
journal = {Журнал прикладной спектроскопии},
}