用于实时葡萄糖检测的 AI 赋能智能卫生系统
系统与控制
2025-09-24 v1 系统与控制
摘要
本研究提出了一种智能尿液健康监测系统，该系统包含一个共面波导(CPW)馈电缝隙环形天线生物传感器，旨在分析各种尿液样本。当暴露于五种特定尿液条件时，该天线表现出与其 1.42 GHz 基线工作频率明显不同的谐振频率偏移。这些可测量的频率变化使该天线能够作为用于尿液生物标志物检测的有效微波传感器。文中还讨论了一种潜在的基于人工智能的卷积神经网络长短期记忆(CNN-LSTM)框架，以克服频率响应重叠的局限性，旨在提高健康状况检测的准确性。这些组件有助于开发一种智能马桶系统，该系统在壁挂式小便器屏幕上显示实时健康信息，而无需用户付出任何努力或改变行为。
引用
@article{arxiv.2509.19107,
title = {AI-Enabled Smart Hygiene System for Real-Time Glucose Detection},
author = {Khan Masood Parvez and Sk Md Abidar Rahaman and Ali Shiri Sichani and Hadi AliAkbarpour},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.19107},
year = {2025}
}