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http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/2419| Cuantificación de hemoglobina glicosilada y glucosa in vivo usando espectroscopia Raman y redes neuronales artificiales | |
| Naara González-Viveros | |
| Jorge Castro Ramos María del Pilar Gómez Gil HECTOR HUGO CERECEDO NUÑEZ | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-SinDerivadas | |
| Raman spectroscopy Artificial neural networks In vivo glucose measurement In vivo HbAɪᴄ measurement | |
| This research introduces a novel model for the quantification of glycated hemoglobin (HbAɪᴄ) and glucose in diabetic and non-diabetic patients, which is based on Raman spectroscopy as well as in classification and regression techniques using artificial neural networks (ANN). Our proposal was tested in 42 diabetics and 4 non-diabetic volunteers using Raman spectra signals obtained from their forearms, wrists, index fingers, and blood serum. Base values of HbAɪᴄ and glucose were obtained from standard laboratory tests; the analyzed HbAɪᴄ values ranged from 5.2 % to 14 % and glucose values ranged from 56 to 400 mg/dL. Different methods for feature selection as well as feature extraction were analyzed, including RReliefF (Regression ReliefF), CSF (Correlation Selection Feature), Wrapper, and PCA (Principal Component Analysis), in order to find a combination producing the lowest Root Mean Square Error in Cross-Validation (RMSE-CV). Indeed, we propose a feature enhancement method based on Kohonen’s self-organizing maps (SOM) applied to Raman spectra, showing an improvement in calculated glucose and HbAɪᴄ values. In addition, spectroscopic characterization of pure HbAɪᴄ and glucose was carrie out, locating representative Raman peaks; the molecular assignment was made according to the reported in the literature. These peaks were consistent with the ones found in the in vivo and in vitro spectra obtained from volunteers. As overall, we obtained an RMSE-CV of 11.86 ± 5.45 mg/dL using a model based on RReliefF and SOM network when quantifying glucose in serum, which is better compared to works reported in the state of the art, when methods of feature selection were not used. Regarding the in vivo measurements, an error of 0.69 % ± 0.07 was obtained to determine the HbAɪᴄ concentrations in volunteers. It should be noted that no work has been reported nowadays in which the percentage of HbAɪᴄ in humans has been directly quantified; Esta investigación presenta un modelo novedoso para la cuantificación de hemoglobina glicosilada (HbAɪᴄ) y glucosa en pacientes diabéticos y no diabéticos, el cual se basa en espectroscopia Raman, así como en técnicas de clasificación y regresión mediante redes neuronales artificiales (ANN). Esta propuesta se probó en 42 voluntarios diabéticos y 4 no diabéticos utilizando las señales de espectros Raman obtenidas de sus antebrazos, muñecas, dedos índices y suero sanguíneo. Los valores base de HbAɪᴄ y glucosa se obtuvieron de pruebas estándar de laboratorio; los valores de HbAɪᴄ analizados oscilaron entre 5,2 y 14% y los valores de glucosa oscilaron entre 56 y 400 mg/dL. Se analizaron diferentes métodos para la selección de características, así como para la extracción de características, incluidos RReliefF (Regresión ReliefF), CSF (selección de característica por correlación), Wrapper (método de envoltura) y PCA (Análisis de Componentes Principales), con el fin de encontrar la combinación que produjera el menor error dado por la raíz del error cuadrático medio en validación cruzada (RMSE-CV, por sus siglas en inglés). También, se propone un método de mejoramiento de características basado en los mapas auto-organizados de Kohonen (SOM, por sus siglas en inglés) aplicados a los espectros Raman, que muestra una mejora en la predicción de valores de glucosa y HbA1c. Además, se realizó una caracterización espectroscópica de HbA1c pura y glucosa, en donde se localizaron los picosRaman representativos, así mismo se realizó la asignación molecular de acuerdo con los valores reportados en la literatura. Estos picos fueron coherentes con los encontrados en los espectros in vivo e in vitro obtenidos de voluntarios. En general, se obtuvo un RMSE-CV de 11.86 ± 5.45 mg/dL utilizando un modelo basado en RReliefF y red SOM al cuantificar la glucosa en suero, lo cual es mejor comparado con trabajos reportados en el estado del arte, en los cuales no utilizan métodos de selección de características. Con respecto a las mediciones in vivo se obtuvo un error de 0.69% ± 0.07 para determinar las concentraciones de HbAɪᴄ en voluntarios en las mediciones de la muñeca, cabe resaltar que hasta la fecha no se ha reportado algún trabajo en el estado del arte en el cual se cuantifique directamente el porcentaje de HbAɪᴄ en humanos, siendo este el primero. | |
| Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| 2021-06 | |
| Tesis de doctorado | |
| Español | |
| Estudiantes Investigadores Público en general | |
| González Viveros, Naara, (2021), Cuantificación de hemoglobina glicosilada y glucosa in vivo usando espectroscopia Raman y redes neuronales artificiales, Tesis de Doctorado, Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica. | |
| ÓPTICA | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Doctorado en Óptica |
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