機械学習を用いた交流ナノポア計測におけるウイルス・バクテリア同定能の高度化

カテゴリ: 部門大会

論文No: 16P2-P-51

グループ名: 【E】第39回「センサ・マイクロマシンと応用システム」シンポジウム

発行日: 2022/11/07

タイトル(英語): Development of Sophisticated Identification of Viruses and Bacteriain AC Nanopore Measurement Using Machine Learning

著者名: 坂本 まあみ(東京工業大学), 山本 貴富喜(東京工業大学)

著者名(英語): Maami Sakamoto(Tokyo Institute of Technology), Takatoki Yamamoto(Tokyo Institute of Technology),

キーワード: ナノポア|機械学習|交流|ウイルス|バクテリア|nanopore|machine learning|alternating current|virus|bacteria

要約(日本語): ACナノポア法に機械学習を適用することによる粒子の識別能を評価した。直径がほぼ同一で,表面状態や材質が異なる粒子に対して分類性能を評価したところ、直径1μmと250nmの粒子グループに対してそれぞれ98.9%と99.7%の精度で各粒子を識別することに成功した。さらに,2種類のウイルスあるいは細菌を含む粒子群で,それぞれ87.7%と81.2%の精度で各粒子を識別することに成功した。

要約(英語): We evaluated the ability of machine learning to identify particles by applying the AC nanopore method (AC nanopore method) to a particle population containing two types of viruses or bacteria with an accuracy of 87.7% and 81.2%, respectively.

PDFファイルサイズ: 682 Kバイト