流路幾何設計に基づく空間変調電場を用いた AI 駆動 AC ナノポア法の識別精度向上

カテゴリ：部門大会

論文No：10P2-D-1

グループ名：【E】第42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：2025/11/3

タイトル(英語)：Improving the discrimination accuracy of AI-driven AC nanopore method using spatially modulated electric field based on channel geometry design

著者名：*平田 智也（東京科学大学）, 佐藤 璃空（東京科学大学）, 山本 貴富喜（東京科学大学）

著者名(英語)：

キーワード：AI,ナノポア,細菌,センサ,超微小電流,AI,Nanopore,Bacteria,Sensor,Ultra-low current

要約(日本語)：AI駆動ACナノポア法の識別性能向上を目指し、流路形状で電場へ空間変調を導入し、粒子との相互作用を増幅して応答波形に反映させる手法を評価した。設計・作製した4種の形状を評価した結果、3種の粒子識別において、基準となる直方体型に対し、テーパー型が正解率87.8%と最高値を示した。一方、他の形状は正解率が低下する結果となった。以上より、幾何学的空間変調は識別能を左右する設計因子となることを実証した。

要約(英語)：We evaluated AI-driven AC nanopore sensing using spatially modulated electric fields through channel geometries across four designs. In three-particle classification, the tapered channel achieved the highest accuracy (87.8%) compared to the rectangular baseline, while other designs showed reduced accuracy. This demonstrates that geometric spatial modulation influences classification performance.

PDFファイルサイズ：1,134Kバイト