メダカの呼吸波を利用した水の毒性検出アルゴリズムの提案

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS10-7

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Toxicity Detection Algorithm for Water Using Ventilatory Signals of Killifish

著者名: 城明 舜磨(呉工業高等専門学校),平野 旭(呉工業高等専門学校),曽 智(広島大学),吉田 将之(広島大学),辻 敏夫(広島大学)

著者名(英語): Shumma Jomyo|Akira Hirano|Zu Soh|Masayuki Yoshida|Toshio Tsuji

キーワード: バイオアッセイ|生体電気信号|呼吸波|水質|1クラスサポートベクトルマシン異常確率|Bioassay|Biological Signal|Ventilatory Signals|Water Quality|One Class Support Vector MachineAbnormal Probability

要約(日本語): バイオアッセイとは生体応答から環境の変化を検出する手法であり，環境が生物に与える潜在的な影響の評価に有効である。メダカは，呼吸とともに呼吸波と呼ばれる生体電気信号を発し，これは環境の変化に対して鋭敏に応答することが知られている。本研究では呼吸波を用いた水の毒性検出アルゴリズムを提案する。呼吸波の特徴は水質だけでなく，メダカの心理状態などによっても時々刻々と変化する。そこで直近数時間の水質を正常と仮定して，この間の呼吸波モデルをOne Class Support Vector Machineを用いて生成し，生成モデルによる外れ値判定で水質の急激な変化や毒物混入を検出する方法を提案する。長時間連続計測に対し，心理状態の変化などに起因した短時間の信号パターンの変化について異常を示さなかった結果と毒物曝露後の検出時間および，検出精度について報告する。

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