近赤外分光法と畳み込みニューラルネットワークを用いた牛の血中グルコース濃度推定

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2024/07/01

タイトル(英語): Estimation of Blood Concentration of Glucose in Cattle Using Near-Infrared Spectroscopy and Convolutional Neural Network

著者名: 藤井　健太朗（東京理科大学 先進工学研究科），名取　隆廣（東海大学 文理融合学部　人間情報工学科），川津　夕夏（北里大学 獣医学部 動物資源科学科），鍋西　久（北里大学 獣医学部 動物資源科学科），相川　直幸（東京理科大学 先進工学研究科）

著者名(英語): Kentaro Fujii (Faculty of Advanced Engeering, Tokyo University of Science), Takahiro Natori (Department of Human Information Engineering, School of Humanities and Science, Tokai University), Yuka Kawatsu (Department of Animal Resource Science, Veterinary Medicine, Kitasato University), Hisashi Nabenishi (Department of Animal Resource Science, Veterinary Medicine, Kitasato University), Naoyuki Aikawa (Faculty of Advanced Engeering, Tokyo University of Science)

キーワード: 近赤外分光法，血液検査，CNN，Label Distribution Learning　　near-infrared spectroscopy，blood test，CNN，Label Distribution Learning

要約(英語): Cattle blood tests are used for feed adjustment and early detection of disease. Conventional cattle blood tests pose infection risks and handling challenges. This paper proposes estimating blood glucose levels in cattle via near-infrared spectroscopy (NIRS) and a CNN model. Showing an accuracy of 94.67%, it demonstrates its effectiveness as one of the metrics in veterinary medicine.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.144 No.7 （2024） 特集：2023年電子・情報・システム部門大会

本誌掲載ページ: 681-682 p

原稿種別: 研究開発レター／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/144/7/144_681/_article/-char/ja/