高時間分解ACナノポア測定と機械学習による網羅的な細菌の同定

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【E】センサ・マイクロマシン部門

発行日: 2024/07/01

タイトル(英語): Comprehensive Identification of Bacteria Using High Time-resolved AC Nanopore Measurements Coupled with Machine Learning

著者名: 坂本　まあみ（東京工業大学 工学院 機械系），堀　宏輔（東京工業大学 工学院 機械系），山本　貴富喜（東京工業大学 工学院 機械系），吉田　拓音（（株）ダスキン 開発研究所），中島　玄詞（（株）ダスキン 開発研究所）

著者名(英語): Maami Sakamoto (Department of Mechanical Engineering, Tokyo Institute of Technology), Kosuke Hori (Department of Mechanical Engineering, Tokyo Institute of Technology), Takatoki Yamamoto (Department of Mechanical Engineering, Tokyo Institute of Technology), Takuro Yoshida (Research & Development DUSKIN CO., LTD.), Genji Nakashima (Research & Development DUSKIN CO., LTD.)

キーワード: ACナノポア法，細菌，ウイルス，機械学習，畳み込みニューラルネットワーク，ロックイン計測　　AC nanopore，bacteria，viruses，machine learning，convolutional neural network，lock-in measurement

要約(英語): In this study, we evaluated the performance of a comprehensive bacterial identification method that combines AC nanopore methods and machine learning. The nanopore device for bacteria was fabricated, and the classification performance was evaluated for 11 kinds of bacteria. The classification accuracy using the convolutional neural network (CNN) was 96.6%, and that using the random forest method was 41.5%. These results indicate that the combination of the AC nanopore method and CNN is a promising sensing method that can classify bacteria with high accuracy.

本誌: 電気学会論文誌E（センサ・マイクロマシン部門誌） Vol.144 No.7 （2024） 特集：第40回「センサ・マイクロマシンと応用システム」シンポジウム受賞論文

本誌掲載ページ: 181-182 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/ieejsmas/144/7/144_181/_article/-char/ja/