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J-GLOBAL ID：201002249305616088   整理番号：10A1615617

電子嗅覚を用いた血液培養サンプル中のバクテリアの直接検出

Direct Identification of Bacteria in Blood Culture Samples Using an Electronic Nose

著者 (7件)： TRINCAVELLI Marco (Oerebro Univ., Oerebro, SWE) ,  CORADESCHI Silvia (Oerebro Univ., Oerebro, SWE) ,  LOUTFI Amy (Oerebro Univ., Oerebro, SWE) ,  SOEDERQUIST Bo (Oerebro Univ., Oerebro, SWE) ,  SOEDERQUIST Bo (Oerebro Univ. Hospital, Oerebro, SWE) ,  THUNBERG Per (Oerebro Univ., Oerebro, SWE) ,  THUNBERG Per (Oerebro Univ. Hospital, Oerebro, SWE)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Engineering  (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)
巻： 57  号： 12  ページ： 2884-2890  発行年： 2010年12月 
JST資料番号： C0236A  ISSN： 0018-9294  CODEN： IEBEAX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 敗血症はバクテリアなどの血中微生物で発症するため,有効な抗生物質の早急な投与が必要だがバクテリア同定のための血液培養には36時間以上を要し,この短縮が課題である。本報では小型で低価格のガス分析用の’電子嗅覚’を用いた高速な血液培養サンプルのバクテリア検出システムを提示した。本方式では感度が重なり合った22のガスセンサによる電子嗅覚で計測データの静的および動的な特徴を抽出する。また連続した同一サンプルの複数データをサポートベクトルマシンで分類し,これをもとに事後確率推定によりバクテリアを同定する。10種のバクテリア培養を示すデータセットを用いて本手法の有効性を評価した。

シソーラス用語： *敗血症 ,  *培養 ,  *微生物検査 ,  細菌検査 ,  *匂いセンサ ,  病状経過 ,  同定 ,  血液ガス分析 ,  ガスセンサ ,  測定データ ,  特徴抽出 ,  *サポートベクトルマシン ,  パターン分類 ,  *統計的推定 ,  事後確率 ,  *細菌感染症
準シソーラス用語： *血液培養 ,  最大事後確率推定 ,  *電子嗅覚 ,  発症 ,  微生物同定

分類 (3件)： 微生物検査法  (EG02020G) ,  分析機器  (CC02020S) ,  その他の計算機利用技術  (JE14000C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 電子嗅覚 ,  血液培養 ,  サンプル ,  バクテリア