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J-GLOBAL ID：201702216623965692   整理番号：17A1396889

Raman針により獲得されたそれらのスペクトル信号からの生物学的組織同定【Powered by NICT】

Biological tissues identification from their spectral signals acquired by a Raman needle

著者 (2件)： Yang Tangwen (Institute of Information Science, School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, 100044, China) ,  Zheng Jiawen (Institute of Information Science, School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, 100044, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EMBC  ページ： 2279-2282  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,生体組織はそれらの固有のRamanスペクトル特徴に基づいて識別した。最初に,Raman針,Ramanプローブと穿刺針から成る,は生物学的組織への挿入とそのRamanスペクトルデータを取得するために考案した。Savitzky-Golayフィルタはデータノイズを除去するために用い,ベースラインを修正するために適応逐次的罰則付き最小二乗法。データからスペクトル特徴を抽出するために,主成分分析(PCA)を用いた。スペクトル特徴に基づく生物学的組織を分類するために提案した遺伝的アルゴリズム(GA)に基づくサポートベクトルマシン(SVM)法。実験研究は,種々の動物試料を提案した方法は,異なる生物学的組織を効率的に同定できることが認められ実施した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： Ramanスペクトル ,  基準線 ,  主成分分析 ,  プローブ ,  動物 ,  最小二乗法 ,  *スペクトル ,  遺伝的アルゴリズム ,  *生体組織 ,  サポートベクトルマシン ,  フィルタ
準シソーラス用語： 実験研究 ,  スペクトル特徴 ,  穿刺針 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 針 ,  獲得 ,  スペクトル ,  生物学的組織 ,  同定