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J-GLOBAL ID：201702244021970151   整理番号：17A1652488

逆伝搬人工神経回路網による光技術に基づくヒト血液pHの測定研究【Powered by NICT】

Measurement study of human blood pH based on optical technique by back propagation artificial neural network

著者 (3件)： Meengoen Nattakoon (Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering Prince of Songkla University Hat Yai, Songkhla 90112, Thailand) ,  Wongkittisuksa Booncharoen (Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering Prince of Songkla University Hat Yai, Songkhla 90112, Thailand) ,  Tanthanuch Sawit (Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering Prince of Songkla University Hat Yai, Songkhla 90112, Thailand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： iEECON  ページ： 1-4  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： 概念を検証するために,逆伝搬人工神経回路網(BP ANN)に基づく注射器を介してヒト血液中のpH測定のための分光法。本論文で光強度を測定し,血液pHを計算するためにセンサ及びpHの測定を作製設計の実現可能性は,光源,2個のフォトダイオードとして5LEDから構成されている。48名の被験者のスペクトルデータを測定した。主成分分析(PCA)は,冗長データの発生を低減するために収集したスペクトルデータの次元を推論に適用した。このような場合,主成分分析は血液pHを相関付けかつ予測するためのBP-ANNの入力として定着している。PCAを用いたBP-ANNにより計算した血液pHは検証と試験中の0.015と0.023919の標準誤差,検証および試験における相関係数(R)0.992と0.919で望ましい非常にaである。BP-ANNモデルの結果の精度を検査検証で3%,試験した全ての相対的分析誤差と統計的解析により産生する。結果は実際のpHによる吸光度データの間の良好な相関,およびモデルがよく一致することを証明した。,PCAを用いたBP-ANN法は注射器を介してヒト血液中のpHの吸光度検出のための可能性がある。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： 主成分分析 ,  吸光度 ,  *ヒト ,  *ニューラルネットワーク ,  pH測定 ,  光源 ,  センサ ,  相関係数 ,  フォトダイオード ,  注射器 ,  予測
準シソーラス用語： 標準誤差 ,  スペクトルデータ ,  光強度 ,  *血液pH , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 分析機器  (CC02020S) ,  有機化合物の物理分析  (CC03034A) ,  有機物質の物理分析一般  (CC03031B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 伝搬 ,  人工神経回路網 ,  光技術 ,  ヒト ,  血液pH ,  研究