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J-GLOBAL ID：202002285680810410   整理番号：20A1021124

微生物増殖解析のための埋め込みニューラルネットワークシステム【JST・京大機械翻訳】

Embedded neural network system for microorganisms growth analysis

著者 (8件)： Bliznuks D. (Riga Technical Univ. (Latvia)) ,  Chizhov Y. (Riga Technical Univ. (Latvia)) ,  Bondarenko A. (C.T.Co. Ltd. (Latvia)) ,  Uteshev D. (C.T.Co. Ltd. (Latvia)) ,  Liepins J. (Univ. of Latvia (Latvia)) ,  Zolins S. (Univ. of Latvia (Latvia)) ,  Lihachev A. (Univ. of Latvia (Latvia)) ,  Lihacova I. (Univ. of Latvia (Latvia))
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 11457  ページ： 1145720-7  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,実験室環境における微生物の成長分析のための自律システムを提示する。以前の研究で示されたように,レーザスペックル分析により,成長細菌による基質のサブミクロン変化の検出が可能になった。スペックル解析にニューラルネットワークを用いることにより,安価な光学素子とエレクトロニクス素子を用いて微生物の成長を評価できる自律システムの開発が可能である。システムは,埋め込み処理モジュール,CMOSカメラ,670nmレーザダイオード,および外部画像記憶システムに接続するための任意のWiFiモジュールを含んでいる。小さいサイズのために,システムは一定の湿度と温度で実験室incubータに完全に置くことができた。レーザダイオードを用いることにより,微生物基板を有するPetri皿をスペックルパターンで照射した。埋め込まれたカメラと処理システムは画像を得て,ニューラルネットワークで処理するためにそれらを保存する。ニューラルネットワークは,空間スペックル分散だけでなく時間変化も符号化する能力を持つ「3D ConvNet」アーキテクチャを利用する。畳込みアプローチにより,訓練パラメータの数を大幅に低減し,訓練と検出時間を低減した。神経回路網訓練は200の細菌コロニーを用い,追加の300の領域を細菌なしで使用した。結果において,訓練されたニューラルネットワークは0.95の精度スコアに達して,それはこの方式の正当性を証明した。COPYRIGHT SPIE. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  畳込み ,  半導体レーザ ,  *微生物 ,  湿度 ,  *ニューラルネットワーク ,  細菌 ,  自律系 ,  電子技術 ,  スペックル ,  コロニー ,  三次元 ,  計算機アーキテクチャ ,  神経回路網
準シソーラス用語： 低価格 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 微生物増殖 ,  解析 ,  埋め込み ,  ニューラルネットワーク