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J-GLOBAL ID：202002290916076118   整理番号：20A2641257

安価な紙センサーと機械学習 数分以内のウイルス検知を目指して

資料名： JST News  (JST News)
巻： 2020  号： 9  ページ： 4(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： L5217A  ISSN： 1349-6085  資料種別： ニュースレター (N)
発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： COVID-19の診断ではPCR検査が使われることが多い。しかし,感度は70パーセント程度に過ぎず,時間がかかる。また,スタッフには高い専門性が求められるため人手が足りず,検査機関の負担は大きい。東京大学の南豪准教授はこの問題を解決すべく,紙を基板とした安価なセンサーデバイスを作製し,機械学習による画像処理アルゴリズムと組み合わせた新たなシステムを開発しようとしている。(著者抄録)

著者キーワード (5件)： COVID-19 ,  PSD ,  化学センサー ,  南豪 ,  アンソニー・ジェノ

タイトルに関連する用語 (4件)： 紙 ,  センサー ,  機械学習 ,  ウイルス