研課題
J-GLOBAL ID：202104001068451532
研究課題コード：12101817
分光特性クラスタリングによる2次元分光データの選定
実施期間：2012 - 2013
実施機関 (1件)：
研究責任者：
(
, 工学部知能機械システム工学科, 博士研究員 )
研究概要：
結像型2次元フーリエ分光法は、計測深さを合焦面に限定して2次元で分光吸光度分布の計測が可能である。しかし、実際の計測では光源のゆらぎや温度・湿度をはじめとする計測環境の影響を受けるため、高精度な血糖値計測を実現するには様々な外乱に頑健な解析が必要である。そこで本研究では、分光データから外乱を除去することが可能な分光データ補正アルゴリズムを開発した。提案手法では、分光データに混入する種々の外乱を除去できるため、環境変化に頑健な計測を実現することができる。100mg/dl~200mg/dlのグルコース水溶液を計測した分光データを補正した結果、吸光度と濃度の相関係数が約23%改善された。今後は、生体から計測した分光データに開発した手法を適用し評価を行なう。
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