味覚経路の計算モデル:神経伝導機構に基づく電子舌のための生体模倣アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Zheng Wenbo; Men Hong; Shi Yan; Ying Yuxiang; Liu Jingjing; Liu Qingjun

文献

J-GLOBAL ID：202202226467982476 整理番号：22A1086223

味覚経路の計算モデル:神経伝導機構に基づく電子舌のための生体模倣アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Computational Model of Taste Pathways: A Biomimetic Algorithm for Electronic Tongue Based on Nerve Conduction Mechanism

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資料名：
巻： 22 号： 7 ページ： 6859-6870 発行年： 2022年
JST資料番号： W1318A ISSN： 1530-437X CODEN： ISJEAZ 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

電子舌(e-tongue)によるデータ処理の味覚伝導機構に関する研究は不足している。これらの機構は,e-tongueシステムによる味覚物質の同定に影響する。本研究は味覚物質を同定するための神経伝導機構に基づく味覚経路の計算モデルを提案した。本研究は,Katchalskyモデルに基づくヒト味覚経路をモデル化し,臨界経路構造のモデリング形態の合理性を検証した。次に,本研究はモデルノードの応答状態とパワースペクトル密度をシミュレートして,計算モデルの生物工学的性能を検証した。結果は,最初に,計算モデルが味覚経路の動特性を記述することを示した。第二に,経路構造の相図はカオス的特性を明らかにした。この結果は,モデリング形式が合理的であることを示した。第三に,刺激されたとき,モデルノードは高速応答を示した。刺激の間,モデルノードのパワースペクトル密度は1/f特性を示した。高速応答能力と1/f特性は計算モデルの生物工学的性能を反映した。最後に,計算モデルを用いてビール,茶およびリンゴ試料を同定した。他の分類法と比較して,計算モデルは93.33%,94.00%,および76.67%のより良い分類結果,0.9833,0.9850,および0.9417の最良の特異性,およびビール,茶,およびリンゴサンプルの同定のためのそれぞれ0.9180,0.9261,および0.7245の最良のカッパ係数を達成した。結論として,計算モデルは味覚物質を効果的に同定できる。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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