| 研究課題/領域番号 |
20K12702
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| 研究機関 | 秋田工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
菅原 英子 秋田工業高等専門学校, その他部局等, 講師 (90401950)
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| 研究分担者 |
伊藤 桂一 秋田工業高等専門学校, その他部局等, 教授 (20290702)
駒木根 隆士 秋田工業高等専門学校, その他部局等, 教授 (40370241) [辞退]
黒澤 孝裕 秋田県産業技術センター, 先端機能素子開発部, 上席研究員 (60370243)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 非侵襲診断 / リアルタイム診断 / ニューラルネットワーク |
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| 研究実績の概要 |
糖尿病の罹患率の増加が深刻な問題となっているなか，患者に負担をかけない血糖値測定環境を実現するためには，非接触かつ非侵襲な測定方法およびリアルタイム診断システムの実現が求められる．その有力な手段として，電磁波を用いた散乱波測定とヒューリスティックな識別手法を組み合わせた方法を提案し，その有用性と実現可能性を示すために次の3点について検討した．
(1)散乱波法の測定系構築：令和2年度に構築した測定系(モノスタティック測定系)での測定データの解析を進め，劣化油およびグルコース水溶液の測定・補正を行った．また，令和3年度に再構築した測定系(バイスタティック測定系)でのグルコース水溶液の散乱波測定を行った．2つの測定系の測定データを比較し，同様の特性が確認できた．
(2)グルコース水溶液の散乱波計測に適した測定周波数帯域の調査：令和3年度からひきつづき，濃度の異なるグルコース水溶液を複数作成し，上記環境での散乱波測定を行った．また，長野高専にて，同軸プローブ法によるグルコース水溶液の非誘電率測定を行った．これらの測定データより，これまで劣化油の散乱波計測に用いていた2.0GHzから2.5GHz帯で同様に測定可能であることを確認した．
(3)ニューラルネットワークによる試料の状態識別：以前の研究において，バイスタティック測定系での測定データを用いて劣化油の劣化度判別が可能であることを確認していたが，モノスタティック測定系でもニューラルネットワークを用いて判別可能であることを確認した．特に，測定データにばらつきがあっても，特徴をうまく抽出し，判別できていることが確認できた．学習済みのニューラルネットワークでは瞬時に判別ができ，リアルタイム診断に適しているといえる．劣化油と同様に，グルコース水溶液の濃度判別も行ったが，こちらは学習精度が十分ではなく，さらなるチューニングが必要である．
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