2019 Fiscal Year Annual Research Report
| Project/Area Number |
17H02109
|
|---|
| Research Institution | Nagaoka University of Technology |
|---|
Principal Investigator |
和田森 直 長岡技術科学大学, 工学研究科, 助教 (60303179)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中川 匡弘 長岡技術科学大学, 工学研究科, 教授 (60155687)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| Keywords | 光音響分光法 / 内因性ガス / 内視鏡 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
最近、人が病気ごとに固有のニオイを発する性質を診断に役立てようとする試みが注目されている。ニオイの診断的価値を明確にするためには、試料の採取方法の改良と分析時間の短縮とが必要と指摘されている。
そこで、研究初期より超微量ガス分析に対する超高感度性が提唱されている光音響分光法(Photoacoustic Spectroscopy; PAS)を応用して、内因性ガスが排出される部位付近で採取、分析するために、内視鏡の鉗子管路を挿通可能な寸法のPA式嗅覚センサを開発した。さらに、数百、数千種類ともいわれる干渉ガス成分の影響を低減するために、3種の発振波長の半導体レーザ装置とそれらの光出力、変調、波長を調整する光源制御装置を開発した。また、最大4台のマスフローコントローラを制御できるマスフロー/圧力プログラマと2台のマスフローコントローラ、圧力計から構成される混合ガス制御装置に1台のマスフローコントローラを追加し、3種の混合ガスを自動生成、連続、自動測定できるように改良した。
これらを用いて、既知濃度で調整した混合ガスに対するPA式嗅覚センサの感度特性評価をった。その結果、CO2の濃度1%以上で依存した最大振幅周波数における振幅を確認した。この値は光音響分光法のガス分析に対する能力からすれば不十分であった。
そこで、各波長、各変調周波数におけるPA信号の混合ガスに対する感度特性から、原因物質の構成とニオイを対応付けるパターン認識による濃度推定の検討を始めた。パターン認識には、学習に時間がかかるが、微妙なニオイの違いやドリフトや経時変化を含んだ複雑な判別境界を形成することができるニューラルネットワークを用いることとし、学習データとして用いる既知濃度の混合ガスに対する各波長、各変調周波数におけるPA信号の感度特性の収集を継続している。
|
| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
|
