センサーアレイの精度と精度を向上させるためのディープラーニングフレームワーク

Scientific Reports volume 13、記事番号: 11237 (2023) この記事を引用

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メトリクスの詳細

今後数年間で、人工知能はほとんどの専門分野で医療の実践を変革するでしょう。 ディープラーニングは、診断時のエラーを減らしながら、より適切かつ早期に問題を検出するのに役立ちます。 低コストで低精度のセンサー アレイからのデータをディープ ニューラル ネットワーク (DNN) に供給することで、測定の精度と精度を大幅に向上できることを実証します。 データ収集は、16 個のアナログ センサーと 16 個のデジタル センサーを含む 32 個の温度センサーで構成されるアレイを使用して行われます。 すべてのセンサーの精度は \(0.5 - 2.0\;^{^\circ } {\text{C}}\) です。 30 から \(45\;^\circ \hbox {C}\) までの範囲をカバーする 800 個のベクトルが抽出されます。 温度の測定値を改善するために、機械学習を使用して DNN を通じて線形回帰分析を実行します。 最終的にローカルで推論を実行するためにモデルの複雑さを最小限に抑える試みとして、最良の結果が得られるネットワークには、双曲線正接活性化関数と Adam Stochastic Gradient Descent オプティマイザーを使用する 3 つの層のみが含まれます。 モデルは、640 個のベクトル (データの 80%) を使用してランダムに選択されたデータセットでトレーニングされ、160 個のベクトル (20%) でテストされます。 データとモデルの予測の間の損失関数として平均二乗誤差を使用すると、トレーニング セットではわずか 1.47x10\(^{-4}\)、損失は 1.22x10\(^{-4}\) に達します。テストセットで。 したがって、この魅力的なアプローチは、すぐに入手できる超低コストのセンサーを使用して、大幅に優れたデータセットへの新しい道を提供すると信じています。

人工知能 (AI) は、ここ数年にわたって医療を徐々に変えてきました。 Bohr & Memarzadeh 1 が示したように、より正確な疾患検出、画像分析、患者モニタリング、より効率的な投薬の自己管理などを可能にすることで、ヘルスケアのあらゆる分野に影響を与えることができます 2。 AI と健康監視デバイスを組み合わせることで、医療費を大幅に削減できます1。 特に、ディープ ラーニング (DL) は、人工ニューラル ネットワーク (ANN) を含む高度な機械学習アルゴリズムを使用して、隠れた相関関係やパターンを見つけるのに役立ちます3、4。 これにより、深層機械学習を使用して患者データの複雑なパターンをより早期に認識し、異常を検出し、症状と疾患を関連付けることができます。 この新しい分野の医学により、より入手しやすく、手頃な価格になる可能性があります5,6。 私たちは、機械学習を活用することで、低コストで低精度のセンサーを組み合わせることで、最先端の医療技術と同等の精度を実現できる可能性があり、コストを削減し、より普遍的な医療へのアクセスを提供できることを実証しようとしています1。 この哲学に基づいて、このレポートは、深層学習アプローチが超低コストの温度センサー アレイからより正確なデータ予測を生み出す方法を確立します。

温度センサーには、対象となる用途に応じてさまざまな設計と材質があります。 コスト以外にも考慮すべき重要な機能は、信頼性、応答時間、精度、感度、温度範囲、そして皮膚温度の場合は装着性です7。 それらには、熱電対、測温抵抗体 (RTD)、サーミスター、半導体センサーなどが含まれますが、それぞれに独自の長所と短所があります8、9、10。 これらのセンサーの詳細な仕様は文献 7、9 に記載されています。 このプロジェクトでは、負の温度係数 (NTC) サーミスタと半導体ベースの集積回路 (IC) を使用します。 NTC センサーは抵抗の変化を測定します。 次に、温度は次のように与えられる Steinhart-Hart 方程式を使用して計算されます 11。

ここで、T はケルビン単位の温度、R はサーミスタの抵抗、A、B、C はセンサー デバイスに固有の定数で、通常はメーカーによって提供されます11。 これらはアナログ センサーで、出力は温度に変換される連続電気信号です。 対照的に、集積回路 (IC) ベースのセンサーはバイポーラ トランジスタを使用して測定を行います。 この作業用に選択された特定の IC センサーには、アナログ - デジタル コンバーターも含まれています。 したがって、センサーからの出力信号は非連続的な温度測定値となります。