論文の概要: Deep learning method to remove chemical, kinetic and electric artifacts on ISEs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13400v4
• Date: Thu, 15 Oct 2020 07:16:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 06:15:20.387332
• Title: Deep learning method to remove chemical, kinetic and electric artifacts on ISEs
• Title（参考訳）: 深層学習によるissの化学・運動・電気的アーティファクトの除去
• Authors: Byunghyun Ban
• Abstract要約: ISEは、ガラス膜に沿ってNernst電位を測定することにより、水溶液から特定のイオンの濃度を調べるために用いられる。 ISEは、他のセンサを同時に適用することなく、単一イオン溶液に適用することが推奨される。 ディープラーニングアプローチは、両方のアーティファクトを同時に削除することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We suggest a deep learning based sensor signal processing method to remove chemical, kinetic and electrical artifacts from ion selective electrodes' measured values. An ISE is used to investigate the concentration of a specific ion from aqueous solution, by measuring the Nernst potential along the glass membrane. However, application of ISE on a mixture of multiple ion has some problem. First problem is a chemical artifact which is called ion interference effect. Electrically charged particles interact with each other and flows through the glass membrane of different ISEs. Second problem is the kinetic artifact caused by the movement of the liquid. Water molecules collide with the glass membrane causing abnormal peak values of voltage. The last artifact is the interference of ISEs. When multiple ISEs are dipped into same solution, one electrode's signal emission interference voltage measurement of other electrodes. Therefore, an ISE is recommended to be applied on single-ion solution, without any other sensors applied at the same time. Deep learning approach can remove both 3 artifacts at the same time. The proposed method used 5 layers of artificial neural networks to regress correct signal to remove complex artifacts with one-shot calculation. Its MAPE was less than 1.8% and R2 of regression was 0.997. A randomly chosen value of AI-processed data has MAPE less than 5% (p-value 0.016).
• Abstract（参考訳）: 本稿では, イオン選択電極の測定値から化学, 運動, 電気的アーティファクトを除去する深層学習に基づくセンサ信号処理法を提案する。 ISEはガラス膜に沿ってNernst電位を測定することにより、水溶液から特定のイオンの濃度を調べるために用いられる。 しかし、多イオン混合体へのISEの適用にはいくつかの問題がある。 第1の問題は、イオン干渉効果と呼ばれる化学アーティファクトである。 電気的に荷電された粒子は互いに相互作用し、異なる ise のガラス膜を流れる。 第2の問題は、液体の運動によって引き起こされる運動的アーティファクトである。 水分子はガラス膜と衝突し、異常なピーク値の電圧が生じる。 最後の成果物はISEの干渉です。 複数のISEを同じ溶液に浸すと、ある電極の他の電極の信号放電干渉電圧測定を行う。 したがって、ISEは、他のセンサを同時に適用することなく、単一イオン溶液に適用することが推奨される。 ディープラーニングアプローチは、両方のアーティファクトを同時に削除することができる。 提案手法では, ニューラルネットワークの5層を用いて, 1ショット計算で複雑なアーティファクトを除去する。 MAPEは1.8%以下であり、回帰R2は0.997である。 AI処理データのランダムに選択された値は、MAPEが5%未満である(p値0.016)。

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