論文の概要: Dynamic imaging and characterization of volatile aerosols in e-cigarette
emissions using deep learning-based holographic microscopy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00525v1
- Date: Wed, 31 Mar 2021 06:29:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-02 13:21:41.229701
- Title: Dynamic imaging and characterization of volatile aerosols in e-cigarette
emissions using deep learning-based holographic microscopy
- Title（参考訳）: 深層学習型ホログラフィ顕微鏡による電子タバコ排出中の揮発性エアロゾルの動的イメージングとキャラクタリゼーション
- Authors: Yi Luo, Yichen Wu, Liqiao Li, Yuening Guo, Ege Cetintas, Yifang Zhu,
Aydogan Ozcan
- Abstract要約: 計算顕微鏡と深層学習を用いて粒子状物質(PM)の揮発性を測定する手法を提案する。
この方法は、主にプロピレングリコール(PG)、植物グリセリン(VG)、ニコチン、および香料化合物からなる液体混合物(e液体)を蒸発させる電子タバコ(e-cigs)によって生成されたエアロゾルに適用された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.170865328397662
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Various volatile aerosols have been associated with adverse health effects;
however, characterization of these aerosols is challenging due to their dynamic
nature. Here we present a method that directly measures the volatility of
particulate matter (PM) using computational microscopy and deep learning. This
method was applied to aerosols generated by electronic cigarettes (e-cigs),
which vaporize a liquid mixture (e-liquid) that mainly consists of propylene
glycol (PG), vegetable glycerin (VG), nicotine, and flavoring compounds. E-cig
generated aerosols were recorded by a field-portable computational microscope,
using an impaction-based air sampler. A lensless digital holographic microscope
inside this mobile device continuously records the inline holograms of the
collected particles. A deep learning-based algorithm is used to automatically
reconstruct the microscopic images of e-cig generated particles from their
holograms, and rapidly quantify their volatility. To evaluate the effects of
e-liquid composition on aerosol dynamics, we measured the volatility of the
particles generated by flavorless, nicotine-free e-liquids with various PG/VG
volumetric ratios, revealing a negative correlation between the particles'
volatility and the volumetric ratio of VG in the e-liquid. For a given PG/VG
composition, the addition of nicotine dominated the evaporation dynamics of the
e-cig aerosol and the aforementioned negative correlation was no longer
observed. We also revealed that flavoring additives in e-liquids significantly
decrease the volatility of e-cig aerosol. The presented holographic volatility
measurement technique and the associated mobile device might provide new
insights on the volatility of e-cig generated particles and can be applied to
characterize various volatile PM.
- Abstract（参考訳）: 様々な揮発性エアロゾルは健康に悪影響を及ぼすが、これらのエアロゾルの特徴は、そのダイナミックな性質のために困難である。
本稿では,計算顕微鏡と深層学習を用いて粒子状物質(PM)の揮発性を直接測定する手法を提案する。
主にプロピレングリコール(PG)、野菜グリセリン(VG)、ニコチン(Nicotine)、香料化合物からなる液体混合物(e-quid)を蒸発させる電子タバコ(e-cigs)が生成するエアロゾルに適用した。
e-cig生成エアロゾルは、衝突型エアサンプラーを用いて電場可搬型顕微鏡で記録された。
この移動装置内のレンズレスデジタルホログラフィー顕微鏡は、収集した粒子のインラインホログラムを連続的に記録する。
ディープラーニングに基づくアルゴリズムは、ホログラムからe-cig生成粒子の微視的画像を自動的に再構成し、そのボラティリティを迅速に定量化する。
エアロゾル力学に及ぼすE-液組成の影響を評価するため, 種々のPG/VG容積比を持つフレーバーレス, ニコチンフリーのE-液の揮発性を測定し, 粒子の揮発性とVGの体積比との負の相関を明らかにした。
所定のPG/VG組成では, ニコチンの添加がe-シグエアロゾルの蒸発動態を支配し, 上記の負相関はもはや観察されなかった。
また,e液中のフレーバー添加剤はe-cigエアロゾルの揮発性を大幅に低下させることが明らかとなった。
ホログラフィックボラティリティ測定手法と関連するモバイルデバイスは,e-cig生成粒子のボラティリティに関する新たな知見を提供し,各種揮発性pmの特性評価に応用することができる。
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