論文の概要: Classification of Volatile Organic Compounds by Differential Mobility
Spectrometry Based on Continuity of Alpha Curves
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07066v1
- Date: Sat, 13 Jan 2024 12:56:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-17 19:56:20.589026
- Title: Classification of Volatile Organic Compounds by Differential Mobility
Spectrometry Based on Continuity of Alpha Curves
- Title（参考訳）: アルファ曲線の連続性に基づく微分モビリティ分光法による揮発性有機化合物の分類
- Authors: Anton Rauhameri, Angelo Robi\~nos, Osmo Anttalainen, Timo Salpavaara,
Jussi Rantala, Veikko Surakka, Pasi Kallio, Antti Vehkaoja, Philipp M\"uller
- Abstract要約: 揮発性有機化合物(VOC)の分類は多くの分野において興味深い。
DMS分散プロットの分析に用いられる現在の方法は、通常、これらのトレースの連続性に格納された情報を利用しない。
時系列分類アルゴリズムは分散プロットの分類と解析に有効であると仮定した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3463758719795138
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Background: Classification of volatile organic compounds (VOCs) is of
interest in many fields. Examples include but are not limited to medicine,
detection of explosives, and food quality control. Measurements collected with
electronic noses can be used for classification and analysis of VOCs. One type
of electronic noses that has seen considerable development in recent years is
Differential Mobility Spectrometry (DMS). DMS yields measurements that are
visualized as dispersion plots that contain traces, also known as alpha curves.
Current methods used for analyzing DMS dispersion plots do not usually utilize
the information stored in the continuity of these traces, which suggests that
alternative approaches should be investigated.
Results: In this work, for the first time, dispersion plots were interpreted
as a series of measurements evolving sequentially. Thus, it was hypothesized
that time-series classification algorithms can be effective for classification
and analysis of dispersion plots. An extensive dataset of 900 dispersion plots
for five chemicals measured at five flow rates and two concentrations was
collected. The data was used to analyze the classification performance of six
algorithms. According to our hypothesis, the highest classification accuracy of
88\% was achieved by a Long-Short Term Memory neural network, which supports
our hypothesis.
Significance: A new concept for approaching classification tasks of
dispersion plots is presented and compared with other well-known classification
algorithms. This creates a new angle of view for analysis and classification of
the dispersion plots. In addition, a new dataset of dispersion plots is openly
shared to public.
- Abstract（参考訳）: 背景: 揮発性有機化合物(VOC)の分類は多くの分野において興味深い。
例としては、薬品、爆発物の検出、食品の品質管理などが挙げられる。
電子鼻による測定はVOCの分類と分析に利用できる。
近年でかなりの発展を遂げた電子鼻の一つに、微分モビリティスペクトロメトリー(DMS)がある。
DMSは、アルファ曲線としても知られるトレースを含む分散プロットとして可視化される測定値を得る。
DMS分散プロットの解析に使われている現在の手法は、通常はこれらのトレースの連続性に格納された情報を利用していない。
結果: 本研究において, 分散プロットは連続的に進行する一連の測定結果として初めて解釈された。
したがって,時系列分類アルゴリズムは分散プロットの分類と解析に有効であると仮定した。
5つの流量と2つの濃度で測定された5つの化学物質に対する900の分散プロットの広範なデータセットを収集した。
データを用いて6つのアルゴリズムの分類性能を解析した。
この仮説によれば、最上位の分類精度は88\%であり、この仮説を裏付ける短期記憶ニューラルネットワークによって達成された。
意味: 分散プロットの分類タスクに近付く新しい概念を提示し、他のよく知られた分類アルゴリズムと比較する。
これにより、分散プロットの分析と分類のための新しい視点が作られる。
さらに、分散プロットの新しいデータセットを公開して公開する。
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