論文の概要: Sensor Response-Time Reduction using Long-Short Term Memory Network Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17144v2
- Date: Fri, 27 Sep 2024 05:29:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-09 03:03:34.790679
- Title: Sensor Response-Time Reduction using Long-Short Term Memory Network Forecasting
- Title（参考訳）: 長期記憶ネットワーク予測を用いたセンサ応答時間短縮
- Authors: Simon J. Ward, Muhamed Baljevic, Sharon M. Weiss,
- Abstract要約: バイオセンサーの応答時間は、医療診断などの安全上重要な応用において重要な指標である。
長寿命メモリ(LSTM)ネットワークのアンサンブルが平衡バイオセンサー応答を正確に予測できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The response time of a biosensor is a crucial metric in safety-critical applications such as medical diagnostics where an earlier diagnosis can markedly improve patient outcomes. However, the speed at which a biosensor reaches a final equilibrium state can be limited by poor mass transport and long molecular diffusion times that increase the time it takes target molecules to reach the active sensing region of a biosensor. While optimization of system and sensor design can promote molecules reaching the sensing element faster, a simpler and complementary approach for response time reduction that is widely applicable across all sensor platforms is to use time-series forecasting to predict the ultimate steady-state sensor response. In this work, we show that ensembles of long short-term memory (LSTM) networks can accurately predict equilibrium biosensor response from a small quantity of initial time-dependent biosensor measurements, allowing for significant reduction in response time by a mean and median factor of improvement of 18.6 and 5.1 respectively. The ensemble of models simultaneously estimates uncertainty, which is vital for ensuring confidence in the predictions and subsequent safety-related decisions that are made. This approach is demonstrated on real-time experimental data collected by exposing porous silicon biosensors to buffered protein solutions using a multi-channel fluidic cell that enables the automated measurement of 100 porous silicon biosensors in parallel. The dramatic improvement in sensor response time achieved using LSTM network ensembles and associated uncertainty quantification opens the door to trustworthy and faster responding biosensors, enabling more rapid medical diagnostics for faster clinical decision making that can lead to improved patient outcomes and healthcare access, as well as quicker identification of toxins in food and the environment.
- Abstract（参考訳）: バイオセンサーの応答時間は、早期診断が患者の予後を著しく改善する医療診断などの安全クリティカルな応用において重要な指標である。
しかし、バイオセンサーが最終平衡状態に達する速度は、低質量輸送と長い分子拡散時間によって制限され、標的分子がバイオセンサーのアクティブな感知領域に到達するのに要する時間が増加する。
システムおよびセンサ設計の最適化は、センサー要素に到達する分子を高速に促進することができるが、全てのセンサプラットフォームで広く適用可能な応答時間削減のための単純で相補的なアプローチは、最終的な定常センサー応答を予測するために時系列予測を使用することである。
本研究では,長期記憶(LSTM)ネットワークのアンサンブルが,短時間の時間依存性バイオセンサ測定から平衡バイオセンサ応答を正確に予測し,それぞれ18.6および5.1の改善率の平均値と中央値で応答時間を著しく低減できることを示す。
モデルのアンサンブルは同時に不確実性を推定するが、これは予測とその後の安全に関する決定に対する信頼性を確保するのに不可欠である。
この手法は, 多チャンネル流体セルを用いて, 多孔質シリコンバイオセンサをバッファリングしたタンパク質溶液に露光することで, 100個の多孔質シリコンバイオセンサを並列に自動測定できる実時間実験データを用いて実証した。
LSTMネットワークアンサンブルと関連する不確実性定量化を用いて達成されたセンサ応答時間の劇的な改善により、バイオセンサーの信頼性と迅速な応答に対する扉が開かれ、より迅速な医療診断が可能となり、より迅速な臨床診断が可能となり、患者の結果や医療アクセスが向上し、食品や環境中の毒素の迅速同定が可能になる。
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