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鼻腔に学ぶ―人工嗅覚の実現に向けた複雑流路内ガス流れの理解と利用

从鼻腔学习：理解和利用复杂通道中的气流来实现人工嗅觉

基本信息

批准号：
21H01971
负责人：
柴弘太
金额：
$ 10.98万
依托单位：
National Institute for Materials Science
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、我々の鼻の内部構造（鼻腔）とガス流れの相関を詳細に検討することで、人工嗅覚の実現に資する最適センサの開発指針を得る。この目的に向け、申請者独自のガス分子量測定法（大気環境、リアルタイム、非破壊）および同特長のガス粘性測定法（2019年採択の国際共同研究強化Bで創出済み）を用いる。これら手法はガス流れに伴う構造体の機械的変形を測定するため、任意のガスから異なる情報を得られる。加えて、その測定流量範囲（mL/min～L/min）、高速応答性（< 1 sec）から、呼吸レベルの流体計測に適している。鼻腔の各要素を模した流路内でこれら測定を行うことで、生物嗅覚に見られるニオイの高感度検出・高精度識別の理由を明らかにする。上記の相関には非線形性が想定されるため、有限要素解析と機械学習を組み合わせたガス流れ・センサ応答の自動最適化プロセスを組み込むことで、研究を加速する。昨年度までに実施した様々な検討の結果、市販の鼻腔モデルでは嗅覚受容体が分布している鼻腔上部に閉塞が見られるなど、本研究での使用に適さないことが分かった。一方、コンピュータ断層撮影によりヒトの鼻腔を実測し、得られたデータをもとに鼻腔モデルを3Dプリントしたところ、上記の問題は生じなかった。そこで、本年度の検討にはこれを用いることとし、その内部の特徴的な箇所に複数のセンサを固定化することでセンサ応答を取得、その後に予定している種々の解析に供する。

This study では, I 々のの internal structural nose (nasal) とガス flow れの phase masato を detailed に beg す検ることで, artificial olfactory 覚の be presently に endowment する optimum センサの open 発 pointer をる. この purpose にけ, applicants alone のガス molecular weight determination method (large 気 environment, リアルタイム, not broken 壊) および with specialty のガス viscosity measurement (2019 mining 択の international joint research improved B で hit 済み) を with いる. これら gimmick はガス flow れに with う constructs の machinery - shape を determination するため, arbitrary のガスから different なる intelligence をられる. Add えて, その measuring flow fan 囲 (mL/min ~ L/min), high-speed 応 answer (< 1 SEC) から, breathing レベルの fluid measuring に optimum している. Within the elements of nasal のを die した flow でこれら line measurement をうことで, biological olfactory 覚に see られるニオイの検 Gao Gan degrees, the high precision, identify の reason を Ming らかにする. Written の phase masato には nonlinear sex が scenarios されるため, finite element analytic と rote learning を group み close わせたガス flow れ · センサ応 answer の automatic optimization プロセスを group み込むことで, research を accelerate する. Yesterday's annual までに be applied した others 々な beg の検 result, city vendor の nasal モデルでは olfactory 覚 by let body が distribution している upper nasal に occlusion が see られるなど, this study での use に optimum さないことが points かった. Party, コンピュータ fault of shadow によりヒトの nasal をし to be tested, have られたデータをもとに nasal モデルを 3 d プリントしたところ, written の problem は raw じなかった. Beg にそこで, this year's の検はこれを with いることとし, そのに by internal の te 徴な a plural のセンサを immobilized することでセンサ応 answer を acquisition, その after に designated している kind 々の parsing に for する.