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:
  • 金额:
    $ 10.98万
  • 依托单位:
  • 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.

项目成果

期刊论文数量(17)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Harvard University/University of Connecticut(米国)
哈佛大学/康涅狄格大学(美国)
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
流体センサ、流路及びその製造方法並びに流体センサ製造方法
流体传感器、流道及其制造方法、以及流体传感器的制造方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
気体および液体粘度の単一マイクロ流路測定
单微通道测量气体和液体粘度
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Minami Kosuke;Imamura Gaku;Tamura Ryo;Shiba Kota;Yoshikawa Genki;柴弘太
  • 通讯作者:
    柴弘太
流れ誘起ひずみの構造色による可視化を利用した気体識別デバイス
使用流引起应变的结构颜色可视化的气体识别装置
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    柴弘太;Chao Zhuang;南皓輔;今村岳;田村亮;佐光貞樹;出井拓己;吉川元起;Luyi Sun;David A. Weitz
  • 通讯作者:
    David A. Weitz
マイクロ流路を用いた気体および液体粘度の測定
使用微通道测量气体和液体粘度
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    柴弘太;Guangming Li;Emmanuel Virot;吉川元起;David A. Weitz
  • 通讯作者:
    David A. Weitz
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    永田 真也;片岡 卓也;柴 弘太;多賀谷 基博
  • 通讯作者:
    多賀谷 基博
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    2024
  • 资助金额:
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  • 资助金额:
    $ 10.98万
  • 项目类别:
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  • 批准号:
    23K03671
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 10.98万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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