技術コラム : バイオセンサーとA.I.
投稿日時： 2019-11-20 10:52:13 (715 ヒット)
|
前回は、バイオセンサーとAIの基礎的なこと書きましたが、 もう少し技術的にお話しようと思います。 バイオセンサーから出てくる信号は、もちろんアナログの微小信号がほとんどですが 検出したとしても、μVとかnAでないとデジタル化する装置を簡単にすることができません。 このレベルの信号は、電源によるハムノイズ等の影響を受けます。 具体的には、電源周波数の揺らぎとノイズ 周波数50もしくは60Hzの揺らぎにのったノイズに信号は埋もれます。 バイオセンサーの性質から考える、電気的にインピーダンスの高いデバイスになります。 高周波回路のように50Ω終端ができればどれだけ楽かわかりません。 もちろん50Ω終端をしてしまうと、グランドに信号が流れて消えて終わりです。 ある程度のエネルギ―がないと（電流値が数mA)ないと測定ができません。 mA単位での測定は現実的ではありません。細胞が死んでしまいます。 人間も40mAが10秒流れると死亡します。 バイオセンサーでは、低い電圧μVである場合測定器の入力インピーダンスは10MΩ程度必要です。 もちろんハムノイズを除去するため積分値は、１PLC以上 （電源周波数の逆数 50Hzであれば20ms）の捕捉時間が必要で、 20mｓ以下の速い信号は平均値化さえれ検出できません。 つまり、高速の微小電圧は検出が難しいということになります。 せめて、mV単位で信号がでてくれれば1Mの入力インピーダンスでオシロ等で高速の測定ができますが なかなか、最先端のセンサーではこの条件も難しそうです。 そこで、より現実的な測定について考察すると物理的には、電荷の変化として 電流を電圧に変換して高速のデジタイザーで捕捉するのが 現実的な解決方法になりそうです。 変化する信号が特定の周波数であれば、ロックインアンプも使えそうです。 但し、単発の信号は測定が難しくなります。 どちらにせよ、ノイズに埋もれた信号を解析することになります。 A.I.がノイズに埋もれた信号を信号として検出するのがよいのか、 ノイズの周波数成分を解析し電気的もしくは ソフト的にフィルターをかけるのがよいのかは難しい問題です。 おそらく、ハムノイズのような大きなうねりは電気的なフィルターで 微妙なノイズはソフトフィルターでないと除去できないかもしれません。 ソフトフィルターであればA.I.に組み込んで判断させることも可能でしょう。 まあ、当然なのですがアナログ測定が先でデータ解析の順になるのは 間違いありません。 |
投稿者： axis
このページのTOPにもどる
