特許7309227IP Force 特許公報全文掲載

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細孔電気抵抗法による測定対象粒子の細孔通過にともなうイオン電流の過渡変化を計測し、そのパルス波形を解析するための機械学習プログラム、方法、および装置

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

しかし、このようなこれまでの方法によって良好な正解率を得たとしても、以下２つの理由によってその学習モデルが実用的価値を持つ保証にはならなかった。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、本発明の実施形態では細孔電気抵抗法によるパルスを用いて、臨床検査に利用可能な以下の態様を提供できる。

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明の実施形態によれば、細孔電気抵抗法によるパルス信号を用いて、臨床検査等に利用可能な、粒子の実用的な識別を行うことができる。

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 細孔電気抵抗法によるセンサモジュールの構造の一例の模式図である。
【図2】 センサモジュールによって検知するパルス波形の模式的な一例を示す。
【図3】 本発明の或る機械学習システムまたは装置の一例を示す。
【図4】 図３に示した情報端末の構成の一例を示す。
【図5】 図３の機械学習システムに含まれるサーバの構成の一例を示す。
【図6】 本発明の或る実施形態で行うことができる学習の情報処理のフロー図を示す。
【図7】 特徴量テーブルの一例を示す。
【図8】 宿主属性テーブルの一例を示す。
【図9】 図６の情報処理に後続する、識別に関する情報処理の一例を示す。
【図10】 同じ宿主属性情報を有する宿主由来の既知粒子のみから得られたパルス波形から特徴量セット群を抽出し、その特徴量セット群のみを使って機械学習最適化パラメタを計算する処理の一例を示すフロー図である。

代表図 図1本件の代表的な図

１０１ センサモジュール １０２ センサモジュール １０３ センサモジュール １１０ チャンバ １１１ 電解液導入口 １１２ 電極 １２０ チャンバ １２１ 電解液導入口 １２２ 電極 １３０ 隔壁 １４０ 細孔 １４１ シリコンウェハ １４２ 薄膜 １５０ アンプ １５１ 電流計 １５２ 電源 １９０ 測定対象粒子 ２０１ 電流値 ２０２ 電流値 ２０３ 電流値 ３２０ 測定器 ３４０ 情報端末 ３６０ サーバ ３９９ ネットワーク ４１０ プロセッサ ４１１ 特徴量抽出器 ４１２ 学習器 ４１３ 検索器 ４２０ ストレージ ４２１ 特徴量テーブル ４２２ 宿主属性テーブル ４３０ メモリ ４４０ ディスプレイ ４５０ Ｉ／Ｏ ４６０ ネットワークＩ／Ｏ ５１０ プロセッサ ５１１ 学習器 ５１２ 特徴量抽出器 ５１３ 検索器 ５２０ メモリ ５３０ ストレージ ５３１ 特徴量テーブル ５３２ 宿主属性テーブル ５３３ 最適化パラメタテーブル ５４０ ディスプレイ ５５０ ネットワークＩ／Ｏ ５５１ キーボード ５５２ 光学センサ ７００ 教師ラベル ７１０ 見出し行 ７１１ 特徴量（パルス深さ）を示す列 ７１２ 特徴量（パルス幅）を示す列 ７１３ 特徴量（パルス偏度）を示す列 ７２０ 第１の宿主ＩＤ ７２１ 教師ラベル ７２２ 教師特徴量セット ７２３ 教師特徴量セット ７２４ 教師特徴量セット ７３０ 第２の宿主ＩＤ ７３１ 教師ラベル ７３２ 教師特徴量セット ７３３ 教師特徴量セット ７３４ 教師特徴量セット ７４０ 第３の宿主ＩＤ ７４１ 空白 ７４２ 分析対象特徴量セット ７４３ 分析対象特徴量セット ７４４ 分析対象特徴量セット ８１０ 見出し行 ８２０ 第１の宿主ＩＤ ８３０ 第２の宿主ＩＤ ８４０ 第３の宿主ＩＤ ８５１ 宿主属性情報（性別）を示す列 ８５２ 宿主属性情報（年齢）を示す列 ８５３ 宿主属性情報（地域）を示す列 ８６１ 宿主属性情報 ８６２ 宿主属性情報 ８６３ 宿主属性情報 ８７３ 宿主属性情報

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