[15a-P05-1~26] 12.7 医用工学・バイオチップ

[15a-P05-8] 電気化学インピーダンス法による植物のダイレクトセンシングと機械学習による検討

〇吉永 博紀¹、篠田 倫太郎¹、杉山 睦^1,2 (1.東理大　創域理工、2.東理大　総研)

キーワード：

植物、電気化学インピーダンス法、機械学習

本研究では、EISを用いて植物自体の水分量が内部の電気特性に与える影響に関して検討した。また、機械学習を用いた水分状態の二項分類モデルを構築し、各パラメータの重要度について検討した。