| アイテムタイプ |
共通アイテムタイプ(1) |
| 公開日 |
2025-03-11 |
| タイトル |
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タイトル |
AI on a Chip for Identifying Microalgal Cells with High Heavy Metal Removal Efficiency |
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言語 |
en |
| その他のタイトル |
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その他のタイトル |
AI ON A CHIP FOR IDENTIFYING MICROALGAL CELLS WITH HIGH HEAVY METAL REMOVAL EFFICIENCY |
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言語 |
en |
| 著者 |
徐, 木貞
Harmon, Jeffrey
Hasunuma, Tomohisa
Isozaki, Akihiro
Goda, Keisuke
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| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
Microalgae-based methods used in heavy metal (HM)-polluted wastewater treatment have attracted increasing attention in recent decades, due to their eco-friendliness, profitability, and sustainability. Unfortunately, their low HM removal efficiency hinders them from practical use. In this work, we report an AI-on-a-chip method, a combination of AI and lab-on-a-chip technology, for identifying Euglena gracilis (a microalgal species) cells with high HM removal efficiency through a morphological meta-feature. In the near future, the implementation of the morphological meta-feature in a high-throughput cell sorting process will pave the way for realizing directed-evolution-based development of microalgae with extremely high HM removal efficiency for practical wastewater treatment worldwide. |
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言語 |
en |
| 備考 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
2021 21st International Conference on Solid-State Sensors, Actuators and Microsystems (Transducers), June 20-24, 2021, Orlando, FL, USA |
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言語 |
en |
| 書誌情報 |
en : 2021 21st International Conference on Solid-State Sensors, Actuators and Microsystems (Transducers)
p. 385-388,
発行日 2021-08-06
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| 出版社 |
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出版者 |
IEEE |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Optofluidics |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
AI on a Chip |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
High-Speed Imaging |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Machine Learning |
| 言語 |
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言語 |
eng |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| 出版タイプ |
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出版タイプ |
AM |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa |
| DOI |
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識別子タイプ |
DOI |
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関連識別子 |
https://doi.org/10.1109/Transducers50396.2021.9495554 |
| ISBN |
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識別子タイプ |
ISBN |
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関連識別子 |
978-1-6654-1267-4 |
| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
EISSN |
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収録物識別子 |
2167-0021 |
| 研究者情報 |
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URL |
https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100001773_ja.html |
| 論文ID（連携） |
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値 |
10449232 |
| 連携ID |
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値 |
13087 |
10449232.pdf (480.7 KB)
