병원균 검출용 PDA 색 전이 센서 분석을 위한 심층신경망 기술

전준현; 장희수; 신민경; 전태준; 김선민

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자료유형: 학술저널

저자정보: 전준현 (Inha University) 장희수 (Inha University) 신민경 (Inha University) 전태준 (Inha University) 김선민 (Inha University)

저널정보: 한국가시화정보학회 한국가시화정보학회지 한국가시화정보학회지 Vol.22 No.2

발행연도: 2024.7

수록면: 27 - 34 (8page)

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In this study, we propose a novel approach for rapid and accurate pathogen detection by integrating Polydiacetylene (PDA) hydrogel sensors with advanced deep learning algorithms and visualization techniques. PDA hydrogel sensors exhibit a color transition in the presence of pathogens, enabling straightforward and quick pathogen detection. We developed a reliable pathogen detection system that combines deep neural network algorithms with color quantification technology for image-based analysis. This image-based system retains the ease of pathogen detection offered by PDA sensors while deriving quantified color standards to overcome the limitations of human visual assessment, enhancing reliability. This advancement contributes to public health and the development and application of pathogen detection technology.

#Deep Learning(심층학습) #Deep Neural Network Technology(심층신경망 기술) #Chromatic sensor(비색형 센서) #Polydiacetylene(폴리디아세틸렌) #Pathogen Detection(병원균 검출)

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