研究活動報告

受賞

Best Award of Oral Presentation in The 7^th Asian NIR Symposium

受賞者

食品研究部門 食品分析研究領域 非破壊計測ユニット 上級研究員 蔦 瑞樹

受賞対象

Step-wise Selectivity Ratio Method for Objective Variable Selection: A Case Study of Freshness Estimation for Leaf Vegetables

受賞日

2020年2月13日

研究の概要

コマツナを様々な温度・期間保管し、葉の可視-近赤外吸光スペクトルを測定しました。Partial least squares (PLS)回帰分析により、吸光スペクトルから試料の積算温度(保管温度と日数の積)を推定するモデルを構築しました。積算温度は野菜の鮮度指標の1つです。その際、筆者らが提案した逐次Selectivity Ratio法により用いて波長条件を選択すると、全ての波長条件を用いた場合に比べて推定精度が向上することが分かりました。また、積算温度の推定には、葉身部分の1100-2500 nmにおける吸光スペクトルが適していることが分かりました。さらに、近赤外分光法によるガソリンオクタン価の推定およびプロテオミクスによる卵巣癌判別に関する公開データを用いて、逐次Selectivity Ratio法がデータによらず推定精度向上に有用なことを示しました。