2016年刊「IoTを指向するバイオセンシング・デバイス技術」の普及版。バイオ・化学センシング、ウェアラブルデバイス、そして情報通信・サイバー関連まで、IoTを指向したセンシング技術についてまとめた1冊。
（監修：民谷栄一、関谷毅、八木康史）

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＜＜著者一覧＞＞
※執筆者の所属表記は、2016年当時のものを使用しております。
民谷栄一　　大阪大学
當麻浩司　　東京医科歯科大学
荒川貴博　　東京医科歯科大学
三林浩二　　東京医科歯科大学
永井秀典　　(国研)産業技術総合研究所
永谷尚紀　　岡山理科大学
山中啓一郎　大阪大学
村橋瑞穂　　大阪大学
齋藤真人　　大阪大学
牛島ひろみ　(有)バイオデバイステクノロジー
遠藤達郎　　大阪府立大学
脇田慎一　　(国研)産業技術総合研究所
坂田利弥　　東京大学
村上裕二　　豊橋技術科学大学
山崎浩樹　　㈱テクノメディカ
横田知之　　東京大学
南豪　　　　東京大学
南木創　　　東京大学
時任静士　　山形大学
徳田崇　　　奈良先端科学技術大学院大学
竹原宏明　　奈良先端科学技術大学院大学(現)東京大学
野田俊彦　　奈良先端科学技術大学院大学
笹川清隆　　奈良先端科学技術大学院大学
太田淳　　　奈良先端科学技術大学院大学
荒木徹平　　大阪大学
菅沼克昭　　大阪大学
関谷毅　　　大阪大学
北村雅季　　神戸大学
中村雅一　　奈良先端科学技術大学院大学
槇原靖　　　大阪大学
村松大吾　　大阪大学
八木康史　　大阪大学
沼尾正行　　大阪大学
吉本秀輔　　大阪大学
内山彰　　　大阪大学
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＜＜目次＞＞
第1章　IoTのためのバイオ・化学センシング
1　揮発性化学情報(生体ガス・匂い成分)のためのバイオスニファ&探嗅カメラ
1.1　はじめに
1.2　酵素を利用したガス・匂い成分の高感度センシング
1.3　脂質代謝評価のための生化学式ガスセンサ「バイオスニファ」
1.3.1　酵素を用いたアセトンガス用バイオスニファ
1.3.2　呼気中アセトン計測による脂質代謝評価
1.4　呼気中エタノール用の可視化計測システム「探嗅カメラ」
1.4.1　エタノールガス用探嗅カメラ
1.4.2　呼気エタノールガスの可視化計測とアルコール代謝能の評価応用
1.5　おわりに
2　遺伝子センシング
2.1　はじめに
2.2　超高速PCR技術
2.3　IoTによる遠隔医療を志向した遺伝子センシングシステム
2.4　おわりに
3　食品機能センシング
3.1　はじめに
3.2　食品の機能性表示
3.3　食品機能センシング
3.3.1　抗酸化力測定
3.3.2　ORACによる抗酸化力測定
3.3.3　電気化学発光(ECL)による抗酸化力測定
3.4　食品機能のIoT利用
3.5　まとめ
4　微生物・ウイルスセンシング
4.1　はじめに
4.2　モバイル電気化学バイオセンサー
4.2.1　モバイル遺伝子センシング
4.3　モバイル型生菌数センサー
4.4　携帯電話カメラ機能を用いたモバイルバイオセンサーの開発
5　スポーツバイオセンシング
5.1　はじめに
5.2　無線通信機能を備えた携行型電気化学センサの開発
5.3　電気化学計測条件の検討
5.4　実試料の計測
5.5　まとめ
6　テロ対策化学生物剤センシング
6.1　はじめに
6.2　化学剤・生物剤センシング
6.3　捕集から検知までを可能にする自動検知装置の開発
6.4　おわりに
7　重金属汚染センシング
7.1　はじめに
7.2　6種類の重金属の同時測定
7.3　実サンプルを用いた測定
7.4　おわりに
8　ポリマー製フォトニック結晶を用いたポータブルバイオセンシング
8.1　はじめに
8.2　ナノ光学デバイスのバイオセンシングデバイスへの応用
8.2.1　ナノフォトニクス
8.2.2　ナノフォトニクスを用いたバイオセンシングデバイス開発の利点
8.3　ポリマーを基材としたバイオセンシングデバイスの開発
8.3.1　ナノインプリントリソグラフィーを基盤技術とした「プリンタブルフォトニクス」
8.3.2　フォトニック結晶
8.4　IoT応用を指向したフォトニック結晶バイオセンシングデバイス
8.4.1　ポリマー製フォトニック結晶を用いた酵素反応の検出
8.4.2　CMOSカメラを用いた酵素反応の検出
8.5　おわりに
9　ストレスセンシング
9.1　はじめに
9.2　ストレス学説とストレスマーカー計測の課題
9.3　ストレスセンシング用バイオ・化学センシングデバイス技術
9.4　ストレスセンシング用マイクロ流体デバイス技術
9.4.1　唾液NO代謝物分離アッセイ用マイクロ流体デバイスの開発
9.4.2　唾液NO代謝物分離アッセイの実唾液による実証研究
9.5　ストレスセンシング用マイクロバイオセンサー技術
9.5.1　ストレスセンシング用マイクロバイオセンサーの開発
9.6　ウエアラブルバイオセンサー技術
9.6.1　ストレスセンシング用ウエアラブルバイオセンサー
9.6.2　有機トランジスター型FETバイオセンサーの研究
9.6.3　有機トランジスター型FETストレスマーカーセンサーの基礎研究
9.7　終わりに
10　IoT/体外診断デバイスに向けた半導体バイオセンサの可能性
10.1　はじめに
10.2　半導体バイオセンサの原理
10.3　半導体/バイオインターフェイス構造の理解・設計・応用
10.4　診断医療における半導体バイオセンサの可能性
10.4.1　採血フリーグルコーストランジスタ
10.4.2　酵素活性イオンセンシングに向けた一方向固定酵素ゲートトランジスタの創製
10.4.3　アレルギー診断に向けた半導体原理に基づくバイオセンシング技術
10.4.4　Molecular charge contact法による生体分子計測
10.4.5　分子動力学シミュレーションによる半導体/バイオインターフェイス構造の解明 　　
10.4.6　マルチバイオパラメータの同時計測技術
10.5　むすび
11　指輪型精神性発汗計測デバイス
11.1　はじめに
11.2　ストレス社会とストレスチェック制度
11.3　ストレスとは
11.4　ストレス計測
11.5　指輪型デバイス
11.6　指輪型発汗計
12　POCT型体外診断用機器の実用化
12.1　臨床検査用POCT機器
12.2　IoT機能搭載の臨床検査機器
12.3　ヘルスケア領域における検査機器のIoT機能
12.4　最後に

第2章　フレキシブルデバイス
1　フレキシブル温度センサ
1.1　はじめに
1.2　従来の温度センサ
1.3　ポリマーPTC
1.4　体温付近で反応するポリマーPTC
1.5　印刷可能なフレキシブルポリマーPTC
1.6　まとめ
2　有機FET型化学センサ
2.1　はじめに
2.2　有機トランジスタ型化学センサの構造と動作原理
2.3　オンサイト検出を指向した環境計測用センサデバイス
2.4　抗体および酵素を用いないアレルゲン検出法
2.5　有機FET型センサによる身体情報の可視化
2.6　おわりに
3　CMOS技術によるインプランタブル生体センサ
3.1　はじめに
3.2　CMOSチップ搭載インプランタブルセンサに求められる特徴
3.3　インプランタブルCMOSイメージセンサによるグルコースセンシング
3.4　CMOS搭載型フレキシブルバイオデバイスの実現
3.5　まとめと将来展望
4　柔軟なウェアラブルデバイスに向けた銀ナノワイヤ配線の開発
4.1　はじめに
4.2　ウェアラブルデバイス用材料に求められる機械的性質
4.3　ストレッチャブル配線の開発動向
4.4　銀ナノワイヤを用いたストレッチャブル配線技術
4.5　まとめ
5　電極表面処理技術と物性評価
5.1　はじめに
5.2　金属表面の性質
5.3　単分子膜形成
5.4　仕事関数
5.5　表面エネルギー
6　フレキシブルエナジーハーベスター
6.1　エナジーハーベスティングとは
6.2　環境エネルギーの種類と対応するエナジーハーベスターの特徴
6.3　光利用エナジーハーベスター
6.4　電波利用エナジーハーベスター
6.5　振動・圧力利用エナジーハーベスター
6.6　熱利用エナジーハーベスター

第3章　情報通信・サイバー関連
1　歩行映像解析によるバイオメトリック個人認証
1.1　はじめに
1.2　歩容認証の流れと特徴表現
1.2.1　歩容認証の流れ
1.2.2　モデルに基づく特徴表現
1.2.3　見えに基づく特徴表現
1.3　観測方向変化に頑健な手法
1.3.1　生成的アプローチ
1.3.2　識別的アプローチ
1.4　おわりに
2　センサデータに基づく情報システムの構築
2.1　センサデータに基づく音楽コンテンツ生成
2.2　共感空間:人の感情と行動を考慮するアンビエントシステム
2.3　音楽聴取者の生体信号データからのモチーフの発見とそれによる感情の特定
2.3.1　手法
2.3.2　結果
2.3.3　まとめ
3　ストレッチャブル電極を用いた生体計測システム
3.1　はじめに
3.2　ストレッチャブル電極を備えたワイヤレス脳波計測システム
3.2.1　ワイヤレス脳波計測センサシステム
3.2.2　ストレッチャブル電極シート
3.2.3　接触インピーダンス計測回路
3.3　実測結果
3.4　フロンタール脳波を用いたアルツハイマー診断
3.4.1　被験者
3.4.2　脳波計測
3.4.3　実測結果
3.5　まとめ
4　ウェアラブルセンサによるスポーツ支援
4.1　ウェアラブルセンサとスポーツ
4.2　ウェアラブルセンサを用いた深部体温推定
4.2.1　深部体温計測の現状
4.2.2　生体温熱モデル
4.2.3　Gaggeの2ノードモデルによる深部体温推定
4.2.4　モデルパラメータのキャリブレーション
4.3　今後の展望