多種Mixupによる加増データを用いた体外衝撃波結石破砕術結果予測AIシステム学習

資料詳細

要約等：: <p>【目的】本研究では，体外衝撃波結石破砕術(ESWL)の治療結果予測AIシステムの学習データ不足に注目し，データの人工的加増法MixupによるAIシステム性能の改善を図る．具体的には，Input MixupとManifold Mixup併用のAIシステム学習法を提案する．</p><p>【手法】本...

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資料種別: 記事
タイトル: 多種Mixupによる加増データを用いた体外衝撃波結石破砕術結果予測AIシステム学習
巻次・部編番号: Annual62
Abstract
著者・編者: 望月嘉恋
根本充貴
中前有香子
木村裕一
出口龍良
山下真平
柑本康夫
原勲
著者標目: 望月嘉恋
根本充貴
中前有香子
木村裕一
出口龍良
山下真平
柑本康夫
原勲
出版年月日等: 2024
出版年（W3CDTF）: 2024
タイトル（掲載誌）: 生体医工学
Transactions of Japanese Society for Medical and Biological Engineering
巻号年月日等（掲載誌）: Annual62 Abstract
掲載巻: Annual62
掲載号: Abstract
掲載ページ: 166_2-166_2
ISSN（掲載誌）: 1347-443X
1881-4379
対象利用者: 一般
DOI: 10.11239/jsmbe.Annual62.166_2
オンライン閲覧公開範囲: インターネット公開
連携機関・データベース: 科学技術振興機構 : J-STAGE
http://www.jstage.jst.go.jp