タイトル(掲載誌)令和2(2020)年度 科学研究費補助金 奨励研究 研究概要 = 2020 Research Project Summary
一般注記金沢大学附属病院
体性感覚誘発電位(SEP)は、末梢神経、神経根、脊髄、脳幹、大脳皮質の障害を反映し、障害部位に応じた特徴的な波形変化を呈する。人工知能(AI)技術のひとつである深層学習(ディープラーニング)を用いて、中枢神経から末梢神経障害のSEP波形を再分類した教師信号により学習を行う。試行、検証を繰り返し、異常波形診断のための分類器を作成する。また、AIを用いて最も精度の高い分類器の構築条件を分析し、SEPの異常波形分類アルゴリズムを開発する。
研究課題/領域番号:20H01106, 研究期間(年度):2020-04-01 – 2021-03-31
出典:研究課題「体性感覚誘発電位における深層学習による異常波形分類法の確立」課題番号20H01106(KAKEN:科学研究費助成事業データベース(国立情報学研究所)) (https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PROJECT-20H01106/)を加工して作成
一次資料へのリンクURLhttps://kanazawa-u.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=56386&item_no=1&attribute_id=26&file_no=1
関連情報https://kaken.nii.ac.jp/ja/search/?kw=20H01106
https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PROJECT-20H01106/
連携機関・データベース国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース(IRDB)(機関リポジトリ)