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

Material type: 文書・図像類

Author: 大江, 宏康ほか

Publisher: -

Publication date: 2020-08-31

Material Format: Digital

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Note (General)：: 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...

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Material Type: 文書・図像類
Title: 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
Author/Editor: 大江, 宏康
Oe, Hiroyasu
Author Heading: 大江, 宏康
Oe, Hiroyasu
Publication Date: 2020-08-31
Publication Date (W3CDTF): 2020-08-31
Periodical title: 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
No. or year of volume/issue: 2020-04-01 – 2021-03-31
Volume: 2020-04-01 – 2021-03-31
Pages: 1p.-
Text Language Code: jpn
Subject Heading: 3210:内科学一般、器官システム内科学、生体情報内科学およびその関連分野
3210:General internal medicine, organ-based internal medicine, internal medicine of the bio-information integration, and related fields
Target Audience: 一般
Note (General): 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
DOI: 10.24517/00062660
Source: https://kanazawa-u.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=56386&item_no=1&attribute_id=26&file_no=1
https://kanazawa-u.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=56386&item_no=1&attribute_id=26&file_no=1
Access Restrictions: 限定公開
Rights (production): CC BY-NC-ND
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Data Provider (Database): 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）
https://irdb.nii.ac.jp
Original Data Provider (Database): 金沢大学 : 金沢大学学術情報リポジトリKURA