電磁界シミュレーションと機械学習の融合によるパーソナル診断・治療の展望

平田　晃正; 本谷　秀堅

あらまし

平田　晃正本谷　秀堅

Vol.100 No.5pp.362-366

発行日:2017/05/01

Online ISSN:2188-2355

Print ISSN:0913-5693

種別:小特集　電磁界シミュレーション技術の進展

専門分野:

キーワード:
電磁界解析, 医用画像処理, ランダムフォレスト, 電気刺激,

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あらまし:
電気・磁気を用いた非侵襲な診断，治療における問題点として，必ずしも症例数が多くなく，また，対象とする部位も必ずしも同じではないため，所望のデータを蓄積することは容易ではない．しかしながら，シミュレーションにより仮想的な実験データを作成し，機械学習すればこの難点を解決できるはずである．本稿では，まず，体外に配置した電気刺激装置から体内に誘導される電流の評価法に関する最新の技術動向を紹介する．更に，シミュレーションデータを機械学習することにより実現されるパーソナル医療への展開事例を述べる．

あらまし

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