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J-GLOBAL ID：201702272618422833   整理番号：17A1151241

機械学習を用いた低線量放射線による疾患抑制効果に関するデータ解析

著者 (8件)： 神崎訓枝 (岡山大 大学院) ,  片岡隆浩 (岡山大 大学院) ,  小橋佑介 (岡山大 大学院) ,  柚木勇人 (岡山大 大学院) ,  石田毅 (岡山大 大学院) ,  迫田晃弘 (原子力発電技術機構) ,  石森有 (原子力発電技術機構) ,  山岡聖典 (岡山大 大学院)
資料名： 日本原子力学会秋の大会予稿集(CD-ROM)  (日本原子力学会秋の大会(CD-ROM))
巻： 2017  ページ： ROMBUNNO.1P06  発行年： 2017年08月29日 
JST資料番号： S0818B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 我々は今までに,低線量放射線は抗酸化機能を亢進し,様々な疾患...

シソーラス用語： *放射線 ,...
準シソーラス用語： 疾患 ,...

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分類 (1件)： 人間に対する影響  (EK02070V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  低線量放射線 ,  疾患 ,  抑制効果 ,  データ解析