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J-GLOBAL ID：202002258691573847   整理番号：20A1075662

ランダムフォレストによるLEAP運動センサを用いた頚髄症の検出【JST・京大機械翻訳】

Detection of cervical myelopathy with Leap Motion Sensor by random forests

著者 (5件)： Watanabe Masaru (Keio University,Yokohama,Japan) ,  Sugiura Yuta (Keio University,Yokohama,Japan) ,  Saito Hideo (Keio University,Yokohama,Japan) ,  Koyama Takafumi (Tokyo Medical and Dental University,Tokyo,Japan) ,  Fujita Koji (Tokyo Medical and Dental University,Tokyo,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： LifeTech  ページ： 214-216  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,10秒の握力と放出試験と呼ばれる方法を適用するために,検出ハンド運動のためにLeap運動センサを用いることによって,頚髄症の自動検出のための方法を提示した。機械学習のためのランダムフォレストアルゴリズムによる患者または健常者の自動検出のために用いられる手運動の特徴を計算するために,漏れ運動データを解析した。自動検出性能を評価するために,患者と健常者の手運動54の実データを収集し,それを検出精度の検証に用いた。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *握力 ,  機械学習
準シソーラス用語： 頚髄症 ,  自動検出 ,  モーションセンサ ,  健常者 ,  *ランダムフォレスト ,  検出精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ランダムフォレスト ,  運動センサ ,  頚髄症