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J-GLOBAL ID：202202249463308820   整理番号：22A0891321

モバイルGPUマイクロシステムを用いた早期疾患診断のためのエキソサイトーシス小胞融合分類【JST・京大機械翻訳】

Exocytotic vesicle fusion classification for early disease diagnosis using a mobile GPU microsystem

著者 (2件)： Szczesny Szymon (Institute of Computing Science, Faculty of Computing and Telecommunications, Poznan University of Technology, Poznan, Poland) ,  Pietrzak Pawel (Institute of Computing Science, Faculty of Computing and Telecommunications, Poznan University of Technology, Poznan, Poland)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 34  号： 6  ページ： 4843-4854  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この研究は,細胞間コミュニケーションの主な方法である,エキソサイトーシス過程中に生じる小胞融合をモニターする。ある種の小胞挙動も,細胞である種の前癌状態を示す。この目的のために,2つの主なタイプのエキソサイトーシスを検出することができるシステムを設計した:完全融合とkiss-and-run融合を,一度,多重電流測定センサからのデータに基づいて行った。それは,大規模並列方式で小型パーセプトロンニューラルネットワークの多くのインスタンスを使用し,並列処理のためにGPUを使用するJetson TX2プラットフォーム上で実行する。実施したベンチマークに基づいて,約140,000のセンサをセンササンプリング期間内で10msに等しい実時間で,また99[数式:原文を参照]の精度で処理できた。本研究は,異なるニューラルネットワークサイズ,入力データサイズ,および融合信号のサンプリング周期を有するシステム性能の解析を含む。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電流 ,  ニューラルネットワーク ,  精度 ,  多重化 ,  *エキソサイトーシス ,  センサ ,  並列処理 ,  ベンチマーク ,  前癌状態 ,  パーセプトロン ,  *携帯電話
準シソーラス用語： 実時間 ,  システム性能 ,  *小胞融合 ,  入力データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： GPU ,  パーセプトロン ,  アンペロメトリー ,  エキソサイトーシス ,  ベシクル融合 ,  前癌状態

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (9件)： モバイル ,  GPU ,  マイクロシステム ,  早期 ,  疾患 ,  診断 ,  エキソサイトーシス ,  小胞融合 ,  分類