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J-GLOBAL ID：202202261402314020   整理番号：22A0661949

創薬・R&Dにおけるデジタルトランスフォーメーションの推進と取り組み事例 AIによるマウス脳波データの睡眠ステージ判別

著者 (1件)： 青島健 (エーザイ hhcデータクリエーションセ)
資料名： 月刊Pharm Stage  (月刊ファームステージ)
巻： 21  号： 10  ページ： 18-24  発行年： 2022年01月15日 
JST資料番号： L5968A  ISSN： 1346-3918  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・マウスなどのげっ歯類の睡眠は,ヒトと同様に通常,覚醒・レム...

シソーラス用語： マウス ,...
準シソーラス用語： 睡眠ステージ

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分類 (1件)： 動物生理一般  (EJ02010E)

引用文献 (5件)：

• Barger, Zeke, Charles G. Frye, Danqian Liu, Yang Dan, and Kristofer E. Bouchard.“Robust, Automated Sleep Scoring by a Compact Neural Network with Distributional Shift Correction.” Edited by Giorgio F Gilestro. PLOS ONE 14, no. 12 (December 13, 2019) : e0224642. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0224642
• Yamabe, Masato, Kazumasa Horie, Hiroaki Shiokawa, Hiromasa Funato, Masashi Yanagisawa, and Hiroyuki Kitagawa. “MC-SleepNet : Large-Scale Sleep Stage Scoring in Mice by Deep Neural Networks.” Scientific Reports 9, no. 1 (December 2019) : 15793. https://doi.org/10.1038/s41598-019-51269-8
• Graves, A., Schmidhuber, J., 2005. Framewise phoneme classification with bidirec-tional LSTM networks architectures. Neural Netw. 18 (5-6), 602-610, http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2005.06.042
• He, K., Zhang, X., Ren, S., et al., 2016. Deep residual learning for image recognition. Published in 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), http://dx.doi.org/10.1109/CVPR.2016.90.
• Keishi Akada, Takuya Yagi, Yuji Miura, Carsten T. Beuckmann, Noriyuki Koyama, Ken Aoshima, A deep learning algorithm for sleep stage scoring in mice based on a multimodal network with fine-tuning technique, Neuroscience Research 2021, ISSN 0168-0102, https://doi.org/10.1016/j.neures.2021.07.003

タイトルに関連する用語 (10件)： 創薬 ,  R&D ,  デジタルトランスフォーメーション ,  推進 ,  AI ,  マウス ,  脳波 ,  睡眠 ,  ステージ ,  判別