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J-GLOBAL ID：202302213157665283   整理番号：23A0551623

深層学習モデルによる発作時DC shift自動検出の試み

著者 (14件)： 後藤昌広 (京大 大学院医学研究科 臨床神経学) ,  小林勝哉 (京大 大学院医学研究科 臨床神経学) ,  松橋眞生 (京大 大学院医学研究科 てんかん・運動異常生理学) ,  山尾幸広 (京大 大学院医学研究科 脳神経外科) ,  菊池隆幸 (京大 大学院医学研究科 脳神経外科) ,  吉田和道 (京大 大学院医学研究科 脳神経外科) ,  上田肇一 (富山大 学術研究部 理学系) ,  行木孝夫 (北大 大学院理学研究院) ,  津田一郎 (中部大 創発学術院) ,  臼井直敬 (静岡てんかん・神経医療セ) ,  白水洋史 (西新潟中央病院 機能脳神経外科セ) ,  前原健寿 (東京医歯大 脳神経機能外科) ,  高橋良輔 (京大 大学院医学研究科 臨床神経学) ,  池田昭夫 (京大 大学院医学研究科 てんかん・運動異常生理学)
資料名： 臨床神経生理学(Web)
巻： 50  号： 5  ページ： 427(J-STAGE)  発行年： 2022年10月01日 
JST資料番号： U1405A  ISSN： 2188-031X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 会議録記事  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： ヒト ,...
準シソーラス用語： *てんかん発作 ,...

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分類 (2件)： 神経系の診断  (GN02000H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層 ,  学習モデル ,  発作 ,  DC ,  自動検出 ,  試み