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研究キーワード:東北大学における「脳血管疾患」 に関係する研究一覧:2件
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発表日:2025年12月11日
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脳動脈形状の「仮想集団」モデルを開発
― 大規模データなしでも多様な脳血管構造を再現可能に ―
脳血管疾患は血管形状の個人差が疾患リスクに影響することが知られており、将来的なAIモデルの開発や医療機器開発などの応用に向けて、その多様性を反映した血管モデルの構築が求められていました。東北大学流体科学研究所の安西眸 准教授らは、脳動脈の中心線に沿った各点の XYZ 座標と半径データを統計モデルとして扱い、患者集団の多様性を再現した「仮想脳動脈集団」を生成する手法を開発しました。中心線の空間位置と血管半径を多変量正規分布(MVND)で同時にモデル化することで、限られた実測データから多数の仮想血管形状を生成可能としました。生成形状は、血管長や屈曲度、半径分布などが実患者データとよく一...
キーワード:統計モデル/人工知能(AI)/医療機器/持続可能/持続可能な開発/シミュレーション/デジタルツイン/モデル化/リスク評価/血流/脳血管疾患/血流シミュレーション/臨床試験
他の関係分野:情報学複合領域工学総合生物
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発表日:2025年7月2日
2
少ないデータと2個のセンサで脳卒中患者の運動を予測する技術を開発
- 物理法則を組み込んだ機械学習と時間的畳み込みネットワークを融合 -
脳卒中患者は、片側性の運動障害により非対称な歩行パターンを示し、下肢関節の運動様式の個人差が大きいことが知られています。理学療法士などのセラピストは、下肢運動の機能を評価し、リハビリテーション方針を決定しますが、正確な測定を行うには、4つ以上のセンサ(慣性計測装置:IMU)が必要となることが一般的でした。東北大学大学院工学研究科の林部充宏教授、大脇大准教授、Yan Guo大学院生(研究当時)、東北大学病院診療技術部リハビリテーション部門...
キーワード:アーキテクチャ/ニューラルネットワーク/フレームワーク/機械学習/時系列データ/加速度計/微分方程式/歩行運動/持続可能/持続可能な開発/ニューラルネット/ロボティクス/物理モデル/神経工学/TEMPO/関節/聴覚/脳血管疾患/リハビリ/歯学/理学療法/血液/リハビリテーション/脳卒中
他の関係分野:情報学複合領域数物系科学生物学工学総合生物農学
東北大学 研究シーズ