| 大会名称 |
| 2023年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2023S |
| 開催年 |
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2023
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| 発行日 |
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2023/9/5
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| セッション番号 |
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C-15
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| セッション名 |
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エレクトロニクスシミュレーション
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| 講演日 |
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2023/9/14
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| 講演場所(会議室等) |
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全学教育棟 本館 中棟 1階Ｃ14講義室
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| 講演番号 |
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C-15-3
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| タイトル |
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機械学習によるTMSにより刺激された運動野対応部位の高精度推定
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| 著者名 |
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○田邉拓巳, 小寺紗千子, 平田晃正,
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| キーワード |
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TMS(経頭蓋磁気刺激法), 脳機能マッピング, 有限要素法, 数値人体モデル, 機械学習
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| 抄録 |
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近年，医療分野では非侵襲的かつ局所的な脳組織刺激に関心が高まっている．その一つとして，TMS(経頭蓋磁気刺激法)が挙げられる．TMSは，頭部近傍に配置したコイルにパルス電流を流すことで発生する磁界の変化を利用し，脳内に渦電流を誘導して脳を刺激する手法である．TMS技術の応用の一つに，脳腫瘍摘出手術などの事前診断として脳機能マッピングがある．本研究では，刺激された筋肉に対応する脳機能マッピングの高精度化を目的とし，その一検討として，指の筋肉を対象としたTMS実験において運動誘発電位(MEP)の測定値と電磁界解析の併用により、高精度な予測モデルの基礎検討を行う．
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