著者

深澤 翔太 田邉 憲昌 高藤 恭子 米澤 悠 原 総一朗 夏堀 礼二 千葉 豊和 近藤 尚知

出版者

公益社団法人 日本口腔インプラント学会

雑誌

日本口腔インプラント学会誌 (ISSN:09146695)

巻号頁・発行日

vol.33, no.2, pp.176-183, 2020-06-30 (Released:2020-08-15)

参考文献数

25

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本研究の目的は,2種の口腔内スキャナーと,1種の歯科技工用スキャナーを使用して,多数歯欠損を想定したインプラントボールアバットメント間における距離の真度,精度の比較検討を行い,口腔内スキャナーの精確さを評価することである.下顎インプラント実習用模型にインプラント体を4本埋入した.舌側部に校正用基準球を設置し,本研究のマスターモデルとした.マスターモデルのインプラント体に,ボールアバットメントを装着後,接触式三次元座標測定機による三次元形状計測を行った.続いて,2種の口腔内スキャナー(3M True Definition Scanner:TDS,3Shape Trios3:TR3),1種の歯科技工用スキャナー(KaVo ARCTICA Auto Scan:KA)を用いて,三次元形状データを採得した.得られた三次元形状データを基に,立体画像解析用ソフトウェアで,4個のボールアバットメント間の距離に関して真度と精度の比較解析を行った.ボールアバットメント間の測定部位における真度,精度に関して口腔内スキャナー群は,歯科技工用スキャナーよりも誤差が大きかった.口腔内スキャナー群は,ボールアバットメント間の距離が増加すると誤差が増加する傾向を示した.歯科技工用スキャナーはボールアバットメント間の距離の増減にかかわらず,真度・精度ともに安定していた.現状の口腔内スキャナーによる光学印象法は,真度,精度の観点から多数歯欠損では適用は困難であり,少数歯欠損における口腔インプラント治療への臨床応用が可能であることが示唆された.

著者

千葉 豊 杉山 淳司 高野 紗奈江

出版者

京都大学

雑誌

基盤研究(B)

巻号頁・発行日

2022-04-01

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縄文時代の研究は、縄文土器の編年研究に多くの労力が費やされてきたが、過重な編年研究から考古学者を開放し、新たな学問的地平を構築すべき時が到来している。本研究では、飛躍的な進歩を遂げているA Iを編年研究に導入し、縄文土器のビッグデータを解析する。深層学習により土器型式を識別するA Iを構築し、縄文土器の時空間的な関係性を客観的に描き、既知の土器編年と系統樹を批判的に検証する。そして数理学的な根拠に基づき、研究者が価値を見落としてきた、あるいは未だ発見されていない、未知の縄文土器を予測し創造する。潜在的価値と新たな価値を見いだし、縄文時代の文化系統の動態を高精細に描き出す。

著者

千葉 豊

出版者

京都大学文化財総合研究センター

雑誌

京都大学構内遺跡調査研究年報 The Annual Report of the Center for Cultural Heritage Studies (ISSN:13484001)

巻号頁・発行日

vol.2016, pp.123-154, 2018-03-30

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1 はじめに [123]

著者

千葉 豊

出版者

京都大学埋蔵文化財研究センター

雑誌

京都大学構内遺跡調査研究年報 The Annual Report of the Center for Archaeological Operations (ISSN:13484001)

巻号頁・発行日

vol.2001, pp.311-326, 2006-03-31

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1 蓮月焼とは [311]

著者

吉沢 滋 中條 秀彦 秋庭 直樹 辻村 健一 長島 均 丸藤 貴史 木下 裕一郎 黒木 佳史 種市 修浩 千葉 豊治 坪井 則昭

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会総合大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.1995, no.2, 1995-03-27

被引用文献数

4

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デジタル磁気記録読出し波形を数ビット(bと略)毎に切出し、ニューラルネット(NNと略)に学習、認識させるニューロ弁別(この様に略)はNNの学習能力により、干渉波形を学習させる事で高密度弁別が可能となり、NNの未学習入力も認識する汎化能力により、記録密度変動にも強い特徴を持つ。この二つの特徴とその実現可能性はシミュレーションですでに示した。また、この方法は従来の1b波形中の1点の振幅或は位相で判断するのではなく、数bの波形全体で判断するいわば波形弁別なので、高周波正弦波雑音や、幅の狭いパルス雑音に強い特徴的な雑音弁別特性をも持つ。ニューロ弁別の学習は高密度波形と低密度波形の二つを学習させると、NNの汎化能力により、その中間及び、付近の範囲外も認識できる。しかし、高密度学習波形の記録密度、振幅の選び方は難しく、弁別限界(どこまで高密度波形を弁別できるか)に大きく影響する。アナログニューロ弁別で学習波形の振幅と密度を組合せた学習法を試み、従来を上回る弁別限界が得られたので、報告する。