著者
村上 佳菜子 本藤 祐樹
出版者
日本LCA学会
雑誌
日本LCA学会研究発表会講演要旨集
巻号頁・発行日
vol.2006, pp.127-127, 2006

行列法と産業連関法を統合させたLCAにより、発電技術システムについてCO2、固体廃棄物、エネルギー消費量の評価軸でそれぞれ推計し、環境影響評価を行った。積み上げ法と産業連関法の組み合わせによる既存のCO2推計値との比較から、行列法をLCAに取り入れる事の有用性を示した。また、各評価軸の推計結果および統合結果から、発電システムにおける環境負荷と各プロセスとのそれぞれの関係などが明らかとなった。
著者
村上 佳菜子 橋本 典明 木戸 尚治 平野 靖 間普 真吾 近藤 堅司 小澤 順
出版者
人工知能学会
雑誌
2018年度人工知能学会全国大会(第32回)
巻号頁・発行日
2018-04-12

近年,Deep Learningを用いた医用画像の解析の手法が多く提案されており,その中でも画像認識に優れているCNNが用いられることが多い.CNNを用いてびまん性肺疾患を識別する際,陰影ごとに関心領域を切り出す必要がある.しかし,びまん性肺疾患の診断においては識別とともに検出が重要である.そこで本研究では,関心領域を設定せず,CT画像からびまん性肺疾患の領域を検出・抽出する方法を提案する.本研究では,U-NetとFCNを用いて6つの陰影パターンの領域抽出を試み,CNNと比較した.