3 0 0 0 OA 機械学習を用いた臨床ビッグデータに基づく人工関節置換膝動態予測
- 著者
- 小橋 昌司 諸岡 孝俊 奥野 真起子 森本 雅和 吉矢 晋一 相河 聡
- 出版者
- 公益社団法人 日本生体医工学会
- 雑誌
- 生体医工学 (ISSN:1347443X)
- 巻号頁・発行日
- vol.54Annual, no.26PM-Abstract, pp.S123-S123, 2016 (Released:2016-11-19)
Total knee Arthroscopy (TKA) is an operation which replaces the damaged knee with an artificial knee implant. There are some kinds of TKA procedures, and various kinds of prosthesis. Thus, it becomes a tough work for surgeons to select an appropriate procedure and prosthesis for individual patients. This study proposes a prediction method of post-operative implanted knee kinematics. It predicts the post-operative kinematics from only pre-operative kinematics using a machine learning method with clinical big data. In 46 TKA subjects, the method predicts the post-operative anterior-posterior translation with a correlation coefficient of 0.77 and a root-mean-squared error of 0.7mm.
- 著者
- 村井 貴昭 森本 雅和 藤井 健作
- 出版者
- FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)運営委員会
- 雑誌
- 情報科学技術フォーラム講演論文集
- 巻号頁・発行日
- vol.11, no.3, pp.183-184, 2012-09-04
1 0 0 0 OA 食品の画像認識システム —パンの画像認識レジの開発と展開
- 著者
- 森本 雅和
- 出版者
- 一般社団法人 システム制御情報学会
- 雑誌
- システム/制御/情報 (ISSN:09161600)
- 巻号頁・発行日
- vol.62, no.9, pp.376-381, 2018-09-10 (Released:2019-03-15)
- 参考文献数
- 22
1 0 0 0 OA 単眼車載カメラ映像からの走行車両速度推定
- 著者
- 森本 雅和 金子 弘樹 宮本 直樹
- 出版者
- 一般社団法人 映像情報メディア学会
- 雑誌
- 映像情報メディア学会誌 (ISSN:13426907)
- 巻号頁・発行日
- vol.68, no.1, pp.J47-J54, 2014 (Released:2013-12-20)
- 参考文献数
- 7
- 被引用文献数
- 1
A method is described that can estimate vehicle speed from video footage taken by an in-vehicle monocular camera. The method involves applying structural information and feature points to a road surface and analyzing their passage over time to accurately estimate pilot-vehicle and oncoming-vehicle speed. Experimental results demonstrated that our method estimates the speed of pilot and other moving vehicles with enough accuracy to investigate traffic accidents.
- 著者
- 森本 雅和 三好 卓也 藤井 健作
- 出版者
- 一般社団法人電子情報通信学会
- 雑誌
- 電子情報通信学会論文誌. A, 基礎・境界 (ISSN:09135707)
- 巻号頁・発行日
- vol.94, no.7, pp.548-551, 2011-07-01
本論文ではマイナー成分分析を用いてパンの種類を画像から自動識別する手法を提案する.パンは製造工程において発酵や焼成を含むため,個体差が発生しやすい.また,店舗レジへの導入を考えた場合,環境光変化に頑健であることが求められる.本研究では学習用パン画像から様々な特徴を抽出し,主成分分析をもとに特徴の選択を行う,このとき,パンの個体差や環境光変化が固有値の大きな主成分として現れることを考慮し,より分散の小さいマイナーな成分のみを用いて識別を行うことで,通常の部分空間法よりも識別率を改善できることを示す.
1 0 0 0 マイナー成分分析を用いたパンの画像識別
- 著者
- 森本 雅和 三好 卓也 藤井 健作
- 出版者
- The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
- 雑誌
- 電子情報通信学会論文誌 A (ISSN:09135707)
- 巻号頁・発行日
- vol.J94-A, no.7, pp.548-551, 2011-07-01
本論文ではマイナー成分分析を用いてパンの種類を画像から自動識別する手法を提案する.パンは製造工程において発酵や焼成を含むため,個体差が発生しやすい.また,店舗レジへの導入を考えた場合,環境光変化に頑健であることが求められる.本研究では学習用パン画像から様々な特徴を抽出し,主成分分析をもとに特徴の選択を行う.このとき,パンの個体差や環境光変化が固有値の大きな主成分として現れることを考慮し,より分散の小さいマイナーな成分のみを用いて識別を行うことで,通常の部分空間法よりも識別率を改善できることを示す.