狠狠撸shows by User: ssuser186f56 / http://www.slideshare.net/images/logo.gif 狠狠撸shows by User: ssuser186f56 / Thu, 16 Feb 2023 13:02:25 GMT 狠狠撸Share feed for 狠狠撸shows by User: ssuser186f56 アボカドフェスティバル /slideshow/ss-255887865/255887865 2-230216130225-d2106009
「沖縄県でのアボカド栽培」アボカドフェスティバル2022で登壇してきた！ https://youtu.be/hoaQ8DJodj0]]>
「沖縄県でのアボカド栽培」アボカドフェスティバル2022で登壇してきた！ https://youtu.be/hoaQ8DJodj0]]> Thu, 16 Feb 2023 13:02:25 GMT /slideshow/ss-255887865/255887865 ssuser186f56@slideshare.net(ssuser186f56) アボカドフェスティバル ssuser186f56 「沖縄県でのアボカド栽培」アボカドフェスティバル2022で登壇してきた！ https://youtu.be/hoaQ8DJodj0 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/2-230216130225-d2106009-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> 「沖縄県でのアボカド栽培」アボカドフェスティバル2022で登壇してきた！ https://youtu.be/hoaQ8DJodj0
アボカドフェスティバル from Kenyu Uehara
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このスライドでは， ?フーリエ級数 ?複素フーリエ級数 ?フーリエ変換(連続) ?離散フーリエ変換(DFT) ?高速フーリエ変換(FFT) を解説しています． ブログはこちら 【フーリエ解析05】高速フーリエ変換(FFT)とは？内側のアルゴリズムを解説！【解説動画付き】 https://kenyu-life.com/2019/07/08/what_is_fft/ Twitter → https://twitter.com/kenyu0501_?lang=ja Youtube → https://youtu.be/zWkQX58nXiw]]>
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フーリエ解析?「フーリエ级数」から「高速フーリエ変换」まで? from Kenyu Uehara
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主に4つの操作(鏡像，拡大，収縮，縮小)について解説しています． 動画解説：https://youtu.be/g4GCrL0rTJY Twitter → https://twitter.com/kenyu0501_?lang=ja]]>
主に4つの操作(鏡像，拡大，収縮，縮小)について解説しています． 動画解説：https://youtu.be/g4GCrL0rTJY Twitter → https://twitter.com/kenyu0501_?lang=ja]]> Thu, 30 May 2019 14:58:00 GMT /ssuser186f56/ss-148280559 ssuser186f56@slideshare.net(ssuser186f56) ダウンヒルシンプレックス法について解説 ssuser186f56 主に4つの操作(鏡像，拡大，収縮，縮小)について解説しています． 動画解説：https://youtu.be/g4GCrL0rTJY Twitter → https://twitter.com/kenyu0501_?lang=ja <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20190527dhsmforslideshare-190530145800-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> 主に4つの操作(鏡像，拡大，収縮，縮小)について解説しています． 動画解説：https://youtu.be/g4GCrL0rTJY Twitter → https://twitter.com/kenyu0501_?lang=ja
ダウンヒルシンプレックス法について解説 from Kenyu Uehara
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最適化手法の定義から，最急降下法の説明まで行っています． 動画解説してます． 「https://www.youtube.com/watch?v=-UqFLwIYSdI」]]>
最適化手法の定義から，最急降下法の説明まで行っています． 動画解説してます． 「https://www.youtube.com/watch?v=-UqFLwIYSdI」]]> Wed, 29 May 2019 12:28:19 GMT /slideshow/ss-148120100/148120100 ssuser186f56@slideshare.net(ssuser186f56) 最适化手法「最急降下法」を出来るだけわかりやすく！ ssuser186f56 最適化手法の定義から，最急降下法の説明まで行っています． 動画解説してます． 「https://www.youtube.com/watch?v=-UqFLwIYSdI」 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/saikyuukouka-190529122819-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> 最適化手法の定義から，最急降下法の説明まで行っています． 動画解説してます． 「https://www.youtube.com/watch?v=-UqFLwIYSdI」
最适化手法「最急降下法」を出来るだけわかりやすく！ from Kenyu Uehara
]]> 7658 3 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/saikyuukouka-190529122819-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 サポートベクターマシン(厂痴惭)の数学をみんなに説明したいだけの会 /slideshow/svm-146231602/146231602 mathmaticsofsvm-190517082935
SVMの基本的な数学を説明しています． ブログにもまとめてますので，どうぞ https://kenyu-life.com/2019/02/11/support_vector_machine/ 動画解説してます 「https://www.youtube.com/watch?v=TNOC0vyIL-g」]]>
SVMの基本的な数学を説明しています． ブログにもまとめてますので，どうぞ https://kenyu-life.com/2019/02/11/support_vector_machine/ 動画解説してます 「https://www.youtube.com/watch?v=TNOC0vyIL-g」]]> Fri, 17 May 2019 08:29:35 GMT /slideshow/svm-146231602/146231602 ssuser186f56@slideshare.net(ssuser186f56) サポートベクターマシン(厂痴惭)の数学をみんなに説明したいだけの会 ssuser186f56 SVMの基本的な数学を説明しています． ブログにもまとめてますので，どうぞ https://kenyu-life.com/2019/02/11/support_vector_machine/ 動画解説してます 「https://www.youtube.com/watch?v=TNOC0vyIL-g」 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/mathmaticsofsvm-190517082935-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> SVMの基本的な数学を説明しています． ブログにもまとめてますので，どうぞ https://kenyu-life.com/2019/02/11/support_vector_machine/ 動画解説してます 「https://www.youtube.com/watch?v=TNOC0vyIL-g」
サポートベクターマシン(厂痴惭)の数学をみんなに説明したいだけの会 from Kenyu Uehara
]]> 81715 6 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/mathmaticsofsvm-190517082935-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 机械学习を使って数字认识してみよう！ /ssuser186f56/ss-144937649 raspberrypiml-190511071138
Raspberry Pi ではじめる機械学習（https://amzn.to/2VbGrFH）の数字認識についてまとめてます． 興味のある人はやってみてください． 詳細ブログ：https://kenyu-life.com/2018/11/06/raspberry_pi_machin_learning_numbers/]]>
Raspberry Pi ではじめる機械学習（https://amzn.to/2VbGrFH）の数字認識についてまとめてます． 興味のある人はやってみてください． 詳細ブログ：https://kenyu-life.com/2018/11/06/raspberry_pi_machin_learning_numbers/]]> Sat, 11 May 2019 07:11:38 GMT /ssuser186f56/ss-144937649 ssuser186f56@slideshare.net(ssuser186f56) 机械学习を使って数字认识してみよう！ ssuser186f56 Raspberry Pi ではじめる機械学習（https://amzn.to/2VbGrFH）の数字認識についてまとめてます． 興味のある人はやってみてください． 詳細ブログ：https://kenyu-life.com/2018/11/06/raspberry_pi_machin_learning_numbers/ <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/raspberrypiml-190511071138-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Raspberry Pi ではじめる機械学習（https://amzn.to/2VbGrFH）の数字認識についてまとめてます． 興味のある人はやってみてください． 詳細ブログ：https://kenyu-life.com/2018/11/06/raspberry_pi_machin_learning_numbers/
机械学习を使って数字认识してみよう！ from Kenyu Uehara
]]> 2105 3 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/raspberrypiml-190511071138-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Cellular automaton /slideshow/cellular-automaton-123455067/123455067 cellularautomaton-181119200846
セルオートマトンについての説明スライドを作りました（日本語です） 原理と原則を説明した後に実際に，プログラムを回して挙動の確認を行っています． 詳細：https://kenyu-life.com/2018/11/20/cellularautomaton/ 動画解説：https://www.youtube.com/watch?v=5O6aRFw1Zcg&t=23s Created by 上原賢祐]]>
セルオートマトンについての説明スライドを作りました（日本語です） 原理と原則を説明した後に実際に，プログラムを回して挙動の確認を行っています． 詳細：https://kenyu-life.com/2018/11/20/cellularautomaton/ 動画解説：https://www.youtube.com/watch?v=5O6aRFw1Zcg&t=23s Created by 上原賢祐]]> Mon, 19 Nov 2018 20:08:46 GMT /slideshow/cellular-automaton-123455067/123455067 ssuser186f56@slideshare.net(ssuser186f56) Cellular automaton ssuser186f56 セルオートマトンについての説明スライドを作りました（日本語です） 原理と原則を説明した後に実際に，プログラムを回して挙動の確認を行っています． 詳細：https://kenyu-life.com/2018/11/20/cellularautomaton/ 動画解説：https://www.youtube.com/watch?v=5O6aRFw1Zcg&t=23s Created by 上原賢祐 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/cellularautomaton-181119200846-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> セルオートマトンについての説明スライドを作りました（日本語です） 原理と原則を説明した後に実際に，プログラムを回して挙動の確認を行っています． 詳細：https://kenyu-life.com/2018/11/20/cellularautomaton/ 動画解説：https://www.youtube.com/watch?v=5O6aRFw1Zcg&amp;t=23s Created by 上原賢祐
Cellular automaton from Kenyu Uehara
]]> 3172 4 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/cellularautomaton-181119200846-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 ラズベリーパイで作る颜面追跡カメラシステム /slideshow/ss-122336005/122336005 pi-camera-181107202628
Raspberry Piと２軸サーボモータで顔面追尾システムを作りました． 詳細：https://kenyu-life.com/2018/11/08/raspberrypi_camera/ Created by 上原賢祐]]>
Raspberry Piと２軸サーボモータで顔面追尾システムを作りました． 詳細：https://kenyu-life.com/2018/11/08/raspberrypi_camera/ Created by 上原賢祐]]> Wed, 07 Nov 2018 20:26:28 GMT /slideshow/ss-122336005/122336005 ssuser186f56@slideshare.net(ssuser186f56) ラズベリーパイで作る颜面追跡カメラシステム ssuser186f56 Raspberry Piと２軸サーボモータで顔面追尾システムを作りました． 詳細：https://kenyu-life.com/2018/11/08/raspberrypi_camera/ Created by 上原賢祐 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/pi-camera-181107202628-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Raspberry Piと２軸サーボモータで顔面追尾システムを作りました． 詳細：https://kenyu-life.com/2018/11/08/raspberrypi_camera/ Created by 上原賢祐
ラズベリーパイで作る颜面追跡カメラシステム from Kenyu Uehara
]]> 11092 5 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/pi-camera-181107202628-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Study on temperature control model of a focal cooling human physiological system /slideshow/midtermreportm1/121640596 midtermreportm1-181103045002
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Created by Kenyu Uehara Here is my blog : https://kenyu-life.com/2018/11/03/modeling_of_eeg/]]> Sat, 03 Nov 2018 04:50:02 GMT /slideshow/midtermreportm1/121640596 ssuser186f56@slideshare.net(ssuser186f56) Study on temperature control model of a focal cooling human physiological system ssuser186f56 Created by Kenyu Uehara Here is my blog : https://kenyu-life.com/2018/11/03/modeling_of_eeg/ <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/midtermreportm1-181103045002-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Created by Kenyu Uehara Here is my blog : https://kenyu-life.com/2018/11/03/modeling_of_eeg/
Study on temperature control model of a focal cooling human physiological system from Kenyu Uehara
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Created by Kenyu Uehara Here is my blog (welcome to another research ) : https://kenyu-life.com/2018/11/04/epilepsy_braincooling_eng/]]> Sat, 03 Nov 2018 04:41:00 GMT /slideshow/20161117imece2016116/121639197 ssuser186f56@slideshare.net(ssuser186f56) Study on model parameters of focal cooling device using a Peltier element for a living body ssuser186f56 Created by Kenyu Uehara Here is my blog (welcome to another research ) : https://kenyu-life.com/2018/11/04/epilepsy_braincooling_eng/ <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/2016-181103044100-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Created by Kenyu Uehara Here is my blog (welcome to another research ) : https://kenyu-life.com/2018/11/04/epilepsy_braincooling_eng/
Study on model parameters of focal cooling device using a Peltier element for a living body from Kenyu Uehara
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Dynamics and Design Conference 2016で発表した研究内容です． タイトルは「てんかん波抑制における脳冷却速度と脳波帯域の関係」です． 実は，てんかん波は冷却すると抑制されます． https://kenyu-life.com/2018/11/04/epilepsy_brain_cooling/ 2012年に冷却温度に関しての論文が出ましたが，これまでどのくらいのスピードで脳を冷やして良いかなどは出ていませんでした． 今回は，山口大学医学部さんとの協力のもと，てんかんモデルラットを使った脳冷却実験と，解析した結果について書いています． Created by 上原賢祐]]>
Dynamics and Design Conference 2016で発表した研究内容です． タイトルは「てんかん波抑制における脳冷却速度と脳波帯域の関係」です． 実は，てんかん波は冷却すると抑制されます． https://kenyu-life.com/2018/11/04/epilepsy_brain_cooling/ 2012年に冷却温度に関しての論文が出ましたが，これまでどのくらいのスピードで脳を冷やして良いかなどは出ていませんでした． 今回は，山口大学医学部さんとの協力のもと，てんかんモデルラットを使った脳冷却実験と，解析した結果について書いています． Created by 上原賢祐]]> Sat, 03 Nov 2018 04:31:54 GMT /slideshow/20168dd2016uehara/121638060 ssuser186f56@slideshare.net(ssuser186f56) てんかん波抑制における脳冷却速度と周波数帯域の関係について ssuser186f56 Dynamics and Design Conference 2016で発表した研究内容です． タイトルは「てんかん波抑制における脳冷却速度と脳波帯域の関係」です． 実は，てんかん波は冷却すると抑制されます． https://kenyu-life.com/2018/11/04/epilepsy_brain_cooling/ 2012年に冷却温度に関しての論文が出ましたが，これまでどのくらいのスピードで脳を冷やして良いかなどは出ていませんでした． 今回は，山口大学医学部さんとの協力のもと，てんかんモデルラットを使った脳冷却実験と，解析した結果について書いています． Created by 上原賢祐 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/2016-181103043154-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Dynamics and Design Conference 2016で発表した研究内容です． タイトルは「てんかん波抑制における脳冷却速度と脳波帯域の関係」です． 実は，てんかん波は冷却すると抑制されます． https://kenyu-life.com/2018/11/04/epilepsy_brain_cooling/ 2012年に冷却温度に関しての論文が出ましたが，これまでどのくらいのスピードで脳を冷やして良いかなどは出ていませんでした． 今回は，山口大学医学部さんとの協力のもと，てんかんモデルラットを使った脳冷却実験と，解析した結果について書いています． Created by 上原賢祐
てんかん波抑制における脳冷却速度と周波数帯域の関係について from Kenyu Uehara
]]> 1090 254 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/2016-181103043154-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Dependency of ECoG Band Spectrum in Epileptic Discharges upon Local Cooling Rate on Brain /slideshow/dependency-of-ecog-band-spectrum-in-epileptic-discharges-upon-local-cooling-rate-on-brain/121637088 imece2017presentationfinal-181103042305
Created by Kenyu Uehara Here is the detail : https://kenyu-life.com/2018/11/04/epilepsy_braincooling_eng/]]>
Created by Kenyu Uehara Here is the detail : https://kenyu-life.com/2018/11/04/epilepsy_braincooling_eng/]]> Sat, 03 Nov 2018 04:23:05 GMT /slideshow/dependency-of-ecog-band-spectrum-in-epileptic-discharges-upon-local-cooling-rate-on-brain/121637088 ssuser186f56@slideshare.net(ssuser186f56) Dependency of ECoG Band Spectrum in Epileptic Discharges upon Local Cooling Rate on Brain ssuser186f56 Created by Kenyu Uehara Here is the detail : https://kenyu-life.com/2018/11/04/epilepsy_braincooling_eng/ <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/imece2017presentationfinal-181103042305-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Created by Kenyu Uehara Here is the detail : https://kenyu-life.com/2018/11/04/epilepsy_braincooling_eng/
Dependency of ECoG Band Spectrum in Epileptic Discharges upon Local Cooling Rate on Brain from Kenyu Uehara
]]> 789 5 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/imece2017presentationfinal-181103042305-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Modeling of EEG (Brain waves) /slideshow/modeling-of-eeg-brain-waves/121609111 imece2018-181102230205
In this study, We propose a EEG analysis model using a nonlinear oscillator with one degree of freedom. It doesn’t have a random term. our study method identifies six model parameters experimentally. Here is the detail: https://kenyu-life.com/2018/11/03/modeling_of_eeg/ Created by Kenyu Uehara]]>
In this study, We propose a EEG analysis model using a nonlinear oscillator with one degree of freedom. It doesn’t have a random term. our study method identifies six model parameters experimentally. Here is the detail: https://kenyu-life.com/2018/11/03/modeling_of_eeg/ Created by Kenyu Uehara]]> Fri, 02 Nov 2018 23:02:05 GMT /slideshow/modeling-of-eeg-brain-waves/121609111 ssuser186f56@slideshare.net(ssuser186f56) Modeling of EEG (Brain waves) ssuser186f56 In this study, We propose a EEG analysis model using a nonlinear oscillator with one degree of freedom. It doesn’t have a random term. our study method identifies six model parameters experimentally. Here is the detail: https://kenyu-life.com/2018/11/03/modeling_of_eeg/ Created by Kenyu Uehara <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/imece2018-181102230205-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> In this study, We propose a EEG analysis model using a nonlinear oscillator with one degree of freedom. It doesn’t have a random term. our study method identifies six model parameters experimentally. Here is the detail: https://kenyu-life.com/2018/11/03/modeling_of_eeg/ Created by Kenyu Uehara
Modeling of EEG (Brain waves) from Kenyu Uehara
]]> 1078 1 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/imece2018-181102230205-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 脳波モデルを用いたてんかん波判别手法 /slideshow/ss-121137228/121137228 epilepsy-181030050020
この発表資料は，2018年10月25日にパシフィコ横浜で開催された，「第52回日本てんかん学会学術集会(The 52nd Congress of the Japan Epilepsy Society )」で報告した資料です． Created by 上原賢祐 詳細：https://kenyu-life.com/2018/10/30/epilepsy_modeling/ 【目的】 これまで経験的，複合的に判別されていたてんかん波に関して，脳波の振動モデルを構築し，てんかん波判別の実現可能性について検討することを目的としている． 【方法】 てんかんモデルラット４体のアルファ波帯域脳波を解析対象とする．解析方法は，生体信号モデルとしてしばしば利用される非線形振動子により脳波をモデル化し，モデル内に含まれるパラメータを実験的に同定する方法とした．モデルは，減衰性と復元性，非線形性，外部入力の信号強度，各周波数および位相差パラメタを有する．六つのモデルパラメタを約0.5秒の解析窓毎に，モデルの出力と実波形の誤差で定義される評価関数を最小とするように同定した．解析には，正常時とてんかん波の振幅が十分に発達した明らかな異常時の脳波を各10秒間ずつ使用した．同定した値からパラメタ毎の区間平均を算出し，正常時の値を基準に正規化を行った．そして得られた値を用いて，同定したパラメータの特性を正常時と異常時で比較し，てんかん波判別の実現可能性について検討した． 【結果】 ４体を解析した結果，異常時の非線形パラメタは正常時の値の25％以下まで減少することが確認された．脳波などの生体システムでは，正常状態においてカオス的に振る舞いを示すが，異常が発生するとカオスが消失し周期的になることが知られており，我々の脳波解析手法においてもそれを証明することができ，本手法の有効性が確認された．さらに，信号強度パラメータは約3倍以上に増加し，測定点の脳波と周囲から伝わる波の角周波数分布にも特徴が見られた． 【結論】 本研究では，てんかん波判別の実現可能性について検討することを目的とし，てんかんモデルラットのアルファ波帯域脳波を解析した結果，正常時に比べて異常時の非線形パラメタは減少し，外部入力の信号強度を表すパラメタは増加した．さらに，測定点の脳波と周囲から伝播する波の角周波数に関するパラメタの分布範囲に違いが見られた．]]>
この発表資料は，2018年10月25日にパシフィコ横浜で開催された，「第52回日本てんかん学会学術集会(The 52nd Congress of the Japan Epilepsy Society )」で報告した資料です． Created by 上原賢祐 詳細：https://kenyu-life.com/2018/10/30/epilepsy_modeling/ 【目的】 これまで経験的，複合的に判別されていたてんかん波に関して，脳波の振動モデルを構築し，てんかん波判別の実現可能性について検討することを目的としている． 【方法】 てんかんモデルラット４体のアルファ波帯域脳波を解析対象とする．解析方法は，生体信号モデルとしてしばしば利用される非線形振動子により脳波をモデル化し，モデル内に含まれるパラメータを実験的に同定する方法とした．モデルは，減衰性と復元性，非線形性，外部入力の信号強度，各周波数および位相差パラメタを有する．六つのモデルパラメタを約0.5秒の解析窓毎に，モデルの出力と実波形の誤差で定義される評価関数を最小とするように同定した．解析には，正常時とてんかん波の振幅が十分に発達した明らかな異常時の脳波を各10秒間ずつ使用した．同定した値からパラメタ毎の区間平均を算出し，正常時の値を基準に正規化を行った．そして得られた値を用いて，同定したパラメータの特性を正常時と異常時で比較し，てんかん波判別の実現可能性について検討した． 【結果】 ４体を解析した結果，異常時の非線形パラメタは正常時の値の25％以下まで減少することが確認された．脳波などの生体システムでは，正常状態においてカオス的に振る舞いを示すが，異常が発生するとカオスが消失し周期的になることが知られており，我々の脳波解析手法においてもそれを証明することができ，本手法の有効性が確認された．さらに，信号強度パラメータは約3倍以上に増加し，測定点の脳波と周囲から伝わる波の角周波数分布にも特徴が見られた． 【結論】 本研究では，てんかん波判別の実現可能性について検討することを目的とし，てんかんモデルラットのアルファ波帯域脳波を解析した結果，正常時に比べて異常時の非線形パラメタは減少し，外部入力の信号強度を表すパラメタは増加した．さらに，測定点の脳波と周囲から伝播する波の角周波数に関するパラメタの分布範囲に違いが見られた．]]> Tue, 30 Oct 2018 05:00:20 GMT /slideshow/ss-121137228/121137228 ssuser186f56@slideshare.net(ssuser186f56) 脳波モデルを用いたてんかん波判别手法 ssuser186f56 この発表資料は，2018年10月25日にパシフィコ横浜で開催された，「第52回日本てんかん学会学術集会(The 52nd Congress of the Japan Epilepsy Society )」で報告した資料です． Created by 上原賢祐 詳細：https://kenyu-life.com/2018/10/30/epilepsy_modeling/ 【目的】 これまで経験的，複合的に判別されていたてんかん波に関して，脳波の振動モデルを構築し，てんかん波判別の実現可能性について検討することを目的としている． 【方法】 てんかんモデルラット４体のアルファ波帯域脳波を解析対象とする．解析方法は，生体信号モデルとしてしばしば利用される非線形振動子により脳波をモデル化し，モデル内に含まれるパラメータを実験的に同定する方法とした．モデルは，減衰性と復元性，非線形性，外部入力の信号強度，各周波数および位相差パラメタを有する．六つのモデルパラメタを約0.5秒の解析窓毎に，モデルの出力と実波形の誤差で定義される評価関数を最小とするように同定した．解析には，正常時とてんかん波の振幅が十分に発達した明らかな異常時の脳波を各10秒間ずつ使用した．同定した値からパラメタ毎の区間平均を算出し，正常時の値を基準に正規化を行った．そして得られた値を用いて，同定したパラメータの特性を正常時と異常時で比較し，てんかん波判別の実現可能性について検討した． 【結果】 ４体を解析した結果，異常時の非線形パラメタは正常時の値の25％以下まで減少することが確認された．脳波などの生体システムでは，正常状態においてカオス的に振る舞いを示すが，異常が発生するとカオスが消失し周期的になることが知られており，我々の脳波解析手法においてもそれを証明することができ，本手法の有効性が確認された．さらに，信号強度パラメータは約3倍以上に増加し，測定点の脳波と周囲から伝わる波の角周波数分布にも特徴が見られた． 【結論】 本研究では，てんかん波判別の実現可能性について検討することを目的とし，てんかんモデルラットのアルファ波帯域脳波を解析した結果，正常時に比べて異常時の非線形パラメタは減少し，外部入力の信号強度を表すパラメタは増加した．さらに，測定点の脳波と周囲から伝播する波の角周波数に関するパラメタの分布範囲に違いが見られた． <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/epilepsy-181030050020-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> この発表資料は，2018年10月25日にパシフィコ横浜で開催された，「第52回日本てんかん学会学術集会(The 52nd Congress of the Japan Epilepsy Society )」で報告した資料です． Created by 上原賢祐 詳細：https://kenyu-life.com/2018/10/30/epilepsy_modeling/ 【目的】 これまで経験的，複合的に判別されていたてんかん波に関して，脳波の振動モデルを構築し，てんかん波判別の実現可能性について検討することを目的としている． 【方法】 てんかんモデルラット４体のアルファ波帯域脳波を解析対象とする．解析方法は，生体信号モデルとしてしばしば利用される非線形振動子により脳波をモデル化し，モデル内に含まれるパラメータを実験的に同定する方法とした．モデルは，減衰性と復元性，非線形性，外部入力の信号強度，各周波数および位相差パラメタを有する．六つのモデルパラメタを約0.5秒の解析窓毎に，モデルの出力と実波形の誤差で定義される評価関数を最小とするように同定した．解析には，正常時とてんかん波の振幅が十分に発達した明らかな異常時の脳波を各10秒間ずつ使用した．同定した値からパラメタ毎の区間平均を算出し，正常時の値を基準に正規化を行った．そして得られた値を用いて，同定したパラメータの特性を正常時と異常時で比較し，てんかん波判別の実現可能性について検討した． 【結果】 ４体を解析した結果，異常時の非線形パラメタは正常時の値の25％以下まで減少することが確認された．脳波などの生体システムでは，正常状態においてカオス的に振る舞いを示すが，異常が発生するとカオスが消失し周期的になることが知られており，我々の脳波解析手法においてもそれを証明することができ，本手法の有効性が確認された．さらに，信号強度パラメータは約3倍以上に増加し，測定点の脳波と周囲から伝わる波の角周波数分布にも特徴が見られた． 【結論】 本研究では，てんかん波判別の実現可能性について検討することを目的とし，てんかんモデルラットのアルファ波帯域脳波を解析した結果，正常時に比べて異常時の非線形パラメタは減少し，外部入力の信号強度を表すパラメタは増加した．さらに，測定点の脳波と周囲から伝播する波の角周波数に関するパラメタの分布範囲に違いが見られた．
脳波モデルを用いたてんかん波判别手法 from Kenyu Uehara
]]> 796 25 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/epilepsy-181030050020-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 ゆらぐヒト脳波データからどのように集中度合いを可视化するか /slideshow/seitaiikou2018/121028105 seitaiikou2018-181029045222
日本生体医工学会中国四国支部2018で発表した研究です． 題目「ゆらぐ脳波データからどのように集中度合いを可視化するか」 Created by 上原賢祐 詳細はこちら：　https://kenyu-life.com/2018/10/30/eeg_constress_value/ ?アブストラクト? ヒト脳波は心理?生理状態によって大きく影響される生体信号であるがゆえに，集中度合い等をはじめとしたヒトの状態推定を可能とする．脳波信号の一般的な理解では，ヒトが一旦集中状態に入ると周波数パワーが高くなる傾向にあるため，周波数解析により脳波に含まれる特定の周波数帯域の含有量を見ることは１つの有効な状態推定の手立てである．しかし，ヒト脳波はゆらぎと言われる非線形な性質を持つため，周波数解析などの線形的な信号処理では，ヒト脳波が有する真の情報を取り出すことができないと考えられる．すなわち，ヒトの集中状態を可視化するにあたっては，脳波信号の「ゆらぎ」を考慮し，波形の細かい変化の仕方自体にも眼を向ける必要があると考えられる． そこで本研究では，非線形な解析手法を用いた脳波信号の解析を行い，ヒトの集中度合いの可視化を目的とする．脳波信号の振る舞いを一自由度の非線形振動子によってモデル化し，波形の細かい変化に対応させるため，モデル中の各係数パラメータを実験的に同定した．その結果，脳波の定量化をすることが可能であることを確認し，各モデルパラメータの相関値によって集中度合いを可視化できることが分かった．]]>
日本生体医工学会中国四国支部2018で発表した研究です． 題目「ゆらぐ脳波データからどのように集中度合いを可視化するか」 Created by 上原賢祐 詳細はこちら：　https://kenyu-life.com/2018/10/30/eeg_constress_value/ ?アブストラクト? ヒト脳波は心理?生理状態によって大きく影響される生体信号であるがゆえに，集中度合い等をはじめとしたヒトの状態推定を可能とする．脳波信号の一般的な理解では，ヒトが一旦集中状態に入ると周波数パワーが高くなる傾向にあるため，周波数解析により脳波に含まれる特定の周波数帯域の含有量を見ることは１つの有効な状態推定の手立てである．しかし，ヒト脳波はゆらぎと言われる非線形な性質を持つため，周波数解析などの線形的な信号処理では，ヒト脳波が有する真の情報を取り出すことができないと考えられる．すなわち，ヒトの集中状態を可視化するにあたっては，脳波信号の「ゆらぎ」を考慮し，波形の細かい変化の仕方自体にも眼を向ける必要があると考えられる． そこで本研究では，非線形な解析手法を用いた脳波信号の解析を行い，ヒトの集中度合いの可視化を目的とする．脳波信号の振る舞いを一自由度の非線形振動子によってモデル化し，波形の細かい変化に対応させるため，モデル中の各係数パラメータを実験的に同定した．その結果，脳波の定量化をすることが可能であることを確認し，各モデルパラメータの相関値によって集中度合いを可視化できることが分かった．]]> Mon, 29 Oct 2018 04:52:22 GMT /slideshow/seitaiikou2018/121028105 ssuser186f56@slideshare.net(ssuser186f56) ゆらぐヒト脳波データからどのように集中度合いを可视化するか ssuser186f56 日本生体医工学会中国四国支部2018で発表した研究です． 題目「ゆらぐ脳波データからどのように集中度合いを可視化するか」 Created by 上原賢祐 詳細はこちら：　https://kenyu-life.com/2018/10/30/eeg_constress_value/ ?アブストラクト? ヒト脳波は心理?生理状態によって大きく影響される生体信号であるがゆえに，集中度合い等をはじめとしたヒトの状態推定を可能とする．脳波信号の一般的な理解では，ヒトが一旦集中状態に入ると周波数パワーが高くなる傾向にあるため，周波数解析により脳波に含まれる特定の周波数帯域の含有量を見ることは１つの有効な状態推定の手立てである．しかし，ヒト脳波はゆらぎと言われる非線形な性質を持つため，周波数解析などの線形的な信号処理では，ヒト脳波が有する真の情報を取り出すことができないと考えられる．すなわち，ヒトの集中状態を可視化するにあたっては，脳波信号の「ゆらぎ」を考慮し，波形の細かい変化の仕方自体にも眼を向ける必要があると考えられる． そこで本研究では，非線形な解析手法を用いた脳波信号の解析を行い，ヒトの集中度合いの可視化を目的とする．脳波信号の振る舞いを一自由度の非線形振動子によってモデル化し，波形の細かい変化に対応させるため，モデル中の各係数パラメータを実験的に同定した．その結果，脳波の定量化をすることが可能であることを確認し，各モデルパラメータの相関値によって集中度合いを可視化できることが分かった． <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/seitaiikou2018-181029045222-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> 日本生体医工学会中国四国支部2018で発表した研究です． 題目「ゆらぐ脳波データからどのように集中度合いを可視化するか」 Created by 上原賢祐 詳細はこちら：　https://kenyu-life.com/2018/10/30/eeg_constress_value/ ?アブストラクト? ヒト脳波は心理?生理状態によって大きく影響される生体信号であるがゆえに，集中度合い等をはじめとしたヒトの状態推定を可能とする．脳波信号の一般的な理解では，ヒトが一旦集中状態に入ると周波数パワーが高くなる傾向にあるため，周波数解析により脳波に含まれる特定の周波数帯域の含有量を見ることは１つの有効な状態推定の手立てである．しかし，ヒト脳波はゆらぎと言われる非線形な性質を持つため，周波数解析などの線形的な信号処理では，ヒト脳波が有する真の情報を取り出すことができないと考えられる．すなわち，ヒトの集中状態を可視化するにあたっては，脳波信号の「ゆらぎ」を考慮し，波形の細かい変化の仕方自体にも眼を向ける必要があると考えられる． そこで本研究では，非線形な解析手法を用いた脳波信号の解析を行い，ヒトの集中度合いの可視化を目的とする．脳波信号の振る舞いを一自由度の非線形振動子によってモデル化し，波形の細かい変化に対応させるため，モデル中の各係数パラメータを実験的に同定した．その結果，脳波の定量化をすることが可能であることを確認し，各モデルパラメータの相関値によって集中度合いを可視化できることが分かった．
ゆらぐヒト脳波データからどのように集中度合いを可视化するか from Kenyu Uehara
]]> 1565 1 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/seitaiikou2018-181029045222-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 EEG analysis (nonlinear) /slideshow/eeg-analysis-nonlinear/120171702 labreporteeganalysis-181021053910
詳細はこちら：https://kenyu-life.com/2018/10/21/eeg_analysis/ 脳波解析の方法は沢山あると思います． 単なる信号処理からモデリングまで紹介して，弊ラボで研究している独自の脳波解析方法についてまとめてます． 脳波信号は，線形解析や非線形解析，様々なものがあります． 目的やアウトプットに応じて一長一短あるので，ぜひ脳波解析をされている方はご覧ください． また，脳波以外の生体信号の解析においてもカオス処理はされているで参考になれば幸いです． （山口大学　創成科学研究科　上原賢祐　資料）]]>
詳細はこちら：https://kenyu-life.com/2018/10/21/eeg_analysis/ 脳波解析の方法は沢山あると思います． 単なる信号処理からモデリングまで紹介して，弊ラボで研究している独自の脳波解析方法についてまとめてます． 脳波信号は，線形解析や非線形解析，様々なものがあります． 目的やアウトプットに応じて一長一短あるので，ぜひ脳波解析をされている方はご覧ください． また，脳波以外の生体信号の解析においてもカオス処理はされているで参考になれば幸いです． （山口大学　創成科学研究科　上原賢祐　資料）]]> Sun, 21 Oct 2018 05:39:10 GMT /slideshow/eeg-analysis-nonlinear/120171702 ssuser186f56@slideshare.net(ssuser186f56) EEG analysis (nonlinear) ssuser186f56 詳細はこちら：https://kenyu-life.com/2018/10/21/eeg_analysis/ 脳波解析の方法は沢山あると思います． 単なる信号処理からモデリングまで紹介して，弊ラボで研究している独自の脳波解析方法についてまとめてます． 脳波信号は，線形解析や非線形解析，様々なものがあります． 目的やアウトプットに応じて一長一短あるので，ぜひ脳波解析をされている方はご覧ください． また，脳波以外の生体信号の解析においてもカオス処理はされているで参考になれば幸いです． （山口大学　創成科学研究科　上原賢祐　資料） <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/labreporteeganalysis-181021053910-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> 詳細はこちら：https://kenyu-life.com/2018/10/21/eeg_analysis/ 脳波解析の方法は沢山あると思います． 単なる信号処理からモデリングまで紹介して，弊ラボで研究している独自の脳波解析方法についてまとめてます． 脳波信号は，線形解析や非線形解析，様々なものがあります． 目的やアウトプットに応じて一長一短あるので，ぜひ脳波解析をされている方はご覧ください． また，脳波以外の生体信号の解析においてもカオス処理はされているで参考になれば幸いです． （山口大学　創成科学研究科　上原賢祐　資料）
EEG analysis (nonlinear) from Kenyu Uehara
]]> 2338 13 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/labreporteeganalysis-181021053910-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 连成非线形振动子を用いたてんかん波焦点とその周辺脳波との関係性の解析（改订版） /slideshow/ss-114097136/114097136 nenji2018new-180912165024
ブログはこちらから　https://kenyu-life.com/ 日本機械学会の年次大会2018で発表した資料です。 発表した分野は、「医工学テクノロジー推進会議」分野の「医工学テクノロジーによる医療福祉機器開発」セッションにて研究報告をしました。 Created by 上原賢祐]]>
ブログはこちらから　https://kenyu-life.com/ 日本機械学会の年次大会2018で発表した資料です。 発表した分野は、「医工学テクノロジー推進会議」分野の「医工学テクノロジーによる医療福祉機器開発」セッションにて研究報告をしました。 Created by 上原賢祐]]> Wed, 12 Sep 2018 16:50:24 GMT /slideshow/ss-114097136/114097136 ssuser186f56@slideshare.net(ssuser186f56) 连成非线形振动子を用いたてんかん波焦点とその周辺脳波との関係性の解析（改订版） ssuser186f56 ブログはこちらから　https://kenyu-life.com/ 日本機械学会の年次大会2018で発表した資料です。 発表した分野は、「医工学テクノロジー推進会議」分野の「医工学テクノロジーによる医療福祉機器開発」セッションにて研究報告をしました。 Created by 上原賢祐 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/nenji2018new-180912165024-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> ブログはこちらから　https://kenyu-life.com/ 日本機械学会の年次大会2018で発表した資料です。 発表した分野は、「医工学テクノロジー推進会議」分野の「医工学テクノロジーによる医療福祉機器開発」セッションにて研究報告をしました。 Created by 上原賢祐
连成非线形振动子を用いたてんかん波焦点とその周辺脳波との関係性の解析（改订版） from Kenyu Uehara
]]> 735 4 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/nenji2018new-180912165024-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 脳波信号を対象としたEPIAモデル構造に関する研究 (Study on model structure of EPIA for EEG signals) /ssuser186f56/epia-study-on-model-structure-of-epia-for-eeg-signals-113644509 dd2018uehara-180909082709
研究ブログはこちら：　https://kenyu-life.com/ Created by 上原賢祐 日本機械学会Dynamics and design conference 2018（東京農工大学）にて発表した時の資料です． ＜ABSTRACT＞ ヒトの思考や精神的状態など様々な要因によって変動する脳波は，非常に高次な情報を有しているが、時系列波形が複雑であるため，この高次な情報を取り出すことが困難である．そこで脳波の時系列波形の挙動を数学的にモデル化し解析窓ごとにモデルパラメータを実験的に同定するといった解析手法が有効であると考えられる．本報告では脳波解析を行うための最適なモデル構造の検討を目的として，代表的な２つの非線形振動子であるＤｕｆｆｉｎｇ型およびＶａｎ ｄｅｒ Ｐｏｌ型と，線形の粘性減衰振動子を用いた場合の結果と比較を行った．]]>
研究ブログはこちら：　https://kenyu-life.com/ Created by 上原賢祐 日本機械学会Dynamics and design conference 2018（東京農工大学）にて発表した時の資料です． ＜ABSTRACT＞ ヒトの思考や精神的状態など様々な要因によって変動する脳波は，非常に高次な情報を有しているが、時系列波形が複雑であるため，この高次な情報を取り出すことが困難である．そこで脳波の時系列波形の挙動を数学的にモデル化し解析窓ごとにモデルパラメータを実験的に同定するといった解析手法が有効であると考えられる．本報告では脳波解析を行うための最適なモデル構造の検討を目的として，代表的な２つの非線形振動子であるＤｕｆｆｉｎｇ型およびＶａｎ ｄｅｒ Ｐｏｌ型と，線形の粘性減衰振動子を用いた場合の結果と比較を行った．]]> Sun, 09 Sep 2018 08:27:09 GMT /ssuser186f56/epia-study-on-model-structure-of-epia-for-eeg-signals-113644509 ssuser186f56@slideshare.net(ssuser186f56) 脳波信号を対象としたEPIAモデル構造に関する研究 (Study on model structure of EPIA for EEG signals) ssuser186f56 研究ブログはこちら：　https://kenyu-life.com/ Created by 上原賢祐 日本機械学会Dynamics and design conference 2018（東京農工大学）にて発表した時の資料です． ＜ABSTRACT＞ ヒトの思考や精神的状態など様々な要因によって変動する脳波は，非常に高次な情報を有しているが、時系列波形が複雑であるため，この高次な情報を取り出すことが困難である．そこで脳波の時系列波形の挙動を数学的にモデル化し解析窓ごとにモデルパラメータを実験的に同定するといった解析手法が有効であると考えられる．本報告では脳波解析を行うための最適なモデル構造の検討を目的として，代表的な２つの非線形振動子であるＤｕｆｆｉｎｇ型およびＶａｎ ｄｅｒ Ｐｏｌ型と，線形の粘性減衰振動子を用いた場合の結果と比較を行った． <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/dd2018uehara-180909082709-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> 研究ブログはこちら：　https://kenyu-life.com/ Created by 上原賢祐 日本機械学会Dynamics and design conference 2018（東京農工大学）にて発表した時の資料です． ＜ABSTRACT＞ ヒトの思考や精神的状態など様々な要因によって変動する脳波は，非常に高次な情報を有しているが、時系列波形が複雑であるため，この高次な情報を取り出すことが困難である．そこで脳波の時系列波形の挙動を数学的にモデル化し解析窓ごとにモデルパラメータを実験的に同定するといった解析手法が有効であると考えられる．本報告では脳波解析を行うための最適なモデル構造の検討を目的として，代表的な２つの非線形振動子であるＤｕｆｆｉｎｇ型およびＶａｎ ｄｅｒ Ｐｏｌ型と，線形の粘性減衰振動子を用いた場合の結果と比較を行った．
脳波信号を対象としたEPIAモデル構造に関する研究 (Study on model structure of EPIA for EEG signals) from Kenyu Uehara
]]> 321 1 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/dd2018uehara-180909082709-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 连成非线形振动子を用いたてんかん波焦点とその周辺脳波との関係性の解析 /slideshow/ss-113643998/113643998 nenji2018uehara-180909081602
研究ブログはこちら：　https://kenyu-life.com/ Created by 上原賢祐 English Title: Analysis of relationship between epileptic discharges and its peripheral ECoG signals using coupled nonlinear oscillator ]]>
研究ブログはこちら：　https://kenyu-life.com/ Created by 上原賢祐 English Title: Analysis of relationship between epileptic discharges and its peripheral ECoG signals using coupled nonlinear oscillator ]]> Sun, 09 Sep 2018 08:16:01 GMT /slideshow/ss-113643998/113643998 ssuser186f56@slideshare.net(ssuser186f56) 连成非线形振动子を用いたてんかん波焦点とその周辺脳波との関係性の解析 ssuser186f56 研究ブログはこちら：　https://kenyu-life.com/ Created by 上原賢祐 English Title: Analysis of relationship between epileptic discharges and its peripheral ECoG signals using coupled nonlinear oscillator <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/nenji2018uehara-180909081602-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> 研究ブログはこちら：　https://kenyu-life.com/ Created by 上原賢祐 English Title: Analysis of relationship between epileptic discharges and its peripheral ECoG signals using coupled nonlinear oscillator
连成非线形振动子を用いたてんかん波焦点とその周辺脳波との関係性の解析 from Kenyu Uehara
]]> 133 2 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/nenji2018uehara-180909081602-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 连成非线形振动子を用いたてんかん性异常脳波の解析 /slideshow/ss-112745440/112745440 kikainenji2016-180903061723
日本機械学会年次大会2016で登壇したときの資料です． 英訳：Spatial and temporal variations in epileptic discharges using coupled non-linear oscillator 連成非線形振動子のモデルパラメータを実験波形に合うように同定して，てんかん性異常脳波の時空間解析を実施しています． ]]>
日本機械学会年次大会2016で登壇したときの資料です． 英訳：Spatial and temporal variations in epileptic discharges using coupled non-linear oscillator 連成非線形振動子のモデルパラメータを実験波形に合うように同定して，てんかん性異常脳波の時空間解析を実施しています． ]]> Mon, 03 Sep 2018 06:17:23 GMT /slideshow/ss-112745440/112745440 ssuser186f56@slideshare.net(ssuser186f56) 连成非线形振动子を用いたてんかん性异常脳波の解析 ssuser186f56 日本機械学会年次大会2016で登壇したときの資料です． 英訳：Spatial and temporal variations in epileptic discharges using coupled non-linear oscillator 連成非線形振動子のモデルパラメータを実験波形に合うように同定して，てんかん性異常脳波の時空間解析を実施しています． <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/kikainenji2016-180903061723-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> 日本機械学会年次大会2016で登壇したときの資料です． 英訳：Spatial and temporal variations in epileptic discharges using coupled non-linear oscillator 連成非線形振動子のモデルパラメータを実験波形に合うように同定して，てんかん性異常脳波の時空間解析を実施しています．
连成非线形振动子を用いたてんかん性异常脳波の解析 from Kenyu Uehara
]]> 41717 7 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/kikainenji2016-180903061723-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 https://cdn.slidesharecdn.com/profile-photo-ssuser186f56-48x48.jpg?cb=1704679851 Kenyu Uehara is a graduate student in a doctoral program, graduate school of sciences and technology for innovation at Yamaguchi University. He finished Graduate school of Medicine in a master’s program after the graduation of the department of Mechanical Engineering. His main researche is "MODELING OF EEG(BRAIN WAVES) ". This technique is effective for diagnosis of brain desease and estimation of human psychological change. He is also interested in brain cooling therapy which has been studied as alternative treatments for a brain diseases such as epilepsy. He studied analytical model of the cooling system for that purpose in his Master's. kenyu-life.com https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/2-230216130225-d2106009-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/ss-255887865/255887865 アボカドフェスティバル https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20190527fftforslideshare-190708163842-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/ss-154347304/154347304 フーリエ解析?「フーリエ级数」から「高速フー... https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20190527dhsmforslideshare-190530145800-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds ssuser186f56/ss-148280559 ダウンヒルシンプレックス法について解説