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アイテム
核医学非採血脳血流定量化のためのディープニューラルネットワークを用いる時間放射能曲線自動フィッティング法実現の可能性
http://hdl.handle.net/2298/0002000487
http://hdl.handle.net/2298/00020004879a4b14c9-8f61-4ce8-b1f1-4e9214fba2af
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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審査要旨
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論文要旨
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全文
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| Item type | 学位論文 / Thesis or Dissertation(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2024-05-14 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 核医学非採血脳血流定量化のためのディープニューラルネットワークを用いる時間放射能曲線自動フィッティング法実現の可能性 | |||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | Feasibility of deep convolution neural network-based automatic time activity curve fitting method for non-invasive cerebral blood flow quantification | |||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ | doctoral thesis | |||||||||||
| アクセス権 | ||||||||||||
| アクセス権 | open access | |||||||||||
| 著者 |
長岡, 里江子
× 長岡, 里江子
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| 書誌情報 |
発行年 2024-03-25 |
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| 権利 | ||||||||||||
| 権利情報 | (C) 2023 Japanese Society of Radiation Safety Managenent | |||||||||||
| 日本十進分類法 | ||||||||||||
| 主題 | 377.5 | |||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 出版者 | 熊本大学 | |||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 関連 | ||||||||||||
| 関連タイプ | isVersionOf | |||||||||||
| 関連識別子 | https://doi.org/10.12950/rsm.231218 | |||||||||||
| 関連 | ||||||||||||
| 関連タイプ | isVersionOf | |||||||||||
| 関連識別子 | https://www.jstage.jst.go.jp/article/rsm/22/0/22_231218/_article | |||||||||||
| 学位名 | ||||||||||||
| 学位名 | 博士(保健学)(ja) | |||||||||||
| 学位授与機関 | ||||||||||||
| 学位授与機関名 | 熊本大学 | |||||||||||
| 学位授与年月日 | ||||||||||||
| 学位授与年月日 | 2024-03-25 | |||||||||||
| 学位授与番号 | ||||||||||||
| 学位授与番号 | 甲保健学第25号 | |||||||||||
| コメント | ||||||||||||
| 保健学教育部 保健学専攻 | ||||||||||||
| コメント | ||||||||||||
| 本論文に関連する発表論文 Radiation Safety Management, 22, 7-17, 2023. 【DOI: 10.12950/rsm.231218】 | ||||||||||||
| 学位番号 | ||||||||||||
| 甲博保健第25号 | ||||||||||||
