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gradse_65_22R6114	pdf	1.75 MB	9

論文情報

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アイテムタイプ	紀要論文
タイトル	Transformerモデルを用いた胎児心拍数陣痛図によるハイリスク出産の予測
その他のタイトル	PREDICTION OF HIGH-RISK BIRTHS FROM CARDIOTOCOGRAM DATA USING TRANSFORMER-BASED MODELS
著者	著者名 辺見, 一成
	著者名 HEMMI, Kazunari
言語	jpn
ISSN	24368083
DOI	https://doi.org/10.15002/00030779
出版者	法政大学大学院理工学研究科
雑誌名	法政大学大学院紀要. 理工学研究科編
巻	65
開始ページ	1
終了ページ	7
発行年	2024-03-24
著者版フラグ	Version of Record
キーワード	Deep Learning
	Signal Processing
	Medical Application of AI
抄録	The purpose of the study is to explore effective methods on Transformer-based models for Cardiotocogram (CTG). In this study, we use clinical data which is collected from multiple medical institutions. We conduct a certain number of experiments to verify the effectiveness of various recent model architectures. In addition, the data augmentation methods and the specific types of signal processing are examined. Both CutMix and Slit-type CutMix (the proposed method), which are data augmentation methods, are shown to be effective through experiments. We especially demonstrate that the latter is remarkably helpful in order to improve prediction accuracy for newly introduced test datasets.
資源タイプ	Article
インデックス	資料タイプ別 ＞ 学内論文 ＞ 法政大学大学院紀要. 理工学研究科編
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