WEKO3
アイテム
機械学習に基づく発作間欠期頭蓋内脳波からのてんかん患者の発作起始領域同定
http://hdl.handle.net/10636/00001876
http://hdl.handle.net/10636/0000187612f9380c-3d77-4c21-ad9d-2413e3dfd78a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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本文 fulltext (13.1 MB)
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要旨 abstract (42.9 kB)
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結果の要旨 review (188.8 kB)
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| Item type | 学位論文 / Thesis or Dissertation(1) | |||||||
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| 公開日 | 2021-07-30 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 機械学習に基づく発作間欠期頭蓋内脳波からのてんかん患者の発作起始領域同定 | |||||||
| 言語 | ja | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | Machine learning-based approach for identification of seizure onset zone in patients with focal epilepsy from interictal intracranial EEG | |||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | キカイガクシュウニモトヅクホッサカンケツキズガイナイノウハカラノテンカンカンジャノホッサキシリョウイキドウテイ | |||||||
| 言語 | ja-Kana | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | eng | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_db06 | |||||||
| 資源タイプ | doctoral thesis | |||||||
| アクセス権 | ||||||||
| アクセス権 | open access | |||||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||||
| 著者 |
Akter, Most. Sheuli
× Akter, Most. Sheuli
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| 所属 | ||||||||
| 値 | Department of Electronic and Information Engineering, Graduate School of Engineering / 工学府 電子情報工学専攻 | |||||||
| 学位名 | ||||||||
| 学位名 | 博士（工学）(ja) Doctor of Philosophy (Engineering)(en) |
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| 学位授与機関 | ||||||||
| 学位授与機関識別子Scheme | kakenhi | |||||||
| 学位授与機関識別子 | 12605 | |||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 学位授与機関名 | 東京農工大学 | |||||||
| 言語 | en | |||||||
| 学位授与機関名 | Tokyo University of Agriculture and Technology | |||||||
| 学位授与年月日 | ||||||||
| 学位授与年月日 | 2021-03-25 | |||||||
| 学位授与番号 | ||||||||
| 学位授与番号 | 博工甲第1188号 | |||||||
