学習信号処理システムを用いたレーザドップラー速度計測における誤差低減法と血流速度計測への応用
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概要
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筆者らは,レーザドップラー速度計を用いた速度計測において十分なSN比が得られない場合,ニューラルネットワーク(NN)を用いて良好に信号処理するシステムを提案した.このシステムでは測定対象の速度変動パターンをNN内に獲得し,過去の速度情報からそれに続く速度を予測するようにバックプロパゲーション法を用いて学習を行っていた.NNの予測値を用いて処理を行うので,予測精度が測定誤差に影響を与えるが,従来,測定開始時のNNの結合荷重はさまざまな速度変動パターンに対応させるためにランダムな値とされていた.しかし,ランダムな値を用いる場合,短期間の学習ではNNによる予測が正確に行えないパターンが存在する可能性がある.本論文では,ランダム初期値を用いて予測が正確に行えない場合,変動のモデルパターンを学習した後のNNを用いることにより測定誤差を低減する方法を提案し,基礎的な実験によりその有効性を示す.更に,微小血管内の血流速度計測にこのシステムを応用し,その有効性を検討する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-03-25
著者
-
南谷 晴之
慶応義塾大学大学院理工学研究科
-
岡田 英史
慶応義塾大学 理工
-
南谷 晴之
慶応義塾大学
-
南谷 晴之
慶応義塾大学 理工学部
-
岡田 英史
慶応義塾大学 理工学部電子工学科
-
福岡 豊
慶応義塾大学理工学部電気工学科(東京医科歯科大学医用器材研究所)
-
福岡 豊
東京医科歯科大学医用器材研究所
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