Presentation Information
[11p-E208-5]Deep-Learning-based Classification of 3D Point Clouds of Magetization Patterns Measured by Tunnel Magnetoresistance Sensor
〇Takayuki Hojo1, Takahide Kubota1, Kosuke Fujiwara2, Motoki Endo1, Hayato Fukushima2, Takashi Yoshidome1, Hitoshi Matsuzaki2, Ikuro Yamane3, Jun-ichi Jinno3, Koji Onishi3, Mikihiko Oogane1, Yasuo Ando1 (1.Tohoku Univ., 2.Spin Sensing Factory Inc., 3.Otsuka Pharmaceutical Co. Ltd.)
Keywords:
Tunnel Magnetoresistance Sensor,Medication Monitoring
医療アドヒアランス低下の克服に向けて、高感度TMRセンサと磁化パターンを用いた新たな服薬モニタリングシステムを提案する。その基礎検討として、多チャンネルTMRセンサで測定した磁化パターンの漏れ磁場を、深層学習モデルを用いてクラス分類した。磁化パターンは、残留磁化が約8memu異なる9種類を用いており、深層学習モデルにはCNNとPointNetを用いた。その結果、最大で98%を超える識別精度を達成し、本手法の有効性を示した。