講演情報
[11p-E208-5]トンネル磁気抵抗センサで測定した磁化パターン３次元点群の深層学習による高精度クラス分類
〇北條 峻之1、窪田 崇秀1、藤原 耕輔2、遠藤 基1、福島 隼人2、吉留 崇1、松崎 斉2、山根 育郎3、神野 淳一3、大西 弘二3、大兼 幹彦1、安藤 康夫1 (1.東北大院工、2.スピンセンシングファクトリー(株)、3.大塚製薬(株))
キーワード：
トンネル磁気抵抗センサ、服薬モニタリング
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。