時系列解析法を用いた原子力プラント状態基準保全技術の信頼性向上と医療応用に関する研究
【研究分野】原子力学
【研究キーワード】
主成分分析 / 信号解析 / 予測 / 放射線治療 / 状態監視保全 / 動的回転機器 / 異常診断 / SSA解析 / 時系列データ予測 / 追尾型放射線治療装置 / 肺腫瘍
【研究成果の概要】
動的回転機器のリアルタイム異常診断&予測システムに関する研究では、SST(SingularSpectrumTransform)法を用いることにより、従来の他の手法に比べて簡便かつ早期な異常検出法の開発を行った。腫瘍認識システムの構築では、PCA(PrincipleComponentAnalysis)およびSSA(SingularSpectrumAnalysis)を組み合わせることにより、医療用X線透過動画の近未来予測法を開発した。さらに肺腫瘍挙動の未来予測システムの開発では、XYZステージとCCDカメラによる装置を製作し、模擬腫瘍の動きを95%の成功率で誤差1mm以内で予測することに成功した。
【研究代表者】
【研究分担者】 |
| 芳賀 昭弘 | 東京大学 | 大学院・医学系研究科 | 特任助教 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2010 - 2012
【配分額】4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)