副センター長の黒田嘉広先生らの成果がIEEE Accessに掲載されました。

【歩行データの深層学習による成人脊柱変形疾患の分類方法を開発】
人間の歩行姿勢の評価は。成人脊柱変形(ASD)などの歩行異常を伴う疾患の早期診断において臨床的に有効な方法です。本研究では、歩行の周期的な動きや動作の対称性に着目し、動画像の深層学習を用いて、歩行異常の特徴からASDを分類する新しいアプローチを開発しました。

以下の筑波大学のウェブサイトをご覧ください。
TSUKUBA JOURNAL「歩行データの深層学習による成人脊柱変形疾患の分類手法を開発」