{"created":"2025-04-25T03:28:38.985364+00:00","id":2000082,"links":{},"metadata":{"_buckets":{"deposit":"90ccc61e-bf4b-435e-bbe1-d0afc89102ca"},"_deposit":{"created_by":15,"id":"2000082","owner":"15","owners":[15],"pid":{"revision_id":0,"type":"depid","value":"2000082"},"status":"published"},"_oai":{"id":"oai:isu.repo.nii.ac.jp:02000082","sets":["2:1717550892563:1745546986982"]},"author_link":["307","307"],"item_10006_date_granted_11":{"attribute_name":"学位授与年月日","attribute_value_mlt":[{"subitem_dategranted":"2025-03-01"}]},"item_10006_degree_grantor_9":{"attribute_name":"item_10006_degree_grantor_9","attribute_value_mlt":[{"subitem_degreegrantor":[{"subitem_degreegrantor_language":"ja","subitem_degreegrantor_name":"医療創生大学 大学院"}]}]},"item_10006_degree_name_8":{"attribute_name":"学位名","attribute_value_mlt":[{"subitem_degreename":"博士 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Netモデルを選択し、特徴量のデータを学習させ、予測モデルを構築した。実験の結果、予測モデルによる安静状態とCWT中の分類性能は、適合率:0.90、再現率:0.70、F1スコア:0.79、正解率:0.75、Area Under the Curve:0.78であった。実験の結果、指尖容積脈波を機械学習モデルを用いた新たな解析法は、心理的ストレス状態を非侵襲的かつ客観的に評価できる可能性が示唆された。\n第4章では、実験結果から明らかになった心理的ストレス状態を判別する新たな解析法の一般化に向けた課題、本研究の解釈における制約と限界について整理し、今後の研究の課題について述べる。","subitem_description_language":"ja","subitem_description_type":"Abstract"}]},"item_10006_dissertation_number_12":{"attribute_name":"dissertation_number","attribute_value_mlt":[{"subitem_dissertationnumber":"甲第16号"}]},"item_10006_full_name_3":{"attribute_name":"著者(英)","attribute_value_mlt":[{"familyNames":[{"familyName":"Ito","familyNameLang":"en"}],"givenNames":[{"givenName":"Yoshiaki","givenNameLang":"en"}],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"307","nameIdentifierScheme":"WEKO"},{"nameIdentifier":"1420282801199991424","nameIdentifierScheme":"CiNii 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