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A novel damage characterization technique based on adaptive deconvolution extraction algorithm of multivariate AE signals for accurate diagnosis of osteoarthritic knees

研究課題

研究課題/領域番号 24K07389
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分20010:機械力学およびメカトロニクス関連
研究機関佐賀大学

研究代表者

KHAN M.I.  佐賀大学, 理工学部, 准教授 (50423603)

研究期間 (年度) 2024-04-01 – 2027-03-31
研究課題ステータス 交付 (2024年度)
配分額 *注記
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2024年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
キーワード適応型デコンボリューション抽出アルゴリズム / 多変量 AE 信号 / 知能機械 / 人間機械システム / 診断評価 膝関節炎症診断
研究開始時の研究の概要

The main feature of the proposed research is that it considers the dynamically self-generated multivariate AE signals as passive input sources for the adaptive deconvolution in extracting the dominating source signal which reveals exact damage information making the inhomogeneous knee joint with adaptively sized damaged source. Therefore, it works as a novel technique for damage characterization of osteoarthritic knees. Hence, the proposed procedure becomes a worthy in accurately dealing with osteoarthritis at knee joint, even in early stage.

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公開日: 2024-04-05   更新日: 2024-06-24  

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