研究資料

徐金全¹、林文傑² ¹台鋼科技大学 スマートテクノロジー応用学科 E-mail: t10045@tsust.edu.tw ²五洋科技株式会社 E-mail: lin@goyou-group.com 要旨 本研究では、深層学習（CNN）に基づく微小循環血液画像の定量分析手法を提案し、負イオンが血液に与える影響を評価する。 画像特徴の抽出および赤血球凝集などの指標設計を通じて、従来の主観的な判読問題を解決することを目的とする。 実験の結果、本手法は使用前後における画像差異の変化傾向を効果的に可視化できることが確認され、今後のスマートヘルスモニタリングシステムにおける客観的評価基盤としての有用性が示された。 キーワード：深層学習、微小循環、血液画像、負イオン、画像定量化 1. はじめに 近年、人工知能技術の急速な発展に伴い、深層学習は医療画像解析分野において広く応用されており、疾病診断支援、画像分割、特徴認識などに利用されている。その大きな利点は、画像データから自動的に重要な特徴を学習できる点にあり、人的判読による主観的なばらつきを低減し、分析効率

近年、美容・健康・衛生分野では、マイナスイオンやオゾン技術を活用した機器への関心が高まっています。 今回、eRODブランドのマイナスイオン機器「CET-168」に関して、第三者試験機関 SGS による除菌性能試験が実施されました。 本記事では、試験内容と結果を研究資料として整理します。 試験概要 試験機関 SGS-CSTC Standards Technical Services Co., Ltd. Guangzhou Branch （IECEE 認定試験機関） ※IECEEとは、国際電気標準会議（IEC）が運営する、電気・電子製品の安全・性能試験結果を世界各国で相互に受け入れる認証制度（CB制度）です。 ※IECEEにおける電気製品の安全認証制度（CBスキーム）の仕組みと運営について https://www.tele.soumu.go.jp/resource/j/equ/mra/pdf/05/j/13.pdf レポート番号 GZES260400649331 試験期間 2026年4月14日〜2026年5月6日 試験対象機器 製品名：Negativ