歯の中には「歯髄（しずい）」と呼ばれる神経や血管を含む組織があります。むし歯や外傷によって歯髄が感染したり壊死（えし）したりしてしまうと、歯髄を取り除く根管治療が必要になります。さらに一度根管治療を行ったにもかかわらず、再び根管が感染してしまったり感染が残っていたりする場合は、再根管治療が必要となります。 いわゆる「神経を抜く」と言われる根管治療は、歯科治療の中では大きな割合を占める治療です。平成29年度患者調査[1]によれば、全体の約18%の方が根管治療を受けています。根管治療が必要となる病態には以下のようなものがあります。 歯髄炎 むし歯が進行し歯髄にまで達すると歯髄炎となります。歯髄炎は炎症が元の正常な状態に回復する場合（可逆性歯髄炎）は歯髄を除去する必要はありませんが、炎症が正常な状態に回復しない場合（不可逆性歯髄炎）は根管治療をする必要があり、抜髄と呼ばれます。症状は冷たいものや

18歳女性が敗血症のため死亡。その原因は、歯の炎症 先日、シチリア島・パレルモの18歳の女性が敗血症のため死亡しました。その原因は、歯の炎症が肺に転移したことでした。深くなった大きな虫歯。歯医者が苦手だからと放置してしまい、運が悪いとどのような結末を招くが知っていますか？たかが虫歯で命を落とす。虫歯の痛みを放置した結果、口腔内細菌（口の中に住んでいるバイ菌）が血液を介して全身に行きわたり、やがて免疫の機能不全をきたして、血液自体も腐らせてしまうという、現実に起こりうる最悪のシナリオついて解説します。 虫歯を放っておくと、バイ菌はどんどん病巣を広げる 1、歯に虫歯で穴が空く 歯が虫歯菌によって溶かされると、「冷たい飲食物を飲んだり、甘いものを食べたりすると歯がしみる」などの一般的な虫歯の症状が現れます。 2、穴が深くなり、バイ菌が歯髄（歯の神経）を侵し始める 虫歯が歯髄に入り始めて歯の内部で

■虫歯の治療をしていますか 虫歯が“ある”、“あると思う”と回答した人（N=3664)に、「現在、虫歯の治療をしていますか」と尋ねたところ、“している”と回答した人はわずか18.3％であった。8割以上の人が虫歯があるのに治療をしていないことが分かった。 虫歯があるのに、何らかの理由で 歯医者さんに行かないと答えた方がなんと8割も…!( ﾟДﾟ) 虫歯だと自覚しているにも関わらず、痛みがなかったり緊急を要さないと 歯医者さんに行かないのが人間…! その痛み、すぐに治しておかないと後でひどいことになるとわかっていても…! 「忙しいから」「痛みがないから」「時間がないから」などの理由で、 歯医者さんへの通院を先延ばしにしていませんか?

[どんな病気か] 歯は歯根膜という約300μm（マイクロメートル）（1μmは1000分の1mm）ほどの薄い座布団のような組織によって、あごの骨とつながっています。 歯の中にある歯髄（しずい）（神経）が炎症をおこしているうちは、むし歯ないし歯髄炎（しずいえん）と呼ばれ、歯自体の炎症ですが、その炎症がおさまらず、歯根の先端（根尖（こんせん））から炎症が歯の外に出ると、歯周組織、歯根膜に炎症がおこってきます。これが歯根膜炎です。 また、かみ合わせが高かったりする場合にも、歯根膜炎をおこすことがあります。 [症状] 急性の場合は、歯の根もとに相当する歯肉（しにく）（歯ぐき）を押すと痛んだり、歯が浮いた感じがしたり、かんだり歯を叩（たた）いたりすると痛むなどの症状があります。 歯髄炎の症状よりは軽いのがふつうですが、この症状は持続的で、1日の間の変化があまりみられません。 症状が進むと、あごの下のリ

平素より格別のお引き立てを賜り誠にありがとうございます。 協会けんぽ健康サポートサイトは、2023年9月30日に閉鎖いたしました。 これまでご利用いただきました皆さまには、心より御礼申し上げます。 長らくのご愛顧誠にありがとうございました。 11月中旬に、企業全体で健康づくりに取り組んでいる健康企業宣言事業所、協会けんぽの事業推進にご協力いただいている健康保険委員の会員様向け専用サイト開設を予定しております。 開設の際は、個別にご案内いたしますのでぜひご期待ください。

根管治療とは、歯が根本まで悪くなったときに行われる治療の1つ。この治療は、虫歯がひどくなった場合に必要となります。放っておいても治らないので、歯医者にて相談しましょう。 今回は、治療法や費用についてご紹介します。 根管治療とは？ 根管治療を行う必要性 根管治療による効果 根管治療の問題点 根管治療に掛かる費用 根管治療に掛かる期間 1．根管治療とは？ 1-1．歯の根を治すのが根管治療 根管治療は、歯の根管に付いた細菌などを除去する治療方法です。根管が汚れていると、痛みや炎症がひどくなってきます。根管とは、歯の中の神経と血管がある部分のことです。根管に付いた虫歯や細菌は、神経を通じてアゴにまで達します。そのため、虫歯を放っておくと鈍い痛みが襲ってくるのです。根管治療では、根管に付いた細菌を清掃します。その後、薬剤をつめて被（かぶ）せものをして治療するのが一般的です。最近では、マイクロスコープ

新潟県新潟市西区小針の「優しい」歯科　西原歯科クリニックのホームページです。患者さんに真に優しく、寄り添うホームドクターでありたいと思います。患者さんのご意思を尊重しつつ、その方にとって最善の治療にあたろうと考えています。

ネット受付電話予約マイナンバークレカ駐車場英語外国語大病院バリアフリー感染予防セカンドオピニオン受診可セカンドオピニオン情報提供可地域連携 参考情報: 歯科レーザー治療, 義歯(入れ歯)専門外来, ホワイトニング, インプラント, 審美歯科治療, 歯周組織再生療法, ...もっと見る心療歯科疾患, アタッチメント/マグネット義歯, コーヌスクローネ義歯, MI治療(できるだけ削らない治療), 歯槽膿漏/歯周病, 障害者の歯科診療, 顎関節症, 口臭, 予防歯科診療, 訪問歯科/在宅歯科診療, 歯科恐怖症, 根管治療(歯内療法), マタニティ歯科診療

新潟市西区松美台にあります「まつみだい歯科診療所」では、患者さん一人ひとりに寄り添って、患者さんが受けたい親身な治療を提供してくれます。 常に患者さんを気に掛けてくれまして、細やかな声掛けをしてくれます。 治療も優しく上手です。

サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。

ここのところ、試験間近なこともあって、ひたすら部屋にこもって法律の勉強を続けていたが、 試行錯誤の末、やっと何とかものになりそうな勉強法に辿り着いた。 法律の勉強というのは、勉強の形とペースが掴めるまでが随分と大変で、 よくわからなくてもしばらくは辛抱して食らいついていかないと、なかなか先に進まないのだ。 そもそも日常的な感覚では掴みづらい理論と抽象性に満ち満ちた世界であり、 用語の概念の理解もおぼつかないまま、～説と～説が対立しており、判例は～説だが、学説上は～説が多数で・・・とか言われるともはや教科書を三四郎池の鯉に向かって投げ捨てたくなる。 ただ、思い返してみれば、このような感覚というのは高校時代に自分が数学に対して抱いていたのとだいたい一緒であり、当時も、数学的に定義された概念やら公式の意味やらがよくわからず、問題の解説を読んでもあまりピンとこないし、これはこう解くのだ、と割り切っ

初めから始める数学をまずしっかり読んでみて、 ドラゴン桜式数学力ドリルを解くとよく理解できるので、 この流れでやってみてください。 特に数学に苦手意識を感じている人は 今の参考書や問題集は一旦置いといて、 この２冊の参考書から取り組んでくださいね。 それはなぜでしょうか。 ここで今回の重要なお話です。 数学は得意科目！と自分を洗脳する方法 「自分は数学ができるんだ」 という意識をつけることが、数学を効率的に勉強するためにもものすごく重要です。 ドラゴン桜は「数学が出来る」という意識付けをするのにもってこいの教材です。 薄いし、問題数も少ないので繰り返しやすいし、1周がすぐに終わります。 ただ、他の分厚い問題集ならそうはいきません。 そもそも１周するイメージがわかないし、 この問題集に乗ってる全ての問題をマスターするなんて ほんとにできんの！？と疑っちゃうレベルです。 でも、ドラゴン桜なら、

楽しく勉強をしよう！成績を上げるのに一番大事なのは楽しんで勉強することです。確かに大変なこともありますが、少しでも勉強が楽しくなるように色々な情報をお伝えしていきたいと思います。 こんにちは。学習アドバイザーの佐藤正治です(^^) これまでにも何度か、「多元的知性」 について書いてきました。 「知性」というのは色々な活動に現れており、それらは全ての人が 持ってはいるものの、その得意不得意は人によって 異なると言う考え方です。 例えば、いわゆる「頭の良さ」で考えられる、言語的知性や 論理・数学的知性の他に、音楽や運動感覚、対人能力なども一つの 知性と考えるのです。 この考え方に立てば、同じ物事を学ぶにも、言語的知性が高い人と 音楽的知性が高い人とでは効率の良い学び方は異なります。 また、NLPでも視覚、聴覚、身体感覚(味覚・嗅覚なども含む)の中で 優勢な感覚がどれなのかというのは個人によって

数学を勉強するときに、ぜひ試してもらいたいのが「音読」です。 公式を覚えるために書き写している時や、問題を解いているときに数字や文字などを音読します。 ただ黙々と書いているより、音読をすることでフルに脳を活用することを狙います。 私は英語を教えるならば音読とシャドーイングを徹底的にやりますが、これは口にだすことで、わからない部分がはっきりするので。 数学でも公式を覚えるときや、問題暗記をするときに音読をすると定着率が高まります。 この時、適当に語呂を合わせたり、読み方を変えてみるのもいいと思います。 おとなになっても「すいへーりーべ、ぼくのふね・・・」を覚えているのも、語呂と音読によるものです。 公式だらけの単元とも言える三角関数も、「咲いたコスモス、コスモス咲いた」などで覚える例もあります。 三角関数の公式はたくさんあるのですが、最もキホンの（最初に習う）加法定理から他の式を導くことがで

はじめに 今回から9回に渡り、Hadoopを使ったレコメンドシステムの実装について紹介させていただくことになりました。 レコメンドシステムを構築した方は少ないと思いますが、レコメンドのサービスに触れている方は多いと思います。今回の連載で、読者の皆様にレコメンドシステムの可能性とその実装の面白さをお伝えできればと思います。よろしくお願い申し上げます。 連載の予定は次の通りです。 レコメンドシステムと集合知（今回） レコメンドシステムの実装と課題 協調フィルタリング（前・後編） コンテンツベースレコメンド（前・後編） 今回の記事のポイントは以下の通りです。 レコメンドシステムの目的は気付きと驚きを与えること 理想のレコメンドはソムリエのお薦め レコメンドシステムに必要なのは嗜好と専門性 では、早速はじめましょう。 レコメンドシステムとは？ レコメンドシステムは情報フィルタリングの一種で、大量の

Ventures Salon vol.6 で発表した資料です。 https://www.facebook.com/events/736789056438293 発表用&学習用の資料になっています。Read less

6/9 (木) 14:45～15:15 メイン会場 講師：石井 雅人 氏（ソニーグループ株式会社）​ 概要： 機械学習技術の急速な発達により、コンピュータによる知的処理は様々なタスクで人間に匹敵あるいは凌駕する性能を達成してきた。一方、このような高い性能は大量かつ高品質な学習データによって支えられており、多様化する機械学習応用においてデータの収集コストが大きな導入障壁の１つとなっている。本講演では、少ないデータやラベルから効率的に学習するための様々な技術について、「足りない情報をどのように補うか？」という観点から概観するとともに、特に画像認識分野における最新の研究動向についても紹介する。

＃はじめに 最近、ニュースや記事でよく目にする“ ディープラーニング（Deep Learning） ” 。 ビジネスや社会にどのように影響を与え、活用されていくのかに興味ある方が多方面に増えてきている一方で、Deep Learningについて知りたいけれども、実際よくわからない…と感じている方も多く見受けられます。 実際にMM総研の「人工知能技術のビジネス活用概況」の調査結果によると、人工知能のビジネスへの導入率は、日本は他２カ国に比べかなり遅れをとっていることが読み取れます。 引用：https://www.m2ri.jp/news/detail.html?id=238 今回は、その基本的な疑問や実際どうビジネス活用できそうなのか皆さまが想像できるようになるよう、Deep Learningとは一体どういう技術なのか、俗にいう「人工知能(AI)」や「機械学習(ML)」との違いなど基本的な情報

前回の初級編では、 ・ディープラーニングが現在の人工知能ブームの火付け役になったこと。 ・従来の学習方法に比べ、自らデータの特徴をつかむことができること。 ・スペックの進化やネット上の膨大なデータが実現の背景にあること。 をイメージしていただけたと思います。 まだの方はこちらから→ マンガでわかる！AIブームを巻き起こした「ディープラーニング」とは？（初級編） でも、実際どんな処理が行われているのでしょうか？一度でもディープラーニングの解説を見たことがある方ならお分かりの通り、なかなか難解なのですが、今回もだいぶざっくりと分かりやすさ重視でディープラーニングの学習法を漫画で表してみました。また、実際に企業がマーケティングやサービスに活用する際のポイントと思われる点も後半でまとめます。

はじめに エムスリーAdvent Calendar 2016 最終日はデータ活用の王道、協調フィルタリングによるレコメンドをAmazon EMR上のSparkで実装します。 O'REILLYのSparkによる実践データ解析の第3章を元ネタに音楽の再生時間のデータを元にしたアーティストのレコメンドを実装してみます。 協調フィルタリングって何？という方は、ECサイトの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」というのをイメージしてもらえれば分かりやすいと思います。 推薦システムの体系的な解説はこちらのスライドがおすすめです。 情報推薦のやり方には大きく分けて協調フィルタリングと内容ベース／知識ベースフィルタリングがあります。 内容ベースフィルタリング：ユーザが好むアイテムの内容に基いて推薦するアイテムを決める 知識ベースフィルタリング：ユーザが好むアイテムに関する知識に基いて推薦するアイ

from spotify.com みなさん、Spotifyって知ってますか？ 超有名な音楽配信サービスです. Spotifyも機械学習を応用しているんだよ，って話を見つけたので勢いで書いています． 目次はこんな感じです． 最近のストリーミング配信な話 Spotifyの機械学習な話 最近のストリーミング配信な話 最近，私たちの生活の中で，「ストリーミング配信」が占める割合ってどんどん大きくなってきてると思うんです． 映像の配信で言えば，Netflix，Hulu，Amazon Prime とかが有名だと思います．日本の各テレビ局とかも，見逃し配信とかをWeb上でやってたりしますよね． 音楽のストリーミング配信で考えてみても，Apple Music，Spotify，LINE MUSICとか，色々あります． そんな私も常日頃からNetflixもSpotifyを愛用しているわけですが，Netflix

これが行動履歴から傾向を判断し、推薦につなげていく基本的なアイディアになる。そして 共に好まれやすい傾向 をログから数値的に見つけ出してくれる機能を備えたのが、Mahoutというライブラリだ。 3. 高速な検索技術を活用する 今、きんモザとごちうさが共に好まれやすいという傾向がわかった。それでは、ここでもし新しい登場人物・サトシが "きんモザ　BD" というキーワードでAmazonを検索していたら、Amazonのシステムはどう対応すべきだろう？ 答えはシンプルだ。すかさず、ごちうさのBDも こんな商品もいかがですか？ と表示すればいい。 （ここまで書いてから確かめたら案の定そうなった） これが現実的なシーンでの推薦システムの動きになる。傾向に基づいた推薦は闇雲に広告を打つよりよっぽど賢いし、効果的だ。 ただし、「きんモザで検索していたら、すかさずごちうさも表示する」という推薦処理は高速に行

最近、Web業界やテクノロジー分野で人工知能(AI)やデータマイニング、ディープラーニングなどのキーワードとともによく耳にするようになった言葉の一つに「機械学習(マシーン・ラーニング)」という言葉があります。 機械学習はGoogleの自動運転車をはじめ、AmazonやZOZOTOWNなどのオンラインショップやNetflixやAWAなどの音楽ストリーミング配信サービスで使われるレコメンデーション機能、twitterやインスタグラムで顧客が投稿している内容を分析するマーケティングオートメーションなど、今日の社会でも頻繁に活用されています。 「機械学習」は、今後Web業界で取り残されないためにフォローするべき重要なキーワードの一つであることは間違いありません。 それでは、機械学習とは何であり、なぜこれほど注目されるのでしょうか。 今回は、「機械学習」の概要から、Web業界の関連者が知っておくべき

「ラーメン二郎」のラーメン画像をリプライすると、どこの二郎なのか答えてくれる――そんなTwitterのbotアカウントを、NTTコムウェアの技術者が趣味で開発した。正答率は約87％という。 ラーメン店「ラーメン二郎」のラーメン画像を送り付けると、どこの二郎なのか答えてくれる――そんなTwitterのbotアカウントを開発したと、NTTコムウェアの技術者が8月10日、NTTグループ有志が主催する技術交流会「NTT Tech Conference #2」で発表した。正答率は約87％という。 ラーメン二郎は、関東を中心に約40店舗を展開している。店舗ごとにラーメンの味や見た目が少しずつ異なり、ネット上では「常連は見た目で店舗を見分けられる」という声もある。botのTwitterアカウント（@jirou_deep）は、ラーメン二郎の画像をリプライすると、可能性が高い店舗トップ3を答えてくれる。 「

近年、ECサイトで買い物をする際、おすすめのサービスや商品として表示されたものが面白そうで、クリックして確認するだけのはずが、つい買ってしまった、という人も多いのではないでしょうか。 本記事では、このおすすめアイテムの表示を実現している主な手法「協調フィルタリング」について解説します。 問題点や例も含めてご紹介することで、初心者でも理解できるように解説していますので、ぜひ最後まで読んで協調フィルタリングとは何かを理解してください。 協調フィルタリングとは？ 協調フィルタリングとは、レコメンドシステム(推薦システム)を実現する手法の一つです。 レコメンドシステムは、ECサイトなどでサイトの運営者がサイトの訪問者の好みに合うアイテムを「おすすめ」する際に使用するものです。 訪問者が能動的に行う通常の検索と異なり、「おすすめ」アイテムの表示に際し、運営者の意図（季節商品の上位表示など）を反映させ

本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 こんにちは。アナリティクスサービス本部の仲田です。 本日は、「強化学習」について、その基礎的なアルゴリズムと、簡単なデモをご紹介します。 強化学習とは機械学習の手法のひとつ (画像はhttps://www.engadget.com/2016/03/12/watch-alphago-vs-lee-sedol-round-3-live-right-now/より) 「強化学習（Reinforcement Learning）」と呼ばれる学問分野をご存知でしょうか。 機械学習にはさまざまな分類方法がありますが、「教師付き学習（Supervised Learning）」「教師なし学習（Unsupervised Learning）」「強化学習」という3種類に分ける考え方があります。 この考え方では、強化

スケールについて 「スケール」とは、下記のように音を高低の順番に並べたもののことを言います。 また、スケールは日本語で「音階」と言います。 上記の画像は「Cから始まる明るい音階」となり、これをCメジャースケールと言います。 ここで、Cメジャースケールの各音の間隔に注目してみましょう。 「全音 全音 半音 全音 全音 全音 半音」という規則で並んでいることがわかります。 次に、冒頭で聴いていただいた「レミファ♯ソラシド♯レ（D E F♯ G A B C♯ D）」の間隔も見てみましょう。 「全音 全音 半音 全音 全音 全音 半音」と並んでおり、Cメジャースケールの間隔と全く変わりません。 上記は、Cメジャースケールの７つの音を「レ（D）」を出発点として平行移動したものとなります。 DAWで見た場合は、下記の通りとなります。 メジャースケールの音の間隔のまま平行移動しましたが、出発音が「レ（D

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KORG Gadget チュートリアルにようこそ！ ここからは、初めてコルガジェに触れるあなたが、実際にトラックを作りながら基本操作を覚えていくページ。 トラックの再生や...

2.2 iPadやiPhoneのタッチパネルで演奏する。 KORG Gadget 初心者向けチュートリアル「ガジェットを演奏してみよう」編。２回目の今回は、前のレッスンで選んだガジェット Marseille の鍵盤を、実際に弾いてみたいと... これは、Marseilleなどのガジェットに搭載されたグローバル・コード機能という「選択されたスケールに合うコードで演奏される機能」が、デフォルトでONになっていたためです。 そして、上の動画では「Cドリアン・スケール」が選択されています。 難しい話になりましたが、今は「よく分からないけど、CHORDボタンをONにすると、一本指でイイ感じのコードを鳴らせるんだな…」とだけ憶えておきましょう。 スケールの設定方法は、このあと説明します！ グローバル・コード機能をOFFにして「単音」で演奏する CHORDボタンをOFFにするとグローバル・コード機能が解