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J-GLOBAL ID：201702261793242816   整理番号：17A0060685

医療大データ向けクラウドネットワークとその分散計算スキーム【JST・京大機械翻訳】

A Cloud and Fog Network Architecture for Medical Big Data and Its Distributed Computing Scheme

著者 (4件)： He Xiuli (State Key Laboratory of Integrated Service Networks,Xidian University) ,  Ren Zhiyuan (State Key Laboratory of Integrated Service Networks,Xidian University) ,  Shi Chenhua (State Key Laboratory of Integrated Service Networks,Xidian University) ,  Cong Li (State Grid Jilin Electric Power Company Limited Information Communication Company)
資料名： Xi’an Jiaotong Daxue Xuebao  (Xi'an Jiaotong Daxue Xuebao)
巻： 50  号： 10  ページ： 71-77  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0363A  ISSN： 0253-987X  CODEN： HCTPDW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： クラウドコンピューティングが医療データの場面に適用されるときに,サービス処理遅延の問題を解決するために,エッジ計算に基づく新しいクラウド/霧ハイブリッドネットワークアーキテクチャを提案し,それは,病院と医療の間のエッジを利用して,クラウドサーバと医療機器の間で霧計算層を構築した。クラウドサーバにおける医用画像などの医療大データ解析結果を能動的に計算機に取り込むことにより,霧設備上の医療検出端末からのデータとの比較計算を行い,診断結果を得て,業務処理遅延を低減する目的を達成した。端部装置の計算能力が弱いことを考慮し、さらにマルチ設備分散計算案を提案し、制約付き粒子群最適化負荷平衡(CPSO-LB)アルゴリズムを利用して、タスク処理遅延が最小となる目標を達成した。シミュレーション結果は以下を示す。CPSO-LBアルゴリズムに基づく雲/霧混合ネットワークは,効果的に医療データ処理遅延を減少することができた。10の霧計算装置を使用して,6~10GBの医療データを処理するとき,クラウドコンピューティングネットワークと比較して,時間遅れ性能は50.95%から%%まで向上した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ解析 ,  負荷分散 ,  病院 ,  *ネットワーク ,  計算機械 ,  アルゴリズム ,  医療機器 ,  医用データ処理 ,  端末装置 ,  医用画像 ,  制約条件
準シソーラス用語： 時間遅れ ,  粒子群最適化 ,  クラウドコンピューティング ,  *分散計算 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： medical big data ,  cloud computing ,  hybrid cloud/fog network ,  load balancing

分類 (2件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  医療用機器装置  (GA05020L)

タイトルに関連する用語 (3件)： クラウド ,  分散計算 ,  スキーム