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J-GLOBAL ID：201702282750242875   整理番号：17A0889260

リアルタイム個別化心臓不整脈検出と診断:クラウドコンピューティングアーキテクチャ【Powered by NICT】

Real-time personalized cardiac arrhythmia detection and diagnosis: A cloud computing architecture

著者 (4件)： Chen Xuhui (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Case Western Reserve University, Cleveland, OH 44106) ,  Ji Jinlong (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Case Western Reserve University, Cleveland, OH 44106) ,  Loparo Kenneth (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Case Western Reserve University, Cleveland, OH 44106) ,  Li Pan (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Case Western Reserve University, Cleveland, OH 44106)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BHI  ページ： 201-204  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 心臓不整脈は重大な結果をもたらすことを最も一般的な心疾患の一つである。しかし,伝統的な心電図(ECG)デバイスのための困難であるそれらの間欠発生性質のために訪問患者の入院中に不整脈症状を捕捉した。少数の研究者は最近この問題を解決するために連続モニタリングシステムを提案した。しかし,広く使用されてからシステムを妨げるかもしれないいくつかの実用上の問題,低効率,オフラインデータ収集と処理,及び高エネルギー消費などである。これらの課題を説明するために,本論文では,リアルタイム個別化心臓不整脈検出と診断のための新しいクラウドベース計算アーキテクチャを開発した。患者のモバイルデバイス上でのエネルギー消費を低減し,リアルタイムデータ処理を可能にするために,局所的に処理した軽量タスクを持ちながら,雲計算的に複雑な作業をアウトソーシングしている。提案したオンライン学習アルゴリズムは,個別システムを容易にする。さらに,不整脈分類のための臨床基準,以前のシステムよりも実使用に本システムを作成しを採用した。MIT-BIHデータベースからのデータを用いたシミュレーションにより,提案システムの効率と有効性を検証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 心臓病 ,  エネルギー消費 ,  入院 ,  *不整脈 ,  学習アルゴリズム ,  心電図 ,  *計算機アーキテクチャ ,  患者 ,  データ収集 ,  データベース ,  アウトソーシング
準シソーラス用語： オンライン ,  モバイルデバイス ,  連続監視 ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： リアルタイム ,  個別化 ,  心臓不整脈 ,  診断