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J-GLOBAL ID：201802257932310017   整理番号：18A0325323

構成:コンピュータ解釈可能ガイドラインを用いた装着型センサデータを解釈するための時間的パターンの利用【Powered by NICT】

COMPOSE: Using temporal patterns for interpreting wearable sensor data with computer interpretable guidelines

著者 (5件)： Urovi V. (Accounting and Information Management, University of Maastricht, The Netherlands) ,  Jimenez-del-Toro O. (Institute of Information Systems, University of Applied Sciences of Western Switzerland, Switzerland) ,  Dubosson F. (Institute of Information Systems, University of Applied Sciences of Western Switzerland, Switzerland) ,  Ruiz Torres A. (IL3-Micromat, Barcelona University, Spain) ,  Schumacher M.I. (Institute of Information Systems, University of Applied Sciences of Western Switzerland, Switzerland)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 81  ページ： 24-31  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ウェアラブルセンサから収集した連続データを用いた推論のための新しい時間的論理に基づくフレームワークを述べた。研究は,メタボリックシンドローム,肥満や不健康な生活習慣に関連する条件のクラスタが動機となっている。,連続モニタリングの生理的パラメータを解釈することによって,患者はメタボリックシンドロームのリスクが高い同定できると仮定した。連続データを用いた推論のための時間的パターンを定義し,この条件に関連する異なる臨床ガイドラインのを結合するための配位機構を特定した。提案した解決策は,二十名の被験者により提供されたデータ,四日間連続モニタリングのためのセンサを用いて試験した。結果は,ゴールドスタンダードと比較した。フレームワークの新規性は,すなわちイベント計算,時相論理形式を拡張時間パターンでである。これらのパターンは,連続データおよび患者のプロファイルに合わせた一貫した結果への新しい知識を組み合わせて推論のための規則を特定するために有用である。患者は疾患の症状を呈する前に全体的アプローチは,患者個別介入と教育材料を送達するための新しい可能性を開く。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 時間論理 ,  メタボリックシンドローム ,  生活習慣 ,  *センサ ,  患者 ,  クラスタ ,  教育 ,  *コンピュータ
準シソーラス用語： 被験者 ,  連続監視 ,  ウェアラブルセンサ ,  *センサデータ ,  *ウェアラブル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 時間推論 ,  構成 ,  メタボリックシンドローム ,  事象計算法。

分類 (4件)： 代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J) ,  食品一般  (FJ01010Y) ,  代謝異常・栄養性疾患の診断  (GD05020U) ,  公衆衛生  (GB02000X)

タイトルに関連する用語 (4件)： コンピュータ ,  ガイドライン ,  装着型 ,  センサデータ