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J-GLOBAL ID：202002213558108667   整理番号：20A1487947

生理活動と環境状態を検出するための機械学習モデルを用いたスマートな幼児監視システム【JST・京大機械翻訳】

Smart Infant-Monitoring System with Machine Learning Model to Detect Physiological Activities and Ambient Conditions

著者 (3件)： Shamsir Samira (University of Missouri,Department of Electrical Engineering and Computer Science,Columbia,MO,USA,65211) ,  Hassan Omiya (University of Missouri,Department of Electrical Engineering and Computer Science,Columbia,MO,USA,65211) ,  Islam Syed K. (University of Missouri,Department of Electrical Engineering and Computer Science,Columbia,MO,USA,65211)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： I2MTC  ページ： 1-6  発行年： 2020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： 本論文では,様々な生理学的機能を検出するために,複数の非侵襲的センサを用いたスマート乳児監視システムの開発について述べた。このシステムは,呼吸,移動,ノイズ,位置,ならびに周囲温度,湿度などの異なる生理活性を評価することができる。異なるセンサモジュールから取得したデータを処理することにより,このシステムは,無呼吸,発作,あるいは雑音の多い環境状態の発生のような有害な状況に対して警報信号を発生できる。また,システムは,ニューラルネットワークのような機械学習(ML)モデルを用いて,呼吸データと飽和血液酸素レベル(SpO_2)を分析することによって,臨界呼吸条件を検出することができる。提案システムは,遠隔コンピュータまたは携帯電話による無線通信を実行することによって,遠隔位置から患者の状態をモニターすることができる。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  湿度 ,  ニューラルネットワーク ,  臨界 ,  *監視装置 ,  無線伝送 ,  生物活性 ,  乳児 ,  幼児 ,  発作 ,  無呼吸 ,  コンピュータ ,  携帯電話 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 非侵襲 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 生理 ,  活動 ,  環境 ,  機械学習 ,  モデル ,  幼児 ,  監視システム