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J-GLOBAL ID：202002237052568736   整理番号：20A0814650

呼吸器疾患を同定するための呼吸署名を定義するためのビッグデータアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Big-Data Approach to Defining Breathing Signatures for Identifying Respiratory Disease

著者 (6件)： Rahman Abrar (University of California, Berkeley, 101 Durant Hall,Berkeley,CA,USA,94720) ,  Weiner Yonathan (Worcester Polytechnic Institute (WPI), 100 Institute Rd,Worceste,MA,USA,01609) ,  Swanson Hailey (University of Arizona, 1501 N Campbell Ave,Tucson,AZ,USA,85724) ,  Slepian Rebecca (University of Arizona, 1501 N Campbell Ave,Tucson,AZ,USA,85724) ,  Abdullah Anusheh (University of California, 1 Shields Ave,Davis,CA,USA,95616) ,  Slepian Marvin J. (University of Arizona, 1501 N Campbell Ave,Tucson,AZ,USA,85724)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： Big Data  ページ： 6195-6197  発行年： 2019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： このプロジェクトは,ヒトの被験者における呼吸活動を測定するための新しい方法を開発するために,着用可能なセンサを使用することを追求する。これは,加速生物医学革新(ACABI)[1]のためのArizonaセンターの下で進行中のプロジェクトの最初の段階である。この努力の最終的な背景は,特定の個人に対するベースラインのディジタル呼吸署名を開発することである。そのため,ビッグデータ解析ツールを装備した医療専門家は,従来の呼吸と異常な呼吸パターンの間を識別するための一つの署名からの偏差を用いることができる。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： センサ ,  ヒト ,  基準線 ,  *呼吸器疾患 ,  ディジタル方式 ,  医療従事者
準シソーラス用語： 呼吸パターン ,  解析ツール ,  生物医学 ,  着用 ,  被験者 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 呼吸器疾患 ,  同定 ,  呼吸 ,  署名 ,  定義