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J-GLOBAL ID:202002241671392936   整理番号:20A1880244

長期モニタリングのためのmHealthシステムの動的自己適応ポリシーの進化【JST・京大機械翻訳】

Evolving dynamic self-adaptation policies of mHealth systems for long-term monitoring
著者 (9件):
資料名:
巻: 108  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: B0827A  ISSN: 1532-0464  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)
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遠隔リハビリテーションは,患者の評価,モニタリングおよび治療を助けることができる貴重な情報を提供することによって,従来のリハビリテーション療法を補完することができる。ウェアラブル技術を統合する多くの患者遠隔モニタリングシステムは,リハビリテーション進行の長期監視のための効果的なツールとして出現しており,外来患者の日常活動に影響することなく,非侵襲的方法で患者のリアルタイム運動の連続サンプリングを可能にし,従って,頻繁な診療所訪問を行う必要はない。遠隔リハビリテーションシステムの主な課題の一つは,リハビリテーション療法の異なる段階で各患者の物理的条件に適応したカスタマイズ行動を有するデバイスを提供することにより,患者における機能障害の多様性に特別な注意を払うことである。長期モニタリングシステムは,患者の身体活動,残りの電池レベル,または収集したデータの必要な精度の間に,バイタルサインにより行動を自律的に再構成する適応政策を必要とする。しかし,患者の進化に従って,そのような適応政策を時間にわたって調整することも望ましい。本研究は,同時に他のQoSパラメータを考慮して,電池消費を最適化する一連の適応政策に従って,その内部行動を動的に自己構成できる遠隔リハビリテーションのためのウェアラブル患者監視システムを提示する。また,本システムは,システムの効率を維持しながら,患者の状態を改善するので,その内部適応ポリシーを自己適応できる。実際のmHealth事例研究で提案を例証した。実験の結果は,このシステムが,病気の特定の指標を考慮して,適応政策を更新することを示している。検証結果は,自己適応政策の進化が,異なる患者の進行と相関することを示す。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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医用情報処理  ,  生体遠隔測定 
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