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J-GLOBAL ID：202102226746383711   整理番号：21A0820106

知的医療とインターネットのインターネットに基づくコロナウイルス病(COVID-19)システムの遠隔診断と検出【JST・京大機械翻訳】

Remote diagnostic and detection of coronavirus disease (COVID-19) system based on intelligent healthcare and internet of things

著者 (8件)： Elagan S.K. (Department of Mathematics and Statistics, College of Science, Taif University, P.O.Box 11099, Taif 21944, Saudi Arabia) ,  Elagan S.K. (Department of Mathematics, Faculty of Science,Menofiya University, Shebin Elkom 32511, Egypt) ,  Abdelwahab Sayed F. (Division of Pharmaceutical Microbiology, Department of Pharmaceutics and Industrial Pharmacy, College of Pharmacy, Taif University, P.O.Box 11099, Taif 21944, Saudi Arabia) ,  Abdelwahab Sayed F. (Department of Microbiology and Immunology, Faculty of Medicine, Minia University, Minia 61511, Egypt) ,  Zanaty E.A. (Computer Science Dept., Faculty of Computers and Information, Sohag University, Sohag, Egypt) ,  Alkinani Monagi H. (Computer Science and Artificial Intelligence Department, Faculty of Computer Science and Engineering, University of Jeddah, Jeddah, Saudi Arabia) ,  Alotaibi Hammad (Department of Mathematics and Statistics, College of Science, Taif University, P.O.Box 11099, Taif 21944, Saudi Arabia) ,  Zanaty Mohammed E.A. (Comuncations Dept., Faculty of Engineering, Sohag University, Sohag, Egypt)
資料名： Results in Physics  (Results in Physics)
巻： 22  ページ： Null  発行年： 2021年 
JST資料番号： W3368A  ISSN： 2211-3797  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： 本論文では,初期段階でのウイルス拡散を止めるために,人工知能技術とインターネット(IoT)に基づくCOVID-19患者の遠隔検出のための新しいシステムを提案した。本研究では,コナウイルスを遠隔で感染する人々を発見できるシステムとして,いくつかのセンサーを接続することに焦点を当て,これは疾患の広がりを低減するであろう。提案システムは,パルス,熱監視,および血液センサのようなスマート医療センサと呼ばれるいくつかのデバイスから成る。システムは,センサから与えられたデータを管理するためのアルゴリズムを含む,パルスセンサとエンドによって連続的に作動している。パルスセンサは,20×倍率のモバイル皮膚スコープを備えたスマートフォンを用いて高品質データを取得するために devotedげられる。処理にはRGBカラーシステムを使用し,心拍数推定アルゴリズムの入力として関心領域(ROI)を分割する移動窓を実行する。次に,離散Fourier変換(DFT)技術の最も顕著なピークを同定することによって,支配的周波数を計算することによって,心拍数(HR)推定を与えた。熱モニタリングは,熱検出の最適解を提供できるスマートカメラを用いた熱検出に使用される。赤外線センサは,人間の皮膚との接触をすることなく,表面温度を迅速に測定できる。血液センサーを用いて,生体インピーダンス分析と独立成分分析(ICA)を用いて,白色,赤血球(WBCs,RBCs)体積と血小板のパーセンテージを非侵襲的に測定した。提案したセンサは2つの電極から成り,電流を耳ローブに送信し,生成電圧を測定することができる。異なる周波数(すなわち,低,中,および高)における耳ローブのインピーダンスを記述するために,数学モデルを修正した。COMSOLモデルを用いて,WBC,RBCおよび血小板容積を測定するために,血液電気特性および頻度をシミュレーションした。これらのデバイスは,コロナウイルス患者の遠隔検査のためのユーザ相互作用なしで自動的に動作するために収集される。提案したシステムを6つの例によって実験し,その適用性と効率を証明した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  インピーダンス ,  相互作用 ,  電圧 ,  電流 ,  数学モデル ,  心拍 ,  人工知能 ,  パルス ,  *インターネット ,  独立成分分析 ,  スマートフォン
準シソーラス用語： 離散Fourier変換 ,  非侵襲 ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： COVID-19 ,  IOT ,  医用センサ ,  医療データ

分類 (3件)： 生体遠隔測定  (EL03030N) ,  計算機網  (JC03000K) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 医療 ,  インターネット ,  コロナ ,  ウイルス病 ,  COVID-19 ,  遠隔診断