文献

J-GLOBAL ID：202102253339489974   整理番号：21A0992205

5G MEC-IoTにより駆動される実時間遠隔健康監視システム【JST・京大機械翻訳】

Real-Time Remote Health Monitoring System Driven by 5G MEC-IoT

著者 (6件)： Zhang Yangan (State Key Laboratory of Information Photonics and Optical Communications, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Chen Guichen (State Key Laboratory of Information Photonics and Optical Communications, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Du Hang (State Key Laboratory of Information Photonics and Optical Communications, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Yuan Xueguang (State Key Laboratory of Information Photonics and Optical Communications, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Kadoch Michel (Ecole de Technologie Superieure, Universite du Quebec, Montreal, QC H3C 3J7, Canada) ,  Cheriet Mohamed (Ecole de Technologie Superieure, Universite du Quebec, Montreal, QC H3C 3J7, Canada)
資料名： Electronics (Web)  (Electronics (Web))
巻： 9  号： 11  ページ： 1753  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7178A  ISSN： 2079-9292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モノのインターネット(IoT)上のテレメディシンは前例のない量のデータを生成し,それはさらに伝送,分析,および貯蔵を必要とする。この大きさのデータを扱うためのクラウドコンピューティングの採用は,容認できないデータ分析待ち時間と高いストレージコストを導入する。したがって,データ生成のノードに近いクラウドとユーザの間に配備されたモバイルエッジコンピューティング(MEC)は,人工知能の助けを借りて5Gシナリオでこれらの問題に取り組むことができる。遠隔医療モニタリングと自動疾患診断のためのMECと人工知能に基づく遠隔医療システムを提案した。コンピュータ,医学および通信のような異なる技術の統合は,患者治療の効率を有意に改善し,健康管理のコストを低減する。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 人工知能 ,  データ解析 ,  健康管理 ,  待ち時間 ,  コンピュータ ,  携帯電話 ,  *遠隔医療
準シソーラス用語： 遠隔医療システム ,  実時間 ,  クラウドコンピューティング ,  ストレージ装置 ,  *モノのインターネット ,  エッジコンピューティング ,  *第5世代移動通信システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 5G ,  遠隔医療 ,  モバイルエッジコンピューティング ,  人工知能 ,  もののインターネット

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  通信網  (ND07030A)

引用文献 (27件)：

• Zhang, J.; Yang, L.; Cao, W.; Wang, Q. Formal Analysis of 5G EAP-TLS Authentication Protocol Using Proverif. IEEE Access 2020, 8, 23674-23688.
• Prodhan, U.K.; Rahman, M.Z.; Jahan, I.; Abid, A.; Bellah, M. Development of a portable telemedicine tool for remote diagnosis of telemedicine application. In Proceedings of the 2017 International Conference on Computing, Communication and Automation (ICCCA), Greater Noida, India, 5-6 May 2017; pp. 287-292.
• Perez, R.R.; Marques, A.; Mohammadi, F. The application of supervised learning through feed-forward neural networks for ECG signal classification. In Proceedings of the 2016 IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE), Vancouver, BC, Canada, 15-18 May 2016; pp. 1-4.
• Yu, X.; Yu, Z.; Ramalingam, S. Learning Strict Identity Mappings in Deep Residual Networks. In Proceedings of the 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Salt Lake City, UT, USA, 18-22 June 2018; pp. 4432-4440.
• Wang, X.; Cheng, P.; Liu, X.; Uzochukwu, B. Focal loss dense detector for vehicle surveillance. In Proceedings of the 2018 International Conference on Intelligent Systems and Computer Vision (ISCV), Fez, Morocco, 2-4 April 2018; pp. 1-5.

タイトルに関連する用語 (5件)： 5G ,  MEC ,  IoT ,  実時間 ,  監視システム