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J-GLOBAL ID：202102254007639616   整理番号：21A0891390

NoSQLグラフDBMSアプローチによる機械学習による遠隔リハビリテーション治療の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving Tele-Rehabilitation Therapy Through Machine Learning with a NoSQL Graph DBMS Approach

著者 (4件)： Celesti Antonio (University of Messina,Department of MIFT,Italy) ,  Celesti Fabrizio (University of Insubria,Department of Medicine and Surgery,Italy) ,  Fazio Maria (University of Messina,Department of MIFT,Italy) ,  Villari Massimo (University of Messina,Department of MIFT,Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： GC Wkshps  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： サービスとしての遠隔リハビリテーション(TRaaS)は,最近,運動障害のある遠隔患者が監視され,家庭で直接治療できる技術として浮上している。この論文の目的は,1)マシン学習(ML)がTRAaSをいかに改善できるかを研究すること,2)NoSQLグラフデータベース手法が,アプリケーションの代りにデータベース層で直接動作するので,その性能をいかに強化できるかを実証することである。特に,K-Nearest近傍(K-NN)アルゴリズムを,研究事例として横紋装置を用いたロボットリハビリテーション療法を改善するために研究した。実験は,それぞれPythonとNeo4jに基づく2つのシステムプロトタイプを比較し,後者が,同じ精度を保証する処理時間に関してより良い性能を示すことを示した。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  *学習 ,  加工時間 ,  データベース ,  *データベース管理システム ,  応用プログラム ,  運動障害 ,  *機械学習 ,  プロトタイプ
準シソーラス用語： Python ,  *遠隔リハビリテーション ,  ロボットリハビリテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R)

タイトルに関連する用語 (5件)： グラフ ,  DBMS ,  機械学習 ,  遠隔リハビリテーション ,  治療