活動に基づく健康センサデータを解釈するための最適メタモデリング【JST・京大機械翻訳】

Chowdhury Souma; Mehmani Ali

文献

J-GLOBAL ID：202102278659674552 整理番号：21A1820576

活動に基づく健康センサデータを解釈するための最適メタモデリング【JST・京大機械翻訳】

Optimal Metamodeling to Interpret Activity-Based Health Sensor Data

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資料名：
号： IDETC-CIE2017 ページ： Null 発行年： 2017年
JST資料番号： A0478C 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)

ウェアラブルセンサは,健康モニタリングと医療診断を革命する。センサデータストリームを有用/行動可能な知識に変換することができるアルゴリズムとソフトウェアプラットフォームは,この空間を支配する機械学習と信号処理ツールで,この新たなドメインの中心である。重要な末端を果たす一方で,これらのツールは,生命徴候と身体活動の尺度の間の機能的関係を提供するように設計されていない。本論文では,バイタルサインと身体活動の間の重要な関係について,健康データに対するメタモデリングパラダイムの適用を検討した。この目的のために,ニューラルネットワークと最近開発したメタモデリングフレームワークを利用して,データセットを最も良く表現するメタモデルを自動的に選択し,訓練した。公的に利用可能なデータセットを用いて,10人のボランティアに対して3つのセンサ(足首/腕/チェット)からECGデータおよびIMUデータを提供し,それぞれ1分間にわたって様々な活動を行う。3つの活動,すなわち,ランニング,上昇階段,およびベースライン静止活動を考察した。次の3つの抽出されたECG特徴,すなわち,心拍数,QRS時間,および各心拍期間におけるQR比(中央値誤差<25%)を得た。メタモデルにより促進されるフーリエ振幅感度試験は,ECG特徴に対する異なる身体活動パラメータの影響および10人のボランティアにわたる変動への更なる重要な洞察を提供する。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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医療用機器装置 , 生体遠隔測定 , 医用情報処理

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