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J-GLOBAL ID：202202237390985259   整理番号：22A0496952

IoTと深層学習技術を用いたユーザ特有の健康管理フレームワークを可能にする知的意味化ルール【JST・京大機械翻訳】

An Intelligent Semanticification Rules Enabled User-Specific Healthcare Framework Using IoT and Deep Learning Techniques

著者 (3件)： Radhika R. (SRM Institute of Science and Technology, Kattankulathur, Chennai, Tamil Nadu, India) ,  Bhuvaneswari A. (Vellore Institute of Technology, Chennai, Tamil Nadu, India) ,  Kalpana G. (Rajalakshmi Institute of Technology, Chennai, Tamil Nadu, India)
資料名： Wireless Personal Communications  (Wireless Personal Communications)
巻： 122  号： 3  ページ： 2859-2883  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2022A  ISSN： 0929-6212  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インターネットに接続されたとき,モノのインターネットの下で,Thingsまたは装置は,製品となり,エンドユーザのための様々なアプリケーションとサービスを提供する。既存の方法論は,センサベースのIoTベースの健康管理サービスを提供し,時間的に多くの検知された値を持つエンドユーザに,患者の健康記録の非系統的予見のために,少なくともロバスト性と効率のない健康管理システムを作る。この課題に取り組むために,新しい意味ベースのサービスフレームワークを,すべての利用可能な検出データの中で,特定の生理学的パラメータに対してエンドユーザを加入することを可能にし,健康管理システムをより効率化する,この論文で提案する。SeSemフレームワークにおいて,Semanificationルールとセマンフィケーション関係テーブルを,JSONデータを意味的に分離するために,意味あるフォーマットに意味的に分離するために,感知したJavaScriptオブジェクト表記フォーマット(JSON)データに適用した。健康問題の重要性に従って検知されたデータをリストアップするために,優先順位を,分離関係テーブルにおけるセンサに割り当てた。したがって,意味的に分離されたデータは,割り当てられた優先度と共に行うことができる。次に,センサベースのセマチックオントロジーを意味的に分離したデータに適用し,特定の疾患とそれに関連したセンサに関してより関連する検出データを変換する。次に,意味的に分離された検出データをメッセージ待ち行列遠隔測定輸送(MQTT)インタフェイスに公表した。MQTT加入,日付と時間に沿ったエンドユーザ,特定のサービスに対する要求,セマンティック類似性マッピングアルゴリズムを用いて,全検出データを要求データと比較し,特定の生理学的パラメータ要求に応答した。健康管理システムを知的方法で展開するために,深層学習アルゴリズムフィードフォワードニューラルネットワークを適用し,エンドユーザが特定のセンシングデータに対して,日付と時間を指定しないとき,最新の更新に基づくセンシングデータの予測を行った。提案した方法論を,サービス指向IoTに関してより良い結果を示す靴を持つIoT性能計量に対して評価した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 効率化 ,  応用プログラム ,  *健康管理 ,  センサ ,  深層 ,  ロバスト性 ,  インターネット ,  学習アルゴリズム ,  オントロジー ,  優先度
準シソーラス用語： エンドユーザ ,  フィードフォワードニューラルネットワーク ,  Javaスクリプト ,  *モノのインターネット ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： モノのインターネット ,  MQTT ,  SeSemフレームワーク ,  分離規則 ,  センサ優先度 ,  オントロジー ,  深層学習

分類 (2件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： IoT ,  深層学習 ,  特有 ,  フレームワーク ,  ルール