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J-GLOBAL ID：202202258320221094   整理番号：22A1164991

統計的観点からのIoMTネットワークモデリング技術の実際的解析【JST・京大機械翻訳】

Pragmatic Analysis of IoMT Network Modelling Techniques from a Statistical Perspective

著者 (2件)： Fuke Radhika P. (Sage University,Department of Information Technology Phd Scholar,Indore) ,  Mahajan R. P. (Sage University,Department of Computer Science & Engineering and IT Professor,Indore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICEARS  ページ： 531-542  発行年： 2022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： 医用Tings(IoMT)ネットワークのインターネットは,正確なセンシング,作動,および処理装置の設計を必要とする高精度無線インタフェイスである。これらのデバイスは,無線心電図(ECG)センサ,脳波計(EEG)センサ,無線血圧監視装置などを含み,直接患者界面のため,これらの装置は,センシング精度,処理効率,およびサービス品質(QoS)パラメータの面で優れた性能を持つ必要がある。IoMT研究者が,このタスクを実行するため,多様なモデルが提案されているが,これらのモデルの各々は,ネットワークサイズ,展開複雑性,展開コスト,処理遅延などによって異なる。これらのモデルは,機械学習ルーティング技術,ブロックチェーンベースセキュリティ法,プライバシー保存法,高精度センサ設計法,高性能通信インタフェイスなどを含み,IoMTネットワーク設計は連続検証を必要とし,それにより,時間ツー市場を増加させ,それにより,展開コストを増加させる。検証の数を減らすために,IoMTネットワーク設計のためのモデルの統計的調査を,このテキストにおいて議論した。この議論は,既存のモデルにおける様々な特性,利点,限界,および将来の研究範囲の評価に焦点を当て,与えられたIoMTアプリケーションのための最良の性能モデル(s)を同定できるであろう。次に,エンドツーエンド遅延,通信QoS,ネットワークセキュリティ,スケーラビリティ,計算複雑度,展開コスト,および利用の応用に関して,レビューしたIoMTネットワーク設計モデルの統計解析を行った。この統計的性能評価は,さらに,読者を,レビューした方法を統計的に比較し,文脈特異的ネットワーク展開のための最良の性能モデル(s)&their組合せを同定するのを助けるであろう。これにより,読者はネットワーク設計および検証遅延を低減でき,設計コストの低減を助け,それにより,より迅速な展開を容易にした。また,本論文は,様々な融合を推薦し,そして,レビューされたモデルの性能を改善するために使用できる移動学習ベース技術も推薦した。Copyright 2022 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： 界面 ,  学習 ,  *ネットワーク ,  心電図 ,  経路選定 ,  計算量 ,  通信 ,  応用プログラム ,  インターネット ,  機械学習
準シソーラス用語： ワイヤレス ,  ネットワーク設計 ,  サービス品質 ,  ネットワークセキュリティ ,  通信インタフェイス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 統計 ,  観点 ,  ネットワークモデリング ,  解析