論文の概要: SaYoPillow: A Blockchain-Enabled, Privacy-Assured Framework for Stress
Detection, Prediction and Control Considering Sleeping Habits in the IoMT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07377v1
- Date: Tue, 14 Jul 2020 22:09:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-10 02:00:18.552591
- Title: SaYoPillow: A Blockchain-Enabled, Privacy-Assured Framework for Stress
Detection, Prediction and Control Considering Sleeping Habits in the IoMT
- Title（参考訳）: SaYoPillow: IoMTの睡眠習慣を考慮したストレス検出・予測・制御のためのブロックチェーン対応プライバシ保証フレームワーク
- Authors: Laavanya Rachakonda and Anand K. Bapatla and Saraju P. Mohanty and
Elias Kougianos
- Abstract要約: SaYoPillowは、ストレスを軽減するための良質な睡眠の重要性を認識するためのデバイスとして構想されている。
SaYoPillowシステムはエッジレベルで処理され、ストレージはクラウドにある。
SaYoPillowの精度は96%で、既存の研究成果に近い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34998703934432673
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Considering today's lifestyle, people just sleep forgetting the benefits it
provides to the human body. The reasons for not having a productive sleep could
be many. Smart-Yoga Pillow (SaYoPillow) is envisioned as a device that may help
in recognizing the importance of a good quality sleep to alleviate stress while
establishing a measurable relationship between stress and sleeping habits. A
system that analyzes the sleeping habits by continuously monitoring the
physiological changes that occur during rapid eye movement (REM) and non-rapid
eye movement (NREM) stages of sleep is proposed in the current work. In
addition to the physiological parameter changes, factors such as sleep
duration, snoring range, eye movement, and limb movements are also monitored.
The SaYoPillow system is processed at the edge level with the storage being at
the cloud. Not having to compromise the user's privacy, SaYoPillow proposes
secure data transmission for both uploading and retrieving, and secure storage
and communications as an attempt to reduce malicious attacks on healthcare. A
user interface is provided for the user to control data accessibility and
visibility. SaYoPillow has 96% accuracy which is close to other existing
research works. However, SaYoPillow is the only work with security features as
well as only work that considers sleeping habits for stress.
- Abstract（参考訳）: 今日の生活様式を考えると、人々は人間の体に与える利益を忘れるだけである。
生産的な睡眠をとらない理由は多々ある。
Smart-Yoga Pillow(SaYoPillow)は、ストレスを緩和し、ストレスと睡眠習慣の計測可能な関係を確立しながら、良質な睡眠の重要性を認識するためのデバイスとして構想されている。
本研究では、急速眼球運動(REM)および非急速眼球運動(NREM)段階における生理的変化を継続的に監視し、睡眠習慣を分析するシステムを提案する。
生理的パラメータの変化に加えて、睡眠時間、嗅覚範囲、眼球運動、四肢運動などの要因も監視される。
SaYoPillowシステムはエッジレベルで処理され、ストレージはクラウドにある。
ユーザのプライバシを侵害する必要はなく、SaYoPillow氏は、医療に対する悪意のある攻撃を減らすために、アップロードと検索の両方にセキュアなデータ送信を提案している。
ユーザインタフェースは、データアクセシビリティと可視性を制御するために提供される。
SaYoPillowの精度は96%で、既存の研究成果に近い。
しかし、SaYoPillowは、セキュリティ機能を扱う唯一の仕事であり、ストレスに対する睡眠習慣を考慮する唯一の仕事である。
関連論文リスト
- Sleep Activity Recognition and Characterization from Multi-Source
Passively Sensed Data [67.60224656603823]
睡眠活動認識法は、被験者の睡眠覚醒サイクルを評価し、監視し、特徴づけ、行動の変化を検出する指標を提供することができる。
本稿では,スマートフォンから受動的に知覚されたデータを連続的に操作して,睡眠の特徴を識別し,重要な睡眠エピソードを識別する一般的な方法を提案する。
これらの装置は、その用途により、連続的で客観的で非侵襲的な方法で被験者の生体リズムをプロファイルするための優れた代替データ源となっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-17T15:18:45Z) - Heterogeneous Hidden Markov Models for Sleep Activity Recognition from
Multi-Source Passively Sensed Data [67.60224656603823]
精神科患者の受動的活動監視は、リアルタイムでの行動変化を検出するために不可欠である。
睡眠行動認識は、患者の活動サイクルを表現する行動マーカーである。
スマートフォンから受動的に検出されたデータは、患者の生体リズムに優れた代替手段である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-08T17:29:40Z) - SleepMore: Sleep Prediction at Scale via Multi-Device WiFi Sensing [0.0]
本研究では,ユーザのWiFiネットワーク上での機械学習に基づく,正確な睡眠追跡手法であるSleepMoreを提案する。
46人の大学生を対象とした1ヶ月にわたるユーザー調査データを用いて、SleepMoreを検証し、Oura Ringウェアラブルと比較した。
以上の結果から,SleepMoreは,5%の不確かさ率以内の予測のために,Ouraリングベースラインから統計的に識別不能な睡眠統計を発生させることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-24T16:42:56Z) - Continual learning benefits from multiple sleep mechanisms: NREM, REM,
and Synaptic Downscaling [51.316408685035526]
先行学習を失うことなく、新しいタスクやスキルを連続して学習することは、人工ニューラルネットワークと生物学的ニューラルネットワークの両方にとって、計算上の課題である。
本稿では,3つの異なる睡眠成分のモデル化が,人工ニューラルネットワークの連続学習にどのように影響するかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-09T13:45:27Z) - Using Ballistocardiography for Sleep Stage Classification [2.360019611990601]
睡眠ステージ検出の現在の方法は高価で、人の睡眠に侵入し、現代の家庭では実用的ではない。
バリスト心電図(英: Ballistocardiography、BCG)は、心臓が生み出す弾道力を測定することで情報を収集する非侵襲的なセンシング技術である。
本稿では,Fitbit Sense Smart Watchから抽出した睡眠ステージと,睡眠ステージ検出アルゴリズムを実装して比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-02T14:02:48Z) - PARIS: Personalized Activity Recommendation for Improving Sleep Quality [1.746071703430171]
睡眠不足の人は、身体的・精神的苦痛、活動制限、不安、痛みを報告しやすい。
身体活動と睡眠の質の関係を利用して、機械学習技術を用いて睡眠を改善する方法を探る。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-26T14:50:19Z) - In-Bed Person Monitoring Using Thermal Infrared Sensors [53.561797148529664]
パナソニックグリッド(Panasonic Grid-EYE)は、低解像度の赤外線サーモパイルアレイセンサーで、よりプライバシーを提供する。
この目的のために、2つのデータセットが取得され、1つ (480 画像) は一定条件で、もう1つ (200 画像) は異なるバリエーションで取得された。
我々は、SVM(Support Vector Machines)、k-Nearest Neighbors(k-NN)、Neural Network(NN)の3つの機械学習アルゴリズムをテストする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-16T15:59:07Z) - Learning Language and Multimodal Privacy-Preserving Markers of Mood from
Mobile Data [74.60507696087966]
精神状態は、先進医療に共通する国でも診断されていない。
人間の行動を監視するための有望なデータソースのひとつは、日々のスマートフォンの利用だ。
本研究では,自殺行動のリスクが高い青少年集団の移動行動のデータセットを用いて,日常生活の行動マーカーについて検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-24T17:46:03Z) - A Review of the Non-Invasive Techniques for Monitoring Different Aspects of Sleep [19.49661647406365]
睡眠モニタリングのための研究が進められており、睡眠行動を理解するための重要なツールとなっている。
睡眠分析のための金の標準法は、臨床環境で行うポリソムノグラフィ(PSG)であるが、この方法は高価であり、長期使用には複雑である。
家庭内睡眠モニタリングに安価で使い易いウェアラブルと非ウェアラブルの両方を用いた様々なソリューションが提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-27T04:12:43Z) - WiSleep: Scalable Sleep Monitoring and Analytics Using Passive WiFi
Sensing [0.0]
WiSleepは、WiFiインフラから受動的に感知されるスマートフォンネットワーク接続を使用した睡眠監視および分析プラットフォームである。
本研究では,睡眠時間と覚醒時間を予測するため,ベイズ変化点検出の教師なしアンサンブルモデルを提案する。
WiSleepは、単一のコモディティサーバ上で2万人のユーザからのデータを処理することができ、サーバ要求の少ない大規模なキャンパスにスケールできることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-07T00:05:14Z) - Anxiety Detection Leveraging Mobile Passive Sensing [53.11661460916551]
不安障害は、子供と成人の両方に影響を及ぼす最も一般的な精神医学的問題である。
スマートフォンから受動的かつ控えめなデータ収集を活用することは、古典的な方法の代替となるかもしれない。
eWellnessは、個人デバイスのセンサとユーザログデータの完全な適合性を、連続的かつ受動的に追跡するために設計された、実験的なモバイルアプリケーションである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-09T20:22:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。