論文の概要: MyWear: A Smart Wear for Continuous Body Vital Monitoring and Emergency Alert

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08866v1
• Date: Sat, 17 Oct 2020 21:11:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 12:22:30.766364
• Title: MyWear: A Smart Wear for Continuous Body Vital Monitoring and Emergency Alert
• Title（参考訳）: mywear: 持続的な身体のバイタルモニタリングと緊急警報のためのスマートウェア
• Authors: Sibi C. Sethuraman and Pranav Kompally and Saraju P. Mohanty and Uma Choppali
• Abstract要約: 本研究では, 生理的データを収集し, その心拍数, ストレスレベル, 筋活動を自動的に解析し, 異常を検知するウェアラブルボディバイタルモニタリング服を提案する。 生理データのコピーがクラウドに送信され、心臓の鼓動の異常を検出し、将来の心不全を予測する。 提案されたMyWearの平均精度は96.9%、異常検出の精度は97.3%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19116784879310023
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Smart healthcare which is built as healthcare Cyber-Physical System (H-CPS) from Internet-of-Medical-Things (IoMT) is becoming more important than before. Medical devices and their connectivity through Internet with alongwith the electronics health record (EHR) and AI analytics making H-CPS possible. IoMT-end devices like wearables and implantables are key for H-CPS based smart healthcare. Smart garment is a specific wearable which can be used for smart healthcare. There are various smart garments that help users to monitor their body vitals in real-time. Many commercially available garments collect the vital data and transmit it to the mobile application for visualization. However, these don't perform real-time analysis for the user to comprehend their health conditions. Also, such garments are not included with an alert system to alert users and contacts in case of emergency. In MyWear, we propose a wearable body vital monitoring garment that captures physiological data and automatically analyses such heart rate, stress level, muscle activity to detect abnormalities. A copy of the physiological data is transmitted to the cloud for detecting any abnormalities in heart beats and predict any potential heart failure in future. We also propose a deep neural network (DNN) model that automatically classifies abnormal heart beat and potential heart failure. For immediate assistance in such a situation, we propose an alert system that sends an alert message to nearby medical officials. The proposed MyWear has an average accuracy of 96.9% and precision of 97.3% for detection of the abnormalities.
• Abstract（参考訳）: インターネット・オブ・メディカル・シングス(IoMT)から医療用サイバー医療システム(H-CPS)として構築されたスマートヘルスケアは、これまで以上に重要になっている。 医療機器とそのインターネット接続は、電子健康記録(EHR)やAI分析とともに、H-CPSを可能にする。 ウェアラブルやインプラントデバイスのようなIoMTのエンドデバイスは、H-CPSベースのスマートヘルスケアにとって鍵となる。 smart clothingは、スマートヘルスケアに使用できる特定のウェアラブルだ。 ユーザが身体のバイタルをリアルタイムでモニタする、さまざまなスマート服がある。 多くの市販の衣服は重要なデータを収集し、視覚化のためにモバイルアプリケーションに送信する。 しかし、これらのデータは利用者が健康状態を理解するためにリアルタイム分析を行なわない。 また、緊急時に利用者や連絡先に通報するアラートシステムには、そのような衣服は含まれていない。 MyWearでは、生理的データを収集し、その心拍数、ストレスレベル、筋活動を自動的に分析して異常を検知するウェアラブルボディバイタルモニタリングウェアを提案する。 生理データのコピーがクラウドに送信され、心臓の鼓動の異常を検出し、将来の心不全を予測する。 また、異常心拍と潜在的な心不全を自動的に分類するディープニューラルネットワーク(DNN)モデルを提案する。 このような状況を即時支援するために,近隣の医療関係者に警告メッセージを送る警告システムを提案する。 提案するマイウェアの平均精度は96.9%で, 検出精度は97.3%であった。

関連論文リスト

• Training-free image style alignment for self-adapting domain shift on handheld ultrasound devices [54.476120039032594]
  本稿では,ハンドヘルドデバイスデータのスタイルを標準デバイスと整合させるための,トレーニングフリーなイメージスタイルアライメント(TISA)フレームワークを提案する。 TISAは、余分な訓練なしにハンドヘルドデバイスイメージを直接推測することができ、臨床応用に適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-17T07:15:23Z)
• Generative AI-Driven Human Digital Twin in IoT-Healthcare: A Comprehensive Survey [53.691704671844406]
  IoT(Internet of Things)は、特にヘルスケアにおいて、人間の生活の質を大幅に向上させる。 ヒトデジタルツイン(HDT)は、個体の複製を包括的に特徴付ける革新的なパラダイムとして提案されている。 HDTは、多用途で生き生きとした人間のデジタルテストベッドとして機能することで、医療監視の応用を超えて、IoTヘルスの強化を図っている。 最近、生成人工知能(GAI)は、高度なAIアルゴリズムを利用して、多種多様なデータを自動的に生成、操作、修正できるため、有望なソリューションである可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T03:17:41Z)
• Knowledge-Distilled Graph Neural Networks for Personalized Epileptic Seizure Detection [43.905374104261014]
  そこで,本研究では,全電極から得られたデータに基づいて訓練された高度感応検知器(教師と呼ぶ)から知識を伝達し,新しい検出器(学生と呼ぶ)を学習するための新しい知識蒸留手法を提案する。 どちらも軽量な実装を提供しており、脳波を記録するのに必要な電極の数を大幅に削減している。 以上の結果から,脳波の少ない症例では,知識蒸留とパーソナライゼーションの両方が,発作検出の性能向上に重要な役割を担っていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-03T15:37:40Z)
• IoT-Based Remote Health Monitoring System Employing Smart Sensors for Asthma Patients during COVID-19 Pandemic [0.0]
  新型コロナウイルス(COVID-19)と喘息(喘息)は、コントロールされていない状況で生命を脅かす呼吸器疾患である。 バングラデシュなどの南アジアでは、新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大が始まって以来、貧困が深刻化している。 本稿では,遠隔医療・環境モニタリングシステムの設計を通じて,現在の医療システムにおける課題が解決可能であることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T07:23:03Z)
• PulseImpute: A Novel Benchmark Task for Pulsative Physiological Signal Imputation [54.839600943189915]
  モバイルヘルス(英語: Mobile Health、mHealth)は、ウェアラブルセンサーを使用して、日常生活中の参加者の生理状態を高頻度で監視し、時間的に精度の高い健康介入を可能にする能力である。 豊富な計算文学にもかかわらず、既存の技術は多くのmHealthアプリケーションを構成する脈動信号には効果がない。 このギャップに対処するPulseImputeは、現実的なmHealth欠損モデル、幅広いベースラインセット、臨床関連下流タスクを含む、最初の大規模パルス信号計算チャレンジである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T21:39:15Z)
• Personalized Emotion Detection using IoT and Machine Learning [6.09170287691728]
  本稿では、患者の感情、特に自閉症スペクトラム障害を追跡する非侵襲的IoTシステムを提案する。 安価なセンサーとクラウドコンピューティングサービスによって、個人の心拍数をモニターし分析し、異なる感情に対する1分間の汗と心拍の変化の影響を研究する。 提案システムは、最大92%の精度で機械学習アルゴリズムを用いて、正しい感情を検出することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-14T07:36:03Z)
• 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)
• Securing the Network for a Smart Bracelet System [0.0]
  スマートブレスレットは妊婦だけでなく、血圧をコントロールしたい他のユーザーも監視する。 医師、医療スタッフ、ユーザ及びユーザ家族、介護者は、監視対象ユーザに属する健康記録にアクセスすることができる。 セキュリティは、スマートブレスレットに基づく電子医療システムの主な特徴である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-09T11:50:02Z)
• Cyber-Physical Platform for Preeclampsia Detection [0.0]
  本稿では,妊婦に適した高血圧関連状態を監視する知的ブレスレットを中心に構築されたサイバー物理システムについて述べる。 ブレスレットは、動脈壁に対して血液を押圧することによって圧縮される微小流体層を用いており、統合センサーが波形を登録してユーザのスマートフォンに送信し、収縮値と拡張値が決定される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-04T10:15:00Z)
• Multi-Task Temporal Shift Attention Networks for On-Device Contactless Vitals Measurement [9.825675909430611]
  ビデオベースおよびオンデバイス型光学式心肺蘇生標識計測手法を提案する。 移動プラットフォーム上でのリアルタイム心血管および呼吸の測定を可能にする。 我々は,高度なRISCマシン(ARM)CPU上でのシステム評価を行い,150フレーム/秒以上動作しながら最先端の精度を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-06T06:31:24Z)
• Reconfiguring health services to reduce the workload of caregivers during the COVID-19 outbreak using an open-source scalable platform for remote digital monitoring and coordination of care in hospital Command Centres [55.41644538483948]
  在宅患者を自動的に遠隔監視するデジタル技術について述べる。 患者は単純で自己申告されたアンケートに回答し、そのデータはリアルタイムで最寄りの病院のコマンドセンターに送信される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-12T16:08:09Z)

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。