論文の概要: A Telecare System for Use in Traditional Persian Medicine
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19282v1
- Date: Sat, 27 May 2023 05:20:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-01 20:37:25.192347
- Title: A Telecare System for Use in Traditional Persian Medicine
- Title(参考訳): 伝統的なペルシア医学におけるテレケアシステム
- Authors: Vahid Reza Nafisi, Roshanak Ghods
- Abstract要約: ペルシャ医学(英語版)(PM)は、手首の温度/湿度と脈動を使って患者の健康状態と気質を決定する。
本研究では,PMに基づくパルス信号計測と温度検出システムを提案する。
収集されたデータは、薬剤の解釈と処方薬の処方のために遠隔医療システムを介して医師に送信することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Persian Medicine (PM) uses wrist temperature/humidity and pulse to determine
a person's health status and temperament. However, the diagnosis may depend on
the physician's interpretation, hindering the combination of PM with modern
medical methods. This study proposes a system for measuring pulse signals and
temperament detection based on PM. The system uses recorded thermal
distribution, a temperament questionnaire, and a customized pulse measurement
device. The collected data can be sent to a physician via a telecare system for
interpretation and prescription of medications. The system was clinically
implemented for patient care, assessed the temperaments of 34 participants, and
recorded thermal images of the wrist, back of the hand, and entire face. The
study suggests that a customized device for measuring pulse waves and other
criteria based on PM can be incorporated into a telemedicine system, reducing
the dependency on PM specialists for diagnosis.
- Abstract(参考訳): ペルシャ医学(pm)は、手首の温度/湿度と脈拍を用いて人の健康状態と気質を判定する。
しかし、診断は医師の解釈に依存する可能性があり、PMと現代の医療手法の組み合わせを妨げる。
本研究では,PMに基づくパルス信号計測と温度検出システムを提案する。
このシステムは、記録された熱分布、テンペラメントアンケートおよびカスタマイズされたパルス測定装置を使用する。
収集されたデータは、医薬品の解釈と処方のためのテレケアシステムを介して医師に送信することができる。
このシステムは患者のケアのために臨床的に実施され、34人の被験者の気質を評価し、手首、手裏、顔全体の熱画像を記録した。
本研究は、PMに基づくパルス波やその他の基準を測定するためのカスタマイズされた装置を遠隔医療システムに組み込むことにより、診断の専門家への依存を減らすことを示唆している。
関連論文リスト
- Phase-shifted remote photoplethysmography for estimating heart rate and blood pressure from facial video [4.392877207448768]
心拍数と血圧は、心臓血管系のモニタリングにとって重要な生体情報である。
本論文では,心拍数と血圧を推定する視覚的手法を提案する。
本論文では,2段階の深層学習フレームワークを,BP-NetとBBP-Netで構成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-09T13:56:37Z) - Fine-tuning pre-trained extractive QA models for clinical document
parsing [0.0]
心不全(HF)患者に対する遠隔患者のモニタリングプログラムは、EF(Ejection Fraction)やLVEF(Left Ventricular Ejection Fraction)のような臨床マーカーにアクセスする必要がある。
本稿では,心エコー図を解析し,EF値を検証するシステムについて述べる。
このシステムは、大規模なタスクを自動化して、12ヶ月で1500時間以上、臨床医を救った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-04T19:52:56Z) - 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) - Remote Medication Status Prediction for Individuals with Parkinson's
Disease using Time-series Data from Smartphones [75.23250968928578]
本稿では,パーキンソン病患者のmPowerデータセットを用いて薬剤状態を予測する方法を提案する。
提案手法は,3つの薬物状態を客観的に予測する上で有望な結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-26T02:08:08Z) - Reducing a complex two-sided smartwatch examination for Parkinson's
Disease to an efficient one-sided examination preserving machine learning
accuracy [63.20765930558542]
パーキンソン病(PD)研究における技術ベースアセスメントの実施状況について報告した。
本研究は、両手同期スマートウォッチ測定におけるPDサンプルサイズとして最大である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-11T09:12:59Z) - User-Driven Research of Medical Note Generation Software [49.85146209418244]
本稿では,医療用ノート生成システム開発における3ラウンドのユーザスタディについて述べる。
参加する臨床医の印象と,システムがどのようにそれらに価値あるものに適合すべきかの視点について論じる。
遠隔医療における3週間のシステムテストについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-05T10:18:06Z) - A Supervised Learning Approach for Robust Health Monitoring using Face
Videos [32.157163136267954]
非接触型非接触型人体検知法は、特殊な心臓および血圧モニタリング装置の必要性をなくすことができる。
本稿では,市販のウェブカメラで撮影する顔ビデオのみを必要とする非接触方式を用いた。
提案手法では,顔のランドマークを用いて映像の各フレームの顔を検出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-30T22:03:16Z) - BiteNet: Bidirectional Temporal Encoder Network to Predict Medical
Outcomes [53.163089893876645]
本稿では,患者の医療旅行におけるコンテキスト依存と時間的関係を捉える,新たな自己注意機構を提案する。
エンド・ツー・エンドの双方向時間エンコーダネットワーク(BiteNet)が患者の旅路の表現を学習する。
実世界のEHRデータセットを用いた2つの教師付き予測と2つの教師なしクラスタリングタスクにおける手法の有効性を評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-24T00:42:36Z) - Personalized Deep Learning for Ventricular Arrhythmias Detection on
Medical IoT Systems [17.966382901357118]
心室不整脈(VA)は突然死(SCD)の原因である
医療用IoTシステム上での深層学習に基づくVA検出のためのパーソナライズされたコンピューティングフレームワークを提案する。
心内および表面リズムモニターの両方でリアルタイムに推定を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-18T17:41:58Z) - Diagnosis of Coronary Artery Disease Using Artificial Intelligence Based
Decision Support System [0.22099217573031674]
ファジィ意思決定支援システムの知識基盤は、ラフセット理論に基づくルール抽出法を用いて決定される。
その結果, 冠動脈閉塞の割合は, 心臓科医や血管造影検査より良好であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-06T16:10:13Z) - Detecting Parkinsonian Tremor from IMU Data Collected In-The-Wild using
Deep Multiple-Instance Learning [59.74684475991192]
パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、60歳以上の人口の約1%に影響を与える徐々に進化する神経学的疾患である。
PD症状には、震動、剛性、ブレイキネジアがある。
本稿では,スマートフォン端末から受信したIMU信号に基づいて,PDに関連するトレモラスなエピソードを自動的に識別する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-06T09:02:30Z)
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。