MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2152063387 · doi:10.1109/titb.2010.2104326

Mobility Support for Health Monitoring at Home Using Wearable Sensors

2011· article· en· W2152063387 sur OpenAlexaff
S. Gonzalez, Min Chen, Victor C. M. Leung

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Body Area Networks
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWearable computerComputer scienceComputer networkRelayWireless sensor networkReal-time computingNetwork packetSIGNAL (programming language)Point (geometry)Embedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a simple but effective handoff protocol that enables continuous monitoring of ambulatory patients at home by means of resource-limited sensors. Our proposed system implements a 2-tier network: one created by wearable sensors used for vital signs collection, and another by a point-to-point link established between the body sensor network coordinator device and a fixed access point (AP). Upon experiencing poor signal reception in the latter network tier when the patient moves, the AP may instruct the sensor network coordinator to forward vital signs data through one of the wearable sensor nodes acting as a temporary relay if the sensor-AP link has a stronger signal. Our practical implementation of the proposed scheme reveals that this relayed data operation decreases packet loss rate down to 20% of the value otherwise obtained when solely using the point-to-point, coordinator-AP link. In particular, the wrist location yields the best results over alternative body sensor positions when patients walk at a 0.5 m/s.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations107
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Information Technology in BiomedicineMême sujetWireless Body Area NetworksTravaux en français237 207