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Enregistrement W2184627358

Localization in Medical Sensory Systems

2012· article· en· W2184627358 sur OpenAlexaff
Lobna M. Eslim, Hossam S. Hassanein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndoor and Outdoor Localization Technologies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensory systemComputer sciencePsychologyNeuroscience
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The proliferation of Information Technology (IT) in the healthcare domain enables healthcare institutions to deliver healthcare services to a wider audience in an efficient manner.Currently, patients can be monitored and treated remotely on time with high standards of care; caregivers can communicate together to achieve more timely and effective performance for the entire care process; assets which are scattered throughout the hospitals can be managed and utilized efficiently.These stakeholders: patients, caregivers and assets are mobile in nature and they are commonly tagged with sensory badges that can communicate either using the existing wireless infrastructure or using its own infrastructure.Hence, the term medical sensory system can be used to refer to the network of sensors that represent the stakeholders as mobile objects along with the backhaul infrastructure.Thereby, this network can be viewed as a Wireless Sensor Network (WSN) which has its own characteristics that result in some challenges.Among these challenges is the process of localizing objects, which is complicated due to the ad hoc deployment manner of a WSN, as well as the constraints on sensors in terms of cost, size, and energy consumption.Localization and tracking systems are those concerned with localizing multiple objects and keeping track of their locations over time to enhance services in different industries including healthcare.Currently, there are localization and tracking systems that have been proposed in the literature to address the localization problem; some of them are directed to the healthcare domain, while others are proposed for general usage.This paper discusses the healthcare domain stakeholders' requirements, presents different localization and tracking systems in the literature and provides qualitative analysis and critique of each system based on such requirements.The paper also touches on a few of the commercial systems in the industry.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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