Research on Healthy Anomaly Detection Model Based on Deep Learning from Multiple Time-Series Physiological Signals
المؤلفون المشاركون
Wang, Kai
Xiong, Qingyu
Zhao, Youjin
Fan, Min
Sun, Guotan
Ma, Longkun
Liu, Tong
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-09-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Health is vital to every human being.
To further improve its already respectable medical technology, the medical community is transitioning towards a proactive approach which anticipates and mitigates risks before getting ill.
This approach requires measuring the physiological signals of human and analyzes these data at regular intervals.
In this paper, we present a novel approach to apply deep learning in physiological signals analysis that allows doctor to identify latent risks.
However, extracting high level information from physiological time-series data is a hard problem faced by the machine learning communities.
Therefore, in this approach, we apply model based on convolutional neural network that can automatically learn features from raw physiological signals in an unsupervised manner and then based on the learned features use multivariate Gauss distribution anomaly detection method to detect anomaly data.
Our experiment is shown to have a significant performance in physiological signals anomaly detection.
So it is a promising tool for doctor to identify early signs of illness even if the criteria are unknown a priori.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Kai& Zhao, Youjin& Xiong, Qingyu& Fan, Min& Sun, Guotan& Ma, Longkun…[et al.]. 2016. Research on Healthy Anomaly Detection Model Based on Deep Learning from Multiple Time-Series Physiological Signals. Scientific Programming،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118289
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Kai…[et al.]. Research on Healthy Anomaly Detection Model Based on Deep Learning from Multiple Time-Series Physiological Signals. Scientific Programming No. 2016 (2016), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118289
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Kai& Zhao, Youjin& Xiong, Qingyu& Fan, Min& Sun, Guotan& Ma, Longkun…[et al.]. Research on Healthy Anomaly Detection Model Based on Deep Learning from Multiple Time-Series Physiological Signals. Scientific Programming. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1118289
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1118289
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر