Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Dự đoán tổng điểm Đánh giá Bệnh Parkinson Tổng hợp (UPDRS) dựa trên các kỹ thuật học máy và cập nhật dựa trên điện toán đám mây
Tóm tắt
Ngày nay, các công nghệ sức khỏe thông minh được sử dụng trong nhiều lĩnh vực đời sống và môi trường khác nhau, chẳng hạn như đời sống thông minh, chăm sóc sức khỏe, thành phố thông minh nhận thức và hệ thống xã hội. Các hệ thống chăm sóc sức khỏe thông minh, tin cậy và luôn hiện diện là một phần của công nghệ phát triển hiện đại cần được xem xét một cách nghiêm túc hơn. Việc thu thập dữ liệu qua nhiều phương pháp khác nhau, chẳng hạn như cảm biến hỗ trợ từ Internet vạn vật (IoT), cho phép bác sĩ dự đoán, ngăn chặn và điều trị các loại bệnh. Các thuật toán Học Máy (ML) có thể dẫn đến độ chính xác cao hơn trong chẩn đoán / tiên lượng y tế dựa trên dữ liệu sức khỏe do các cảm biến cung cấp để giúp bác sĩ theo dõi ý nghĩa triệu chứng và các bước điều trị. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã áp dụng bốn phương pháp ML để phân tích dữ liệu về bệnh Parkinson nhằm đánh giá hiệu suất của các phương pháp và xác định các đặc tính quan trọng có thể được sử dụng để dự đoán tổng Điểm Đánh giá Bệnh Parkinson Tổng hợp (UPDRS). Vì khả năng truy cập và việc ra quyết định hiệu suất cao là rất quan trọng để cập nhật cho bác sĩ và hỗ trợ các nút IoT (ví dụ: cảm biến đeo), tất cả dữ liệu được lưu trữ, cập nhật theo quy tắc và được bảo vệ trong đám mây. Hơn nữa, bằng cách phân bổ nhiều thiết bị tính toán và bộ nhớ đang sử dụng, điện toán đám mây giúp giảm độ phức tạp về thời gian của giai đoạn huấn luyện của các thuật toán ML trong các trường hợp mà chúng tôi muốn xây dựng một cấu trúc hoàn chỉnh của kiến trúc đám mây / cạnh. Trong tình huống này, có thể điều tra các phương pháp với các phép lặp thay đổi mà không cần lo lắng về cấu hình hệ thống, độ phức tạp theo thời gian và hiệu suất thời gian thực. Phân tích hệ số xác định và Lỗi Bình phương Trung bình (MSE) cho thấy rằng kết quả của các phương pháp được áp dụng thường ở mức hiệu suất chấp nhận được. Hơn nữa, trọng số ước tính của thuật toán cho thấy rằng Motor UPDRS là yếu tố tiên đoán quan trọng nhất của Tổng UPDRS.
Từ khóa
#công nghệ sức khỏe thông minh #bệnh Parkinson #học máy #điện toán đám mây #dự đoán y tếTài liệu tham khảo
Keshavarz S, Keshavarz R, Abdipour A (2021) Compact active duplexer based on CSRR and interdigital loaded microstrip coupled lines for LTE application. Prog Electromagn Res C 109:27–37. https://doi.org/10.2528/PIERC20112307
Khosravi MR, Samadi S, Akbarzadeh O (2017) "Determining the optimal range of angle tracking radars," 2017 IEEE International Conference on Power, Control, Signals and Instrumentation Engineering (ICPCSI), Chennai. pp. 3132-3135. https://doi.org/10.1109/ICPCSI.2017.8392303.
Gampala G, Reddy CJ (2020) Fast and Intelligent Antenna Design Optimization using Machine Learning. In: 2020 International Applied Computational Electromagnetics Society Symposium (ACES). pp. 1-2. https://doi.org/10.23919/ACES49320.2020.9196193
Chen Y, Zhao J, Wu Y, Huang J, Shen XS (2022) QoE-Aware Decentralized Task Offloading and Resource Allocation for End-Edge-Cloud Systems: A Game-Theoretical Approach. In: IEEE Transactions on Mobile Computing. https://doi.org/10.1109/TMC.2022.3223119
Keshavarz S, Kadry HM, Sounas DL (2021) Four-port Spatiotemporally Modulated Circulator with Low Modulation Frequency. In: 2021 IEEE Texas Symposium on Wireless and Microwave Circuits and Systems (WMCS). pp. 1-4. https://doi.org/10.1109/WMCS52222.2021.9493276
Huang J, Gao H, Wan S, Chen Y (2023) AoI-aware energy control and computation offloading for industrial IoT. Futur Gener Comput Syst 139:29-37. ISSN 0167-739X. https://doi.org/10.1016/j.future.2022.09.007
Akbarzadeh O (2022) Evaluating Latency in a 5G Infrastructure for Ultralow Latency Applications - Webthesis. http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/22652. Accessed 14 Aug 2022
Chen Y, Gu W, Xu J (2022) Dynamic Task Offloading for Digital Twin-Empowered Mobile Edge Computing via Deep Reinforcement Learning. China Commun
Akbarzadeh O, Khosravi MR, Alex LT (2022). Design and Matlab Simulation of Persian License Plate Recognition Using Neural Network and Image Filtering for Intelligent Transportation Systems. ASP Trans Pattern Recognit Intell Syst 2(1):1-14. https://doi.org/10.52810/TPRIS.2021.100098
Leung MKK, Delong A, Alipanahi B, Frey BJ (2016) Machine Learning in Genomic Medicine: A Review of Computational Problems and Data Sets. In: Proceedings of the IEEE, vol. 104, no. 1, pp. 176-197. https://doi.org/10.1109/JPROC.2015.2494198
Li K, Zhao J, Hu J, Chen Y (2022) Dynamic energy efficient task offloading and resource allocation for NOMA-enabled IoT in smart buildings and environment. Build Environ 109513. ISSN 0360-1323. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2022.109513
Ma J (2020) Machine Learning in Predicting Diabetes in the Early Stage. In: 2020 2nd International Conference on Machine Learning, Big Data and Business Intelligence (MLBDBI). pp. 167-172. https://doi.org/10.1109/MLBDBI51377.2020.00037
Hamzehei S (2022) Gateways and Wearable Tools for Monitoring Patient Movements in a Hospital Environment - Webthesis. http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/22711. Accessed 14 Aug 2022
Sruthi G, Ram CL, Sai MK, Singh BP, Majhotra N, Sharma N (2022) Cancer Prediction using Machine Learning. In: 2022 2nd International Conference on Innovative Practices in Technology and Management (ICIPTM). pp. 217-221. https://doi.org/10.1109/ICIPTM54933.2022.9754059
Akbarzadeh O, Baradaran M (2021) Khosravi MR (2021) IoT-Based Smart Management of Healthcare Services in Hospital Buildings during COVID-19 and Future Pandemics. Wirel Commun Mob Comput 2021(5533161):14. https://doi.org/10.1155/2021/5533161
Xu J, Li D, Gu W, Chen Y (2022) UAV-assisted task offloading for IoT in smart buildings and environment via deep reinforcement learning. Build Environ 222:109218. ISSN 0360-1323. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2022.109218
Akbarzadeh O, Khosravi MR, Shadloo-Jahromi M (2020) Combination of Pattern Classifiers Based on Naive Bayes and Fuzzy Integral Method for Biological Signal Applications. Curr Sig Transduct Ther 15(2) . https://doi.org/10.2174/1574362414666190320163953
Suzanne Brunt BM (2022) Parkinson’s Disease: A Hopeful Future - Porterhouse Medical. Porterhouse Medical. www.porterhousemedical.com. https://www.porterhousemedical.com/news/parkinsons-disease-a-hopeful-future/#:~:text=Parkinsons%20disease%20is%20the%20fastest,an%20ageing%20population%20%5B1%5D
Marras C, Beck JC, Bower JH, Roberts E, Ritz B, Ross GW, Abbott RD, Savica R, Van Den Eeden SK, Willis AW, Tanner CM, on behalf of the Parkinson’s Foundation P4 Group (2018) Prevalence of Parkinson’s disease across North America. NPJ Park Dis 4(1):1–7. https://doi.org/10.1038/s41531-018-0058-0. https://www.nature.com/articles/s41531-018-0058-0
(2022) What Is Parkinson’s? — Parkinson’s Foundation. Parkinson’s Foundation. https://www.parkinson.org/understanding-parkinsons/what-is-parkinsons . Accessed 20 Aug 2022
Tsanas A, Little MA, McSharry PE, Ramig LO (2010) Accurate telemonitoring of Parkinson’s disease progression by noninvasive speech tests. IEEE Trans Biomed Eng 57(4):884–93. https://doi.org/10.1109/TBME.2009.2036000. Epub 2009 Nov 20 PMID: 19932995
Chen Y, Zhao F, Chen X, Wu Y (2022) Efficient Multi-Vehicle Task Offloading for Mobile Edge Computing in 6G Networks. In: IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 71, no. 5, pp. 4584-4595. https://doi.org/10.1109/TVT.2021.3133586
(2022) Machine Learning and Cloud Computing - Javatpoint. (n.d.). https://www.javatpoint.com/machine-learning-and-cloud-computing. Accessed 20 Aug 2022.
Chen Y (2022) “Cost-Efficient Edge Caching for NOMA-Enabled IoT Services”. CHINA COMMUNICATIONS/#/CHINA COMMUNICATIONS [[ZHONGGUO TONGXIN]]. https://libsearch.ncl.ac.uk/primo-explore/openurl?sid=google&=&=&auinit=Y&aulast=Chen&atitle=Cost-Efficient%20Edge%20Caching%20for%20NOMAEnabled%20IoT%20Services%E2%80%9D&title=China%20Communications&date=2022&issn=1673-5447&via_ncl=true&vid=NEWUI&institution=NCL&url_ctx_val=&url_ctx_fmt=null&isSerivcesPage=true
(2021) Google colab is a free cloud notebook environment - Biochemistry Computational Research Facility (BCRF) - UW-Madison. Biochemistry Computational Research Facility (BCRF). https://bcrf.biochem.wisc.edu/2021/02/05/google-colab-is-a-free-cloud-notebook-environment/#:~:text=Google%20Colab%20is%20a%20free%20cloud%2Dbased%20service%20that%20allows,and%20install%20new%20python%20libraries. Accessed 20 Aug 2022.
Qi L, Lin W, Zhang X, Dou W, Xu X, Chen J (2022) A Correlation Graph based Approach for Personalized and Compatible Web APIs Recommendation in Mobile APP Development. In: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. https://doi.org/10.1109/TKDE.2022.3168611
Burns, Ed (2021) What Is Machine Learning and Why Is It Important? SearchEnterpriseAI. https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/machine-learning-ML. Accessed 20 Aug 2022.
Zuehlke E (2015). Conjugate gradient methods - optimization. Conjugate Gradient Methods - Optimization. https://optimization.mccormick.northwestern.edu/index.php/Conjugate_gradient_methods. Accessed 20 Aug 2022.
Hamzehei S, Akbarzadeh O (2022) GitHub - SahandHamzehei/Regression-on-Parkinson-s-Disease-Data. GitHub. https://github.com/SahandHamzehei/Regression-on-Parkinson-s-disease-data. Accessed 3 Dec 2022