Fjärrövervakning av hälsan är ett kraftfullt verktyg för förebyggande vård och tidiga insatser för populationer i riskzonen. Sådana övervakningssystem blir nu tillgängliga på grund av den senaste tidens framsteg i Internet-of-Things (IoT) paradigm, vilket möjliggör allestädes närvarande övervakning. Dessa system kräver en hög kvalitet i attribut såsom tillgänglighet och noggrannhet på grund av patienternas kritiska förhållanden i övervakningen. Djupa inlärningsmetoder är mycket lovande i sådana hälsotillämpningar för att uppnå en tillfredsställande prestanda, där en betydande mängd data finns tillgänglig. Dessa metoder är perfekt placerade i molnservrarna i ett centraliserat molnbaserat IoT-system. Svarstiden och tillgängligheten för dessa system beror dock i hög grad på kvaliteten på Internetuppkopplingen. Å andra sidan kan smarta gateway-enheter inte implementera metoder för djupinlärning (t.ex. utbildningsmodeller) på grund av sin begränsade beräkningsförmåga. I vårt tidigare arbete föreslog vi en hierarkisk datorarkitektur (HiCH), där både kant- och cloud computing resurser effektivt utnyttjades, allokering tunga uppgifter av en konventionell maskininlärningsmetod till molnservrarna och outsourcing hypotesfunktionen till kanten. På grund av detta lokala beslutsfattande förbättrades systemets tillgänglighet avsevärt. I detta dokument undersöker vi genomförbarheten av att använda Convolutional Neural Network (CNN) baserad klassificeringsmodell som ett exempel på djupinlärningsmetoder i denna arkitektur. Systemet drar därför nytta av HiCH:s och CNN:s egenskaper, vilket garanterar en hög tillgänglighet och noggrannhet. Vi demonstrerar en hälsoövervakning i realtid för en fallstudie om EKG-klassificeringar och utvärderar systemets prestanda i fråga om svarstid och noggrannhet.
Iman och Al. REF föreslog Hierarkical Edge-baserad djupinlärning (HEDL) baserad vård IoT-system för att undersöka genomförbarheten av att distribuera Convolutional Neural Network (CNN) baserad klassificering modell som ett exempel på djupinlärningsmetoder.
Empowering healthcare IoT systems with hierarchical edge-based deep learning
{'venue': "CHASE '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}