Mål Den snabbt växande volymen multimodala elektrofysiologiska signaldata spelar en avgörande roll i patientvården och klinisk forskning inom flera sjukdomsområden, såsom epilepsi och sömnmedicin. För att underlätta sekundär användning av dessa data finns det ett akut behov av att utveckla nya algoritmer och informatikstrategier med hjälp av ny molndatateknik samt ontologier för samverkande multicenterstudier. Material och metoder Vi presenterar Cloudwave-plattformen, som (a) definierar parallella algoritmer för beräkning av hjärtmått med hjälp av MapReduce parallellprogrammeringsram, (b) stöder realtidsinteraktion med stora volymer elektrofysiologiska signaler, och (c) har signalvisualisering och frågefunktioner med hjälp av ett ontologidrivet webbaserat gränssnitt. Cloudwave används för närvarande i projektet Multicenter National Institute of Neurological Diseases and Stroke (NINDS) finansierat Förebyggande och riskidentifiering av SUDEP (plötslig oförklarlig död vid epilepsi) Mortality (PRISM) för att identifiera riskfaktorer för plötslig död vid epilepsi. Resultat Jämförande utvärderingar av Cloudwave med traditionella stationära metoder för att beräkna hjärtmått (t.ex. QRS-komplex, RR-intervall och momentan puls) på epilepsipatientdata visar en storleksordningsförbättring för enkanals EKG-data och 20 gånger förbättring för fyrakanals EKG-data. Detta gör det möjligt för Cloudwave att stödja användarens realtidsinteraktion med signaldata, som är semantiskt kommenterad med en ny epilepsi och anfalls ontologi.
Cloudwave REF ) är en plattform som tillhandahåller parallella algoritmer för beräkning i en hjärtdomän.
Heart beats in the cloud: distributed analysis of electrophysiological ‘Big Data’ using cloud computing for epilepsy clinical research
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}