Abstract-Pervasive sensation är inställd på att omvandla framtiden för patientvården genom kontinuerlig och intelligent övervakning av patientens välbefinnande. I praktiken kan det vara en komplicerad procedur att upptäcka patientaktivitetsmönster över olika tidsupplösningar, vilket innebär att man använder sig av programvaruarkitekturer på flera nivåer och behandlar stora datavolymer. Detta dokument beskriver en skalbar, distribuerad programvaruarkitektur som lämpar sig för hantering av kontinuerliga aktivitetsdataströmmar som genereras från kroppens sensornätverk. En ny mönster gruvalgoritm tillämpas på genomträngande avkänningsdata för att erhålla en koncis, variabel upplösning representation av frekventa aktivitetsmönster över tid. Identifieringen av sådana frekventa mönster gör det möjligt att observera den inneboende struktur som finns i en patients dagliga aktivitet för att analysera rutinmässigt beteende och dess avvikelser.
I REF presenterade författarna en mönsterbrytningsalgoritm för analys av rutinmässigt beteende och dess avvikelser.
Pattern mining for routine behaviour discovery in pervasive healthcare environments
{'venue': '2008 International Conference on Information Technology and Applications in Biomedicine', 'journal': '2008 International Conference on Information Technology and Applications in Biomedicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}