Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

IOT Medical Applications. An Integrated Solution for High-Risk Maternal and Fetal Monitoring Based on One Dimensional CNN With IoT

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Prof. P. Vinoth Kumar,Dr. S. Parthiban and Prof. S. Sivaranjani
ISBN: 9786206769057
Год издания: 1905
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 56
Издательство: Scholars' Press
Цена: 28391 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли экономики:
Код товара: 762565
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: The fast-modernizing developed and utilized with the help of IoT. Our project work approaches to simplify the patients monitoring by our integrated system of IoT sensors, an emergency diagnostic subsystem a smart health analytic system approaches to secure the patients by automatic monitoring and recording of clinical parameters, and treat them if necessary. The maternal and fetal parameters such as blood pressure, temperature, oxygen level, heart rate are monitored and recorded for those who are hospitalized under high risk condition. The sensors assembled to sense specified parameters record them and the sensed information are recorded and saved in cloud environment. The specialized emergency subsystem developed is used to analyze the data with the threshold levels. The features of the parameters recorded are extracted using CNN. Using deep leaning, the features are classified and studied for further consultations with the specialists. A quick and instant remedies can be sought out in case of emergencies.
Ключевые слова: IOT, CNN