Mô tả
Dữ liệu lớn và Internet vạn vật (IoT) đóng một vai trò quan trọng trong các hệ thống dự đoán được sử dụng trong các ứng dụng sinh học và y tế, đặc biệt là để giải quyết các vấn đề liên quan đến sinh học bệnh ở các quy mô khác nhau. Mô hình hóa và tích hợp dữ liệu lớn y tế với IoT giúp xây dựng các hệ thống dự đoán hiệu quả cho các khuyến nghị tự động chẩn đoán và điều trị. Khả năng khai thác, xử lý, phân tích, mô tả đặc điểm, phân loại và phân cụm một khối lượng dữ liệu y tế đa dạng và rộng lớn là một nhiệm vụ đầy thách thức. Có một nhu cầu lớn đối với việc thiết kế và phát triển các phương pháp xử lý việc thu thập và tự động phân tích dữ liệu y tế từ các hệ thống hình ảnh và cảm biến IoT. Giải quyết các vấn đề phân tích và pháp lý và nghiên cứu về tích hợp phân tích dữ liệu lớn liên quan đến thực hành lâm sàng và tiện ích lâm sàng, kiến trúc và kỹ thuật phân cụm để xử lý dữ liệu IoT, khung hiệu quả để loại bỏ các trường hợp phân loại sai, tính thực tế của phân tích dữ liệu lớn, các vấn đề phương pháp và kỹ thuật , tiềm năng của Hadoop trong việc quản lý dữ liệu chăm sóc sức khỏe là nhu cầu hiện tại đang rất lớn. Cuốn sách này tích hợp các khía cạnh khác nhau được sử dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe như dữ liệu lớn, IoT, điện toán mềm, học máy, thực tế ảo tăng cường, chíp gắn nội tạng, thuốc cá nhân, điện tử cấy ghép, tích hợp giao diện sinh học và cảm biến đeo được, thiết bị, thực tế mạng diện tích cơ thể (BAN) và kiến trúc của các hệ thống web.
Các tính năng chính:
Giải quyết các ứng dụng khác nhau của Dữ liệu lớn y tế và Internet về y tế trong môi trường thời gian thực
Làm nổi bật những đổi mới, thiết kế, phát triển và chủ đề quan tâm gần đây về kỹ thuật học máy để phân loại dữ liệu y tế
Cung cấp nền tảng và giải pháp cho những thách thức hiện có trong Dữ liệu lớn về y tế và Internet về những điều y tế
Cung cấp các kỹ thuật tối ưu hóa và các mô hình lập trình để song song hóa các nhiệm vụ chuyên sâu tính toán trong khai thác dữ liệu của dữ liệu y tế
Thảo luận về các tương tác, ưu điểm, hạn chế, thách thức và quan điểm trong tương lai của các hệ thống theo dõi chăm sóc sức khỏe từ xa dựa trên IoT.
Bao gồm bảo mật dữ liệu và phân tích bảo mật của các phương pháp mã hóa cho Web of Medical Things (WoMT)
Trình bày nghiên cứu trường hợp trên ghế y tế thế hệ tiếp theo, mũi điện tử và y học camera cũng được trình bày.
Mục lục :
Nội dung: Phương pháp khai thác dữ liệu lớn trong các ứng dụng y tế / Laura Elezabeth, Ved P. Mishra –
Phương pháp tiếp cận chăm sóc sức khỏe bằng cách sử dụng dữ liệu lớn và điện toán mềm / Kunal Kabi, Jyotiprakash Panigrahi, Bhabani Shankar Prasad Mishra, Manas Kumar Rath, Satya Ranjan Dash –
Thiết bị điện tử có thể cấy ghép: tích hợp các giao diện sinh học, thiết bị và cảm biến / Vinay Chowdary, Vivek Kaundal, Tiến sĩ Paawan Sharma, Tiến sĩ Amit Kumar Mondal –
Những thách thức trong việc thiết kế kiến trúc phần mềm cho phân tích tín hiệu y sinh dựa trên web / Alan Jovic, Kresimir Jozic, Davor Kukolja, Kresimir Friganovic, Mario Cifrek –
Xử lý các bộ dữ liệu lớn mất cân bằng y tế để phân loại được cải thiện bằng cách sử dụng neigbours trộn cực liền kề so với kỹ thuật lấy mẫu (AEMNOST) / Sachin Patil, Shefali Sonavane –
Một khung dữ liệu lớn để loại bỏ các trường hợp phân loại sai dựa trên thô mờ / Mai Abdrabo, Mohammed Elmogy, Ghada Eltaweel, Sherief Barakat –
Phân cụm không gian dựa trên mật độ và mật độ C mờ cho internet xử lý dữ liệu / Heba El-Zeheiry, Mohammed Elmogy, Nagwa Elaraby, Sherif Barakat –
Kỹ thuật khai thác dữ liệu song song để dự đoán ung thư vú / Bhavani R., Sudha Sadasivam G. –
Một cách tiếp cận mapreduce để phân tích dữ liệu lớn về chăm sóc sức khỏe / Golam Sarowar, Shamim Ripon, Fahim Rasel –
IoT và robot trong chăm sóc sức khỏe / Varnita Verma, Vinay Chowdary, Tiến sĩ Amit Kumar Mondal, Tiến sĩ Mukul Kumar Gupta –
Internet của những thứ y tế: quan điểm theo dõi sức khỏe và chăm sóc sức khỏe từ xa / Sitaramanjaneya Reddy Guntur, Rajani Reddy Gorrepati, Vijaya R. Dirisala –
Một phân tích so sánh về mật mã cổ điển so với mật mã lượng tử cho IoT trong lĩnh vực y khoa (WoMT) / Anitha Kumari K., Sudha Sadasivam G.
Về các biên tập viên
Nilanjan Dey là Trợ lý Giáo sư tại Khoa Công nghệ Thông tin, Đại học Công nghệ Techno Ấn Độ, Kolkata, W.B., Ấn Độ. Ông giữ một vị trí danh dự của Nhà khoa học đến thăm tại Global Biomedical Technologies Inc., CA, USA và Nhà khoa học nghiên cứu của Phòng thí nghiệm mô hình toán học ứng dụng trong sinh lý học người, Tổ chức khoa học và kỹ thuật BULGARIA. Phó giám đốc nghiên cứu của Labouratoire RIADI, Đại học Manouba, TUNISIA. Chủ đề nghiên cứu của ông là Hình ảnh y tế, Điện toán mềm, Khai thác dữ liệu, Học máy, Chẩn đoán hỗ trợ máy tính, Xơ vữa động mạch. Ông có 20 cuốn sách và 300 báo cáo hội nghị và các bài báo quốc tế.
Surekha Borra hiện là Giáo sư tại Khoa ECE, Viện Công nghệ K. S., Bangalore, Ấn Độ. Cô đã lấy bằng Tiến sĩ về Xử lý hình ảnh từ Đại học Công nghệ Jawaharlal Nehru, thành phố Hyderabad, Ấn Độ, năm 2015. Sở thích nghiên cứu của cô là trong lĩnh vực Phân tích hình ảnh và video, Học máy, Sinh trắc học và Viễn thám. Cô đã xuất bản một cuốn sách được chỉnh sửa, một số chương sách và tài liệu nghiên cứu để ghi nhận vào các tạp chí được giới thiệu và lập chỉ mục, và các hội nghị ở cấp quốc tế và quốc gia. Sự công nhận quốc tế của cô bao gồm các thành viên và dịch vụ chuyên nghiệp của cô trong các tổ chức, ủy ban chương trình, ban biên tập và đánh giá, trong đó cô là biên tập viên khách mời cho 2 tạp chí và nhà phê bình cho các tạp chí được xuất bản bởi IEEE, IET, Elsevier, Taylor & Francis, Springer, IGI -Global vv. Cô đã nhận được Giải thưởng Phụ nữ Achiever từ Viện Kỹ sư (Ấn Độ), vì những nghiên cứu nổi bật và đóng góp sáng tạo của cô, Giải thưởng Nhà giáo dục & Học giả Phụ nữ cho những đóng góp của cô cho các hoạt động giảng dạy và học thuật, Giải thưởng Người phụ nữ trẻ cho sự đóng góp của cô trong Bản quyền Bảo vệ hình ảnh.
Tiến sĩ Aboul Ella Hassanein là người sáng lập và Trưởng nhóm nghiên cứu khoa học Ai Cập (SRGE) và là giáo sư công nghệ thông tin tại Khoa máy tính và thông tin, Đại học Cairo. Giáo sư Hassanien là cựu trưởng khoa máy tính và thông tin, Đại học Beni Suef. Giáo sư Hassanien là thành viên nghiên cứu hợp tác của Phòng thí nghiệm Tình báo Tính toán tại Khoa Kỹ thuật Điện và Máy tính, Đại học Manitoba. Ông cũng giữ chức Chủ tịch Khoa học Máy tính và Công nghệ Thông tin tại Tổ chức Khoa học Khoa học Ai Cập (ESSP). Tiến sĩ Hassanien là người sáng lập và người đứng đầu Hiệp hội học giả châu Phi về công nghệ thông tin và truyền thông. Giáo sư Hassanien có hơn 650 tài liệu nghiên cứu khoa học được xuất bản trên các tạp chí và hội nghị quốc tế uy tín và hơn 40 cuốn sách về các chủ đề đa dạng như khai thác dữ liệu, hình ảnh y tế, phân tích dữ liệu lớn, thực tế ảo, hệ thống thông minh, mạng xã hội và môi trường thông minh. Các lĩnh vực nghiên cứu khác của ông bao gồm trí thông minh tính toán, phân tích hình ảnh y tế, bảo mật, nhận dạng động vật và khai thác dữ liệu đa phương tiện.
CHI TIẾT SÁCH____
Medical Big Data and Internet of Medical Things
Advances, Challenges and Applications, 1st Edition
Edited by Aboul Ella Hassanien, Nilanjan Dey, Surekha Borra
CRC Press
340 pages
100 B/W Illus.
Tải sách: Định dạng PDF, 340 trang, 7 MB – GOOGLE DRIVE