ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > A Review of Smart Phone Applic...>الوصف

A Review of Smart Phone Applications Used for Health Care, Epilepsy and Activity Monitoring Systems

العنوان بلغة أخرى: مراجعة لتطبيقات الهواتف الذكية المستخدمة في أنظمة الرعاية الصحية والصرع ومراقبة النشاط
المصدر: مجلة كلية التربية
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية التربية
المؤلف الرئيسي: عبدالغفور، محمد فهمي (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Abdul Ghafoor, Mohammed Fahmy
مؤلفين آخرين: مكي، سعد عبدالرضا (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع2
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2021
الصفحات: 55 - 64
ISSN: 1812-0380
رقم MD: 1236106
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
تطبيقات الهواتف الذكية | الرعاية الصحية | الإعاقات الصحية | التكنولوجيا الحديثة
كلمات المؤلف المفتاحية:
الصرع | التنقيب عن البيانات | الهواتف الذكية | التعلم العميق | Epilepsy | Data Mining | Smart Phones | Deep Learning
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: وجدت التكنولوجيا الحديثة طريقها بشكل متزايد إلى تطبيقات الرعاية الصحية. واحدة من تلك التقنيات المستخدمة على نطاق واسع هي استخدام أجهزة الهاتف الذكي. لقد شارك هذا النوع من التكنولوجيا بشكل أساسي في جميع جوانب الحياة تقريبا، ومع ذلك، في الجانب الطبي والرعاية الصحية. أحد الإعاقات الصحية التي تتطلب المراقبة المستمرة هي نوبات الصرع. بالنسبة لهؤلاء المرضى الذين يعانون من مرض عصبي، من الخطير جدا تركهم بمفردهم أثناء نوبة الصرع نظرا لحقيقة أنه من غير المعروف كم من الوقت سيستمر هذا الهجوم. في ورقة المراجعة هذه، نشرح أحدث الاتجاهات في هذا المجال. نشرح أولا أنظمة مراقبة النشاط بما في ذلك الأنشطة العادية وغير العادية. في وقت لاحق، نشرح أحدث الأعمال الأكاديمية المنشورة المتعلقة بتطبيقات اكتشاف الصرع. تم أيضا تقديم تصميم لنظام اكتشاف الصرع المقترح في هذه الورقة. نتيجة لهذه المراجعة، اكتشفنا أن استخدام منهجيات التعلم الآلي قد تم استخدامه بشكل متزايد في هذا المجال. وهذا ينطوي على تمييز المهام وتصنيفها على أنها أنشطة عادية وغير طبيعية لمرضى الصرع. تم اكتشاف أن استخدام التقنيات الخاضعة للإشراف للتنقيب في البيانات مثل آلات المتجهات الداعمة (SVM) والشبكات العصبية العميقة التلافيفية (CNN) كانت فعالة من أجل إجراء هذا التصنيف.

The modern technology has been increasingly found its way to the healthcare applications. One of those widely used technologies is use of the smartphone devises. This kind of technology has involved mainly in almost all life aspects, nonetheless, the medical and health care aspect. One of the health impairments the required a constant monitoring is the epileptic attacks. For these patients who have the neurological disease, it is very dangerous to leave them alone during the epileptic attack due to the fact that it is unknown how long that attack would last. In this review paper we explain the most recent trends in this field. We explain first the activity monitoring systems including the normal and abnormal activities. Later, we explain the most recently published academic works related to the epilepsy detection apps. a design of a suggested epilepsy detection system is also given in this paper. As a result of this review, we discovered that using the machine learning methodologies has been increasingly used in this field. This involves the discrimination of the tasks and classifying them as normal and abnormal activities of epilepsy patients. It is also discovered that using the data mining supervised techniques such as the Support Vector Machines (SVM) and the Convolutional Deep Neural Networks (CNN) has been efficient in order to make this classification.
ISSN: 1812-0380

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.