模糊语言原生体总结缺血性心脏病患者的心率流

文摘

心脏康复是一个关键项目大大降低死亡率在高危患者缺血性心脏病。由于巨大的缺乏可访问性在健康中心等项目,一些室外的项目结合了心脏康复已经被提议作为一个优秀的工具来改善病人健康中心的可访问性。这些一些室外的程序利用结合了戴设备实时监控康复会议根据临床指南。通过这种方式,更多的患者能幸运的是获得康复计划。然而,这种优势也意味着心脏康复团队监控更多的会议由于受益的病人的数量的增加,所以团队成员花大量的时间分析每个病人的会话。在本文中,我们提出一个方法来评估心率的缺血性心脏病患者使用语言的方法。这种创新的方法管理相关的语言描述(原生体)心脏康复团队识别指标通过语言总结与兴趣。因此,分析过程自动化用通俗易懂的方式,提供简短的语言描述心脏康复团队,及时提供反馈他们的病人。为了显示伟大的效率和有效性提出方法,我们使用和应用这种方法提供的真实数据的患者户外心脏康复计划由安达卢西亚人的健康委员会卫生服务(西班牙)。

1。介绍

物联网(物联网)范式1)是基于多种设备位于世界各地的想法努力获取信息并将其存储在随后过程和分析这些数据,目的是提供智能服务(2]。

在这种背景下,有开放的挑战,从大量的数据中提取丰富的信息从传感器来源在大规模部署物联网的革命范式。缓解这种局限性,研究领域已涉及多个领域,如数据过滤、数据聚合、语义分析、信息利用率(3]。

另一方面,语言描述的数据生成自然语言文本(4],传达最相关的信息,有时隐藏的数据。原生体和模糊逻辑,提出了德(5,6)作为一个有用的知识推理模型(7),摘要(8),和聚合(9)的数据不确定性的情况下,建模的模糊集的模糊集是由隶属函数定义的真理。

物联网模式和模糊语言模型已经成功地提出了管理在一个可判断的不确定性和模糊性,这是一个关键问题,以获得高绩效和成果(10]。所以,使用原生体和模糊逻辑提供了杰出的结果在物联网系统与传感器数据流的多个领域,如天气预报(11),紧急护理需求的预测在智能城市12),发烧的药物控制13,视觉场景14),或者在可穿戴设备监测子痫前期患者(15]。所以,模糊逻辑已经证明是一个有用的工具来处理复杂的物联网系统的不确定性。在绿色多通道路由改善线路的可靠性问题,提出了模糊逻辑模型不确定性的分段线性函数来表示道路交通拥堵(16]。活动识别的方法基于模糊逻辑提供了优秀的结果在异构体系结构的优化配置的传感器(17]。机器人机械手的上下文中系统与多个传感器和致动器,一个模糊控制方案与适应算法提出了管理的不确定性信息(18]。预测可用的最大数据传输速率的单对高速数字用户线连接测量频率的依赖线对电气参数,提出了基于模糊逻辑的方法(19]。

本文在研究领域与原生体的语言描述数据和模糊逻辑应用于e-health解决方案基于复杂的物联网系统,具体地说,在心血管疾病,这代表的主要卫生问题在发达国家根据世界卫生组织(世卫组织)(20.)和模糊逻辑可以工作的地方是一种有效的建模工具在心脏康复21,22]。

在健康领域,二级预防心脏康复计划和单位(CRU)已经在几个国家(发达23,24),被证明是最有效的工具来改善预后。心脏康复(CR)被定义为所需的活动和影响心脏疾病有利的根本原因,以及确保最好的物理,社会和心理条件的病人,使他们在社会中占据一个正常的地方通过他们自己的方式(25]。

在以前的工作22),一个户外心脏康复计划(CRP)对病人是嵌入在可戴设备带有心率传感器个性化护理。户外crp增加心脏康复程序的可访问性由于他们克服一些局限性,如缺乏时间、大宗商品、地理区域和获得卫生服务(24,26]。在[22),室外远程程序设计和监督由心脏康复团队通过可穿戴移动云平台收集和病人和心脏康复团队之间同步数据。为此,语言学的方法,提出了基于模糊逻辑模型心脏康复协议和心脏康复团队的专业知识。

一个伟大的影响下户外CRP是受益的病人的数量已经大大增加了。这种积极的事实,然而,意味着医疗团队必须监控更多的会话。这样,团队成员花了大量时间分析病人的会议在一个家庭CRP和他们被大量的信息所淹没,生成的每个病人的戴装置。

为了解决这个限制,在本文中,我们提出一个方法,生成文本信息,总结,从患者的心率流缺血性心脏病的原生体和模糊逻辑。因此,本文提出一种方法总结患者的康复会议,提供心脏康复团队可以理解的信息。提议的方法的要点如下:(我)让心脏康复团队监督大量会话和病人的语言总结,整合一个直观的表示(2)模型提出方法的语言总结的重点是丰富的表现力,包括语言时态方面通过语言和语言量词聚合操作符(3)提供一个灵活的语言方法的心脏康复团队直观地定义了关键利益指标使用原生体基于专家知识为了恢复和动态地选择适合和匹配的康复会议专家标准

提出的方法应用于实际数据提供的几个病人的心脏康复计划由安达卢西亚人的健康委员会卫生服务(西班牙),以显示它的效率和有效性。

本文的其余部分的结构如下:部分2提出了新颖的方法来生成语言康复课程的总结心率流缺血性心脏病患者的心脏康复团队。部分3提出了一个案例研究显示该方法的实用性和适用性与真实数据从三个病人的康复疗程自由参与心脏康复计划提供的健康委员会的安达卢西亚人的医疗服务在该地区Jaen(西班牙)。最后,一些结束语指出了与未来的工作。

2。方法

在本节中,我们描述一个方法来生成语言康复会议的摘要(RSs)心率流(小时)遵循一个户外的缺血性心脏病患者c反应蛋白。小时的数据收集从真正的病人穿着优质戴装置,提高心率测量的质量和他们的健康应用程序(27]。值得注意的是语言建模开发的这项工作已经由健康专家CRP总结心脏康复的会议有兴趣指标。

为此,我们将数据处理的小时康复会议通过三个阶段。在第一阶段,心率流最初的原始数据预处理使用之前的方法(22]。在这个阶段,提出了一种模糊模型来监控实时心率下语言的方法通过三个代表术语及其隶属函数,低,足够的,高,以及短期模糊时间窗(增值)。语言词汇中的实时计算时可戴装置以建议病人正在康复会话。的主要要点简要描述部分2.1。

在这项工作中,我们提出一个方法来计算语言学摘要识别关键卫生指标使用语言方面的专业知识在第一阶段计算。与第一阶段不同的是,这是在实时计算病人做锻炼和不完整的信息,汇总计算的心脏康复团队在一个集中的方式来评估大量的病人和会话。为了这个目的,我们提出一个灵活的模型,根据专家标准选择并恢复会话语言和直观的。

在第二阶段,我们的心脏康复团队整合可判断的一种方法模型语言知识。为此,我们使用临时原生体。夏天的原生体的一般形式语言数据(8]。

原生体提出的这种方法定义语言总结的小时会议通过长期模糊时间窗和模糊量词,在模型中提供丰富的表现力。

在第三阶段,我们提出一个独特的聚合度的计算描述了康复会议总结的原生体的相关性和影响原生体,在完整的康复训练。为此,两个语义聚合操作符描述:最大和振幅。

在图1提出的方法论,我们描述的三个阶段总结患者的康复会议通过原生体使用语言的方法。

2.1。实时监测心率的流

在工作22),提出了实时监控的心率流。首先,三个直观的条款低,足够的,高定义了三个隶属度函数的模糊集,提出了以描述变量心率(人力资源)。

人力资源是通过一对价值来衡量的 ,在哪里小时,代表一个给定的值是它的时间戳。因此,一个小时的会议是由一组测量值 ,由心率传感器收集的可穿戴设备。

第二,人力资源的模糊性, ,是由(i)最佳心率训练区(OHRTZ)病人必须开发会议,表示为一个离散的人力资源范围内 ,(2)通气阈值 ,代表aerobic-anaerobic阈值的性能的一种有效和安全的体育活动。所以,条款低,足够的,高变量的人力资源描述由一个模糊集隶属函数的形状的特征对应于梯形函数(TS、TR、TL中描述的缩写)的

在图2,我们显示的表示模糊集隶属函数的三种语言的人力资源术语:低,足够的,高。如前所述在工作(22),TS的阈值 可以从基底state-defining逐渐增加时间,但为了简单起见我们写什么 。

第三,模糊时间窗(28,29日)模型提出了小时为了体重模糊语言学术语基于模糊时间语言术语并提供灵活性的存在最终信号损失或采样率的方差。直接描述的增值是根据当前时间的距离对于一个给定的时间戳作为 。在这部作品中,使用也介绍了增值来描述时间长,中间的评估项 。

第四,模糊语言学术语的度 , , 加权的学位的时间戳评估增值 :

模糊加权平均(澳洲公平工作委员会)30.)提出了作为一个操作模式t-norm conorm:

评估下,专家定义为增值和选择最适当的大小 , ,和为了减肥 , ,和 ,分别。嵌入式应用程序的可戴装置计算条件的程度低,足够的,高在真正的时间使用

最后,模糊语言学术语的度 , ,和计算在手链装置:(i)显示一个视觉可判断的彩色圆圈代表是否当前人力资源是低,足够的,或高在其增值和(2)提醒病人通过传感器振动时的手链计算高 在它的增值。

2.2。模糊语言心脏康复会议的摘要

在前面的小节中,我们描述了人力资源的实时评价的手链应用程序使用clinical-based协议监控和建议 。这里,我们详细方法生成的语言总结和识别关键利益指标使用模糊语言方面的专业知识可戴设备计算,描述了实时病人的依从性和性能在他/她的小时。

为此,我们从条款的程度 , ,和描述(4)为每一个在数据流 。一个例子是显示在图3,时间轴和一个真正的小时使用逐步绘制颜色蓝色的, ,和基于模糊语言的程度 , ,和 ,分别。

2.2.1。原生体用于描述心率流

提出的方法的目的是生成语言从病人的康复会议总结。为此,在第二阶段,我们处理模糊语言学术语 , ,和从数据流 ,在前一节中所述。

首先,为了整合模型的解释和rich-expressive方法专家知识语言,我们介绍一个特别的原生体 的形式

在哪里(我) 定义了模糊语言评估数据流。在这里,直截了当地相关模糊条款 , ,和(2) 定义了模糊时间项的项是聚合。增值的使用,介绍了在前面的小节中,扩展生成语言中长期时间条件的摘要 。的聚合在对于一个给定的计算(4), (3) 定义了模糊量词(FQ)评估的影响和实现语言的术语时间窗口内(28]。FQ应用转换 聚合时间的程度

通过原生体建模知识的目的是允许康复团队定义关键利益指标使用专家语言在时间上和量化的直观表示。原生体的一个例子大部分的时间( )人力资源是足够的( 大约40 - 60分钟)( )。我们注意,原生体适合语言描述的影响和实现模糊语言术语详细模糊时间窗,但随后他们可以重新命名为更短的语言描述,如充分的人力资源会议。

在图4,原生体大部分的时间为30 - 50分钟左右人力资源是足够的显示,其程度与一个真正的代表 。我们还的原生体的阴谋这个词描述的重要性中长期发展增值和FQ使句子的语言可解释性足够的心率在会话在传感器流。为了简单起见,这个例子的模糊隶属度函数的形状是详细的节3。

第二,原生体可以使用模糊逻辑运算符组合增加模型的语言能力。所以,我们简要介绍以下基本操作,可以直接增加在其他环境中与先进的模糊操作:(我)模糊否定算子,即表示为补充通过模糊函数 (2)模糊union操作符,由t-norm表示 。提出了模糊union操作符语义功能是分钟: (3)模糊交叉算子,conorm所代表的 。提出了模糊语义功能交叉算子是马克斯:

2.2.2。聚合操作原生体

我们详细的部分2.2。1定义,原生体代表的健康指标恢复会话语言的专家知识。虽然原生体的评价是正确计算在整个数据流 ,聚合度是这里提出为了总结原生体的相关性。

首先,在(6我们描述了聚合操作的原生体 ,原生体的程度,计算一个学位吗在 ,作为

为了使聚合程度的聚合算子保持其语义完整性与原生体的程度,我们定义两个属性的聚合操作应该评估:(我) :zero-aggregation从零流。如果原生体为零的程度在流,聚合为零: 。这是一个必要条件边界属性(31日](2) :从非零positive-aggregation流。如果有一个非零的原生体流度,聚合是零:

我们注意到两个属性决定基于原生体的语义描述小时,这保证实例的数量匹配给定的原生体 尽管聚合不同的语义。具体来说,聚合度为零当且仅当原生体不代表在会话中 ;在另一个案件中 。我们注意到,在不同的领域和其他上下文,进一步属性聚合运营商可以选择(32]。

其次,我们提出两个语义聚合原生体的程度 :最大和振幅。(我)在第一方面,最大聚合算子计算的最大价值的原生体,所示 的语义描述真理最大程度的聚合原生体提供一个直观的表示,它已广泛应用于模糊逻辑聚合Mamdani-type推理模型中的规则(33]。它满足zero-aggregation的属性和positive-aggregation 。 (2)另一方面,振幅聚合算子描述了持久性和原生体的程度在整个康复会议。为此,原生体的重量的模糊量化学位在小时内提出 首先,原生体的重量学位 ,代表一个合适的度量作为模糊聚合(34),计算度之和的关系关于规范(或大小)的完整的小时 。第二,提供的模糊量化FQ转换成 通过模糊隶属函数 。为了简单起见,我们参考作为 。保证满足的属性zero-aggregation positive-aggregation,成员函数FQ应该评估以下属性:是一个单调函数 , ,和 :

3所示。案例研究

在本节中,我们提出一个案例研究,说明了该方法。恢复会话的数据对应于三个病人自由参与该项目监测在户外缺血性心脏病患者心脏康复计划健康委员会的安达卢西亚人的医疗服务在该地区Jaen(西班牙)。他们有一个戴心率设备(极地M600) (https://www.polar.com/es/productos/sport/M600-GPS-smartwatch(访问10/14/2018))康复会议期间收集的心率数据使用一个可穿戴的应用程序。

141收集康复会议(48,55岁,38岁,分别为三个病人)从4月到2018年8月。会话被定义的持续时间进化和适应病人的心脏康复团队,从30分钟到80分钟。总共639.709心率样本收集。

3.1。实时监测心率的流

应用程序嵌入到可戴心率设备收集病人的心率和建议病人在户外康复训练。为此,应用程序计算模糊语言学术语足够的, ,和使用短的增值。从以前的工作[获得他们的隶属度函数22),表中描述1。

OHRTZ的值 和通气阈值 被用于每个病人基于初始控制在健康中心压力测试。

3.2。原生体用于描述心率流

原生体使康复团队定义关键卫生指标语言使用专业知识。在表2一些例子的原生体心脏康复团队定义的。

接下来,增值的隶属度函数和fq直接由计算机科学团队和心脏康复项目的团队。他们被定义为不同形状的梯形隶属度函数,其值如表所示3。

在图5,我们显示原生体的计算在真正的康复疗程,包括这个词的程度 。我们注意到原生体也有助于确定该地区的利益说明真理的范围程度被激活 。

3.3。聚合操作原生体

在本节中,我们描述的结果聚合原生体的小时的病人,它决定一个原生体度和描述性的学位在心率流 。

在这个工作,两个语义聚合程度的原生体提出了:最大 和振幅 ,这代表真理最大程度的原生体和原生体的存在整个康复会议,分别。

的最大聚合算子参数。相反,振幅聚合算子使用计算机科学团队的专业知识建模以及心脏康复团队,确定隶属函数的模糊量词, ,对于每一个原生体 ,在桌子上吗4。

我们注意到,(i)隶属函数的形状 履行zero-aggregation和positive-aggregation描述部分的属性2.2。2和(2)量化隶属度函数涉及的原生体高速率在哪里短重量相关的振幅有关,因为高非常显著和令人担忧的 。一个真正的会话和聚合运算符的例子最大和振幅提出了原生体呈现在图5。

在表5,我们总结的数量和百分比RS为每个原生体已恢复 和用户。我们注意到的描述性总结代表聚合在确定和区分病人康复计划内的性能。

我们注意,基于聚合运算符的属性描述,这两个最大 和振幅 恢复相同的小时。

最后,正如每个聚合操作符决定一个学位 可以用一个阈值过滤吗使用一个简单的 为了恢复更多的描述性和相关会议与原生体相匹配 ,这个直观的值也可以修改专家在分析总结患者的筛选,选择RSs。在表6RSs恢复了,我们现在的数量 对于每一个原生体函数的值 。

4所示。结论和未来的工作

复杂的物联网系统e-health解决方案允许我们达成更多的病人。然而,这种积极的事实产生大量的信息,必须由健康分析团队。这篇论文都集中在一个户外的实时监控为缺血性心脏病患者心脏康复计划,设计和远程监督心脏康复团队。在这个程序中,可穿戴设备可戴心率传感器整合高质量协议基于临床指南被用来监测病人的心率个性化。可穿戴的移动云平台是为收集和定义之间同步数据病人和心脏康复团队提供反馈。

这背后的主要动机工作已经为心脏病康复团队提供语言康复课程的总结基于病人的心率流。为了应对这一挑战,方法论提出了本文基于语言的使用与原生体的描述数据和模糊逻辑的心率流的病人提供丰富的语言总结表达感兴趣的指标。因此,拟议的方法模型描述等高速率是担心在会话中或会议提出了低强度。

拟议的方法使(i)快速分析过程监控更多的受益患者和(2)的识别与心脏康复团队利益指标提供反馈。要做到这一点,一方面,语言时态方面和语言量词一直在使用语言聚合运营商病人的心率流。另一方面,灵活的语言建模被定义在心脏康复团队的提议的方法直观地定义了关键利益指标使用原生体通过专家知识为了恢复和动态地选择适合和匹配的康复会议专家标准。

在未来的作品,将扩展的方法来自动生成语言学建议病人进一步会议通过机器学习技术和基于知识的心脏康复团队。

缩写

人力资源:	心率
FQ:	模糊量词
增值:	模糊时间窗
澳洲公平工作委员会:	模糊加权平均
小时:	心率流
OHRTZ:	最佳心率训练区
拉尔夫-舒马赫:	康复会议
TS:	; ; , ; , ; ,
TR:	, ; , ; ,
TL:	, ; , ; , 。

数据可用性

从康复会议和人力资源数据结果提出了工作可通过URL http://serezade.ujaen.es: 8054 / redcore-summary-data / 10/25/2018(访问)。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

玛丽亚Dolores Pelaez-Aguilera开发方法和贡献的材料和分析工具;哈维尔·梅迪纳设计方法和写论文;玛卡瑞娜Espinilla分析和改进方法和写论文;Maria Rosa费尔南德斯Olmo康复指标定义。

确认

这种贡献委员会支持的安达卢西亚人的健康医疗服务,西班牙,通过项目π- 0203 - 2016与西班牙政府通过研究项目tin2015 - 66524 p。

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版权

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