کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
465858 697712 2016 12 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Improving biomedical signal search results in big data case-based reasoning environments
ترجمه فارسی عنوان
بهبود نتایج جستجو سیگنال زیست پزشکی در محیط های استدلال مبتنی بر پرونده های بزرگ داده
کلمات کلیدی
جستجو سیگنال پزشکی، محل حساس حساس، تطابق بعدی پسوند سری، نمونه برداری مونت کارلو، استدلال مبتنی بر مورد
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر شبکه های کامپیوتری و ارتباطات
چکیده انگلیسی

Time series subsequence matching has importance in a variety of areas in healthcare informatics. These include case-based diagnosis and treatment as well as discovery of trends among patients. However, few medical systems employ subsequence matching due to high computational and memory complexities. This paper proposes a randomized Monte Carlo sampling method to broaden search criteria with minimal increases in computational and memory complexities over RR-NN indexing. Information gain improves while producing result sets that approximate the theoretical result space, query results increase by several orders of magnitude, and recall is improved with no significant degradation to precision over RR-NN matching.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pervasive and Mobile Computing - Volume 28, June 2016, Pages 69–80
نویسندگان
, , , ,