Распознавание действий медицинских работников на основе показателей акселерометров с использованием глубинной сети убеждений
Исследуется и анализируется реальное множество больших по объему медико-статистических данных, используемых для распознавания действий медицинских работников на основе показателей акселерометров в определенный момент времени. В процессе распознавания применена глубинная сеть убеждений на неразмечен...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Кибернетика и системный анализ |
|---|---|
| Datum: | 2016 |
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2016
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/142054 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Распознавание действий медицинских работников на основе показателей акселерометров с использованием глубинной сети убеждений / А.А. Галкин // Кибернетика и системный анализ. — 2016. — Т. 52, № 6. — С. 21-29. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862678184548368384 |
|---|---|
| author | Галкин, А.А. |
| author_facet | Галкин, А.А. |
| citation_txt | Распознавание действий медицинских работников на основе показателей акселерометров с использованием глубинной сети убеждений / А.А. Галкин // Кибернетика и системный анализ. — 2016. — Т. 52, № 6. — С. 21-29. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Кибернетика и системный анализ |
| description | Исследуется и анализируется реальное множество больших по объему медико-статистических данных, используемых для распознавания действий медицинских работников на основе показателей акселерометров в определенный момент времени. В процессе распознавания применена глубинная сеть убеждений на неразмеченных данных, после чего проведено обучение с учителем методом обратного распространения ошибки. Полученные результаты показали более высокую точность распознавания по сравнению с базовыми методами. Достигнуто также значительное улучшение относительно продолжительности действий медперсонала.
Досліджується та аналізується реальна множина великих за обсягом медико-статистичних даних, що використовуються для розпізнавання дій медичних працівників на основі показників акселерометрів у визначений момент часу. У процесі розпізнавання застосовано глибинну мережу переконань на нерозмічених даних, після чого проведено навчання з учителем методом зворотного поширення помилки. Отримані результати показали більш високу точність розпізнавання у порівнянні з базовими методами. Досягнуто також значне покращення відносно тривалості дій медперсоналу.
The paper analyzes the real set of large-volume medical and statistical data to be used for recognition of actions of medical workers on the basis of readings of accelerometers at a particular moment of time. During the recognition, deep belief network is applied on unlabeled data, and then trained with supervised learning by backward propagation of errors. The obtained results show a higher recognition accuracy as compared with the basic methods A significant improvement is achieved as to the duration of actions of medical staff.
|
| first_indexed | 2025-12-07T15:40:57Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-142054 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0023-1274 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T15:40:57Z |
| publishDate | 2016 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Галкин, А.А. 2018-09-24T14:20:42Z 2018-09-24T14:20:42Z 2016 Распознавание действий медицинских работников на основе показателей акселерометров с использованием глубинной сети убеждений / А.А. Галкин // Кибернетика и системный анализ. — 2016. — Т. 52, № 6. — С. 21-29. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. 0023-1274 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/142054 519.7 Исследуется и анализируется реальное множество больших по объему медико-статистических данных, используемых для распознавания действий медицинских работников на основе показателей акселерометров в определенный момент времени. В процессе распознавания применена глубинная сеть убеждений на неразмеченных данных, после чего проведено обучение с учителем методом обратного распространения ошибки. Полученные результаты показали более высокую точность распознавания по сравнению с базовыми методами. Достигнуто также значительное улучшение относительно продолжительности действий медперсонала. Досліджується та аналізується реальна множина великих за обсягом медико-статистичних даних, що використовуються для розпізнавання дій медичних працівників на основі показників акселерометрів у визначений момент часу. У процесі розпізнавання застосовано глибинну мережу переконань на нерозмічених даних, після чого проведено навчання з учителем методом зворотного поширення помилки. Отримані результати показали більш високу точність розпізнавання у порівнянні з базовими методами. Досягнуто також значне покращення відносно тривалості дій медперсоналу. The paper analyzes the real set of large-volume medical and statistical data to be used for recognition of actions of medical workers on the basis of readings of accelerometers at a particular moment of time. During the recognition, deep belief network is applied on unlabeled data, and then trained with supervised learning by backward propagation of errors. The obtained results show a higher recognition accuracy as compared with the basic methods A significant improvement is achieved as to the duration of actions of medical staff. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Кибернетика и системный анализ Кибернетика Распознавание действий медицинских работников на основе показателей акселерометров с использованием глубинной сети убеждений Розпізнавання дій медичних працівників на основі показників акселерометрів з використанням глибинної мережі переконань Recognition of actions of medical workers on the basis of readings of accelerometers using a deep belief network Article published earlier |
| spellingShingle | Распознавание действий медицинских работников на основе показателей акселерометров с использованием глубинной сети убеждений Галкин, А.А. Кибернетика |
| title | Распознавание действий медицинских работников на основе показателей акселерометров с использованием глубинной сети убеждений |
| title_alt | Розпізнавання дій медичних працівників на основі показників акселерометрів з використанням глибинної мережі переконань Recognition of actions of medical workers on the basis of readings of accelerometers using a deep belief network |
| title_full | Распознавание действий медицинских работников на основе показателей акселерометров с использованием глубинной сети убеждений |
| title_fullStr | Распознавание действий медицинских работников на основе показателей акселерометров с использованием глубинной сети убеждений |
| title_full_unstemmed | Распознавание действий медицинских работников на основе показателей акселерометров с использованием глубинной сети убеждений |
| title_short | Распознавание действий медицинских работников на основе показателей акселерометров с использованием глубинной сети убеждений |
| title_sort | распознавание действий медицинских работников на основе показателей акселерометров с использованием глубинной сети убеждений |
| topic | Кибернетика |
| topic_facet | Кибернетика |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/142054 |
| work_keys_str_mv | AT galkinaa raspoznavaniedeistviimedicinskihrabotnikovnaosnovepokazateleiakselerometrovsispolʹzovaniemglubinnoisetiubeždenii AT galkinaa rozpíznavannâdíimedičnihpracívnikívnaosnovípokaznikívakselerometrívzvikoristannâmglibinnoímerežíperekonanʹ AT galkinaa recognitionofactionsofmedicalworkersonthebasisofreadingsofaccelerometersusingadeepbeliefnetwork |