医疗系

HealthFog：基于集合的基于深度学习的智能医疗系统，用于自动诊断集成的物联网和雾计算环境中的心脏病

云计算通过Internet提供资源，并允许部署大量应用程序以为不同行业提供服务。当前在这些云框架中面临的主要瓶颈是它们的可扩展性有限，因此无法满足基于集中的物联网（IoT）的计算环境的要求。这样做的主要原因是，诸如健康监测和监视系统之类的潜伏敏感应用程序现在需要计算大量数据（大数据）转移到集中数据库以及从数据库到云数据中心，从而导致此类系统性能下降。与云域相比，通过使资源更接近用户并为数据处理提供了低潜伏期和节能解决方案，从而提供了雾和边缘计算的新范式提供创新的解决方案。仍然，当前的雾模型从有限的角度上限制了局限性，并且关注结果的准确性或减少响应时间，但并非两者兼而有之。我们提出了一个名为“ HealthFog”的新型框架，用于将整体深度学习整合到边缘计算设备中，并将其部署为自动心脏病分析的现实应用。HealthFog使用物联网设备提供医疗保健作为雾服务，并有效地管理心脏病患者的数据，这是根据用户要求提供的。启用FOG的云框架，Fogbus用于在功耗，网络带宽，潜伏期，抖动，抖动，准确性和执行时间方面部署和测试所提出模型的性能。©2019 Elsevier B.V.保留所有权利。HealthFog可与各种操作模式配置，这些操作模式可根据需要在不同的雾计算方案和不同的用户要求下提供最佳的服务质量或预测准确性。