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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Modeling a Big Medical Data Cognitive System with N-Ary Formal Concept Analysis

verfasst von : Fei Hao, Doo-Soon Park, Se Dong Min, Sewon Park

Erschienen in: Advanced Multimedia and Ubiquitous Engineering

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

The dramatic explosion of huge number of heterogeneous medical data in smart healthcare, is leading to many difficulties on both obtaining the intelligence, cognition and natural interactions between doctors and patients. Toward to this end, this paper proposed a big medical data cognitive system with the proposed methodology that is n-ary formal concept analysis. The unique features of this cognitive system include efficient big data representation, high-quality data associations, and natural semantics interpretation among dimensions.

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Fußnoten
Literatur
1.
Virone G et al (2006) An advanced wireless sensor network for health monitoring. In: Transdisciplinary conference on distributed diagnosis and home healthcare (D2H2)
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Riazul Islam SM, Kwak D, Humaun Kabir M et al (2015) The internet of things for health care: a comprehensive survey. IEEE Access, 3:678–708
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Catarinucci L, De Donno D, Mainetti L et al (2015) An IoT-aware architecture for smart healthcare systems. IEEE Internet Things J 2(6):515–526CrossRef
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Kuang L, Hao F, Yang LT, Lin M, Luo C, Min G (2014) A tensor-based approach for big data representation and dimensionality reduction. IEEE Trans Emerg Top Comput 2(3):280–291
7.
Hao F, Park DS, Woo SY (2015) Green treatment plan selection based on three dimensional fuzzy evaluation model. In: Advances in computer science and ubiquitous computing. Springer Singapore, pp 417–423
Metadaten
Titel
Modeling a Big Medical Data Cognitive System with N-Ary Formal Concept Analysis
verfasst von
Fei Hao
Doo-Soon Park
Se Dong Min
Sewon Park
Copyright-Jahr
2016
Verlag
Springer Singapore
Buch
Advanced Multimedia and Ubiquitous Engineering

Print ISBN: 978-981-10-1535-9

Electronic ISBN: 978-981-10-1536-6

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-1536-6_94

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    Bildnachweise