health care; patient experience; term extraction; natural language processing; ARC framework; patient engagement; evaluation methodology;
机译:老年长期结直肠癌幸存者的抑郁症状:使用SEER-Medicare医疗结果调查进行的基于人群的分析
机译:老年长期结直肠癌幸存者中的抑郁症状:使用Seer-Medicare Healthcare Excomes调查的基于人群的分析
机译:最老的长期护理接受者:国家卫生统计中心长期护理调查的结果
机译:使用长期短期记忆网络从医疗保健领域中用户生成的内容中提取关键词
机译:一组患有乳腺癌和心力衰竭的女性的功能状态,生活质量和长期生存:Medicare健康结果调查的结果
机译:改善肯尼亚社区和初级保健机构妇幼保健服务的系统方法:孕产妇保健基线调查
机译:EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam,S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法,提出了对应于健康人的EEG信号,癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图(EEG)首先被凭经上分解为内在模式功能(IMF)。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数(LLE)和相关尺寸(CD)方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图(Asepileptic患者)(两者都有癫痫发作)。因此,所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图(EEG),仿真态分解(EMD),最大的Lyapunov指数(LLE),相关维度(CD),癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司,孟加拉国工程和技术大学,孟加拉国达卡 - 1000(电子邮件:imamul@eee.buet.ac.bd)pdf cite:s. m. shafiul Alam,s。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar,“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态,”计算机电气工程卷国际杂志。 4,不。 3,pp。326-330,2012,上一篇论文对情绪的看法,使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社(IACSIT Press)