Ст 9 16 ч 4 коап рф: КоАП РФ Статья 9.16. Нарушение законодательства об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности / КонсультантПлюс

Содержание

Участникам съемки на фоне храма Василия Блаженного дали по 10 месяцев колонии

29 октября 2021

Автор фото, Tverskoy District Court of Moscow

Суд в Москве приговорил блогера Руслана Бобиева (Руслани Муроджонзода) и его подругу Анастасию Чистову, сфотографировавшихся на фоне храма Василия Блаженного, к 10 месяцам колонии общего режима. Их признали виновным в оскорблении чувств верующих.

29 сентября Бобиев опубликовал в своем «Инстаграме» фотографии, сделанные в центре Москвы на фоне храма Василия Блаженного. На одной из них перед блогером на корточках сидит девушка в куртке с надписью «Полиция», а сам он держит ее за волосы. Изображения в МВД описывали как «фото провокационного содержания».

В настоящее время аккаунт молодого человека в «Инстаграме» удален. Со слов Бобиева, на него было подписано 100 тысяч пользователей.

Решение о том, что Бобиев и Чистова должны отправиться в колонию, вынес мировой судья участка №370 по Центральному административному округу, сообщила пресс-служба Тверского суда Москвы. Суд счел, что молодые люди «совершили публичные действия, выражающие явное неуважение к обществу и совершенные в целях оскорбления религиозных чувств верующих». 10 месяцев колонии запрашивал прокурор.

Адвокат Бобиева Надежда Федосеева сообщила, что блогер не будет обжаловать вердикт суда. «Он мне сказал, что приговор обжаловать не будем, он считает себя виновным, примет это наказание, понял свою ошибку и просит прощения», — сказала Федосеева РИА Новости.

Чистова в свою очередь намерена оспорить решение суда, заявила адвокат девушки Юлия Помелова.

Во время съемки на Васильевском спуске Бобиева и его подругу Чистову задержали и дали по 10 суток административного ареста, составив на них протоколы о неповиновении полиции (ст. 19.3 КоАП РФ). На девушку также составили протокол о незаконном ношении форменной одежды правоохранительных органов (ст. 17.12 КоАП РФ), а на гражданина Таджикистана Бобиева — протокол о нарушении режима пребывания в России (ст. 18.8 КоАП РФ).

МВД также опубликовало видео, на котором Бобиев говорит, что занимается «пранками», за которые его ранее уже забирали в полицию, и несколько раз приносит извинения. «Я фоткался возле храма, я извиняюсь, я искренне извиняюсь, я никогда больше так не буду делать», — говорил Бобиев.

Позднее в МВД сообщили, что «учитывая, что действия молодых людей носили публичный, демонстративный характер, выражали явное неуважение к обществу и содержали признаки оскорбления чувств верующих», против них может быть возбуждено уголовное дело.

20 октября стало известно, что Бобиева и Чистову будут судить по статье об оскорблении чувств верующих (ч.1 ст.148 УК РФ).

Поправки в статью 148 УК РФ, предусматривающие уголовную ответственность за оскорбление чувств верующих, были приняты в России в 2013 году. О необходимости ужесточить законодательство заговорили после «панк-молебна», который участницы группы Pussy Riot провели в храме Христа Спасителя в 2012 году.

На птицефабрике «Боровская» снова найдены многочисленные нарушения. Теперь – в филиале Голышманово.

Опубликовано: 11 ноября 2021, 16:21 | Служба новостей ТюменьPRO

Управлением Россельхознадзора по Тюменской области, Ямало-Ненецкому и Ханты-Мансийскому автономным округам снова найдены многочисленные нарушения Ветеринарных правил содержания птиц на птицефабрике «Боровская». Информация размещена на официальном сайте надзорного ведомства.

В октябре 2021 года Управлением Россельхознадзора была проведена внеплановая проверка ПАО «Птицефабрика «Боровская» (филиал в с. Голышманово), в ходе которой было установлено более 10 грубых нарушений Ветеринарных правил содержания птиц на птицеводческих предприятиях закрытого типа (птицефабриках) и Ветеринарных правил перемещения, хранения, переработки и утилизации биологических отходов.

Так, при въезде на птицефабрику около дезбарьера имеется асфальтированная дорога без дезбарьера и дезинфекционных установок, проезд на территорию птицефабрики может осуществляться минуя дезбарьер; сеть внутрихозяйственных дорог предприятия имеет пересечение, по одной и той же дороге перевозят живую птицу, биологические отходы и помет; территория птицефабрики не разделена на зоны, частично отсутствует огораживание; для перевозки биологических отходов используется транспорт с открытым кузовом, что тоже является нарушением; на дезбарьере с задней стороны птицефабрики отсутствуют окна, что не обеспечивает его работу при минусовых температурах; на территории предприятия зафиксировано наличие синантропной птицы (голубей) и т.д.

Возбуждено два административных дела по ч.1 ст. 10.6 КоАП РФ в отношении юридического лица и по ч. 3 ст. 10.8 КоАП РФ в отношении должностного лица. Назначены административные наказания в виде штрафа и предупреждения.

Напомним, что с середины октября ПАО «Птицефабрика «Боровская» птицефабрика проводит работы по утилизации 4,3 млн голов птицы. Причина – птичий грипп, который был выявлен на производстве. Из-за этого на территории поселков Боровский и Андреевский был введен режим чрезвычайной ситуации. До этого предприятие на протяжении нескольких лет привлекалось к административной ответственности за нарушение ветеринарно-санитарных правил, включая требования по складированию куриного помета на землях сельхозназначения.

Нарушение СанПиНа стало одной из возможных причин сложившейся ЧС.

Тюменский штаб ОНФ направил обращение в прокуратуру Тюменской области с просьбой провести комплексную межведомственную проверку по факту сжигания зараженной продукции птицефабрики «Боровская». Также организована доследственная проверка СУ СКР по Тюменской области в связи с обращением пользователя в социальной сети о возможном экологическом преступлении. После начала сжигания боровской продукции, тюменцы начали массово жаловаться на зловонный запах, из-за которого граждане начали чувствовать ухудшение здоровья. По результатам отбора проб воздуха, Управлением Роспотребнадзора по Тюменской области было выявлено превышение предельно-допустимых концентраций по содержанию сероводорода и диоксида серы.

Мусорные подпольщики: «Утилизирующая компания» и К⁰ нелегально работают по «лицензиям» Природнадзора Югры

Опубликовано: 12 ноября 2021, 16:42 | Служба новостей ЮграPRO

10 ноября 2021 года «ЮграPRO» опубликовало статью «Так-то каждый может! «Утилизирующая компания» из Сургута ликвидирует опасные отходы через контейнеры для бытового мусора».

Суть публикации заключалась в том, что особо не заморачиваясь с утилизацией особо опасных отходов, «Утилизирующая компания» из Сургута выбрасывала пакеты с опасным содержимым по месту своей регистрации в сургутском поселке Снежный.

Сейчас выяснилось, что пакеты из БУ «Ханты-Мансийский клинический кожно-венерологический диспансер» выбрасывали вовсе не сотрудники «Утилизирующей компании», — по договору субподряда этим занималось ООО «Город мастеров» из Сургута. Любопытно, что в «Утилизирующей компании», согласно публичным данным, работает 1 человек, в «Городе мастеров» — два. Причем, у той и другой компании существует масса договоров с медицинскими организациями по этому самому мусорному профилю.

У «Утилизирующей компании» это БУ «Сургутская городская клиническая станция скорой медицинской помощи», БУ «Ханты-Мансийская клиническая психоневрологическая больница», БУ «Сургутская городская клиническая стоматологическая поликлиника №1», БУ «Ханты-Мансийский клинический кожно-венерологический диспансер», ряд других учреждений здравоохранения.

У «Города мастеров» процесс утилизации налажен также поточным методом.

Важно, что обе организации имеют лицензии, выданные Природнадзором ХМАО-Югры.

Ханты-Мансийская межрайонная природоохранная прокуратура провела проверку по обращению экоактивистов МОО «Зеленый Фронт» о факте несанкционированного складирования медицинских отходов, образованных в результате деятельности «Ханты-Мансийского клинического кожно-венерологического диспансера» в мусорном контейнере в п. Снежный г. Сургута.

Было установлено, что между КВД и ООО «Утилизирующая компания» заключен контракт на оказание услуг по вывозу и утилизации медицинских отходов класса «Б». Компания, в свою очередь, заключила договор партнерства с ООО «Город мастеров».

Проверка показала, что 1 октября 2021 года привлеченными ООО «Город мастеров» наемными лицами для очистки территории производственного объекта от отходов произведено складирование медицинских отходов класса «Б», образованных в результате деятельности ХМ КВД, в мусорный контейнер в п. Снежный г. Сургута. На следующий день сотрудниками компании медотходы были извлечены из мусорного контейнера и транспортированы на производственную площадку.

По результатам проведенной проверки сотрудниками Управления Роспотребнадзора по ХМАО-Югре в деятельности ООО «Город мастеров» выявлены нарушения требований санитарно-эпидемиологического законодательства, выразившиеся в ненадлежащей организации контроля за процессом перемещения отходов на участок по обращению с отходами или помещение для хранения медицинских отходов, а также привлечении к транспортированию медицинских отходов транспортных средств, не предназначенных для этих целей. На руководителя ООО «Город мастеров» составлен протокол об административном правонарушении по ч.1 ст. 6.35 КоАП РФ.

Природоохранная прокуратура также установила, что объект накопления медицинских отходов ООО «Город мастеров» не поставлен на учет в качестве объекта, оказывающего негативное воздействие на окружающую среду. В адрес руководителя ООО «Город мастеров» прокуратурой внесено представление об устранении нарушений, а для решения вопроса о привлечении к ответственности по ст. 8.46 КоАП РФ материал проверки направлен в Природнадзор Югры.

Для проверки соблюдения требований законодательства при заключении ХМ КВД контракта с ООО «Утилизирующая компания» материал проверки направлен в Службу контроля ХМАО-Югры.

Здесь существует один нюанс, мимо которого прошли природоохранная прокуратура и Роспотребнадзор. Дело в том, что процесс лицензирования – это не хотелки. Организация, которая имеет намерение заниматься утилизацией опасных отходов, должна предъявить сертифицированное оборудование, обученный персонал, показать, как минимум, документы, что обеззараженные и подготовленные к окончательной утилизации будут захоронены в разрешенном для этого месте.

Последнюю проверку ООО «Город мастеров» за № (86) — 5793 – Т. Природнадзор проводил 1 июня 2018 года, и она была связана с оформлением лицензии. Сколько опасных отходов и куда вывезло за это время ООО «Город мастеров» — вопрос пока открытый. Также нет в открытом доступе результатов проверки Природнадзора за № (86) — 5793 – Т.

Не исключено, что лицензии Природнадзор раздает, как в свое время это делали в Департаменте экономического развития ХМАО-Югры с лицензиями по цветным металлам. В результате, как мы знаем, около десятка сотрудников попали под следствие, и некоторым из них были вынесены судом реальные приговоры.

Рубрики: ПравдаPRO, Происшествия, Ханты-Мансийск, Экология. Метки: «Зеленый Фронт», Город мастеров, новости ХМАО, Новости Югры, Природнадзор, Снежный, Утилизирующая компания, ХМАО, Югра.

Рейтинг новости:

Губернатор Комарова высказалась об объединении регионов «матрешки»

Опубликовано 15 ноября 2021, 18:00

Губернатор Югры Наталья Комарова на сегодняшней пресс-конференции высказалась о законопроекте, который мог лишить независимости субъекты, входящие в тюменскую «матрешку», объединив их с Тюменской областью. По её словам, власти Югры не хотят ухудшения положения регионов. Напомним, законопроект … Читать полностью >>

Сбербанк в третий раз за текущий год повысил ставки по ипотеке

Опубликовано 15 ноября 2021, 17:20

Сбербанк повысил ставки по ипотеке на новостройки до 8,8%, на вторичное жилье до 9,1%. Об этом сегодня сообщается на сайте банка. Из опубликованных данных следует, что стоимость ипотечного кредита на готовое жилье повысилась с 8,1 до … Читать полностью >>

Во вторник в ХМАО ожидается пасмурная погода и снег

Опубликовано 15 ноября 2021, 16:40

Во вторник, 16 ноября, в ХМАО ожидается пасмурная погода и снег. В Ханты-Мансийске, Сургуте, Нефтеюганске, Нижневартовске, Радужном и Когалыме пасмурно, небольшой снег. Температура воздуха днем около -11 градусов. Юго-западный ветер 5-10 м/c. В Нягани, Югорске, Березово и Приполярном пасмурно, небольшой снег. Температура воздуха днем около -9 градусов. Юго-западный ветер … Читать полностью >>

В Астрахани полицейские устроили погоню за водителем-подростком

Несовершеннолетний пытался скрыться, но от правоохранительного ока не убежишь.

Дело было так. Сотрудники ОБ ДПС, патрулируя город, обратили внимание на автомобиль «ВАЗ-2108», который ехал с выключенными фарами. Действо происходило ночью, поэтому понятно, почему полицейские среагировали на машину. Они потребовали от водителя «ВАЗа» остановиться, но тот проигнорировал законную просьбу и дал дёру. А пока уходил от преследования, несколько раз нарушил ПДД. В результате автовладелец бросил машину во дворе многоквартирного дома и скрылся.

Участковым удалось выяснить, кто является владельцем «восьмерки». Им оказался 17-летний астраханец, у которого, разумеется, нет водительских прав. Машину он, кстати, купил в октябре этого года.

В отношении водителя составлено 30 протоколов об административном правонарушении:

по ч.1 ст.12.12 КоАП РФ «Проезд на запрещающий сигнал светофора или на запрещающий жест регулировщика»
ч.4 ст. 12.15 «Выезд в нарушение Правил дорожного движения на полосу, предназначенную для встречного движения»
ч.1 ст. 12.23 КоАП РФ «Нарушение правил перевозки людей»
ч.1 ст. 12.7 КоАП РФ «Управление транспортным средством водителем, не имеющим права управления транспортным средством
ч.2 ст. 12.25 КоАП РФ «Невыполнение требования о предоставлении транспортного средства или об остановке транспортного средства

ст. 12.19 КоАП РФ «Нарушение правил остановки или стоянки транспортных средств».

Сейчас с юным правонарушителем и его родителями проводятся профилактические мероприятия. «Решается вопрос о постановке юноши на профилактический учет в полиции и привлечении законных представителей к ответственности за ненадлежащее исполнение обязанностей по содержанию и воспитанию несовершеннолетних», — сообщили в пресс-службе регионального УМВД.

Анализ CoAP на транзакционной основе; Включен блочный режим передачи.

Интернет вещей (IoT) переходит от теории к практике. По мере развития сервисов на основе Интернета вещей и развития средств подключения множество устройств и объектов станут его частью. В результате будет сгенерировано много данных, и управление ими станет большой проблемой. Чтобы строить реалистичные и более полезные сервисы, требуется лучшее управление ресурсами на уровне восприятия данных.В этом отношении туманные вычисления играют очень важную роль. Преобладающие беспроводные сенсорные сети (WSN), услуги здравоохранения, краудсенсинга и умного образа жизни затрудняют обработку всех данных эффективным и действенным способом и создание более полезных услуг. Разные устройства генерируют разные типы данных с разной частотой, которые не могут быть обработаны автономным IoT. Поэтому недавно обсуждалась консолидация облачных вычислений с IoT, получившая название Cloud of Things (CoT).CoT обеспечивает простоту управления растущим медиаконтентом и другими данными. Помимо этого, важную роль в CoT играют такие функции, как повсеместный доступ, создание сервисов, обнаружение сервисов и предоставление ресурсов. Службы экстренной помощи, здравоохранения и услуг, чувствительных к задержкам, требуют реагирования в режиме реального времени. С появлением автомобильных сетей Ad hoc (VANET), удаленного медицинского обслуживания и мониторинга стали требоваться быстрое время отклика и минимизация задержек. Туман находится между базовыми IoT — несколькими сетями IoT — и облачным центром обработки данных в сценарии CoT.Его цель — управлять ресурсами, выполнять фильтрацию данных, препроцессировать и принимать необходимые меры безопасности. Чтобы достичь этого, туман требует эффективной и действенной структуры управления ресурсами, которую мы предлагаем в этой главе как продолжение нашей предыдущей работы. Туману приходится иметь дело с мобильными узлами и IoT, которые включают объекты и устройства разных типов, имеющие колеблющееся поведение подключения. Все такие типы клиентов услуг имеют непредсказуемый образец прерывания обслуживания (вероятность отказа), поскольку любой объект или устройство может прекратить использование ресурсов в любой момент.Туман, локализованное облако, размещенное рядом с базовыми IoT, предоставляет средства для решения таких проблем путем анализа поведения узлов и соответствующей оценки ресурсов. Точно так же управление соглашением об уровне обслуживания (SLA) и соблюдение требований к качеству обслуживания (QoS) также становятся проблемами. QoS напрямую влияет на качество взаимодействия (QoE), которое играет ключевую роль в влиянии на лояльность клиента. В этой главе основное внимание уделяется оценке ресурсов для узлов IoT на основе их скорости отказа (RR) и QoS.Это помогает создать динамичный и рациональный способ оценки ресурсов в соответствии с требованиями с лояльностью клиентов, которые платят сами за себя. Разработанные алгоритмы реализованы с использованием Java и смоделированы с помощью инструментария моделирования CloudSim для получения результатов оценки.

Технологические особенности Интернета вещей в медицине: систематическое картографическое исследование

В настоящее время приложения для Интернета вещей (IoT) были внедрены в различных областях медицины для предоставления более эффективных медицинских услуг пациентам.Было проведено систематическое картографическое исследование, чтобы ответить на десять исследовательских вопросов с целью выявления и классификации существующих медицинских технологических характеристик Интернета вещей, а также выявления возможностей для будущих разработок. Мы рассмотрели, как облако, носимые технологии, технологии беспроводной связи, протоколы обмена сообщениями, методы безопасности, платы разработки, микроконтроллеры, операционные системы для мобильных устройств / Интернета вещей и языки программирования были задействованы в медицинском IoT. На основании конкретных критериев включения / исключения 89 статей, опубликованных в период с 2000 по 2018 год, были отобраны и отобраны.Было обнаружено, что исследования IoT, число публикаций которых увеличилось в период с 2015 по 2018 год, в основном касались следующих функций IoT: (a) типы носимых датчиков, в основном акселерометра и ЭКГ, размещенные на 16 различных частях тела, особенно на запястье (33%) и грудная клетка (21%) или имплантированная на кость; (б) технологии беспроводной связи Bluetooth, сотовых сетей и Wi-Fi; (c) протоколы обмена сообщениями, в основном MQTT; (d) использование облака как для хранения, так и для анализа данных; (e) методы безопасности, такие как шифрование, аутентификация, водяные знаки и контроль ошибок; (f) микроконтроллеры, принадлежащие семействам Atmel ATmega и ARM Cortex-M3; (g) Android как широко используемая мобильная операционная система и TinyOS и ContikiOS как обычно используемые операционные системы Интернета вещей; (h) Платы для разработки Arduino и Raspberry Pi; и, наконец, (i) MATLAB как наиболее часто используемый язык программирования в исследованиях валидации.Выявленные пробелы / возможности для будущего исследования, а именно: использование туманных / граничных вычислений для хранения и обработки больших данных, упущенные из виду эффективные функции протокола обмена сообщениями CoAP, незамеченные преимущества семейств микроконтроллеров AVR Xmega и Cortex-M, использование языки программирования Python за его значительные возможности в исследованиях по оценке и проверке, разработке приложений, поддерживаемых мобильными операционными системами / IoT, чтобы обеспечить возможность соединения между всеми устройствами IoT в медицине, используя такие технологии беспроводной связи, как BLE, ZigBee, 6LoWPAN, NFC и 5G для снижения энергопотребления и затрат и, наконец, раскрытие методов безопасности, обычно используемых в приложениях IoT, чтобы сделать другие приложения более надежными.

1. Введение

Количество подключенных к Интернету «вещей» в последние годы экспоненциально увеличилось [1, 2]. Устройства можно идентифицировать и контролировать через новый Интернет, называемый IoT. Этот новый Интернет объединяет вещи физического и виртуального мира для улучшения качества жизни человека и предоставляет более качественные услуги [3–5]. Физические объекты, такие как устройства и инструменты, обладают способностями распознавать, активировать и взаимодействовать, в то время как виртуальные вещи, такие как мультимедийный контент и программные приложения, могут быть сохранены, обработаны и доступны [6].Вещи можно идентифицировать с помощью EPC (Electronic Product Code) и интегрировать через Интернет [7]. Сегодня, благодаря широко доступным технологиям, таким как коммуникационные технологии и интеллектуальные портативные устройства, Интернет вещей стал одной из самых горячих тем во всех областях [8], особенно в здравоохранении, которое, по оценкам, к 2020 году задействует 40% устройств Интернета вещей [2]. .

В связи с распространением ИКТ (информационных и коммуникационных технологий) в отрасли здравоохранения, равное предоставление медицинских услуг пациентам значительно увеличилось, что привело к увеличению использования ресурсов здравоохранения [5].Таким образом, в здравоохранении сенсорные и коммуникационные технологии, интегрированные в Интернет вещей, пытаются улучшить традиционное общение с пациентами для предоставления более эффективных медицинских услуг [9]. С другой стороны, в большинстве исследований исследуется использование IoT в таких областях, как объединение беспроводных физиологических датчиков и интеллектуальных мобильных устройств в повседневной деятельности, мониторинг здоровья, обнаружение и отслеживание связанных со здоровьем вещей, диагностика и совместная работа [10 ]. Чтобы расширить возможности пациентов, Интернет вещей пытается перевести здравоохранение от централизованного к латерализации, т.е.е., в электронное здравоохранение. Существует тенденция к переносу медицинских услуг из центров в дома, особенно для пожилых людей или инвалидов, чтобы сэкономить время и сократить медицинские расходы [4].

Однако технологические особенности, которые обычно используются в современных медицинских приложениях IoT, очевидно, не всем понятны. Другими словами, доступные возможности или нехватка функций медицинских приложений IoT еще не исследованы. Следовательно, необходимо пролить свет на современные технологические особенности IoT в медицине путем тщательного изучения соответствующей медицинской литературы по IoT.Такое исследование может пролить свет на текущие достижения, а также на пробелы и возможности для будущего прогресса. Таким образом, очевидна необходимость в обзорном исследовании, чтобы выяснить текущие технологические особенности приложений IoT в медицине.

Настоящее исследование, таким образом, является попыткой систематического картирования характера технологических функций IoT, используемых в медицинских областях, путем анализа соответствующей литературы. Он был разработан, чтобы предоставить обзор области медицинских исследований IoT путем создания классификаций и подсчета вкладов в отношении категорий, найденных в этих классификациях [11].Результаты этого исследования могут быть полезны для различных заинтересованных сторон в области медицинского IoT, таких как исследователи, намеревающиеся проводить первичные или вторичные исследования в областях, связанных с IoT в медицине, заинтересованные аспиранты в области медицинских наук и разработчики медицинских IoT. Пионеры в этой области также могут воспользоваться пробелами, вставленными в конце текущего исследования.

2. Материалы и методы

Настоящее обзорное исследование носит систематический характер. Систематический обзор карт обычно используется для поддержки дальнейших исследований, чаще всего систематических обзоров, и предназначен для классификации первичных научных исследований в конкретной области [12].Другими словами, исследование обзора карт является отправной точкой для исследователя для проведения соответствующего первичного исследования или систематического обзора, проливающего свет на исследуемые знания. Хотя систематическое обзорное исследование, имеющее отношение к нашему, будет использоваться для выявления, оценки и интерпретации всех соответствующих исследований [13], в настоящем исследовании, тем не менее, систематически рассматриваются соответствующие статьи, опубликованные между 2000 и 2018 годами, с целью выявления и классификация вышеупомянутых функций в медицинских приложениях IoT и определение пробелов в знаниях в этой области.На рисунке 1 показаны процессы, использованные при проведении этого исследования.

2.1. Вопросы исследования
Поскольку в разработке приложений Интернета вещей задействовано несколько технологий, протоколов и аппаратных / программных компонентов, десять вопросов исследования, связанных с основными характеристиками приложений Интернета вещей, были выбраны в качестве предмета текущего обзора. Соответствие между каждым вопросом исследования и соответствующей информацией, представленной в предыдущих обзорных исследованиях, а также значимость нашего исследования, относящегося к каждому вопросу, представлены ниже.
2.1.1. Ежегодная тенденция публикаций (RQ 1)
Какова ежегодная тенденция исследований в области медицинского Интернета вещей? Было исследовано распределение соответствующих статей по годам публикации — с 2010 по 2016 год [15]. Мы продлили годы и включили медицинские исследования IoT до конца 2018 года.
2.1.2. Носимые технологии (RQ 2)
Как медицинские исследования Интернета вещей касались носимых технологий? Носимые устройства Интернета вещей используются в медицине в качестве датчиков, прикрепляемых к телу для контроля здоровья пациентов [16].Различные датчики, встроенные в некоторые из этих устройств, могут измерять различные сигналы или параметры (физиологические, окружающие условия или движение) [17–20]. Наша цель исследовать эту идею состояла в том, чтобы выяснить степень присутствия носимых устройств IoT в медицине и, наконец, то, как эти устройства прикреплены к телу.
2.1.3. Облако (RQ 3)
Каким образом облако было задействовано в медицинском IoT? Покупка или проектирование системы с высокой вычислительной мощностью было бы чрезвычайно дорогостоящим и энергоемким.Поэтому некоторые услуги, такие как хранение и обработка данных, выполняются через облако. Облачные вычисления обладают практически неограниченными возможностями хранения и обработки, являются гораздо более продвинутой технологией и частично решают большинство проблем IoT [21]. Последние достижения в области Интернета вещей и облачных вычислений позволяют разработать интеллектуальную медицинскую систему, которая позволяет осуществлять непрерывный удаленный мониторинг пациентов в незаметной и незаметной манере [22]. В одном обзорном исследовании рассматривалось использование облака в медицине для сбора и обработки данных в реальном времени, визуализации данных, типа облачной службы и анализа данных [15].В другом исследовании был проведен качественный анализ использования облака в здравоохранении [20]. Тем не менее, мы изучили частоту исследований с использованием доступных серверов (таких как Microsoft и Amazon), использующих либо хранилища, либо типы облачных сервисов обработки.
2.1.4. Технологии беспроводной связи (RQ 4)
Как технологии беспроводной связи используются в медицинском IoT? Технологии беспроводной связи, как неотъемлемая часть IoT, используются для подключения устройств IoT [2, 23].Основными формами этих технологий являются RFID (радиочастотная идентификация), NFC (связь ближнего поля), инфракрасный (ИК), Z-Wave, ZigBee, 6LoWPAN, Wi-Fi, Bluetooth, GPS и сотовые сети [23, 24 ]. В одном обзорном исследовании коммуникационные технологии были разделены на краткосрочные и долгосрочные, а также были проанализированы их стандарты в исследованиях Интернета вещей в здравоохранении [20]. В другой статье представлены исследования с точки зрения существующих технологий беспроводной связи без какой-либо классификации [15]. Тем не менее, мы выявили коммуникационные технологии и частоту встречаемости их существующих братьев и сестер, чтобы предоставить необходимую информацию заинтересованным ученым.
2.1.5. Протоколы обмена сообщениями (RQ 5)
Какие протоколы обмена сообщениями использовались для медицинского Интернета вещей? Когда данные должны передаваться между двумя устройствами через канал данных, каждое устройство должно иметь соответствующий сетевой интерфейс, позволяющий ему обмениваться данными по каналу. Устройства и их сетевые интерфейсы используют протокол для генерации данных, которые передаются по каналу, чтобы их мог декодировать получатель [25]. Наиболее часто используемые протоколы обмена сообщениями на уровне приложений в IoT — это MQTT (передача телеметрии очереди сообщений) и CoAP (протокол ограниченного приложения) [26].Ограничение, которое мы видели в литературе по протоколам обмена сообщениями IoT, заключалось в том, что только одно обзорное исследование проиллюстрировало статьи, в которых протоколы IoT использовались в здравоохранении до 2016 г. [15]. Таким образом, в настоящем исследовании предпринята попытка расширить поиск до 2018 года, при этом предпринимались попытки провести более тщательный поиск в медицинской области.
2.1.6. Методы безопасности (RQ 6)
Как обеспечивается безопасность в медицинском IoT?
Устройства Интернета вещей более уязвимы для различных типов атак на разных уровнях архитектуры Интернета вещей.Существуют исследования, посвященные вопросам конфиденциальности и безопасности, а также предлагаемые решения этих проблем [27–29]. Конфиденциальность и безопасность особенно важны для сектора здравоохранения из-за конфиденциального характера данных о жизни человека [30]. В наиболее характерных обзорных исследованиях выявляются и анализируются различные особенности безопасности и конфиденциальности IoT [13, 20], собраны исследования, в которых разработаны механизмы безопасности для медицинских приложений [18], и, наконец, рассматриваются вопросы конфиденциальности и защиты данных медицинского IoT. рассмотрено [19].Тем не менее, мы попытались показать методы защиты, используемые в медицинской литературе по IoT.
2.1.7. Микроконтроллеры (RQ 7)
Какие микроконтроллеры используются в медицинском IoT?
Блок микроконтроллера — это микрочип, содержащий ЦП, память и периферийные устройства ввода / вывода. Делая все в Интернете доступным и управляемым, микроконтроллеры являются ключевыми компонентами для разработки приложений Интернета вещей [31]. Из-за высоких требований к приложениям IoT в медицине, а также ограничений существующих, желания пациентов не полностью удовлетворяются.Итак, некоторые клиенты продемонстрировали тенденцию к разработке собственного IoT-приложения с использованием открытых платформ. Чтобы удовлетворить эти потребности, существуют различные микроконтроллеры и отладочные платы для разных целей [32]. Не обнаружив каких-либо предыдущих обзорных исследований, посвященных этому вопросу, мы попытались сообщить о наиболее эффективных, подходящих и часто используемых типах микроконтроллеров и их семейств, чтобы распознать те, которые используются в медицине.
2.1.8. Платы для разработки (RQ 8)
Каковы пропорции использования плат для разработки в медицинском IoT?
Платы разработки IoT включают микроконтроллеры или процессоры, память, программируемый ввод / вывод и компоненты связи.Не было найдено никаких исследований по этому вопросу исследования. Таким образом, нам было интересно узнать о наиболее предпочтительных досках разработки, применяемых в медицинском IoT, чтобы понять причины выбора. Чтобы соответствовать требованиям любых функций IoT, выбор подходящей платы разработки для прототипирования приложения, проекта или продукта IoT является жизненно важным шагом [32].
2.1.9. Операционные системы (ОС) для мобильных устройств / Интернета вещей (RQ 9)
Как мобильные ОС / ОС Интернета вещей используются в медицинском Интернете вещей?
ОС Mobile / IoT работает как агент управления и интерфейса для интеллектуальных портативных устройств, таких как смартфоны, смарт-часы и устройства IoT, которые могут использоваться для сопряжения датчиков для измерения параметров здоровья.Android, iOS и Windows — это мобильные ОС для смартфонов, планшетов, умных часов и других мобильных устройств. У вещей в IoT есть встроенная ОС, которая может работать на маломощных устройствах IoT. Было обнаружено исследование различных операционных систем Интернета вещей, таких как TinyOS, ContikiOS, RIOT, MbedOS, Zephyr и Brillo [33], но оно не сосредоточено на медицинских устройствах Интернета вещей. Мы сочли важным определить мобильные операционные системы и операционные системы Интернета вещей, наиболее часто используемые в медицине. Благодаря уникальным адресам, дисплеям, датчикам и технологиям беспроводной связи, которые позволяют использовать мобильные устройства в качестве концентраторов или центров доступа, смартфоны имеют особый статус среди других приложений Интернета вещей [32].
2.1.10. Языки программирования (RQ 10)
Каковы пропорции использования языков программирования в медицинском IoT? Для разработки приложений Интернета вещей можно использовать широкий спектр языков программирования, таких как C, Python, C ++ и Java. Поскольку каждый язык играет определенную роль в разработке приложений и управлении ими, кажется, что использование правильного языка для конкретных целей стало проблемой [32]. Этот вопрос показывает, какие языки программирования более активно участвуют в разработке и использовании медицинских приложений Интернета вещей.Что касается отсутствия обзорного исследования в этом отношении, оно было предназначено для определения типа (ов) языка (ов) программирования, которые чаще используются в медицинских приложениях IoT, чтобы определить наиболее совместимые из них в этой области.
2.2. Критерии включения-исключения
Статьи были включены на основании следующих конкретных критериев: (1) статьи на английском языке, связанные с внедрением и развертыванием IoT в медицине для решения конкретной болезни или медицинской области и (2) статьи на английском языке, посвященные методы исследования валидации и оценки среди нескольких аспектов исследования программного обеспечения, таких как предложения решений, валидационные исследования, оценочные исследования и статьи об опыте в медицинских областях.Тем не менее, из исследования были исключены статьи, имеющие следующие критерии: (1) статьи, посвященные проблемам датчиков и энергосбережению в системах IoT, (2) статьи, касающиеся IoT в медсестринском деле, питании, обнаружении падений, поддержании жизни в условиях окружающей среды. (AAL), лекарства и неотложная помощь, (3) обзоры и статьи конференций по медицинскому IoT и (4) медицинские статьи IoT, полные тексты которых недоступны.
2.3. Стратегия поиска и источники данных
Наш поиск соответствующих статей состоял из действий по определению ключевых слов, формулированию стратегии поиска и выбору источников данных.Были определены ключевые слова, и на основе содержания основных вопросов исследования была разработана необходимая стратегия поиска. После предварительного поиска ключевые слова были уточнены. За несколько итераций мы объединили несколько ключевых слов, пока не нашли подходящий набор ключевых слов. Ключевые слова и синонимы были сгруппированы в два набора, и стратегия поиска была сформулирована следующим образом: [(Набор1) И (Набор2)], что Набор1 — это [медицинское ИЛИ лекарственное средство ИЛИ лекарственное средство ИЛИ здравоохранение ИЛИ здравоохранение ИЛИ больница ИЛИ клиническое состояние ИЛИ клиника ИЛИ заболевание] и Набор2 [«Интернет вещей» ИЛИ IoT].
В связи с появлением Интернета вещей в начале 21 века в наше исследование были включены статьи, опубликованные в период с 2000 по 2018 год. Как междисциплинарный предмет, темы IoT искали в высококачественных журналах, относящихся как к технике, так и к медицине. Чтобы найти соответствующие статьи, мы провели поиск связанных статей, опубликованных в основных академических онлайн-базах данных, включая IEEE Xplore, Web of Science, Scopus и PubMed. В каждой базе данных поиск проводился по заголовку, аннотации и ключевым словам (Таблица 1).
База данных исследований Стратегия поиска
Web of Science TS = ((Интернет вещей ИЛИ «Интернет вещей») И (медик ИЛИ здоровье ИЛИ больницы ИЛИ клиника ИЛИ болезни))
Scopus TITLE-ABS-KEY ((IoT ИЛИ «Интернет вещей») И (медик ИЛИ здравоохранение ИЛИ больницы ИЛИ клиника ИЛИ болезни))
PubMed ( IoT [TIAB] ИЛИ «Интернет вещей» [TIAB]) И (медик [TIAB] ИЛИ здравоохранение [TIAB] ИЛИ больницы [TIAB] ИЛИ клиника [TIAB] ИЛИ болезни [TIAB])
IEEE Xplore ( «Интернет вещей» ИЛИ «Интернет вещей») И (медик ИЛИ здравоохранение ИЛИ больницы ИЛИ клиника ИЛИ болезни)
2.4. Сборник исследований
Чтобы ответить на вопросы исследования, мы собрали соответствующие исследования. Блок-схема на рисунке 2 показывает процессы идентификации и выбора в нашем исследовании. Из-за большого объема исследовательских вопросов, что является естественной особенностью этого типа исследований [34], количество извлеченных статей оказалось относительно большим — 3679. Мы использовали Mendeley в качестве программного обеспечения для управления ссылками для систематизации статей. После выявления и удаления дубликатов документов остались документы 2009 года, среди которых начался процесс отбора.Выбор исследования состоял из двух этапов скрининга. На первом этапе два автора независимо друг от друга проверили заголовки и аннотации, чтобы определить статьи, соответствующие нашим критериям включения / исключения. Только когда статья получала два отрицательных голоса, она исключалась из исследования. На этом этапе было исключено 1808 документов. Затем авторы прочитали полный текст остальных статей на основе критериев включения / исключения и исключили нерелевантные статьи (). Наконец, в наше исследование было включено 89 статей.

2.5. Извлечение данных
В этом разделе был изучен полный текст выбранных статей, чтобы собрать данные, необходимые для ответа на каждый вопрос исследования. Для сбора данных мы разработали форму извлечения в Microsoft Excel. Данные, извлеченные из 89 выбранных исследований, были собраны вручную двумя авторами и вставлены в форму извлечения (таблица 2).
слуховых аппаратов путем изучения контекстных предпочтений из данных Интернета вещей 900 88 Датчик ЭКГ [85]
Арт. № Название статьи RQ 1 RQ 2 RQ 3 RQ 4 RQ 5 RQ 6 RQ 7 RQ 8 RQ 9 RQ 10
Год / Ref. Носимый датчик Облачные технологии 2 Коммуникационные технологии Протокол обмена сообщениями Безопасность Микроконтроллер Плата разработки Мобильная ОС Языки программирования
1 5G -Умный диабет: к персонализированной диагностике диабета с помощью облаков больших данных в сфере здравоохранения 2018 [35] ЭКГ, пульсоксиметр и термометр 5G
2 Платформа IoT на базе Arduino для удаленный мониторинг сердечных приступов и падений пациентов 2018 [36] Акселерометр и датчик сердечного ритма ThingSpeak cloud GSM Arduino UNO и Arduino NANO Android
3 Поведение анализ с помощью мультимодальных зондирование для ухода за пациентами с болезнью Паркинсона и Альцгеймера 2018 [37] Датчик акселерометра, гироскопа и магнитометра WSN
4 Система прогнозирования и диагностики заболеваний на основе облака и Интернета вещей для здравоохранение с использованием нечеткого нейронного классификатора 2018 [38] Носимый датчик Java
5 Неинвазивный мониторинг глюкозы на основе облачных вычислений для лечения диабета 2018 [39] — Мобильные облачные вычисления Bluetooth, Wi-Fi, 2G / 3G / 4G MQTT / JSON Защищено стандартами безопасности транспортного уровня (TLS).Android 7.0 поддерживает файловое шифрование (FBE) с независимыми ключами, шифрование и аутентификацию пользователя для предотвращения несанкционированного доступа. Android Python
6 Интеграция когнитивного IoT-облака для интеллектуального здравоохранения: практический пример обнаружения и мониторинга эпилептических припадков 2018 [40] Датчик ЭЭГ NFC, RFID, ZigBee , Bluetooth, Z-wave и LoWPAN
7 Мониторинг оценки риска застойной сердечной недостаточности с помощью Интернета вещей и мобильных персональных систем здравоохранения 2018 [41] _ Bluetooth Биометрическое решение (сочетание распознавания лица и голоса).Данные, хранящиеся локально в базе данных SQLite с 256-битным шифрованием AES с использованием расширения безопасности SQLCipher Android
8 Разработка и исследование умной чашки для мониторинга активности рук и кистей рук пациентов с инсультом 2018 [42] – NFC, Bluetooth, Wi-Fi Arduino, Raspberry
9 Проектирование Интернета вещей (IoT) и сенсоров в домашних условиях система мониторинга для помощи больным диабетом: итеративное обучение на основе двух тематических исследований 2018 [43] Носимый датчик Microsoft Azure или Amazon AWS Bluetooth, Wi-Fi, SMS, LR-WPANs TinyOS
10 Разработка импедометрического биосенсора на основе Интернета вещей для мониторинга потери костной массы в месте оказания медицинской помощи 2018 [44] — ThingSpeak cloud Wi-Fi Arduino Uno
11 Разработка системы поддержки сна с использованием электроэнцефалограммы для человека с нарушениями развития 2018 [45] — Wi-Fi Arduino
12 Пограничные вычисления с облаком для оценки и лечения нарушений голоса 2018 [46] — Пограничные вычисления и облачные вычисления
13 Электроокулография с помощью носимого графенового текстиля 2018 [47] Датчик EOG ATmega328 AVR MATLAB
14 ePhysio для удаленной платформы с поддержкой ePhysio: лечение заболеваний опорно-двигательного аппарата 2018 [48] 900 93 Инерционные устройства (акселерометр, гироскоп и датчик магнитометра) Edge Bluetooth, Wi-Fi, BLE, LR-WPANs Raspberry Pi 3 Android / ContikiOS C
15 Кибер-физическая система на основе туманного облака для распознавания, обнаружения и предотвращения болезней, переносимых комарами 2018 [49] — Туман-облако RFID, GPS, мобильные сети
16 Интегрированная интеллектуальная система IoT для автоматического определения сердечной вариабельности 2018 [50] Датчик ЭКГ Bluetooth ATmega328P AVR Arduino UNO Android C, C ++, MATLAB
17 Интегрированная плата IoT-Wi-Fi для удаленного сбора и обмена данными от инновационных иммуносенсоров.Пример исследования: диагностика целиакии 2018 [51] ThingSpeak Wi-Fi RESTful API MATLAB
18 Интеллектуальная гибридная модель удаленного мониторинга пациентов с облаком на основе структуры для обнаружения знаний 2018 [52] — Wi-Fi, 3G, общая служба пакетной радиосвязи (GPRS), Bluetooth, LR-WPAN и ZigBee MATLAB
19 Интерфейс для Интернета вещей: передача данных о здоровье пациентам с болезнью Паркинсона 2018 [53] Акселерометр Мобильные сети Android
20 Интернет вещей для восприятия: пример из системы здравоохранения 2018 [54] — S-диапазон (на основе микроволнового диапазона IEEE 8 02.11) MATLAB
21 Основанная на IoMT структура кибер-обучения для ортопедической хирургии с использованием Интернет-технологий нового поколения 2018 [55] — C # , JavaScript
22 IoT-решение для онлайн-мониторинга анестетиков в сыворотке крови человека на основе интегрированной жидкостной биоэлектронной системы 2018 [56] — Wi-Fi, Bluetooth Протокол передачи гипертекста Безопасный (HTTPS) ATxmega32E5 Raspberry Pi Android
23 Облачная среда на основе Интернета вещей для борьбы со вспышкой вируса Эбола 2018 [22] Датчик артериального давления и термометр Amazon EC2 cloud RFID, Wi-Fi, Bluetooth, 3G / 4G Android
24 Беспроводная полисомнографическая интеллектуальная система на основе Интернета вещей для мониторинга сна 2018 [57] — Bluetooth TI MSP430 Java, MATLAB
25 Система реабилитации после инсульта с поддержкой Интернета вещей, основанная на умной носимой повязке и машинном обучении 2018 [58] Датчик ЭМГ BLE Arduino Mega 2560 MATLAB
26 MagicSox : система Интернета вещей E-textile для количественной оценки нарушений походки 2018 [59] Акселерометр, датчик изгиба, гироскоп и датчик давления BLE Arduino 101 Android
27 Беспроводная система мониторинга ЭКГ с использованием модуля преобразования сигнала на основе IoT для сигнала в реальном времени a cquisition 2018 [60] Датчик ЭКГ IBM Watson cloud Wi-Fi MQTT / HTTP Python
28 Носимые сенсорные устройства для раннего обнаружения болезни Альцгеймера с использованием алгоритм динамической деформации времени 2018 [61] Акселерометры и гироскоп
29 Использование Интернета вещей и биосенсоров для приложений здравоохранения 2018 [62] — Wi-Fi, Bluetooth, RFID
30 Использование Интернета вещей для создания новой модели для дистанционного прогнозирования сердечного приступа 2018 [63] Датчик ЭКГ Wi-Fi MQTT / HTTP
31 Сверхнизкий p умная повязка на голову для обнаружения эпилептических припадков в реальном времени 2018 [64] Датчик ЭЭГ BLE
32 Технологии интегрированного управления здоровьем при деменции 2018 [65] _ Bluetooth, GPS
33 Техническое примечание о системе PainChek ™: веб-портал и мобильное медицинское устройство для оценки боли у людей с деменцией 2018 [66] _ Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) Wi-Fi, Bluetooth Android / iOS
34 Система для мониторинга и поддержки лечения апноэ во сне с помощью IoT и big data 2018 [67] Счетчик шагов и датчик сердечного ритма Туман и облачные вычисления 6LoWPAN, Zi gBee, BLE Безопасность / конфиденциальность STM32 Mini Arduino, Raspberry Pi 2 Model B Android / ContikiOS Python, C ++
35 Безопасная структура массового просмотра на основе пространственного блокчейна для детей с дислексия 2018 [68] Облако и туман (Amazon S3) Блокчейн и децентрализованная структура вне сети Android / Windows JavaScript, Python
36 Реальный -временной мониторинг восстановления после перелома кости с использованием осведомленных, сенсорных, интеллектуальных и активных ортопедических устройств 2018 [69] Электропроводность, контакт, сила / крутящий момент и датчик термометра GPS
37 Быстрое обнаружение растворимой в моче молекулы межклеточной адгезии-1 для определения активности волчаночного нефрита 900 93 2018 [70] — 2G
38 Предложение системы шкалы юзабилити для реабилитационных игр на основе когнитивных терапевтических упражнений 2018 [71] Носимый датчик
39 Предложение по системе обнаружения расстройства сна 2018 [72]
Индивидуальная настройка 2018 [73] Носимый датчик BLE iOS
41 Обнаружение обструктивного апноэ сна в режиме онлайн с помощью медицинских носимых датчиков 2018 [74] Датчик ЭКГ BLE 900 93 STM32L151RDT6 C
42 Новая трехуровневая архитектура Интернета вещей с алгоритмом машинного обучения для раннего обнаружения сердечных заболеваний 2018 [75] Apache Hbase RFID , 5G Java
43 Мониторинг жизненно важных функций и положения во время сна с помощью сигналов Wi-Fi 2018 [76] Wi-Fi
44 Новая система мониторинга аускультации сердца на основе беспроводного зондирования для здравоохранения 2018 [77] BLE 8051 Android Java
45 в реальном времени система телеметрии ЭКГ с учетом качества сигнала для мониторинга здравоохранения на основе Интернета вещей 2017 [78] Bluetooth / Wi-Fi / сотовые сети Arduino Android MATLAB
46 Робот-помощник в управлении диабетом у детей на основе Интернета вещей 2017 [79] _ Bluetooth / Wi-Fi Процесс шифрования и дешифрования (с использованием идентификатора устройства и номера токена безопасности), HTTPS C ++, Python
47 Информация о спящем режиме протокол сбора данных с использованием CoAP для ухода за сном 2017 [26] Локализация и физиологический датчик 4G / 5G / Wi-Fi CoAP / HTTP HTTPS шифрует данные сеанса через SSL (Secure Sockets Layer) или TLS (Безопасность транспортного уровня) протоколы.CoAP также обеспечивает повышенную безопасность CoAPS через DTLS (безопасность транспортного уровня дейтаграмм). Raspberry Pi 3 JavaScript
48 Интеллектуальное решение для здоровья, объединяющее IoT и облако: пример мониторинга голосовой патологии 2017 [80] — Bluetooth Watermark
49 Безопасная платформа IoT со сверхнизким энергопотреблением для прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний 2017 [81] Датчик ЭКГ Шифрование и аутентификация связи с помощью ключа, сгенерированного ЭКГ MATLAB
50 Тест на удобство использования игр с упражнениями, предназначенных для реабилитации пожилых пациентов после операции по замене тазобедренного сустава: пилотное исследование 2017 [82] _ Raspberry Pi
51 Носимые устройства здравоохранения на основе датчиков Интернета вещей Система для идентификации и борьбы с вирусом чикунгунья 2017 [83] Локализация и термометр Туман GPS / RFID Три фрагмента разного уровня безопасности MATLAB
52 Wearsense : обнаружение стереотипного поведения аутизма с помощью умных часов 2017 [84] Датчик акселерометра Bluetooth Android
53 GluQo: неинвазивный мониторинг глюкозы в крови на основе IoT — Облако ThingSpeak Wi-Fi Arduino / Intel Edison Android C
54 Здравоохранение IoT Система удаленного мониторинга сердца m-GreenCARDIO — концепция, теория эксплуатации и внедрения 2017 [86] Датчик ЭКГ GPRS / LTE / Bluetooth STM32F107 MCBSTM32 C
55 Разработка новой мультисенсорной системы мониторинга артериального давления на основе ИКТ для использования в медицине предвкушения сердечно-сосудистых заболеваний, инициированной гемодинамическими биомаркерами болезнь: проект национальной программы IMPACT. 2017 [87] Акселерометр, датчик температуры и датчик барометра Wi-SUN, LTE / Bluetooth с низким энергопотреблением (BLE) / Wi-Fi
56 Разработка системы Паркинсона Платформа сбора данных пациентами с использованием устройств FHIR и IoT. 2017 [88] Датчик давления стопы Облако Heroku (PaaS) Bluetooth RESTful API / FHIR Удаление квазиидентификатора и создание случайной строки из 14 цифр, состоящей из целых чисел от 1 до 9 и буквы от a до z в качестве идентификатора для анонимного пользователя (ISO / TS 25237: 2008 информатика здравоохранения — псевдонимизация) Android
57 DJINNI: новая технология, поддерживающая парадигму экспозиционной терапии для SAD, объединяющую виртуальную реальность и дополненная реальность 2017 [89] Камера, локализация и физиологический датчик iBeacon / Wi-Fi / iGPS / iBeacons, RFID, инфракрасный, сверхширокополосный
58 Платформа IoT для мониторинга и наблюдения за эпилепсией 2017 [90] Акселерометр и датчик сердечного ритма MANET MobiCloud BLE / Wi-Fi / 4G Веб-сервисы RESTful / HTTP Android
59 Инновационный речевой пользовательский интерфейс для умных домов и решений Интернета вещей, помогающий людям с дефектами речи и опорно-двигательного аппарата 2017 [91] — Инфракрасный (ИК) Raspberry Pi Android
60 Интеллектуальная и безопасная система для прогнозирования и предотвращения вспышки вируса Зика с использованием туманных вычислений 2017 [92] — Туман и облако Amazon EC2 Wi-Fi / 4G / GPS Двухэтапный процесс предотвращения несанкционированного доступа к данным MATLAB
61 Международный исследование факторов, определяющих плохой сон среди 15 000 пользователей подключенных устройств 2017 [93] Датчик акселерометра и термометра 900 93
62 Инфраструктура Интернета вещей для удаленного мониторинга параметров здравоохранения 2017 [94] Датчик ЭКГ Fog Bluetooth / GSM (GPRS / 2G / 3G) / USB MQTT / HTTP Аутентификация центрального сервера (на основе имени пользователя и пароля) и спецификация безопасности службы распределения данных (DDS) STM32F107 Android
63 Новое носимое устройство для непрерывное неинвазивное измерение артериального давления 2017 [95] Датчик на основе света Bluetooth
64 Метод обнаружения QRS и R-точки для носимых устройств ЭКГ с одним отведением 2017 [96] Датчик ЧСС Bluetooth 90 088 Windows C ++
65 Умная игрушка для улучшения процесса принятия решений на скринингах детской психомоторной задержки: пилотное исследование 2017 [97] — Wi-Fi Веб-сервисы RESTful / HTTP AES / CBC с 128-битным ключом ATmega328P AVR Arduino / Raspberry Pi Android / iOS JavaScript
66 Носимая система мониторинга состояния здоровья при посттравматическом стрессовом расстройстве 2017 [ 98] Акселерометр, высотомер и оптический датчик сердечного ритма Bluetooth Android / iOS
67 Беспроводная система мониторинга здоровья с использованием аксессуаров для мобильных телефонов 2017 [99] Датчик ЭКГ Bluetooth / GPS Rfduino Android / iOS
68 ALZUMERIC: система поддержки принятия решений для диагностики и мониторинга когнитивных нарушений 2017 [100] — HTTPS MATLAB
69 Автоматическое здоровье система мониторинга пациентов, страдающих нарушениями голоса в умных городах 2017 [101] —
70 Оптимизированное глубокое обучение для больших данных ЭЭГ и прогнозирования судорог через Интернет вещей 2017 [102] Amazon cloud MQTT / HTTP Аутентификация, реестр и реестр устройств для хранения сертификатов
71 Контекстно-зависимое интерактивное M-Health система для диабетиков 2016 [103] — GPRS / GPS 90 093 MQTT Android / iOS
72 Новая система телереабилитации на основе Интернета вещей 2016 [104] Датчик ЭМГ saas Wi-Fi RESTful web услуги ATmega328P AVR Arduino Uno
73 Неинвазивный метод определения уровня глюкозы в крови у пациентов с диабетом с помощью приложения IoT 2016 [105] — 902 MATLAB
74 Мобильный шлюз на основе Интернета вещей для интеллектуальных персональных помощников в мобильной среде здравоохранения 2016 [106] Оптический датчик сердечного ритма AMBRO Wi-Fi / BLE / 2G, 3G , 4G и LTE / GPS Веб-службы RESTful / HTTP Модуль безопасности и аутентификации Android 9009 3
75 Носимая система мониторинга ЭКГ на основе Интернета вещей для интеллектуального здравоохранения 2016 [107] Датчик ЭКГ Bluetooth, ZigBee / Wi-Fi / GPRS / LTE MQTT / HTTP STM32F103RC
76 Облачная инфраструктура промышленного Интернета вещей (iiot) для мониторинга состояния здоровья 2016 [108] Bluetooth Водяные знаки и аутентификация Java
77 Эффективная система мониторинга здравоохранения и управления чрезвычайными ситуациями с использованием IoT 2016 [109] — Облако ThingSpeak IEEE 802.15,4
GPRS / GSM
Wi-Fi Intel Galileo Gen2 (Intel® Quark ™ SoC X1000)
78 Прорыв в лечении болезни Паркинсона с помощью носимых технологий и анализа больших данных 2016 [ 110] Датчик акселерометра Bluetooth MQTT
79 Методология проектирования системы на основе персонализированной ЭКГ с низким энергопотреблением для удаленного мониторинга здоровья сердца 2016 [111] — Bluetooth с низким энергопотреблением / ZigBee / Wi-Fi LPC1768 ARM Cortex-M3 C
80 Носимая система ЭКГ с низким энергопотреблением для удаленного мониторинга нескольких пациентов 2016 [112] — ZigBee / Bluetooth / Wi-Fi Безопасный менеджер доступа и безопасный пакет TCP / IP Android
81 Система мониторинга частоты пульса в реальном времени с использованием Raspberry Pi 2016 [113] — Bluetooth ATmega168 AVR Raspberry Pi B Python
82 Умные игрушки, предназначенные для обнаружения задержек развития 2016 [114] — Система симметричного шифрования под названием Fernet (Fernet является частью библиотеки криптографии Python), которая построена на основе AES на основе Режим CBC со 128-битным ключом.Он также использует HMAC с SHA256 для аутентификации. ATmega328P AVR Arduino / Raspberry Pi Python
83 Присвоение баллов UPDRS в задаче маневренности ног у паркинсонистов: можно ли это сделать с помощью кинематических переменных на основе BSN? 2015 [115] Датчик акселерометра, гироскопа и магнитометра Bluetooth / ZigBee TI MSP430
84 Помощь в физической (гидро) терапии с помощью сетей беспроводных датчиков 2015 [116] Акселерометр, магнитометр и пульсоксиметр ZigBee TinySec, ContikiSec и версия OpenSSL (1.0,1g) Arduino Uno TinyOS C #
85 Новые технологии носимых беспроводных сенсорных сетей с приложениями для мониторинга состояния здоровья человека 2015 [117] Термометр и датчик сердечного ритма
86 Интеллектуальная система реабилитации на основе Интернета вещей 2014 [118] — Wi-Fi / Bluetooth / RFID / GPS
87 Архитектура автоматической платформы электронного здравоохранения с мобильным клиентом для обнаружения цереброваскулярных заболеваний 2013 [119] — RFID Android / Windows ASP
88 Исследование MIOTIC: проспективное многоцентровое рандомизированное исследование для оценки долгосрочной эффективности мобильного ph. единый Интернет вещей в ведении пациентов со стабильной ХОБЛ 2013 [120] 3G / Wi-Fi / USB / Bluetooth Android
89 Интернет персонального устройства на основе вещей для управления диабетической терапией в условиях окружающей среды (AAL) 2011 [121] — 6LoWPAN / RFID / NFC Шифрование с симметричным ключом AES-CBC (256-битный ключ) , SHA256 и CRC16-ITT.3DES (стандарт тройного шифрования данных) криптография Java
3. Результаты
Результаты каждого вопроса были классифицированы, проанализированы и затем проиллюстрированы в виде таблиц или визуальных представлений. Для картирования результатов использовались различные типы графиков и диаграмм, чтобы лучше понять тенденции полевых исследований.
3.1. Ежегодная тенденция публикаций (RQ 1)
На рисунке 3 показана годовая тенденция медицинских исследований Интернета вещей в период с 2000 по 2019 год.С 2000 по 2013 год наблюдалось почти плато в производстве медицинских исследований IoT. Однако в период с 2013 по 2019 год наблюдается экспоненциальный рост публикаций. На Рисунке 4 показано распределение выбранных исследований в этой области в период с 2011 по 2018 год. В период с 2015 по 2018 год наблюдается резкое увеличение количества публикаций от 3 до 44.

3.2. Носимые технологии (RQ 2)
Результаты показали, что более половины статей (46 из 89) посвящены носимым технологиям в медицине.Основываясь на результатах, приведенных в таблице 3, наиболее часто исследуемые типы носимых датчиков были связаны с ускорителем, ЭКГ и термометром, которые были изучены в 14, 11 и 7 статьях соответственно. Помимо некоторых статей, в которых не были указаны как их типы датчиков, так и параметры измерения (), было замечено, что всего в медицине был изучен 21 тип датчиков IoT. Однако, поскольку измеряемые параметры не были ясны в двух статьях, им был присвоен общий термин — физиологический датчик (таблица 3).
Датчик ускорения
Типы носимых датчиков Другой термин Параметры измерения Счетчик
Акселерометр Датчик ускорения 14
14
Электрокардиография Электрические и мышечные функции сердца 11
Термометр Датчики температуры Температура 7
Датчик частоты сердечных сокращений Число ударов сердца в минуту (уд / мин) 5
Гироскоп Датчики угловой скорости Ориентация и угловая скорость 5
Не указано Не указано 5
Магнитометр Магнетизм 4
Датчик локализации Датчик положения Внутри и снаружи помещений 4
Датчик давления Датчик силы Давление / сила / крутящий момент на вращающейся системе 4
Оптический датчик сердечного ритма Фотоплетизмография (ФПГ) ЧСС 3
Датчик ЭМГ Электромиография Электрическая активность, производимая скелетными мышцами 2
Пульсоксиметр Насыщение кислородом 2
Датчик ЭЭГ Электроэнцефалография Электрическая активность, генерируемая мозгом 2
Физиологические датчики Не указано 2
Датчик ЭОГ Электроокулография Корнеоретинальный стоячий потенциал, который находится между передней и задней частью человеческого глаза. фиксированный уровень 1
Датчик артериального давления Артериальное давление 1
Датчик проводимости Электрический ток 1
Датчик изгиба Датчик изгиба Величина отклонения или изгиб 1
Датчик счетчика шагов Датчик обнаружения шагов Шагов 1
Барометр Давление воздуха 1
Камера Датчик изображения Ежедневные фотографии жилая 1
Тип датчика не указан.Параметры измерения не уточнялись.
Ввиду важности носимых приложений Интернета вещей рисунки 5 и 6 были подготовлены, чтобы показать подробную информацию об этих устройствах в медицине. На рисунке 5 в иерархической диаграмме от внутреннего к внешнему слою фокус начинается с типов датчиков в самом внутреннем слое, частей тела в среднем слое и носимых устройств во внешнем слое. На рисунке 6 показаны носимые датчики и устройства, которые могут быть прикреплены к частям тела или встроены в них.Также наблюдается, что наиболее часто используемыми частями тела, используемыми датчиками IoT, были запястье и грудная клетка, исследуемые в 25 и 18 отобранных исследованиях соответственно. Наиболее часто используемыми датчиками были акселерометры и ЭКГ, при этом первые использовались в основном на запястьях (в 7 из 18 исследований), а вторые — на грудной клетке (в 9 из 12 исследований).

Носимые приложения Интернета вещей, предназначенные для различных целей, соответственно размещаются в определенных частях тела.На рисунке 6 показано, что эти приложения либо размещаются на теле — например, датчик частоты сердечных сокращений, установленный в умных часах, — либо имплантируются внутрь тела, например, внутренние или внешние костные фиксаторы. Некоторые носимые устройства Интернета вещей можно расположить в разных частях тела для измерения одного и того же параметра. Например, датчики сердечного ритма можно разместить как на запястье, так и на груди. Среди этих типов IoT акселерометры показали достаточную гибкость и могут использоваться в нескольких частях тела.
3.3. Технологии беспроводной связи (RQ 3)
На рисунке 7 показано, что основные стандарты беспроводной связи, такие как Bluetooth, сотовые сети и Wi-Fi, исследованные в 47, 40 и 33 статьях, соответственно, использовались чаще, чем другие в медицинские приложения IoT. Среди стандартов связи ближнего действия классический Bluetooth () используется значительно чаще, чем другие. Среди сотовых сетей 3G и 4G используются чаще других, вероятно, из-за их более высокой скорости передачи данных [122].

3.4. Протоколы обмена сообщениями (RQ 4)
Согласно рисунку 8, 14 документов были связаны с протоколами обмена сообщениями, из которых семь и шесть статей использовали MQTT и REST, соответственно. Только одна статья использовала CoAP.

3.5. Облако (RQ5)
Более половины включенных исследований (54 из 89 исследований) представили развертывание медицинских приложений Интернета вещей в облаке, но 39 исследований не указали серверы, которые они использовали.Более того, в большинстве этих исследований () использовались преимущества как хранения данных, так и анализа в облаке (Таблица 4). Наш обзор статей также показал, что в 8 статьях использовались периферийные / туманные вычисления в качестве хранилища, а вычислительные системы позволяют хранить и обрабатывать данные, создаваемые устройствами IoT, рядом с устройствами IoT.
90 088 1
Облачные сервисы Количество Облачные серверы Частота
Облако хранения и анализа 33 Облако ThingSpeak 4
Amazon EC2 2
Amazon AWS 1
Amazon cloud 1
Apache Hbase 1
Microsoft Azure 1
MANET MobiCloud 1
IBM Watson Cloud 1
Серверы не упомянуты 21
Облако хранения 21 Облако Heroku 1
Amazon S3 1
AMBRO
Серверы не упомянуты 18
Всего 54
3.6. Методы безопасности (RQ 6)
Из 21 документа, в котором говорится о безопасности в приложениях IoT, в пяти не указан метод безопасности, который они применили. На Рисунке 9 квадраты во внутреннем слое показывают ссылочные номера статей. Внешний слой, то есть прямоугольники, учитывает 17 методов безопасности, используемых IoT-приложениями в статьях. Стрелки показали взаимосвязь между статьями и методами безопасности, которые они использовали. В некоторых статьях применено более одного метода защиты.Также видно, что HTTPS как протокол передачи и CoAPS как протокол обмена сообщениями, используемые в пяти и одной статьях, соответственно, обеспечили безопасность и в шести статьях.

Было также замечено, что методы безопасности, описанные в документах, имеют различные функции безопасности, включая шифрование, аутентификацию, нанесение водяных знаков и контроль ошибок. Цвета прямоугольников связаны с типами выполняемых функций безопасности.Есть статьи, в которых одновременные функции аутентификации и шифрования выполняются методами безопасности (зеленые прямоугольники). На рисунке 9 также видно, что функция шифрования (желтые прямоугольники) использовалась чаще, чем другие функции в использовании Интернета вещей, представленные в выбранных документах. Согласно рисунку, метод защиты AES / CBC (с двумя разными версиями 128- и 256-битных ключей) является наиболее часто используемым методом защиты, используемым в четырех выбранных документах.
3,7. Микроконтроллеры (RQ 7)
На рисунке 10 показаны микроконтроллеры и их компании. ATmega328P из семейства megaAVR и STM32F107 из семейства ARM Cortex-M3 были наиболее распространенными микроконтроллерами, используемыми в приложениях IoT в медицине.

3.8. Платы для разработки (RQ 8)
На рисунке 11 показаны платы для разработки, используемые в медицинских приложениях Интернета вещей. Было обнаружено, что в 28 отобранных исследованиях Arduino и Raspberry были наиболее предпочтительными платами для разработки в медицинских приложениях IoT.

3.9. Операционные системы для мобильных устройств и Интернета вещей (RQ 9)
В этом исследовании 32 из 89 статей сообщили об операционных системах мобильных устройств и Интернета вещей, используемых в медицинских приложениях Интернета вещей. Было обнаружено, что Android, iOS и Windows были определены как основные мобильные ОС, а TinyOS и ContikiOS использовались для медицинских приложений IoT. На рисунке 12 показано, что некоторые медицинские приложения Интернета вещей основаны на одной или двух мобильных операционных системах. В некоторых приложениях могут использоваться несколько операционных систем, например, в пяти документах использовались iOS и Android, в двух документах использовались Windows и Android, а в двух документах использовались ContikiOS и Android для своих приложений IoT.

3.10. Языки программирования (RQ 10)
На рисунке 13 показаны языки программирования и их вклад в медицинский Интернет вещей. Было обнаружено, что MATLAB был наиболее широко используемым языком программирования в статьях (). Другими наиболее предпочтительными языками с точки зрения частоты их использования оказались Python, C и Java, используемые соответственно 7, 6 и 6.

4. Обсуждение
Результаты текущего исследования, направленного на выяснение текущих характеристик приложений IoT в медицине посредством ответов на 10 исследовательских вопросов, ранее были отображены в таблицах и на рисунках в разделе «Результаты».
4.1. Медицинская модель Интернета вещей
Синтезированная модель наших результатов представлена на рисунке 14 из-за глубины деталей. Переставив результаты исследования, на этом рисунке признанные функции Интернета вещей в медицине разделены на четыре уровня, а именно: устройства и датчики, сети, облачные серверы и приложения.

4.1.1. Уровень устройства и сенсора
Наши результаты исследований IoT-устройств в медицине состояли из множества носимых устройств, которые можно использовать для диагностики, лечения и контроля активности пациентов.Эти устройства, которые не являются инвазивными по своей природе, либо имплантируются внутрь тела — например, фиксаторы, установленные на костях, — либо в основном прикрепляются к частям тела, главным образом на запястье или груди. Поскольку данные, полученные от датчиков, являются необработанными и неразборчивыми, они собираются узлами датчиков и затем передаются на вычислительный сервер с помощью смартфонов, плат для разработки и микроконтроллеров.
Arduino и Raspberry были наиболее изученными платами для разработки, в то время как Raspberry Pi используется как одноплатный компьютер в сложных проектах, но Arduino — это материнская плата микроконтроллера.Согласно сравнению, проведенному среди передовых моделей плат для разработки, Raspberry Pi 3, помимо большего энергопотребления, дешевле, чем Arduino, и имеет больший объем памяти, а также более широкие возможности связи и подключения [32].
Микроконтроллеры, имеющие соответствующие аппаратные и вычислительные возможности для обработки данных и управления устройствами, являются неотъемлемой частью устройств IoT. Согласно результатам, наиболее распространенными микроконтроллерами, используемыми в медицинских приложениях IoT, являются микрочип ATmega328p и STM32F107 из семейств megaAVR и Cortex-M3 соответственно, что, скорее всего, связано с высокой производительностью и низким энергопотреблением первого поколения и низким энергопотреблением. последний.Стоит отметить, что микроконтроллеры, принадлежащие к семейству AVR Xmega, обладают всеми функциями, относящимися к семейству megaAVR, с еще большим количеством возможностей, включая обеспечение наилучшего возможного сочетания производительности в реальном времени, высокой интеграции и низкого энергопотребления для 8/16. -битные приложения MCU [123]. Поскольку только одно из выбранных исследований работало над семейством микроконтроллеров AVR Xmega, кажется, что преимущества этих членов семейства явно не известны производителям. Другим важным открытием было то, что, хотя семейства микроконтроллеров Cortex-A и Cortex-M подходят для приложений IoT, особенно для носимых устройств [124], наши результаты показывают, что в выбранных статьях в нашем исследовании использовались только микроконтроллеры семейства Cortex-M. .
Конечные пользователи могут разрабатывать свои приложения IoT путем программирования встроенных микроконтроллеров и плат разработки или программного обеспечения приложений с использованием языков программирования, которые, как было установлено, в значительной степени являются MATLAB, Python, Java и C. многопарадигмальная вычислительная среда с собственным языком программирования и другими его отличительными особенностями, а именно, многоцелевой функциональностью и множеством доступных инструментов. С другой стороны, Python — интерпретируемый, интерактивный, объектно-ориентированный язык программирования с более красивым синтаксисом и большей удобочитаемостью без ущерба для размера [125].Тем не менее, принимая во внимание некоторые опросы, их результаты не согласуются с нашими, поскольку C и Java показали, что они используются более часто [126, 127] настолько, что в обзоре разработчиков IoT [126] MATLAB не исследовался как язык программирования вообще. Из упомянутых выше языков Python является самым быстрорастущим языком с коэффициентом вклада 1,5 [128].
Предложение различных носимых устройств более чем в половине наших отобранных статей свидетельствует о том, что их использование для непрерывного мониторинга физического и психологического поведения пациентов с целью эффективного улучшения качества помощи [129] недавно было признано с медицинской и социальной точек зрения. .Масштабность выбранных нами статей, посвященных носимым устройствам, по сравнению со статьями в соответствующей литературе [17, 18, 20] можно отнести, с одной стороны, к систематическому картированию нашего исследования, которое обычно требует большого объема данных и, с одной стороны, С другой стороны, отсутствие каких-либо ограничений в наших включенных датчиках. В отличие от нашего исследования, Scarpato et al. [19] тщательно исследовали только носимые датчики, связанные с мониторингом сердечного ритма, диабетом и кислородным насыщением легких, а Baker et al.[20] сосредоточились только на ненавязчивых и неинвазивных датчиках. Хотя Islam et al. [18] не упомянули о каких-либо ограничениях в своем исследовании, количество исследованных сенсоров было намного меньше, чем в нашем исследовании. Ни в одном из этих исследований имплантируемые датчики не рассматривались. Qi et al. [17], классифицировав датчики как носимые и датчики окружающей среды, исследовали только 11 датчиков.
4.1.2. Сетевой уровень
Согласно нашим обобщенным результатам, доступны различные технологии и стандарты связи ближнего и дальнего действия для обеспечения беспроводных соединений между датчиками и устройствами IoT.Из-за ограничений на хранение и обработку мобильных телефонов собранные данные передаются в облако через шлюзы с помощью технологий связи малого радиуса действия, таких как Bluetooth или Wi-Fi, и связи на большие расстояния, например сотовых сетей. Около трети бумаг указывали на безопасность. В некоторых документах предложены решения проблем безопасности, поскольку конфиденциальность и безопасность являются важными проблемами, которым приложения Интернета вещей в здравоохранении должны уделять серьезное внимание [15, 18, 27, 28].Согласно опросу разработчиков Интернета вещей, безопасность, совместимость и возможность подключения являются тремя главными проблемами Интернета вещей [126].
Согласно нашим выводам, протоколы обмена сообщениями HTTPS и CoAP также считаются методами безопасности. Чтобы оправдать эту возможность, HTTPS на самом деле является защищенной формой HTTP, которая использует протоколы Transfer Layer Security (TSL) или Secure Sockets Layer (SSL) для шифрования сеансов данных [26]. С другой стороны, CoAP использует Datagram Transport Layer Security (DTLS) в качестве протокола безопасности для автоматического управления ключами, шифрования данных, защиты целостности и аутентификации [130].
Наши результаты, связанные с превосходством функции шифрования методов безопасности в выбранных медицинских документах по IoT, могут обозначить важность конфиденциальности в медицине, свидетельствуя о том, что неавторизованные пользователи не могут получить доступ к информации о здоровье пациента. С другой стороны, результаты, указывающие на превосходство AES над другими методами безопасности, используемыми в статьях, также могут означать, что внимание обычно уделяется данным о состоянии здоровья, поскольку этот метод был впервые опубликован U.С. Национальный институт стандартов и технологий (NIST) для шифрования конфиденциальных данных [131].
Причина, по которой в медицине классический Bluetooth является более исследуемой технологией беспроводной связи ближнего действия по сравнению с Wi-Fi, может быть объяснена большей доступностью и доступностью, а также существованием более персональной сети для первого над последним. С другой стороны, обмен данными в IoT по Bluetooth в основном происходит с помощью смарт-часов и мобильных телефонов, что, вероятно, делает эту технологию наиболее обсуждаемой формой IoT в литературе.В отличие от этого открытия в нашем исследовании Ahmadi et al. [15], в выбранных ими исследованиях было обнаружено, что Wi-Fi чаще используется по сравнению с классическим Bluetooth. Эта разница может быть результатом меньшего количества выбранных статей в их исследовании () по сравнению с нашими (). Тем не менее, что касается технологий беспроводной связи на большие расстояния, Ахмади и др. [15] также обнаружили, что сотовая сеть была наиболее часто исследуемой. Наш вывод о 4G, как о наиболее исследуемой сети в медицинских приложениях Интернета вещей, может свидетельствовать о ее более высокой скорости и пропускной способности при передаче различных данных, включая тексты, изображения и аудио / видео файлы.
4.1.3. Уровень облачного сервера
Функции хранения и вычислений перемещаются с конечных устройств на централизованные центры обработки данных и вычислений. Высокая емкость облака как для вычислений, так и для хранения данных может пролить свет на причину, по которой в нашем исследовании около 60% выбранных исследований использовали облако как для хранения, так и для вычислений. Этот вывод согласуется с выводом Ahmadi et al. [15], показывающий, что в большинстве выбранных ими работ облако использовалось для тех же целей. Это открытие может означать повсеместное использование этой технологии из-за ее многофункциональности.Тот факт, что в значительном количестве отобранных исследований облачные серверы не упоминались, можно рассматривать как недостаток, потому что чем больше информации мы предоставим о методологии исследования, тем лучше будет понимание и оценка, а также более легкая воспроизводимость со стороны читателей.
Облако имеет некоторые недостатки в обработке больших данных, такие как задержки ответа и нагрузка на сеть [132]. Из-за стремительно растущего объема данных, собираемых с устройств IoT, необходимо использовать туманные / граничные вычисления для расширения облака путем выполнения промежуточных функций на границе сети.Туманные / граничные вычисления сокращают проблемы с задержкой, сводя к минимуму зависимость от облачных сервисов для анализа данных. Поскольку медицинские приложения Интернета вещей требуют быстрой обработки медицинских данных, а также их хранения, туманные / граничные вычисления предоставляют разработчикам Интернета вещей возможность анализа медицинских данных в реальном времени. Результаты этого исследования показали, что 9% исследований были основаны на вычислениях тумана / края. Исходя из роли туманных / граничных вычислений в решении некоторых проблем облачных приложений Интернета вещей, разработчики Интернета вещей должны более активно участвовать в этих технологиях.
4.1.4. Уровень приложений
Протоколы MQTT, REST и CoAP использовались для передачи данных между устройствами IoT. Для использования этих протоколов необходимы брокеры (серверы), которые в основном расположены в облаке. Большая тенденция или необходимость проведения исследований HTTP по сравнению с другими протоколами передачи может быть связана с его популярностью в сети. Из-за большого размера сообщений в HTTP этому протоколу требуется высокая пропускная способность, в то время как для приложений Интернета вещей крайне важно обмениваться данными с низкой пропускной способностью.С другой стороны, Интернет вещей требует долговременного подключения. Чтобы выполнить эти требования, MQTT и CoAP были представлены в IoT с меньшей задержкой передачи данных и накладными расходами на связь.
Эти протоколы очень полезны для больших объемов данных или низкой пропускной способности [26, 107] или, особенно, для непрерывного мониторинга в реальном времени [107]. Тем не менее, CoAP имеет некоторые преимущества перед MQTT, поскольку последний работает на основе механизма публикации / подписки, в то время как первый использует два механизма запроса / ответа и публикации / подписки и обычно используется, когда приложение имеет ограничение в энергопотреблении.Более того, CoAP можно преобразовать в RESTful web и HTTP с помощью прокси, чтобы иметь возможность работать в сети. CoAP использует URI (универсальный идентификатор ресурса), и в отличие от MQTT и HTTP, CoAP работает по протоколу UDP (протокол пользовательских дейтаграмм), который позволяет приложению подключаться к неограниченному количеству сетей [26].
Однако, несмотря на меньший размер сообщения, накладные расходы на сообщения, энергопотребление, требования к ресурсам, полосу пропускания и задержку, а также лучшую поддержку безопасности и дополнительных услуг, CoAP использовался меньше, чем MQTT в IoT [26].Наш вывод, касающийся тривиального внимания исследования, сделанного при использовании протокола обмена сообщениями CoAP, подтверждает ту же склонность пользователей.
Тот факт, что более половины отобранных нами статей использовали Android в качестве своей операционной системы, может быть связан с тем, что Android является платформой с открытым исходным кодом с широкими возможностями настройки и низкими затратами [133]. Доля рынка Android в 40% [133] соответствует нашим выводам. Однако следующая популярная операционная система, iOS, является закрытой и ограниченной платформой.Contiki широко используется исследователями или разработчиками Интернета вещей для устройств Интернета вещей с ограниченным объемом памяти и маломощных устройств. TinyOS — это встроенная операционная система для маломощных беспроводных устройств и беспроводных сенсорных сетей (WSN) [33].
4.2. Ежегодный тренд публикаций
Резкое увеличение количества медицинских работ по IoT с 2015 по 2018 год показывает, что количество публикаций неуклонно растет с каждым годом. В результате появления большего количества приложений IoT наблюдается рост количества публикаций с 987 до 1688 статей в период с 2018 по 2019 год.Наши результаты обычно привлекают внимание к тому факту, что Интернет вещей в медицине по-прежнему остается горячей темой с различными аспектами, которые требуют более тщательного изучения.
4.3. Ограничения нашего исследования
В нашем исследовании мы столкнулись с двумя ограничениями. (1) Оценка качества отобранных документов не проводилась по двум причинам: (а) этот шаг не является обязательным при систематических исследованиях картографирования; (б) мы не хотели пропустить ни одной попытки изучить технологические аспекты развития медицинского IoT.(2) Ручной поиск в списках литературы выбранных статей не проводился, и (3) работа над этим исследованием началась в 2018 году, а время, затраченное на его подготовку и публикацию, длилось более одного года. Таким образом, статьи по теме 2019 не были включены, так как мы уже достигли результатов и подготовили табличные и графические иллюстрации.
5. Выводы
По результатам нашего исследования были замечены следующие различные пробелы, которые могут быть вдохновляющими областями исследований и деятельности для заинтересованных ученых или разработчиков Интернета вещей в этой области.
(1) Безопасность имеет первостепенное значение как в устройствах Интернета вещей, так и в медицине. Поскольку существует компромисс между безопасностью устройства IoT и его производительностью, для повышения безопасности устройства IoT иногда используется более одного метода безопасности, при условии, что это не приводит к снижению производительности. Несмотря на важность методов безопасности, только 16 статей из 89 разъясняют эту особенность представленных ими IoT. Эта нехватка может повлиять на наше общее доверие и уверенность в данной производительности Интернета вещей.Мы предлагаем, чтобы включение метода безопасности, используемого в описание любой разработки IoT, было неизбежным. (2) Что касается различных преимуществ использования CoAP по сравнению с MQTT, описанных выше, необходимо тщательно изучить причины или найти способы сделать больше информации о первом. (3) По крайней мере, половина медицинских IoT-приложений является облачной, что свидетельствует о том, что системы хранения и вычисления превращаются в централизованные центры обработки данных. Однако из-за некоторых проблем, связанных с облаком, таких как высокая задержка и перегрузка сети, медицинские приложения Интернета вещей не могут выполнять аналитику в реальном времени.Пограничные и туманные вычисления — два потенциальных решения, но в нескольких исследованиях эти технологии использовались в медицинских приложениях Интернета вещей. (4) За исключением TinyOS и ContikiOS — двух основных операционных систем IoT для беспроводных устройств IoT с ограниченным объемом памяти и маломощных беспроводных устройств IoT, — которые недостаточно используются в медицине, другие операционные системы, такие как RIOT, MbedOS, Brillo и Zephyr, не работают. еще используется в медицинских приложениях Интернета вещей. (5) Ожидается, что в ближайшем будущем IoT в медицине подвергнется более существенным усовершенствованиям, так как в настоящее время ведутся разработки в области технологий беспроводной связи для снижения энергопотребления и затрат.Этого можно добиться за счет более широкого использования новых технологий, таких как BLE, ZigBee, 6LoWPAN, NFC и 5G. (6) Для разработки Интернета вещей в медицине используются такие языки программирования, как MATLAB, Python, Java и C. MATLAB в основном используется для научных и технических вычислений при проверочных исследованиях. Но язык Python с его возможностью использования как в оценочных, так и в проверочных исследованиях имеет еще больше преимуществ, а именно: значительную мощность и скорость в анализе информации, поддержку сообщества и библиотек, а также простоту изучения и отладки. , встраиваемый, расширяемый, интерпретируемый, переносимый и являющийся бесплатным и открытым исходным кодом.(7) И последнее, но не менее важное: здесь стоит упомянуть два почти незаметных факта о микроконтроллерах: во-первых, семейство AVR Xmega обеспечивает наилучшее сочетание производительности в реальном времени, высокой степени интеграции и низкого энергопотребления для 8/16-битных микроконтроллеров. и, во-вторых, помимо семейства микроконтроллеров Cortex-M, используемых в выбранных нами статьях, Cortex-A также подходит для использования в IoT. Поэтому рекомендуется больше рассматривать эти электронные микросхемы.
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Благодарности
Это исследование было поддержано грантом Иранского университета медицинских наук, Иран (грант № IUMS / SHMIS-96-04-136-32514).
Дополнительные материалы
Дополнительная таблица включает дополнительные материалы (извлеченные данные из 89 статей), относящиеся к вопросам исследования. Библиографические данные (название и год публикации) и технические характеристики, использованные в статьях, сгруппированы в таблице. (Дополнительные материалы)
Публикации — Center for Speckled Computing
2015

Radoi, I.Э., Манн, Дж. И Арвинд, Д. К., «Оценка производительности протокола VB-TDMA для долгосрочного отслеживания и мониторинга мобильных объектов на открытом воздухе», Материалы 11-го симпозиума ACM по QoS и безопасности для беспроводной и мобильной связи. Сети, 2–6 ноября 2015 г. DOI: 10.1145 / 2815317.2815340
Радой, И.Е., Манн, Дж. И Арвинд, Д.К., «Отслеживание и мониторинг лошадей в дикой природе с помощью беспроводных сенсорных сетей», 11-я Международная конференция IEEE по беспроводным и мобильным вычислениям, сетям и коммуникациям (WiMob), 2015 г., 19–21 октября 2015 г. .DOI: 10.1109 / WiMOB.2015.7348035
Мукерджи, Д. и Арвинд, Д.К., «Тестирование мышечной силы с использованием переносных беспроводных датчиков», 10-я Международная конференция EAI по сетям тела (BodyNets), 26 ноября 2015 г.
DOI: 10.4108 / eai.28-9-2015.2261461
Мукерджи, Д. и Арвинд, Д.К., «Пятнистый виолончелист: классификация стилей виолончельного смычка с использованием восточных пятен», 10-я Международная конференция EAI по сетям тела (BodyNets), 26 ноября 2015 г. .
DOI: 10.4108 / eai.28-9-2015.2261477
2014
Эванс Р., Партридж Р. и Арвинд Д. К., «Сравнительное исследование оценки хирургических навыков на симуляторе физической лапароскопии с использованием беспроводных инерциальных датчиков», Wireless Health , 29-31 октября 2014 года.
DOI: 10.1145 / 2668883.2669588
Манн Дж., Радой И. Э. и Арвинд Д. К., «Prospeckz-5 — Платформа беспроводных датчиков для отслеживания и мониторинга диких лошадей», конференция Euromicro по проектированию цифровых систем (DSD), 29 августа 2014 г.DOI: 10.1109 / DSD.2014.102
Эванс Р. Л. и Арвинд Д. К. «Обнаружение фаз походки с помощью ориентированных пятнышек для мобильного клинического анализа походки», Proc. 11-я Международная конференция по переносным и имплантируемым сенсорным сетям тела, июнь 2014 г., Цюрих, Швейцария, IEEE Press. DOI: 10.1109 / BSN.2014.22
2013
Драммонд Г. Б., Бейтс А., Манн Дж. И Арвинд Д. К. «Характеристика дыхания. паттерны во время контролируемой пациентом опиоидной анальгезии. «, Br J Анаэст. 2013 декабрь; 111 (6): 971-8.DOI: 10.1093 / bja / aet259. Epub 2013 21 августа.
Маес, П., Амелинк, Д., Лесаффр, М., Леман, М. и Арвинд, Д.К., «Мастер-дирижер»: интерактивная система мониторинга жестов в реальном времени, основанная на пространственно-временном Шаблоны движения », Международный журнал взаимодействия человека и компьютера 29, 7, стр. 471-487 17 p., 3 июля 2013 г. DOI: 10.1080 / 10447318.2012.720197
Валтазанос А., Арвинд Д. К., Рамамурти С. «Скрытая пространственная сегментация для анализа мобильной походки», Транзакции ACM по встроенным вычислительным системам, 12 (4 ): 101, 2013.DOI: 10.1145 / 2485984.2485989
Валтазанос А., Арвинд Д. К., Рамамурти С. «Использование носимых инерциальных датчиков для отслеживания положения и положения в неограниченных средах с помощью обучаемых трансляционных коллекторов», Международная конференция ACM / IEEE по обработке информации в сенсорных сетях (IPSN), 2013 г. DOI: 10.1145 /2461381.2461411
Д. Крисан, И. Э. Радой и Д. К. Арвинд, «CoAP-Mediated Simulation and Visualization Environment for Specknets», ACM SIGSIM Conference on Principles of Advanced Discrete Simulation (PADS).
DOI: 10.1145 / 2486092.2486128
2012
Радой, Э., Шеной А. и Арвинд Д. К., «Оценка протоколов маршрутизации для беспроводной сенсорной сети с доступом в Интернет», ICWMC 2012. ISBN: 978-1-61208-203-5
Pochappan SS, Arvind DK, Walsh J, Richardson AM и Herman J, «Мобильный клинический анализ походки с использованием Orient Specks», BSN 9-12 мая 2012 г. ISBN: 978-0-7695-4698-8 и DOI: 10.1109 / BSN .2012.34
Роджерс, С., Драммонд, Дж., Точер, Дж., Арвинд, Д. К., Уэйт, А., Вейр, К. и Смит, Дж., «Труды собрания Общества исследований анестезии: презентация протокола: оценка устройства для выявления ранних респираторных заболеваний. ухудшение », Британский журнал анестезии. 108, 4, с. 709P-721P
2011
Young AD, Ling MJ и Arvind DK, «IMUSim: среда моделирования для разработки и оценки алгоритмов инерционного зондирования» в материалах 10-й Международной конференции ACM / IEEE по обработке информации в сенсорных сетях, стр. 199 -210, апрель 2011.ISBN: 978-1-4503-0512-9

Бейтс, А., Арвинд Д. К. и Манн, Дж., «Беспроводной мониторинг послеоперационных респираторных осложнений», Wireless Health 2011. ISBN: 978-1-4503-0982-0 DOI: 10.1145 / 2077546.2077549
Бейтс, А., Линг М., Гэн К., Тюрк А. и Арвинд Д. К.: «Измерение дыхания во время речи на основе акселерометра», BSN 2011. ISBN: 978-0-7695-4431-1 DOI: 10.1109 / BSN.2011.27
Драммонд, Дж. Б., Бейтс, А. Манн, Дж. И Арвинд Д. К.: «Валидация нового неинвазивного автоматического монитора частоты дыхания для послеоперационных пациентов», Британский журнал анестезии 107 (3): 462–9 (2011) Advance Публикация для доступа от 16 июня 2011 г., DOI: 10.1093 / bja / aer153
Валтазанос, А., Арвинд Д. К. и Рамамурти, С. «Скрытая пространственная сегментация для анализа мобильной походки», ACM 2011.
2010
Барнс М., Конвей С., Мэтьюз Дж. И Арвинд Д. К., «ENS: платформа беспроводной сенсорной сети для сбора энергии». Пятая международная конференция по системам и сетевым коммуникациям, ICSNC 2010. DOI 10.1109 / ICSNC.2010.18

Бейтс, А., Линг, М. Л., Манн, Дж. И Арвинд Д. К., «Оценка частоты дыхания и формы волны потока по данным трехосного акселерометра» BSN Singapore, 2010.ISBN : 978-1-4244-5817-2 и DOI: 10.1109 / BSN.2010.50

Мэтьюз Дж., Барнс М., Янг А. Д. и Арвинд Д. К. Пробуждение с низким энергопотреблением в беспроводных сенсорных сетях с использованием оптической связи в свободном пространстве. Четвертая международная конференция по сенсорным технологиям и приложениям, SENSORCOMM 2010. ISBN : 978-1-4244-7538-4 и DOI: 10.1109 / SENSORCOMM.2010.47
2009
МакНалли, Р. и Арвинд, Д. К., «Обнаружение местоположения в SpeckNets с использованием информации об относительном направлении», Беспроводные алгоритмы, системы и приложения Лекционные заметки по информатике, 2009 г., том 5682/2009, 325-337, DOI: 10 .1007 / 978-3-642-03417-6 32.

Валтазанос, А. и Арвинд Д. К., Вспомогательные видеоролики для беспроводной конференции по здравоохранению, 2010 г.
Валтазанос, А., Рамамурти, С. и Арвинд Д. К., «Сравнительное исследование сегментации данных о периодических движениях для анализа походки мобильных устройств», Wireless Health 2010. ISBN: 978-1-60558-989-3 DOI: 10.1145 / 11.19

Янг А. Д., Линг М. Дж. И Арвинд Д. К. «Распределенная оценка линейного ускорения для повышения точности беспроводного инерционного захвата движения», Обработка информации в сенсорных сетях, Труды 9-й Международной конференции, стр. 256-267, апрель 2010 г.ISBN: 978-1-60558-988-6 DOI: 10.1145 / 17.17
Янг, А. Д., «Использование ограничений модели тела для повышения точности захвата инерционного движения» в материалах Международной конференции по переносным и имплантируемым сетям датчиков тела, страницы 180-186. IEEE Computer Society, июнь 2010 г.
Янг, А. Д. «От позы к движению: проблема беспроводного инерционного захвата движения в реальном времени», которая будет опубликована в материалах 5-й Международной конференции по локальным сетям тела, сентябрь 2010 г.
Арвинд Д. К. и Кулкарни А., «Адаптивные сеточные архитектуры для пятнистых роботов», на 2-м семинаре PERADA по повсеместной адаптации, Конвенция AISB 2009, SSAISB6 — 9 апреля 2009 г.ISBN 16796
Арвинд Д. К. и Валтазанос А., «Пестрые танцоры танго: захват движения двух тел в реальном времени с использованием сетей беспроводных датчиков на теле», в 6-м Междунар. Семинар по сетям датчиков тела (BSN09), Беркли, США, IEEE 3-5 июня 2009 г. ISBN : 978-0-7695-3644-6 и DOI: 10.1109 / BSN.2009.54

Арвинд Д. К. и Бартосик М. М. «Кластеризация данных о движении из сетей беспроводных датчиков на теле для имитации ходьбы человека в двуногих роботах», в 14-м Междунар.Конф. on Advanced Robotics, Мюнхен, Германия, IEEE, 24–26 июня 2009 г. ISBN: 978-1-4244-5081-7, DOI: 10.1109 / ROMAN.2009.5326151

Арвинд Д. К. и Бартосик М. М., «Взаимодействие с двухпедальными роботами с использованием ориентированных спекнетов с захватом движения», на семинаре SIKTN по беспроводному зондированию, Национальная физическая лаборатория, Теддингтон, Великобритания, 2 июля 2009 г.

Арвинд Д. К. и Бартосик М. М., «Захват и классификация движения для взаимодействия с двуногим роботом в реальном времени с использованием встроенных в тело полностью беспроводных сетей захвата движения Specknets» », в IEEE RO-MAN 2009 — 18th IEEE Int.Symp. по интерактивному общению роботов и людей, Тойома, Япония, IEEE, 27 сентября — 2 октября 2009 г. ISBN: 978-1-4244-5081-7, DOI: 10.1109 / ROMAN.2009.5326151

Арвинд Д. К. и Бартосик М. М., «Пятнистая робототехника: мобильное ненавязчивое взаимодействие человека и робота с использованием беспроводного захвата движения на основе датчика», в IEEE RO-MAN 2009 — 18-е заседание IEEE Int. Symp. по интерактивному общению роботов и людей, Тойома, Япония, IEEE. [Документ, сопровождающий отрецензированное видео-представление] 27 сентября — 2 октября 2009 г.ISBN: 978-1-4244-5081-7, DOI: 10.1109 / ROMAN.2009.5326058

Мэтьюз Дж., Барнс М. и Арвинд Д. К., «Маломощная оптическая связь в свободном пространстве в беспроводных сенсорных сетях», 12-я конференция Euromicro по проектированию цифровых систем, 2009 г., Патры, Греция. ISBN: 978-0-7695-3782-5 DOI: 10.1109 / DSD.2009.234

МакНалли Р. и Арвинд Д. К. «Обнаружение местоположения в SpeckNets с использованием информации об относительном направлении», Международная конференция по беспроводным алгоритмам, системам и приложениям, Бостон, Массачусетс, 16-18 августа 2009 г., том 5682/2009, 325-337, DOI: 10.1007 / 978-3-642-03417-6_32

Lympourides V, Arvind D K и Parker M, «Полностью беспроводное, все тело. захват движения для импровизационных выступлений », на семинаре SIGCHI по взаимодействию всего тела 2009, Бостон, Массачусетс, США, 5 апреля 2009 г.
2008
Арвинд Д. К. и Бейтс К. А., «Пятнистый игрок в гольф», 3-е межд. Конф. on Body Area Networks, Tempe AZ, США, IEEE 13-17 марта 2008 г. ISBN: 978-963-9799-17-2
Янг А., «Сравнение алгоритмов фильтра ориентации для беспроводного инерциального отслеживания положения в реальном времени», Сети переносных и имплантируемых датчиков тела, Международный семинар по, Vol.0, с. 59–64, 2009

Янг А. и Линг М. «Сведение к минимуму ошибок, вызванных потерями в беспроводном зондировании в реальном времени за счет предотвращения зависимости данных», Сети переносных и имплантируемых телесных датчиков, Международный семинар по, Vol. 0, с. 327–332, 2009
Арвинд Д. К. и Кулкарни А., «Киберфизическая структура на основе Specknet», Int. Семинар по киберфизическим системам — проблемы и приложения, CPS-CA 08, Санторини, Греция, июнь 2008 г.

Арвинд Д.К., Линг М., Макьюэн П. и Янг А.Д., «Беспроводная система захвата движения на теле для анимации в реальном времени», в 2008 г. Семинар SIKTN по беспроводному зондированию, 1 июля 2008 г., Национальная физическая лаборатория, Теддингтон, Великобритания, 2008 г.
2007
Арвинд Д. К., Элгайд К., Краусс Т., Патерсон А., Стюарт Р. и Тейн И. «На пути к интегрированному подходу к проектированию спекнетов», Proc.2007 Международная конференция по коммуникациям IEEE (ICC), 24-28 июня 2007 г., Глазго, Шотландия, IEEE Press. ISBN: 1-4244-0353-7 DOI: 10.1109 / ICC.2007.550

Барнс М., Лезер Х. и Арвинд Д. К. «Аварийная эвакуация с использованием беспроводных сенсорных сетей», Proc. IEEE SenseApp 2007, 15-18 октября 2007 г. ISBN: 0-7695-3000-1 DOI: 10.1109 / LCN.2007.48

Lympouridis, В., Паркер, М., Янг, А. и Арвинд, Д. К., «Ультразвук жестов с использованием спекнетов». В материалах 4-й конференции по звуковым и музыкальным вычислениям, страницы 382-385.2007

Макнелли Р. и Арвинд Д. К., «Распределенный алгоритм без лидера для обнаружения местоположения в Specknets», Proc. Euro-Par 2007, Ренн, Франция, 28-31 августа 2007 г., Springer-Verlag
Том 4641/2007, 921-930, DOI: 10.1007 / 978-3-540-74466-5_99
Вонг К. Дж. И Арвинд Д. К., «Эксперименты с MAC-алгоритмами периодического прослушивания канала для Specknets», Proc. Int. Конф. по беспроводной связи и мобильным вычислениям », 12–16 августа 2007 г., Гонолулу, Гавайи, ACM Press.ISBN: 978-1-59593-695-0 DOI: 10.1145 / 1280940.1281001

Вонг К. Дж. И Арвинд Д. К., «Моделирование и проверка оборудования класса протоколов MAC с низким энергопотреблением», 3-е издание IEEE Int. Конф. по беспроводной связи, сетям и мобильным вычислениям, 21–23 сентября 2007 г., Шанхай, Китай. ISBN: 978-1-4244-1311-9 DOI: 10.1109 / WICOM.2007.539

Бленкирон М., Арвинд Д. К. и Дэвис Дж. А., «Дизайн необратимого элемента памяти ДНК», Int. Журнал по естественным вычислениям, Vol. 6, вып.4, стр. 403-11, Springer 2007
Янг А., Линг М. и Арвинд Д. К., «Orient-2: беспроводная система отслеживания положения в реальном времени с использованием оценки локальной ориентации», Протокол 4-го Международного семинара по встроенным сетевым датчикам (EmNets 2007), 25-26 июня, Корк, Ирландия, июль 2007 г. DOI: 10.1109 / WICOM.2007.539
2006
Вонг К. Дж. И Арвинд Д. К., «SpeckMAC: маломощные децентрализованные протоколы MAC для передачи с низкой скоростью передачи данных в Specknets» в Proc. Int. Семинар по многоузловым специализированным сетям, Флоренция, Италия, май 2006 г., стр.71-78, ACM Press. ISBN: 1-59593-360-3 DOI: 10.1145 / 1132983.1132996
Вонг К. Дж. И Арвинд Д. К., «Perspeckz-64: физический испытательный стенд для оценки производительности MAC и сетевых алгоритмов для спек-сетей» в Proc. Int. Семинар по многоузловым специализированным сетям, Флоренция, Италия, май 2006 г., стр. 122-24, ACM Press. ISBN: 1-59593-360-3 doi> 10.1145 / 1132983.1133009
2005
Арвинд Д. К., «Speckled Computing», приглашенное выступление, in Proc. Nanotech 2005, Том 3, стр. 351-354, ISBN 0-9767985-2-2, Анахайм, Калифорния, США, май 2005 г.ISBN 0-9767985-2-2

Арвинд Д. К. и Бейтс С. А. «Подсчет и раскраска в спекнетах», Приглашенный доклад, in Proc. Int. Семинар по сетям переносных и имплантируемых датчиков тела, ISBN 0-86341-505-9, Лондон, апрель 2005 г.

Вонг К.Дж. и Арвинд Д.К., «Specknets: New Challenges for Wireless Communication Protocols», in Proceedings of the IEEE International Conference on Information Technology and Applications, vol 2, pp 728-733, Australia, July 2005. ISBN: 0-7695 -2316-1, DOI: 10.1109 / ICITA.2005.258

Wong KJ, Arvind DK, Sharwood-Smith N, Smith A, «Specknet-based Responsive Environments», in Proceedings of the IEEE International Symposium on Consumer Electronics, pp 334-338, Macau, June 2005. ISBN: 0- 7803-8920-4, DOI: 10.1109 / ISCE.2005.1502398

МакНалли Р., Вонг К. Дж., Арвинд Д. К., «Распределенный алгоритм для оценки логического местоположения в пятнистых вычислениях», в материалах конференции IEEE Wireless Communications & Networking Conference 2005, США, март 2005 г.ISBN: 0-7803-8966-2, DOI: 10.1109 / WCNC.2005.1424794
2004
Арвинд Д.К., Вонг К.Дж., «Speckled Computing: Disruptive Technology for Networked Information Appliances», in Proceedings of the IEEE International Symposium on Consumer Electronics (ISCE’04) (UK), pp 219-223, September 2004.. ISBN: 0-7803-8527-6 DOI: 10.1109 / ISCE.2004.1375940
Награды
Датчик и приборостроение Награда KTN за лучшие системы исследований и разработок в 2008 г.
Премия «Молодой инженер-программист года» для Михала Бартосика в 2009 г.
Приглашенная профессура CITRIS в Калифорнийском университете в Беркли для DK Arvind на период 2007-15 гг.
Приглашенные переговоры
Арвинд Д.К., Приглашенный доклад на семинаре SICSA по взаимодействию всего тела, Глазго, 5 ноября 2009 г.
Арвинд Д.К., 3-недельный курс по пятнистым вычислениям в Школе искусств Глазго, октябрь-ноябрь 2009 г., в результате которого была проведена выставка студентов. ‘работа
Арвинд Д.К., Заключительный доклад на 13-й Международной конференции IEEE. Симпозиум по носимым компьютерам (ISWC09), 7 сентября 2009 г., Линц, Австрия
Арвинд Д. К., Приглашенный учебник по пестрым вычислениям на 13-й Международной конференции IEEE Int.Симпозиум по носимым компьютерам (ISWC09), 4 сентября 2009 г., Линц, Австрия
Арвинд Д.К., приглашенный доклад в лабораториях инноваций, Tata Consultancy Services (TCS), 20 июля 2009 г., Бангалор, Индия
Арвинд Д.К., приглашенный доклад на SIKTN 2009 г. Семинар по беспроводному зондированию, 2 июля 2009 г., Национальная физическая лаборатория, Теддингтон, Великобритания
Арвинд Д.К., «Адаптируйся или умри! — Адаптация в энергонезависимых беспроводных сенсорных сетях »- 5-дневное учебное пособие на Летней школе SICSA / PERADA по всесторонней адаптации, Эдинбург, 21-26 июня 2009 г.
Арвинд Д.К., приглашенный доклад на семинаре Консорциума передовой энергетики 2009 г., Париж , Франция, 16 июня 2009 г.
Арвинд Д.К., основной доклад на IT Revolutions 2008, Венеция, Италия, 17 декабря 2008 г.
Арвинд Д.К., приглашенный доклад на семинаре SIKTN по беспроводному зондированию в 2008 г., Национальная физическая лаборатория, Теддингтон, Великобритания, 1 Июль 2008 г.
Арвинд Д.К., приглашенный доклад на семинаре ЕС-США по киберфизическим системам, KTH, Стокгольм, Швеция, 16 июня 2008 г.
Арвинд Д.К., приглашенный доклад на заседании Совета Национальной службы здравоохранения Лотиана, Замок Барони, Эддлстон, 23 апреля 2008 г.
Арвинд Д.К., Приглашенный доклад на семинаре по нанотехнологиям и безопасности, Королевское общество, Лондон, 17 января 2008 г.
Арвинд Д.К., приглашенный участник дискуссии по беспроводным сенсорным сетям, Международная конференция по связи IEEE 2007 (ICC), Глазго, 27 июня 2007 г.
Арвинд, Д.К., I nvited Talk на Эдинбургском международном научном фестивале в рамках серии дискуссий « Большие идеи », Эдинбург, 13 апреля 2007 г.
Арвинд Д.К., Курс пятнистых вычислений в Школе искусств Глазго, февраль-март 2007 г.
Арвинд Д.К. , Приглашенный доклад на семинаре по нанотехнологиям и безопасности, Рим, 23 февраля 2007 г.
Арвинд Д.К., 3-недельный курс по пятнистым вычислениям для студентов третьего курса факультета дизайна Школы искусств Глазго, 19 февраля — 9 марта 2007 г.
Арвинд Д.К., Приглашенный доклад на семинаре EU BELIEF по мобильным сетям, Нью-Дели, Индия, 14-15 декабря 2006 г.
Arvind DK, приглашенный провести 2-недельное ателье по беспроводным сенсорным сетям в рамках летней европейской сети передового опыта Convivio в области интерактивного дизайна. School, Эдинбург, 14-25 августа 2006 г.
Арвинд Д.К., приглашенный доклад на летней школе Convivio European Network of Excellence in Interaction Design, Эдинбург, 17 августа 2006 г.
Арвинд Д.К., открытие основного доклада в Wipro Tech Forum’06, Бангалор, Индия, 17 июля 2006 г.
Арвинд Д.К., Приглашенный доклад на семинаре Национального научного фонда США (NSF) / IST ЕС по долгосрочным проблемам в области высоконадежных композитных встроенных систем, Хельсинки, Финляндия, 21-22 июня 2006
Арвинд Д.К., приглашенный доклад в рамках серии «Выдающийся докладчик» в Музее компьютерной истории, Маунтин-Вью, Калифорния, США, 5 июня 2006 г.
Арвинд Д.К., приглашенный доклад на семинаре «Беспроводные инновации — шестое чувство», Глазго, 21 апреля 2006 г.
Арвинд Д.К., Приглашенный доклад на семинаре Национального научного фонда США (NSF) / IST ЕС по безопасности критической инфраструктуры, Вашингтон, округ Колумбия, 16-17 марта 2006 г.
Арвинд Д.К., курс из 5 лекций по пятнистым вычислениям для студентов-магистров изящных искусств Эдинбургского колледжа искусств, февраль-март 2006 г.
Арвинд Д.К., приглашенный доклад на семинаре «Беспроводные сенсорные сети», Королевское общество, Лондон, 14 февраля 2006 г.
Арвинд Д.К., «Пятнистые вычисления», приглашен Выступление на коллоквиумах IEE um Series, Эдинбург, ноябрь 2005 г.
Арвинд Д.К., «Приложения в области электронного здравоохранения с использованием Speckled Computing», приглашенный доклад на семинаре по электронному здравоохранению, Шотландский научный консультативный комитет, Королевское общество Эдинбурга, Эдинбург, октябрь 2005 г.
Arvind DK, «Speckled Вычислительная техника », Приглашенная лекция на Семинаре по национальной безопасности США / Великобритании, Университет Южной Калифорнии, Лос-Анджелес, сентябрь 2005 г.
Арвинд Д.К.,« Проблемы местоположения в пятнистых вычислениях », Приглашенная лекция в месте, местонахождении, местонахождении? Семинар по технологиям беспроводного определения местоположения, Глазго, сентябрь 2005 г.
Арвинд Д.К., основной доклад на семинаре по взаимодействующим объектам, Брюссель, 23-24 июня 2005 г.
Арвинд Д.К., «Пятнистые вычисления», приглашенная лекция, Серия коллоквиумов Британского компьютерного общества, Эдинбург, февраль 2005 г.
Арвинд Д.К., «Пятнистые вычисления», приглашенный доклад на Неделе инноваций, организованной Economist Weekly, Пало-Альто, Калифорния, сентябрь 2004 г.
Арвинд Д.К., «Принципы пятнистых вычислений», приглашенный доклад в сети EPSRC UbiComp Летняя школа по повсеместным вычислениям, Эдинбург, сентябрь 2004 г.
Арвинд Д.К., «Протокол связи в Specknets», приглашенная лекция в исследовательской лаборатории связи Panasonic / Мацусита, Иокогама, Япония, апрель 2004 г.
Арвинд Д.К., «Пятнистые вычисления», приглашенная лекция на семинар по меткам радиочастотной идентификации, спонсируемый Nikkei Business Post, Токио, апрель 2004 г.
Арвинд Д.К., «Пятнистые вычисления», приглашенная лекция на Dagstuhl Works hop on Wireless Sensor Networks, Schloss Dagstuhl, Германия, март 2004 г.
Состояние HTTP 500 — внутренняя ошибка сервера
Состояние HTTP 500 — внутренняя ошибка сервера
Тип Отчет об исключении
Сообщение Ошибка обработки запроса; вложенное исключение — java.lang.NullPointerException
Описание Сервер обнаружил непредвиденное условие, которое помешало ему выполнить запрос.
Исключение
org.springframework.web.util.NestedServletException: Ошибка обработки запроса; вложенное исключение - java.lang.NullPointerException org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.processRequest (FrameworkServlet.java:963) org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.doGet (FrameworkServlet.java: 842) javax.servlet.http.HttpServlet.service (HttpServlet.java:621) org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.service (FrameworkServlet.java:827) javax.servlet.http.HttpServlet.service (HttpServlet.java:728) org.apache.tomcat.websocket.server.WsFilter.doFilter (WsFilter.java:52) com.rhhz.access.web.ArticleAccessFilter.doFilterInternal (ArticleAccessFilter.java:59) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter (OncePerRequestFilter.java:106) com.rhhz.webclient.LanguageAccessFilter.doFilterInternal (LanguageAccessFilter.java:87) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter (OncePerRequestFilter.java:106) org.springframework.orm.jpa.support.OpenEntityManagerInViewFilter.doFilterInternal (OpenEntityManagerInViewFilter.java:180) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter (OncePerRequestFilter.java:106) org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter.doFilterInternal (CharacterEncodingFilter.java:88) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter (OncePerRequestFilter.java:106) com.rhhz.base.util.XssFilter.doFilter (XssFilter.java:46)
Основная причина
java.lang.NullPointerException com.rhhz.webclient.article.action.ArticleController.getArticleByYearIssueFpage (ArticleController.java:409) sun.reflect.GeneratedMethodAccessor356.invoke (Неизвестный источник) sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke (DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) java.lang.reflect.Method.invoke (Method.java:498) org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.doInvoke (InvocableHandlerMethod.java:221) org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.invokeForRequest (InvocableHandlerMethod.java:136) org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.ServletInvocableHandlerMethod.invokeAndHandle (ServletInvocableHandlerMethod.java:104) org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerAdapter.invokeHandleMethod (RequestMappingHandlerAdapter.java:743) org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerAdapter.handleInternal (RequestMappingHandlerAdapter.java:672) org.springframework.web.servlet.mvc.method.AbstractHandlerMethodAdapter.handle (AbstractHandlerMethodAdapter.java:82) org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doDispatch (DispatcherServlet.java:933) org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doService (DispatcherServlet.java:867) org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.processRequest (FrameworkServlet.java:951) орг.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.doGet (FrameworkServlet.java:842) javax.servlet.http.HttpServlet.service (HttpServlet.java:621) org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.service (FrameworkServlet.java:827) javax.servlet.http.HttpServlet.service (HttpServlet.java:728) org.apache.tomcat.websocket.server.WsFilter.doFilter (WsFilter.java:52) com.rhhz.access.web.ArticleAccessFilter.doFilterInternal (ArticleAccessFilter.java:59) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter (OncePerRequestFilter.java: 106) com.rhhz.webclient.LanguageAccessFilter.doFilterInternal (LanguageAccessFilter.java:87) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter (OncePerRequestFilter.java:106) org.springframework.orm.jpa.support.OpenEntityManagerInViewFilter.doFilterInternal (OpenEntityManagerInViewFilter.java:180) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter (OncePerRequestFilter.java:106) org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter.doFilterInternal (CharacterEncodingFilter.java: 88) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter (OncePerRequestFilter.java:106) com.rhhz.base.util.XssFilter.doFilter (XssFilter.java:46)
Примечание Полная трассировка стека основной причины доступна в журналах сервера.
Apache Tomcat / 7.

Участникам съемки на фоне храма Василия Блаженного дали по 10 месяцев колонии

На птицефабрике «Боровская» снова найдены многочисленные нарушения. Теперь – в филиале Голышманово.

Мусорные подпольщики: «Утилизирующая компания» и К⁰ нелегально работают по «лицензиям» Природнадзора Югры

Рейтинг новости:

Похожие:

Губернатор Комарова высказалась об объединении регионов «матрешки»

Сбербанк в третий раз за текущий год повысил ставки по ипотеке

Во вторник в ХМАО ожидается пасмурная погода и снег

В Астрахани полицейские устроили погоню за водителем-подростком

Анализ CoAP на транзакционной основе; Включен блочный режим передачи.

Технологические особенности Интернета вещей в медицине: систематическое картографическое исследование

1. Введение

2. Материалы и методы

2.1. Вопросы исследования

2.1.1. Ежегодная тенденция публикаций (RQ 1)

2.1.2. Носимые технологии (RQ 2)

2.1.3. Облако (RQ 3)

2.1.4. Технологии беспроводной связи (RQ 4)

2.1.5. Протоколы обмена сообщениями (RQ 5)

2.1.6. Методы безопасности (RQ 6)

2.1.7. Микроконтроллеры (RQ 7)

2.1.8. Платы для разработки (RQ 8)

2.1.9. Операционные системы (ОС) для мобильных устройств / Интернета вещей (RQ 9)

2.1.10. Языки программирования (RQ 10)

2.2. Критерии включения-исключения

2.3. Стратегия поиска и источники данных

2.4. Сборник исследований

2.5. Извлечение данных

3. Результаты

3.1. Ежегодная тенденция публикаций (RQ 1)

3.2. Носимые технологии (RQ 2)

3.3. Технологии беспроводной связи (RQ 3)

3.4. Протоколы обмена сообщениями (RQ 4)

3.5. Облако (RQ5)

3.6. Методы безопасности (RQ 6)

3,7. Микроконтроллеры (RQ 7)

3.8. Платы для разработки (RQ 8)

3.9. Операционные системы для мобильных устройств и Интернета вещей (RQ 9)

3.10. Языки программирования (RQ 10)

4. Обсуждение

4.1. Медицинская модель Интернета вещей

4.1.1. Уровень устройства и сенсора

4.1.2. Сетевой уровень

4.1.3. Уровень облачного сервера

4.1.4. Уровень приложений

4.2. Ежегодный тренд публикаций

4.3. Ограничения нашего исследования

5. Выводы

Конфликт интересов

Благодарности

Дополнительные материалы

Публикации — Center for Speckled Computing

2015

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

Состояние HTTP 500 — внутренняя ошибка сервера

Apache Tomcat / 7.

Оставить комментарий Отменить ответ