ENABLING CAPTURE, TRANSMISSION AND RECONSTRUCTION OF RELATIVE CAUSITIVE CONTEXTURAL HISTORY FOR RESOURCE-CONSTRAINED STREAM COMPUTING APPLICATIONS

• Main Authors: MISRA, ARCHAN, ROY CHOWDHURY, ATANU, FALCHUK, BENJAMIN
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 07.04.2011
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATIONTECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING ORPROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA; INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTEDFOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS; PHYSICS

A scalable middleware for supporting energy-efficient, long-term remote health monitoring and the capture and transmission of relative causative contextual history where data is collected using physiological sensors and transported back to the middleware through a mobile device serving as a gateway. The key to energy efficient operations lies in the adoption of an Activity Triggered Deep Monitoring paradigm, where data collection episodes are triggered only when the system is determined to possess a specified set of causative contexts. The system supports on-demand collection of causative contextual history using a low-overhead provenance collection sub-system. In a preferred embodiment the behavior of this sub-system is configured using an application-defined context composition graph. The resulting causative context history stream provides valuable insight into the states and conditions surround sensor readings and allows improved human interpretation of the 'episodic' sensor data streams. L'invention porte sur un logiciel médiateur extensible pour prendre en charge une surveillance de la santé à distance, à faible consommation d'énergie et à long terme, et la capture et la transmission d'un historique de contexte causal relatif, dans lequel des données sont collectées à l'aide de capteurs physiologiques et transportées en retour vers le logiciel médiateur par l'intermédiaire d'un dispositif mobile servant de passerelle. La clé pour des fonctionnements à faible consommation d'énergie réside dans l'adoption d'un paradigme de surveillance profonde déclenchée par l'activité, où des épisodes de collecte de données sont déclenchés uniquement lorsque le système est déterminé comme possédant un ensemble spécifié de contextes causaux. Le système prend en charge une collecte à la demande d'un historique de contexte causal à l'aide d'un sous-système de collecte de provenance à surdébit faible. Dans un mode de réalisation préféré, le comportement de ce sous-système est configuré à l'aide d'un graphique de composition de contexte défini par l'application. Le flux d'historique de contexte causal résultant fournit un aperçu utile des états et des conditions autour des lectures de capteurs et permet une interprétation humaine améliorée des flux de données de capteurs « épisodiques ».