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研发了远程医疗模拟（IoMT）系统，系统地结合混合现实（MR）、5G云计算和生成对抗网络（GAN）实现肺癌远程实施。收集曲靖和德宏90例肺栓塞（PE）阳性肺癌患者和1372例肺癌对照组的患者特异性数据，通过5G进行传输和预处理。采用一种新型基于鲁棒辅助分类器生成对抗网络（rAC-GAN）的智能网络，实现肺癌PE预测模型。为了提高远程手术实施的准确性和沉浸感，利用基于数字孪生的5G MR引导线索，将感知层的实时手术室视角和手术导航图像投射到应用层的外科医生头盔上。新型智能IoMT系统的曲线下面积（AUC）准确率分别为0.92和0.93。此外，从我们的 rAC-GAN 模型中学习到的致病特征与统计流行病学结果高度一致。所提出的智能 IoMT 系统在处理云中心的大量临床数据时产生了显着的性能改进，并为基于数字孪生的手术实施展示了一种用于远程医疗数据传输和深度学习分析的新框架。
使用 rAC-GAN 进行手术模拟的数字孪生 IoMT 系统
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