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（高级研究趋势国际趋势ICTAR 2024，2024年11月22日至23日，2024年）ATIF/参考：Kabaoğlu，M。E。和Uçar，M。H。B.（2024
（高级研究ICTAR 2024年2届国际趋势会议，2024年11月22日，2024年）ATIF/参考：Kabaoğlu，M。E.＆Uçar，M。H. B.（2024）。使用人工神经网络以IOMT驱动的非侵入性葡萄糖测量。 国际高级自然科学与工程研究杂志，8（10），340-348。 摘要 - 1型糖尿病患者（糖尿病）必须经常监测其血糖水平以控制其病情。 由于传统的血糖测试引起的困难和不适，此过程变得具有挑战性。 为了使此过程更加方便，更少的时间消费，这项研究提出了一种基于医学事物Internet（IOMT）的非侵入性葡萄糖监测系统，该系统提供了一种更具用户友好和无痛的替代方案。 提出的系统使用连接到ESP32微控制器的光传感器从用户的指尖收集光强度数据。 此数据使用FastApi将其通过人工神经网络（ANN）处理到远程服务器。 通过分析光吸收和葡萄糖浓度之间的关系，ANN模型估计了葡萄糖水平，从而消除了对浸润性血液测试的需求。 这种方法为传统方法提供了开创性的替代方案。 初始结果证明了系统的实时葡萄糖监测能力，尽管观察到诸如对外部因素（例如手指压力）的敏感性。使用人工神经网络以IOMT驱动的非侵入性葡萄糖测量。国际高级自然科学与工程研究杂志，8（10），340-348。摘要 - 1型糖尿病患者（糖尿病）必须经常监测其血糖水平以控制其病情。由于传统的血糖测试引起的困难和不适，此过程变得具有挑战性。为了使此过程更加方便，更少的时间消费，这项研究提出了一种基于医学事物Internet（IOMT）的非侵入性葡萄糖监测系统，该系统提供了一种更具用户友好和无痛的替代方案。提出的系统使用连接到ESP32微控制器的光传感器从用户的指尖收集光强度数据。此数据使用FastApi将其通过人工神经网络（ANN）处理到远程服务器。通过分析光吸收和葡萄糖浓度之间的关系，ANN模型估计了葡萄糖水平，从而消除了对浸润性血液测试的需求。这种方法为传统方法提供了开创性的替代方案。初始结果证明了系统的实时葡萄糖监测能力，尽管观察到诸如对外部因素（例如手指压力）的敏感性。这些发现证明了通过实现更连续，舒适和有效的葡萄糖监测来整合物联网技术和机器学习以改善糖尿病护理的潜力。这项研究中提出的系统是开发用于糖尿病管理的可及以患者的工具的一步。
ordrai protect
现代网络安全景观正在迅速发展，攻击跨越了它，物联网，IOMT和OT环境之间的传统界限。安全团队努力获得所有连接设备的可见性，包括未经管理的40％的设备，并未被发现创建安全盲点。认识到未经授权的数据流或互联网通信提出了另一个挑战，因为识别并减轻了对关键任务设备的威胁而不会破坏基本操作的威胁。
8年级演示日计划2025
AIMTI的方法通过提供确保患者数据完整性和操作安全的解决方案来解决确保IOMT生态系统的关键需求。在此项目中开发的易于安装的软件补丁，使过时的旧版系统安全且值得信赖。结合了AI和模糊逻辑，该解决方案提供了实时和适应性的安全措施，以防止不断上升的网络威胁并增强连接的医疗设备的安全性。此解决方案不需要任何基础设施更改，并且将独立于设备，这使其可扩展。
使用计算智能和集成学习实现高效肺癌检测
肺癌是当代癌症相关死亡的主要因素，预计其将持续产生长期影响。及早发现症状对于有效治疗至关重要，这凸显了创新疗法的必要性。许多研究人员已经在这一领域开展了大量工作，但高假阳性率和高检测准确率等挑战仍然使准确诊断变得复杂。在这项研究中，我们旨在开发一种生态考虑的肺癌治疗原型模型，通过利用计算智能的最新进展来最大限度地提高资源利用率。我们还提出了一个基于医疗物联网 (IoMT) 的以消费者为中心的集成框架来实施建议的方法，为患者提供适当的护理。我们提出的方法采用逻辑回归、MLP 分类器、高斯 NB 分类器和使用 K 均值和模糊逻辑的智能特征选择来增强肺癌数据集中的检测程序。此外，通过投票分类器结合了集成学习。通过网格搜索的超参数调整提高了所提模型的有效性。通过与现有 NB、J48 和 SVM 方法的比较分析，证明了所提出的模型的性能，准确率达到 98.50%。这种方法带来的效率提升有可能节省大量时间和成本。这项研究强调了计算智能和 IoMT 在开发有效、资源高效的肺癌疗法方面的潜力。
生物医学工程
S.Course Title Semester L-T-P-C 1 Anatomy and Physiology 1 3-0-2-4 2 Medical Physics 2 3-0-0-3 3 Bioscience for Medical Engineering 2 3-0-2-4 4 Control system for Biomedical engineering 3 3-0-0-3 5 Sensors and Measurements 3 3-0-0-3 6 Core Course Project-I 3 0-0-2-1 7 Biomedical Instrumentation 4 3-0-2-4 8生物学技术4 3-0-0-3 9核心课程项目-II 4 0-0-2-1 10医学成像系统5 3-0-0-3 11生物材料5 3-0-0-0-3 12嵌入式C和IOMT 5 3-0-2-4 13医疗图像处理6 3-0-2-4 17医疗保健分析6 3-0-0-3 18核心课程项目-IV 6 0-0-2-1总数52
穆罕默德·里兹万·莫卧儿
1. 嫦娥六号月球立方体卫星任务（2022-）a. 角色：项目联合负责人 b. 作为机会的一部分，IST 团队开发并从嫦娥六号轨道器发射了一颗立方体卫星，这是向 APSCO 成员国提供的机会的一部分。 2. 医疗物联网 (IoMT) 设备的无线电力传输 (2021) a. 角色：项目负责人 i. 我们正在研究用于 IoMT 的植入式医疗设备 (IMD) 的无线充电，用于植入医疗植入物的患者， 3. 芬兰可持续空间卓越中心 (FORESAIL) (2018-2020)：Foresail-1、Foresail-2 和 Aalto-3 立方体卫星任务。a. 角色：项目成员 i。作为该项目的一部分，阿尔托大学、赫尔辛基大学、图尔库大学和 FMI 共同协调设计和发射了一系列在 LEO 和 GTO 中携带科学有效载荷和用于脱轨的电等离子制动器的立方体卫星。Foresail 1 已于 2022 年 5 月成功发射。4. ESA 未来地球观测小型卫星微波仪器 (2018 年 4 月 - 2020 年) a. 角色：团队成员 i。在这个由 Harp Technologies 协调的项目中，阿尔托大学参与了各种小型卫星任务的任务设计和平台设计。5. 纳米卫星的低成本标准化平台设计 (2019- 2022) a. 角色：首席研究员 i。项目价值 PKR。 940 万美元，最近由高等教育委员会 (HEC) 根据国家大学研究计划 (NRPU) 授予，用于设计和开发低成本小型卫星平台 6. APSCO 学生小型卫星项目 (SSS)，(2016- 2021) http://www.apsco-sss.com/
当前和新出现的医疗保健网络威胁...
在过去十年中，医疗行业从技术进步中受益匪浅，医疗护理取得了重大进展，可用于拯救生命的信息范围也更加广泛。然而，这些进步带来了更大的互联互通和基于云的基础设施，使该行业成为恶意威胁行为者的目标。医疗行业尤其面临风险，因为系统中存储的敏感个人身份信息 (PII) 的价值、医疗物联网 (IoMT) 的增加、网络安全保护不足、数据透明度的需求以及员工意识培训无效。通常，医疗保健提供者依赖于遗留系统；过时的计算机系统仍在使用中，提供的保护较少，更容易受到攻击。iii
对医疗保健的零信任？是的。和修剪供应商的负担
医疗设备中挽救生命的创新对于当今的医疗保健至关重要，但它们通常是互联网和攻击者开放的。拥有22,000个IOMT设备和18,000个终点，圣卢克大学健康网络一直在不经常更新的电子表格上跟踪网络资产和设备。另外，供应商将无需任何授权即可将新设备插入网络。他们需要一种准确，可验证的方法来了解其网络上的任何设备在何处，何时何地。输入跨越平台。与Microsoft的安全解决方案套件（包括端点检测和保护技术）无缝和广泛集成。结果？全面的安全套件正在获得获得Hitrust认证的道路，并且是避免违规的Hitrust认证环境中99.4％的一部分。
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EMR / EHR软件（本地，云）。牙科实践管理（本地，云）。眼练习MGMT软件（本地，云）。远程医疗网络和移动应用程序（仅限云）。DICOM + PACS服务器软件（本地，云）。DICOM图像查看器软件（本地，云）。DICOM图像查看器专业人士（本地，云）。医院信息MGMT软件（本地，云）。诊所 /患者MGMT软件（本地，云）。药店MGMT软件（本地，云）。医生 /患者约会预订（本地，云）。实验室信息MGMT软件（本地，云）。放射学信息MGMT软件（本地，云）。医疗保健数据库迁移服务（ETL）。HL7消息传递和互操作解决方案。LMS放射学学习MGMT系统（本地，云）。远程（tele）患者监控解决方案（IOMT）。
文章详细信息文章类型：收到的研究文章日期：2024年12月26日接受日期：2025年1月17日发布日期：1月20日，2月2日，2
抽象的高级技术，尤其是尖端技术，越来越多地用于医疗保健中，因为它们可以带来许多好处，从而增强医疗服务和医疗保健提供的竞争力。但是，在利用这些技术时，存在漏洞，网络风险和网络安全挑战。本文涉及医疗保健领域的主要高级技术，包括由于使用的利益和网络安全的危险。这些技术包括云，区块链，远程医疗和远程医疗；物联网（物联网），医学事物互联网（IOMT），卫生互联网事物（IOHT），移动健康（M-健康），可穿戴设备； 3D打印/添加剂制造，大数据/大数据分析；人工智能（AI）/机器学习（ML）/深度学习（DL）和机器人技术。数据安全性，隐私和所有权是医疗保健中高级技术时面临的主要挑战。