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![arxiv：2403.01100V1 [CS.CR] 2024年3月2日](/simg/a\a7fccfb5fa86285fb2fe35c99741d6be344a2e79.webp)
arxiv：2403.01100V1 [CS.CR] 2024年3月2日
摘要。6G将通过新兴的分散计算和安全的通讯技术来满足未来数字医疗系统的要求。数字医疗保健解决方案采用了许多低功率和资源约束的连接事物，例如医学事物（IOMT）。但是，当前的数字医疗保健解决方案将面临两个主要挑战。首先，拟议的解决方案基于传统的IoT-Cloud模型，该模型将面临延迟和可靠性挑战，以满足数字医疗保健的期望和要求，同时潜在地造成了沉重的网络负载。sec-ond，由于缺乏在这些设备中没有适当安全性的资源造成的IOMT固有局限性，现有的数字医疗保健解决方案将面临安全挑战。因此，在这项研究中，我们提出了一个分散的自适应安全体系结构，以成功地部署数字医疗保健。提议的体系结构利用边缘云连续性来满足性能，效率和可靠性。它可以在运行时调整安全解决方案，以满足IOMT设备的有限容量，而不会损害关键数据的安全性。最后，研究概述了验证拟议的安全体系结构的全面方法。
人类和动物数字健康平台的未来
摘要电子健康（EHealth）已成为现代医疗保健变化的关键驱动力，重塑了收集，处理和利用医疗信息的方式。e-Health包括旨在改善医疗保健提供，管理和可访问性的数字解决方案。医学互联网（IOMT）特别专注于建立医疗设备和传感器之间的连接，以收集和传输与健康相关的数据。其主要目标是通过促进实时监控，采用数据分析并整合智能医疗设备来增强医疗保健。IOMT，更广泛地，eHealth正在产生积极的结果，促使其扩展到动物领域的应用。最近的技术进步有助于健康平台的整合，从而促进了人类和动物健康之间的联系以改善幸福感。本文介绍了一个概念框架，该框架综合了中间数据采集管道中的主要活动。该框架是从对人类医疗保健IOMT领域中最新技术的分析得出的。此外，本文探讨了eHealth概念在动物领域的应用。在解决人类和动物健康方面，本文总结了这些技术将这些技术完整整合到日常生活中所需的杰出问题。
研究论文利用人工智能 (AI) 技术提高患者参与度和医疗保健服务
医疗 4.0 的出现开启了一个新时代，人工智能 (AI)、机器人技术、医疗物联网 (IoMT) 和数据分析等技术无缝集成，探索它们对医疗数字化和创新的共同影响。这种合作可以提高自动化程度、预测性维护、机器人之间的团队合作、更好的质量控制和增强的供应链运营，从而实现更明智的决策并提高效率和灵活性。人工智能、机器人技术、数据分析和 IoMT 的无缝集成为人机协作、远程医疗、移动医疗、电子医疗、质量保证和更高效的医疗服务引入了创新方法，可根据个人患者特征量身定制治疗方案。医疗 4.0 的引入
基于区块链和雾计算技术制定先进的医疗物联网安全协议
物联网 (IoT) 已成为科学和实际生活中的基本轴线之一。其重要类型之一是医疗物联网 (IoMT)。由于收集大量医疗数据、深度学习和云计算的技术进步迅速，它被认为是最强大、最持久、最方便和最可用的应用之一。IoMT 是一个集成的生态系统，包含互连的医疗传感器、计算机系统和临床系统。近年来，由于医疗服务和医疗保健的质量和效率面临重大挑战，它受到了极大关注 [1]。此外，医疗保健系统的集成可以减少诊断和临床错误和成本，增强患者护理，减轻医生和医护人员的负担，并检测可能使系统遭受网络攻击的错误。联网医疗保健系统通常容易受到来自网络服务器和外围设备的安全、隐私和可用性威胁 [2]。
通过轻量级端到端技术实现高效的脑肿瘤检测...
摘要：在医学成像领域，深度学习取得了长足进步，尤其是在脑肿瘤诊断方面。医疗物联网 (IoMT) 使得将这些深度学习模型结合到先进的医疗设备中成为可能，以实现更准确、更高效的诊断。卷积神经网络 (CNN) 是一种流行的脑肿瘤检测深度学习技术，因为它们可以在大量医学成像数据集上进行训练，以识别新图像中的癌症。尽管深度学习具有更高的准确性和效率等优点，但它也存在一些缺点，例如计算成本高以及由于训练数据不足而导致结果出现偏差的可能性。需要进一步研究以充分了解深度学习在 IoMT 脑肿瘤检测中的潜力和局限性，并克服与实际实施相关的障碍。在这项研究中，我们提出了一种新的基于 CNN 的脑肿瘤检测深度学习模型。建议的模型是一个端到端模型，与早期的深度学习模型相比，它降低了系统的复杂性。此外，我们的模型很轻量，因为与其他以前的模型相比，它由较少的层构成，这使得该模型适合实时应用。准确率快速提高（二分类准确率为 99.48%，多分类准确率为 96.86%）的乐观结果表明，新的框架模型在比赛中表现出色。这项研究表明，所提出的深度模型在检测脑肿瘤方面优于其他 CNN。此外，该研究还提供了一个用于安全传输医学实验室结果的框架，并提出了安全建议，以确保 IoMT 的安全。
文章：雾计算驱动的电子医疗应用的人工智能框架
摘要：人工智能 (AI) 是一种革命性的范式，它为每个人提供了基于第六代 (6G) 边缘计算的电子医疗服务。因此，本研究旨在推动基于人工智能的经济高效的医疗保健应用。信息物理系统 (CPS) 是互联网世界的关键参与者，人类及其个人设备（如手机、笔记本电脑、可穿戴设备等）为医疗保健环境提供了便利。整个医疗领域中传感器和执行器的数据提取、检查和监控策略都由云技术推动，以吸收和接受整个新兴革命浪潮。对来自传感器设备的大量数据进行高效和准确的检查在带宽、延迟和能源方面造成了限制。由于医疗物联网 (IoMT) 的异构性，驱动的医疗保健系统必须智能、可互操作、融合和可靠，以提供普及且经济高效的医疗保健平台。不幸的是，由于功耗较高和数据包传输率较低，在联网医疗中实现可互操作、收敛和可靠的传输具有挑战性。在这种情况下，本文有四个主要贡献。第一个贡献是开发单芯片可穿戴心电图 (ECG)，并借助模拟前端 (AFE) 芯片模型（即 ADS1292R）来收集 ECG 数据，以使用基于物联网的信息物理系统 (CPS) 检查老年或慢性病患者的健康状况。第二个贡献提出了一种基于模糊的可持续、可互操作和可靠算法 (FSIRA)，这是一种智能和自适应决策方法，可根据所选参数对急诊和危重患者进行优先排序，以合理的成本提高医疗质量。第三个贡献是提出了一种用于移动和联网医疗的特定基于云的架构。第四个贡献是在可靠性、数据包丢失率、收敛性、延迟、互操作性和吞吐量之间找到适当的平衡，以支持自适应 IoMT 驱动的联网医疗。经过检验和观察，我们提出的方法优于传统技术，因为它提供了高可靠性、高融合度、互操作性，以及从医疗健康角度分析和解释系统准确性的更好基础。对于 IoMT，启用医疗云是需要关注的关键因素，因为它还面临着带宽减少、延迟增加和能耗增加的巨大障碍。因此，我们提出了在 6G 平台上面向 IoMT 的智能医疗的带宽、互操作性、可靠性、延迟和能耗之间的数学权衡。
引用：Rajagopal S、Rajkumar S、Subramaniam S、Soangra R。先进计算解决方案在医疗保健系统中的应用 - 第 3 部分。Open Biomed
软计算解决方案集成了医疗物联网 (IoMT)、移动计算、医学图像处理、生物信号处理、网络安全、加密和医疗保健应用的网络安全。基于软计算的服务广泛应用于医疗保健行业，用于疾病诊断和预测、健康数据分析、药物发现和开发等。各种软计算技术与新兴的基于 IoMT 的区块链技术的系统集成对于改善远程患者健康监测、决策和关键医疗数据安全具有巨大潜力。此外，软计算解决方案可以解决几个问题，例如提高用户依从性所必需的数据的严重限制。此外，这些问题还包括资源限制、传输可靠性、安全性和不同平台之间的互操作性。此外，还存在许多挑战，如医疗保健系统与移动平台的集成、异构网络上的实时连接、安全性、隐私等。我们当前的医疗保健系统应对当前形势的能力主要依赖于先进的医疗技术，例如远程医疗、聊天机器人、人工智能 (AI)、人工智能 (AR)、虚拟现实 (VR) 和远程医疗 (AR)，以构建以患者为中心的安全医疗保健系统。因此，本期专题关注计算领域的最新发展
疏浚淘洗试验 (DRET) 开发
本报告中描述的工作由以下博士在 1988 至 1990 财年期间进行。北卡罗来纳大学教堂山分校环境科学与工程系 Francis A. DiGiano、Cass T. Miller 和 Jeyong Yoon 先生根据与水资源工程组 (WREG) 签订的合同 DACW39-88-K-0063 和 DACW39-88-K-0063-P00005 开展工作，该组目前为工程应用分部 (EAB)、环境工程部 (EED)、环境实验室 (EL)、美国陆军工程兵水道实验站 (WES)。这些合同由 Donald F. Hayes 博士监督，他在合同期间就职于 WREG，目前就职于犹他大学土木工程系。这项工作的资金最初由工作单位 #32433 提供，该单位名为“疏浚过程中的污染物释放控制”，隶属于改进操作和维护技术 (IOMT) 研究计划。合同期间的行政监督由 WREG/EAB 负责人 John J. Ingram 博士、EED 负责人 Raymond L. Montgomery 博士和 EL 主任 John Harrison 博士提供。IOMT 项目经理是 WES 水力学实验室的 E. Clark McNair, Jr. 先生和 Robert F. Athow 先生。
疏浚淘洗试验（DRET）开发
本报告中描述的工作由以下博士在 1988 至 1990 财年期间进行。北卡罗来纳大学教堂山分校环境科学与工程系 Francis A. DiGiano、Cass T. Miller 和 Jeyong Yoon 先生根据与水资源工程组 (WREG) 签订的合同 DACW39-88-K-0063 和 DACW39-88-K-0063-P00005 开展工作，该组目前为工程应用分部 (EAB)、环境工程部 (EED)、环境实验室 (EL)、美国陆军工程兵水道实验站 (WES)。这些合同由 Donald F. Hayes 博士监督，他在合同期间就职于 WREG，目前就职于犹他大学土木工程系。这项工作的资金最初由工作单位 #32433 提供，该单位名为“疏浚过程中的污染物释放控制”，隶属于改进操作和维护技术 (IOMT) 研究计划。合同期间的行政监督由 WREG/EAB 负责人 John J. Ingram 博士、EED 负责人 Raymond L. Montgomery 博士和 EL 主任 John Harrison 博士提供。IOMT 项目经理是 WES 水力学实验室的 E. Clark McNair, Jr. 先生和 Robert F. Athow 先生。
有效的深度学习模型，用于隐私保护
摘要医学事物（IOMT）由于当前的AI进步，在医疗保健应用中变得越来越普遍，有助于改善我们的生活质量并确保可持续的卫生系统。具有切割边缘科学能力的IOMT系统能够检测，传输，学习和推理。结果，这些系统在包括脑肿瘤检测在内的一系列医疗保健应用中被证明非常有用。提出了一种基于深度学习的方法，用于鉴定脑肿瘤患者和正常患者的MRI图像。在这种方法中应用了基于形态学的分割方法，以在MRI图像中分离肿瘤区域。综合神经网络，例如LENET，MOBILENETV2，DENSENET和RESNET，是最有效的神经网络。建议的方法适用于从多家医院收集的数据集。使用多种指标评估所提出的方法的有效性，包括准确性，特异性，灵敏度，召回和f得分。根据绩效评估，LENET，MOBILENETV2，DENSENET，RESNET和EFIDENENET的准确性分别为98.7％，93.6％，92.8％，91.6％和91.9％。与现有方法相比，LENET的性能最佳，平均精度为98.7％。