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Sarahome的开发
早期发作（EOA）一词包括一组异质的神经系统疾病，具有遗传或获得的Aetiol-ogy，其特征是平衡，步态和协调障碍，在25年之前发病[1]。eaos是罕见的条件（估计的欧洲流行率26/10 0,0 0 0 0）[2]，此外，它们代表了导致残疾人残疾和高成本的严重严重的异质性疾病，这些疾病仍然缺乏有效的表现和特定的积分措施[3-5]。共同使用的共济失调疾病的临床评分是共济失调评估和评级的量表[6]。量表由与步态，姿势，坐姿，语音，协调相关的8个项目组成（手机练习测试，鼻子 - 手机测试，手快速交替运动和脚跟刺测试）。通常，临床量表基于外部检查员对特定任务的主观评估和毕业。因此，地板和天花板效应或评估者间的可变性限制了可靠性以及并发神经系统障碍的存在（例如运动障碍）[7]。此外，萨拉（Sara）是年龄依赖的，实际上它在11岁以下的患者中失去了准确性，并且缺乏准确性，尤其是在检测疾病严重程度的较小变化方面[1，8，9]。在过去的几年中，新型技术，包括计算机相互之间，视频游戏或“严肃游戏”以及可穿戴的传感器，在神经病学和神经疗法中的临床和实验应用中都出现了[10-14]。虽然这种技术的潜力无疑是很高的，但它们在医疗领域的实际应用将其潜在用户的接受下属。“医学事物的互联网”（IOMT）和信息通信技术（ICT）的出现，这些信息允许对此类设备的遥控器和与临床医生的实时通信进一步促进了传统的医疗保健系统[15，16]。这种技术的目标之一是确定新的可靠结果，这可以改善疾病课程的评估或对治疗干预措施的反应，超过基于临床仪器的限制[17]。近年来，已经有两种设备Microsoft Kinect和Leap运动控制器（LMC）据报道，这些设备最初是用于娱乐的，但后来用于康复[11，12，18，19]和临床评估[20，21]。的确，尽管在与工作有关的环境中进行了高度讨论和建模技术接受[22-26]，但这在很大程度上仍未在临床框架中。迄今为止，已经开发了一份特定的问题来评估老年人和残疾人的技术接受程度[27，28]。在这里，我们采用了新型的低成本技术来开发一种用于自动评估共济失调患者的工具，塑造了SARA的结构，以提高准确性，而不是常规管理的临床分数获得的精确度，并提高了无需训练有素的病人而提高可行性。然后，我们进行了一项试点研究，以测试临时问卷的可行性和可接受性，以评估其在临床实践中的未来翻译。尤其是在第一次，我们将Kinect，LMC和IOMT范式组合起来，以生成一种创新的系统（我们称为“ Sara-Home”），以在患者的标准化和客观的量化患者中，即使在非医疗环境中也是如此。
确保物联网设备之间的医疗信息传输：基于量子步行，DNA编码和混乱的创新混合加密方案
由于广泛使用先进的通信技术和无线传感器网络，例如医疗互联网（IOMT），健康信息交换技术（HIET），医疗保健互联网事物（IOHT）和Health IOT（HIOT），医疗保健行业已经进行了转变。这些技术导致医疗数据（尤其是医学成像数据）在各种无线通信渠道上的传输增加。但是，通过不安全的互联网渠道（如互联网和通信网络）（如5G）传输高质量的彩色医学图像，带来了可能威胁患者数据隐私的重大安全风险。此外，此过程还可能负担通信通道的有限带宽，从而导致数据传输延迟。为了解决医疗保健数据中的安全问题，研究人员将大量关注放在医疗图像加密上，作为保护患者数据的一种手段。本文提出了一种彩色图像加密方案，该方案集成了多个加密技术，包括替代量子随机步行，受控的魔方立方体变换，以及椭圆曲线加密系统与山地密码（ECCHC）的集成。所提出的方案通过分层固定尺寸的平面来创建常规立方体，从而将各种明文图像划分。每个平面沿逆时针方向旋转，然后进行行，柱和面部交换，然后进行DNA编码。将用DNA编码的图像立方与混沌立方通过DNA结合在一起，并选择了几个随机DNA序列以进行DNA突变。进行DNA突变后，然后使用DNA解码编码的立方体。提出的方法具有通过使用无限大的立方体加密无限尺寸和数字的2D图像的理论能力。已通过各种实验模拟和网络攻击分析对所提出的图像加密方案进行了严格测试，这显示了所提出的加密方案的效率和可靠性。
2024 年风险最高的联网设备
2024 年，攻击者将跨越孤岛，在各种设备、操作系统和嵌入式固件中寻找切入点。如今，网络设备已成为超过端点的最危险的 IT 设备类别。威胁行为者在路由器和无线接入点中发现新的漏洞 — — 并在大规模活动中迅速利用它们。同样，存在漏洞的 IoT 设备数量比一年前增长了 136%。还有一个值得关注的新兴高风险设备领域：工业机器人。专用操作系统也令人担忧：我们的数据显示，有超过 2,500 个独特版本需要管理。相反，也有一些积极的消息值得报道：医疗行业对设备安全的投资有助于降低一年前的风险。在其他积极的垂直新闻中，几乎每个行业都减少了 Telnet 暴露并增加了 SSH 的使用。然而，医疗保健无疑会在 2024 年感受到重大勒索软件攻击的痛苦，尤其是在美国。与此同时，医疗物联网 (IoMT) 已将风险位置转移至运营技术，并上升为风险设备等级。自 2021 年以来，我们已经确认有大量常见的风险设备嫌疑人。例如，可编程逻辑控制器 (PLC) 和 VoIP 设备始终处于不稳定状态。它们一直进入我们的风险名单，因为这些设备要么本质上不安全，要么安全协议和配置被忽略。安全领导者和团队有责任在这些分散的资产环境中进行智能和更多控制的管理——即使在活动异常时也是如此。主要发现 Forescout Research – Vedere Labs 一直在使用直接来自近 1900 万台设备的数据来报告组织网络中最危险的设备。今年是我们第四份年度报告。
机器人头
关于FDP：有关人工智能（AI）的教师开发计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像和物联网应用程序将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识以及它如何适用于具有多个安全应用的医学成像和物联网技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，专注于使用AI和IoT进行医学成像，这有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。AI通过基于面部识别，虹膜识别，指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法，在计算机视觉中起关键作用。通过动手活动和现实世界的例子，与会者将获得实用技能，以有效地使用AI在教学和研究中使用不同的算法。在计划结束时，参与者将准备将AI工具整合到他们的工作中，提高他们通过现代技术来教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容：•物联网体系结构，通信协议，计算机视觉简介，大数据分析，IIT，生物医学和医学图像分析应用程序。•机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法，神经网络和应用。•深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用。•张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。•CNN架构用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现。•IOMT，AI/IOT用于医疗保健监测，精密农业，医疗诊断，工业应用。•用于生物医学成像，CT扫描/MRI/X射线图像分析，眼底和医学图像分类的AI/ML。•活动识别，对象检测/跟踪算法（例如Yolo等），诸如UNET等分段算法等。•使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。•使用Python/Matlab的动手会话。主持此计划的教师：该计划将由NIT Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。注册费细节：教师和研究学者Rs.750/ - 行业参与者Rs.2250/ -
研讨会系列
摘要：尽管工程，纳米技术，医学，生物学和人工智能计算方面取得了重大进步，但这些学科之间的整合差距显着阻碍了医疗实践的效率和演变，包括患者监测，诊断和治疗方法。解决这些关键瓶颈对于在精密医学时代的时代迎来至关重要。我们通过开发创新，最先进的，具有成本效益，可扩展，智能，易于使用和准确的基于纳米技术的设备（IOMT）设备的创新，最先进的，可扩展的，智能的，智能，智能，易于使用，智能，智能，智能，智能，智能，智能，智能，智能，智能，智能，智能，智能，智能，智能，智能，智能研究的努力。这些下一代设备旨在将生物医学研究转化为精密医学中的先进预防，诊断和治疗策略。我们的方法涉及开发一类新的智能纳米/微生物电子设备，这些设备可穿戴和便携，旨在获取有关人体动态健康状况的高度特定信息。这些设备的设计旨在通过物理传感器进行全面和同时评估时间序列的生理和分子谱，以用于临床相关的生理生物信号和电化学传感器，以检测临床相关的生物标志物，包括分泌物，养分，养分，养分和药物供应，并促进了临床相关的生物标志物。我们目前的研究重点是两个主要方向：首先，我们正在开发智能，柔软，无创，多模式和灵活的纳米/微生物可穿戴设备。Biosketch：Esfandyar-Pour博士获得了他的硕士学位。通过新兴制造技术（例如3D纳米材料打印）结合功能性纳米材料，并得到智能计算技术以及智能，无线，发电的电子系统的支持，这些设备促进了正确标记的正确标记的时间 - 时间序列的健康数据。这些数据将使用大数据计算技术和感官数据分析方法进行解析，从而提供交互式实时反馈。这可以捕获个性化的健康基线，并促进对健康异常的可靠预测。其次，我们正在开发模拟3D-In-bimicking的器官和芯片设备的开发，将它们与软生物电子学集成在一起。这种方法旨在使电子设备与器官/组织模型进行连接，从而克服无机电子和有机生物系统之间的长期障碍。By embedding soft electronics into these 3D-in-vivo-mimicking models, we aim not only to enhance our understanding of disease mechanisms and drug responses but also to achieve accurate in-vitro disease modeling and therapeutic efficacy assessment through the seamless integration of electronics onto, into, and within these 3D-in-vivo-mimicking-organ models.本演讲将展示这些协同的努力如何实现这些新的生物电子设备和技术，这些设备和技术在促进临床相关，准确的标记，精确的大规模生物标志物数据的收集至关重要的情况下，从人类和人类模型中都具有较大的治疗效果和改进的患者，并标记了均与PRIAPSISPRIING CAIRESISION CAIRESISION CAIRESISION和PRECESISION cORTISSISPRION CAIRESISION。和Ph.D.斯坦福大学（Stanford University）的电气工程专业，随后通过博士后奖学金扩大了他的体验，并在斯坦福大学医学院（Stanford Medical School）担任工程研究。他目前是电气工程与计算机科学，生物医学工程，材料科学与工程以及加利福尼亚大学欧文分校的机械与航空工程系的助理教授。他的跨学科研究小组在智能纳米单位电子学方面的工作无缝地与Precision Medicine中的Pracacal Applipains无缝桥接基础研究。他们着重于以疾病预防，早期诊断和效率治疗的三重目标来启用精确药物的关键bomlenecks。他的贡献获得了多个奖项，包括2023年的DARPA年轻教师Invesagator奖，包括Internaa -Interaaonal Biofabricaon学会，ITSA奖，ITSA奖的早期职业入侵者奖，以及NERVINE INRVINE INNOVATORS之一，在20233年中产生了2023年的影响。Esfandyarpour博士的研究已从各种媒体中宣传了广泛的雷纳诺，包括新的Scienast，Nature News，Science Daily，BBC News，BBC News，Nanomagazine，Nanomagazine，Azosensor News，Pioneering Minds，HealthTechech Insider，Europa Press，Europa Press等。