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智能鞋垫在...
摘要简介：智能鞋垫是一种生物力学设备，由鞋垫中的传感器组成，可用于评估步态模式，足底压力，压力中心，平衡，监测活动以及对运动功能进行定量评估。智能鞋垫的重量轻，导致步态影响最小，这使得获得的测量值更多地反映了我们的自然步态。它可用于辅助生活，医疗保健促进，健身监测/训练，人机相互作用，疾病检测，康复，这也日益增加。的目的：研究的目的是强调智能鞋垫的重要性，以及其在矫形领域的优势，局限性和未来影响。研究设计：文献综述方法：使用Google Scholar，ScienceDirect，PubMed，Cochrane库和参考列表进行了电子数据库搜索。已经使用智能鞋垫，压力感应，糖尿病，扁平脚，中风，帕金森氏症和脚溃疡等关键词对15篇文章进行了审查。此外，对文章的演变进行了审查，其重要性，它们如何成为具有溃疡，扁平脚等常见生活方式病理的患者的革命性手段等。也对文章的优势和缺点进行了审查。结果：研究表明，智能鞋垫可用于评估脚压力测量，步态时空参数提取和佩戴者的步态模式。它还包括跟踪与神经疾病相关的步态异常的应用，检测成人和老年人的步行异常以及患者康复。此外，它可用于活动识别，这主要由用于临床测试翻译，热量估算，日常活动跟踪以及针对特定职业的安全和工作环境的帮助的机器学习支持。此外，它有助于监测糖尿病脚，对数字设备管理的脚手势识别以及游戏中的人机相互作用以及振动鞋垫。讨论：在功能运动期间，智能鞋垫中的运动跟踪传感器提供了实时输入。此外，它支持理想的运动模式，并遵循辅助康复方案。将此数据无线传输到医疗保健专业人员的移动应用程序中，可以实时分析步态模式，压力点和前瞻性问题区域，这可能会改善治疗的决策。传感器与用户的身体接触时，也会监视温度和
使用MM-Wave Radar在车辆中监视生命体征...
近年来，雷达传感器和机器学习的结合改变了生命体征监测，尤其是在医疗保健和汽车行业。本研究使用车辆中的MMWave雷达技术来监视生命体征，这解决了诸如驾驶员疲倦之类的问题。与机器学习集成时，该技术在诸如患者护理设施和车辆舱的设置中提供了非侵入性，保护隐私的生理监测解决方案，同时仍在苛刻的环境中有效地执行。机器学习通过处理大量传感器数据来提高基于雷达的监视的准确性，但是在诸如车辆之类的嘈杂情况下保持精确度很难。本研究通过正确监视驾驶员和乘客来解决这些问题（Ahmed＆Cho，2024）。本演示文稿讨论了硬件限制，实施的解决方案以及与生命体征获取有关的当前软件问题。诸如高斯噪声添加和生成对抗网络（GAN）之类的技术可以提高收集的数据集的准确性和可靠性。自动编码器比Kalman过滤器（例如Kalman过滤器）优选，因为它们可以有效地解决非线性问题并消除噪音和背景。机器学习方法，例如卷积神经网络（CNN）和自校准的长期短期记忆（LSTM），在各种环境条件下对特征提取更有效（Zheng等，2021）。关键字生命体征监视 - MM波雷达 - 机器学习参考Ahmed，S。，＆Cho，S。H.（2024）。传统的自回旋模型对噪声敏感，因此，建议使用诸如时间卷积网络（TCN）之类的机器学习方法来进行信号处理，实时生命体征记录以及无连接传感器而重建心率变异性。研究团队利用了雷达和图形处理机（例如雷森·纳米（Jetson Nano））等尖端硬件解决方案（例如雷森·纳米（Jetson Nano））来应对实时机器学习的挑战（Zhang等，2022）。医疗保健雷达的机器学习：人类生命体征测量和活动识别的最新进展。IEEE通信调查与教程，26（1），461-495。 https://doi.org/10.1109/comst.2023.3334269IEEE通信调查与教程，26（1），461-495。 https://doi.org/10.1109/comst.2023.3334269
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：这个关于医学成像和信号处理应用的人工智能 (AI) 教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解 AI 基础知识以及它如何应用于具有多种安全应用的医学成像和信号处理技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，重点是将 AI 用于医学成像和信号处理技术，这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。AI 在图像/信号处理中起着关键作用，它基于面部识别、虹膜识别、指纹分析和语音识别实现准确而有效的身份验证方法。通过实践活动和现实世界的例子，与会者将获得在教学和研究中有效使用不同算法的 AI 的实用技能。到课程结束时，参与者将准备好将 AI 工具集成到他们的工作中，提高他们使用现代技术进行教学和解决安全挑战的能力。这将通过提高参与者在这些关键领域的专业知识和教学能力而使他们受益。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、生物医学信号处理、生物医学信号分类、信号处理技术和医学图像分析应用简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介，以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于生物医学信号处理、计算机视觉、语音处理和医学成像实现的 CNN 架构。 用于医疗保健、脑机接口、医学诊断、生物识别、情绪识别、活动识别的人工智能。 用于生物医学成像、基于 CT 扫描/MRI 的图像分析、眼底和医学图像分类的 AI/ML。 用于信号处理应用的 AI/ML、EEG/ECG 信号处理、ECG、EEG 和 PPG 信号分析、异常检测。 用于医学信号/图像数据分类的 AI/ML，各种医学图像分析和应用。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究，使用 Python/MATLAB 的动手实践课程。主持本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师主持；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者将受邀在本课程中授课。预计行业演讲者也将作为课程的一部分授课。注册费详情：教师和研究学者 750 卢比/- 行业参与者 2250 卢比/-
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/ -
Munid Alanazi
人类活动识别（HAR）在各种应用中起着至关重要的作用，包括医疗保健，健身跟踪，安全性和智能环境，通过基于传感器和视觉数据对人类行为进行自动分类。本文提交了对HAR利用机器学习，基于传感器的数据和融合方法的全面探索。har涉及通过分析来自加速度计和陀螺仪等传感器的数据来对人类活动进行分类。计算技术和传感器可用性的最新进展已推动了该领域的重大进展，从而使这些传感器集成到智能手机和其他设备中。第一项研究概述了HAR的基本方面，并回顾了现有文献，强调了机器学习应用在医疗保健，田径和个人使用中的重要性。在第二项研究中，重点转移到处理HAR系统的大规模，可变和嘈杂的传感器数据方面的挑战。该研究将机器学习算法应用于KU-HAR数据集，揭示了LightGBM分类器在关键性能指标（例如准确性，精度，回忆和F1得分）中的表现优于其他人。这项研究强调了为改进的HAR系统优化机器学习技术的持续相关性。这项研究突出了未来研究的潜力，以探索更先进的融合技术，以充分利用HAR的不同数据方式。第三项研究的重点是通过采用数据融合技术来克服HAR研究中的共同挑战，例如改变智能手机模型和传感器配置。实验是使用流行的机器学习分类器在KU-HAR和UCI HAR数据集上进行的，包括决策树，随机森林，梯度增强和XGBoost。Xgboost实现了96.83 \％的最高精度，并通过决策水平的融合方法证明了其在对基本人类活动进行分类方面的有效性，从而进一步改善了结果。第四个研究通过将可穿戴传感器数据与视觉数据相结合，深入研究了HAR的多模式融合技术。该研究研究了晚期融合方法在整合传感器和视觉方式方面的性能。传记素描生于沙特阿拉伯利雅得，国王沙特·本·阿卜杜勒齐兹卫生科学大学（KSAU-HS），沙特阿拉伯，2016年，沙特阿拉伯，沙特阿拉伯，
设计可戴式传感系统：行业观点和经验教训
可戴式计算领域的这些最新进展正在彻底改变我们与技术互动的方式，并扩大智能系统无缝集成到我们日常生活中的潜力。苹果于 2016 年推出了首款获得商业成功的 TWS 耳机 [ 2 ]，并被誉为 TWS 市场的开创者。现在，支持 ANC 的耳机的份额正在飙升 [ 3 ]。ANC 耳机为可戴式计算带来了新的亮点。ANC 耳机在耳罩内放置一个反馈麦克风，以感应用户听到的环境噪音。由于这个麦克风听到的噪音与人听到的噪音相似，因此 ANC 电路可以在将结果信号发送到耳机扬声器之前产生抗噪效果。为了改善降噪效果，ANC 耳机进一步利用耳罩外部的前馈麦克风与反馈麦克风协同工作以扩展 ANC 带宽。反馈和前馈麦克风为许多传感应用开辟了新的机遇。例如，当耳机与人耳紧密密封时，就会产生耦合效应 [10]，大大放大耳道中的低频声音。因此，许多可听设备的健康功能可以通过用反馈麦克风被动记录通过耳道传播的身体引起的振动来实现。这一想法在学术界得到了广泛的利用，引发了许多令人兴奋的移动应用，包括心率感应、耳部疾病诊断、呼吸感应、身体活动识别等 [11, 12, 15, 18]。除了上述感知耳戴设备的好处之外，耦合效应是入耳式耳塞可以为音乐播放产生足够的低音响应的根本原因。然而，这种耦合效应是可听设备的致命弱点，它放大了本来就过多的低频声音，例如由于身体运动和风引起的声音，使自己的讲话听起来不自然。当 ANC 电路拾取环境中放大的低频噪声时，这种低频噪声会使麦克风饱和，显著降低目标信号的动态范围，产生可听见的伪影，并使 ANC 电路变得不稳定。不幸的是，低频噪声会损害 ANC 性能，影响音频质量，甚至使 ANC 耳塞产生高音调的啸叫噪声。在本文中，我们将描述 ANC 耳机中常用的解决此问题的解决方案如何影响使用 ANC 麦克风子系统的可听式传感系统。需要指出的是，行业中用于调解这些影响以优化 ANC 性能、透明模式性能和语音拾取的解决方案可能会对社区提出的许多算法产生负面影响。过去，这些算法从未向可听式计算社区透露过。此外，经常被耳塞社区忽视，
城市交通管理的物联网和计算机愿景
1,2,3,4,6学生（CSE）KIIT被认为是大学，印度布巴内斯瓦尔，5名学生（机械）KIIT被认为是大学，印度布巴内斯瓦尔，印度摘要：本文档详细介绍了新颖的智能城市交通管理系统的设计和实施，并实现了一个新颖的智能城市交通管理系统，共同构成了互联网的能力（Intelly of Things of Things and Things and Intelly of Things and Intelly of Things and Intelly of Things and Intell of Intelly（Iot of Things and Intell）和计算机。应对现代城市交通的多方面挑战，包括拥堵，安全问题和监管依从性，该系统采用了混合边缘云建筑。智能物联网设备的分布式网络，包括配备了设备AI处理，LIDAR，雷达和环境传感器的智能相机，可捕获实时流量数据。边缘计算节点在交叉点上进行了战略性部署，进行局部数据分析，从而可以立即做出响应，例如自适应交通信号调整和优先级的紧急车辆移动。同时，云平台汇总了来自所有边缘节点的数据，促进了全面的交通模式分析，预测性建模和全系统范围的优化策略。先进的计算机视觉算法，包括基于Yolov8的对象检测，车道跟踪和行人活动识别，可为交通动态和潜在违规行为提供关键的见解。在实时和历史流量数据上训练的机器学习模型，使系统能够动态调整信号时机和预测拥堵热点。与现有的流量基础架构和用于实时流量信息传播的用户友好的移动应用程序集成也是关键功能。本文档探讨了系统的体系结构，硬件和软件组件的相互作用，通信协议，开发生命周期以及缓解关键挑战（例如可扩展性，安全性和延迟）。简介：城市环境的复杂性日益增加，再加上车辆数量的不断增长，加剧了交通管理的挑战。传统系统通常证明不足以解决当代交通流量的动态和多方面的性质。本文档介绍了一个具有前瞻性的智能城市交通管理系统，该系统利用物联网，计算机视觉和云计算的综合优势来创建一个更聪明，响应和可持续的交通生态系统。核心目标是优化交通流量，改善所有道路使用者的道路安全性，最大程度地减少环境影响，并通过实时交通智能增强交通当局和公众的能力。通过战略性地部署边缘计算资源，该系统实现了关键决策的实时响应能力，而云平台为长期流量优化和战略计划提供了必要的可扩展性和分析能力。以下各节详细介绍了系统的架构，组成部分和实现路线图，强调
博士后经历指导(60+)
（联合导师：Siva Shankar S 教授，印度特伦甘纳邦 CSE- AI 系和 MLKG Reddy 工程技术学院副教授；Prasun Chakrabarti 教授，印度拉贾斯坦邦乌代布尔 Sir Padampat Singhania 大学研究与出版局局长兼院长（国际事务））K Gurnadha Gupta 博士：使用数据分析实现基于深度学习的云安全优化技术。J Seetha 博士：使用数据分析和人工智能预测传染病。Vishal Goyal 博士：基于人工智能的大数据分析，用于智慧城市应用中的智能系统。Kamal Sharma 博士：针对基于可再生能源的智能电网的优化深度学习加密数据分析框架。S Sajithra Varun 博士：人工智能在癌症检测和诊断中的作用。S Sreenath Kashyap 博士：基于人工蚁狮优化的随机森林，用于准确检测植物疾病。 J. Somasekar 博士：基于协同过滤的推荐系统的机器学习技术。Muralidhar K 博士：通过智能选择移动云提高 MANET 中移动节点的计算能力。B. Umamaheswararao 博士：在信息物理系统中使用机器学习进行大数据分析。Sivanagireddy Kalli 博士：一种基于优化的机器学习框架，用于使用 CT 和 X 射线图像自动检测 COVID-19。V Daya Sagar Ketaraju 博士：用于检测脑肿瘤的深度学习和医学图像分析方法。Radhika R 博士：使用 RNN 的农作物产量预测模型，用于农业的可持续发展。D. Nagaraju 博士：使用医疗保健数据进行人类活动识别的深度学习模型。T. Sunil Kumar Reddy 博士：用于物联网资源管理的自适应调度算法。R. Raja Kumar 博士：使用深度学习策略研究、调查、风险分析、预测和开发糖尿病视网膜病变的框架。 M Purushotham Reddy 博士：使用深度学习技术进行银屑病皮肤图像分析。联合导师：Pravin Ramdas Kshirsagar 教授，数据科学系主任，Tulsiramji Gaikwad Patil 工程技术学院，印度马哈拉施特拉邦那格浦尔；Prasun Chakrabarti 教授。K Vijayan 博士：一种优化的基于机器学习的路由协议，用于支持物联网的无线传感器网络。（已完成，2024 年 7 月 12 日）Subba Rao Polamuri 博士：探索深度学习和 GAN 模型以利用股票价格预测。Amrit Ghosh 博士：移动 IPv6 调查。Ankit Kumar 博士：通过使用 AR、VR、触觉和 3D 模拟增强学习，彻底改变医学教育。Venkat P. Patil 博士：用于医疗保健应用的基于混合人工智能的技术。 Shrikant V. Sonekar 博士：设计和开发一种使用人工智能在临时无线网络中检测入侵的算法方法。Vaishnaw Gorakhnath Kale 博士：使用人工智能进行癌症分析和诊断。
DyNeuMo Mk-1
DyNeuMo Mk-1：集成时间疗法的运动自适应神经刺激器的设计和试点验证 Mayela Zamora 1,2,1,* mayela.zamora@eng.ox.ac.uk、Robert Toth 2,1、Francesca Morgante 3,4、Jon Ottaway 5、Tom Gillbe 5、Sean Martin 6、Guy Lamb 5、Tara Noone 5、Moaad Benjaber 1,2、Zachary Nairac 1、Devang Sehgal 1、Timothy G. Constandinou 7,8、Jeffrey Herron 9、Tipu Z. Aziz 6、Ivor Gillbe 5、Alexander L. Green 6、Erlick AC Pereira 3,4、Timothy Denison 1,2,* timothy.denison@eng.ox.ac.uk 1 生物医学工程研究所，牛津大学工程科学系，牛津，英国 2 牛津大学纳菲尔德临床神经科学系 MRC 脑网络动力学部，牛津，英国 3 伦敦大学圣乔治分子与临床科学研究所神经科学研究中心，伦敦，英国 4 圣乔治医院阿特金森莫利地区神经科学中心神经外科系，伦敦，英国 5 Bioinduction Ltd.，布里斯托尔，英国 6 牛津大学约翰拉德克利夫医院神经外科系，牛津，英国 7 伦敦帝国理工学院电气与电子工程系，伦敦，英国 8 英国痴呆症研究所护理研究与技术中心，伦敦，英国 9 华盛顿大学神经外科系，西雅图，华盛顿州，美国* 通讯作者。摘要 人们对使用自适应神经调节来提供更个性化的治疗体验以改善患者治疗效果的兴趣日益浓厚。然而，目前的植入技术在自适应算法能力方面受到限制。为了探索慢性植入物的自适应算法，我们设计并验证了“Picostim DyNeuMo Mk-1”（简称 DyNeuMo Mk-1），这是一种完全可植入的自适应研究刺激器，可根据昼夜节律（例如睡眠、清醒）和患者的运动状态（例如姿势、活动、休克、自由落体）滴定刺激。该设计利用现成的消费技术，提供低功耗、高可靠性和相对适中的惯性传感。DyNeuMo Mk-1 系统的设计、制造和验证采用 ISO 13485 设计控制，包括 ISO 14971 风险管理技术，以确保患者安全，同时支持新算法。该系统已根据药品和保健产品管理局 (MHRA) 的紧急设备授权针对运动障碍的预期用例进行了验证。算法可配置性和扩展的刺激参数空间允许在中央和外围应用中探索许多应用程序。预期应用包括针对运动障碍的自适应刺激、将刺激与昼夜节律模式同步以及对姿势变化等瞬态惯性事件做出反应，神经植入物、脑刺激、活动识别、自适应控制、闭环系统、风险管理 1. 简介 随着自适应神经调节领域的快速发展，一个关键问题是使用什么信号来调整刺激传递；可以说，目前的重点是使用生物电信号来通知控制算法（Borton 等人，2020 年；Gunduz 等人，2019 年；Little 等人，2013 年；Priori 等人，2013 年）。作为领先的商业系统，Neuropace RNS 在美国被批准用于治疗难治性癫痫（Sun 和 Morrell，2014 年）。虽然很有希望，但响应性刺激对癫痫的最终益处仍然是未知的。
使用人工智能进行远程病人监控
远程病人监护 (RPM) 是医疗保健领域一个快速发展的领域，旨在为临床医生提供额外支持，以便在一系列综合医院内科和外科病房提供护理，并使用柔性材料制作可穿戴传感器（Joshi 等人，2021 年；刘，王等人，2022 年；Weenk 等人，2020 年）。这是通过在医疗保健中融入新的物联网 (IoT) 方法来实现的，例如远程医疗应用（Heijmans 等人，2019 年）、可穿戴设备（Dias & Cunha，2018 年）和基于接触的传感器（Malasinghe 等人，2017 年）。 RPM 通常用于测量生命体征或其他生理参数，如运动识别，可协助对运动障碍或心理疾病等状况进行临床判断或治疗计划 (Shaik, Tao, Higgins, Gururajan, et al., 2022; Shaik, Tao, Higgins, Xie, et al., 2022)。人工智能 (AI) 算法已被用于对医学图像进行分析，并从临床数据中关联症状和生物标志物，以表征疾病及其预后 (Miller & Brown, 2018; Schnyer et al., 2017)。AI 在医疗服务提供方面具有巨大潜力，临床医生正在探索各种实际问题，以评估疾病风险、持续的患者护理，以及 AI 如何帮助临床医生缓解或减少病情进展中的并发症 (Torous et al., 2018)。医学研究也受益于人工智能，它有助于加快基因组测序以及新药和治疗方法的开发，而这些新药和治疗方法是从以前无法从如此复杂的数据中获得或观察到的知识中得出的。机器学习是人工智能的一个子集，它可以帮助临床医生在相对较短的时间内使用专门的算法解释复杂数据（Helm 等人，2020 年；Krittanawong 等人，2022 年）。他们可以协助对患者进行评估，以帮助预测其健康状况的早期恶化，甚至对他们的动作或活动类型进行分类（Z. Liu、Zhu 等人，2022 年；Huang 等人，2022 年）。这些人工智能算法可以处理大型数据集，以识别和学习复杂的决策模式（Dean 等人，2022 年）。最近，计算速度的提高导致了更强大的人工神经网络和深度学习算法的开发，这些算法可以处理和优化非常复杂的数据集（Bini，2018 年；Kalfa 等人，2020 年）。通过将物联网模型与集中控制单元和界面结合起来，许多常规任务可以实现自动化。这可能会避免人为错误，并提高患者安全性（Tandel 等人，2022 年）。RPM 传统上已应用于使用远程医疗技术远程监控农村地区的患者、使用可穿戴设备或传感器监控慢性病患者和家中的老年人，但非侵入性方面也适用于医院用于术后患者，以及使用无线身体传感器的重症监护病房。通过引入允许患者日常活动的非侵入式数字技术，可以将这些监测系统提升到一个新的水平。为了支持医疗保健专业人员根据生命体征和活动识别可视化患者的健康状况，可以实施机器学习 (ML) 和人工智能，如图 1 所示。这些类型的应用程序可以呈现与诊断和预测患者健康状况相关的数据，并协助临床决策。本综述的动机是医疗保健领域可能利用人工智能和机器学习来改变现有的传统医疗实践。本综述旨在研究当前 RPM 系统中采用的非侵入式技术。RPM 的当前趋势和人工智能的应用，以监测患者的生命体征、身体活动、紧急事件和慢性疾病，并协助临床医生诊断和提供有效的护理。讨论了人工智能对 RPM 应用的影响，用于早期发现健康恶化、个性化监测和自适应学习。最后，介绍了当前在医疗保健领域广泛采用人工智能或机器学习远程监控所面临的挑战，并确定了应对这些挑战的措施。本研究的贡献如下：