15、医疗领域的多媒体纳米通信与深度学习在肿瘤影像分析中的应用

医疗领域的多媒体纳米通信与深度学习在肿瘤影像分析中的应用

1. 多媒体纳米通信在医疗保健中的挑战

在医疗保健领域的多媒体纳米通信中，存在诸多问题。例如，将多用户或符号间干扰假设为噪声并不实际，尤其是在存在外部噪声的情况下。而且，许多真正导致噪声的固有物理参数大多未知。此外，现有文献中还缺乏对介质复杂性（如斯托克斯位移）和吸收的时间特性的充分考虑。

2. 肿瘤学研究面临的需求困境

2.1 癌症诊断与治疗的现状

肿瘤学研究多年来取得了突破性进展，但仍有许多方面有待改进。以加拿大为例，2020 年平均每天约 617 人被诊断出患有癌症，228 人死于癌症，癌症已连续多年成为加拿大的主要死因。世界卫生组织指出，癌症的早期检测能极大改善治疗效果和提高生存率，因此早期筛查和诊断至关重要。医生常借助计算机辅助诊断（CAD），利用机器学习技术在临床影像（如 CT 扫描、MRI、PET 扫描、X 光、超声波，尤其是乳腺钼靶检查）中发现潜在问题或异常。

2.2 医生短缺问题

加拿大的癌症医疗中心数量不足，部分省份癌症治疗中心稀缺，三个地区甚至没有癌症治疗中心。全球范围内，化疗需求预计将远超所需的医生数量。培养一名肿瘤医生需要很长时间，通常需要超过十年。从本科到医学院，再到住院医师培训，最后获得执照，整个过程漫长且艰辛。这导致加拿大在满足肿瘤医生需求方面存在巨大延迟，医疗系统供应与需求之间存在严重差距。不过，加拿大明确表示需要更多医学生，因为大多数能完成前 8 年学业并通过医学院考试的学生，都能顺利进入住院医师培训项目。

2.3 医疗成像设备问题

医生短缺可能并非分析、诊断和治疗患者的最