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本文综述了基于2D和3D卷积神经网络在肺结节检测与分类中的研究进展。探讨了肺癌的现状、风险因素、结节类型及治疗方式，重点分析了CT筛查和计算机辅助诊断（CAD）系统在早期检测中的作用。比较了2D与3D CNN模型在不同数据集上的性能表现，指出3D CNN在捕捉空间信息方面更具优势，而2D CNN计算成本更低。文章还介绍了常用数据集如LIDC-IDRI、JSRT等，并讨论了性能评估指标。最后展望了多模态数据融合、模型优化及临床应用拓展等未来发展方向，为构建高效精准的肺癌智能诊断系统提供了参考。

本文深入探讨了虚拟现实（VR）与机器人手术技术的发展历程、核心技术、医疗应用及未来融合趋势。从VR的显示、跟踪、语音与认知处理技术，到机器人手术的早期探索与达芬奇系统的广泛应用，文章系统梳理了两项技术在医疗咨询、手术操作、疼痛管理、康复训练和医学教育中的价值。同时，分析了3D临场感提升、移动VR发展、远程手术前景以及VR与机器人技术融合带来的机遇与挑战，如延迟、数据安全和伦理问题。最后展望了技术深度融合后在提升手术精准度、扩大医疗可及性、推动医学教育变革方面的巨大潜力，并强调需协同解决技术、法律与伦理难题，

本研究提出了一种基于人工智能的心血管疾病自动化混合推荐系统，旨在通过疾病预测模型与个性化推荐模型的结合，提升智能医疗中对心血管疾病的诊断与健康管理能力。系统包含数据预处理、特征选择、SVM等分类算法，以及基于社区和规则的推荐机制。实验结果表明，使用线性核的SVM在多类疾病预测中表现最优，KNN在推荐准确率上整体领先。系统能为不同年龄、性别及疾病类型的患者提供定制化的生活方式与饮食建议，并已在真实数据集上验证有效性。未来将深入分析特征影响并开发Web与移动端应用以提升可及性。

本文探讨了物联网（IoT）在缓解气候变化对人类健康影响方面的关键作用。气候变化引发极端高温、自然灾害、水传播疾病、传染病扩散及心理健康问题等多重健康威胁，尤其对脆弱群体影响深远。通过集成传感、通信与数据分析技术，物联网可实现对空气和水质、紫外线辐射、森林砍伐及农业灌溉等环境因素的实时监测与智能响应。文章列举了全球多个基于物联网的实践案例，如印度的智能净水系统、巴西的森林保护设备和丹麦的智能照明网络，并构建了从数据采集到决策执行的应用流程。尽管面临协议不统一、无线覆盖不足及安全隐私等挑战，未来结合云计算、社交

本文深入探讨了物联网（IoT）的发展及其在医疗、政府等领域的广泛应用，分析了其带来的成本降低、效率提升等优势。同时，重点剖析了物联网在感知层、网关层和云层面临的安全风险，以及数据泄露、行为监控、窃听等隐私问题。文章提出消费者、政府和制造商需协同合作，通过立法、标准制定和技术改进，采用如IAS八度标准等全面安全框架，共同应对挑战。最后呼吁各方共同努力，构建安全、可靠的物联网生态系统。

本文探讨了远程健康监测网络物理系统（CPS）的领域应用、系统设计与安全保障。重点分析了智能医疗设备如可摄入传感器、胰岛素泵和Apple Watch运动障碍API的工作机制，识别了关键资产与潜在威胁，并基于STRIDE模型进行安全建模。文章提出了涵盖传感、执行与云子域的安全分析框架，给出了项目特定的安全检查表，强调数据的机密性、完整性和可用性保护。最后总结了当前安全挑战，提出了未来向智能化、个性化和集成化发展的方向，为远程医疗系统的安全设计与实践提供了系统性指导。

本文综述了基于人工智能的MRI脑肿瘤检测技术的研究进展，重点探讨了机器学习与深度学习在脑肿瘤分类、分割和分级中的应用。文章介绍了常用的数据集（如BRATS系列）、性能评估指标（如准确率、Dice系数）以及主流算法（如SVM、CNN、ResNet），比较了不同方法在多模态MRI数据上的表现。结果显示，深度学习尤其是卷积神经网络在自动检测和分割脑肿瘤方面优于传统方法，具有更高的精度和效率。未来研究方向包括优化模型性能、扩大数据集和提升临床实用性，以实现更快速、经济有效的脑肿瘤诊断。

本文综述了基于视网膜图像的青光眼人工智能检测技术，涵盖传统机器学习与深度学习方法的研究进展。青光眼是导致不可逆失明的主要疾病之一，早期检测至关重要。文章介绍了常用数据集、评估指标及各类算法在青光眼诊断中的应用效果，比较了传统机器学习需手工提取特征的局限性与深度学习自动特征学习的优势。重点分析了CNN、ResNet、U-Net等深度学习模型在提高诊断准确率方面的表现，并指出构建大规模数据集和优化网络架构是未来研究方向。基于AI的自动诊断系统有望缓解专业医生短缺问题，提升大规模筛查效率。

本文综述了基于图像的胶质母细胞瘤分割技术，对比分析了传统机器学习与深度学习方法在脑肿瘤检测中的应用。传统方法依赖手工特征提取和分类器如SVM、K-NN和随机森林，而深度学习特别是2D-CNN和3D-CNN在性能上表现更优。文章总结了各类方法的优缺点，指出现有研究在数据标注、公开性和结果可比性方面的局限，并提出未来应结合自适应阈值分割、深度学习模型与数据增强技术，使用公开基准数据集推动标准化研究，以提升脑肿瘤分割的准确性与临床实用性。

本文综述了深度学习在肺癌检测与诊断中的应用，涵盖从医学影像分析到治疗和预防的多个方面。重点介绍了基于深度学习的计算机辅助诊断（CAD）系统在CT、X光等影像识别中的进展，总结了多种深度学习模型如CNN、3D U-Net、DenseNet在肺癌分类与预测中的性能表现，并列举了常用数据集及其特点。文章还分析了当前技术的局限性，包括小样本、低分辨率和特异性不足等问题，最后探讨了未来在大数据建模、免疫治疗、药物耐药性和外泌体研究方面的挑战与方向。

本文综述了医学图像精确分割技术，涵盖脑部、肺部和肝脏肿瘤在MRI与CT图像中的分割方法。文章系统介绍了无监督与监督两类分割算法，包括形态学算子、主动轮廓、分水岭、区域生长、阈值法、聚类方法及深度神经网络等，并分析了各类方法的优缺点。针对不同器官，总结了常用算法、评估标准（如Dice系数、灵敏度）及公开数据库（如BRATS2018、LIDC、SLiver07）。最后提出未来研究方向，强调提升分割精度与效率，结合临床信息以支持疾病诊断与治疗。

本文综述了数字乳腺摄影和视网膜图像中的自动化医学图像分析技术。重点介绍了乳腺癌早期预警信号——钙微粒的检测方法，以及基于机器学习的图像分析流程，包括预处理、分割、特征提取与分类四个阶段。同时探讨了视网膜血管分割在疾病诊断与生物识别中的应用，总结了多种先进算法及其优缺点，并介绍了常用的评估指标如TPR、FPR、ACC和ROC曲线，以及DRIVE等关键图像数据库。文章旨在提升医学图像自动分析的准确性与效率，推动乳腺癌和眼科疾病的早期诊断。

本文综述了基于卷积神经网络（CNN）的乳腺癌检测与诊断技术，涵盖乳腺癌异常类型、诊断方法、治疗方案及预防策略。重点分析了CNN在医学影像中的应用，包括图像增强、分割、特征提取和分类等预处理步骤，并对比了多种CNN模型在不同数据集上的性能表现。文章还探讨了影响模型性能的关键因素，如数据质量、模型架构和预处理方法，提出了未来发展方向，包括大数据融合、多模态分析、模型可解释性提升及临床实际应用的可行性考量。

本研究提出了一种创新的两级乳腺癌分期诊断框架，结合图像处理与机器学习技术，实现对乳腺摄影图像中良性/恶性及恶性阶段（早期/晚期）的自动分类。方法采用DWT与GLCM或LBP相结合的多分辨率特征提取，并使用SVM和KNN进行分类。实验基于MIAS数据集，结果显示第一级分类准确率最高达100%，第二级分类SVM准确率达76.92%。该方法在提升诊断效率、辅助临床决策和降低误诊率方面具有重要临床意义，填补了恶性阶段分级研究的空白，展现了良好的应用前景。

本文探讨了人工智能与物联网在智能医疗保健中的广泛应用，涵盖了从疾病诊断、健康监测到医疗研究和服务的多个方面。文章详细分析了人工智能在医疗护理中的优势与风险，介绍了不同类型医疗数据的处理方法及主要AI技术（如机器学习、深度学习、模糊逻辑系统等）的应用场景。同时，重点展示了AI在心血管疾病、癌症、神经系统疾病、眼部疾病和传染病等领域的计算机辅助诊断成果，并讨论了虚拟助手、可穿戴设备和基于云的远程诊断等新兴应用。最后，文章梳理了人工智能医疗生态的四大组成部分：研究社区、技术提供商、服务提供商和最终用户，全面呈现了