8、物联网医疗网络中对抗新冠疫情的深度学习应用

物联网医疗网络中对抗新冠疫情的深度学习应用

1 物联网健康监测系统设计

1.1 网关设备

网关是医疗系统的核心，它将众多传感器与云连接起来。一旦网关出现瓶颈或故障，整个医疗系统就会受到影响，导致无法及时获取患者云服务器信息并采取相应行动。

1.2 后端组件

后端组件包括云服务器和医疗服务器（后端服务），不同系统和服务的后端组件有所差异。云服务器负责从网关设备收集患者数据，进行存储和计算，然后将数据发送到医疗服务器，用于分析医疗数据和监测患者的现有状况，以便根据患者情况做出决策。

2 数据收集与融合

2.1 数据收集

数据收集是从多个来源获取和测量信息的过程，目的是为相关问题提供答案。它是研究过程中至关重要的第一步，无论研究领域如何，收集信息丰富且准确的数据对于统计分析和得出研究结论都非常关键。数据收集分为两种类型：
- 原始数据 ：最初收集的未处理信息。
- 二手数据 ：先前收集和测试过的信息。

2.2 数据融合

在无线体域网（WBSNs）中，数据融合是一个关键环节。它能够将来自单个或多个生物传感器节点的生理数据和医疗信息进行组合、关联，以对被监测个体的状况进行精确评估。多传感器融合由于能够提供患者健康状况的统一画面而备受关注。然而，WBSNs 面临着一些挑战，例如采集的数据容易受到噪声、干扰和错误测量的影响，导致融合的数据不准确和不一致。同时，多传感器融合技术需要满足实时融合和高精度这两个医疗应用的重要要求。

根据处理架构，数