22、基于IoHT和机器学习的脑癌研究视角

基于IoHT和机器学习的脑癌研究视角

1. 引言

医疗行业是国家发展的核心，健康的身体能为国家发展做出巨大贡献。脑癌作为医疗领域的重要问题，尤其值得关注。物联网（IoT）通过其设备实现了实时数据通信，而医疗物联网（IoHT）和机器学习的应用，被认为是更先进的医疗技术，能轻松检测疾病、降低死亡率、减少医疗成本。常见的物联网设备包括显示器、运动追踪器、摄像头、探测器等。机器学习则利用合适的算法，减少专家决策时的误差。这些设备会根据医生的指导被植入或穿戴在患者体内。

对脑癌的IoHT和机器学习的信任可通过以下四个步骤来理解：
1. 数据采集 ：使用医生根据患者肿瘤情况推荐的物联网设备，从医院获取临床数据。
2. 数据清理 ：去除与患者肿瘤治疗无关的无用数据，对数据进行调整。
3. 数据存储 ：将调整后的数据存储在云端，供专家或研究人员访问。
4. 数据分析 ：利用云端的数据，通过机器学习进行数据分析，以减少误差和时间延迟，从而做出决策。

下面是这个过程的mermaid流程图：

graph LR
    A[数据采集] --> B[数据清理]
    B --> C[数据存储]
    C --> D[数据分析]

2. 相关研究综述

许多研究探索了利用物联网技术和机器学习进行脑肿瘤检测和分割，以建立对IoHT的信任。以下是一些具体的研究成