25、深度学习模型在物联网各领域的应用

深度学习模型在物联网各领域的应用

1. 物联网医疗与远程医疗中的深度学习

深度学习（DL）作为机器学习的新兴领域，基于多层人工神经网络，其数据处理的神经网络概念源于大脑的生物结构。具有多层结构的复杂人工神经网络被称为深度神经网络，包括输入层收集数据、隐藏层保存权重、输出层产生结果。物联网（IoT）作为连接现实与虚拟世界的桥梁，通过通信协议连接各种物体，医疗物联网（MIoT）致力于为医院、患者和医护人员提供创新医疗服务。目前，物联网设备产生大量数据，通过深度学习算法处理以提取有价值的信息。

• DL在医疗与远程医疗中的概述
  • Nweke等人（2018）探索了在移动和人类活动相关场景中实施深度学习的方法，涉及受限玻尔兹曼机、自动编码器、深度混合模型和稀疏编码等技术，还讨论了用于增强特征学习的混合生成 - 判别模型。健康物联网（IoHT）可通过收集、处理和展示医院环境中的生命体征关键数据，优化资源分配并减少服务中断，但数据量庞大且多样是主要限制因素。
• 医疗与远程医疗中物联网的DL技术
  • Islam等人（2015）研究了物联网驱动的医疗技术的多种医疗网络配置和平台，但这些设备集成的处理器相对较慢。
  • Tuli等人（2020）提出了“健康雾”概念，利用深度学习和物联网实现心脏病的自动诊断，采用边缘计算和雾计算作为节能且快速的数据处理技术。
  • Sarraf等人（2016）认为深度学习技术显著提高了脑电图（EEG）解码的准确性，有助于识别异常健康状况，但获取EEG病理