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本文提出了一种基于物联网的自闭症谱系障碍（ASD）辅助诊断方法，结合标签分布学习（LDL）与成本敏感标签分布支持向量回归（CSLDSVR），有效应对临床中多类别诊断、标签噪声和类别不平衡等挑战。通过rs-fMRI数据构建功能连接矩阵提取特征，利用模糊C-均值聚类与模糊运算进行标记增强，生成标签分布数据，并引入核方法与成本敏感机制提升模型判别力与公平性。实验在ABIDE平台多个数据集上验证，结果表明CSLDSVR在精度、mAP及标签分布相似度指标上优于现有算法，尤其在处理高维不平衡神经影像数据时表现稳健。文章

本文提出了一种基于变分自编码器（VAE）、级联目标检测器和轻量级CNN架构的热脸图像重识别方法。通过VAE将热红外图像转换为高质量可见图像，利用级联目标检测器提取面部区域，并采用MobileNet、SqueezeNet和ShuffleNet等轻量级模型进行高效准确的识别。实验结果表明，该方法在多种评估指标下均优于现有技术，尤其在生成图像质量与识别准确率方面表现突出。未来可通过引入GAN进一步提升合成图像质量与系统性能。

本文提出了一种基于机器学习的心脏病发作风险预测方法，并设计了一个结合物联网、智能手表与无人机的医疗应急响应系统。通过分析UCI心脏数据集中的14个关键属性，采用多种监督学习分类器进行性能评估，实验结果显示伯努利朴素贝叶斯分类器准确率最高（86.89%）。系统流程涵盖从智能手表采集生理数据、无人机传输、云端人脸识别与情感分析，到医院响应及救护车调度的完整闭环。研究还探讨了降维技术、测试函数及不同优化算法的应用，为心血管疾病的实时监测与早期干预提供了智能化解决方案。未来将优化传感器集成并拓展至药物设计领域。

本文探讨了机器学习在医疗物联网中的疾病诊断应用，涵盖了阿尔茨海默病、甲状腺疾病、心脏病和肝炎等多种疾病的诊断案例。文章介绍了机器学习的基本概念、架构流程及其在医疗领域的具体应用场景，包括CAD系统、PCA降维、SVM分类、ANN预测等技术。通过实际研究数据展示了不同ML算法在提升诊断准确性方面的优势，并展望了未来基于AI的智能医疗发展方向，如精准医疗与自动化治疗。

本文探讨了人工智能赋能的老年患者可穿戴心电图技术，重点研究基于ResNet50深度学习模型对27类心电图信号（包括正常窦性心律和26种心血管疾病）的分类与诊断。通过整合多个公共数据库的42,511条12导联心电图数据，结合数据增强与十折分层交叉验证方法，模型在准确率和精确率上均达到99.99%，显著优于现有方法。文章还分析了AI在远程医疗、风险预测及家庭健康监测中的应用前景，讨论了其在老年慢性病管理中的潜力，并指出了数据隐私、模型可解释性等挑战及应对策略，展望了该技术对未来医疗体系向个性化、智能化转型的重要

本文探讨了基于电子健康传感器的心电图信号监测与噪声过滤方法，介绍了心电图的基本原理、信号采集与处理流程，以及在物联网环境下的远程监测应用。文章分析了心电图信号中的常见伪像，如基线漂移、电源干扰和电极运动伪像，并提出了相应的数字滤波技术进行噪声去除。通过Arduino与AD8232传感器构建便携式系统，实现心电数据的采集、传输与可视化，为远程医疗诊断提供技术支持。

本文探讨了人工智能在新冠疫情检测中的应用，重点介绍了基于卷积神经网络（CNN）和深度学习的多种胸部图像分析方法。通过X光和CT扫描图像，结合如ResNet、VGG、DenseNet等模型，研究人员实现了高准确率的新冠自动识别。文章综述了Panwar、Hossain、Sakshi、Ibrahim、Jain等人提出的解决方案，并比较了其在不同数据集上的性能表现。结果表明，AI技术在提升检测速度、降低医疗负担和辅助医生决策方面具有巨大潜力，为疫情防控提供了有力支持。

本文探讨了物联网与机器人技术在医疗保健领域的应用及其对提升医疗服务质量、效率和应对公共卫生挑战的重要作用。文章分析了数字化转型背景下的医疗创新，包括远程监测、智能诊断、手术机器人、卫生控制等应用场景，并重点阐述了在新冠疫情中这些技术如何保障医护人员安全、优化患者管理。同时，文章展望了技术融合趋势，如数据共享、智能化发展和虚拟医疗，并讨论了数据隐私、技术标准和社会接受度等挑战。通过实际案例和技术架构解析，展示了物联网与机器人技术推动医疗向个性化、预防性和高效化发展的巨大潜力。

本文提出了一种基于物联网腕部姿态传感器数据的帕金森病开关期检测方法，利用单侧手腕佩戴的MARG传感器采集运动数据，通过姿态解算获取四元数信息，并构建轻量级卷积神经网络（CNN-4）实现开关状态的高精度分类。实验结果表明，使用姿态信息作为输入显著提升了检测准确率（达90%）、特异度（85%）和AUROC（0.948），优于仅使用原始加速度或MARG数据的方法。相比深层网络如ResNet，该方法在保持高性能的同时大幅降低计算开销，适合在边缘设备上实时部署。研究验证了手腕姿态信息在帕金森病运动症状监测中的有效性，

本文探讨了深度学习在医疗物联网（IoHT）环境中恶意软件检测的应用趋势与挑战。随着IoHT在远程健康监测、疾病诊断和患者管理中的广泛应用，其面临的安全威胁日益严峻，尤其是间谍软件、勒索软件和僵尸网络等恶意攻击可能危及患者生命。深度学习凭借强大的特征学习能力、对大规模数据的处理优势以及良好的适应性，成为提升入侵检测系统（IDS）性能的关键技术。文章分析了CNN、RNN、自编码器和深度强化学习等模型在恶意软件识别中的应用特点，并指出了其在计算资源消耗、可解释性和数据依赖性方面的局限性。同时，结合雾计算、边缘计算

本研究探讨了基于胸部正位X光片的多标签病理分类方法，利用深度卷积神经网络（CNN）结合迁移学习对肺部混浊、病毒性肺炎、COVID-19和正常肺部进行分类。针对数据集不平衡问题，采用过采样技术进行处理，并对比评估了MobileNet V3、EfficientNet B3、Xception-Net和Inception_ResNetV2四种模型在分类性能上的表现。实验结果表明，MobileNet V3在准确率、损失、精确率、召回率和F1分数等指标上均表现最优，且无明显过拟合现象，是适用于此类医学图像分类任务的理想

本文提出了一种基于LoRaWAN物联网和机器学习的智能医疗监测系统，结合低功耗广域网络技术与先进的数据分析算法，实现对患者生理参数的实时远程监控。系统利用可穿戴传感器采集心电图、脉搏率、体温等关键健康数据，通过LoRaWAN网络将数据传输至云端或本地服务器，并采用随机森林、支持向量机等机器学习模型进行疾病预测与异常检测。文章还介绍了信号质量评估机制、患者路径估计器及医院警报系统的设计，提升了诊断准确率与响应效率。实验结果显示，该方法在心脏病预测等任务中测试准确率达到89.07%，优于传统分类方法，具有广阔的

本文深入探讨了印度医疗体系在新冠疫情推动下的数字化变革，分析了其面临的五大挑战：意识不足、可及性差、人力资源短缺、费用高昂和缺乏问责制。文章详细介绍了数字技术如人工智能、区块链、物联网、云计算和虚拟现实在医疗领域的应用，展示了远程医疗、电子药房和健康科技初创企业的快速发展。通过案例分析与趋势预测，阐述了数字技术如何提升医疗服务质量、降低成本并扩大可及性。同时提出政府、医疗机构和企业在推动数字化转型中的策略建议，展望了技术融合、个性化医疗和国际合作的未来发展方向。

本文介绍了适应度依赖优化器（FDO）在物联网医疗中的应用，该算法模拟蜜蜂分蜂过程，通过数学建模与案例研究展示其优化能力。文章详细解析了FDO的计算步骤、适应度权重与步伐更新机制，并结合物联网医疗的数据采集、传输与分析需求，探讨其在提升系统效率、降低功耗和优化数据处理方面的潜力。研究表明，FDO在解决复杂医疗物联网问题中具有显著优势，未来可应用于虚拟健康架构与云平台整合，推动智慧医疗发展。

本文探讨了智能家居中基于医疗物联网的关键系统互联网基础设施的运行限制检测与评估。文章分析了物联网在智能家居和医疗系统中的应用现状，重点研究了医疗物联网设备集成到智能家居时对网络带宽的需求与影响，并通过实际传感器数据流量评估网络性能。同时，结合人工智能技术提升健康数据分析效率，提出了安全、互操作性、带宽压力等挑战的解决方案。最后通过成功案例展示了系统融合的实际效果，并展望了个性化医疗、智能健康助手和虚拟医疗环境等未来发展趋势，强调构建安全、高效、协同的智能家居与医疗物联网生态系统的重要性。

本文探讨了物联网（IoT）赋能下的远程医疗在新冠疫情背景下的发展与应用，分析了其作为医疗新范式的价值。文章介绍了远程医疗网络在疾病预防、健康监测、电子病历管理等方面的技术架构与实际案例，并结合人工智能、大数据和云计算等技术，阐述了系统设计、服务架构及数据安全等关键环节。同时，文中总结了远程医疗在疫情期间发挥的重要作用，包括减少医院感染、优化资源分配、提升患者满意度等，也指出了隐私安全、数字鸿沟等挑战。最后，文章展望了未来远程医疗的发展方向，强调技术创新、法规完善与公众教育的重要性，推动医疗服务向智能化、普惠

本文探讨了人工智能与物联网在智能医疗领域的融合应用，涵盖了远程医疗、疾病诊断、患者监测、系统安全等多个关键技术方向。通过分析当前的研究成果与实际应用，总结了智能医疗在提高诊断准确性、增强服务可及性、优化资源配置等方面的优势，同时指出了数据隐私、技术标准、人才短缺等挑战，并提出了相应的应对策略。文章还展望了智能医疗未来向智能化、集成化、远程化、精准化及跨领域融合的发展趋势，强调其在推动医疗体系变革中的重要作用。