2、物联网医疗的应用、安全与挑战综述

物联网医疗的应用、安全与挑战综述

在当今数字化时代,物联网医疗(IoMT)正逐渐改变着我们的医疗方式。它不仅为患者提供了更便捷、高效的医疗服务,也为医疗行业带来了新的发展机遇。然而,随之而来的安全和隐私问题也成为了制约其发展的重要因素。本文将详细介绍IoMT的应用领域、面临的安全与隐私挑战,以及相应的安全措施。

1. IoMT的应用领域

IoMT的应用领域广泛,涵盖了从智能医疗技术到患者运动监测等多个方面。以下是一些主要的应用领域:
- 智能医疗技术 :包括智能医疗设备和套件,如医疗无人机、智能医疗机器人、基于虚拟现实/增强现实和人工智能的医疗技术等。这些技术可以为患者提供及时的医疗帮助,提高医疗效率和准确性。
- 医疗无人机 :可用于应对心脏骤停等紧急情况,快速到达现场,节省时间,挽救生命。
- 智能医疗机器人 :可在医院环境中进行手术操作,提高手术的精准度。
- 人工智能医疗技术 :如IBM Watson和GNS Healthcare AI系统,可用于寻找合适的癌症治疗方法。
- 可摄入式相机 :是一种先进且经济实惠的胶囊,患者可吞咽以提供内部器官的实时视觉监测,用于早期检测慢性疾病和癌症。常见的可摄入式设备包括可吞咽数据记录胶囊、可摄入式内窥镜光学扫描设备和可摄入式水凝胶设备等。
- 实时患者监测(RTPM) :借助与患者身体相连的传感器,通过家庭护理远程医疗系统或远程护理监测系统,实现对患者的实时、经济高效的

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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