25、深度学习模型在物联网多领域的应用

深度学习模型在物联网多领域的应用

1. 物联网医疗与远程医疗中的深度学习

1.1 医疗与远程医疗中深度学习概述

深度学习是机器学习的一个新领域，它基于包含多个层次的人工神经网络。这种用于数据处理的神经网络概念灵感来源于大脑的生物结构。具有多个层的复杂人工神经网络被称为深度神经网络，其输入层收集数据，隐藏层保存给定的权重，结果层产生输出。

物联网是连接现实世界和虚拟世界的桥梁，通过通信协议将物体相互连接。医疗物联网（MIoT）致力于为医院、患者和医疗从业者提供创新的医疗服务。目前，物联网设备会产生大量数据，这些数据通过深度学习算法进行处理以提取有价值的信息。深度学习算法在医疗和保健应用中的集成越来越普遍，且呈持续增长趋势。

互联网健康事物（IoHT）领域可以通过收集、处理和呈现医院环境中有关生命体征的关键数据，优化资源分配并减少服务中断。但该分析的主要局限性在于收集的数据量巨大且种类繁多。

1.2 医疗与远程医疗中物联网的深度学习技术

• 医疗网络配置与平台 ：一些研究探索了物联网驱动的医疗技术的多种医疗网络配置和平台，但部分设备集成的处理器相对较慢。
• 自动诊断心脏疾病 ：有研究引入了健康雾（Health Fog）的概念，利用深度学习和物联网实现心脏疾病的自动诊断，该方法采用边缘计算和雾计算作为节能且快速的数据处理技术。
• 脑电图解码 ：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，但获取脑电图病理数据集是一项具有挑战