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

深度学习（DL）作为机器学习的新领域，源于包含多层结构的人工神经网络，其数据处理的神经网络概念受大脑生物结构启发。具有多层的复杂人工神经网络被称为深度神经网络，输入层收集数据，隐藏层保存给定权重，结果层输出结果。物联网（IoT）连接现实与虚拟世界，通过通信协议互联物体。医疗物联网（MIoT）为医院、患者和医疗从业者提供创新医疗服务。目前，物联网设备产生大量数据，利用深度学习算法处理这些数据以提取有价值信息。深度学习算法在医疗和保健应用中的集成日益普遍且持续增长。

• 深度学习在医疗和远程医疗中的概述 ：Nweke等人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和判别模型。健康物联网（IoHT）可通过收集、处理和展示医院环境中生命体征的关键数据，优化资源分配并减少服务中断，但数据量大且多样是主要限制。
• 医疗和远程医疗中物联网的深度学习技术
  • 医疗网络配置与平台 ：Islam等人探索了物联网驱动的医疗技术的一系列医疗网络配置和平台，但设备的处理器相对较慢。
  • 心脏疾病自动诊断 ：Tuli等人引入了“健康雾”概念，利用深度学习和物联网实现心脏疾病的自动诊断，采用边缘计算和雾计算作为节能且快速的数据处理技术。
  • 脑电图解码 ：Sar