Reja: Biosignal turlari. Sun'iy intellektga EGA bio-signallar

Simsiz sensorli tarmoqlarning (WSN) kamchiliklari:
Cheklangan diapazon: WSN-larda simsiz aloqa diapazoni cheklangan, bu keng ko'lamli joylashtirishlar yoki radio signallariga to'sqinlik qiladigan to'siqlar bo'lgan muhitlarda qiyinchilik tug'dirishi mumkin.
Cheklangan ishlov berish quvvati: WSNlar cheklangan ishlov berish quvvati va xotirasiga ega bo'lishi mumkin bo'lgan kam quvvatli qurilmalardan foydalanadi, bu esa murakkab hisob-kitoblarni bajarish yoki ilg'or ilovalarni qo'llab-quvvatlashni qiyinlashtiradi. Ma'lumotlar xavfsizligi: WSN'lar ma'lumotlarning maxfiyligi, yaxlitligi va mavjudligini buzishi mumkin bo'lgan tinglash, buzish va xizmat hujumlarini rad etish kabi xavfsizlik tahdidlariga nisbatan zaifdir.
Interferentsiya: WSNdagi simsiz aloqa boshqa simsiz qurilmalar yoki radio signallarining shovqinlariga sezgir bo'lishi mumkin, bu esa ma'lumotlarni uzatish sifatini yomonlashtirishi mumkin.
Joylashtirish muammolari: WSN-larni joylashtirish sensorni to'g'ri joylashtirish, quvvatni boshqarish va tarmoq konfiguratsiyasiga bo'lgan ehtiyoj tufayli qiyin bo'lishi mumkin, bu katta vaqt va resurslarni talab qilishi mumkin.
WSN'lar ko'p afzalliklarni taqdim etishi bilan birga, ularni real dunyo ilovalarida joylashtirish va ishlatishda e'tiborga olinishi kerak bo'lgan cheklovlar va qiyinchiliklarga ega.
AI turli kasalliklarni aniqlashda biotibbiyot intizomi ustidan yetakchilik qildi. Tibbiy va sog'liq bilan bog'liq asoratlarni aniq aniqlash tugallanishi mumkin. Tibbiy tasvirlashda eng keng tarqalgan yondashuvlar dastlabki gumondorlar va tergov uchun qo'llaniladi. Ushbu usul turli xil AI texnikasi yordamida tasvirlarni qayta ishlaydi va ilovalar bo'yicha olib borilgan kuzatuvlarga ko'ra natijalar topiladi. Miyaning uch o'lchovli MRI skanerlashi shikastlanishlarni aniqlash va to'qimalarda mavjud bo'lgan har qanday nosozliklarni (masalan, to'qimalarning qotib qolishi, to'qimalarda infektsiya, nervlarning shikastlanishi va boshqalar) aniqlash uchun miyaning uch o'lchovli tasvirini yaratish uchun ishlatiladi. Kontseptsiyani tahlil qilish yordamida lezyonlarni segmentatsiyalash oq va kulrang moddalar va miya omurilik suyuqligining tasvirlarini kuzatadi. Bu xususiyatni SVM yordamida hisoblaydi, bu erda lezyonlar faqat oq moddada mavjud, va natijada oldingi usullar bilan siqishda ishlashning ortishi kuzatildi. Sezuvchanlik 99%, o'ziga xoslik 80% va aniqlik 99%^[
Tibbiy tasvirlash biotibbiyot sanoatida juda faol tadqiqot sohasidir. AI algoritmlari raqamli tasvirlarni qayta ishlash va turli kasalliklarni tasniflash uchun ishlatiladi. Oldingi tadqiqotda Garvard tibbiyot maktabi ma'lumotlar bazasidan 80 ta MRI tasvirlari keltirilgan. Tadqiqot Otsu chegarasidan foydalangan holda Pik, Xantington, miya kalsinozi va Altsgeymer kabi kasalliklarni tasniflashning turli usullari bo'yicha bo'ldi. Tadqiqotchilar gistogramma biriktirish yondashuvi bilan sinflar klasterlarini tahlil qilish uchun Evklid masofaviy usullaridan foydalanadilar. O'xshashlikni Evklid masofa qiymatining bazasi yordamida o'lchash mumkin. Sinflarning tasnifi ikkilik pol usuli va dendrogramlar yordamida amalga oshiriladi ^[ 8 ] .
Biosignallar elektrokardiogramma (EKG) kabi aqlli qurilmalar yordamida turli ilovalarda qo'llaniladi. Ushbu EKG kam quvvat sarfi va past ma'lumotlarni yo'qotish xususiyatlariga ega bo'lishi mumkin. U nafaqat kam energiyali simsiz aloqa protokollari bilan ishlay oladi, balki EKG chiqishini ko'rsatish uchun smartfondan ham foydalanishi mumkin. EKG sintetik to'lqin shakli uchun qo'llaniladi, u hayajonni baholash, tiklanish tezligi va boshqalar kabi yurak xatti-harakatlarini kuzatadi. Muallifning so'nggi aqlli taklifi shundaki, EKG to'lqin shakli kirish sifatida beriladi va ADS yordamida tadqiqotchilar analogni o'zgartiradilar. raqamli signalga signal. MSP ma'lumotlarni qayta ishlash uchun ishlatiladi, BLE uzatish uchun ishlatiladi va ma'lumotlar Bluetooth texnologiyasidan foydalangan holda smartfonda yig'iladi. Yuqoridagi jarayonda olingan natijalar EKG paketlarini yo'qotish darajasi 13,26% dan 0 gacha kamaydi.^[ 9 ] .
Hayotiy signallar sub'ektning asosiy sog'lig'ini tekshirish uchun muhim parametrlar bo'lib, qon bosimi, qon kislorodi, nafas olish tezligi, harorat va yurak urish tezligi sub'ektning yaroqliligini tekshirish uchun asosiy biomarkerlardir. Elektrodlar va impuls sensorlari EKG signallarini, puls tezligini, namlik va haroratni sezish uchun ishlatiladi. Ushbu ma'lumot ilova, veb-brauzer yoki mahalliy veb-brauzerga yuboriladi.
Bio-signallar yurakni tartibga solish uchun ishlatiladigan kardiologiya tekshiruvi uchun elektrokardiogrammada (EKG) qo'llaniladi . Bu yurakdagi zararni va yurakdagi teshiklarning hajmini va joylashishini aniqlashga yordam beradi. Ushbu signallarda shovqin bilan bog'liq muammolar bo'lishi mumkin yoki ular tergov jarayoni uchun qabul qilinishi mumkin bo'lmagan EKG to'lqin shakllariga ega. EKG to'lqin shaklini maqbul yoki yo'q deb tasniflash uchun chuqur o'rganish usullari qo'llaniladi. Arxitektura modellarida turli qatlamlar, yadrolar, o'rganish tezligi va boshqalar bilan aniqlash uchun to'rtta an'anaviy neyron tarmoqlardan foydalaniladi. 0,05 ga teng bo'lgan yuqoridagi modellardagi natijalar qabul qilinmagan EKG to'lqin shakllarini aniqlashda 88% muvaffaqiyat darajasiga ega . Takumi Toya va boshqalar. ^[ 12 ]qon tomir qarish indeksi uchun periferik mikrotomir endotelial funktsiyasi tibbiy sohasida 12 qo'rg'oshin EKG foydalaning. AI algoritmi yosh va jinsni hisoblash, yosh va xronologik yoshni (D yosh) aniqlash uchun o'rgatiladi. Bundan tashqari, xavf darajasi 4,72; 95% CI, 1,24-17,91; p = 0,02AI. D yoshi sezilarli darajada ortib borayotgan xavf bilan bog'liq bo'lib, bu 1-jadvalda jamlangan .