《用于多模态成像和生物医学应用的深度神经网络（Deep Neural Networks for Multimodal Imaging and Biomedical Applications）》

“本书提供了探索医疗保健和生物医学领域新兴数据计算方法和成像技术的理论和实践方面的研究。这本书在单个模块中提供了一套完整的信息，从开发深度神经网络到使用多模态成像模型预测疾病”——

在当前的医疗实践中，医疗保健领域的技术进步正在迅速扩展。 神经网络、多模型成像、遗传算法和软计算等技术的实施有助于预测和识别疾病、诊断癌症和细胞检查。 实施这些生物医学技术对于全世界的医院来说仍然是一个挑战，因此需要对这些计算技术的具体应用进行研究。 用于多模态成像和生物医学应用的深度神经网络提供了探索医疗保健和生物医学领域新兴数据计算方法和成像技术的理论和实践方面的研究。 该出版物在单个模块中提供了从开发深度神经网络到通过采用多模态成像预测疾病的完整信息。 本书涵盖预测模型、边缘计算和定量测量等广泛主题，非常适合研究人员、院士、医生、IT 顾问、医疗软件开发人员、从业者、政策制定者、学者和寻求关于生物医学进步和开发医疗保健计算方法的当前研究的学生阅读。

深度学习被誉为满足各种IT 需求的一站式解决方案，因为深度学习正在发展，这一奇异而神秘的学科带来了许多创新和颠覆。深度学习近年来发展迅速。深度学习技术在医学图像处理、计算机辅助诊断、图像判读、图像融合、图像配准、图像分割、图像引导治疗、图像检索与分析等医学领域发挥着重要作用。

深度学习在工业和学术领域一直在稳步发展。主要原因是全球企业、政府组织对深度学习的理解越来越深入。 学术机构和研究机构通过行业合作在深度学习领域取得了各种进步。当训练阶数可用样本数量很大时，深度学习方法就非常有效。例如，在 ImageNet Large Scale VisualRecognitionChallenge (ILSVRC) 中，提供了超过100 万张带注释的图像。深度学习现象最重要的局限性和问题正在得到认真解决，以加强深度学习网络的更大部署，并使其成为战略上有效的技术。深度学习出现后，下一代人工智能正在通过这种突破性的技术范式得到全面实现。

能够进行早期诊断的智能护理系统的场景影响了全球医疗保健服务的未来，迅速促进了个人和相关数据集之间弥合差距的发展，创造了医疗保健世界的新时代。各种深度学习方法在医学成像方面的应用可以创建有助于识别疾病和疾病的系统。自动解读生物医学图像以帮助制定治疗计划。

物联网在远程健康监测系统中可以实时跟踪患者的生命体征，如果生命体征异常，则根据患者的问题采取行动，通知医生进一步处理分析。物联网驱动的传感器连接到患者身上，从患者所在位置传输有关生命体征的数据，并使用带有发射器的电信网络将其发送到医院，这种医院由远程监控系统组成，可读取有关患者生命体征的传入数据。

多模态医学成像方法已在临床和研究中得到应用。由于多模态图像分析和深度学习算法得到了快速发展，并为生物医学应用提供了一定的好处。

另外，人工智能与物联网的结合，可以预测疾病、监测心率、推荐预防性维护、体温、体重，并通过回顾患者的病史来促进药物管理。