关于机器学习支持的基于雷达的生物医学监测的审查和教程.
Daniel Krauss1, Lukas Engel2, Tabea Ott3
1Machine Learning and Data Analytics LabFriedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg 91054 Erlangen Germany.
IEEE open journal of engineering in medicine and biology
|August 28, 2024
概括
本教程探讨了用于生物医学监测的雷达传感和机器学习 (ML). 它详细介绍了一条端到端的管道,用于分析复杂的雷达数据,增强诊断和疾病预防.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 信号处理 信号处理
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 雷达探测提供无接触,不引人注目的生理监测,克服当前方法的局限性.
- 雷达数据是复杂的,需要专门的解释临床应用.
- 整合雷达数据采集与ML处理对于一个完整的生物医学监测解决方案至关重要.
研究的目的:
- 为生物医学监测提供基于雷达的ML应用程序提供教程.
- 强调一个整体的,端到端的数据分析管道,用于雷达传感.
- 解决基于雷达的生物医学监测的伦理问题.
主要方法:
- 解释了雷达和ML理论的基本原理.
- 概述了雷达信号的数据采集和表示技术.
- 讨论了基于雷达监测的临床相关性类别.
主要成果:
- 对于生物医学应用的雷达传感和ML的全面概述.
- 关于创建一个综合数据分析管道的指导.
- 确定包括数据隐私,所有权和算法偏见在内的伦理问题.
结论:
- 雷达传感与ML相结合,为先进的生物医学监测提供了一种强大的方法.
- 端到端的管道对于有效解释雷达数据至关重要.
- 解决伦理问题对于负责任地部署这项技术至关重要.


