一组深度表示学习与元启发式优化算法,用于使用医疗事物互联网进行关键健康监测

科学领域:

• * 医疗保健技术 * 医疗保健技术
• * 医学中的人工智能
• * 医疗事物互联网 (IoMT) 的发展

背景情况:

• * 物联网 (IoT) 正在改变医疗保健,使医疗物联网 (IoMT) 能够远程监测患者和识别疾病.
• * IoMT 系统连接各种医疗设备,包括可穿戴设备和检查仪器,以提供全面的健康信息平台.
• *确保 IoMT 系统的安全性和安全性对于在关键医疗保健应用中成功实施至关重要.

研究的目的:

• * 提出和评估深度学习和元启发性优化算法组合的临界健康监测 (EDLMOA-CHM) 技术.
• *通过先进的深度学习方法,提高IoMT系统中的安全性和患者安全性.
• * 开发有效的方法来监测IoMT环境中的健康状况.

主要方法:

• *数据预处理使用Z-score规范化进行原始数据转换.
• *通过二进制灰狼优化 (BGWO) 模型进行特征选择,以识别重要的数据特征.
• * 采用时间卷积网络 (TCN),基于注意力的双向门循环单元 (A-BiGRU) 和混合深信网络 (HDBN) 的整体分类.
• *使用鱼优化算法 (POA) 进行超参数调整,以优化模型性能.

主要成果:

• *EDLMOA-CHM模型在关键健康监测任务中表现出卓越的表现.
• * 在医疗保健物联网数据集上实现了99.56%的高准确率.
• * 在实验分析中表现优于现有技术,验证了其有效性.

结论:

• *EDLMOA-CHM技术显著提高了基于IoMT的健康监测系统的准确性和安全性.
• * 深度学习和元启发性优化的集成为关键医疗保健应用提供了强大的解决方案.
• * 拟议的方法通过可靠的健康状况监测来提高患者安全和医疗保健系统效率.