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Medical Big Data and the Internet of Medical Things

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简介：
《Medical Big Data and the Internet of Medical Things》探讨了医疗大数据和医疗物联网在现代医疗服务中的应用，分析它们如何共同推动精准医学的发展、改善患者护理及优化医院管理。 《医疗大数据与医疗物联网：进展、挑战及应用》 ISBN-10 书号: 1138492477 ISBN-13 书号: 9781138492479 版本: 第一版 出版日期: 2018年10月6日 页数: 共计356页 本书特点： - 探讨了医疗大数据和物联网在实时环境中的各种应用。 - 高lights 医疗数据分类中机器学习技术的最新创新、设计和发展。 - 提供了解决当前医疗大数据及物联网挑战所需的背景知识与解决方案。 - 介绍了用于医学数据分析中计算密集型任务优化的技术和编程模型。 - 讨论了基于IoT远程健康监控系统的互动性，优势，局限性以及未来展望。 - 分析了Web of Medical Things (WoMT) 的数据隐私及安全加密方法。 - 提供了几项案例研究，包括下一代医疗椅、电子鼻与药丸相机等。 目录： 1. 医疗应用中的大数据挖掘方法 2. 使用大数据和软计算的健康护理技术 3. 可植入电子产品：生物界面，设备和传感器集成 4. 设计基于Web的生物医学信号分析软件架构所面临的挑战 5. 利用相邻极端混合邻居过采样技术(AEMNOST)处理医疗不平衡的大数据集以改进分类效果 6. 基于模糊粗糙理论去除错误分类实例的大数据分析框架 7. 用于物联网数据处理的Fuzzy C-Mean 和基于密度的空间聚类方法 8. 并行数据挖掘技术在乳腺癌预测中的应用 9. 分析医疗大数据的MapReduce 方法论 10. 医疗保健中的IoT和机器人技术 11. 远程健康护理视角下的互联网医疗事物(IoMT) 12. Web of Medical Things(WoMT) 中经典加密与量子加密比较分析

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  • Medical Big Data and the Internet of Medical Things
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    《Medical Big Data and the Internet of Medical Things》探讨了医疗大数据和医疗物联网在现代医疗服务中的应用，分析它们如何共同推动精准医学的发展、改善患者护理及优化医院管理。 《医疗大数据与医疗物联网：进展、挑战及应用》 ISBN-10 书号: 1138492477 ISBN-13 书号: 9781138492479 版本: 第一版 出版日期: 2018年10月6日 页数: 共计356页 本书特点： - 探讨了医疗大数据和物联网在实时环境中的各种应用。 - 高lights 医疗数据分类中机器学习技术的最新创新、设计和发展。 - 提供了解决当前医疗大数据及物联网挑战所需的背景知识与解决方案。 - 介绍了用于医学数据分析中计算密集型任务优化的技术和编程模型。 - 讨论了基于IoT远程健康监控系统的互动性，优势，局限性以及未来展望。 - 分析了Web of Medical Things (WoMT) 的数据隐私及安全加密方法。 - 提供了几项案例研究，包括下一代医疗椅、电子鼻与药丸相机等。 目录： 1. 医疗应用中的大数据挖掘方法 2. 使用大数据和软计算的健康护理技术 3. 可植入电子产品：生物界面，设备和传感器集成 4. 设计基于Web的生物医学信号分析软件架构所面临的挑战 5. 利用相邻极端混合邻居过采样技术(AEMNOST)处理医疗不平衡的大数据集以改进分类效果 6. 基于模糊粗糙理论去除错误分类实例的大数据分析框架 7. 用于物联网数据处理的Fuzzy C-Mean 和基于密度的空间聚类方法 8. 并行数据挖掘技术在乳腺癌预测中的应用 9. 分析医疗大数据的MapReduce 方法论 10. 医疗保健中的IoT和机器人技术 11. 远程健康护理视角下的互联网医疗事物(IoMT) 12. Web of Medical Things(WoMT) 中经典加密与量子加密比较分析
     
  • The Internet of Things: Revised and Updated Edition.pdf
    优质
    本书为《物联网》修订版，全面解析了物联网技术的发展、应用及未来趋势，适合科技爱好者和技术从业者阅读。 《物联网：修订与更新版》是麻省理工学院出版社“MIT Press Essential Knowledge”系列的一本著作，由Samuel Greengard撰写。这本书深入浅出地探讨了物联网（Internet of Things, IoT）这一主题，涵盖了物联网的基本概念、技术原理、应用领域以及对社会经济的影响。 书中首先阐述了物联网如何改变我们的生活和工作方式，并指出数字技术的融合是推动这一变革的关键因素。作者讨论了物联网将传统的消费电子产品转变为智能化设备的过程，例如智能家居、智能穿戴设备等。 接着，Greengard详细解释了物联网的工作机制，包括网络架构、数据传输、云计算、边缘计算以及其中的安全和隐私问题。他强调了物联网在工业领域的应用，特别是在第四次工业革命中起到的重要作用，如智能制造、自动化生产线和预测性维护。 作者还探讨了物联网带来的经济效益和社会效率提升，并指出了面临的挑战，例如数据安全风险、隐私侵犯和技术依赖增加可能引发的社会问题。书中展望了物联网的未来发展趋势，描绘了一个万物互联的世界，在其中智能城市、自动驾驶汽车和远程医疗将成为常态。 书后附有术语表、注释、进一步阅读建议和索引，为读者提供了深入研究物联网领域的资源。 《物联网：修订与更新版》是一本全面介绍物联网的入门读物，适合对物联网感兴趣的普通读者、学生以及行业专业人士。它不仅介绍了物联网的技术基础，还分析了其对社会经济的深远影响，对于理解物联网的现状和未来具有重要意义。
     
  • Applications and Design of Medical Instruments
    优质
    本书《医疗仪器的应用与设计》深入探讨了医疗设备的设计原理及其临床应用，旨在为医疗器械领域的工程师和研究人员提供实用指导和技术支持。 该资源为英文版的医学仪器原理及设计教材，适用于生物医学工程专业的学生。希望它能对生物医学工程及相关专业学生的课程学习有所帮助。
     
  • Introduction to Medical Imaging: Physics and Engineering
    优质
    本书《医学成像原理与工程》介绍了医学成像领域的物理和工程技术基础，涵盖X射线、超声、核磁共振等主流成像技术。适合医学生及工程师阅读参考。 《医学影像：物理、工程与临床应用》是一本很好的学习医学影像的书籍。我现在用的就是这本书来学习医学影像知识，内容非常丰富。
     
  • Applications of Hyperspectral Medical Image Processing in Dermatology...
    优质
    本研究探讨了高光谱医学图像处理在皮肤科的应用，通过分析皮肤组织的详细光谱特征，为皮肤病诊断和治疗提供精准的数据支持。 现代科学领域广泛使用红外线、可见光或紫外线成像技术，从天文学到生物物理、物理学、地理学乃至医学都有应用。其中一种能够进行宽波长范围成像的方法是高光谱成像。这种类型的成像不仅为图像的质量评估提供了大量机会，也为图像的量化分析带来了可能。
     
  • Towards Efficient and Privacy-Preserving Computing in the Big Data Era...
    优质
    本论文探讨大数据时代下的高效与隐私保护计算方法，提出创新技术以平衡数据利用效率和用户隐私安全。 Innovation in big data processing has recently received significant attention due to the high volume, velocity, and variety challenges it presents (often referred to as 3V challenges). However, beyond these 3V challenges, the growth of big data also depends on a thorough understanding and management of emerging security and privacy issues. If data are not authentic, any new insights derived from them will lack credibility; similarly, if privacy is not adequately protected...
     
  • Medical Explorer
    优质
    《Medical Explorer》是一部探索医学奥秘与人类健康的纪录片系列，引领观众深入了解医疗领域的最新发现和挑战。 MedExplorer是一款专为医疗行业设计的医学图像查看软件，它为医生、研究人员和医疗专业人员提供了强大而便捷的工具，用于浏览、分析和管理各种医学影像数据。这款软件集成了先进的图像处理技术，使得用户能够高效地进行诊断、研究和教学工作。 在医学图像领域，MedExplorer支持常见的文件格式，如DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine），这是医疗影像的标准格式，包含了患者信息、扫描参数以及图像数据等。此外，它还可能支持其他非标准格式，如JPEG、PNG或TIFF，以满足多样化的影像需求。 MedExplorer的功能丰富多样： 1. 图像浏览：用户可以通过该软件查看多幅图像，并进行平移、缩放和旋转操作，以便获得最佳的视觉效果。同时，它可以显示不同切片的三维重建，帮助用户从多个角度理解病灶结构。 2. 图像比较：MedExplorer允许用户同时打开并对比多个病例的图像，这对于追踪病情变化或诊断过程中的参考非常有用。 3. 图像测量：内置的测量工具可以精确地测定病灶尺寸、形状和位置，对于手术规划和治疗评估至关重要。 4. 注释与标记：用户可以在图像上添加文字注释及图形标记，便于记录观察结果或进行教学讨论。 5. 数据管理：MedExplorer具有患者数据库功能，支持对影像数据的分类、检索和归档操作，方便后期查找和分析。 6. 兼容性：软件可能与其它医疗系统（如PACS）无缝集成，实现影像数据共享及远程访问。 7. 教学功能：MedExplorer包含案例库和学习模块，便于医学生及实习医生的学习训练。 8. 安全性：考虑到医疗信息的敏感性，该软件实施严格的权限控制与数据加密措施，确保患者隐私安全。 通过不断的更新和完善，MedExplorer将继续为医学影像处理提供高效准确的解决方案，并助力医疗行业的数字化进程。
     
  • The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction...
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    《统计学习元素：数据挖掘、推断与预测》是一本全面介绍统计学和机器学习理论及应用的经典著作，深入浅出地讲解了各种算法和技术。 统计学习数据挖掘推理与预测的要素 我们深感荣幸的是，《统计学习基础》第一版受到了广泛欢迎，并且鉴于该领域研究进展迅速，促使我们更新此书以出版第二版。在这一新版中，我们增加了四章新内容并对部分现有章节进行了修订。 为了使熟悉原书布局的读者能够顺畅过渡，我们在保持原有结构的基础上尽可能地做出了修改和补充。以下是主要改动概述： 1. 引言：新增了介绍性内容。 2. 监督学习概览：更新并扩展了对监督学习的基本概念及应用的理解。 3. 线性方法在回归中的运用：引入了LAR算法以及关于套索法（lasso）的推广讨论。 4. 线性分类方法：增加了逻辑回归中套索路径的相关内容。 5. 基扩展和正则化：新增了RKHS（再生核希尔伯特空间）相关理论的详细图示与解释。 这些更新反映了我们对统计学习领域最新进展的理解，同时也为读者提供了更丰富的视角来理解这一领域的核心概念和技术。
     
  • US Medical Insurance Analysis: A Python Project Using US Healthcare Data
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    本项目运用Python分析美国医疗保健数据，深入探讨美国医疗保险现状。通过详实的数据解析，揭示美国医保体系的特点与挑战。 US_Medical_Insurance：使用Python分析美国医疗保险数据的项目。
     
  • IEEE Internet of Things Journal - 激励机制研究
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    《IEEE Internet of Things Journal》发表了一篇关于激励机制的研究论文，探讨了如何通过有效的激励措施促进物联网技术的发展与应用。 在当今信息化时代，物联网（IoT）已深入到我们生活的各个角落。从智能家居、智能交通到工业自动化，IoT凭借其强大的连接能力和数据处理能力极大地推动了社会的进步。然而，随着IoT规模的不断扩大，如何有效地管理和激励众多设备与用户参与其中成为了一个亟待解决的问题。这就引入了“激励机制”的概念。 激励机制是设计用来激发和维持用户参与的一种策略，通过提供某种形式的奖励或补偿来鼓励用户按照系统期望的方式行动。在IoT环境中，激励机制的应用旨在提高用户的积极性，促进数据共享，优化资源分配，并保障网络的安全性和效率。 本项目针对IoT激励机制进行了深入研究并提供了参考代码库。“IEEE-Internet-of-Things-Journal-master”中包含了对用户匹配算法的实现，这是激励机制设计中的一个重要组成部分。用户匹配算法的主要目标是根据用户的需求、行为习惯和资源贡献程度，将他们与最合适的激励策略进行匹配，从而达到最佳的系统效果。 用户匹配算法通常包含以下几个关键步骤： 1. **用户特征分析**：需要收集并分析用户的各项特征，包括使用习惯、偏好、贡献度等。这些特征是匹配算法的基础。 2. **激励策略定义**：定义不同的激励策略，如积分系统、折扣优惠和数据回馈等。每种策略都应有其特定的目标和效果。 3. **匹配模型构建**：基于用户特征和激励策略建立数学模型，例如协同过滤、聚类分析或决策树，用于预测用户对不同策略的反应。 4. **算法实现**：将模型转化为实际的算法并通过编程来实现。这使得系统能够自动为每个用户选择最合适的激励策略。 5. **动态调整**：随着时间推移，用户的行为和需求可能会发生变化，因此匹配算法应具有动态更新和调整的能力以保持其有效性。 在IoT环境中，激励机制和用户匹配算法的研究不仅有助于提升用户体验，也有助于推动整个网络的健康发展。通过有效的激励可以促进数据流动、增强系统的自组织性和适应性，并提高用户对网络的信任度及满意度。“IEEE-Internet-of-Things-Journal-master”项目提供的代码资源对于那些想要深入理解并实践IoT激励机制和用户匹配算法的研究人员来说是一个宝贵的参考资料。通过对这些代码的研读与实践，我们可以更深入地了解如何在实际环境中应用激励机制以实现高效运行的IoT系统及积极参与其中的用户。