人体疾病发病率逐步上升早期检测和处理实施对治愈病人至关重要多数急性和传染病可用选择信号法或图像支持法检验精确识别该疾病及其严重程度对规划和处理实施过程至关重要。现代实施了大量研究开发自动化疾病检测系统这使医生在疾病严重性、识别阶段和治疗规划过程得到支持

最近的文献确认,使用群情智能技术开发ADD系统和神经网络系统显示各种疾病案例有改善效果先前的工作还显示,群情方法与NN机制混合提高疾病欺骗精度最近,NN机制,如浅神经网、深神经网和卷积神经网被广泛用于检验生物医学数据集类NN计划对生物医学图像和生物医学信号效果良好

特题的目的是集思广益论文集思广益使用创新或传统ADD机制研究各种生物医学数据考试我们欢迎研究使用群情方法开发机制、NN机制以及混合技术此外,提交文件可以包括CNN结构分段和/或生物医学信号/图像分类

潜在题目包括但不限于:

• Swarm智能支持生物医学图像分治
• Swarm情报支持特征选择/减少
• Swarm智能优化神经网络架构
• 浅或深神经网络机制生物战信号分类
• 卷积神经网络计划生物战信号评价
• 卷积神经网络机制生物医学图像分割