计算智能是一种强大的方法解决复杂的实际问题在数学或传统的建模可以有限使用。计算智能模式有很多分支,包括神经网络、群体智慧,专家系统、进化计算、模糊系统、学习系统。这种系统可以发挥至关重要的作用在处理医疗保健的不同方面。

进步的医疗物联网(也),它已成为可行的设计大量的自动化诊断模型不同疾病的早期诊断。机器学习模型已被广泛用来评估生物医学也收集的数据。然而,这些模型需要有效的特征提取与选择方法作为一种预处理工具来评估收集到的生物医学数据。因此,特征提取和选择方法可能会阻碍生物医学数据分析基于机器学习的性能。因此,实现了深度学习模型来评估生物医学也收集的数据。这些模型在每一层应用许多过滤器自动提取并选择生物医学数据的潜在功能。这些模型取得了更好的结果比机器学习模型,但模型建立的过程是极其昂贵的,资源和时间。此外,深度学习模型进行大量的数据可用时有效。

这个特殊问题的目的是为了确定新的发展和应用的深度学习模型和智能系统也应用程序。我们欢迎原始研究和评论文章小说理论,创新方法,和有意义的应用程序可能会导致重大的进步计算智能医疗物联网(也)应用程序。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 医疗信息
• 机器智能医疗物联网技术(也)
• 也识别和优化方法
• 软计算方法也
• 医学成像和模式识别也
• 生物医学成像和图像处理也
• 模式挖掘算法生物问题
• 人工智能和模式识别技术的建议也
• 深入学习和机器学习算法用于高效的索引和检索在医学成像
• 计算智能的数据分析和模式识别
• 物联网的医疗平台e-health应用程序