医学和生物信号跨越了几乎整个频谱脑电图x射线及其来源的范围从分子尺度大器官如心脏、大脑和肌肉。信号处理技术(包括图像分析)不断服务对提高艺术的状态在医学和生物数据分析和解释。计算方法一直广受欢迎,发现重要的应用包括计算模型、贝叶斯和图形模型、机器学习、深度学习、模式识别、优化、光谱和pseudospectral分析,随机模型,迭代系统模型适应,和多尺度多重物理量分析等等。这个特殊的问题关注最新进展在统计技术应用于医学和生物信号疾病检测和诊断。一些相关的重点领域是炎症性肠病(ibd),病变检测在人体血管系统使用图像或信号分析,脑部肿瘤检测、和精神分裂症检测使用功能磁共振成像或脑电图。我们鼓励作者的贡献在现实世界医学和生物学的问题,需要不同的信号处理技术。我们邀请作者提供论文跨学科工作重叠的电子或计算机工程和生物学、医学或其他相关学科。

潜在的主题包括,但不限于:

• 生物/医学图像和信号处理在MRI中,脑电图,功能磁共振成像、CT和超声检查
• 贝叶斯方法和图形模型
• 传感器和探测器的信号分析
• 成像和显微技术
• 医学信息学
• 人类大脑图谱
• 建模和模拟生物、生化、细胞和亚细胞的过程
• 传感器融合
• 大规模数据分析
• 机器学习和计算智能
• 优化问题在生物医学
• 在生物医学模式识别技术
• 基于可穿戴设备卫生信息学
• 脑医学计算机接口