医学成像中扮演一个重要的角色在诊断各种类型的肿瘤。肿瘤患者的症状是在超声波、x射线(x射线),电脑断层扫描,正电子发射断层扫描(PET)和磁共振成像(MRI)扫描。这些方法产生的数据的成像是非常有用的分析和决策。

然而,新的创新方法计算机辅助诊断(CAD)与其他成像技术需要更好的准确性和结果。在过去的几十年里,机器学习等新兴技术,物联网(物联网)和人工智能(AI)扮演了重要角色定位在人体中各种类型的肿瘤。肿瘤特性可以有效地提取使用这些技术很难看到的眼睛。科技精明方法完全改变了决定不同的威胁生命的疾病。大量的医学图像数据的可用性和计算基础设施、机器学习和深度学习用于分类和定位的图像模式。医疗数据分析有不同的挑战包括缺乏复杂的数据集,高维样本,类不平衡和更多。处理这样的问题,需要设计创新技术来有效地处理大型图像数据。与此同时,物联网的医疗(IoMT)技术也提供了更好的远程诊断、实时决策、预防和负担得起的卫生保健系统。

这个特殊问题的目的是讨论的先进技术可以帮助识别和治疗各种肿瘤。先进的医学诊断方法在临床和数码影像领域的邀请,其作用是提供一个全球视角的识别各种癌症和非人类细胞。我们希望读者将获得宝贵的见解的研究发表在这个特殊的问题。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 图像处理在医疗中的应用
• 物联网医疗(IoMT)应用程序中,架构,安全,和技术
• 计算机辅助方法
• 评价肿瘤治疗反应
• 生物医学和信号处理
• 物联网的角色(物联网)在肿瘤治疗
• 多模融合进行分析和诊断
• 先进的诊断成像计算和学习方法
• 癌和良性技术与深度学习的方法
• 肿瘤较为与人工智能应用程序