退行性疾病是一个持续的过程的结果基于细胞退行性变化影响组织或器官,它将随着时间的推移越来越恶化。阿尔茨海默病(AD)是一种退行性疾病恶化随着时间的推移,经常导致进行性记忆丧失和认知下降。因为广告是一个复杂的多因素疾病,大型数据集与多个数据类型来识别其风险因素至关重要。人工智能(AI)和机器学习导致了戏剧性的改善生物医学信息学,诊断系统的未来,许多退化性疾病和治疗方法。,广告。人工智能和广告临床大数据可以紧密集成。广告临床大数据需要新的结构、算法技术,便于管理和分析,可视化,隐藏信息的检索。小说的人工智能方法可以处理和提取广告诊断和治疗有意义的见解。

机器学习和深度学习方法可以训练和测试大规模广告数据。这个特殊的问题将解决几个挑战与计算机辅助诊断系统的开发基于生物医学信息学的广告数据的使用。关键的挑战包括:广告数据的快速和可靠的发展方法,多尺度技术的有效使用分类和预测的退化程度,和科学理由退行性组织的行为特征。

这个特殊的问题旨在提供一个多样化,但互补的贡献证明新的人工智能的发展和应用,涵盖了现有问题在生物医学信息学的广告数据。我们还想邀请成功的新方法的应用,包括但不限于数据处理、分析和知识发现退化性疾病。我们欢迎原始研究以及评论文章。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 退行性疾病
• 阿尔茨海默病医疗工程
• 科学编程阿尔茨海默病数据可视化和代表性
• 深度学习病变的分类方法,组织,和疾病超声/ CT / MRI
• 机器学习方法的计算机辅助检测超声波/ CT / MRI
• 机器学习的方法来分割,从CT / MRI三维渲染
• 人工智能方法和算法在生物信息学和生物医学图像
• 生物力学分析
• 生物医学成像和模式识别