深度學習在醫學影像和信號分析上已經取得了卓越的表現，它在許多領域中都顯示出優於傳統方法的能力。以下是深度學習在醫學影像和信號分析上的一些應用：

1. 醫學影像分析：
   • 癌症檢測：深度學習模型在乳腺攝影術、肺部CT掃描等癌症檢測中表現出色，能夠幫助早期檢測和診斷。
   • 器官分割：深度學習用於對MRI、CT和超聲波影像中的器官和結構進行自動分割，例如心臟、腎臟、腦部等。
   • 病變檢測：深度學習模型可自動識別和檢測病變，如腫瘤、血管疾病、骨折等。
2. 醫學信號處理：
   • 心電圖（ECG）分析：深度學習模型用於識別心臟節奏異常，包括心臟病發作、心臟瓣膜異常等。
   • 腦電圖（EEG）分析：深度學習幫助檢測睡眠階段、預測癲癇發作，並研究腦區域活動。
   • 生物醫學信號分析：深度學習應用於血壓、呼吸、脈搏等生理參數的監測和異常檢測。
3. 遠程醫療監測：
   • 可穿戴設備：深度學習用於分析可穿戴設備（如智能手錶、心率監測器）生成的數據，實現遠程健康監測。
   • 健康預測：深度學習模型可根據患者的醫學數據預測疾病風險，提供個性化的健康建議。
4. 醫學圖像生成：
   • 生成對抗網絡（GAN）：GAN可生成高質量的醫學圖像，如MRI圖像合成、PET圖像生成等。
5. 自然語言處理（NLP）和醫學文本分析：
   • 醫學報告分析：深度學習用於從醫學報告中提取信息，例如疾病診斷、處方和治療建議。
   • 文獻摘要和知識提取：NLP模型用於從醫學文獻中提取知識和信息。

接下來幾章會介紹在醫學信號的應用中深度學習幾個基礎模型。深度學習的優勢在於它可以處理大量的數據，並自動學習特徵表示，因此在醫學影像和信號分析中特別有用。然而，深度學習模型通常需要大量的標記數據進行訓練，並需要適當的計算資源。儘管如此，它已經在醫學領域中取得了重要的突破，幫助醫生和研究人員更準確地診斷疾病、監測患者狀態並改善醫療保健。