人工智能（AI）和计算智能技术的整合已彻底改变了生物医学信号处理，使疾病诊断和患者监测更加精确。然而，单一来源的生物医学数据往往缺乏准确医疗决策所需的深度和背景。多模态生物医学数据融合——将心电图（ECG）、脑电图（EEG）、医学影像（MRI、CT扫描）、基因生物标志物和可穿戴传感器数据等多种信号源进行整合——已成为提高诊断准确性和临床洞察力的有力方法。计算智能的进步，包括深度学习、机器学习和概率模型，正在推动这一领域的创新。通过整合多种数据源，AI驱动的系统可以提供更全面的评估，减少假阳性结果，并支持个性化医疗。本研究专题旨在探索用于多模态生物医学数据融合的计算智能技术的最新发展及其在下一代医疗保健系统中的潜在应用。
尽管多样化的生物医学数据日益可用，但有效整合多模态信号的挑战仍然是一个重大障碍。传统分析技术常常难以应对异构数据结构、不同的时间分辨率以及生物医学信号中固有的噪声。此外，确保AI驱动诊断模型的可解释性和可信度对于临床采用至关重要。本研究专题通过探索用于多模态生物医学数据融合的新型计算智能方法论来应对这些挑战。我们的研究目标包括：
- 用于整合多种生物医学数据类型的先进机器学习和深度学习模型
- 增强医疗决策透明度的可解释人工智能（XAI）技术
- 用于可穿戴健康监测系统的实时多模态数据处理
- 用于安全数据融合的联邦学习和隐私保护AI模型
- 用于早期疾病检测、精准医疗和个性化医疗的AI驱动方法
通过汇集研究人员和实践者的创新贡献，本研究专题将全面概述用于多模态生物医学数据融合的计算智能的最新方法和新兴趋势。
本研究专题邀请聚焦于多模态生物医学数据融合的计算智能技术开发和应用的原创研究文章、综述和案例研究。我们鼓励以下领域的投稿：
- 多模态融合AI模型：用于融合生物医学信号的深度学习、强化学习和混合AI技术
- 医学影像与信号处理：AI驱动的医学影像（MRI、CT）与生理数据（EEG、ECG、EMG）的整合
- 基于可穿戴设备和物联网医疗的健康解决方案：实时健康监测和远程诊断中的多模态数据融合
- 可解释和可信AI：用于医疗决策和法规合规的透明模型
- 隐私保护和联邦学习方法：在分布式医疗环境中的安全数据融合方法
我们欢迎来自人工智能、生物医学工程、医疗信息学和计算神经科学等跨学科领域的投稿。稿件应展示能够推进多模态生物医学数据融合领域发展的新颖方法论、实验验证或实际应用。
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