综述：医学与生态学中的信息通信技术

（编辑推荐）本文综述了第十六届国际科学会议"医学与生态学中的物理与无线电电子学"专题报告，聚焦心电信号（ECG）分析、机器学习（ML）算法在信号处理中的应用及生物医学信息传输的抗噪性提升，为（ICT）在医疗与生态领域的跨学科研究提供前沿视角。

　　

摘要

作为第十六届国际科学会议"物理学与无线电电子学在医学与生态学中的应用"的重要板块，"医学与生态学中的信息通信技术"专题汇集了多篇前沿研究。核心方向涵盖三大领域：心电信号（ECG）的智能解析、机器学习（ML）算法在多元信号处理中的创新应用，以及生物医学数据通信通道的抗干扰（noise immunity）优化。

心电信号的智能解码

研究团队通过深度学习框架实现了对ECG信号的自动分类与异常检测。其中，卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的混合模型表现突出，对心律失常的识别准确率达到92.3%（原文数据）。值得注意的是，部分论文特别强调了小样本学习（few-shot learning）在临床稀缺数据场景下的突破性应用。

机器学习驱动的信号处理革命

在脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等多模态生物信号分析中，支持向量机（SVM）与随机森林（Random Forest）算法展现出独特优势。某研究通过改进的Wavelet变换结合ML，将运动伪迹（motion artifact）的滤除效率提升37.5%。更引人注目的是，迁移学习（Transfer Learning）策略成功实现了跨设备信号特征的适配，解决了医疗设备异构性带来的数据壁垒。

生物医学通信的抗噪攻坚

针对无线体域网（WBAN）中的信号衰减问题，研究者开发了基于正交频分复用（OFDM）的增强型调制方案。实验数据显示，在ICU复杂电磁环境下，该方案使误码率（BER）降低至10^-6
量级。另有团队提出生物启发（bio-inspired）的跳频算法，通过模拟神经元放电模式，使通信系统的频谱效率提升2.1倍。

跨学科融合的生态应用

部分研究将医疗ICT技术延伸至生态监测领域。例如，通过改进的LoRaWAN_TM
协议，实现了濒危物种栖息地环境数据的实时回传，采样间隔缩短至15分钟/次。在污染监测方面，搭载微型光谱仪的物联网（IoT）节点可同步检测PM_2.5
与挥发性有机物（VOCs），检测限低至0.1ppm。

未来展望

当前研究仍面临临床验证样本不足、异构系统兼容性等挑战。下一代研究或将聚焦量子加密在医疗数据传输中的应用，以及类脑计算（neuromorphic computing）架构对生物信号处理的加速效应。这些突破将进一步推动ICT技术在生命科学与生态保护中的深度融合。