摘要 — 中风是一种严重的疾病，需要及时诊断和治疗，以防止灾难性的后果。在这项工作中，我们提出了一种使用机器学习技术检测脑中风的独特方法。我们采用各种机器学习技术，包括支持向量机 (SVM)、决策树和深度学习模型，以有效地从医学成像数据中识别和分类中风病例。机器学习技术用于中风识别，因为预处理过程对于提高医学图像的质量和降低噪音至关重要。我们研究了许多机器学习架构和方法，例如随机森林、k-最近邻 (KNN) 和卷积神经网络 (CNN)，并评估它们在从脑成像数据中准确检测中风方面的有效性。使用大量标记的脑成像扫描数据集对模型进行训练和验证，从而实现全面的性能评估。通过应用预训练模型的迁移学习和数据增强技术，中风病例的识别准确性得到进一步提高。此外，利用形态学操作和特征提取等后处理方法通过微调识别的中风区域来提高整体检测性能。我们的研究结果表明，机器学习算法在从医学影像数据中识别脑卒中方面表现良好，尤其是像 CNN 这样的深度学习模型。建议的方法可以准确、高效地检测脑卒中，这可能有助于医务人员更快地诊断和治疗脑卒中患者。因此，我们的研究得出结论，机器学习算法是一种有用的脑卒中诊断工具，可为医疗专业人员在临床情况下提供有用的资源。