计算机科学与工程系 1,2,3,4 SRM 科学技术学院，Vadapalani 钦奈，印度 摘要：脑中风是一种潜在的致命疾病，当大脑的血液供应突然被切断时就会发生。早期发现和预防对于改善患者的治疗效果至关重要，因为脑中风是全球残疾和死亡的主要原因。随着人工智能和机器学习的发展，人们对使用这些技术创建脑中风预测模型的兴趣日益浓厚。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的脑中风预测方法。我们的策略基于卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 的架构。RNN 分析患者的人口统计信息、病史和测试结果，而 CNN 用于从计算机断层扫描 (CT) 或磁共振成像 (MRI) 扫描等医学图片中提取特征。该模型使用大量患者记录数据集进行训练，包括曾患和未患脑中风的患者。我们的结果表明，上述基于深度学习的策略可以成为早期发现和预防脑卒中的有用工具。医疗保健提供者可以通过识别脑卒中高风险人群，采取主动措施阻止疾病的发生。此外，我们的方法可以与临床决策系统相结合，为患者护理提供即时预测和建议。因此，我们的研究表明，深度学习方法在创建精确可靠的脑卒中预测模型方面具有潜力。未来的研究可能会考察模型预测的可解释性以及我们的模型在不同患者群体和数据源中的通用性 关键词：深度学习、CNN、RNN、早期中风检测、临床决策